CN108200261B - 一种移动智能终端流量监控处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种移动智能终端流量监控处理方法，通过建立针对合法用户的左手掌纹图像数据库和右手掌纹图像数据库，得到其合法用户的身份鉴别特征参数及劳动强度特征参数；计算各已启动软件所对应的数据流量消耗速度以及各已启动软件所对应的数据流量消耗权值，预测各已启动软件在运行过程中将要消耗的整体数据流量；通过记录用户针对各已启动软件的历史启动顺序，分别赋予各已启动软件对应的启动优先级级数；引入数据流量自适应酒精影响因子，通过移动智能终端根据用户所呼出口气中的酒精浓度情况计算该数据流量自适应酒精影响因子，避免合法用户在酒醉状态下利用软件消耗不必要的数据流量。

Description

一种移动智能终端流量监控处理方法

技术领域

本发明涉及移动智能终端领域，尤其涉及一种移动智能终端流量监控处理方法。

背景技术

随着智能手机、平板电脑等移动智能终端的普及，各种具有实际使用价值的应用软件，尤其是通过利用数据流量接入网络的生活软件，被大量的安装到移动智能终端上，极大地丰富了用户的日常生活、娱乐和办公需要。

然而，现有移动智能终端仍然存在一些不足之处：由于安装在移动智能终端上的大部分应用软件都需要借助于消耗智能终端的数据流量才能够正常运行，一旦没有数据流量，这些应用软件就形同虚设，没有任何实际意义；一旦用户启动这些应用软件，移动智能终端所具有的数据流量就会被大量的进行消耗，尤其是同时启动多个应用软件时，甚至有些应用软件还会隐蔽地更新数据，这无疑将使移动智能终端的用户支付额外的数据流量费用，严重损害用户的经济利益。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术提供一种移动智能终端流量监控处理方法。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种移动智能终端流量监控处理方法，其特征在于，包括如下步骤1至步骤14：

步骤1，移动智能终端在预设时间段内启动自检操作以检测当前处于开启状态的应用软件，建立已启动软件列表信息数据库；

其中，所述已启动软件列表信息数据库中包括了已启动软件的名称以及所述已启动软件的启动时间；其中，标记所述已启动软件列表信息数据库中的已启动软件的总个数为N，第i个已启动软件标记为Software_i，1≤i≤N；所述预设时间段标记为T；

步骤2，在移动智能终端内预先设置针对合法用户身体特征参数采集的身体特征参数采集周期，由移动智能终端在身体参数采集周期内采集其合法用户的左手掌纹图像及合法用户的右手掌纹图像，建立针对其合法用户的左手掌纹图像数据库和右手掌纹图像数据库；

其中，标记所述身体特征参数采集周期为T₁，标记所述移动智能终端的其合法用户的左手掌纹图像数据库为Hand_{User_Left}、其合法用户的右手掌纹图像数据库为Hand_{User_Right}；所述左手掌纹图像数据库Hand_{User_Left}内的左手掌纹图像个数为J，所述左手掌纹图像数据库Hand_{User_Left}内的第j个左手掌纹图像标记为

所述右手掌纹图像数据库Hand_{User_Right}内的右手掌纹图像个数为J，所述右手掌纹图像数据库Hand_{User_Right}内的第j个右手掌纹图像标记为

