CN109085967A - 一种应用程序功能的调用方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种应用程序功能的调用方法，所述方法包括：获取终端设备在当前时间点之前预定时间段内的运动轨迹特征；基于所述运动轨迹特征和预设的运动轨迹模型库，预测与所述运动轨迹相匹配的应用程序功能，所述预设的运动轨迹模型库中包含运动轨迹与应用程序功能的对应关系；调用所述相匹配的应用程序功能。

Description

一种应用程序功能的调用方法、装置及电子设备

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种应用程序功能的调用方法、装置及电子设备。

背景技术

随着智能移动终端的快速发展，大多数人都能够享受到智能移动终端为人们提供的便利性，人们能够用智能移动终端进行通话、消息往来、购物等等。

然而，现实生活中还存在一些人不能及时跟上智能移动终端的发展脚步，很多功能都不能快速学会并使用，需要通过专业人士等其他人的帮助才能学会这些操作。比如对于一些年龄较大的用户而言，这些用户群中有些用户视力和听力都不是很好，甚至并不识字，智能移动终端中的各类应用对于这些用户则形同虚设，智能移动终端在这些用户群体中则很难快速普及。

因此，急需一种解决方案来为这些用户提供便利，以普及智能移动终端以及智能移动终端中应用程序。

发明内容

本申请实施例提供了一种应用程序功能的调用方法、装置及电子设备，以解决现有技术中智能移动终端及其应用程序不能被特殊用户群体接受并使用的问题。

为解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：

第一方面，提出了一种应用程序功能的调用方法，包括：

获取终端设备在当前时间点之前预定时间段内的运动轨迹特征；

基于所述运动轨迹特征和预设的运动轨迹模型库，预测与所述运动轨迹相匹配的应用程序功能，所述预设的运动轨迹模型库中包含运动轨迹特征与应用程序功能的对应关系；

调用所述相匹配的应用程序功能。

第二方面，提出了一种应用程序功能的调用装置，包括：

获取单元，获取终端设备在当前时间点之前预定时间段内的运动轨迹特征；

预测单元，基于所述运动轨迹特征和预设的运动轨迹模型库，预测与所述运动轨迹相匹配的应用程序功能，所述预设的运动轨迹模型库中包含运动轨迹特征与应用程序功能的对应关系；

调用单元，调用所述相匹配的应用程序功能。

第三方面，提出了一种电子设备，该电子设备包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：

获取终端设备在当前时间点之前预定时间段内的运动轨迹特征；

基于所述运动轨迹特征和预设的运动轨迹模型库，预测与所述运动轨迹相匹配的应用程序功能，所述预设的运动轨迹模型库中包含运动轨迹特征与应用程序功能的对应关系；

调用所述相匹配的应用程序功能。

第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行以下操作：

获取终端设备在当前时间点之前预定时间段内的运动轨迹特征；

基于所述运动轨迹特征和预设的运动轨迹模型库，预测与所述运动轨迹相匹配的应用程序功能，所述预设的运动轨迹模型库中包含运动轨迹特征与应用程序功能的对应关系；

调用所述相匹配的应用程序功能。

本申请实施例采用上述技术方案至少可以达到下述技术效果：

由于能够获取终端设备在当前时间点之前的预定时间段内的运动轨迹特征，并基于该运动轨迹特征和预设的运动轨迹模型库，预测与该运动轨迹相匹配的应用程序功能，最后便可以调用相匹配的应用程序功能，这样用户在启动终端设备中的某个应用程序功能时，可以手持终端设备使得终端设备产生与某个应用程序功能对应的运动轨迹，便可以调用该应用程序功能，为一些年龄较大或者不识字的用户群体使用智能移动终端及其应用程序功能提供了极大地便利。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本说明书一个实施例提供的一种应用程序功能的调用方法的实现流程示意图；

图2为本说明书一个实施例提供的应用程序功能的调用方法应用在一种实际场景中的流程示意图；

图3为本说明书一个实施例提供的一种应用程序功能的调用装置的结构示意图；

图4为本说明书一个实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。

为解决现有技术中智能移动终端及其应用程序不能被特殊用户群体接受并使用的问题，本说明书实施例提供一种应用程序功能的调用方法。本说明书实施例提供的应用程序功能的调用方法的执行主体可以但不限于手机、平板电脑、个人电脑等能够被配置为执行本发明实施例提供的该方法终端中的至少一种。

