CN114513573A - 一种屏幕控制方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

一种屏幕控制方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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CN114513573A CN202011280940.2A CN202011280940A CN114513573A CN 114513573 A CN114513573 A CN 114513573A CN 202011280940 A CN202011280940 A CN 202011280940A CN 114513573 A CN114513573 A CN 114513573A
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Abstract

本发明涉及智能终端技术领域，公开一种屏幕控制方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取超声波接收端接收到的第二扫频信号，第二扫频信号由超声波发送端在发送第一扫频信号之后遇到障碍物之后返回；在预设时间段内，计算第一扫频信号和第二扫频信号的多个频率差；根据多个频率差，确定时间差；根据时间差，估算超声波发送端和障碍物的距离；根据超声波发送端和障碍物的距离，确定电子设备的屏幕状态。通过计算多个频率差从而确定时间差，由时间差确定超声波发送端与障碍物的距离，从而确定电子设备的屏幕状态，本发明实施例能够解决屏幕在调整过程中出现在近处抖动闪屏的现象，提高用户体验。

Description

一种屏幕控制方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及智能终端技术领域，尤其涉及一种屏幕控制方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着智能终端技术的发展，智能手机日渐普及。当前，在进行通话时，智能手机能够识别到用户头部是在接近手机还是在远离手机，当判断为接近时对手机屏幕进行灭屏，当判断为远离时对手机屏幕进行亮屏，从而解决了用户接近手机时手机没有灭屏而导致的误触问题。
传统方案是使用红外传感器来进行精准的测距以识别距离的远近，但是由于手机全面屏的普及，手机很难提供足够空间给红外传感器，而一般红外传感器识别率较差，且容易出现烧屏现象。
因此目前通常采用超声波方案，而超声波的接近和远离时通过多普勒效应进行计算，而基于单频的多普勒算法，只利用多普勒效应的接近远离判断只能判断出速度，而不能准确判断出距离，导致在耳边抖动时候经常会发生闪烁。
发明人在实现本发明的技术方案的过程中，发现现有技术至少存在以下问题：屏幕在调整过程中出现在近处抖动闪屏的现象。
发明内容
本发明实施例的一个目的旨在提供一种屏幕控制方法、装置、电子设备及存储介质，其能够解决屏幕在调整过程中出现在近处抖动闪屏的现象，提高用户体验。
在第一方面，本发明实施例提供一种屏幕控制方法，应用于电子设备，所述电子设备包括超声波发送端、超声波接收端，所述方法包括：
获取所述超声波接收端接收到的第二扫频信号，其中，所述第二扫频信号由所述超声波发送端在发送第一扫频信号之后遇到障碍物之后返回；
在预设时间段内，计算所述第一扫频信号和第二扫频信号的多个频率差；
根据所述多个频率差，确定时间差；
根据所述时间差，估算所述超声波发送端和所述障碍物的距离；
根据所述超声波发送端和障碍物的距离，确定所述电子设备的屏幕状态，所述屏幕状态包括亮屏状态和息屏状态。
在一些实施例中，所述根据所述多个频率差，确定时间差，包括：
计算所述多个频率差的平均值；
根据所述平均值，基于调频斜率，确定所述时间差。
在一些实施例中，所述根据所述时间差，估算所述超声波发送端和所述障碍物的距离，包括：
根据所述时间差，结合声速，确定所述超声波发送端和所述障碍物的距离。
在一些实施例中，所述根据所述超声波发送端和障碍物的距离，确定所述电子设备的屏幕状态，包括：
训练一分类模型，其中，所述分类模型为深度学习模型；
获取分类特征，建立特征向量，其中，所述分类特征包括：频率差、所述超声波发送端和障碍物的距离；
将所述特征向量输入所述分类模型，确定分类结果，其中，所述分类结果包括接近和远离；
根据所述分类结果，确定所述电子设备的屏幕状态。
在一些实施例中，所述电子设备还包括加速度传感器和陀螺仪传感器，所述方法还包括：
获取所述加速度传感器检测的第一检测数据以及所述陀螺仪传感器检测的第二检测数据；
根据所述第一检测数据和第二检测数据，确定所述电子设备的运动状态；
根据所述电子设备的运动状态，结合所述分类结果，确定所述电子设备的屏幕状态。
在第二方面，本发明实施例提供一种屏幕控制装置，应用于电子设备，所述电子设备包括超声波发送端、超声波接收端，所述装置包括：
扫频信号单元，用于获取所述超声波接收端接收到的第二扫频信号，其中，所述第二扫频信号由所述超声波发送端在发送第一扫频信号之后遇到障碍物之后返回；
频率差单元，用于在预设时间段内，计算所述第一扫频信号和第二扫频信号的多个频率差；
时间差单元，用于根据所述多个频率差，确定时间差；
距离单元，用于根据所述时间差，估算所述超声波发送端和所述障碍物的距离；