1≤j≤J；

在所述左手掌纹图像数据库Hand_{User_Left}内，左手掌纹图像

的长度值标记为

左手掌纹图像

的宽度值标记为

左手掌纹图像

的像素值为

在所述右手掌纹图像数据库Hand_{User_Right}内，右手掌纹图像

的长度值标记为

右手掌纹图像

的宽度值标记为

右手掌纹图像

的像素值为

步骤3，移动智能终端根据其合法用户的左手掌纹图像数据库以及右手掌纹图像数据库，提取得到其合法用户的身份鉴别特征参数以及劳动强度特征参数；

其中，标记所述合法用户的身份鉴别特征参数为α_User，标记所述合法用户的劳动强度特征参数为β_User：

步骤4，移动智能终端在所述预设时间段内实时检测各已启动软件的功耗情况，建立针对各已启动软件的功耗信息数据库，并计算各已启动软件对应的功耗指数；

其中，在所述预设时间段T内，标记已启动软件Software_i在预设时间段T内的时刻t_k的功耗为

t_k∈(0,T]，k∈[1,K]，K表示预设时间段T内所对应检测功耗情况的时刻总个数；标记已启动软件Software_i在预设时间段T内的功耗指数为

步骤5，移动智能终端记录各已启动软件在预设时间段内的启动次数以及各已启动软件在所述预设时间段内使用的数据流量，建立针对所述各已启动软件的数据流量使用数据库；

其中，标记已启动软件Software_i在所述预设时间段T内启动的次数为

标记已启动软件Software_i在预设时间段T内的时刻t_k使用的数据流量为

k∈[1,K]；标记已启动软件Software_i在预设时间段T内的流量消耗指数为

标记已启动软件Software_i在预设时间段T内的启动指数为

步骤6，移动智能终端根据各已启动软件在预设时间段内所使用的数据流量，计算得到所述各已启动软件对应的数据流量消耗速度以及各已启动软件所对应的数据流量消耗权值；

其中，标记已启动软件Software_i在预设时间段T内的数据流量消耗速度为

已启动软件Software_i在预设时间段T内的数据流量消耗权值为

步骤7，移动智能终端记录用户针对各已启动软件的历史启动顺序，得到各已启动软件对应的启动优先级级数，且构建针对所述各已启动软件的启动优先级列表，并得到各已启动软件对应的启动优先级级别指数；

其中，历史启动顺序越靠前的已启动软件所对应的启动优先级级数越高；标记已启动软件Software_i所对应的启动优先级级数为

所述已启动软件Software_i对应的启动优先级级别指数为

步骤8，移动智能终端在监测到有用户操作其已经安装的软件时，移动智能终端要求获取当前操作者的左手掌纹图像以及右手掌纹图像，并且在移动智能终端成功获取到当前操作者的左右手掌纹图像后，移动智能终端按照步骤3中的方法获取当前操作者的身份鉴别特征参数以及当前操作者的劳动强度特征参数；

移动智能终端未成功获取到当前操作者的左手掌纹图像以及右手掌纹图像时，移动智能终端强制关闭其所有的已安装软件，以拒绝当前操作者的任何操作；其中，标记当前操作者的身份鉴别特征参数为α_user，标记当前操作者的劳动强度特征参数为β_user；

步骤9，所述移动智能终端判断当前操作者的身份鉴别特征参数与其合法用户的身份鉴别特征参数之间的差值位于预设鉴别差值范围之内，且当前操作者的劳动强度特征参数与其合法用户的劳动强度特征参数之间的差值也位于预设劳动强度匹配差值范围之内时，移动智能终端转入执行步骤10；否则，移动智能终端强制关闭其所有的已安装软件，以拒绝当前操作者的任何操作；

步骤10，移动智能终端在出厂时预先、存储设置好基于普通用户口气中酒精浓度的数据流量自适应酒精影响因子模型，移动智能终端获取其当前操作者口气中的酒精浓度，获取得到针对当前操作者的数据流量自适应酒精影响因子；其中，标记所述数据流量自适应酒精影响因子为ζ_Beer：

其中，C_Beer表示移动智能终端的当前操作者口气中的酒精浓度；

步骤11，移动智能终端根据所述各已启动软件在所述预设时间段T内对应的功耗指数、流量消耗指数、数据流量消耗权值、启动指数、所得启动优先级级别指数、当前操作者的劳动强度参数以及所述合法用户的劳动强度参数，分别得到所述各已启动软件在预设时间段内的功耗流量融合值；

其中，标记已启动软件Software_i在预设时间段T内的功耗流量融合值为

β_user为所述移动智能终端的当前操作者的劳动强度特征参数；β_User为所述移动智能终端的合法用户的劳动强度特征参数；ζ_Beer为所述移动智能终端的当前操作者口气中的酒精浓度；

步骤12，预先设置针对所述已启动软件功耗流量融合值

的功耗流量监控阈值

移动智能终端判断已启动软件对应的功耗流量融合值超过该已启动软件对应的功耗流量监控阈值，即

时，移动智能终端提示用户关闭当前连接模式并自动切换至移动智能终端搜寻附近无线热点的工作模式；

步骤13，移动智能终端搜寻到无线热点且成功连接无线热点后，移动智能终端恢复各所述已启动软件的正常数据流量使用；移动智能终端判断存在有软件启动更新时，移动智能终端强制停止该软件启动更新，并发送更新提示通知给用户；