为便于描述，下文以该方法的执行主体为能够执行该方法的终端设备为例，对该方法的实施方式进行介绍。可以理解，该方法的执行主体为终端设备只是一种示例性的说明，并不应理解为对该方法的限定。

具体地，本说明书一个或多个实施例提供的一种应用程序功能的调用方法的实现流程示意图如图1所示，包括：

步骤110，获取终端设备在当前时间点之前预定时间段内的运动轨迹特征。

应理解，在本说明书一个或多个实施例中，运动轨迹特征可以是基于运动轨迹数据提取出来的，而运动轨迹数据可以包括多种轨迹数据，例如，高度变化轨迹数据、角度变化轨迹数据、以及加速度变化数据，地理位置变化轨迹数据，等等，本说明书一个或多个实施例的方案可适用于各种运动轨迹数据，并能够基于这些运动轨迹数据提取出运动轨迹特征，本说明书一个或多个实施例对此不作限定。

可选地，在一种具体的实现方式中，获取终端设备在当前时间点之前的预定时间内的运动轨迹特征的步骤可以包括：首先，获取终端设备在当前时间点之前预定时间段内的传感器数据；然后，基于传感器数据，确定终端设备的运动轨迹特征。该预定时间段可以是当前时间点之前的一小段时间，比如可以是几秒钟的时间。

应理解，上述这些运动轨迹数据可以以传感器数据的形式获取到，比如可以通过内置在终端设备四个顶点上的四角传感器、或者三轴陀螺仪或者三轴加速器来获取用于表征终端设备的运动轨迹的传感器数据。

进一步地，获取终端设备在当前时间点之前预定时间段内的传感器数据，可以通过多种方式实现。

可选地，可以通过四角传感器获取终端设备在当前时间点之前的预定时间段内的高度变化轨迹数据和角度变化轨迹数据，其中，该四角传感器为位于终端设备的四个顶点上的传感器。

应理解，终端设备可以通过在四个顶点上设置传感器，比如高度传感器、陀螺仪等传感器，并通过获取四角传感器的运动轨迹数据来构建出终端设备的运动轨迹，具体来说，在通过四角传感器获取终端设备在当前时间点之间的预设时间段内的高度变化轨迹数据和角度变化轨迹数据之后，可以通过OpenCV分析终端设备的移动，确定出终端设备最后停留位置的偏移量，即水平偏移角度、垂直偏移角度以及高度偏移量等用于衡量运动轨迹的数据。

或者，可选地，也可以通过三轴陀螺仪和三轴加速器获取终端设备在当前时间点之前的预定时间段内角度变化轨迹数据和加速度变化数据。

应理解，三轴陀螺仪可分别感应终端设备的左右倾斜角度(Roll)、前后倾斜角度(Pitch)和左右摇摆角度(Yaw)的全方位动态信息；三轴加速器可感应终端设备在立体空间三个方向(x轴、y轴、z轴)以及前后、左右、上下三个方向上的加速。三轴陀螺仪是检测角度旋转和平衡的，其测量的数据可称为陀螺仪数据，三轴加速器是检测横向加速的，其测量的数据可称为加速度传感器数据。

步骤120，基于运动轨迹特征和预设的运动轨迹模型库，预测与运动轨迹相匹配的应用程序功能，预设的运动轨迹模型库中包含运动轨迹特征与应用程序功能的对应关系。

可选地，预设的运动轨迹模型库可以基于历史运动轨迹数据(过去一段时间内的运动轨迹数据)训练得到，本申请实施例对此不作限制。

可选地，上述预设的运动轨迹模型库可以基于历史运动轨迹特征、以及与历史运动轨迹特征对应打开的应用程序功能训练得到。例如，首先，可以获取多个终端设备的历史运动轨迹特征、以及与历史运动轨迹特征对应的应用程序功能；然后，基于历史运动轨迹特征、以及与历史运动轨迹特征对应的应用程序功能，训练得到预设的运动轨迹模型库，等等。