屏幕状态单元，用于根据所述超声波发送端和障碍物的距离，确定所述电子设备的屏幕状态，所述屏幕状态包括亮屏状态和息屏状态。
在一些实施例中，所述时间差单元，具体用于：
计算所述多个频率差的平均值；
根据所述平均值，基于调频斜率，确定所述时间差。
在一些实施例中，所述距离单元，具体用于：
根据所述时间差，结合声速，确定所述超声波发送端和所述障碍物的距离。
在一些实施例中，所述屏幕状态单元，具体用于：
训练一分类模型，其中，所述分类模型为深度学习模型；
获取分类特征，建立特征向量，其中，所述分类特征包括：频率差、所述超声波发送端和障碍物的距离；
将所述特征向量输入所述分类模型，确定分类结果，其中，所述分类结果包括接近和远离；
根据所述分类结果，确定所述电子设备的屏幕状态。
在一些实施例中，所述屏幕状态单元，具体还用于：
获取所述加速度传感器检测的第一检测数据以及所述陀螺仪传感器检测的第二检测数据；
根据所述第一检测数据和第二检测数据，确定所述电子设备的运动状态；
根据所述电子设备的运动状态，结合所述分类结果，确定所述电子设备的屏幕状态。
在第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：
至少一个处理器；和
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的屏幕控制方法。
在第四方面，本发明实施例提供一种存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本发明的有益效果在于：提供一种屏幕控制方法，应用于电子设备，所述电子设备包括超声波发送端、超声波接收端，所述方法包括：获取所述超声波接收端接收到的第二扫频信号，其中，所述第二扫频信号由所述超声波发送端在发送第一扫频信号之后遇到障碍物之后返回；在预设时间段内，计算所述第一扫频信号和第二扫频信号的多个频率差；根据所述多个频率差，确定时间差；根据所述时间差，估算所述超声波发送端和所述障碍物的距离；根据所述超声波发送端和障碍物的距离，确定所述电子设备的屏幕状态，所述屏幕状态包括亮屏状态和息屏状态。通过计算多个频率差从而确定时间差，由时间差确定超声波发送端与障碍物的距离，从而确定电子设备的屏幕状态，本发明实施例能够解决屏幕在调整过程中出现在近处抖动闪屏的现象，提高用户体验。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
图1是本发明实施例提供的一种超声波的传播路径的示意图；
图2是本发明实施例提供的一种多普勒效应的示意图；
图3是本发明实施例提供的一种屏幕控制方法的流程示意图；
图4是本发明实施例提供的频率差与时间差的示意图；
图5是图3中的步骤S30的细化流程图；
图6是图3中的步骤S50的细化流程图；
图7是图6中的步骤S54的细化流程图；
图8是本发明实施例提供的一种屏幕控制装置的结构示意图；
图9是本发明实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
需要说明的是，如果不冲突，本发明实施例中的各个特征可以相互结合，均在本发明的保护范围之内。另外，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。再者，本发明所采用的“第一”、“第二”、“第三”等字样并不对数据和执行次序进行限定，仅是对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。
对本发明进行详细说明之前，对本发明实施例中涉及的名词和术语进行说明，本发明实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释。
请参阅图1，图1是本发明实施例提供的一种超声波的传播路径的示意图；
如图1所示，超声波发送端发送的超声波信号中的一部分通过空气传播直达超声波接收端(如图1中的路径1)，另一部分通过空气传播与物体形成反射后再达到超声波接收端(如图1中的路径2)，超声波接收端获取到的是直达声和反射声的叠加信号，经过A/D转换为音频信号。另外，可以通过电子设备内置的红外发送装置发送红外信号(电磁波信号)，可以理解的是，红外发送装置发送的红外信号通过空气传播与物体形成反射后再达到红外接收装置，经过A/D转换为数字信号。其中，该物体可以包括人脸、人体、手部等。
以超声波为例，电子设备同时包括超声波发送端和超声波接收端。在超声波发送端相对物体运动的过程中，其实质是电子设备相对物体运动，从而超声波接收端也相对物体运动。根据多普勒效应，物体辐射的波长因为波源(电子设备)和观测者(物体)的相对运动而产生变化。如图2所示，在运动的波源前面，波被压缩，波长变得较短，频率变得较高(蓝移blue shift)；在运动的波源后面时，会产生相反的效应。波长变得较长，频率变得较低(红移red shift)；波源的速度越高，所产生的效应越大。根据波红(蓝)移的程度，可以计算出波源循着观测方向运动的速度。多普勒效应公式如下：
Figure BDA0002780713810000061
其中，f′为观察到的频率、f为发射源于该介质中的原始发射频率、v为波在该介质中的传播速度、v0为观察者移动速度，若观察者接近发射源则前方运算符号为+号,反之则为-号；vs为发射源移动速度，若物体接近观察者则前方运算符号为-号，反之则为+号。由多普勒效应公式可知，当发射源与观察者相对接近时，观察者接收到的信号频率会变大；当发射源与观察者相对远离时，观察者接收到的信号频率会变小；当发射源与观察者相对静止时，观察者接收到信号频率与发射源一致。