步骤14，移动智能终端在所述预设时间段内未检测到用户针对关闭数据流量的操作动作时，移动智能终端强制关闭当前各已启动软件的数据流量功能。

改进地，所述移动智能终端流量监控处理方法还包括如下步骤a1至步骤a3：

步骤a1，移动智能终端在所述预设时间段内对其屏幕亮度情况做出实时监控；

步骤a2，移动智能终端监控到其屏幕亮度为熄灭状态时，强制关闭移动智能终端的数据功能以及所述各已启动软件，同时记录移动智能终端当前的数据功能状态以及各已启动软件的名称；

步骤a3，移动智能终端监控到其屏幕亮度由熄灭状态再次恢复为点亮状态时，移动智能终端将其数据功能状态恢复至屏幕亮度熄灭前所对应的状态。

再改进，所述移动智能终端流量监控处理方法还包括：设置针对所述预设时间段的数据流量上限值，且当移动智能终端判断各已启动软件在该预设时间段内消耗的数据总流量超过对应的所述数据流量上限值时，移动智能终端发出数据流量超限的警示信息给当前用户。

进一步地，所述移动智能终端流量监控处理方法还包括：所述移动智能终端将各已启动软件在所述预设时间段内的流量消耗情况以曲线图形式展示的步骤。

进一步改进，在所述移动智能终端流量监控处理方法中，所述移动智能终端的用户预先设置打开数据流量功能启动时间段，当所述移动智能终端监控到任一软件未在所述数据流量功能启动时间段请求启动消耗数据流量时，所述移动智能终端强制关闭当前软件，并将所述当前软件加入到重点监控软件列表，以供用户随时了解各软件的状态情况。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

首先，本发明在对移动智能终端合法用户的身份辨识过程中，通过获取用户的左手掌纹以及右手掌纹所分别对应的手掌图像，建立针对合法用户的左手掌纹图像数据库和右手掌纹图像数据库，提取得到其合法用户的身份鉴别特征参数以及基于手茧的劳动强度特征参数，从而利用用户手掌的生物特点和手掌的手茧情况来识别用户的身份信息，达到允许合法用户操作移动智能终端，拒绝非合法用户操作移动智能终端的效果；

其次，通过计算移动智能终端中各已启动软件所对应的数据流量消耗速度，方便移动智能终端预测各已启动软件在运行过程中将要消耗的整体数据流量，以便于调整、限制该移动智能终端的数据流量消耗值；通过计算各已启动软件所对应的数据流量消耗权值，有利于移动智能终端分配合理的数据流量给各已启动软件；

再次，通过记录用户针对各已启动软件的历史启动顺序，可以令移动智能终端能够获知用户启动各软件的使用习惯规律，并分别赋予各已启动软件对应的启动优先级级数，便于各软件能够按照用户的习惯及时有序地进行启动，提高用户使用该移动智能终端时的顺畅操作需要；

最后，本发明还引入数据流量自适应酒精影响因子，以由移动智能终端根据合法用户所呼出口气中的酒精浓度情况来计算该数据流量自适应酒精影响因子，方便移动智能终端智能化的自动判断该合法用户是否属于酒后使用消耗数据流量的软件，由此便于移动智能终端根据该合法用户当前是否属于饮酒来决定对各已启动软件的调整，进一步避免合法用户在酒醉状态下利用软件消耗不必要的数据流量。

附图说明

图1为发明实施例中移动智能终端流量监控处理方法的流程示意图。

具体实施方式

以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。

如图1所示，本实施例中移动智能终端流量监控处理方法，包括如下步骤1至步骤14：

步骤1，移动智能终端在预设时间段内启动自检操作以检测当前处于开启状态的应用软件，建立已启动软件列表信息数据库；

具体地，已启动软件列表信息数据库中包括了已启动软件的名称以及已启动软件的启动时间；已启动软件名称与该软件的启动时间一一对应；其中，已启动软件列表信息数据库中的已启动软件的总个数标记为N，第i个已启动软件标记为Software_i，1≤i≤N；预设时间段标记为T，此处所说的预设时间段可以根据实际需要进行设置，例如，本实施例中设置该预设时间段T为5秒，以不会影响用户在操作该移动智能终端时针对终端反应时间的要求；

