CN112202962B - 屏幕亮度调节方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种屏幕亮度调节方法、装置及存储介质。屏幕亮度调节方法应用于终端，所述终端包括前置光线传感器和后置光线传感器，所述屏幕亮度调节方法包括：获取所述前置光线传感器采集的第一光线传感数据，以及后置光线传感器采集的第二光线传感数据，并确定所述终端的当前姿态数据；根据所述第一光线传感数据、第二光线传感数据和所述当前姿态数据，确定所述终端的当前光线传感数据，并根据所述当前光线传感数据，调节所述终端的屏幕亮度。通过本公开，可准确得到终端的当前光线传感数据，实现准确调节终端屏幕亮度。

Description

屏幕亮度调节方法、装置及存储介质

技术领域

本公开涉及终端技术领域，尤其涉及屏幕亮度调节方法、装置及存储介质。

背景技术

目前，终端等设备都设置有光线传感器，用于检测环境的光线强度。终端在通过光线传感器检测到环境的光线强度发生变化时，会自动调节屏幕亮度，由此用户能够清晰的查看屏幕中显示的内容。

在实际应用中，光线传感器检测到的光线强度会受到多种因素影响，例如光线传感器被遮挡等。尤其随着终端全面屏的发展，屏下传感器被各大终端厂商采用，光线被遮挡的情况更明显。在很多使用场景下均会出现遮挡光线传感器的情况，致使光线传感器上报的光线数据不准确，进而出现屏幕亮度调节不准确的情况。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种屏幕亮度调节方法、装置及存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种屏幕亮度调节方法，屏幕亮度调节方法应用于终端，所述终端包括前置光线传感器和后置光线传感器，所述屏幕亮度调节方法包括：获取所述前置光线传感器采集的第一光线传感数据，以及后置光线传感器采集的第二光线传感数据，并确定所述终端的当前姿态数据；根据所述第一光线传感数据、第二光线传感数据和所述当前姿态数据，确定所述终端的当前光线传感数据，并根据所述当前光线传感数据，调节所述终端的屏幕亮度。

在一示例中，所述根据所述第一光线传感数据、第二光线传感数据和所述当前姿态，确定所述终端的当前光线传感数据，包括：调用预设模型；将所述第一光线传感数据、所述第二光线传感数据和所述当前姿态数据输入所述预设模型，基于所述预设模型的输出确定当前光线传感数据。

在一示例中，所述屏幕亮度调节方法还包括：基于前馈神经网络训练得到所述预设模型。

在一示例中，所述基于前馈神经网络训练得到所述预设模型，包括：获取多组训练数据，所述多组训练数据中的每一组训练数据中包括同一时刻的第一光线传感数据、第二光线传感数据和终端的姿态数据；将多组训练数据输入前馈神经网络，通过所述前馈神经网络输出多组训练数据的预测光线传感数据；基于所述预测光线传感数据和损失函数，调整所述前馈神经网络的参数，得到满足损失值的所述预设模型。

在一示例中，所述终端安装有惯性测量单元IMU，所述获取所述终端的当前姿态数据，包括：基于所述IMU，获取所述终端在三维坐标平面的当前姿态数据；对所述终端在三维坐标平面的当前姿态数据进行预处理，得到所述终端相对地面的当前倾斜角度；将所述终端相对地面的当前倾斜角度作为所述终端的当前姿态数据。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种屏幕亮度调节装置，屏幕亮度调节装置应用于终端，所述终端包括前置光线传感器和后置光线传感器，所述屏幕亮度调节装置包括：获取单元，被配置为获取所述前置光线传感器采集的第一光线传感数据，以及后置光线传感器采集的第二光线传感数据，并确定所述终端的当前姿态数据；处理单元，被配置为根据所述第一光线传感数据、第二光线传感数据和所述当前姿态数据，确定所述终端的当前光线传感数据，并根据所述当前光线传感数据，调节所述终端的屏幕亮度。

