CN107329718A - 一种对终端的控制处理方法及终端 - Google Patents

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CN107329718A CN201710453585.6A CN201710453585A CN107329718A CN 107329718 A CN107329718 A CN 107329718A CN 201710453585 A CN201710453585 A CN 201710453585A CN 107329718 A CN107329718 A CN 107329718A
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苏净
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Abstract

本发明实施例公开了一种对终端的控制处理方法及终端，其中方法包括：获取终端当前的屏幕亮度值及环境亮度值；调用预置的回归模型对获取到的所述屏幕亮度值及环境亮度值进行分析，确定出眼疲劳概率大于预设概率阈值时对所述终端的使用时长；根据所述使用时长，对所述终端进行控制处理。本发明实施例通过确定对终端的使用时长，可进行疲劳预测并对终端进行相应的诸如提示、自动调整屏幕亮度等控制。

Description

一种对终端的控制处理方法及终端
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种对终端的控制处理方法及终端。
背景技术
眼疲劳是一种眼科常见病，它所引起的眼干、眼涩、眼酸胀，视物模糊甚至视力下降直接影响着人的工作与生活。眼疲劳主要是由于人们平时全神贯注看电脑、手机屏幕时，眼睛眨眼次数减少，造成眼泪分泌相应减少，同时闪烁荧屏强烈刺激眼睛而引起的。
目前，随着智能终端的发展，人们对智能终端的需求越来越大，使用智能终端的频率越来越高，然而，如果长期使用智能终端，智能终端的屏幕会对眼睛造成疲劳，从而对用户的眼睛造成不良影响，因此，如何***眼疲劳成为研究的重点。
发明内容
本发明实施例提供一种对终端的控制处理方法及终端，可进行疲劳预测以及对终端进行控制。
第一方面，本发明实施例提供了一种对终端的控制处理方法，该方法包括：
获取终端当前的屏幕亮度值及环境亮度值；
调用预置的回归模型对获取到的该屏幕亮度值及环境亮度值进行分析，确定出眼疲劳概率大于预设概率阈值时对该终端的使用时长；
根据该使用时长，对该终端进行控制处理。
第二方面，本发明实施例提供了一种终端，该终端包括：检测器和处理器，其中，
该检测器，用于获取终端当前的屏幕亮度值及环境亮度值；
该处理器，用于调用预置的回归模型对该检测器获取到的该屏幕亮度值及环境亮度值进行分析，确定出眼疲劳概率大于预设概率阈值时对该终端的使用时长；根据该使用时长，对该终端进行控制处理。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的方法。
本发明实施例，通过获取终端当前的屏幕亮度值及环境亮度值，调用预置的回归模型对获取到的该屏幕亮度值及环境亮度值进行分析，确定出眼疲劳概率大于预设概率阈值时对该终端的使用时长，并根据该使用时长，可以预测眼疲劳以及对终端进行控制。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明第一实施例提供一种对终端的控制处理方法的示意流程图；
图2是本发明第二实施例提供的一种对终端的控制处理方法的示意流程图；
图3是本发明实施例提供的一种终端的示意框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到【所描述条件或事件】”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到【所描述条件或事件】”或“响应于检测到【所描述条件或事件】”。
具体实现中，本发明实施例中描述的终端包括但不限于诸如具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的移动电话、膝上型计算机或平板计算机之类的其它便携式设备。还应当理解的是，在某些实施例中，所述设备并非便携式通信设备，而是具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的台式计算机。
在接下来的讨论中，描述了包括显示器和触摸敏感表面的终端。然而，应当理解的是，终端可以包括诸如物理键盘、鼠标和/或控制杆的一个或多个其它物理用户接口设备。
