CN116679599A - 智能设备的工作方法、***、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种智能设备的工作方法、***、电子设备及存储介质，应用于MCU处理器，MCU处理器设置于智能设备，智能设备中设置有相互连接的MCU处理器、AP处理器和摄像头，方法包括：获取摄像头发送的图像数据，对图像数据进行动态识别，得到动态识别结果；若动态识别结果为存在动态特征，则确定动态特征对应的唤醒处理信息，其中，动态特征包括动作特征或者人物特征中的至少一项；将唤醒处理信息发送至AP处理器，其中，AP处理器依据唤醒处理信息从休眠状态转换为工作状态，并执行唤醒处理信息对应的处理操作。通过功耗较低的MCU处理器代替高功耗的AP处理器长期工作，可显著降低智能设备的功耗。
Description
技术领域
本申请涉及机器人技术领域，尤其涉及一种智能设备的工作方法、***、电子设备及存储介质。
背景技术
目前，市面上智能设备种类越来越多，如智能监控器、智能手表以及智能门锁等，同时，智能设备上集成功能越来越丰富，智能设备的体积也越来越小，相应的，在智能设备功耗方面也存在更高的要求，尤其是对于一些使用储能电源的智能设备，降低其功耗成为目前亟待解决的问题。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种智能设备的工作方法、***、电子设备及存储介质，旨在降低智能设备的功耗。
为实现上述目的，本申请提供一种智能设备的工作方法，应用于MCU处理器，所述MCU处理器设置于智能设备，所述智能设备中设置有相互连接的MCU处理器、AP处理器和摄像头，所述方法包括：
获取摄像头发送的图像数据，对图像数据进行动态识别，得到动态识别结果；
若动态识别结果为存在动态特征，则确定所述动态特征对应的唤醒处理信息，其中，所述动态特征包括动作特征或者人物特征中的至少一项；
将所述唤醒处理信息发送至所述AP处理器，其中，所述AP处理器依据所述唤醒处理信息从休眠状态转换为工作状态，并执行所述唤醒处理信息对应的处理操作。
可选地，所述AP处理器和所述MCU处理器分别与云端通信连接，在所述得到动态识别结果的步骤之后，所述方法包括:
若所述动态识别结果为存在动态特征，则生成唤醒触发指令；
将所述唤醒触发指令发送至所述云端，其中，所述云端在接收到所述唤醒触发指令后生成唤醒处理信息，将所述唤醒处理信息发送至所述AP处理器。
可选地，在所述将所述唤醒触发指令发送至所述云端的步骤之前，所述方法包括：
发送身份信息至所述AP处理器，其中，所述AP处理器将所述身份信息发送至所述云端，所述云端对所述身份信息进行鉴权，并在鉴权通过后发送授权信息至所述AP处理器，所述AP处理器将所述授权信息发送至所述MCU处理器；
接收所述AP处理器发送的授权信息。
为实现上述目的，本申请提供一种智能设备的工作方法，应用于AP处理器，所述AP处理器设置于智能设备，所述智能设备中设置有相互连接的MCU处理器、AP处理器和摄像头，所述方法包括：
接收MCU处理器发送的唤醒处理信息，依据所述唤醒处理信息将所述AP处理器的状态由休眠状态转换为工作状态，其中，所述唤醒处理信息为所述MCU处理器检测摄像头发送的图像数据中存在动态特征时，确定生成的处理信息；
获取所述摄像头从当前时间节点开始采集到的图像数据流，并对所述图像数据流执行所述唤醒处理信息对应的处理操作，所述当前时间节点为所述AP处理器由休眠状态转换为工作状态时的时间节点。
可选地，所述AP处理器和所述MCU处理器分别与云端通信连接，所述方法还包括：
接收云端发送的所述唤醒处理信息，依据所述唤醒处理信息将所述AP处理器的状态由休眠状态转换为工作状态，其中，所述唤醒处理信息由所述云端接收到唤醒触发指令后生成，所述唤醒触发指令由所述MCU处理器检测摄像头发送的图像数据中存在动态特征时确定生成，且所述唤醒触发指令由所述MCU处理器发送至所述云端；
执行所述获取所述摄像头从当前时间节点开始采集到的图像数据流的步骤。
可选地，在所述接收云端发送的所述唤醒处理信息的步骤之前，所述方法包括:
接收MCU处理器发送的身份信息；
将所述身份信息发送至所述云端，其中，所述云端在接收到所述身份信息后进行鉴权，并在鉴权通过后发送授权信息至所述AP处理器；
接收所述云端发送的授权信息，并将所述授权信息发送至所述MCU处理器。
可选地，所述智能设备控制方法还包括：
响应于预设用户操作，向所述MCU处理器发送工作状态调整指令，以调整所述MCU处理器的工作状态参数，其中，工作状态调整指令包括打开动态识别、关闭动态识别、动态识别灵敏度调整以及动态识别的识别时段调整。
此外，为实现上述目的，一种智能设备控制***，所述智能设备设置有互相连接的MCU处理器、AP处理器以及摄像头，所述智能设备控制***包括：
MCU处理器端，用于获取摄像头发送的图像数据，对图像数据进行动态识别，得到动态识别结果；