步骤2，在移动智能终端内预先设置针对合法用户身体特征参数采集的身体特征参数采集周期，由移动智能终端在身体参数采集周期内采集其合法用户的左手掌纹图像及合法用户的右手掌纹图像，建立针对其合法用户的左手掌纹图像数据库和右手掌纹图像数据库；

其中，身体特征参数采集周期标记为T₁，例如，该身体特征参数采集周期T₁为4秒；移动智能终端的合法用户的左手掌纹图像数据库标记为Hand_{User_Left}、移动智能终端的合法用户的右手掌纹图像数据库标记为Hand_{User_Right}；

具体地，左手掌纹图像数据库Hand_{User_Left}内的左手掌纹图像个数为J，左手掌纹图像数据库Hand_{User_Left}内的第j个左手掌纹图像标记为

左手掌纹图像中包括有左手掌纹的纹理；

右手掌纹图像数据库Hand_{User_Right}内的右手掌纹图像个数为J，右手掌纹图像数据库Hand_{User_Right}内的第j个右手掌纹图像标记为

1≤j≤J；右手掌纹图像中包括有右手掌纹的纹理；

在左手掌纹图像数据库Hand_{User_Left}内，左手掌纹图像

的长度值标记为

左手掌纹图像

的宽度值标记为

左手掌纹图像

的像素值为

在右手掌纹图像数据库Hand_{User_Right}内，右手掌纹图像

的长度值标记为

右手掌纹图像

的宽度值标记为

右手掌纹图像

的像素值为

步骤3，移动智能终端根据其合法用户的左手掌纹图像数据库以及右手掌纹图像数据库，提取得到其合法用户的身份鉴别特征参数以及劳动强度特征参数；其中，合法用户的身份鉴别特征参数标记为α_User，合法用户的劳动强度特征参数标记为β_User：

身份鉴别特征参数是基于用户的左手掌纹图像数据库以及右手掌纹图像数据库中所存储的手掌图像长度、手掌图像宽度以及手掌图像像素值融合得到，从而能够更为准确地体现出用户手掌的生物特点，这样具有更好的个体特征识别性能；

由于不同用户所从事行业的不同，使得不同用户所承担的劳动强度不同，这样，就使得每个用户的掌纹又具有了表征劳动强度的标识，例如，手掌的老茧程度；众所周知，从事体力劳动的用户由于很多时候需要利用双手搬动物品或者握持工具，这将使得这类用户手掌上磨出不同程度的手茧，而从事脑力劳动的用户相对来说就没有手茧或者手茧不是那么明显，因此可以利用手掌的手茧来表征用户的劳动强度，进而识别用户的身份信息；

步骤4，移动智能终端在预设时间段内实时检测各已启动软件的功耗情况，建立针对各已启动软件的功耗信息数据库，并计算各已启动软件对应的功耗指数；

其中，在预设时间段T内，已启动软件Software_i在预设时间段T内的时刻t_k的功耗标记为

t_k∈(0,T]，k∈[1,K]，K表示在预设时间段T内所对应检测功耗情况的时刻总个数；

已启动软件Software_i在该预设时间段T内的功耗指数标记为

N表示已启动软件列表信息数据库中的已启动软件的总个数；针对该步骤4，也就是说，在该预设时间段T内，移动智能终端针对一个已启动软件Software_i需要采集K个功耗数据，从而方便建立针对该已启动软件Software_i的功耗信息数据库以及对应计算其功耗指数；

步骤5，移动智能终端记录各已启动软件在预设时间段内的启动次数以及各已启动软件在预设时间段内使用的数据流量，建立针对各已启动软件的数据流量使用数据库；

其中，已启动软件Software_i在预设时间段T内启动的次数标记为

已启动软件Software_i在预设时间段T内的时刻t_k使用的数据流量标记为

k∈[1,K]；已启动软件Software_i在预设时间段T内的流量消耗指数标记为

已启动软件Software_i在预设时间段T内的启动指数标记为

步骤6，移动智能终端根据各已启动软件在预设时间段T内所使用的数据流量，计算得到各已启动软件对应的数据流量消耗速度以及各已启动软件所对应的数据流量消耗权值；其中，已启动软件Software_i在预设时间段T内的数据流量消耗速度标记为

