设备指令识别方法、装置、电子设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种设备指令识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法包括：采集用户的表面肌电信号；确定表面肌电信号的目标信号类型；根据目标信号类型，确定设备启动指令。通过对采集到的用户的表面肌电信号进行信号类型的识别，以及根据识别到的目标信号类型确定设备启动指令，实现了对设备启动指令的识别。其中，通过表面肌电信号对应产生设备启动指令，提升了设备启动指令产生的多样性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
设备指令识别方法、装置、电子设备及可读存储介质


[0001]本申请实施例涉及计算机
，具体涉及一种设备指令识别方法、装置、电子设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的发展，设备的种类越来越多，同时，设备的控制指令也相应增多。
[0003]但是，目前设备控制指令的产生还依赖于用户的直接操控，致使操作不便，容易降低用户体验。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种设备指令识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，可以提升设备启动指令产生的多样性。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种设备指令识别方法，包括：
[0006]采集用户的表面肌电信号；
[0007]确定表面肌电信号的目标信号类型；
[0008]根据目标信号类型，确定设备启动指令。
[0009]第二方面，本申请实施例还提供了一种设备指令识别装置，包括：
[0010]采集模块，用于采集用户的表面肌电信号；
[0011]识别模块，用于确定表面肌电信号的目标信号类型；
[0012]确定模块，用于根据目标信号类型，确定设备启动指令。
[0013]第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的设备指令识别方法中的步骤。
[0014]第四方面，本申请实施例还提供了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，计算机程序被处理器执行时实现上述的设备指令识别方法中的步骤。
[0015]本申请实施例通过对采集到的用户的表面肌电信号进行信号类型的识别，以及根据识别到的目标信号类型确定设备启动指令，实现了对设备启动指令的识别。其中，通过表面肌电信号对应产生设备启动指令，提升了设备启动指令产生的多样性。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本申请中的技术方案，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，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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。
[0017]图1是本申请实施例提供的设备指令识别方法的场景示意图；
[0018]图2是本申请实施例提供的设备指令识别方法的流程示意图；
[0019]图3是本申请实施例提供的设备指令识别方法中表面肌电信号在信号分类模型中输入输出的流程示意图；
[0020]图4是本申请实施例提供的设备指令识别方法中设备启动指令确定的流程示意图；
[0021]图5是本申请实施例提供的设备指令识别方法中控制空调启动的流程示意图；
[0022]图6是本申请实施例提供的设备指令识别装置的结构示意图；
[0023]图7是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0024]下面将结合本申请中的附图，对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域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，都属于本专利技术保护的范围。
[0025]本申请实施例提供一种设备指令识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。具体地，本申请实施例提供适用于电子设备的设备指令识别装置，其中，电子设备可以为终端或服务器等设备。其中，终端可以为智能手环、表面肌电信号采集仪、智能空调等设备。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(CDN，Content Delivery Network)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器，服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接。
[0026]本申请实施例可以单独由终端执行设备指令识别方法，或者是单独由服务器执行设备指令识别方法，或者是终端和服务器共同执行设备指令识别方法，请参阅图1，以终端和服务器共同执行设备指令识别方法为例，其中，在终端和服务器的基础上也可以增加其他设备来辅助完成设备指令识别方法，在此对其他设备的类型不做限定；终端与服务器之间通过网络连接，比如，通过有线或无线网络连接等，具体执行过程如下：
[0027]终端设备10采集用户的表面肌电信号，并将采集到的表面肌电信号发送给服务器11；
[0028]服务器11在接收到表面肌电信号后，确定表面肌电信号对应的信号类型，并根据信号类型，确定终端设备12的启动指令。
[0029]其中，在本申请实施例中，信号类型包括设备开启的积极信号和消极信号，其中，积极信号代表用户期望开启设备，消极信号代表用户没有开启设备的期望，相应的，在本申请实施例中，启动指令包括开启指令和不开启指令，即积极信号对应开启指令，消极信号对应不开启指令，通过相应的启动指令对设备的启动处理，实现设备的开启或者静默等待(即不开启，保持关闭)。
[0030]其中，在本申请实施例中，还可以将启动指令发送给终端设备12，由启动指令控制终端设备12的开启或者关闭，终端设备12在接收到启动指令后，可根据启动指令自动进行启动处理，无需依赖用户的手动操作，实现设备的自动化启动。
[0031]其中，在本申请实施例中，终端设备10包括智能手环，其中，智能手环便于佩戴，方便表面肌电信号的采集，其中，智能手环也便于与服务器11建立数据传输链路，方便表面肌电信号的传输。
[0032]其中，在本申请实施例中，终端设备12包括智能空调，通过对空调的自动化智能启动控制，减少用户的手动操控，提升用户体验。
[0033]其中，本申请实施例提供的设备指令识别方法涉及人工智能领域中的机器学习。本申请实施例可以提高信号类型识别的准确性，提高设备启动的准确性。
[0034]其中，人工智能(AI，Artificial Intelligence)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。其中，人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等方向。
[0035]其中，机器学习(ML，Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种设备指令识别方法，其特征在于，包括：采集用户的表面肌电信号；确定所述表面肌电信号的目标信号类型；根据所述目标信号类型，确定设备启动指令。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述表面肌电信号的目标信号类型，包括：根据已训练的信号分类模型对所述表面肌电信号进行特征提取，得到信号特征信息；利用所述已训练的信号分类模型，对所述信号特征信息进行预测，得到所述表面肌电信号属于至少一个预设信号类型中的各个预设信号类型的实际概率；根据所述实际概率，从所述至少一个预设信号类型中确定所述表面肌电信号的目标信号类型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述表面肌电信号包括连续时间上的至少一个肌电信号子数据，所述根据已训练的信号分类模型对所述表面肌电信号进行特征提取，得到信号特征信息，包括：根据已训练的信号分类模型对每个肌电信号子数据进行卷积特征提取，得到每个所述肌电信号子数据的信号特征；确定每个所述肌电信号子数据的时序特征；将每个所述肌电信号子数据的信号特征和时序特征进行融合，得到信号特征信息。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据已训练的信号分类模型对所述表面肌电信号进行特征提取，得到信号特征信息之前，所述方法还包括：获取模型训练数据，所述模型训练数据包括至少一个样本信号数据；将所述至少一个样本信号数据划分为训练集和校验集，所述训练集和所述校验集均包括至少一个标注有信号类型的样本信号数据；基于所述训练集，对预设信号分类模型进行训练；利用所述校验集对所述预设信号分类模型的训练结果进行验证，得到所述已训练的信号分类模型。5.根据权利要求1
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4任一项所述的方法，其特征在于，所述采集用户的表面肌电信号之前，...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢思瑾，赵向军，
申请(专利权)人：TCL科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：