[發明專利]觸摸屏靈敏度控制方法、裝置及存儲介質和移動終端

有效

• 申請號: 201711451196.6
• 申請日: 2017-12-27
• 公開（公告）號: CN108062180B
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發明（設計）人: 陳巖;劉耀勇
• 申請（專利權）人: OPPO廣東移動通信有限公司
• 主分類號: G06F3/041
• 分類號: G06F3/041
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種觸摸屏靈敏度控制方法，其特征在于，包括：

在確定預設靈敏度調節事件被觸發時，獲取當前環境狀態、當前終端狀態和當前靈敏度；

將所述當前環境狀態、當前終端狀態和當前靈敏度輸入至預設靈敏度預測模型，得到所述預設靈敏度預測模型輸出的目標靈敏度，所述預設靈敏度預測模型由歷史靈敏度調節記錄基于深度學習方法訓練生成，所述歷史靈敏度調節記錄是由用戶或者移動終端自動執行靈敏度調節操作時的相關數據；

根據所述目標靈敏度對觸摸屏靈敏度進行調節。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述環境狀態包括至少一個環境子狀態，所述環境子狀態包括環境溫度、環境濕度和終端觸摸體類型，所述終端狀態包括至少一個終端子狀態，所述終端子狀態包括前臺運行的應用程序的應用標識、終端運動狀態、終端放置狀態、終端觸摸壓力、終端系統時間和終端網絡標識。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，還包括：

按照設定采樣間隔獲取設定環境子狀態的變化量和/或設定終端子狀態的變化量；

在所述設定環境子狀態的變化量和/或設定終端子狀態的變化量超過對應的第一設定閾值時，確定預設靈敏度調節事件被觸發。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，還包括：

按照設定采樣間隔獲取所有環境子狀態的變化量和所有終端子狀態的變化量；

根據所有環境子狀態的變化量和所有終端子狀態的變化量，以及各個環境子狀態和各個終端子狀態各自的權重，確定總變化量；

在所述總變化量超過第二設定閾值時，確定預設靈敏度調節事件被觸發。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述當前環境狀態包括當前環境溫度、當前環境濕度和當前終端觸摸體類型，所述當前終端狀態包括當前應用標識、當前終端運動狀態、當前終端放置狀態、當前終端觸摸壓力、當前終端系統時間和當前終端網絡標識；

在獲取當前環境狀態、當前終端狀態和當前靈敏度之后，還包括：

按照預設第一編號規則確定當前終端觸摸體類型的觸摸體編號；

按照預設第二編號規則確定當前應用標識的應用編號；

按照預設第三編號規則確定當前終端運動狀態的運動編號；

按照預設第四編號規則確定當前終端放置狀態的放置編號；

按照預設第五編號規則確定當前終端觸摸壓力的壓力編號；

按照預設第六編號規則確定當前終端系統時間的時間編號；

按照預設第七編號規則確定當前終端網絡標識的網絡編號；

所述將所述當前環境狀態、當前終端狀態和當前靈敏度輸入至預設靈敏度預測模型，得到所述預設靈敏度預測模型輸出的目標靈敏度包括：將當前環境溫度、當前環境濕度、所述觸摸體編號、所述應用編號、所述運動編號、所述放置編號、所述壓力編號、所述時間編號、所述網絡編號和當前靈敏度輸入至預設靈敏度預測模型，得到所述預設靈敏度預測模型輸出的目標靈敏度。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標靈敏度對觸摸屏靈敏度進行調節包括：

計算所述當前靈敏度與所述目標靈敏度的差值；

在所述差值超過設定調節間隔值時，根據與所述目標靈敏度的靈敏度偏差將所述差值分成至少兩個數值區間；

根據所述數值區間對觸摸屏靈敏度進行平滑調節。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度學習方法包括深度神經網絡方法，所述深度神經網絡方法包括輸入層、隱藏層和輸出層，所述方法還包括：

獲取本終端用戶或者目標用戶群體的歷史靈敏度調節記錄作為訓練樣本；

將所述歷史靈敏度調節記錄中的環境狀態、終端狀態和靈敏度輸入至所述輸入層，并經過與所述隱藏層各節點對應的激活函數的計算，輸出預測靈敏度；

利用預測靈敏度與所述歷史靈敏度記錄中的實際靈敏度之間的差值，以及優化算法對所述激活函數中的權重進行反復修正，直至所述預測靈敏度與所述實際靈敏度之間的差值在預設誤差范圍內，得到訓練完成的各個節點的激活函數，生成預設靈敏度預測模型。