已启动软件Software_i在预设时间段T内的数据流量消耗权值为

在该步骤6中，本发明通过计算各已启动软件对应的数据流量消耗速度，可以方便移动智能终端预测各已启动软件在运行过程中将要消耗的整体数据流量，以便于调整、限制该移动智能终端的数据流量消耗值；通过计算各已启动软件所对应的数据流量消耗权值，有利于移动智能终端分配合理的数据流量给各已启动软件；

步骤7，移动智能终端记录用户针对各已启动软件的历史启动顺序，得到各已启动软件对应的启动优先级级数，且构建针对各已启动软件的启动优先级列表，并得到各已启动软件对应的启动优先级级别指数；

其中，历史启动顺序越靠前的已启动软件所对应的启动优先级级数越高；标记已启动软件Software_i所对应的启动优先级级数为

已启动软件Software_i对应的启动优先级级别指数为

通过记录用户针对各已启动软件的历史启动顺序，可以令移动智能终端能够获知用户启动各软件的使用习惯规律，即如果移动智能终端通过该历史启动顺序获知某一个软件甲经常被用户首先启动，那么移动智能终端就赋予该软件具有最高的优先级级数；对应地如果移动智能终端通过该历史启动顺序获知，用户在启动软件甲后就会接着启动软件乙，从而移动智能终端就该软件乙一个优先级级数，软件乙的优先级级数仅次于软件甲的优先级级数；

步骤8，移动智能终端在监测到有用户操作其已经安装的软件时，移动智能终端要求获取当前操作者的左手掌纹图像以及右手掌纹图像，以识别当前操作者的身份是否合法，并且在移动智能终端成功获取到当前操作者的左右手掌纹图像后，移动智能终端按照步骤3中的方法获取当前操作者的身份鉴别特征参数以及当前操作者的劳动强度特征参数；

移动智能终端未成功获取到当前操作者的左手掌纹图像以及右手掌纹图像时，说明此时存在针对该移动智能终端的异常风险操作，那么移动智能终端强制关闭其所有的已安装软件，以拒绝当前操作者的任何操作；其中，当前操作者的身份鉴别特征参数标记为α_user，当前操作者的劳动强度特征参数标记为β_user；

也就是说，针对当前操作者的身份鉴别特征参数的获取与步骤3中针对合法用户的身份鉴别特征参数的获取方法一样；对应地，针对当前操作者的劳动强度特征参数的获取与步骤3中针对合法用户的劳动强度特征参数的获取方法也一样，只需要将原有针对合法用户的参数对应地替换为当前操作者的参数即可；

步骤9，移动智能终端判断当前操作者的身份鉴别特征参数与其合法用户的身份鉴别特征参数之间的差值位于预设鉴别差值范围之内，且当前操作者的劳动强度特征参数与其合法用户的劳动强度特征参数之间的差值也位于预设劳动强度匹配差值范围之内时，表明当前操作者确实为该移动智能终端的合法用户，那么移动智能终端转入执行步骤10；否则，表明当前操作者不是该移动智能终端的合法用户，移动智能终端存在被异常操作风险，移动智能终端强制关闭其所有的已安装软件，以拒绝当前操作者的任何操作；

步骤10，移动智能终端在出厂时预先、存储设置好基于普通用户口气中酒精浓度的数据流量自适应酒精影响因子模型，移动智能终端获取其当前操作者口气中的酒精浓度，获取得到针对当前操作者的数据流量自适应酒精影响因子；其中，数据流量自适应酒精影响因子标记为ζ_Beer：

其中，C_Beer表示移动智能终端的当前操作者口气中的酒精浓度；

需要特别说明的是，此处通过引入数据流量自适应酒精影响因子，以通过移动智能终端根据用户所呼出口气中的酒精浓度情况来计算该数据流量自适应酒精影响因子，方便移动智能终端智能化的自动判断该合法用户是否属于酒后使用消耗数据流量的软件，由此便于移动智能终端根据该合法用户当前是否属于饮酒来决定对各已启动软件的调整；