请再参阅图3，图3是本发明实施例提供的一种屏幕控制方法的流程示意图；
如图3所示，该屏幕控制方法，应用于电子设备，所述电子设备包括超声波发送端、超声波接收端，所述屏幕控制方法，包括：
步骤S10：获取所述超声波接收端接收到的第二扫频信号，其中，所述第二扫频信号由所述超声波发送端在发送第一扫频信号之后遇到障碍物之后返回；
其中，所述超声波发送端发出21KHz-23KHz的扫频信号的超声波，超声波经过传播遇到物体并返回，听筒接收到反射回来的超声波，相当于所述超声波发送端发送第一扫频信号，在一段时间之后，所述超声波接收端接收所述第一扫频信号遇到障碍物之后返回的第二扫频信号。
步骤S20：在预设时间段内，计算所述第一扫频信号和第二扫频信号的多个频率差；
可以理解的是，当物体具有相对速度的时候，会产生频移。当接近的时候，频率会升高，远离的时候，频率会降低，其中，由于信号飞行一段距离才能被接收，所以接收和发送信号有时间差，但是时间差很难直接计算，本发明通过使用扫频信号，由于信号为扫频信号，很难直接读出不同时间的频率大小，并且所述超声波发送端发送的是多个频段的超声波信号，因此需要采用统计信息对接近远离动作进行特征选取，计算所述第一扫频信号和第二扫频信号的多个频率差。
其中，由于发送和接收之间有信号传播，存在信号发送的时间，所以接受的信号相当于有衰减的一段时间之前的发送信号，由于我们发送的是扫频信号，所以发送信号和接收信号具有频率差，接收信号与发送信号对应位置相乘，然后经过低通滤波器，得到两者信号的频率差。
步骤S30：根据所述多个频率差，确定时间差；
由于扫频信号的频率和时间具有一定的关系，因此可以通过频率差来确定时间差。
请参阅图4，图4是本发明实施例提供的频率差与时间差的示意图；
如图4所示，tc代表扫频的频率变化的半周期时间，τ代表着同频率的接收信号和发送信号之间相差的时间，即信号飞行的时间。fc代表扫频的频率范围。fb1和fb2代表在同一时间两个不同信号的频率差。因为信号飞行时间是难以测量的，即τ很难测量，即同一频率的时间差很难测量，并且由于频率随时间变化固定，因此需要要通过同一时间的频率差来标定时间。
具体的，请再参阅图5，图5是图3中的步骤S30的细化流程图；
如图5所示，该步骤S30：根据所述多个频率差，确定时间差，包括：
步骤S31：计算所述多个频率差的平均值；
具体的，在预设时间段内，超声波发送端发送多个频段的超声波信号，计算所述第一扫频信号和第二扫频信号的多个频率差，确定多个频率差之后，计算所述多个频率差的平均值。由于发送的是多个频段的超声波信号，采用的是统计信息，当出现大的单频噪声的时候，影响会被较宽的带宽平滑，从而减少误差。
步骤S32：根据所述平均值，基于调频斜率，确定所述时间差。
具体的，所述时间差为超声波发送端发送信号与超声波接收端接收信号的时间差，所述调频斜率为频率与时间的比例，所述调频斜率＝频率/时间，假设调频斜率为Kr，频率为△f，时间为△t，则Kr＝△f/△t，因此，根据所述多个频率差的平均值，可以计算所述时间差，所述时间差＝多个频率差的平均值/调频斜率。
步骤S40：根据所述时间差，估算所述超声波发送端和所述障碍物的距离；
具体的，所述根据所述时间差，估算所述超声波发送端和所述障碍物的距离，包括：根据所述时间差，结合声速，确定所述超声波发送端和所述障碍物的距离。
例如，通过下方的公式(2)计算得出：
Figure BDA0002780713810000081
其中，R表示超声波发送端和所述障碍物的距离，c表示声速，△f表示多个频率差的平均值，△f1表示第一频率差，△f2表示第二频率差；
可以理解的是，所述多个频率差还可以包括第三频率差、第四频率差，第N频率差等多个频率差，通过多个频率差来计算多个频率差的平均值，可以减少频率差的误差造成的计算时间差的误差，有利于提高距离估算的准确度。
步骤S50：根据所述超声波发送端和障碍物的距离，确定所述电子设备的屏幕状态，所述屏幕状态包括亮屏状态和息屏状态。
可以理解的是，由于超声波的频率相比于雷达较低，所以受到的干扰也相对较大，无法做到雷达测距的精确，因此，在完成接近远离亮灭屏的逻辑中，不能只依靠超声波测距，而是要在利用多普勒特征的同时，用测距辅助，完成对于近处和远处的判断，避免仅依靠多普勒效应时候的在近处抖动闪烁的问题。
具体的，请再参阅图6，图6是图3中的步骤S50的细化流程图；
如图6所示，该步骤S50：根据所述超声波发送端和障碍物的距离，确定所述电子设备的屏幕状态，包括：
步骤S51：训练一分类模型，其中，所述分类模型为深度学习模型；
通过接收信号与发送信号对应位置相乘，可以得到两者信号的频率差，由于手机内部的结构也会反射信号，导致很难通过统计信息直接计算出距离，因此本发明采用多普勒效应。当手在移动的过程中，反射信号会发生频移，通过整体频移后反射信号与发送信号的频率差的统计信息，可以提取相关特征，作为深度学习模型输入，并通过深度学习进行分类。
具体的，所述分类模型的训练集为多个分类特征以及分类结果组成的特征向量，其中，所述分类特征包括频率差、所述超声波发送端和障碍物的距离，所述分类结果包括接近和远离。通过获取训练集，基于卷积神经网络模型进行训练，获取所述分类模型。