MCU处理器端，用于若动态识别结果为存在动态特征，则确定所述动态特征对应的唤醒处理信息，其中，所述动态特征包括动作特征或者人物特征中的至少一项；
MCU处理器端，用于将所述唤醒处理信息发送至所述AP处理器；
AP处理器端，用于接收MCU处理器发送的唤醒处理信息，依据所述唤醒处理信息将所述AP处理器的状态由休眠状态转换为工作状态；
AP处理器端，用于获取所述摄像头从当前时间节点开始采集到的图像数据流，并对所述图像数据流执行所述唤醒处理信息对应的处理操作，所述当前时间节点为所述AP处理器由休眠状态转换为工作状态时的时间节点。
此外，为实现上述目的，本申请还提供一种电子设备，所述电子设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智能设备的工作程序，所述智能设备的工作程序被所述处理器执行时实现上述的智能设备的工作方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本申请还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有智能设备的工作程序，所述智能设备的工作程序被处理器执行时实现如上述的智能设备的工作方法的步骤。
本申请提供一种智能设备的工作方法、***、电子设备及存储介质。
智能设备的工作方法应用于MCU处理器，所述MCU处理器设置于智能设备，所述智能设备中设置有相互连接的MCU处理器、AP处理器和摄像头，所述方法包括：获取摄像头发送的图像数据，对图像数据进行动态识别，得到动态识别结果；若动态识别结果为存在动态特征，则确定所述动态特征对应的唤醒处理信息，其中，所述动态特征包括动作特征或者人物特征中的至少一项；将所述唤醒处理信息发送至所述AP处理器，其中，所述AP处理器依据所述唤醒处理信息从休眠状态转换为工作状态，并执行所述唤醒处理信息对应的处理操作。也即，本实施例中，在处理方面智能设备将包括AP处理器和MCU处理器，功耗相对较多的AP处理器在长期处于休眠状态，功耗相对较少的MCU处理器处于常工作状态，在MCU处理器识别到摄像头发送的图像数据中存在动态特征后，确定生成唤醒处理信息，将该唤醒处理信息发送到AP处理器，以唤醒AP处理器工作，即确定满足AP处理器的工作条件，唤醒处于休眠状态的AP处理器，AP处理器再完成相应的处理操作。可以理解的是，通过功耗较低的MCU处理器代替高功耗的AP处理器长期工作，可显著降低智能设备的功耗，增强智能设备续航，从而提高用户的使用体验。
智能设备的工作方法应用于AP处理器，所述AP处理器设置于智能设备，所述智能设备中设置有相互连接的MCU处理器、AP处理器和摄像头，所述方法包括：接收MCU处理器发送的唤醒处理信息，依据所述唤醒处理信息将所述AP处理器的状态由休眠状态转换为工作状态，其中，所述唤醒处理信息为所述MCU处理器检测摄像头发送的图像数据中存在动态特征时，确定生成的处理信息；获取所述摄像头从当前时间节点开始采集到的图像数据流，并对所述图像数据流执行所述唤醒处理信息对应的处理操作，所述当前时间节点为所述AP处理器由休眠状态转换为工作状态时的时间节点。在本实施例中，智能监控器的AP处理器在接收到的唤醒处理信息情况下才会被唤醒，完成相应的监控任务(录像或直播)。即在减少智能监控器整体功耗的情况下，也保证了智能监控器的监控效果。
附图说明
图1是本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的电子设备结构示意图；
图2为本申请智能设备的工作方法的第一实施例的流程示意图；
图3为本申请智能设备的工作方法的第二实施例的流程示意图；
图4为本申请智能设备的工作方法中整体工作框架示意图；
图5为本申请智能设备的工作方法中智能设备的工作***的示意图。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
如图1所示，图1是本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的电子设备结构示意图。
本申请实施例的电子设备可以是智能监控器、智能手表、智能门锁等，也可以是智能手机、PC、平板电脑、便携计算机等电子终端设备。
如图1所示，该电子设备可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，电子设备还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。本领域技术人员可以理解，图1中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，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。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的电子设备的结构并不构成对电子设备的限定，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。