例如，如果移动智能终端所得到当前操作者口气中的酒精浓度较大时，表明此种情况下的当前操作者非常容易无意识地消耗大量数据流量，从而造成用户需要支付高昂的数据流量费用，那么移动智能终端就可以在判断当前操作者为大量饮酒，关闭当前消耗数据流量的软件或者设置针对数据流量消耗的最大值，避免该移动智能终端中的软件给用户造成额外的数据流量费用；

步骤11，移动智能终端根据各已启动软件在预设时间段T内对应的功耗指数、流量消耗指数、数据流量消耗权值、启动指数、所得启动优先级级别指数、当前操作者的劳动强度参数以及合法用户的劳动强度参数，分别得到各已启动软件在预设时间段内的功耗流量融合值；

其中，已启动软件Software_i在预设时间段T内的功耗流量融合值标记为

β_user为移动智能终端的当前操作者的劳动强度特征参数；β_User为移动智能终端的合法用户的劳动强度特征参数；ζ_Beer为移动智能终端的当前操作者口气中的酒精浓度；

步骤12，预先设置针对已启动软件功耗流量融合值

的功耗流量监控阈值

移动智能终端判断已启动软件对应的功耗流量融合值超过该已启动软件对应的功耗流量监控阈值，即

时，移动智能终端提示用户关闭当前连接模式并自动切换至移动智能终端搜寻附近无线热点的工作模式，从而可以通过移动智能终端连接到附近的无线热点后来节约该移动智能终端的流量消耗；

步骤13，移动智能终端搜寻到无线热点且成功连接无线热点后，移动智能终端恢复各已启动软件的正常数据流量使用；

移动智能终端判断存在有软件启动更新时，移动智能终端强制停止该软件启动更新，并发送更新提示通知给用户，以便于用户根据需要决定是否启动该软件的更新操作，实现针对移动智能终端软件更新时的智能监控；

步骤14，移动智能终端在预设时间段T内未检测到用户针对关闭数据流量的操作动作时，移动智能终端强制关闭当前各已启动软件的数据流量功能。

当然，为了减降低移动智能终端的功耗，并且保证移动智能终端已经开启软件的正常运行，本实施例中的移动智能终端流程监控处理方法采取如下步骤a1至步骤a3：

步骤a1，移动智能终端在预设时间段内对其屏幕亮度情况做出实时监控；

步骤a2，移动智能终端监控到其屏幕亮度为熄灭状态时，说明用户暂时不对该移动智能终端进行操作，由此强制关闭移动智能终端的数据功能以及各已启动软件，降低因软件运行造成的功耗，同时记录移动智能终端当前的数据功能状态以及各已启动软件的名称，以供用户下次操作该移动智能终端时再次调用此时记录的这些已启动软件，并恢复对应的软件至对应的数据功能状态；

步骤a3，移动智能终端监控到其屏幕亮度由熄灭状态再次恢复为点亮状态时，说明用户当前在对移动智能终端做操作处理，此时移动智能终端将其数据功能状态恢复至屏幕亮度熄灭前所对应的状态，从而保证不会影响用户在原来基础上继续操作移动智能终端，实现了用户操作移动智能终端上应用软件的操作连续性。

当然，在本实施例的移动智能终端流量监控处理方法中，通过针对预设时间段的数据流量设置上限值，并且当移动智能终端判断各已启动软件在该预设时间段T内消耗的数据总流量超过对应的数据流量上限值时，移动智能终端发出数据流量超限的警示信息给当前用户，以供用户决定是否继续通过消耗流量来执行对应的已启动软件。

本实施例也可以通过由移动智能终端将各已启动软件在预设时间段T内的流量消耗情况以曲线图形式展示，方便用户直观地了解各已启动软件所对应的流量消耗情况。

另外，移动智能终端的用户还可以预先设置打开数据流量功能启动时间段，当移动智能终端监控到任一软件未在该数据流量功能启动时间段请求启动消耗数据流量时，移动智能终端就强制关闭当前软件，并将当前软件加入到重点监控软件列表，以供用户随时了解各软件的状态情况。

尽管以上详细地描述了本发明的优选实施例，但是应该清楚地理解，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种移动智能终端流量监控处理方法，其特征在于，包括如下步骤1至步骤14：