步骤S52：获取分类特征，建立特征向量，其中，所述分类特征包括：频率差、所述超声波发送端和障碍物的距离；
具体的，所述分类特征包括：频率差中低频部分幅度值的第一积分值、频率差中高频部分幅度值的第二积分值、第一积分值和第二积分值的差值、第一积分值和第二积分值的和值、频率差为零处的幅度值。
并且，在预设时间段内，获取所述分类特征的变化值，以获取所述预设时间段内的动作估计，并将所述分类特征的变化值作为特征向量中的特征，在本发明实施例中，所述特征向量中的特征还可以包括频率差内频谱，以提供更多信息供神经网络提取。
步骤S53：将所述特征向量输入所述分类模型，确定分类结果，其中，所述分类结果包括接近和远离；
由于多普勒效应是通过频移来反应速度移动，主要要检测接近和远离两个状态，在本发明实施例中，为了识别负样本，所述分类结果还包括：接近静止和远离静止。
其中，卷积神经网络分类问题是利用卷积计算并且具有深度结构的前馈神经网络，通过梯度下降法进行网络的参数优化，最终得到分类的结果的概率，将最后概率最大的类别作为该特征向量的类别，即分类结果。
其中，基于神经网络的扫频信号超声波接近远离分类的特征向量的仿真准确率能够达到95％以上，在实际使用中，失效概率会更低，因为模型会在每30ms报出一个分类结果，在整个接近过程中会返回很多结果，只要其中有报出接近，屏幕就会灭屏，通过一系列的逻辑限制，会将使用错误率大大降低。
并且，由于统计规律是结合了21KHz-23KHz频段的频率差信息，当某些特定频率噪声较大的时候，会被其他频段的数据平滑，对判断结构的影响变小，而且扫频信号对比于单频信号，提高了对于特定高频噪声环境的鲁棒性。
步骤S54：根据所述分类结果，确定所述电子设备的屏幕状态。
具体的，若所述分类结果为接近，则确定所述电子设备的屏幕状态为息屏，若所述分类结果为远离，则确定所述电子设备的屏幕状态为亮屏。
其中，所述分类结果还包括：接近静止和远离静止，若所述分类结果为接近静止，则确定所述电子设备的屏幕状态为亮屏，若所述分类结果为远离静止，则确定所述电子设备的屏幕状态为亮屏。
可以理解的是，超声波的接近和远离，是通过多普勒效应来计算，检测的不是物体之间的距离，而是接近和远离的动作。纯超声波来进行接近和远离检测，主要存在以下几个问题：一，手机放在远处静止与手机贴紧耳边静止这2个状态不易区分；二、从刚刚报接近的位置开始远离，有较高概率不会报远离事件。三、在耳朵附件抖动，会频繁报远离和接近，从而导致闪屏。四、接近和远离检测，不区分手机正面还是背面。针对纯超声波算法的缺陷，本发明采用加速度传感器和陀螺仪传感器来辅助检测，通过各个轴加速度和陀螺仪的数值变化和临界值检测，判断手势动作和电子设备的摆放姿势，结合超声波的检测结果，确定接近或远离。
具体的，在本发明实施例中，电子设备还可以同时包括加速度传感器以及陀螺仪传感器。
其中，加速度传感器是一种能够测量加速度的传感器。传感器在加速过程中，通过对质量块所受惯性力的测量，利用牛顿第二定律获得加速度值。电子设备中可以采用三轴加速度传感器，通过三轴加速度传感器，可以测量电子设备在三个不同方向上(即x轴、y轴、z轴)的加速度。再利用对三个轴的数值进行逻辑判断，就可以大概测出电子设备的移动、动作等位置变化。
其中，陀螺仪传感器又叫角速度传感器，是不同于加速度计(G-sensor)的，它的测量物理量是偏转、倾斜时的转动角速度，在电子设备中，仅用加速度计没办法测量或重构出完整的3D动作，测不到转动的动作的，G-sensor只能检测轴向的线性动作，但陀螺仪则可以对转动、偏转的动作做很好的测量，这样就可以精确分析判断出使用者的实际动作。
请再参阅图7，图7是图6中的步骤S54的细化流程图；
如图7所示，该步骤S54：根据所述分类结果，确定所述电子设备的屏幕状态，包括：
步骤S541：获取所述加速度传感器检测的第一检测数据以及所述陀螺仪传感器检测的第二检测数据；
具体的，所述第一检测数据包括加速度传感器检测到的电子设备分别在x轴、y轴、z轴的加速度，所述第二检测数据包括陀螺仪传感器检测到的x轴、y轴、z轴的角速度。
在本发明实施例中，所述第一检测数据包括当前时间点之前的预设时间段内，加速度传感器检测到的电子设备分别在x轴、y轴、z轴的加速度，所述第二检测数据包括当前时间点之前的预设时间段内，陀螺仪传感器检测到的x轴、y轴、z轴的角速度，通过获取预设时间段内的数据，能够结合当前时间点的数据和当前时间点之前的预设时间段内的数据，以确定加速度以及角速度的变化情况，从而有利于推测电子设备的状态以及人体的动作变化。
在本发明实施例中，所述方法还包括：
对所述第一检测数据和第二检测数据进行平滑以及积分、差分处理，获得与所述第一检测数据和第二检测数据对应的多个状态特征值。例如：对于加速度的值，首先进行3个时间点的平滑，然后将某个时间值和一个固定时间差的值进行差分作为一个特征向量，再对差分后的特征向量在某个时间长度窗口进行求和作为另一组特征向量，从而获取状态特征值，或者，对于陀螺仪角速度，通过对角速度进行求平方值，将所述平方值作为状态特征值，以获取状态特征值。
步骤S542：根据所述第一检测数据和第二检测数据，确定所述电子设备的运动状态；
根据所述第一检测数据和第二检测数据进行处理后获取的多个状态特征值，根据不同失效动作状态场景对应的状态特征值，确定对应的状态特征值的阈值，基于所述多个状态特征值，从而确定对应的动作状态场景，所述动作状态场景包括接近或远离。