终端支持各种应用程序，例如以下中的一个或多个：绘图应用程序、演示应用程序、文字处理应用程序、网站创建应用程序、盘刻录应用程序、电子表格应用程序、游戏应用程序、电话应用程序、视频会议应用程序、电子邮件应用程序、即时消息收发应用程序、锻炼支持应用程序、照片管理应用程序、数码相机应用程序、数字摄影机应用程序、web浏览应用程序、数字音乐播放器应用程序和/或数字视频播放器应用程序。
可以在终端上执行的各种应用程序可以使用诸如触摸敏感表面的至少一个公共物理用户接口设备。可以在应用程序之间和/或相应应用程序内调整和/或改变触摸敏感表面的一个或多个功能以及终端上显示的相应信息。这样，终端的公共物理架构(例如，触摸敏感表面)可以支持具有对用户而言直观且透明的用户界面的各种应用程序。
请参见图1，图1是本发明第一实施例提供一种对终端的控制处理方法的示意流程图，如图1所示的对终端的控制处理方法可包括以下步骤：
S101：获取终端当前的屏幕亮度值及环境亮度值。
本发明实施例中，终端可以获取终端当前的屏幕亮度值及环境亮度值。具体的，例如，终端可以获取终端当前的屏幕亮度值为x1、环境亮度值为x2。
作为一种可选的实施例，该终端在获取终端当前的屏幕亮度值及环境亮度值之前，还可以预先收集用户的历史疲劳参数，该历史疲劳参数包括屏幕亮度值、环境亮度值及使用时长，根据该预先收集的历史疲劳参数，建立logistic逻辑回归模型，并将该回归模型作为预置的回归模型。具体的，例如，该终端在获取终端当前的屏幕亮度值及环境亮度值之前，还可以预先收集用户的历史疲劳参数，该历史疲劳参数包括屏幕亮度值x1、环境亮度值x2及使用时长x3，并根据该预先收集的包括屏幕亮度值x1、环境亮度值x2及使用时长x3的历史疲劳参数，建立如下逻辑回归模型，其中包含的变量如表1所示：
表1
其中，屏幕亮度值x1表示用户使用像手机这种终端时，手机的屏幕亮度；
环境亮度值x2表示用户使用像手机这种终端时，手机当前的周边环境的亮度值；使用时长x3表示用户连续使用像手机这种终端的时长；眼疲劳Y表示用户是产生了眼疲劳，Y＝0表示不疲劳，Y＝1表示疲劳。
具体的，通过预先收集的包括屏幕亮度值x1、环境亮度值x2及使用时长x3的历史疲劳参数，终端可以建立如下形式的回归模型：
logit(p)＝β0+β1X1+β2X2+β3X3+ε
或者
其中，Y为因变量，xi为自变量，βi为回归系数，logit(P)与P(Y＝1)表示眼疲劳的概率。可见，该实施方式可以通过终端建立回归模型，并将该回归模型作为预置的回归模型，用于眼疲劳预测。
作为一种可选的实施例，终端可以根据预先收集的历史疲劳参数，调用该回归模型，确定回归系数，该回归系数包括该屏幕亮度值对应的回归系数、该环境亮度值对应的回归系数、以及该使用时长对应的回归系数。具体的，例如，终端可以根据预先收集的历史疲劳参数屏幕亮度值x1、环境亮度值x2及使用时长x3，调用该回归模型，将预先收集的屏幕亮度值x1、环境亮度值x2及使用时长x3带入回归模型公式：
logit(p)＝β0+β1X1+β2X2+β3X3+ε
或者
根据该公式，对回归系数βi进行计算，从而计算得到该屏幕亮度值对应的回归系数β1、该环境亮度值对应的回归系数β2、该使用时长对应的回归系数β3、以及回归系数β0，其中该回归系数βi是实际的数值。可见，该实施方式可以通过预先收集用户使用的历史疲劳参数，建立回归模型，并计算出该回归模型中的回归系数。
S102：调用预置的回归模型对获取到的该屏幕亮度值及环境亮度值进行分析，确定出眼疲劳概率大于预设概率阈值时对该终端的使用时长。
本发明实施例中，终端可以调用预置的回归模型对获取到的该屏幕亮度值及环境亮度值进行分析，确定出眼疲劳概率大于预设概率阈值时对该终端的使用时长。具体的，终端可以根据获取到的该屏幕亮度值x1及环境亮度值x2，调用预置的回归模型，对该屏幕亮度值x1及环境亮度值x2进行分析，确定出眼疲劳概率P(Y＝1)大于预设概率阈值时对该终端的使用时长x3。例如，终端可以根据获取到的该屏幕亮度值x1及环境亮度值x2，调用预置的回归模型，将该屏幕亮度值x1及环境亮度值x2带入预置的回归模型的公式进行计算，计算出眼疲劳概率P(Y＝1)大于预设概率阈值0.5，即P(Y＝1)>0.5时，对该终端的使用时长x3为1小时。可见，该实施方式可以通过调用预置的回归模型，根据终端获取到的该屏幕亮度值及环境亮度值进行分析，确定出眼疲劳概率大于预设概率阈值时对该终端的使用时长，从而预测眼疲劳的使用时长。
S103：根据该使用时长，对该终端进行控制处理。
