CN107426415B - 关闭图像输入组件的方法、智能终端和具有存储功能装置 - Google Patents

Abstract

本发明属于终端技术领域，提供一种关闭图像输入组件的方法、一种智能终端和一种具有存储功能的装置。旨在解决图像输入组件被无意识开启时，造成智能终端的电量损耗的问题。本发明通过获取图像输入组件的运动状态信息，对运动状态信息进行分析处理，若分析处理的结果满足预设的第一条件，则关闭图像输入组件，如此，可避免对智能终端的电量造成损耗。另一个角度而言，无需人工干预，可避免处于无意识拍摄状态的智能终端拍摄到不必要的照片，造成存储空间的浪费。

Description

关闭图像输入组件的方法、智能终端和具有存储功能装置

技术领域

本发明涉及终端技术领域，特别是涉及一种关闭图像输入组件的方法、一种智能终端和一种具有存储功能的装置。

背景技术

目前，图像输入组件(例如摄像头组件)已成为智能终端(例如智能手机)的标准配置。

本申请发明人发现当智能终端处于运动状态时，例如智能终端被处于行进中的用户锁屏但未灭屏的情况下，放置于包内、贴身口袋中时，又如智能终端被驾驶中的用户在接听电话后，随手放置于副驾驶座位或汽车中控台上时，很容易在放置的瞬间或放置后与带电物体接触导致误触发快速开启图像输入组件功能使得图像输入组件处于无意识拍摄状态，此时若用户没有及时发现并关闭图像输入组件，则智能终端的图像输入组件会持续处于预览图像状态，如此造成了智能终端的电量损耗。

发明内容

本发明提供一种关闭图像输入组件的方法、一种智能终端和一种具有存储功能的装置，旨在解决图像输入组件被无意识开启时，造成智能终端的电量损耗的问题。

为解决上述技术问题，本发明实施例的第一方面，提供一种关闭图像输入组件的方法，所述方法包括：

获取所述图像输入组件的运动状态信息；

对所述运动状态信息进行分析处理；

若所述分析处理的结果满足预设的第一条件，则关闭所述图像输入组件。

为解决上述技术问题，本发明实施例的第二方面，提供一种智能终端，所述智能终端包括处理器、存储器和图像输入组件，所述存储器耦合所述处理器，且存储有指令，所述图像输入组件耦合所述处理器，所述处理器执行所述指令时实现第一方面中任意一项所述方法的步骤。

为解决上述技术问题，本发明实施例的第三方面，提供一种具有存储功能的装置，所述装置上存储有指令，所述指令被处理器执行时实现第一方面中任意一项所述方法的步骤。

本发明提供的技术方案与现有技术相比存在的有益效果是：对于本申请发明人发现的图像输入组件被无意识开启时，造成智能终端的电量损耗的问题，本发明通过获取图像输入组件的运动状态信息并对运动状态信息进行分析处理，在运动状态信息满足预设的条件时，关闭图像输入组件，如此，可避免对智能终端的电量造成损耗。

附图说明

图1是本发明第一实施例提供的一种关闭图像输入组件的方法的流程示意图；

图2是本发明第二实施例提供的一种智能终端的结构示意图；

图3是本发明第三实施例提供的一种具有存储功能的装置的结构示意图。

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。

以下描述中，为了说明而不是为了限定，给出了诸多技术特征的说明示意图，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的组件、终端及方法等的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为了有效解决图像输入组件被无意识开启时，造成智能终端的电量损耗的问题。本发明第一实施例提供的关闭图像输入组件的方法包括：获取所述图像输入组件的运动状态信息；对所述运动状态信息进行分析处理；若所述分析处理的结果满足预设的第一条件，则关闭所述图像输入组件。以下进行详细说明。

参阅图1，图1示出了本发明第一实施例提供的关闭图像输入组件的方法的流程，关闭图像输入组件的方法的执行主体可为包括该图像输入组件的智能终端或智能终端的一部分，例如智能终端的陀螺仪、加速度计、定位部件等电磁传感器，也可为远程服务器。为了便于说明，图1仅示出了与本发明实施例相关的部分，图1示例的关闭图像输入组件的方法可由步骤S101、步骤S102和步骤S103实现：

S101，获取图像输入组件的运动状态信息。

可选的是，图像输入组件可包括电脑相机、电脑眼、电子眼、单、双摄像头组件等中至少一个。

可选的是，图像输入组件可包括在智能终端中，成为智能终端的一部分，例如智能手机中包括摄像头组件，也可与智能终端相互分离，以下重点从图像输入组件包括在智能终端中的这种情形举例论述，图像输入组件与智能终端相互分离的情形与此类似。