在一示例中，所述处理单元采用如下方式根据所述第一光线传感数据、第二光线传感数据和所述当前姿态，确定所述终端的当前光线传感数据：调用预设模型；将所述第一光线传感数据、所述第二光线传感数据和所述当前姿态数据输入所述预设模型，基于所述预设模型的输出确定当前光线传感数据。

在一示例中，所述装置还包括训练单元；所述训练单元被配置为基于前馈神经网络训练得到所述预设模型。

在一示例中，所述训练单元基于前馈神经网络采用如下方式训练得到所述预设模型：获取多组训练数据，所述多组训练数据中的每一组训练数据中包括同一时刻的第一光线传感数据、第二光线传感数据和终端的姿态数据；将多组训练数据输入前馈神经网络，通过所述前馈神经网络输出多组训练数据的预测光线传感数据；基于所述预测光线传感数据和损失函数，调整所述前馈神经网络的参数，得到满足损失值的所述预设模型。

在一示例中，所述终端安装有惯性测量单元IMU，所述获取单元采用如下方式获取所述终端的当前姿态数据：基于所述IMU，获取所述终端在三维坐标平面的当前姿态数据；对所述终端在三维坐标平面的当前姿态数据进行预处理，得到所述终端相对地面的当前倾斜角度；将所述终端相对地面的当前倾斜角度作为所述终端的当前姿态数据。

根据本公开的第三方面，提供了一种屏幕亮度调节装置，屏幕亮度调节装置包括：存储器，配置用于存储指令。以及处理器，配置用于调用指令执行前述第一方面或者第一方面中任意一示例中的屏幕亮度调节方法。

根据本公开的第四方面，提供了一种非临时性计算机可读存储介质，非临时性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令在由处理器执行时，执行前述第一方面或者第一方面中任意一示例中的屏幕亮度调节方法。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：通过确定终端姿态数据，可确定终端当前的姿态。进而根据终端当前的姿态，以及前置光线传感器采集的光线传感数据和后置光线传感器采集的光线传感数据，可确定出在终端的当前光线传感数据中，前置光线传感器采集的光线传感数据和后置光线传感器采集的光线传感数据的可靠性，进而前置光线传感器和后置光线传感器的可靠性，确定前置光线传感器采集的光线传感数据和后置光线传感器采集的光线传感数据分别所占的权重，进而可准确得到终端的当前光线传感数据，达到准确调节终端屏幕亮度的目的。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种屏幕亮度调节方法的流程图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种获取第一光线传感数据、第二光线传感数据和终端的当前姿态数据的示意图。

图3是根据一示例性实施例示出的一种屏幕亮度调节方法的流程图。

图4是根据一示例性实施例示出的一种训练预设模型的流程图。

图5是根据一示例性实施例示出的利用前馈神经网络模型应用本公开的屏幕亮度调节方法的示意图。

图6是根据一示例性实施例示出的一种屏幕亮度调节装置的框图。

图7是根据一示例性实施例示出的一种用于屏幕亮度调节装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

本公开的示例性实施例的技术方案可以应用于对终端屏幕亮度进行调节的应用场景。在以下描述的示例性实施例中，终端有时也称为智能终端设备，其中，该终端可以是移动终端，也可以称作用户设备(User Equipment，UE)、移动台(Mobile Station，MS)等。终端是一种向用户提供语音和/或数据连接的设备，或者是设置于该设备内的芯片，例如，具有无线连接功能的手持式设备、车载设备等。例如，终端的示例可以包括：手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、移动互联网设备(Mobile Internet Devices，MID)、可穿戴设备、虚拟现实(Virtual Reality，VR)设备、增强现实(Augmented Reality，AR)设备、工业控制中的无线终端、无人驾驶中的无线终端、远程手术中的无线终端、智能电网中的无线终端、运输安全中的无线终端、智慧城市中的无线终端、智慧家庭中的无线终端等。

相关技术中，调节终端屏幕亮度时，主要利用安装于终端的前置光线传感器采集的光线数据实现。由于人的视角与前置光线传感器采集光线的方向相反，利用前置光线传感器采集的光线数据调节终端屏幕时，屏幕亮度往往与预期亮度不同，造成人眼的不适。进而，通过在终端中安装后置光线传感器，基于前置光线传感器和后置光线传感器相配合，为终端稳定、准确的屏幕亮度提供了可能。