本发明实施例中，终端可以根据计算所确定的眼疲劳对该终端的使用时长，对该终端进行对应的控制处理，其中，该控制处理可以包括对该终端的使用时长进行计时或者发出提示界面，该提示界面上包括文字、图片中的任意一种或多种。
作为一种可选的实施例，终端可以在调用预置的回归模型对获取到的该屏幕亮度值及环境亮度值进行分析，确定出眼疲劳概率大于预设概率阈值时对该终端的使用时长时，对该终端的使用时长进行计时，以便用户使用终端的时间到达使用时长时，自动调整屏幕亮度。例如，终端可以在调用预置的回归模型，将该屏幕亮度值x1及环境亮度值x2带入预置的回归模型的公式进行计算，计算出眼疲劳概率P(Y＝1)大于预设概率阈值0.5，即P(Y＝1)>0.5时，该终端的使用时长x3，对该终端的使用时长x3进行计时，当终端检测到用户在该屏幕亮度值x1及环境亮度值x2下，使用该终端的时间超过该使用时长x3时，终端可以自动调整屏幕亮度。
作为一种可选的实施例，终端可以在调用预置的回归模型对获取到的该屏幕亮度值及环境亮度值进行分析，确定出眼疲劳概率大于预设概率阈值时对该终端的使用时长时，输出提示界面，以便该终端可以根据该提示界面，自动调整屏幕亮度。例如，终端可以在调用预置的回归模型对获取到的该屏幕亮度值x1及环境亮度值x2进行分析，确定出眼疲劳概率P(Y＝1)大于预设概率阈值0.5，即P(Y＝1)>0.5时该终端的使用时长x3，实时输出提示界面，提醒用户使用该终端的使用时长为x3，终端可以根据该提示界面的使用时长x3，自动调整屏幕亮度。
本发明实施例中，终端可以通过获取终端当前的屏幕亮度值及环境亮度值，调用预置的回归模型对获取到的该屏幕亮度值及环境亮度值进行分析，确定出眼疲劳概率大于预设概率阈值时对该终端的使用时长，根据该使用时长，对该终端进行控制，从而可以预测眼疲劳以及对终端进行控制。
请参见图2，图2是本发明第二实施例提供的一种对终端的控制处理方法的示意流程图，如图2所示的对终端的控制处理方法可包括以下步骤：
S201：收集用户的历史疲劳参数。
本发明实施例中，终端可以预先收集用户的历史疲劳参数，其中，该历史疲劳参数包括屏幕亮度值、环境亮度值及使用时长。具体的，例如，终端可以预先收集眼疲劳情况下的用户使用该终端的屏幕亮度值x1、环境亮度值x2及使用时长x3。
S202：根据收集的历史疲劳参数，建立回归模型。
本发明实施例中，终端可以根据预先收集的历史疲劳参数，建立回归模型。具体的，例如，终端可以根据用户预先收集的在眼疲劳情况下的用户使用该终端的屏幕亮度值x1、环境亮度值x2及使用时长x3，建立logistic回归模型。
S203：调用预置的初始回归模型对收集到的进行处理，确定初始回归模型中的回归系数。
本发明实施例中，终端可以调用预置的初始回归模型对收集到的进行处理，确定初始回归模型中的回归系数，其中，该回归系数包括该屏幕亮度值对应的回归系数、该环境亮度值对应的回归系数、以及该使用时长对应的回归系数。具体的，例如，终端可以根据预先收集的历史疲劳参数屏幕亮度值x1、环境亮度值x2及使用时长x3，调用预置的初始回归模型，确定初始回归模型中的回归系数βi，该回归系数包括该屏幕亮度值对应的回归系数β1、该环境亮度值对应的回归系数β2、该使用时长对应的回归系数β3、以及回归系数β0，其中该回归系数βi是实际的数值。可见，该实施方式可以通过收集用户使用的历史疲劳参数，建立回归模型，并计算出该回归模型中的回归系数。
S204：根据该回归系数得到并输出回归模型。
本发明实施例中，终端可以根据调用预置的初始回归模型对收集到的进行处理所确定的初始回归模型中的回归系数，得到并输出回归模型。具体的，终端可以根据该初始回归模型计算得到该初始回归模型中的回归系数β0、β1、β2以及β3，将回归系数β0、β1、β2以及β3带入该初始回归模型，可以得到并输出回归模型。
S205：获取终端当前的屏幕亮度值及环境亮度值。
本发明实施例中，终端可以获取终端当前的屏幕亮度值及环境亮度值。例如，终端可以获取终端当前的屏幕亮度值为x1、环境亮度值为x2。
S206：调用预置的回归模型对获取到的该屏幕亮度值及环境亮度值进行分析，确定出眼疲劳概率大于预设概率阈值时对该终端的使用时长。
本发明实施例中，终端可以调用预置的回归模型对获取到的该屏幕亮度值及环境亮度值进行分析，确定出眼疲劳概率大于预设概率阈值时对该终端的使用时长。具体的，终端可以根据获取到的该屏幕亮度值x1及环境亮度值x2，调用预置的回归模型，对该屏幕亮度值x1及环境亮度值x2进行分析，确定出眼疲劳概率P(Y＝1)大于预设概率阈值时对该终端的使用时长x3。例如，终端可以根据获取到的该屏幕亮度值x1及环境亮度值x2，调用预置的回归模型，对该屏幕亮度值x1及环境亮度值x2进行分析，确定出眼疲劳概率P(Y＝1)大于预设概率阈值0.5，即P(Y＝1)>0.5时，对该终端的使用时长x3为1小时。可见，该实施方式可以通过调用预置的回归模型，根据终端获取到的该屏幕亮度值及环境亮度值进行分析，确定出眼疲劳概率大于预设概率阈值时对该终端的使用时长，从而预测眼疲劳的使用时长。