可选的是，包括图像输入组件智能终端可包括智能手机、平板、电器、测量仪器等中至少一个。

可选的是，运动状态信息可包括物体进行机械运动时相对某个参考系的运动速度及与运动速度相关的参数，例如运动加速度、对应时刻的运动位置等中至少一个。

可选的是，图像输入组件的运动状态信息可为包括该图像输入组件的智能终端的运动状态信息，例如图像输入组件的运动状态信息可为包括该图像输入组件的智能终端的运动线速度、运动角加速度、运动加速度中至少一个。

可选的是，获取图像输入组件的运动状态信息的执行主体可为智能终端的陀螺仪、加速度计、定位部件等电磁传感器中至少一个。

可选的是，本发明实施例中，步骤S101可包括：步骤S1011。

S1011，获取图像输入组件的运动速度和/或运动加速度。

可选的是，运动速度可包括运动线速度和运动角速度中至少一个。

可选的是，运动加速度可包括运动线加速度和运动角加速度中至少一个，一般情况下，运动角加速度较少用于表征运动，将运动线加速度称为运动加速度。

需要说明的是，运动线速度伴随着图像输入组件在空间发生位置变化，而运动角速度伴随着图像输入组件本身在空间中发生偏转、旋转等。例如将包括图像输入组件的智能终端放置于处于行走过程中的用户的下衣口袋中，智能终端除了存在运动线速度及线加速度(可视为分别与用户行走的速度、加速度相同)外，还存在用户的肢体每迈出一步时对智能终端本身产生的在360度空间中发生的偏转或旋转，在该偏转或旋转时便伴随着运动角速度及角加速度。

可选的是，本发明实施例中，步骤S1011中“获取图像输入组件的运动速度”可包括：步骤S10111、步骤S10112和步骤S10113。

S10111，获取图像输入组件的位置信息和位置信息对应的时刻。

可选的是，位置信息可包括相对位置和绝对位置信息中至少一种。

可选的是，位置信息可包括空间三维位置和平面二维位置信息中至少一种。

可选的是，位置信息可包括前述位置信息通过组合得到的位置信息，例如空间三维相对位置信息。

可选的是，图像输入组件的位置信息可与包括该图像输入组件的智能终端的位置信息相同。

可选的是，获取包括该图像输入组件的智能终端的位置信息的执行主体可为该智能终端包括的定位系统，例如全球卫星导航系统、地基定位系统等。

可选的是，图像输入组件的位置信息对应的时刻可指运动中的智能终端随用户、工具等的行进到达当前位置时的时刻。

可选的是，时刻的表示可基于世界协调时或者国家或地区的时区。

可选的是，时刻的获取可通过全球卫星导航系统、网络等中至少一个中获取。

S10112，分别执行：根据位置信息计算出运动距离和根据时刻计算出时间间隔，运动距离和时间间隔相对应。

需要说明的是，分别执行的步骤：根据位置信息计算出运动距离和步骤：根据时刻计算出时间间隔不分时间先后，如此，该两步骤之间互不依赖，自由度高，一定程度上可加快程序或指令的运算速度。

可选的是，根据位置信息计算出运动距离可包括根据起点和终点位置信息计算出二者的运动距离。

可选的是，根据时刻计算出时间间隔可包括根据起始时刻和终止时刻计算出二者的时间间隔。

需要说明的是，对于本领域技术人员而言，根据起点和终点位置信息计算出二者的运动距离和根据起始时刻和终止时刻计算出二者的时间间隔均为公知常识，在此不再赘述。

可选的是，图像输入组件的运动距离和时间间隔相对应可指图像输入组件在该时间间隔内的运动距离，可分别与包括该图像输入组件的智能终端的运动距离和时间间隔相对应。

S10113，根据运动距离和时间间隔，计算出图像输入组件的运动线速度。

可选的是，图像输入组件的运动线速度可与包括该图像输入组件智能终端的运动线速度相同。

需要说明的是，对于本领域技术人员而言，根据运动距离和时间间隔，计算出包括该图像输入组件智能终端的运动线速度为公知常识，在此不再赘述。

需要说明的是，对于本领域技术人员而言，路程、位移与本申请中的距离在本质上有相同之处，速率在本质上与本申请中的速度在本质上有相同之处，因此，本申请中提到运动速度可与速率在实质上构成等同，本申请中提到运动距离可与路程或位移在实质上构成等同。

可选的是，本发明实施例中，步骤S1011中“获取图像输入组件的运动速度”可包括：步骤S10114和步骤S10115。

S10114，获取图像输入组件在相互垂直三轴方向的角速度分量。

可选的是，图像输入组件在相互垂直三轴方向的角速度分量可与包括该图像输入组件的智能终端在相互垂直三轴方向的角速度分量相同。

可选的是，包括该图像输入组件的智能终端在相互垂直三轴方向的角速度分量可用智能终端的陀螺仪等电磁传感器获取。

可选的是，相互垂直的三轴中其中两轴在平行于智能终端的人机交互界面的平面内，第三轴垂直于该平面。

可选的是，第三轴垂直于前述该平面指向用户，该相对位置关系的定义是基于用户一般使用智能终端的情况。

需要说明的是，对于本领域技术人员而言，在知道需要获取角速度分量的前提下，具体获取包括该图像输入组件的智能终端伴随偏转或旋转的产生的角速度分量为公知常识，在此不再赘述。