下面结合具体例子进行说明。

例如，在获取历史运动轨迹特征、以及与历史运动轨迹特征对应的应用程序功能时，可以获取多个终端设备在过去一个月或者一个星期时间段内的历史运动轨迹数据、以及与这些运动轨迹数据对应的应用程序功能。

以接听电话为例，可以获取过去一段时间段内，多个用户从终端设备出现来电显示到用户接听电话这段过程中的终端设备的运动轨迹数据；然后基于这段运动轨迹数据，提取出运动轨迹特征，比如可以提取出用户将终端设备放到耳边接听电话时的高度、偏移角度等运动轨迹特征数据；接着基于这些运动轨迹特征数据，训练得到对应于用户接听电话这一调用通话应用程序中的接听功能的运动轨迹模型。

依此类推，也可以获取多个用户调用其他应用程序功能(比如锁屏、解锁)时的运动轨迹数据，并基于这些运动轨迹数据，训练得到对应的运动轨迹模型，最终可以得到预设的运动轨迹模型库。

可选地，预设的运动轨迹模型库也可以基于用户预先录入的运动轨迹数据训练得到。

可选地，上述预设的运动轨迹模型库也可以基于用户预先设置的运动轨迹特征、以及与用户预先设置的运动轨迹特征对应打开的应用程序功能训练得到；其中，用户预先设置的运动轨迹特征为基于用户预先设置的运动轨迹确定的。例如，首先，可以获取用户预先设置的终端设备的运动轨迹与应用程序功能的对应关系；然后，确定用户预先设置的终端设备的运动轨迹特征、以及用户预先设置的终端设备的运动轨迹特征与应用程序功能的对应关系；最后，基于用户预先设置的终端设备的运动轨迹特征、以及用户预先设置的终端设备的运动轨迹特征与应用程序功能的对应关系，训练得到预设的运动轨迹模型库，等等。

下面结合具体例子进行说明。

以拍摄照片为例，用户可以针对某个应用程序功能，提前录入一种特定的运动轨迹。在检测到该运动轨迹时，便可以调用终端设备的拍照功能，以避免用户还要对终端设备进行解锁并查找拍照应用程序的图标并打开该图标调用拍照功能，等一系列繁琐的操作。

在进行训练时，首先，可以获取用户预先设置的用于调用拍照功能的终端设备的运动轨迹，为了提高之后通过该运动轨迹调用拍照功能的准确度，用户可以多次录入(比如通过三次录入)该运动轨迹；

然后，可以确定多次录入(比如这三次录入)的运动轨迹特征；

最后，基于用户多次录入(比如这三次录入)的运动轨迹特征，训练得到对应于调用拍照功能的运动轨迹模型。

应理解，对应于调用其他应用程序功能的运动轨迹特征也可以通过这种方式来获取，并训练得到对应的运动轨迹模型。

下面结合图2中具体实施流程示意图，来对本说明书一个或多个实施例提供的设置调用应用程序功能的运动轨迹特征的过程进行说明。如图2所示，假设终端设备为用户提供了设置调用应用程序功能的运动轨迹特征的入口，且该设置入口可以从终端设备中的常用操作设置中进入，具体设置过程可以包括下述主要步骤：

步骤210，进入常用操作设置；

其中，该常用操作设置为终端设备中设置调用应用程序功能的运动轨迹特征的入口，当用户进入常用操作设置后，可以为用户展示终端设备中的所有应用程序以及各个应用程序中的具体功能选项。

步骤220，选定应用程序；

用户在步骤210中展示的应用程序以及各个应用程序中的具体功能选项的基础上，可以选择一个应用程序，进一步地还可以细化到选择一个应用程序功能。比如可以选择通话应用中的接听电话功能，或者相机应用中的拍照功能，或者还可以是录音应用中的录音功能，等等。

步骤230，多次录入动作；

在步骤220中确定了用户选定的应用程序或者某个应用程序功能之后，便可以多次录入用户使用该应用程序或者应用程序功能时，手持终端设备的动作。可以理解，用户多次录入的动作，既可以是用户的习惯动作，也可以是用户设定的动作。

