[发明专利]跌落数据的分析方法及相关产品有效
| 申请号: | 201810060471.X | 申请日: | 2018-01-22 |
| 公开(公告)号: | CN108307057B | 公开(公告)日: | 2020-07-17 |
| 发明(设计)人: | 张海平 | 申请(专利权)人: | OPPO广东移动通信有限公司 |
| 主分类号: | H04M1/725 | 分类号: | H04M1/725 |
| 代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 郝传鑫;熊永强 |
| 地址: | 523860 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 跌落 数据 分析 方法 相关 产品 | ||
1.一种电子装置,所述电子装置包括:应用处理器AP、触控显示屏、重力传感器,其特征在于,
所述重力传感器,用于采集所述电子装置的加速度数据;
所述AP,用于依据加速度数据计算得到加速度值,确定电子装置处于跌落状态时,将加速度值输入到预设的P个跌落模型计算得到P个跌落原因,从P个跌落原因中获取G个相同的第一跌落原因,G≥P/2,确定该第一跌落原因为最终的跌落原因。
2.根据权利要求1所述的电子装置,其特征在于,
所述AP,还用于获取P-G个跌落原因对应的P-G个跌落模型,将该加速度值作为训练模板对该P-G个跌落模型分别执行训练运算更新该P-G个跌落模型。
3.根据权利要求2所述的电子装置,其特征在于,
所述AP,具体用于将该训练模板分别输入到P-G个跌落模型执行多层的正向运算得到P-G个正向运算结果,将P-G个正向运算结果处理得到P-G个输入数据梯度,将P-G个输入数据梯度分别输入其对应的跌落模型执行多层的反向运算得到P-G组权值梯度,每组权值梯度包括多个权值梯度,将P-G组权值梯度与对应的跌落模型的多层权值数据运算得到更新后的权值数据。
4.根据权利要求3所述的电子装置,其特征在于,
所述AP,具体用于将P-G个正向运算结果与预先配置的调整值运算得到P-G个输入数据梯度。
5.一种跌落数据的分析方法,所述方法应用于电子装置内,所述电子装置包括:应用处理器AP、触控显示屏、重力传感器,其特征在于,所述方法包括:
采集所述电子装置的加速度数据;
依据加速度数据计算得到加速度值,确定电子装置处于跌落状态时,将加速度值输入到预设的P个跌落模型计算得到P个跌落原因,从P个跌落原因中获取G个相同的第一跌落原因,G≥P/2,确定该第一跌落原因为最终的跌落原因。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取P-G个跌落原因对应的P-G个跌落模型,将该加速度值作为训练模板对该P-G个跌落模型分别执行训练运算更新该P-G个跌落模型。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述将该加速度值作为训练模板对该P-G个跌落模型分别执行训练运算更新该P-G个跌落模型,包括:
将该训练模板分别输入到P-G个跌落模型执行多层的正向运算得到P-G个正向运算结果,将P-G个正向运算结果处理得到P-G个输入数据梯度,将P-G个输入数据梯度分别输入其对应的跌落模型执行多层的反向运算得到P-G组权值梯度,每组权值梯度包括多个权值梯度,将P-G组权值梯度与对应的跌落模型的多层权值数据运算得到更新后的权值数据。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述将P-G个正向运算结果处理得到P-G个输入数据梯度,包括:
将P-G个正向运算结果与预先配置的调整值运算得到P-G个输入数据梯度。
9.一种电子装置,所述电子装置包括:处理单元、触控显示屏、重力传感器、电路,其特征在于,
所述重力传感器,用于采集所述电子装置的加速度数据;
所述处理单元,用于依据加速度数据计算得到加速度值,确定电子装置处于跌落状态时,将加速度值输入到预设的P个跌落模型计算得到P个跌落原因,从P个跌落原因中获取G个相同的第一跌落原因,G≥P/2,确定该第一跌落原因为最终的跌落原因。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其存储用于电子数据交换的计算机程序,其中,所述计算机程序使得计算机执行如权利要求5-8任一项所述的方法。
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