S10115，根据在相互垂直三轴方向的角速度分量，计算出图像输入组件的运动角速度。

可选的是，根据图像输入组件在相互垂直三轴方向的角速度分量，计算出图像输入组件的运动角速度可与根据包括该图像输入组件的智能终端在相互垂直三轴方向的角速度分量，计算出包括图像输入组件的智能终端的运动角速度相同。

需要说明的是，对于本领域技术人员而言，在知道需要计算运动角速度的前提下，根据包括该图像输入组件的智能终端在相互垂直三轴方向的角速度分量，计算出包括图像输入组件的智能终端的运动角速度为公知常识，在此不再赘述。

可选的是，本发明实施例中，步骤S1011中“获取图像输入组件的运动加速度”可包括：步骤S10116和步骤S10117。

S10116，获取图像输入组件在相互垂直三轴方向的运动加速度分量。

可选的是，图像输入组件在相互垂直三轴方向的运动加速度分量可与包括该图像输入组件的智能终端在相互垂直三轴方向的运动加速度分量相同。

可选的是，获取包括该图像输入组件的智能终端在相互垂直三轴方向的运动加速度分量可用智能终端的加速度计等电磁传感器获取。

可选的是，步骤S10116中的相互垂直的三轴的定义可与S10114中相同，在此不再赘述。

需要说明的是，对于本领域技术人员而言，在知道需要获取运动加速度分量的前提下，具体获取包括该图像输入组件的智能终端在相互垂直三轴方向的运动加速度分量为公知常识，在此不再赘述。

S10117，根据在相互垂直三轴方向的运动加速度分量，计算出图像输入组件的运动加速度。

可选的是，根据图像输入组件在相互垂直三轴方向的运动加速度分量，计算出图像输入组件的运动加速度可与根据包括图像输入组件的智能终端在相互垂直三轴方向的运动加速度分量，计算出包括图像输入组件的智能终端的运动加速度相同。

需要说明的是，对于本领域技术人员而言，在知道需要计算运动加速度的前提下，根据包括图像输入组件的智能终端在相互垂直三轴方向的运动加速度分量，计算出包括图像输入组件的智能终端的运动加速度相同为公知常识，在此不再赘述。

需要说明的是，步骤S101基于本申请发明人发现的事实：在包括图像输入组件的智能终端的运动状态信息符合某种预定的条件时，图像输入组件无法拍摄到清晰可用的图像，因此可将包括图像输入组件的智能终端的运动状态信息符合某种预定的条件时的拍摄状态视为无意识拍摄。因此，步骤S101的技术效果就在于基于此事实得到为续步骤执行的基础或参数。

S105，对运动状态信息进行分析处理。

可选的是，对运动状态信息进行分析处理的方法可采用广义上对数据进行分析处理一切方法，例如统计计算、图表分析处理，基于定理、公理、定律的计算等。

需要说明的是，本申请中对运动状态信息进行分析处理立足于包括图像输入组件的智能终端所可能处于的运动状态，例如包括图像输入组件的智能终端放置于行走的用户的下衣口袋中，又如包括图像输入组件的智能终端放置于行走的用户的单肩背包中，再如包括图像输入组件的智能终端放置于行进中汽车的中控台或副驾驶座位上，还如包括图像输入组件的智能终端位于在大风中站立不稳的用户的手中，等等在理论上而言的与地球相对静止的状态不同的一切可能处于的运动状态。具体而言，立足于前述包括图像输入组件的智能终端所可能处于的运动状态中的某种确定的现实运动状态对运动状态信息进行分析处理。

需要说明的是，根据前述包括图像输入组件的智能终端处于的某种确定的现实运动状态预判处于该某种确定的现实运动状态的智能终端的运动状态信息会呈现的特点，来定义后续的判断条件，即步骤S109中的预设的第一条件。

可选的是，可根据前述的定义的判断条件，选择对于运动状态信息进行分析处理的较合理的方法。例如对于某些情况的下，表现不明显的特征进行合理的放大，具体如放置于行走过程的用户的下衣口袋中的包括图像输入组件的智能终端的角速度必然会呈现周期性变化特征，如此时变化特征不明显，可将该特征进行合理放大处理。

可选的是，本发明实施例中，步骤S105可包括：步骤S1051。

S1051，对运动速度和/或运动加速度进行分析处理。

需要说明的是，对运动速度和/或运动加速度进行分析处理的思想与前述对步骤S105的相同，可参考前述的分析处理的思想对运动速度和/或运动加速度进行分析处理进行具体化。

