[發(fā)明專利]進行省電優(yōu)化處理的方法和裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710959480.8
• 申請日: 2017-10-16
• 公開（公告）號: CN107567083B
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 邢旺;張曉亮;劉任;張通
• 申請（專利權(quán)）人: 北京小米移動軟件有限公司
• 主分類號: H04W52/02
• 分類號: H04W52/02;G06F1/3206
• 代理公司: 北京三高永信知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11138
• 代理人: 林錦瀾

1.一種進行省電優(yōu)化處理的方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取任意終端在目標(biāo)時刻檢測的預(yù)設(shè)狀態(tài)參數(shù)的參數(shù)值，以及預(yù)先存儲的所述任意終端的預(yù)設(shè)歷史狀態(tài)參數(shù)的參數(shù)值；

根據(jù)所述目標(biāo)時刻所屬的預(yù)設(shè)夜晚時段內(nèi)的屏幕開關(guān)狀態(tài)信息，獲取在所述目標(biāo)時刻所述任意終端對應(yīng)的用戶睡眠狀態(tài)信息；

將所述任意終端在所述目標(biāo)時刻檢測的預(yù)設(shè)狀態(tài)參數(shù)的參數(shù)值、所述任意終端的預(yù)設(shè)歷史狀態(tài)參數(shù)的參數(shù)值、在所述目標(biāo)時刻所述任意終端對應(yīng)的用戶睡眠狀態(tài)信息，作為樣本，對所述用戶睡眠狀態(tài)識別模型進行訓(xùn)練；

計算所述用戶睡眠狀態(tài)識別模型的準(zhǔn)確率和召回率，當(dāng)準(zhǔn)確率大于預(yù)設(shè)的準(zhǔn)確率閾值，且召回率大于預(yù)設(shè)的召回率閾值時，將所述用戶睡眠狀態(tài)識別模型用于判斷當(dāng)前的用戶睡眠狀態(tài)信息；

獲取目標(biāo)終端檢測的預(yù)設(shè)狀態(tài)參數(shù)的參數(shù)值，以及預(yù)先存儲的所述目標(biāo)終端的預(yù)設(shè)歷史狀態(tài)參數(shù)的參數(shù)值，其中，所述預(yù)設(shè)狀態(tài)參數(shù)包括以下參數(shù)中的任意一種或多種：當(dāng)前運行的應(yīng)用程序的標(biāo)識、當(dāng)前的WiFi連接狀態(tài)、當(dāng)前時刻、當(dāng)前的環(huán)境光強、當(dāng)前的環(huán)境聲強、當(dāng)前的終端運動狀態(tài)；當(dāng)所述預(yù)設(shè)狀態(tài)參數(shù)中包括所述當(dāng)前運行的應(yīng)用程序的標(biāo)識時，所述預(yù)設(shè)歷史狀態(tài)參數(shù)包括：歷史睡眠時運行概率超過預(yù)設(shè)閾值的應(yīng)用程序的標(biāo)識；當(dāng)所述預(yù)設(shè)狀態(tài)參數(shù)中包括所述當(dāng)前的WiFi連接狀態(tài)時，所述預(yù)設(shè)歷史狀態(tài)參數(shù)包括：歷史睡眠時出現(xiàn)概率最大的WiFi連接狀態(tài)，其中所述WiFi連接狀態(tài)包括連接或未連接；當(dāng)所述預(yù)設(shè)狀態(tài)參數(shù)中包括所述當(dāng)前時刻時，所述預(yù)設(shè)歷史狀態(tài)參數(shù)包括：歷史平均睡眠時刻；當(dāng)所述預(yù)設(shè)狀態(tài)參數(shù)中包括所述當(dāng)前的環(huán)境光強時，所述預(yù)設(shè)歷史狀態(tài)參數(shù)包括：歷史睡眠時的平均環(huán)境光強；當(dāng)所述預(yù)設(shè)狀態(tài)參數(shù)中包括所述當(dāng)前的環(huán)境聲強時，所述預(yù)設(shè)歷史狀態(tài)參數(shù)包括：歷史睡眠時的平均環(huán)境聲強；

獲取當(dāng)前日期所屬的日期類型；

將所述預(yù)設(shè)狀態(tài)參數(shù)的參數(shù)值和所述預(yù)設(shè)歷史狀態(tài)參數(shù)的參數(shù)值，輸入預(yù)先訓(xùn)練的所述日期類型對應(yīng)的用戶睡眠狀態(tài)識別模型，得到所述目標(biāo)終端對應(yīng)的當(dāng)前用戶睡眠狀態(tài)信息，其中，所述用戶睡眠狀態(tài)信息包括睡眠或未睡眠，所述用戶睡眠狀態(tài)識別模型是基于所述預(yù)設(shè)狀態(tài)參數(shù)的參數(shù)值和所述預(yù)設(shè)歷史狀態(tài)參數(shù)的參數(shù)值來確定用戶睡眠狀態(tài)信息的計算模型，輸入?yún)?shù)為所述預(yù)設(shè)狀態(tài)參數(shù)的參數(shù)值和所述預(yù)設(shè)歷史狀態(tài)參數(shù)的參數(shù)值，輸出參數(shù)為終端所屬用戶的所述用戶睡眠狀態(tài)信息；

如果所述用戶睡眠狀態(tài)信息為睡眠，則對所述目標(biāo)終端執(zhí)行預(yù)設(shè)的省電優(yōu)化處理；

其中，所述用戶睡眠狀態(tài)識別模型為決策樹模型，所述將所述預(yù)設(shè)狀態(tài)參數(shù)的參數(shù)值和所述預(yù)設(shè)歷史狀態(tài)參數(shù)的參數(shù)值，輸入預(yù)先訓(xùn)練的所述日期類型對應(yīng)的用戶睡眠狀態(tài)識別模型，得到所述目標(biāo)終端對應(yīng)的當(dāng)前用戶睡眠狀態(tài)信息，包括：從根節(jié)點開始，根據(jù)所述根節(jié)點的信息確定所述根節(jié)點對應(yīng)的輸入?yún)?shù)及分支的條件，并根據(jù)獲取到的所述輸入?yún)?shù)的取值，判斷所述輸入?yún)?shù)的取值滿足何種分支的條件，如果滿足某分支的條件，則獲取所述分支對應(yīng)的下一級節(jié)點，采用相同的方法繼續(xù)確定再下一級節(jié)點，直到到達葉子節(jié)點，得到所述葉子節(jié)點對應(yīng)的輸出參數(shù)，得到所述目標(biāo)終端對應(yīng)的當(dāng)前的用戶睡眠狀態(tài)信息。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取目標(biāo)終端檢測的預(yù)設(shè)狀態(tài)參數(shù)的參數(shù)值，以及預(yù)先存儲的所述目標(biāo)終端的預(yù)設(shè)歷史狀態(tài)參數(shù)的參數(shù)值，包括：

當(dāng)時間處于預(yù)設(shè)的睡眠檢測時段，且目標(biāo)終端處于關(guān)屏狀態(tài)時，獲取所述目標(biāo)終端檢測的預(yù)設(shè)狀態(tài)參數(shù)的參數(shù)值，以及預(yù)先存儲的所述目標(biāo)終端的預(yù)設(shè)歷史狀態(tài)參數(shù)的參數(shù)值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)的省電優(yōu)化處理包括以下處理中的任意一種或多種：

當(dāng)藍牙功能處于開啟狀態(tài)時，關(guān)閉藍牙功能；

當(dāng)WiFi功能處于開啟狀態(tài)時，關(guān)閉WiFi功能；

清除應(yīng)用程序緩存數(shù)據(jù)。