此外，如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作***、网络通信模块、用户接口模块以及智能设备的工作程序。
在图1所示的电子设备中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的智能设备的工作程序，所述MCU处理器设置于智能设备，所述智能设备中设置有相互连接的MCU处理器、AP处理器和摄像头，并执行以下操作：
应用于MCU处理器：
获取摄像头发送的图像数据，对图像数据进行动态识别，得到动态识别结果；
若所述动态识别结果为存在动态特征，则确定所述动态特征对应的唤醒处理信息，其中，所述动态特征包括动作特征或者人物特征中的至少一项；
将所述唤醒处理信息发送至所述AP处理器，其中，所述AP处理器依据所述唤醒处理信息从休眠状态转换为工作状态，并执行所述唤醒处理信息对应的处理操作。
在一可行实施方式中，处理器1001可以调用存储器1005中存储的智能设备的工作程序，还执行以下操作：
所述AP处理器和所述MCU处理器分别与云端通信连接，在所述得到动态识别结果的步骤之后，所述方法包括:
若动态识别结果为存在动态特征，则生成唤醒触发指令；
将所述唤醒触发指令发送至所述云端，其中，所述云端在接收到所述唤醒触发指令后生成唤醒处理信息，将所述唤醒处理信息发送至所述AP处理器。
在一可行实施方式中，处理器1001可以调用存储器1005中存储的智能设备的工作程序，还执行以下操作：
在所述将所述唤醒触发指令发送至所述云端的步骤之前，所述方法包括：
发送身份信息至所述AP处理器，其中，所述AP处理器将所述身份信息发送至所述云端，所述云端对所述身份信息进行鉴权，并在鉴权通过后发送授权信息至所述AP处理器，所述AP处理器将所述授权信息发送至所述MCU处理器；
接收所述AP处理器发送的授权信息。
在一可行实施方式中，处理器1001可以调用存储器1005中存储的智能设备的工作程序，所述AP处理器设置于智能设备，所述智能设备中设置有相互连接的MCU处理器、AP处理器和摄像头，执行以下操作：
应用于AP处理器：
接收MCU处理器发送的唤醒处理信息，依据所述唤醒处理信息将所述AP处理器的状态由休眠状态转换为工作状态，其中，所述唤醒处理信息为所述MCU处理器检测摄像头发送的图像数据中存在动态特征时，确定生成的处理信息；
获取所述摄像头从当前时间节点开始采集到的图像数据流，并对所述图像数据流执行所述唤醒处理信息对应的处理操作，所述当前时间节点为所述AP处理器由休眠状态转换为工作状态时的时间节点。
在一可行实施方式中，处理器1001可以调用存储器1005中存储的智能设备的工作程序，还执行以下操作：
所述AP处理器和所述MCU处理器分别与云端通信连接，所述方法还包括：
接收云端发送的所述唤醒处理信息，依据所述唤醒处理信息将所述AP处理器的状态由休眠状态转换为工作状态，其中，所述唤醒处理信息由所述云端接收到唤醒触发指令后生成，所述唤醒触发指令由所述MCU处理器检测摄像头发送的图像数据中存在动态特征时确定生成，且所述唤醒触发指令由所述MCU处理器发送至所述云端；
执行所述获取所述摄像头从当前时间节点开始采集到的图像数据流的步骤。
在一可行实施方式中，处理器1001可以调用存储器1005中存储的智能设备的工作程序，还执行以下操作：
在所述接收云端发送的所述唤醒处理信息的步骤之前，所述方法包括:
接收MCU处理器发送的身份信息；
将所述身份信息发送至所述云端，其中，所述云端在接收到所述身份信息后进行鉴权，并在鉴权通过后发送授权信息至所述AP处理器；
接收所述云端发送的授权信息，并将所述授权信息发送至所述MCU处理器。
在一可行实施方式中，处理器1001可以调用存储器1005中存储的智能设备的工作程序，还执行以下操作：
所述智能设备控制方法还包括：
响应于预设用户操作，向所述MCU处理器发送工作状态调整指令，以调整所述MCU处理器的工作状态参数，其中，工作状态调整指令包括打开动态识别、关闭动态识别、动态识别灵敏度调整以及动态识别的识别时段调整。
参照图2，本申请智能设备的工作方法的第一实施例，应用于MCU处理器，所述MCU处理器设置于智能设备，所述智能设备中设置有相互连接的MCU处理器、AP处理器和摄像头，所述方法包括：
步骤S10，获取摄像头发送的图像数据，对图像数据进行动态识别，得到动态识别结果；