其中，所述状态特征值的阈值是通过不同失效动作状态场景来确定的，通过采集多个不同失效动作状态场景的数据，确定加速度传感器和陀螺仪传感器的检测值和选择的状态特征值，确定最终的判断结果，并根据该判断结果，调整该失效动作的阈值，其中，该判断结果包括接近或远离。相当于判断是不是在接近或者远离的过程中，通过加速度传感器和陀螺仪传感器的检测值和超声波模型的共同结果进行判断，并调整状态特征值的阈值。
其中，所述方法还包括：对不同的动作状态场景，调整人工逻辑判断，以及调整超声波模型的敏感性。具体的，获取预先编写的状态机程序，设定状态特征值对应的阈值，所述状态特征值对应的阈值包括测试阈值以及分类模型推测得到的阈值，例如：时间窗口长度、神经网络输出的softmax值，以及不同轴对应的加速度阈值以及角速度阈值，以判断所述电子设备的运动状态，所述运动状态包括接近状态和远离状态。
步骤S543：根据所述电子设备的运动状态，结合所述分类结果，确定所述电子设备的屏幕状态。
具体的，若所述电子设备的运动状态为接近状态，并且所述分类结果为接近，则确定所述电子设备的屏幕状态为息屏，若所述电子设备的运动状态为远离状态，并且所述分类结果为远离，则确定所述电子设备的屏幕状态为亮屏，若所述电子设备的运动状态为接近状态，但所述分类结果为远离，则确定所述电子设备的屏幕状态为息屏，若所述电子设备的运动状态为远离状态，但所述分类结果为接近，则确定所述电子设备的屏幕状态为亮屏。
进一步的，若所述电子设备的运动状态为接近状态，但所述分类结果为远离，此时可以进一步判断人体，例如手部是否向前移动并且有超过预设阈值的加速度和超过预设时间阈值的持续时间，若手部有向前移动并且有超过预设阈值的加速度和超过预设时间阈值的持续时间，则此时确定所述电子设备的屏幕状态为亮屏，从而能够实现在另一只手靠近电子设备并识别为接近，但当前握持电子设备的手部不动的情况下进行下拉状态栏菜单时容易息屏的问题。
在本发明实施例中，超声波多普勒效应接近远离判断失效概率大致为1/4000，并且在某些产生高频噪声的场景下表现更好，比如在mic附近吹气或者使用其他产生超声波仪器附近等场景。利用超声波扫频信号进行测距，并且结合测距于多普勒扫频信号接近远离判断，有效避免纯多普勒效应在近处抖动闪屏的现象。通过基于深度学习的扫频超声波信号的多普勒效应进行接近远离动作判断，并且引入加速度传感器和陀螺仪传感器的辅助，本发明能够优化特殊动作场景。对比使用单频超声波对于特定高频噪声场景下有明显提升。
在本发明实施例中，通过提供一种屏幕控制方法，应用于电子设备，所述电子设备包括超声波发送端、超声波接收端，所述方法包括：获取所述超声波接收端接收到的第二扫频信号，其中，所述第二扫频信号由所述超声波发送端在发送第一扫频信号之后遇到障碍物之后返回；在预设时间段内，计算所述第一扫频信号和第二扫频信号的多个频率差；根据所述多个频率差，确定时间差；根据所述时间差，估算所述超声波发送端和所述障碍物的距离；根据所述超声波发送端和障碍物的距离，确定所述电子设备的屏幕状态，所述屏幕状态包括亮屏状态和息屏状态。通过计算多个频率差从而确定时间差，由时间差确定超声波发送端与障碍物的距离，从而确定电子设备的屏幕状态，本发明实施例能够解决屏幕在调整过程中出现在近处抖动闪屏的现象，提高用户体验。
请再参阅图8，图8是本发明实施例提供的一种屏幕控制装置的结构示意图；其中，该屏幕控制装置应用于电子设备，所述电子设备包括超声波发送端、超声波接收端，所述屏幕控制装置80包括：
扫频信号单元81，用于获取所述超声波接收端接收到的第二扫频信号，其中，所述第二扫频信号由所述超声波发送端在发送第一扫频信号之后遇到障碍物之后返回；
频率差单元82，用于在预设时间段内，计算所述第一扫频信号和第二扫频信号的多个频率差；
时间差单元83，用于根据所述多个频率差，确定时间差；
距离单元84，用于根据所述时间差，估算所述超声波发送端和所述障碍物的距离；
屏幕状态单元85，用于根据所述超声波发送端和障碍物的距离，确定所述电子设备的屏幕状态，所述屏幕状态包括亮屏状态和息屏状态。
在本发明实施例中，所述时间差单元，具体用于：
计算所述多个频率差的平均值；
根据所述平均值，基于调频斜率，确定所述时间差。
在本发明实施例中，所述距离单元，具体用于：
根据所述时间差，结合声速，确定所述超声波发送端和所述障碍物的距离。
在本发明实施例中，所述屏幕状态单元，具体用于：
训练一分类模型，其中，所述分类模型为深度学习模型；
获取分类特征，建立特征向量，其中，所述分类特征包括：频率差、所述超声波发送端和障碍物的距离；
将所述特征向量输入所述分类模型，确定分类结果，其中，所述分类结果包括接近和远离；
根据所述分类结果，确定所述电子设备的屏幕状态。
在本发明实施例中，所述屏幕状态单元，具体还用于：
获取所述加速度传感器检测的第一检测数据以及所述陀螺仪传感器检测的第二检测数据；
根据所述第一检测数据和第二检测数据，确定所述电子设备的运动状态；
根据所述电子设备的运动状态，结合所述分类结果，确定所述电子设备的屏幕状态。