步骤1，移动智能终端在预设时间段内启动自检操作以检测当前处于开启状态的应用软件，建立已启动软件列表信息数据库；

其中，所述已启动软件列表信息数据库中包括了已启动软件的名称以及所述已启动软件的启动时间；其中，标记所述已启动软件列表信息数据库中的已启动软件的总个数为N，第i个已启动软件标记为Software_i，1≤i≤N；所述预设时间段标记为T；

步骤2，在移动智能终端内预先设置针对合法用户身体特征参数采集的身体特征参数采集周期，由移动智能终端在身体参数采集周期内采集其合法用户的左手掌纹图像及合法用户的右手掌纹图像，建立针对其合法用户的左手掌纹图像数据库和右手掌纹图像数据库；

其中，标记所述身体特征参数采集周期为T₁，标记所述移动智能终端的其合法用户的左手掌纹图像数据库为Hand_{User_Left}、其合法用户的右手掌纹图像数据库为Hand_{User_Right}；所述左手掌纹图像数据库Hand_{User_Left}内的左手掌纹图像个数为J，所述左手掌纹图像数据库Hand_{User_Left}内的第j个左手掌纹图像标记为

所述右手掌纹图像数据库Hand_{User_Right}内的右手掌纹图像个数为J，所述右手掌纹图像数据库Hand_{User_Right}内的第j个右手掌纹图像标记为

1≤j≤J；

在所述左手掌纹图像数据库Hand_{User_Left}内，左手掌纹图像

的长度值标记为

左手掌纹图像

的宽度值标记为

左手掌纹图像

的像素值为

在所述右手掌纹图像数据库Hand_{User_Right}内，右手掌纹图像

的长度值标记为

右手掌纹图像

的宽度值标记为

右手掌纹图像

的像素值为

步骤3，移动智能终端根据其合法用户的左手掌纹图像数据库以及右手掌纹图像数据库，提取得到其合法用户的身份鉴别特征参数以及劳动强度特征参数；

其中，标记所述合法用户的身份鉴别特征参数为α_User，标记所述合法用户的劳动强度特征参数为β_User：

步骤4，移动智能终端在所述预设时间段内实时检测各已启动软件的功耗情况，建立针对各已启动软件的功耗信息数据库，并计算各已启动软件对应的功耗指数；

其中，在所述预设时间段T内，标记已启动软件Software_i在预设时间段T内的时刻t_k的功耗为

t_k∈(0,T]，k∈[1,K]，K表示预设时间段T内所对应检测功耗情况的时刻总个数；标记已启动软件Software_i在预设时间段T内的功耗指数为

步骤5，移动智能终端记录各已启动软件在预设时间段内的启动次数以及各已启动软件在所述预设时间段内使用的数据流量，建立针对所述各已启动软件的数据流量使用数据库；

其中，标记已启动软件Software_i在所述预设时间段T内启动的次数为

标记已启动软件Software_i在预设时间段T内的时刻t_k使用的数据流量为

k∈[1,K]；标记已启动软件Software_i在预设时间段T内的流量消耗指数为

标记已启动软件Software_i在预设时间段T内的启动指数为

步骤6，移动智能终端根据各已启动软件在预设时间段内所使用的数据流量，计算得到所述各已启动软件对应的数据流量消耗速度以及各已启动软件所对应的数据流量消耗权值；

其中，标记已启动软件Software_i在预设时间段T内的数据流量消耗速度为

已启动软件Software_i在预设时间段T内的数据流量消耗权值为

步骤7，移动智能终端记录用户针对各已启动软件的历史启动顺序，得到各已启动软件对应的启动优先级级数，且构建针对所述各已启动软件的启动优先级列表，并得到各已启动软件对应的启动优先级级别指数；

其中，历史启动顺序越靠前的已启动软件所对应的启动优先级级数越高；标记已启动软件Software_i所对应的启动优先级级数为

所述已启动软件Software_i对应的启动优先级级别指数为

步骤8，移动智能终端在监测到有用户操作其已经安装的软件时，移动智能终端要求获取当前操作者的左手掌纹图像以及右手掌纹图像，并且在移动智能终端成功获取到当前操作者的左右手掌纹图像后，移动智能终端按照步骤3中的方法获取当前操作者的身份鉴别特征参数以及当前操作者的劳动强度特征参数；