需要说明的是，该步骤S105是后续步骤的基础前提。

S109，若分析处理的结果满足预设的第一条件，则关闭图像输入组件。

可选的是，预设的第一条件的可为步骤S105“根据前述包括图像输入组件的智能终端处于的某种确定的现实运动状态预判处于该某种确定的现实运动状态的智能终端的运动状态信息会呈现的特点，来定义后续的判断条件”中的判断条件。

可选的是，关闭图像输入组件可为图像输入组件接收到智能终端的处理器发送来的指令，图像输入组件自动关闭。

需要说明的是，本申请中方法执行的前提一般是假定图像输入组件处于开启状态，即图像输入组件在不断地进行预览图像，可能也会进行拍摄。

可选的是，本发明实施例中，步骤S109具体可包括：步骤S1091。

S1091，若分析处理的结果为运动速度属于预设的第一阈值范围、运动加速度属于预设的第二阈值范围、运动速度随时间呈现的分布属于预设的第一分布范围和运动加速度随时间呈现的分布属于预设的第二分布范围四者中至少之一成立，则关闭图像输入组件。

需要说明的是，步骤S1091中“若分析处理的结果为运动速度属于预设的第一阈值范围、运动加速度属于预设的第二阈值范围、运动速度随时间呈现的分布属于预设的第一分布范围和运动加速度随时间呈现的分布属于预设的第二分布范围”可看作是步骤S109中关于预设第一条件的常见示例说明，实际上预设第一条件的确定可参阅关于步骤S109中的详细说明。

可选的是，S1091中预设的第一阈值范围、预设的第二阈值范围、预设的第一分布范围和预设的第二分布范围均可通过大数据统计的方法确定，此种方法确定的阈值范围的值和分布范围的值更准确。

可选的是，预设的第一阈值范围、预设的第二阈值范围、预设的第一分布范围和预设的第二分布范围可根据具体的情况进行合理的调整，以适应具体的场景。

例如，放置于行走中人的下衣口袋中的包括图像输入组件的智能终端的运动线速度一般在每小时4至5千米，运动角速度理论上会呈现从零变大再减小到零的循环分布的特点，因此，预设的第一阈值范围的上下限分别可定义为每小时4千米和每小时5千米，和/或预设的第二分布范围可根据“会呈现从零变大再减小到零的循环分布的特点”来确定。对于相对正常人而言，行走速度比较快的人，预设的第一阈值范围的上下限分别可合理调整，例如定义为每小时4.5千米和每小时5.5千米。

需要说明的是，预设的第一阈值范围和预设的第二阈值范围一般为固定的数值范围，预设的第一分布范围和预设的第二分布范围一般为变化的数值范围，在数据量相对有限的情况下，采用是否属于分布范围的结果，来决定关闭图像输入组件相对更精准，但在数据量足够的情况下，上述四者中任何一个来决定关闭图像输入组件都非常精准。

可选的是，本发明实施例中，在步骤S105之后可包括：步骤S106和步骤S107。

S106，若分析处理的结果满足预设的第一条件，则采集图像输入组件预览的图像并进行第一图像处理。

可选的是，采集图像输入组件预览的图像可包括：分析处理的结果满足预设的第一条件，触发智能终端的处理器发出指令，拍摄图像输入组件预览的多张图像，并将其保存在存储器中，例如硬盘中；也可包括：分析处理的结果满足预设的第一条件，将图像输入组件预览的多帧图像暂时存储在闪存中。

可选的是，第一图像处理的方法可采用广义上对数据进行分析处理一切方法，例如统计计算、图表分析处理，基于定理、公理、定律的计算等。

需要说明的是，本申请中第一图像处理立足于包括图像输入组件的智能终端采集到的图像所可能的情形，例如包括图像输入组件的智能终端放置于行走的用户的下衣口袋中采集到的图像的均一性更高和/或亮度较小，又如包括图像输入组件的智能终端放置于行进中汽车的中控台或副驾驶座位上采集到的图像具有中控台的色调(例如浅棕色)或副驾驶座位布料的纹理，理论上而言，存在无数种可能，但实际中作为大概率事件的可能情形其实并不会太多。

可选的是，均一性可用于表征具体像素与其周围像素的亮度、对比度等的关系，例如具体像素与其周围像素的亮度、对比度等较相近，说明均一性高，反之，均一性低，均一性可作为图像分割的依据。

可选的是，可根据前述“作为大概率事件的可能情形”来确定第一图像处理的方法，算法等。

可选的是，可根据前述“作为大概率事件的可能情形”来确定后续的判断条件，即步骤S107中的预设的第二条件。

可选的是，可根据上一段中“作为大概率事件的可能情形”确定的后续的判断条件，选择第一图像处理的较合理的方法。例如对于某些情况的下，表现不明显的图像特征进行合理的放大。