在本发明实施例中，通过提供一种屏幕控制装置，应用于电子设备，所述电子设备包括超声波发送端、超声波接收端，所述装置包括：扫频信号单元，用于获取所述超声波接收端接收到的第二扫频信号，其中，所述第二扫频信号由所述超声波发送端在发送第一扫频信号之后遇到障碍物之后返回；频率差单元，用于在预设时间段内，计算所述第一扫频信号和第二扫频信号的多个频率差；时间差单元，用于根据所述多个频率差，确定时间差；距离单元，用于根据所述时间差，估算所述超声波发送端和所述障碍物的距离；屏幕状态单元，用于根据所述超声波发送端和障碍物的距离，确定所述电子设备的屏幕状态，所述屏幕状态包括亮屏状态和息屏状态。通过计算多个频率差从而确定时间差，由时间差确定超声波发送端与障碍物的距离，从而确定电子设备的屏幕状态，本发明实施例能够解决屏幕在调整过程中出现在近处抖动闪屏的现象，提高用户体验。
请参阅图9，图9为本发明各个实施例的一种电子设备的硬件结构示意图；
如图9所示，该电子设备90包括但不限于：射频单元91、网络模块92、音频输出单元93、输入单元94、传感器95、显示单元96、用户输入单元97、接口单元98、存储器99、处理器910、以及电源911等部件，所述电子设备还包括摄像头。本领域技术人员可以理解，图9中示出的电子设备的结构并不构成对电子设备的限定，电子设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。在本发明实施例中，电子设备包括但不限于电视机、手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载终端、可穿戴设备、以及计步器等。
处理器910，用于根据当前帧之前的至少一帧的负载状态，确定当前帧的预测负载；根据所述预测负载，基于至少一个模块的预设频点组合集合，预估当前线程基于至少一个模块的每一预设频点组合运行所需的运行时间；根据所述运行时间和至少一个功耗特征，确定当前线程基于所述至少一个模块的每一预设频点组合运行所产生的功耗；确定初始时间约束，根据所述初始时间约束、运行时间以及功耗，确定所述至少一个模块对应的最佳频点组合，将所述至少一个模块处理当前帧的工作频点调整为所述至少一个模块对应的最佳频点组合，其中，所述最佳频点组合满足不掉帧的前提下的最小功耗。
在本发明实施例中，通过初始时间约束和运行时间、功耗，基于至少一个模块的预设频点组合集合，确定所述至少一个模块对应的最佳频点组合，本发明实施例能够实现在不掉帧的前提下节约功耗。
应当理解的是，本发明实施例中，射频单元91可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将来自基站的下行数据接收后，给处理器910处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元91包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元91还可以通过无线通信***与网络和其他设备通信。
电子设备90通过网络模块92为用户提供了无线的宽带互联网访问，如帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等。
音频输出单元93可以将射频单元91或网络模块92接收的或者在存储器99中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元93还可以提供与电子设备90执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元93包括扬声器、蜂鸣器以及受话器等。
输入单元94用于接收音频或视频信号。输入单元94可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)941和麦克风942，图形处理器941对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的目标图像进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元96上。经图形处理器941处理后的图像帧可以存储在存储器99(或其它存储介质)中或者经由射频单元91或网络模块92进行发送。麦克风942可以接收声音，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元91发送到移动通信基站的格式输出。
电子设备90还包括至少一种传感器95，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板961的亮度，接近传感器可在电子设备90移动到耳边时，关闭显示面板961和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别电子设备姿态(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；传感器95还可以包括指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等，在此不再赘述。
显示单元96用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元96可包括显示面板961，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板961。