但是，在实际应用中，经常会出现诸如终端平置于桌面等情况，使得后置光线传感器被遮挡而失去作用，或者在终端使用过程中，前置光线传感器被遮挡，导致基于光线传感器上报的光线数据不准确，出现屏幕亮度调节不准确，终端屏幕背光不稳定，影响用户使用的情况。

本公开实施例，提供一种屏幕亮度调节方法。在本公开的屏幕亮度调节方法中，通过确定终端姿态数据，可确定终端当前的姿态。进而根据终端当前的姿态，以及前置光线传感器采集的光线传感数据和后置光线传感器采集的光线传感数据，可确定出在终端的当前光线传感数据中，前置光线传感器采集的光线传感数据和后置光线传感器采集的光线传感数据分别所占的权重，进而可准确得到终端的当前光线传感数据，实现准确调节终端屏幕亮度的目的。

图1是根据一示例性实施例示出的一种屏幕亮度调节方法的流程图，如图1所示，屏幕亮度调节方法用于终端中，包括以下步骤。

在步骤S11中，获取前置光线传感器采集的第一光线传感数据，以及后置光线传感器采集的第二光线传感数据，并确定终端的当前姿态数据。

本公开中，终端包括前置光线传感器和后置光线传感器。本公开为描述方便，将前置光线传感器采集的光线传感数据称为第一光线传感数据，将后置光线传感器采集的光线传感数据称为第二光线传感数据。

为避免降低前置光线传感器被遮挡时获取的第一光线传感数据不稳定，或者后置光线传感器被遮挡时获取的第二光线传感数据不稳定，而导致获取终端的光线传感数据出现误差，对屏幕亮度的准确性产生影响。一种实施方式中，可通过前置光线传感器和后置光线传感器分别获取光线传感数据之后，再根据包括加速度传感器和陀螺仪的惯性测量单元(Inertial measurement unit，IMU)，获取终端在三维坐标平面的当前姿态数据。根据终端在三维坐标平面的当前姿态数据，对获取的终端在三维坐标平面的当前姿态数据进行预处理，得到终端相对地面的当前倾斜角度。根据得到的终端相对地面的当前倾斜角度，以及前置光线传感器采集的第一光线传感数据，后置光线传感器采集的第二光线传感数据，可确定出当前终端的前置传感器或者后置传感器是否有被遮挡。

例如，终端在三维坐标平面可以是以终端屏幕的一边为X轴，终端屏幕的另一边为Y轴，以垂直于终端屏幕方向为三维坐标中的Z轴。通过IMU获取终端在三维坐标平面的当前姿态数据之后，确定终端当前处于运动状态，且根据加速度计传感器坐标系与终端位置坐标系的固定关系，能够得到当前终端与地面的倾斜角度为30°，由此可确定终端处于向上运动中，由前置光线传感器装置和后置光线传感器装置采集的光线传感数据时可靠的。

再例如，通过IMU获取终端在三维坐标平面的当前姿态数据之后，确定终端当前处于静止状态，且根据加速度计传感器坐标系与终端位置坐标系的固定关系，能够得到当前终端与地面的倾斜角度为10°，由此可确定终端处于静止状态，根据终端当前的静止状态，以及前置光线传感器和后置光线传感器采集的光线传感数据，可综合得出光线传感器是否有被遮挡，光线传感器采集的光线传感数据是否可靠。

图2是根据一示例性实施例示出的一种获取第一光线传感数据、第二光线传感数据和终端的当前姿态数据的示意图。在图2中，对终端屏幕亮度调节之前，通过终端的前置光线传感器获取到第一光线传感数据L1，通过终端的后置光线传感器获取到第二光线传感数据L2，以及基于IMU得到的终端的当前姿态数据预处理后，得到终端相对地面的当前倾斜角度θ。