可选的是，第一图像处理可包括：将由图像输入组件在预设时间内预览图像时采集到的图像通过分割得到样本图像。

S107，若第一图像处理的结果满足预设的第二条件，则关闭图像输入组件。

可选的是，预设的第二条件可为步骤S106中的“根据前述‘作为大概率事件的可能情形’来确定后续的判断条件”中的“判断条件”。

需要说明的是，其余方面的解释可与步骤S109中相同，在此不再赘述。

可选的是，本发明实施例中，步骤S107中“第一图像处理的结果满足预设的第二条件”可包括：第一图像处理的结果为单张图像的亮度值属于预设的第三阈值范围、单张图像的均一性属于预设的第四阈值范围、采集到的至少两张图像的相似性属于预设的第五阈值范围和对应且属于不同帧图像分割而成的样本图像的像素值在预设的第六阈值范围内，样本图像由图像输入组件在预设时间内预览图像时采集到的图像通过分割得到四者中至少之一成立。

需要说明的是，以第一图像处理的结果为单张图像的亮度值属于预设的第三阈值范围作为关于预设第二条件的示例说明基于的事实是包括图像输出组件的智能终端放置于采集到的图像的亮度变化幅度不大的环境中。

需要说明的是，以第一图像处理的结果为单张图像的均一性属于预设的第四阈值范围作为关于预设第二条件的示例说明基于的事实是包括图像输出组件的智能终端放置于采集到的图像的均一性较高的环境中。

需要说明的是，以第一图像处理的结果为采集到的至少两张图像的相似性属于预设的第五阈值范围作为关于预设第二条件的示例说明和以第一图像处理的结果为对应且属于不同帧图像分割而成的样本图像的像素值在预设的第六阈值范围内，样本图像由图像输入组件在预设时间内预览图像时采集到的图像通过分割得到作为关于预设第二条件的示例说明基于的事实是一般情况下不会对同一事物聚焦或对准超过一定次数，或拍摄超过一定数量的照片。

需要说明的是，“第一图像处理的结果为单张图像的亮度值属于预设的第三阈值范围、单张图像的均一性属于预设的第四阈值范围、采集到的至少两张图像的相似性属于预设的第五阈值范围和对应且属于不同帧图像分割而成的样本图像的像素值在预设的第六阈值范围内，样本图像由图像输入组件在预设时间内预览图像时采集到的图像通过分割得到”可看作是步骤S107中关于预设第二条件的常见示例说明，实际上预设第二条件的确定可参阅关于步骤S107中的详细说明。

可选的是，前述“单张图像”、“至少两张图像”中的图像可为原始采集到的图像，也可以为经过处理的图像，例如经过分割，合理的对比度增强等。

可选的是，采集到的至少两张图像的相似性属于预设的第五阈值范围可为拍摄到的至少两张图像的相似性大于预设的第五阈值范围的下限，拍摄到的张数越多的图像的相似性越高，说明智能终端的图像输入组件的处于无意识拍摄状态的可能性越大。

可选的是，对应且属于不同帧图像分割而成的样本图像的像素值在预设的第六阈值范围内，样本图像由图像输入组件在预设时间内预览图像时采集到的图像通过分割得到具体可为：在预设时间内由图像输入组件预览图像时不断地将预览的连续多帧图像暂时存储在闪存中，在存储后面帧的同时，处理器可对该存储在闪存中的连续多帧图像的前面帧进行分割，对每帧分割的方法可相同，分割而成的称为样本图像，不同帧图像采用相同分割方法分割而成的对应的样本图像，对应的样本图像可指分别来自不同帧的样本图像在该各自的原帧图像中所处的位置相同，例如将连续9帧图像采用相同的方法分割成9个等大样本图像，从每个原帧图像的左上角开始对样本图像编号，第一行被分割成的三个样本图像的编号从左到右可为第一样本图像、第二样本图像、第三样本图像，第二行被分割成的三个样本图像的编号从左到右可为第四样本图像、第五样本图像、第六样本图像，第三行被分割成的三个样本图像的编号从左到右可为第七样本图像、第八样本图像、第九样本图像，该对应的样本图像可为第1帧图像的第五样本图像和第9帧图像的第五样本图像，依次类推也可为其他的，因此，对应且属于不同帧图像分割而成的样本图像的像素值在预设的第六阈值范围内，示例而言，可为第1帧图像的第五样本图像和第9帧图像的第五样本图像这两个样本图像的像素值在预设的第六阈值范围内，如此，将大图像分割成小图像进行处理有利于提高降低每次处理的数据量，降低算法运行的空间和时间复杂度，节省时间，分割成多个小图像后也方便进行分布式计算，进一步节省时间，而且将采集到的图像存储在闪存中，一段时间后会自动释放，不会占用存储空间。

可选的是，像素值可为图像的R(三原色中表示红色)、G(三原色中表示绿色)和B(三原色中表示蓝色)三个颜色通道的值，也可为将原帧图像分解为R、G和B三个颜色通道图像后的每个颜色通道图像的灰度值，例如R颜色通道图像(单独而言，R颜色通道图像为一灰度图像)的灰度值。