需要说明的是，在本实施例中，上述智能设备可以是智能监控器、智能手表或者智能门锁等，也可是智能手机等，此类设备均可能涉及到图像数据采集的过程。可以理解的是，智能手表、智能门锁或智能手机等通常均是使用电池来供电的，而在一些特殊的使用场景下，智能监控器也会需要用到电池进行供电。此类设备上通常会使用AP处理器(Application Processor，应用处理器)，以实现丰富功能。AP处理器具有强大的处理能力，相应的，也会带来更多的能耗，尤其是对于使用电池进行供电的智能设备来说，会降低其续航时长，影响用户的使用体验。针对上述情况，本实施例中，智能设备将采用AP处理器+MCU处理器的架构，也即AP处理器+MCU处理器(Micro Control Unit，微控制单元)的方式工作，以降低功耗。此外，智能设备上还配置有摄像头，MCU处理器、AP处理器和摄像头互相连接，可完成数据的传输。其中，MCU处理器可配置第一***，第一***用于支持MCU处理器完成后续的步骤内容，AP处理器可配置第二***，第二系用于支持AP处理器完成后续的步骤内容。
示例性的，MCU处理器可用于监测智能设备的工作场景是否满足AP处理器的预设工作条件，需要说明的是，在本实施例中，在不满足AP处理器的预设工作条件下，AP处理器是处于休眠状态，以降低智能设备整体功耗。MCU处理器则处于常开状态，即MCU处理器需要长期工作，以对智能设备的工作场景进行监测。通常监测处理仅需实现监测功能以及简单的数据交互功能，故相对于AP处理器而言功耗较低。上述MCU处理器对工作场景的监测可以是对摄像头发送的图像数据进行动态识别，以得到动态识别结果。动态识别可以在在MCU处理器上内置动态检测算法实现，例如，可识别相邻两张图像或者间隔获取两张图像进行比对得到变化度，若变化度大于阈值在，则判定存在有动态特征。此外，目前动态检测算法较为成熟，故此处不再赘述。其中，动态识别结果可以是存在动态也可以是不存在动态特征。
此外，对于预设的工作条件，可由技术人员基于智能设备的类型进行设置。例如，以智能门锁和智能手表为例进行说明，目前，智能门锁上会增加监控功能，但不会一直进行监控，即按照实际需求智能门锁上的监控功能通常只在有人员在前方活动的时间段开启，而在其他时段则不需要，对于本实施例而言，预设工作场景为智能门锁前方存在有人员活动，MCU处理器则需要监测出智能门锁前方是否有人员在活动，具体可以是，在MCU处理器上运行动态识别算法，识别智能门锁上摄像头获取到的图像上是否有动态特征，在有动态特征时即可判定智能门锁前方存在有人员活动。同样的，以智能手表为例，预设工作场景则为用户正在面向手表，智能手表在运行时需要确定用户什么时候面向智能手表，在确定用户面向智能手表后亮屏或者唤醒主***工作，相应的，在MCU处理器上可运行人脸识别算法，识别智能手表上摄像头获取到的图像上是否存在人脸，在存在人脸时即可判定用户正面向智能手表。
步骤S20，若所述动态识别结果为存在动态特征，则确定所述动态特征对应的唤醒处理信息，其中，所述动态特征包括动作特征或者人物特征中的至少一项；
示例性的，在确定动态识别结果为存在动态特征后，即确定智能设备满足AP处理器的预设工作条件，MCU处理器确定动态特征对应的唤醒处理信息，唤醒处理信息可包括有具体的处理动作，其中，动态特征包括动作特征或者人物特征中的至少一项。例如智能设备为智能监控器时，智能监控器通常用于通过摄像头监视监控区域变化的情况，而不发生变化时段实际上并没有监控的价值，故可让高功耗AP处理器在平常时段(即没有发生变化的时段)休眠，不进行图像数据码流的处理。让低功耗的MCU处理器识别通过智能监控器摄像头获取到的图像数据上是否存在有动态特征，而动态动作特征或者人物特征，例如检测出监控区域存在有的人、动物或物体进行的动作，或者检测出人时，监控区域才出现变化情况，此时对于监控区域才有监控价值。此外，若动态识别结果为不存在动态特征，图像数据在参与完成动态识别的步骤之后，可将其丢弃，避免占用内存。
步骤S30，将所述唤醒处理信息发送至所述AP处理器，其中，所述AP处理器依据所述唤醒处理信息从休眠状态转换为工作状态，并执行所述唤醒处理信息对应的处理操作。
示例性的，唤醒处理信息将被MUC处理器发送至所述AP处理器，从而使得AP处理器依据唤醒处理信息从休眠状态转换为工作状态，执行所述唤醒处理信息对应的处理操作。处理操作可以是保存摄像头的监控区域的图像数据流，以对监控区域进行录像，或将监控区域的图像数据流发送至云端，以对监控区域进行直播。具体的，处理操作也可由技术人员基于技术人员更具实际需求设置。
在本实施例中，所述MCU处理器设置于智能设备，所述智能设备中设置有相互连接的MCU处理器、AP处理器和摄像头，所述方法包括：获取摄像头发送的图像数据，对图像数据进行动态识别，得到动态识别结果；若动态识别结果为存在动态特征，则确定所述动态特征对应的唤醒处理信息，其中，所述动态特征包括动作特征或者人物特征中的至少一项；将所述唤醒处理信息发送至所述AP处理器，其中，所述AP处理器依据所述唤醒处理信息从休眠状态转换为工作状态，并执行所述唤醒处理信息对应的处理操作。也即，本实施例中，在处理方面智能设备将包括AP处理器和MCU处理器，功耗相对较多的AP处理器在长期处于休眠状态，功耗相对较少的MCU处理器处于常工作状态，在MCU处理器识别到摄像头发送的图像数据中存在动态特征后，确定生成唤醒处理信息，将该唤醒处理信息发送到AP处理器，以唤醒AP处理器工作，即确定满足AP处理器的工作条件，唤醒处于休眠状态的AP处理器，AP处理器再完成相应的处理操作。可以理解的是，通过功耗较低的MCU处理器代替高功耗的AP处理器长期工作，可显著降低智能设备的功耗，增强智能设备续航，从而提高用户的使用体验。