在步骤S12中，根据第一光线传感数据、第二光线传感数据和当前姿态数据，确定终端的当前光线传感数据，并根据当前光线传感数据，调节终端的屏幕亮度。

一种实时方式中，在获取第一光线传感数据、第二光线传感数据和终端当前姿态数据之后，可根据第一光线传感数据、第二光线传感数据和终端当前姿态数据，确定出在终端的当前光线传感数据中，前置光线传感器采集的光线传感数据和后置光线传感器采集的光线传感数据是否可靠，进而根据前置光线传感器采集的光线传感数据和后置光线传感器采集的光线传感数据的可靠性，得到前置光线传感器和后置光线传感器采集光线传感数据分别所占的权重，进而可准确得到终端的当前光线传感数据，实现准确调节终端屏幕亮度的目的。

例如，对终端的屏幕亮度调节前，获取第一光线传感数据为300勒克斯、第二光线传感数据为20勒克斯，根据终端当前姿态数据，得到终端相对地面的当前倾斜角度为0°，根据第一光线传感数据、第二光线传感数据以及终端相对地面的当前倾斜角度，可确定终端后置光线传感器被遮挡，前置光线传感器采集的光线传感数据可靠性高，进而确定终端的当前光线传感数据时，可主要基于前置光线传感器采集的第一光线传感数据，确定得到终端的当前光线传感数据，并对终端屏幕进行亮度调节，由此可避免由于后置光线传感器被遮挡，而依然根据第一光线传感数据和第二光线传感数据，获取到不准确的终端当前光线传感数据的问题。

再例如，对终端的屏幕亮度调节前，获取第一光线传感数据为500勒克斯、第二光线传感数据为300勒克斯，根据终端当前姿态数据，得到终端相对地面的当前倾斜角度为0°，根据第一光线传感数据、第二光线传感数据以及终端相对地面的当前倾斜角度，可确定终端在逆光下使用，且第一光线传感数据与第二光线传感数据均具有高的可靠性和准确性，进而确定终端的当前光线传感数据时，例如可根据终端在逆光下使用时预设的第一光线传感数据和第二光线传感数据，确定得到终端的当前光线传感数据，使终端获取的光线传感数据更具有准确性。例如将前置光线传感器采集的第一光线传感数据的权重设置为0.7，将后置光线传感器采集的第二光线传感数据的权重设置为0.3，确定得到终端的当前光线传感数据，并对终端屏幕进行亮度调节。

在本公开的示例性实施例中，通过确定终端姿态数据，可确定终端当前的姿态。进而根据终端当前的姿态，以及前置光线传感器采集的光线传感数据和后置光线传感器采集的光线传感数据，可确定出在终端的当前光线传感数据中，前置光线传感器采集的光线传感数据和后置光线传感器采集的光线传感数据的可靠性，进而前置光线传感器和后置光线传感器的可靠性，确定前置光线传感器采集的光线传感数据和后置光线传感器采集的光线传感数据分别所占的权重，进而可准确得到终端的当前光线传感数据，达到准确调节终端屏幕亮度的目的。

为了进一步准确判断终端光线传感数据，一种实施方式中，本公开通过预先训练的模型，对输入的第一光线传感数据、第二光线传感数据，以及根据终端的当前姿态数据进行当前光线传感数据的预测，准确地输出终端当前光线传感数据，达到准确的调节终端的屏幕亮度的目的。

图3是根据一示例性实施例示出的一种屏幕亮度调节方法的流程图，如图3所示，屏幕亮度调节方法用于终端中，包括以下步骤。

在步骤S21中，获取前置光线传感器采集的第一光线传感数据，以及后置光线传感器采集的第二光线传感数据，并确定终端的当前姿态数据。

在步骤S22中，调用预设模型，将第一光线传感数据、第二光线传感数据和当前姿态数据输入预设模型，基于预设模型的输出确定当前光线传感数据，并根据当前光线传感数据，调节终端的屏幕亮度。

本公开中预设模型可以是前馈神经网络，也可以卷积神经网络等，本公开在此不做限定。

由于前馈神经网络具有分类、聚类、预测的特性，以及前馈神经网络具有根据一定量的历史数据，通过对历史数据的训练，使得前馈神经网络可以学习到数据中隐含的知识的特点，为根据历史光线数据，训练出能够准确预测环境光线数据的模型，一种实施方式中，本公开中预设模型例如可以是前馈神经网络。