可选的是，本发明实施例中，在步骤S105之前可包括：步骤S103和步骤S104。

S103，采集图像输入组件预览的图像并进行第二图像处理。

需要说明的是，步骤S103的具体解释可与步骤S106中关于“采集图像输入组件预览的图像并进行第一图像处理”解释相同或类似。

S104，若第二图像处理的结果满足预设的第三条件，则获取图像输入组件的运动状态信息。

需要说明的是，步骤S104的具体解释可与步骤S107中解释相同或类似，只不过预设的第三条件时，触发的执行步骤为获取图像输入组件的运动状态信息，不同于步骤S107中。

需要说明的是，事实上，步骤S103、S104的组合或S106、S107的组合分别与步骤S101、步骤S105和步骤S109形成了关闭图像输入组件的双重判断，更利于执行的步骤“关闭图像输入组件”与基于的假设“图像输入组件处于无意识拍摄状态”之间形成高相关性，即提升关闭图像输入组件的结果为“正确”的概率。

需要说明的是，步骤S103、S104的组合或S106、S107的组合分别与步骤S101、步骤S105和步骤S109形成了关闭图像输入组件的双重判断本质上可认为是相同的，但执行的程序的先后顺序，与该先后顺序之间的衔接触发条件不同。

可选的是，本发明实施例中，步骤S104中“第二图像处理的结果满足预设的第三条件”可包括：第二图像处理的结果为单张图像的亮度值属于预设的第七阈值范围、单张图像的均一性属于预设的第八阈值范围、采集到的至少两张图像的相似性属于预设的第九阈值范围和对应且属于不同帧图像分割而成的样本图像的像素值在预设的第十阈值范围内，样本图像由图像输入组件在预设时间内预览图像时采集到的图像通过分割得到四者中至少之一成立。

可选的是，关于“步骤S104中“第二图像处理的结果满足预设的第三条件”可包括：第二图像处理的结果为单张图像的亮度值属于预设的第七阈值范围、单张图像的均一性属于预设的第八阈值范围、采集到的至少两张图像的相似性属于预设的第九阈值范围和对应且属于不同帧图像分割而成的样本图像的像素值在预设的第十阈值范围内，样本图像由图像输入组件在预设时间内预览图像时采集到的图像通过分割得到四者中至少之一成立”的解释可与步骤S107中关于“步骤S107中“第一图像处理的结果满足预设的第二条件”可包括：第一图像处理的结果为单张图像的亮度值属于预设的第三阈值范围、单张图像的均一性属于预设的第四阈值范围、采集到的至少两张图像的相似性属于预设的第五阈值范围和对应且属于不同帧图像分割而成的样本图像的像素值在预设的第六阈值范围内，样本图像由图像输入组件在预设时间内预览图像时采集到的图像通过分割得到四者中至少之一成立”的解释相同或类似，具体参阅前述部分，在此不再赘述。

可选的是，关闭图像输入组件的方法还可包括：在得出图像处理的结果之后，对采集到的图像和经过图像处理得到的图像不进行保存。

可选的是，在得出第一图像处理结果和/或第二图像处理的结果之后，对采集到的图像和经过图像处理得到的图像不进行保存。

可选的是，不进行保存可包括删除已经存储在硬盘中的图像，也可包括对存储在闪存中的图像不将其保存在硬盘中。

可选的是，本发明实施例中，在步骤S105之后可包括：步骤S108和步骤S110。

S108，若分析处理的结果满足预设的第一条件，则弹出是否关闭图像输入组件的可视化选择界面。

可选的是，弹出是否关闭图像输入组件的可视化选择界面可为包括“是”和“否”，或“确认”和“取消”等的对话框、窗口组件对象等。

需要说明的是，弹出是否关闭图像输入组件的可视化选择界面方便人工参与决定是否关闭图像输入组件，可减少确实是在人工操作(包括有意识操作)时的误关闭图像输入组件的现象发生。

S110，若在预定时间内未接收到关于是否关闭图像输入组件的输入信息，则自动关闭图像输入组件。

可选的是，是否关闭图像输入组件的输入信息的输入方式可为接触输入、悬空姿势操作输入(例如手势操作)或语音输入等利用了电、磁、声等的输入方式。

可选的是，“在预定时间内未接收到关于是否关闭图像输入组件的输入信息，自动关闭图像输入组件”中的“预定时间”可根据具体实际情况设置，一般可为半分钟、一分钟等。

需要说明的是，在预定时间内未接收到关于是否关闭图像输入组件的输入信息，自动关闭图像输入组件，如此的方式既可减少图像输入组件长时间处于无意识拍摄状态，造成智能终端的电量损耗，也可以使人工参与决定是否关闭图像输入组件，降低错误关闭图像输入组件的概率。