在一可行的实施方式中，所述AP处理器和所述MCU处理器分别与云端通信连接，在所述得到动态识别结果的步骤之后，所述方法包括:
步骤S100，若动态识别结果为存在动态特征，则生成唤醒触发指令；
步骤S200，将所述唤醒触发指令发送至所述云端，其中，所述云端在接收到所述唤醒触发指令后生成唤醒处理信息，将所述唤醒处理信息发送至所述AP处理器。
示例性的，AP处理器和MCU处理器可分别与云端通信连接，若动态识别结果为存在动态特征，MCU处理器生成唤醒触发指令。MCU处理器再将唤醒触发指令发送至云端，云端接收到唤醒触发指令后生成唤醒处理信息并将唤醒处理信息发送至AP处理器。
需要说明的是，目前为便于智能设别的其他功能的实现，对于AP处理器的唤醒，也可采用的由云端的发送唤醒信息的方式来实现。例如，在需要对图像数据流输出进行直播的情况下，云端在向AP处理器下发图像数据流获取请求时，可同步发送图像数据流的输出地址，以便于进行推流。
此外，对于AP处理器的唤醒也可由用户主动通过云端向AP处理器发送唤醒处理信息唤醒AP处理器，以对监控区域进行录像或者直播。
在一可行的实施方式中，在所述将所述唤醒触发指令发送至所述云端的步骤之前，所述方法包括：
步骤S01，发送身份信息至所述AP处理器，其中，所述AP处理器将所述身份信息发送至所述云端，所述云端对所述身份信息进行鉴权，并在鉴权通过后发送授权信息至所述AP处理器，所述AP处理器将所述授权信息发送至所述MCU处理器；
步骤S02，接收所述AP处理器发送的授权信息。
示例性的，MCU处理器将自身的身份信息发送至AP处理器，其中，身份信息通常包括MCU处理器的唯一识别码和证书信息。AP处理器将身份信息发送至云端(同时AP处理器也可将自身的身份信息发送至云端)，云端可根据存储的公钥，对身份信息进行查询和鉴权(权限认证)。在确定MCU处理器的身份合法，即鉴权通过，云端将会生成相应的授权信息，例如令牌token。云端再将授权信息，发送至AP处理器，AP处理器再将授权信息发送至MCU处理器，而授权信息则用于MCU处理器与云端的之间的交互，例如，向云端上报动态信息，需要说明的是，动唤醒触发指令除可用于触发云端向AP处理器下唤醒指令以外，动唤醒触发指令还可用于触发云端生成提示信息，提示信息可由云端发送至用户终端，起到提示作用，用户接收到提示信息可选择对监控区域进行直播。
此外，参照图4，为本实施例中智能设备的工作方法的整体工作框架示意图。图中包括，AP处理器、MCU处理器、Camera(可以是摄像头、相机或者摄像机)、WiFi(wirelessfidelity，无线连接)芯片、云端以及用户。其中，AP处理器、MCU处理器和Camera相互通信连接，WiFi芯片分别与AP处理器、MCU处理器以及云端通信连接，云端可与用户进行交互。此外，WiFi芯片可以是上述第一***和第二***的部分之一。需要说明的是，上述整体工作框架示意图并不对本申请的整体工作框架进行限制，技术人员可根据不同的需求在上述整体工作框架示意图中增加或者减少部件。
参照图3，基于本申请智能设备的工作方法的第一实施例提出本申请智能设备的工作方法的第二实施例。在本实施例中，与上述实施例相同的部分可参照上述内容，此处不再赘述。所述智能设备的工作方法应用于AP处理器，所述所述AP处理器设置于智能设备，所述智能设备中设置有相互连接的MCU处理器、AP处理器和摄像头，所述方法包括：
步骤A10，接收MCU处理器发送的唤醒处理信息，依据所述唤醒处理信息将所述AP处理器的状态由休眠状态转换为工作状态，其中，所述唤醒处理信息为所述MCU处理器检测摄像头发送的图像数据中存在动态特征时，确定生成的处理信息；
示例性的，AP处理器将接收MCU处理器发送的唤醒处理信息，并依据唤醒处理信息将自身的状态由休眠状态转换为工作状态，而唤醒处理信息由MCU处理器对摄像头发送的图像数据进行动态识别得到动态识别结果且动态识别结果为存在动态特征时生成。需要说明的是，在唤醒之前AP处理器会处于休眠状态以降低智能设备的整体功耗。
步骤A20，获取所述摄像头从当前时间节点开始采集到的图像数据流，并对所述图像数据流执行所述唤醒处理信息对应的处理操作，所述当前时间节点为所述AP处理器由休眠状态转换为工作状态时的时间节点。
需要说明的是，在本实施例中，MCU处理器对于摄像头采集到的图像数据仅进行动态识别，若不存在动态物体时，图像数据在参与完成动态识别的步骤之后，可将其丢弃，避免占用内存。故在AP处理器未工作的情况下，图像数据并不会被保存形成图像数据流或者录像。