S207：生成并显示提示界面。
本发明实施例中，终端可以生成并显示提示界面。具体的，终端可以在调用预置的回归模型对获取到的该屏幕亮度值及环境亮度值进行分析，确定出眼疲劳概率大于预设概率阈值时对该终端的使用时长时，输出提示界面，以便该终端可以根据该提示界面。例如，终端可以在调用预置的回归模型对获取到的该屏幕亮度值x1及环境亮度值x2进行分析，确定出眼疲劳概率P(Y＝1)大于预设概率阈值0.5，即P(Y＝1)>0.5时该终端的使用时长x3，实时输出提示界面，提醒用户使用该终端的使用时长为x3。
S208：对该终端的使用时长进行计时。
本发明实施例中，终端可以对该终端的使用时长进行计时。例如，终端可以在调用预置的回归模型对获取到的该屏幕亮度值x1及环境亮度值x2进行分析，确定出眼疲劳概率P(Y＝1)大于预设概率阈值0.5，即P(Y＝1)>0.5时，该终端的使用时长x3，对该终端的使用时长x3进行计时，终端可以在该屏幕亮度值x1及环境亮度值x2下，对该终端的使用时长x3进行计时。
S209：根据计时结果，自动调整该终端的屏幕亮度。
本发明实施例中，终端可以根据计算所确定的眼疲劳对该终端的使用时长，对该终端的使用时长进行计时或者发出提示界面，该提示界面上包括文字、图片中的任意一种或多种，当该终端的计时达到该终端的使用时长或发出提示界面时，终端可以自动调整屏幕亮度。可见，该实施方式的终端可以根据用户对该终端的使用时长，自动调整该终端的屏幕亮度，从而预测眼疲劳，并对对终端进行控制。
本发明实施例中，终端可以通过预先收集用户的历史疲劳参数，建立回归模型，并根据该历史疲劳参数调用该回归模型，确定回归系数，当终端获取到屏幕亮度值及环境亮度值时，终端可以调用预置的回归模型对获取到的该屏幕亮度值及环境亮度值进行分析，确定出眼疲劳概率大于预设概率阈值时对该终端的使用时长，并通过对该终端的使用时长进行计时，以及自动调整该终端的屏幕亮度，从而可以实现在用户没感到疲劳之前，终端就可以预测眼疲劳，并对对终端进行控制。
请参见图3，图3是本发明实施例提供的一种终端的示意框图。如图3所示的终端可以包括一个或多个存储器检测器301，一个或多个存储器处理器302，一个或多个存储器303。存储器303用于存储指令，处理器302用于执行存储器303存储的指令。其中，
该检测器301，用于获取终端当前的屏幕亮度值及环境亮度值；
该处理器302，用于调用预置的回归模型对该检测器301获取到的该屏幕亮度值及环境光亮值进行分析，确定出眼疲劳概率大于预设概率阈值时对该终端的使用时长；根据该使用时长，对该终端进行控制处理。
可选的，处理器302，还用于收集用户的历史疲劳参数，该历史疲劳参数包括屏幕亮度值、环境亮度值及使用时长；根据收集的该历史疲劳参数，建立回归模型。
可选的，处理器302，在用于根据收集的该历史疲劳参数，建立回归模型时，还用于执行：
调用预置的初始回归模型对收集到的该历史疲劳参数进行处理，确定初始回归模型中的回归系数，该回归系数包括该屏幕亮度值对应的回归系数、该环境亮度值对应的回归系数、以及该使用时长对应的回归系数。
可选的，该处理器302，在用于对该终端进行控制处理时，还用于执行：
生成并显示提示界面，该提示界面上包括文字、图片、语音中的任意一种或多种。
可选的，该处理器302，在用于对该终端进行控制处理时，还用于执行：
对所述终端的使用时长进行计时；根据计时结果，自动调整该终端的屏幕亮度。
本发明实施例中，终端可以通过检测器301获取该屏幕亮度值及环境光亮值，通过处理器302调用预置的回归模型，对该屏幕亮度值及环境光亮值进行分析，确定出眼疲劳概率大于预设概率阈值时对该终端的使用时长，以及对该终端的使用时长进行计时，并根据计时结果自动调整该终端的屏幕亮度，从而可以实现预测眼疲劳以及对终端进行控制。
应当理解，在本发明实施例中，所称处理器302可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
该存储器303可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器302提供指令和数据。存储器303的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器303还可以存储设备类型的信息。