可选的是，若连续预设次数的关于是否关闭图像输入组件的输入信息为否，则终止执行该关闭图像输入组件的方法。如此，也可降低终端执行程序造成的电量损耗，且避免了当人工有意识拍摄时，给用户造成“总是弹出界面提醒”的困扰等。

对于本申请发明人发现的图像输入组件被无意识开启时，造成智能终端的电量损耗的问题，本发明通过获取图像输入组件的运动状态信息并对运动状态信息进行分析处理，在运动状态信息满足预设的条件时，关闭图像输入组件，如此，可避免对智能终端的电量造成损耗。另一个角度而言，无需人工干预，可避免处于无意识拍摄状态的智能终端拍摄到不必要的照片，造成存储空间的浪费。

为了有效解决图像输入组件被无意识开启时，造成智能终端的电量损耗的问题。本发明第二实施例提供一种智能终端，所述智能终端包括处理器、存储器和图像输入组件，所述存储器耦合所述处理器，且存储有指令，所述图像输入组件耦合所述处理器，所述处理器执行所述指令时实现第一实施例中任意一项所述方法的步骤。以下进行详细说明。

参阅图2，图2示出了本发明第二实施例提供的一种智能终端200的示意结构，为了便于说明，图2仅示出了与本发明实施例相关的部分，图2示例的智能终端200包括：包括处理器201、存储器202和图像输入组件203，存储器202耦合处理器201，且存储有指令，图像输入组件203耦合处理器201，处理器201执行指令时实现第一实施例中任意一项所述方法的步骤。

可选的是，处理器201可以是CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)。也可以是一种集成电路芯片，具有计算(包括判断)和控制能力，处理器201还可以是通用处理器、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或其他可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑器件，或者分立硬件组件等，在此不作具体限定。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。

可选的是，处理器201，可用于执行第一实施例中的所有动作步骤，例如获取、分析处理、判断或为某种步骤的执行下达指令等的步骤，具体例如对运动状态信息进行分析处理。

可选的是，存储器202，可为智能终端200的内存、缓存，也可为智能终端200的外部存储器。

可选的是，存储器202可用于存储第一实施例中的所有步骤的执行需要的数据、判断条件、程序或指令等。

可选的是，存储器202存储的指令在被处理器201读取并执行时，实现第一实施例中描述的任意一项方法的步骤。

可选的是，从智能终端200组成的层次结构而言，智能终端200的指令分为微指令，机器指令和宏指令，其中，微指令是微程序级的命令，属于硬件；宏指令是由若干条机器指令组成的软件指令，属于软件；机器指令，介于微指令和宏指令之间，通常简称为指令，每一条指令可以完成一个独立的算术运算或逻辑运算操作等，如上也在某种程度上说明了在智能终端200系统(例如计算机系统)中，软件和硬件没有明确的界限，软件实现的功能可以用硬件来实现(硬化)；硬件实现的功能也可以用软件来实现(软化)，如常用播放软件代替视频卡。

程序即智能终端200可以识别运行的指令集合，因此智能终端200还可包括程序，程序又可包括系统程序和应用程序，程序可以是后台服务、系统服务等。

可选的是，智能终端200还可包括全球定位系统模块，例如GPS模块，可用于获取图像输入组件的位置信息和位置信息对应的时刻。

可选的是，智能终端200还可包括陀螺仪，可用于获取图像输入组件在相互垂直三轴方向的角速度分量。

可选的是，智能终端200还可包括加速度计，可用于获取图像输入组件在相互垂直三轴方向的运动加速度分量。

智能终端200的上述硬件之间通过通信电路耦接，可相互之间直接或间接地传递指令，驱动其它硬件进行工作。

前述第一实施例中对相应名词、句子含义的解释均可用于本实施例，在此不再赘述。

为了有效解决图像输入组件被无意识开启时，造成智能终端的电量损耗的问题。本发明第三实施例提供一种具有存储功能的装置，所述装置上存储有指令，所述指令被处理器执行时实现第一实施例中任意一项所述方法的步骤。

参阅图3，图3示出了本发明第三实施例提供的一种具有存储功能的装置300的结构，为了便于说明，图3仅示出了与本发明实施例相关的部分，图3示例的具有存储功能的装置300包括存储在其上的指令301。

可选的是，具有存储功能的装置是指存储数据的载体，例如软盘、光盘、DVD、机械硬盘、固态硬盘、闪存、U盘、CF卡、SD卡、MMC卡、SM卡、记忆棒(Memory Stick)、xD卡、基因硬盘以及用在各种终端、服务器和芯片及其中的存储介质等，在此不作具体限定。

可选的是，具有存储功能的装置300可以DNA硬盘。将指令301存储进每一个DNA片段的碱基中，此种存储方式具有保存时间长、不易丢失、容量大、兼容性好，读取成功率高等优点。