示例性的，AP处理器将获取摄像头从当前时间节点采集到的图像数据流，基于唤醒处理信息包含的处理操作(可以是录像或者直播)，将图像数据流压缩保存形成录像，或者，输出图像数据流至用户手机(通常情况下，图像数据会输出到云端，再由云端向用户手机直播)。而当前时间节点为AP处理器由休眠状态转换为工作状态时的时间节点。
可以理解的是，在本实施例中，智能监控器的AP处理器在必要的情况下才会被唤醒，完成相应的监控任务(录像或直播)。即在减少智能监控器整体功耗的情况下，也保证了智能监控器的监控效果。
在一可行的实施方式中，所述AP处理器和所述MCU处理器分别与云端通信连接，所述方法还包括：
步骤A100，接收云端发送的所述唤醒处理信息，依据所述唤醒处理信息将所述AP处理器的状态由休眠状态转换为工作状态，其中，所述唤醒处理信息由所述云端接收到唤醒触发指令后生成，所述唤醒触发指令由所述MCU处理器检测摄像头发送的图像数据中存在动态特征时确定生成，且所述唤醒触发指令由所述MCU处理器发送至所述云端；
步骤A200，执行所述获取所述摄像头从当前时间节点开始采集到的图像数据流的步骤。
示例性的，唤醒处理信息还可以由云端发送至AP处理器，AP处理器再依据唤醒处理信息进行状态转换操作，其中，唤醒处理信息由所述云端接收到唤醒触发指令后生成，而唤醒触发指令则由MCU处理器检测摄像头发送的图像数据中存在动态特征时确定生成，且唤醒触发指令由MCU处理器生成后发送至云端。
同样的，采用云端唤醒处理信息，可便于智能设备其他功能的实现，例如，在需要对图像数据流输出进行直播的情况下，云端在向AP处理器下发图像数据流获取请求时，可同步发送图像数据流的输出地址至AP处理器，以便于进行推流。
在一可行的实施方式中，在所述接收云端发送的所述唤醒处理信息的步骤之前，所述方法包括:
步骤A01，接收MCU处理器发送的身份信息；
步骤A02，将所述身份信息发送至所述云端，其中，所述云端在接收到所述身份信息后进行鉴权，并在鉴权通过后发送授权信息至所述AP处理器；
步骤A03，接收所述云端发送的授权信息，并将所述授权信息发送至所述MCU处理器。
示例性的，AP处理器将接收MCU处理器发送的身份信息，身份信息可以是MCU处理器的的唯一识别码和证书信息。AP处理器将身份信息发送至云端(AP处理器也可将自身的身份信息同步发送进行鉴权)，云端鉴权通过后，会生成相应的授权信息，例如令牌token。云端再将授权信息，发送至AP处理器。AP处理器再将授权信息发送到MCU处理器，使得MCU处理器可基于授权信息与云端进行交互。
在一可行的实施方式中，所述智能设备控制方法还包括：
步骤A30，响应于预设用户操作，向所述MCU处理器发送工作状态调整指令，以调整所述MCU处理器的工作状态参数，其中，工作状态调整指令包括打开动态识别、关闭动态识别、动态识别灵敏度调整以及动态识别的识别时段调整。
示例性的，AP处理器可响应于预设用户操作，向MCU处理器发送工作状态调整指令，以调整MCU处理器的工作状态参数，其中，工作状态调整指令可以包括打开动态识别、关闭动态识别、动态识别灵敏度调整以及动态识别的识别时段调整等。其中，动态识别灵敏度调整可以是，对动态特征提取时的精确度进行调整，动态识别的识别时段调整可以是，对MCU处理器工作的时间段进行的调整。可以理解是，在本实施例中，将尽可能的使得MCU处理器的功能精简。以减少MCU处理器的功耗，从而降低智能监控器的整体功耗。此外，对于MCU处理器，将接收AP处理器发送的工作状态调整指令，以调整工作状态参数，其中，所述工作状态调整指令由所述AP处理器响应于预设用户操作生成。
此外，本申请实施例还提供一种智能设备的工作***100，所述智能设备包括AP处理器和MCU处理器，所述监测处理的功耗低于所述AP处理器的功耗，所述智能设备的工作***100包括：
MCU处理器端10，用于获取摄像头发送的图像数据，对图像数据进行动态识别，得到动态识别结果；
MCU处理器端10，用于若动态识别结果为存在动态特征，则确定所述动态特征对应的唤醒处理信息，其中，所述动态特征包括动作特征或者人物特征中的至少一项；
MCU处理器端10，用于将所述唤醒处理信息发送至所述AP处理器；
AP处理器端20，用于接收MCU处理器发送的唤醒处理信息，依据所述唤醒处理信息将所述AP处理器的状态由休眠状态转换为工作状态；
AP处理器端20，用于获取所述摄像头从当前时间节点开始采集到的图像数据流，并对所述图像数据流执行所述唤醒处理信息对应的处理操作，所述当前时间节点为所述AP处理器由休眠状态转换为工作状态时的时间节点。
可选地，所述AP处理器和所述MCU处理器分别与云端通信连接，所述MCU处理端10还用于:
若动态识别结果为存在动态特征，则生成唤醒触发指令；
将所述唤醒触发指令发送至所述云端，其中，所述云端在接收到所述唤醒触发指令后生成唤醒处理信息，将所述唤醒处理信息发送至所述AP处理器。
可选地，所述MCU处理端10还用于:
发送身份信息至所述AP处理器，其中，所述AP处理器将所述身份信息发送至所述云端，所述云端对所述身份信息进行鉴权，并在鉴权通过后发送授权信息至所述AP处理器，所述AP处理器将所述授权信息发送至所述MCU处理器；