具体实现中，本发明实施例中所描述的检测器301、处理器302、存储器303可执行本发明实施例提供的一种对终端的控制处理方法的图1所述的实施例或图2所述的实施例中所描述的实现方式，也可执行本发明实施例图3所描述的终端的实现方式，在此不再赘述。
在本发明的实施例中还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明图1或图2所述实施例中所描述的实现方式，也可执行本发明图3所描述的终端的实现方式，在此不再赘述。
所述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例所述的终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述终端的外部存储设备，例如所述终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述计算机可读存储介质还可以既包括所述终端的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述终端所需的其他程序和数据。所述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的终端的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的终端实施例仅仅是示意性的。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种对终端的控制处理方法，其特征在于，包括：
获取终端当前的屏幕亮度值及环境亮度值；
调用预置的回归模型对获取到的所述屏幕亮度值及环境亮度值进行分析，确定出眼疲劳概率大于预设概率阈值时对所述终端的使用时长；
根据所述使用时长，对所述终端进行控制处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取终端当前的屏幕亮度值及环境亮度值之前，包括：
收集用户的历史疲劳参数，所述历史疲劳参数包括屏幕亮度值、环境亮度值及使用时长；
根据收集的所述历史疲劳参数，建立回归模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据收集的所述历史疲劳参数，建立回归模型，包括：
调用预置的初始回归模型对收集到的所述历史疲劳参数进行处理，确定初始回归模型中的回归系数，所述回归系数包括所述屏幕亮度值对应的回归系数、所述环境亮度值对应的回归系数、以及所述使用时长对应的回归系数；
根据所述回归系数和所述初始回归模型，得到并输出回归模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述终端进行控制处理，包括：
生成并显示提示界面，所述提示界面上包括：用于进行疲劳提醒的文字、图片、语音中的任意一种或多种。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述终端进行控制处理，包括：
对所述终端的使用时长进行计时；
根据计时结果，自动调整所述终端的屏幕亮度。
6.一种智能终端，其特征在于，所述智能终端包括：检测器和处理器，其中，
所述检测器，用于获取终端当前的屏幕亮度值及环境亮度值；
所述处理器，用于调用预置的回归模型对所述检测器获取到的所述屏幕亮度值及环境亮度值进行分析，确定出眼疲劳概率大于预设概率阈值时对所述终端的使用时长；根据所述使用时长，对所述终端进行控制处理。
7.根据权利要求6所述的终端，其特征在于，
所述处理器，还用于收集用户的历史疲劳参数，所述历史疲劳参数包括屏幕亮度值、环境亮度值及使用时长；根据收集的所述历史疲劳参数，建立回归模型。
8.根据权利要求7所述的终端，其特征在于，
所述处理器，还用于调用预置的初始回归模型对收集到的所述历史疲劳参数进行处理，确定初始回归模型中的回归系数；根据所述回归系数和所述初始回归模型，得到并输出回归模；所述回归系数包括所述屏幕亮度值对应的回归系数、所述环境亮度值对应的回归系数、以及所述使用时长对应的回归系数型。
9.根据权利要求6所述的终端，其特征在于，
所述处理器，还用于生成并显示提示界面，所述提示界面上包括：用于进行疲劳提醒的文字、图片、语音中的任意一种或多种。
10.根据权利要求6所述的终端，其特征在于，
所述处理器，还用于对所述终端的使用时长进行计时；根据计时结果，自动调整所述终端的屏幕亮度。
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