一种实施方式中，可将实时获取的第一光线传感数据、第二光线传感数据和终端当前时刻的姿态数据输入预先训练好的前馈神经网络模型，通过预先训练好的前馈神经网络模型输出终端当前光线传感数据，并根据预先训练好的前馈神经网络模型输出的终端当前光线传感数据，调节所述终端的屏幕亮度。

在本公开的示例性实施例中，通过确定终端姿态数据，可确定终端相对地面的倾斜角度。进而通过将终端相对地面的倾斜角度，以及前置光线传感器采集的光线传感数据和后置光线传感器采集的光线传感数据输入到预先训练好的模型，通过预先训练好的模型输出终端的当前光线传感数据，实现准确调节终端屏幕亮度的目的。

其中，本申请应用屏幕亮度调节方法对终端的屏幕亮度进行调节之前，还包括训练预设模型。

图4是根据一示例性实施例示出的一种训练预设模型的流程图，如图4所示，包括以下步骤。

在步骤S31中，获取多组训练数据。

本公开中，多组训练数据中的每一组训练数据中包括同一时刻的第一光线传感数据、第二光线传感数据，和对每一组终端的姿态数据进行预处理，得到终端相对地面的当前倾斜角度。以及与每一组训练数据对应的实际环境光线数据。

为了使训练后的预设模型能够准确确定环境光线数据，一种实时方式中，获取的多组训练数据可以是覆盖所有使用场景的训练数据。

例如，多组训练数据可以包括：针对前置光线传感器被遮挡场景的多组前置光线传感数据、后置光线传感数据和终端的姿态数据。针对后置光线传感器被遮挡的多组前置光线传感数据、后置光线传感数据和终端的姿态数据。针对终端背光使用的多组前置光线传感数据、后置光线传感数据和终端的姿态数据。针对终端逆光使用的多组前置光线传感数据、后置光线传感数据和终端的姿态数据。针对终端处于游戏或者视频等，需要屏幕高亮的场景。针对终端处于夜间台灯下使用需要柔和的屏幕亮度的场景等等。

在步骤S32中，将多组训练数据输入预设模型，通过预设模型输出多组训练数据的预测光线传感数据。

本公开中，可将每一组训练数据以及与每一组训练数据对应的实际环境光线数据输入到预设模型，通过预设模型输出每一组训练数据的预测光线传感数据。根据预测的每一组光线传感数据以及损失函数，调整预设模型的参数，直到预测光线传感数据与实际环境光线数据的差异满足损失值，得到训练好的的预设模型。

在步骤S33中，基于预测光线传感数据和损失函数，调整前馈神经网络的参数，得到满足损失值的预设模型。

在本公开的示例性实施例中，通过获取覆盖所有使用场景的多组训练数据，并将获取的多组训练数据输入到训练模型，根据训练模型输出预测光线传感数据，根据预测光线传感数据以及损失函数，对训练模型的参数进行调整，直到预测光线传感数据与实际环境光线数据的差异满足损失值，得到训练好的模型。进而通过训练好的模型对环境光线进行预测时，可针对终端所处的各种场景，均能预测得到准确稳定的光线传感数据，实现准确稳定地调节终端屏幕亮度。

本公开以预设模型为前馈神经网络模型为例，对应用本公开的屏幕亮度调节进行说明。

图5是根据一示例性实施例示出的利用前馈神经网络模型应用本公开的屏幕亮度调节方法的示意图。

在图5中，实现本公开的屏幕亮度调节方法主要包括数据采集阶段、训练模型阶段和模型使用阶段。

在数据采集阶段主要包括：通过前置光线传感器采集光线传感数据、通过后置光线传感器采集光线传感数据，以及通过IMU获取终端在三维坐标平面的当前姿态数据后，将通过IMU获取终端在三维坐标平面的当前姿态数据预处理，得到终端相对地面的倾斜角度。