用户输入单元97可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元97包括触控面板971以及其他输入设备972。触控面板971，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板971上或在触控面板971附近的操作)。触控面板971可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器910，接收处理器910发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板971。除了触控面板971，用户输入单元97还可以包括其他输入设备972。具体地，其他输入设备972可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。
进一步的，触控面板971可覆盖在显示面板961上，当触控面板971检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器910以确定触摸事件的类型，随后处理器910根据触摸事件的类型在显示面板961上提供相应的视觉输出。虽然在图9中，触控面板971与显示面板961是作为两个独立的部件来实现电子设备的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板971与显示面板961集成而实现电子设备的输入和输出功能，具体此处不做限定。
接口单元98为外部装置与电子设备90连接的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元98可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到电子设备90内的一个或多个元件或者可以用于在电子设备90和外部装置之间传输数据。
存储器99可用于存储软件程序以及各种数据。存储器99可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储至少一个功能所需的应用程序991(比如声音播放功能、图像播放功能等)以及操作***992等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器99可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
处理器910是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器99内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器99内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。处理器910可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器910可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作***、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器910中。
电子设备90还可以包括给各个部件供电的电源911(比如电池)，优选的，电源911可以通过电源管理***与处理器910逻辑相连，从而通过电源管理***实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
另外，电子设备90包括一些未示出的功能模块，在此不再赘述。
优选的，本发明实施例还提供一种电子设备，包括处理器910，存储器99，存储在存储器99上并可在所述处理器910上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器910执行时实现上述电池检测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本发明实施例的电子设备90以多种形式存在，包括但不限于：
(1)移动通信设备：这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类电子设备包括:智能手机(例如iPhone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。
(2)移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类电子设备包括：PDA、MID和UMPC设备等，例如iPad。
(3)便携式娱乐设备：这类设备可以显示和播放视频内容，一般也具备移动上网特性。该类设备包括：视频播放器，掌上游戏机，以及智能玩具和便携式车载导航设备。
(4)其他具有视频播放功能和上网功能的电子设备。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被一个或多个处理器执行时实现上述电池检测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