接收所述AP处理器发送的授权信息。
可选地，所述AP处理器和所述MCU处理器分别与云端通信连接，所述AP处理器端20还用于：
接收云端发送的所述唤醒处理信息，依据所述唤醒处理信息将所述AP处理器的状态由休眠状态转换为工作状态。
可选地，所述AP处理器端20还用于:
接收MCU处理器发送的身份信息；
将所述身份信息发送至所述云端；
接收所述云端发送的授权信息，并将所述授权信息发送至所述MCU处理器。
可选地，所述AP处理器端20还用于：
响应于预设用户操作，向所述MCU处理器发送工作状态调整指令，以调整所述MCU处理器的工作状态参数，其中，工作状态调整指令包括打开动态识别、关闭动态识别、动态识别灵敏度调整以及动态识别的识别时段调整。
本申请提供的智能设备的工作***，采用上述实施例中的智能设备的工作方法，旨在降低智能设备的功耗。与现有技术相比，本申请实施例提供的智能设备的工作***的有益效果与上述实施例提供的智能设备的工作方法的有益效果相同，且该智能设备的工作***中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。
此外，为实现上述目的，本申请还提供一种电子设备，所述电子设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智能设备的工作程序，所述智能设备的工作程序被所述处理器执行时实现如上述的智能设备的工作方法的步骤。
本申请电子设备的具体实施方式与上述智能设备的工作方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
此外，为实现上述目的，本申请还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有智能设备的工作程序，所述智能设备的工作程序被处理器执行时实现如上述的智能设备的工作方法的步骤。
本申请存储介质具体实施方式与上述智能设备的工作方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
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***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***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***中还存在另外的相同要素。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
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，本申请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如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是智能监控器，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种智能设备控制方法，其特征在于，应用于MCU处理器，所述MCU处理器设置于智能设备，所述智能设备中设置有相互连接的MCU处理器、AP处理器和摄像头，所述方法包括：
获取摄像头发送的图像数据，对图像数据进行动态识别，得到动态识别结果；
若动态识别结果为存在动态特征，则确定所述动态特征对应的唤醒处理信息，其中，所述动态特征包括动作特征或者人物特征中的至少一项；
将所述唤醒处理信息发送至所述AP处理器，其中，所述AP处理器依据所述唤醒处理信息从休眠状态转换为工作状态，并执行所述唤醒处理信息对应的处理操作。
2.如权利要求1所述的智能设备控制方法，其特征在于，所述AP处理器和所述MCU处理器分别与云端通信连接，在所述得到动态识别结果的步骤之后，所述方法包括:
若所述动态识别结果为存在动态特征，则生成唤醒触发指令；
将所述唤醒触发指令发送至所述云端，其中，所述云端在接收到所述唤醒触发指令后生成唤醒处理信息，将所述唤醒处理信息发送至所述AP处理器。
3.如权利要求2所述的智能设备控制方法，其特征在于，在所述将所述唤醒触发指令发送至所述云端的步骤之前，所述方法包括：
发送身份信息至所述AP处理器，其中，所述AP处理器将所述身份信息发送至所述云端，所述云端对所述身份信息进行鉴权，并在鉴权通过后发送授权信息至所述AP处理器，所述AP处理器将所述授权信息发送至所述MCU处理器；
接收所述AP处理器发送的授权信息。
4.一种智能设备控制方法，其特征在于，应用于AP处理器，所述AP处理器设置于智能设备，所述智能设备中设置有相互连接的MCU处理器、AP处理器和摄像头，所述方法包括：