在模型训练阶段主要包括：通过反向传播反向算法(Back propagationalgorithm，BP)前馈神经网络，简称BP前馈神经网络将前置光线传感器采集的光线传感数据、后置光线传感器采集的光线传感数据以及将终端相对地面的倾斜角度输入BP前馈神经网络，通过BP前馈神经网络预测终端光线传感数据，得到预测的终端光线传感数据，通过损失函数例如MSE(均方误差)损失函数修正BP前馈神经网络的参数即BP前馈神经网络中各层权重和偏置。直到预测的终端光线传感数据与实际环境光线数据的差异满足损失值，得到训练好的的BP前馈神经网络模型。

在模型使用阶段主要包括：针对训练好的BP前馈神经网络模型，将训练好的BP前馈神经网络模型写入终端硬件***进行使用，在使用过程中，可实时获取前置光线传感器采集第一光线传感数据、后置光线传感器采集第二光线传感数据，以及与第一光线传感数据、第二光线传感数据同一时刻的通过IMU获取终端在三维坐标平面的当前姿态数据预处理，得到终端相对地面的倾斜角度，输入到训练好的BP前馈神经网络模型，通过BP前馈神经网络模型实时输出当前的环境光线数据，即当前的终端光线传感数据，根据当前的终端光线传感数据，对屏幕背光进行调节。

基于相同的构思，本公开实施例还提供一种屏幕亮度调节装置。

可以理解的是，本公开实施例提供的屏幕亮度调节装置为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。结合本公开实施例中所公开的各示例的单元及算法步骤，本公开实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同的方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的技术方案的范围。

图6是根据一示例性实施例示出的一种屏幕亮度调节装置框图。参照图6，屏幕亮度调节装置600应用于终端，所述终端包括前置光线传感器和后置光线传感器，所述屏幕亮度调节装置包括：获取单元601和处理单元602。

其中，获取单元601，被配置为获取所述前置光线传感器采集的第一光线传感数据，以及后置光线传感器采集的第二光线传感数据，并确定所述终端的当前姿态数据；处理单元，被配置为根据所述第一光线传感数据、第二光线传感数据和所述当前姿态数据，确定所述终端的当前光线传感数据，并根据所述当前光线传感数据，调节所述终端的屏幕亮度。

在一实施例中，所述处理单元602采用如下方式根据所述第一光线传感数据、第二光线传感数据和所述当前姿态，确定所述终端的当前光线传感数据：调用预设模型；将所述第一光线传感数据、所述第二光线传感数据和所述当前姿态数据输入所述预设模型，基于所述预设模型的输出确定当前光线传感数据。

在一实施例中，所述装置还包括训练单元603；所述训练单元被配置为基于前馈神经网络训练得到所述预设模型。

在一实施例中，所述训练单元603基于前馈神经网络采用如下方式训练得到所述预设模型：获取多组训练数据，所述多组训练数据中的每一组训练数据中包括同一时刻的第一光线传感数据、第二光线传感数据和终端的姿态数据；将多组训练数据输入前馈神经网络，通过所述前馈神经网络输出多组训练数据的预测光线传感数据；基于所述预测光线传感数据和损失函数，调整所述前馈神经网络的参数，得到满足损失值的所述预设模型。

在一实施例中，所述终端安装有惯性测量单元IMU，所述获取单元601采用如下方式获取所述终端的当前姿态数据：基于所述IMU，获取所述终端在三维坐标平面的当前姿态数据；对所述终端在三维坐标平面的当前姿态数据进行预处理，得到所述终端相对地面的当前倾斜角度；将所述终端相对地面的当前倾斜角度作为所述终端的当前姿态数据。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图7是根据一示例性实施例示出的一种用于屏幕亮度调节的装置700的框图。例如，装置700可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图7，装置700可以包括以下一个或多个组件：处理组件702，存储器704，电力组件706，多媒体组件708，音频组件710，输入/输出(I/O)的接口712，传感器组件714，以及通信组件716。