移动智能终端未成功获取到当前操作者的左手掌纹图像以及右手掌纹图像时，移动智能终端强制关闭其所有的已安装软件，以拒绝当前操作者的任何操作；其中，标记当前操作者的身份鉴别特征参数为α_user，标记当前操作者的劳动强度特征参数为β_user；

步骤9，所述移动智能终端判断当前操作者的身份鉴别特征参数与其合法用户的身份鉴别特征参数之间的差值位于预设鉴别差值范围之内，且当前操作者的劳动强度特征参数与其合法用户的劳动强度特征参数之间的差值也位于预设劳动强度匹配差值范围之内时，移动智能终端转入执行步骤10；否则，移动智能终端强制关闭其所有的已安装软件，以拒绝当前操作者的任何操作；

步骤10，移动智能终端在出厂时预先、存储设置好基于普通用户口气中酒精浓度的数据流量自适应酒精影响因子模型，移动智能终端获取其当前操作者口气中的酒精浓度，获取得到针对当前操作者的数据流量自适应酒精影响因子；其中，标记所述数据流量自适应酒精影响因子为ζ_Beer：

其中，C_Beer表示移动智能终端的当前操作者口气中的酒精浓度；

步骤11，移动智能终端根据所述各已启动软件在所述预设时间段T内对应的功耗指数、流量消耗指数、数据流量消耗权值、启动指数、所得启动优先级级别指数、当前操作者的劳动强度参数以及所述合法用户的劳动强度参数，分别得到所述各已启动软件在预设时间段内的功耗流量融合值；

其中，标记已启动软件Software_i在预设时间段T内的功耗流量融合值为

β_user为所述移动智能终端的当前操作者的劳动强度特征参数；β_User为所述移动智能终端的合法用户的劳动强度特征参数；ζ_Beer为所述移动智能终端的当前操作者口气中的酒精浓度；

步骤12，预先设置针对所述已启动软件功耗流量融合值

的功耗流量监控阈值

移动智能终端判断已启动软件对应的功耗流量融合值超过该已启动软件对应的功耗流量监控阈值，即

时，移动智能终端提示用户关闭当前连接模式并自动切换至移动智能终端搜寻附近无线热点的工作模式；

步骤13，移动智能终端搜寻到无线热点且成功连接无线热点后，移动智能终端恢复各所述已启动软件的正常数据流量使用；移动智能终端判断存在有软件启动更新时，移动智能终端强制停止该软件启动更新，并发送更新提示通知给用户；

步骤14，移动智能终端在所述预设时间段内未检测到用户针对关闭数据流量的操作动作时，移动智能终端强制关闭当前各已启动软件的数据流量功能。

2.根据权利要求1所述的移动智能终端流量监控处理方法，其特征在于，还包括如下步骤a1至步骤a3：

步骤a1，移动智能终端在所述预设时间段内对其屏幕亮度情况做出实时监控；

步骤a2，移动智能终端监控到其屏幕亮度为熄灭状态时，强制关闭移动智能终端的数据功能以及所述各已启动软件，同时记录移动智能终端当前的数据功能状态以及各已启动软件的名称；

步骤a3，移动智能终端监控到其屏幕亮度由熄灭状态再次恢复为点亮状态时，移动智能终端将其数据功能状态恢复至屏幕亮度熄灭前所对应的状态。

3.根据权利要求1所述的移动智能终端流量监控处理方法，其特征在于，还包括：设置针对所述预设时间段的数据流量上限值，且当移动智能终端判断各已启动软件在该预设时间段内消耗的数据总流量超过对应的所述数据流量上限值时，移动智能终端发出数据流量超限的警示信息给当前用户。

4.根据权利要求3所述的移动智能终端流量监控处理方法，其特征在于，还包括：所述移动智能终端将各已启动软件在所述预设时间段内的流量消耗情况以曲线图形式展示的步骤。

5.根据权利要求4所述的移动智能终端流量监控处理方法，其特征在于，所述移动智能终端的用户预先设置打开数据流量功能启动时间段，当所述移动智能终端监控到任一软件未在所述数据流量功能启动时间段请求启动消耗数据流量时，所述移动智能终端强制关闭当前软件，并将所述当前软件加入到重点监控软件列表，以供用户随时了解各软件的状态情况。

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