步骤240，捕获终端设备的运动轨迹；

在步骤230中用户多次录入动作时，可以通过内置在终端设备中的四角传感器或者三轴陀螺仪或者三轴加速器来获取用于表征终端设备的运动轨迹的传感器数据，然后基于获取的传感器数据来合成终端设备的运动轨迹。

步骤250，计算偏移角度；

在步骤240中捕获了用于表征终端设备的运动轨迹的传感器数据之后，可以通过OpenCV分析终端设备的移动，确定出终端设备最后停留位置的偏移量，即水平偏移角度、垂直偏移角度以及高度偏移量等用于衡量运动轨迹的数据。

步骤260，提取运动轨迹特征；

基于步骤250确定出的终端设备的运动轨迹的偏移角度，确定出终端设备的运动轨迹特征，比如可以以终端设备最后停留位置的偏移量作为终端设备的运动轨迹特征。

步骤270，完成设置。

基于步骤260提取的终端设备的运动轨迹特征，可以完成调用应用程序功能的运动轨迹特征的设置。

当然，应理解，为了提高预测相匹配的应用程序功能的准确度，上述预设的运动轨迹模型库还可以增加应用程序的运动状态这样一个输入特征，也就是说，所述预设的运动轨迹模型库中可以包括运动轨迹、应用程序的运行状态与应用程序功能三者之间的对应关系。在这种场景中，基于运动轨迹特征和预设的运动轨迹模型库，预测与运动轨迹相匹配的应用程序功能，可以包括：

首先，获取终端设备当前时间点的应用程序的运行状态；

然后，基于运动轨迹特征、终端设备当前时间点的应用程序的运行状态以及预设的运动轨迹模型库，预测与运动轨迹特征和终端设备当前时间点的应用程序的运行状态相匹配的应用程序功能。

沿用上述用户通过终端设备接听电话为例，当检测到终端设备出现来电显示，以及终端设备在当前时间点之前的预定时间段内的运动轨迹也与用户调用接听电话功能相匹配时，则可以调用该接听电话的功能。

又比如，当检测到对应于发送消息的运动轨迹特征之后，由于发送消息可以通过多个聊天应用程序来实现，比如“微信”、“QQ”或者“钉钉”等聊天应用程序，在这种情况下，可以获取当前时间点这些聊天应用程序的运行状态，并基于这些聊天应用程序的运行状态来确定调用哪个聊天应用程序中发送消息的功能。假设，当前只有“微信”处于运行状态，则可以调用“微信”中的发送消息的功能。或者，若当前有两个或两个以上的聊天应用程序处于运行状态，则可以调用最近被使用过的聊天应用程序中发送信息的功能。

再以检测到对应于播放音乐的运动轨迹特征为例，由于播放音乐也可以通过多个音乐应用程序来实现，比如“网易云音乐”、“酷狗音乐”或者“QQ音乐”等应用程序程序，在这种情况下，可以获取当前时间点张泽鑫音乐应用程序的运行状态，并基于这些音乐应用程序的运行状态来确定调用哪个音乐应用程序中播放音乐的功。假设，当前只有“网易云音乐”处于运行状态，则可以调用“网易云音乐”中播放音乐的功能。或者，若当前有两个或两个以上的音乐应用程序处于运行状态，则可以调用最近被使用过的音乐应用程序中播放音乐的功能。

应理解，用户调用某个应用程序功能还可能与终端设备所处的环境信息有关。同样，为了提高预测相匹配的应用程序功能的准确度，上述预设的运动轨迹模型库中可以包括运动轨迹、环境信息与应用程序功能三者之间的对应关系。在这种场景中，基于运动轨迹特征和预设的运动轨迹模型库，预测与运动轨迹相匹配的应用程序功能，可以包括：

首先，获取终端设备当前时间点的环境信息；

然后，基于运动轨迹特征、环境信息以及预设的运动轨迹模型库，预测与运动轨迹特征、环境信息二者的内容相匹配的应用程序功能。

其中，上述环境信息至少包括下述一种：位置信息、天气信息、时间信息。

步骤130，调用相匹配的应用程序功能。

可选地，为了避免直接调用相匹配的应用程序功能会出现误差的问题，即预测的与运动轨迹相匹配的应用程序功能并不是用户实际想要使用的应用程序功能的问题，本说明书一个或多个实施例可以在调用相匹配的应用程序功能之前对用户进行提示。例如，在调用相匹配的应用程序功能之前，可以弹出一个提示框，用于提示用户是否要调用该应用程序功能。