处理组件702通常控制装置700的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件702可以包括一个或多个处理器720来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件702可以包括一个或多个模块，便于处理组件702和其他组件之间的交互。例如，处理组件702可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件708和处理组件702之间的交互。

存储器704被配置为存储各种类型的数据以支持在装置700的操作。这些数据的示例包括用于在装置700上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器704可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电力组件706为装置700的各种组件提供电力。电力组件706可以包括电源管理***，一个或多个电源，及其他与为装置700生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件708包括在所述装置700和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件708包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置700处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜***或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件710被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件710包括一个麦克风(MIC)，当装置700处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器704或经由通信组件716发送。在一些实施例中，音频组件710还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口712为处理组件702和***接口模块之间提供接口，上述***接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件714包括一个或多个传感器，用于为装置700提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件714可以检测到装置700的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置700的显示器和小键盘，传感器组件714还可以检测装置700或装置700一个组件的位置改变，用户与装置700接触的存在或不存在，装置700方位或加速/减速和装置700的温度变化。传感器组件714可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件714还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件714还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件716被配置为便于装置700和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置700可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件716经由广播信道接收来自外部广播管理***的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件716还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置700可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器704，上述指令可由装置700的处理器720执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

可以理解的是，本公开中“多个”是指两个或两个以上，其它量词与之类似。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

进一步可以理解的是，术语“第一”、“第二”等用于描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开，并不表示特定的顺序或者重要程度。实际上，“第一”、“第二”等表述完全可以互换使用。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。

进一步可以理解的是，除非有特殊说明，“连接”包括两者之间不存在其他构件的直接连接，也包括两者之间存在其他元件的间接连接。

进一步可以理解的是，本公开实施例中尽管在附图中以特定的顺序描述操作，但是不应将其理解为要求按照所示的特定顺序或是串行顺序来执行这些操作，或是要求执行全部所示的操作以得到期望的结果。在特定环境中，多任务和并行处理可能是有利的。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (12)

1.一种屏幕亮度调节方法，其特征在于，应用于终端，所述终端包括前置光线传感器和后置光线传感器，所述方法包括：

获取所述前置光线传感器采集的第一光线传感数据，以及后置光线传感器采集的第二光线传感数据，并确定所述终端的当前姿态数据；

根据所述第一光线传感数据、第二光线传感数据和所述当前姿态数据，确定所述前置光线传感器采集的光线传感数据和所述后置光线传感器采集的光线传感数据的可靠性；

根据所述前置光线传感器采集的光线传感数据和所述后置光线传感器采集的光线传感数据的可靠性，得到前置光线传感器和后置光线传感器采集的光线传感数据分别所占的权重；

根据所述权重确定所述终端的当前光线传感数据，并根据所述当前光线传感数据，调节所述终端的屏幕亮度；

其中，被遮挡的光线传感器采集的光线传感数据所占权重小于未被遮挡的光线传感器采集的光线传感数据；

所述被遮挡的光线传感器包括所述前置光线传感器或者所述后置光线传感器，所述被遮挡的光线传感器采用如下方式确定：

根据所述终端在三维坐标平面的当前姿态数据，对获取的终端在三维坐标平面的当前姿态数据进行预处理，得到所述终端相对地面的当前倾斜角度；

根据得到的终端相对地面的当前倾斜角度，以及所述第一光线传感数据和所述第二光线传感数据，确定被遮挡的光线传感器。

2.根据权利要求1所述的屏幕亮度调节方法，其特征在于，所述根据所述第一光线传感数据、第二光线传感数据和所述当前姿态，确定所述终端的当前光线传感数据，包括：

调用预设模型；

将所述第一光线传感数据、所述第二光线传感数据和所述当前姿态数据输入所述预设模型，基于所述预设模型的输出确定当前光线传感数据。

3.根据权利要求2所述的屏幕亮度调节方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于前馈神经网络训练得到所述预设模型。

