[发明专利]一种智能切换拨号上网的方法及装置

说明书

本发明公开了一种智能切换拨号上网的方法，应用于终端设备，所述终端设备具备通信模组，包括：终端设备判断所处的应用场景；所述终端设备基于不同的应用场景，向通信模组发送AT指令切换拨号上网方式；所述通信模组接收到所述AT指令后，切换拨号上网模式。

技术领域

本发明涉及通信领域，具体地，本发明涉及一种智能切换拨号上网的方法及装置。

背景技术

通信模组通常嵌入于CPE，mifi，共享按摩椅、无人售货机、车载系统、设备监控、设备传输物联网、学习平板电脑等终端设备。对于有操作界面、按键管理的设备，用户通常选择自由控制拨号上网；而对于无人管理，数据传输及数据采集的应用场景下，更偏向于自动检测上网。由于不同应用场景下的终端设备对通信模块的拨号上网方式不同，无法满足同一通信模块适配不同场景下的终端设备。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能切换拨号上网的方法及装置，解决现有技术中无法根据应用场景智能选择拨号上网方式的问题。

本发明实施例提供一种智能切换拨号上网的方法，应用于终端设备，所述终端设备具备通信模组，包括：

终端设备判断所处的应用场景；

所述终端设备基于不同的应用场景，向通信模组发送AT指令切换拨号上网方式；

所述通信模组接收到所述AT指令后，切换拨号上网模式。

可选地，所述终端设备判断应用场景，包括：

所述终端设备接收到用户的操作指令，判断当前场景为手动拨号上网场景，或，

所述终端设备被配置为无线CPE路由设备或安防监控设备后，判断当前场景为自动拨号上网场景。

可选地，所述终端设备判断当前的应用场景，包括：

所述终端设备通过机器学习算法进行应用场景的判断。

可选地，所述终端设备通过机器学习算法进行应用场景的判断，包括：

所述终端设备获取一段时间周期内的所有用户操作指令、所有配置指令及相应地时间、地理信息；

所述终端设备基于上述采集到的信息，通过机器学习算法预测所述终端设备所处的场景。

可选地，所述终端设备基于上述采集到的信息，通过机器学习算法预测所述终端设备所处的场景，包括：

采用单节点非线性回归算法，将上述信息作为张量数据，输入到场景预测模型，对所述场景进行预判，其中，所述用户操作指令包括操作指令内容，操作时间和操作频次信息，所述配置信息包括配置内容、配置时间及配置频次信息，所述场景预测模型由历史用户操作指令、历史配置信息进行模型训练得到。

可选地，所述终端设备通过机器学习算法进行应用场景的判断，包括：

所述终端设备采集当前场景中的图像；

所述终端设备基于卷积网络，对所述图像进行处理，判断出所述应用场景。

可选地，所述终端设备基于卷积网络，对所述图像进行处理，判断出所述应用场景，包括：

利用场景卷积网络，提取所述图像中的场景卷积特征；

利用场景递归网络，根据所述场景卷积特征，计算所述图像的场景输出向量；

按照预设的权重进行场景输出向量的加权，并对所述加权后的结果进行比较，若满足其中一个预设应用场景对应的条件，则确定所述终端设备所处的应用场景为所述预设应用场景。

可选地，向通信模组发送AT指令切换拨号上网方式之前，所述方法还包括：