以上所描述的装置或设备实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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模块单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是移动终端，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或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上结合附图描述的实施例仅用以说明本发明的技术方案，本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明，它们没有在细节中提供；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (12)

1.一种屏幕控制方法，应用于电子设备，所述电子设备包括超声波发送端、超声波接收端，其特征在于，所述方法包括：
获取所述超声波接收端接收到的第二扫频信号，其中，所述第二扫频信号由所述超声波发送端在发送第一扫频信号之后遇到障碍物之后返回；
在预设时间段内，计算所述第一扫频信号和第二扫频信号的多个频率差；
根据所述多个频率差，确定时间差；
根据所述时间差，估算所述超声波发送端和所述障碍物的距离；
根据所述超声波发送端和障碍物的距离，确定所述电子设备的屏幕状态，所述屏幕状态包括亮屏状态和息屏状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个频率差，确定时间差，包括：
计算所述多个频率差的平均值；
根据所述平均值，基于调频斜率，确定所述时间差。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述时间差，估算所述超声波发送端和所述障碍物的距离，包括：
根据所述时间差，结合声速，确定所述超声波发送端和所述障碍物的距离。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述超声波发送端和障碍物的距离，确定所述电子设备的屏幕状态，包括：
训练一分类模型，其中，所述分类模型为深度学习模型；
获取分类特征，建立特征向量，其中，所述分类特征包括：频率差、所述超声波发送端和障碍物的距离；
将所述特征向量输入所述分类模型，确定分类结果，其中，所述分类结果包括接近和远离；
根据所述分类结果，确定所述电子设备的屏幕状态。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述电子设备还包括加速度传感器和陀螺仪传感器，所述根据所述分类结果，确定所述电子设备的屏幕状态，包括：
获取所述加速度传感器检测的第一检测数据以及所述陀螺仪传感器检测的第二检测数据；
根据所述第一检测数据和第二检测数据，确定所述电子设备的运动状态；
根据所述电子设备的运动状态，结合所述分类结果，确定所述电子设备的屏幕状态。
6.一种屏幕控制装置，应用于电子设备，所述电子设备包括超声波发送端、超声波接收端，其特征在于，所述装置包括：
扫频信号单元，用于获取所述超声波接收端接收到的第二扫频信号，其中，所述第二扫频信号由所述超声波发送端在发送第一扫频信号之后遇到障碍物之后返回；
频率差单元，用于在预设时间段内，计算所述第一扫频信号和第二扫频信号的多个频率差；
时间差单元，用于根据所述多个频率差，确定时间差；
距离单元，用于根据所述时间差，估算所述超声波发送端和所述障碍物的距离；
屏幕状态单元，用于根据所述超声波发送端和障碍物的距离，确定所述电子设备的屏幕状态，所述屏幕状态包括亮屏状态和息屏状态。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述时间差单元，具体用于：
计算所述多个频率差的平均值；
根据所述平均值，基于调频斜率，确定所述时间差。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述距离单元，具体用于：
根据所述时间差，结合声速，确定所述超声波发送端和所述障碍物的距离。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述屏幕状态单元，具体用于：
训练一分类模型，其中，所述分类模型为深度学习模型；
获取分类特征，建立特征向量，其中，所述分类特征包括：频率差、所述超声波发送端和障碍物的距离；
将所述特征向量输入所述分类模型，确定分类结果，其中，所述分类结果包括接近和远离；
根据所述分类结果，确定所述电子设备的屏幕状态。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述屏幕状态单元，具体还用于：
获取所述加速度传感器检测的第一检测数据以及所述陀螺仪传感器检测的第二检测数据；
根据所述第一检测数据和第二检测数据，确定所述电子设备的运动状态；
根据所述电子设备的运动状态，结合所述分类结果，确定所述电子设备的屏幕状态。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；和
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-5任一项所述的屏幕控制方法。
12.一种存储介质，其存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
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