4.根据权利要求3所述的屏幕亮度调节方法，其特征在于，所述基于前馈神经网络训练得到所述预设模型，包括：

获取多组训练数据，所述多组训练数据中的每一组训练数据中包括同一时刻的第一光线传感数据、第二光线传感数据和终端的姿态数据；

将多组训练数据输入前馈神经网络，通过所述前馈神经网络输出多组训练数据的预测光线传感数据；

基于所述预测光线传感数据和损失函数，调整所述前馈神经网络的参数，得到满足损失值的所述预设模型。

5.根据权利要求1所述的屏幕亮度调节方法，其特征在于，所述终端安装有惯性测量单元IMU，所述获取所述终端的当前姿态数据，包括：

基于所述IMU，获取所述终端在三维坐标平面的当前姿态数据；

对所述终端在三维坐标平面的当前姿态数据进行预处理，得到所述终端相对地面的当前倾斜角度；

将所述终端相对地面的当前倾斜角度作为所述终端的当前姿态数据。

6.一种屏幕亮度调节装置，其特征在于，应用于终端，所述终端包括前置光线传感器和后置光线传感器，所述装置包括：

获取单元，被配置为获取所述前置光线传感器采集的第一光线传感数据，以及后置光线传感器采集的第二光线传感数据，并确定所述终端的当前姿态数据；

处理单元，被配置为根据所述第一光线传感数据、第二光线传感数据和所述当前姿态数据，确定所述前置光线传感器采集的光线传感数据和所述后置光线传感器采集的光线传感数据的可靠性；

根据所述前置光线传感器采集的光线传感数据和所述后置光线传感器采集的光线传感数据的可靠性，得到前置光线传感器和后置光线传感器采集的光线传感数据分别所占的权重；

根据所述权重确定所述终端的当前光线传感数据，并根据所述当前光线传感数据，调节所述终端的屏幕亮度；

其中，被遮挡的光线传感器采集的光线传感数据所占权重小于未被遮挡的光线传感器采集的光线传感数据；

所述被遮挡的光线传感器包括所述前置光线传感器或者所述后置光线传感器，所述被遮挡的光线传感器采用如下方式确定：

根据所述终端在三维坐标平面的当前姿态数据，对获取的终端在三维坐标平面的当前姿态数据进行预处理，得到所述终端相对地面的当前倾斜角度；

根据得到的终端相对地面的当前倾斜角度，以及所述第一光线传感数据和所述第二光线传感数据，确定被遮挡的光线传感器。

7.根据权利要求6所述的屏幕亮度调节装置，其特征在于，所述处理单元采用如下方式根据所述第一光线传感数据、第二光线传感数据和所述当前姿态，确定所述终端的当前光线传感数据：

调用预设模型；

将所述第一光线传感数据、所述第二光线传感数据和所述当前姿态数据输入所述预设模型，基于所述预设模型的输出确定当前光线传感数据。

8.根据权利要求7所述的屏幕亮度调节装置，其特征在于，所述装置还包括训练单元；

所述训练单元被配置为基于前馈神经网络训练得到所述预设模型。

9.根据权利要求8所述的屏幕亮度调节装置，其特征在于，所述训练单元基于前馈神经网络采用如下方式训练得到所述预设模型：

获取多组训练数据，所述多组训练数据中的每一组训练数据中包括同一时刻的第一光线传感数据、第二光线传感数据和终端的姿态数据；

将多组训练数据输入前馈神经网络，通过所述前馈神经网络输出多组训练数据的预测光线传感数据；

基于所述预测光线传感数据和损失函数，调整所述前馈神经网络的参数，得到满足损失值的所述预设模型。

10.根据权利要求6所述的屏幕亮度调节装置，其特征在于，所述终端安装有惯性测量单元IMU，所述获取单元采用如下方式获取所述终端的当前姿态数据：

基于所述IMU，获取所述终端在三维坐标平面的当前姿态数据；

对所述终端在三维坐标平面的当前姿态数据进行预处理，得到所述终端相对地面的当前倾斜角度；

将所述终端相对地面的当前倾斜角度作为所述终端的当前姿态数据。

11.一种屏幕亮度调节装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：执行权利要求1-5中任一项所述的屏幕亮度调节方法。

12.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行权利要求1-5中任意一项所述的屏幕亮度调节方法。

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