接收MCU处理器发送的唤醒处理信息，依据所述唤醒处理信息将所述AP处理器的状态由休眠状态转换为工作状态，其中，所述唤醒处理信息为所述MCU处理器检测摄像头发送的图像数据中存在动态特征时，确定生成的处理信息；
获取所述摄像头从当前时间节点开始采集到的图像数据流，并对所述图像数据流执行所述唤醒处理信息对应的处理操作，所述当前时间节点为所述AP处理器由休眠状态转换为工作状态时的时间节点。
5.如权利要求4所述的智能设备控制方法，其特征在于，所述AP处理器和所述MCU处理器分别与云端通信连接，所述方法还包括：
接收云端发送的所述唤醒处理信息，依据所述唤醒处理信息将所述AP处理器的状态由休眠状态转换为工作状态，其中，所述唤醒处理信息由所述云端接收到唤醒触发指令后生成，所述唤醒触发指令由所述MCU处理器检测摄像头发送的图像数据中存在动态特征时确定生成，且所述唤醒触发指令由所述MCU处理器发送至所述云端；
执行所述获取所述摄像头从当前时间节点开始采集到的图像数据流的步骤。
6.如权利要求5所述的智能设备控制方法，其特征在于，在所述接收云端发送的所述唤醒处理信息的步骤之前，所述方法包括:
接收MCU处理器发送的身份信息；
将所述身份信息发送至所述云端，其中，所述云端在接收到所述身份信息后进行鉴权，并在鉴权通过后发送授权信息至所述AP处理器；
接收所述云端发送的授权信息，并将所述授权信息发送至所述MCU处理器。
7.如权利要求4所述的智能设备控制方法，其特征在于，所述智能设备控制方法还包括：
响应于预设用户操作，向所述MCU处理器发送工作状态调整指令，以调整所述MCU处理器的工作状态参数，其中，工作状态调整指令包括打开动态识别、关闭动态识别、动态识别灵敏度调整以及动态识别的识别时段调整。
8.一种智能设备控制***，所述智能设备设置有互相连接的MCU处理器、AP处理器以及摄像头，其特征在于，所述智能设备控制***包括：
MCU处理器端，用于获取摄像头发送的图像数据，对图像数据进行动态识别，得到动态识别结果；
MCU处理器端，用于若动态识别结果为存在动态特征，则确定所述动态特征对应的唤醒处理信息，其中，所述动态特征包括动作特征或者人物特征中的至少一项；
MCU处理器端，用于将所述唤醒处理信息发送至所述AP处理器；
AP处理器端，用于接收MCU处理器发送的唤醒处理信息，依据所述唤醒处理信息将所述AP处理器的状态由休眠状态转换为工作状态；
AP处理器端，用于获取所述摄像头从当前时间节点开始采集到的图像数据流，并对所述图像数据流执行所述唤醒处理信息对应的处理操作，所述当前时间节点为所述AP处理器由休眠状态转换为工作状态时的时间节点。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智能设备的工作程序，所述智能设备的工作程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的智能设备的工作方法的步骤。
10.一种可读储存介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有智能设备的工作程序，所述智能设备的工作程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的智能设备的工作方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310647204.3A CN116679599A (zh) | 2023-05-31 | 2023-05-31 | 智能设备的工作方法、***、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310647204.3A CN116679599A (zh) | 2023-05-31 | 2023-05-31 | 智能设备的工作方法、***、电子设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116679599A true CN116679599A (zh) | 2023-09-01 |
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ID=87788458
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310647204.3A Pending CN116679599A (zh) | 2023-05-31 | 2023-05-31 | 智能设备的工作方法、***、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116679599A (zh) |
-
2023
- 2023-05-31 CN CN202310647204.3A patent/CN116679599A/zh active Pending
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