前述第一实施例和第二实施例中对相应名词、句子含义的解释均可用于本实施例，在此不再赘述。

在本发明所提供的几个实施方式中，应该理解到，所揭露的方法，终端和装置，可以通过其它的方式实现。例如，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，可以是电性，机械或其它的形式。

另外，在本发明各个实施方式中的实体部件，例如加速度计、陀螺仪可以物理上联系在一起，也可以是单独物理存在，而且该实体部件功能的实现既可以包括硬件，也可以包括软件。

需要说明的是，前述第二实施例中智能终端和第三实施例中具有存储功能的装置的内容及实施例的整体内容，由于与本发明第一实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本发明第一实施例相同，具体内容可参见本发明第一实施例中的叙述，不再赘述。

需要说明的是，本发明所有实施例中涉及“第一”、“第二”等词，例如预设的第一条件、预设的第二条件等在此仅为表述和指代的方便。

以上所述仅为结合具体的实施例对本发明原理及实施方式所作的进一步较详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明，只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本发明所属技术领域的普通技术人员而言，在不脱离本发明构思的前提下，凡是利用本发明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，都应当视为属于本发明的专利保护范围。

Claims (7)

1.一种关闭图像输入组件的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取所述图像输入组件的运动状态信息；

对所述运动状态信息进行分析处理，以判断所述图像输入组件是否处于无意识工作状态；其中，在所述图像输入组件的运动状态信息符合某种预定的条件时，所述图像输入组件无法拍摄到清晰可用的图像，此时所述图像输入组件即处于所述无意识工作状态；

若所述分析处理的结果满足预设的第一条件，则关闭所述图像输入组件；

所述获取所述图像输入组件的运动状态信息包括：

获取所述图像输入组件的运动速度和/或运动加速度；

所述对所述运动状态信息进行分析处理具体包括：对所述运动速度和/或所述运动加速度进行分析处理；

所述若所述分析处理的结果满足预设的第一条件，则关闭所述图像输入组件具体包括：若所述分析处理的结果为所述运动速度属于预设的第一阈值范围、所述运动加速度属于预设的第二阈值范围、所述运动速度随时间呈现的分布属于预设的第一分布范围和所述运动加速度随时间呈现的分布属于预设的第二分布范围四者中至少之一成立，则关闭所述图像输入组件；

在所述对所述运动状态信息进行分析处理之后包括：

若所述分析处理的结果满足预设的第一条件，则采集所述图像输入组件预览的图像并进行第一图像处理；

若所述第一图像处理的结果满足预设的第二条件，则关闭所述图像输入组件；

所述第一图像处理的结果满足预设的第二条件包括：所述第一图像处理的结果单张所述图像的均一性属于预设的第四阈值范围、采集到的至少两张所述图像的相似性属于预设的第五阈值范围和对应且属于不同帧所述图像分割而成的样本图像的像素值在预设的第六阈值范围内，所述样本图像由所述图像输入组件在预设时间内预览图像时采集到的所述图像通过分割得到四者中至少之一成立；

所述方法还包括：在得出所述图像处理的结果之后，对采集到的所述图像和经过所述图像处理得到的图像不进行保存。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述图像输入组件的运动速度包括：

获取所述图像输入组件的位置信息和所述位置信息对应的时刻；

分别执行：根据所述位置信息计算出运动距离和根据所述时刻计算出时间间隔，所述运动距离和所述时间间隔相对应；

根据所述运动距离和所述时间间隔，计算出所述图像输入组件的运动线速度；

和/或获取所述图像输入组件在相互垂直三轴方向的角速度分量；

根据所述在相互垂直三轴方向的角速度分量，计算出所述图像输入组件的运动角速度。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述图像输入组件的运动加速度包括：

获取所述图像输入组件在相互垂直三轴方向的运动加速度分量；

根据所述在相互垂直三轴方向的运动加速度分量，计算出所述图像输入组件的运动加速度。

4.如权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，在所述获取所述图像输入组件的运动状态信息之前包括：

采集所述图像输入组件预览的图像并进行第二图像处理；

若所述第二图像处理的结果满足预设的第三条件，则获取所述图像输入组件的运动状态信息。

5.如权利要求1、2、3任一项所述的方法，其特征在于，在所述对所述运动状态信息进行分析处理之后包括：

若所述分析处理的结果满足预设的第一条件，则弹出是否关闭图像输入组件的可视化选择界面；

若在预定时间内未接收到关于是否关闭图像输入组件的输入信息，则自动关闭所述图像输入组件。

6.一种智能终端，其特征在于，所述智能终端包括处理器、存储器和图像输入组件，所述存储器耦合所述处理器，且存储有指令，所述图像输入组件耦合所述处理器，所述处理器执行所述指令时实现权利要求1至5中任意一项所述方法的步骤。

7.一种具有存储功能的装置，其特征在于，所述装置上存储有指令，所述指令被处理器执行时实现权利要求1至5中任意一项所述方法的步骤。

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