进一步地，为便于接收到用户的反馈信息，该提示框中还可以包括两个按钮：“确认”按钮和“取消”按钮。若预测的与运动轨迹相匹配的应用程序功能符合用户的预期，用户可以点击该提示框中的“确认”按钮；而若预测的与运动轨迹相匹配的应用程序功能不符合用户的预期，用户则可以点击该提示框中的“取消”按钮。

因此，调用相匹配的应用程序功能的步骤可以包括：首先，显示调用与运动轨迹相匹配的应用程序功能的提示框；然后，响应于用户对提示框的确认操作，调用与运动轨迹相匹配的应用程序功能。以该提示框中包括“确认”按钮和“取消”按钮为例，可以在检测到用户点击了该提示框中的“确认”按钮之后，响应于用户的确认操作，调用与运动轨迹相匹配的应用程序功能。

下面结合具体例子进行说明。

例如，在确定用户想要接听终端设备中的来电时，可以弹出一个提示框，该提示框中可以显示“是否要接听电话？”，在检测到用户点击了该提示框中的“确定”按钮之后，便调用终端设备中通话应用的接听功能，用户便可以接听该终端设备的来电。

由于能够获取终端设备在当前时间点之前的预定时间段内的运动轨迹特征，并基于该运动轨迹特征和预设的运动轨迹模型库，预测与该运动轨迹相匹配的应用程序功能，最后便可以调用相匹配的应用程序功能，这样用户在启动终端设备中的某个应用程序功能时，可以手持终端设备使得终端设备产生与某个应用程序功能对应的运动轨迹，便可以调用该应用程序功能，为一些年龄较大或者不识字的用户群体使用智能移动终端及其应用程序功能提供了极大地便利。

图3是本说明书提供的应用程序功能的调用装置300的结构示意图。请参阅图3，在一种软件实施方式中，应用程序功能的调用装置300可以包括获取单元301、预测单元302和调用单元303，其中：

获取单元301，获取终端设备在当前时间点之前预定时间段内的运动轨迹特征；

预测单元302，基于所述运动轨迹特征和预设的运动轨迹模型库，预测与所述运动轨迹相匹配的应用程序功能，所述预设的运动轨迹模型库中包含运动轨迹特征与应用程序功能的对应关系；

调用单元303，调用所述相匹配的应用程序功能。

由于获取单元301能够获取终端设备在当前时间点之前的预定时间段内的运动轨迹特征，预测单元302能够基于该运动轨迹特征和预设的运动轨迹模型库，预测与该运动轨迹相匹配的应用程序功能，最后调用单元303便可以调用相匹配的应用程序功能，这样用户在启动终端设备中的某个应用程序功能时，可以手持终端设备使得终端设备产生与某个应用程序功能对应的运动轨迹，便可以调用该应用程序功能，为一些年龄较大或者不识字的用户群体使用智能移动终端及其应用程序功能提供了极大地便利。

可选地，在一种实施方式中，所述获取单元301可获取所述终端设备在当前时间点之前所述预定时间段内的传感器数据，并基于所述传感器数据，确定所述终端设备的运动轨迹特征。

进一步地，在一种实施方式中，所述获取单元301可通过四角传感器获取所述终端设备在当前时间点之前的所述预定时间段内的高度变化轨迹数据和角度变化轨迹数据，其中，所述四角传感器为位于所述终端设备的四个顶点上的传感器。

或者，进一步地，在一种实施方式中，所述获取单元301可通过三轴陀螺仪和三轴加速器获取所述终端设备在当前时间点之前的所述预定时间段内角度变化轨迹数据和加速度变化数据。

可选地，在一种实施方式中，

所述预设的运动轨迹模型库基于历史运动轨迹特征、以及与所述历史运动轨迹特征对应打开的应用程序功能训练得到。

可选地，在一种实施方式中，

所述预设的运动轨迹模型库基于用户预先设置的运动轨迹特征、以及与所述用户预先设置的运动轨迹特征对应打开的应用程序功能训练得到；

其中，所述用户预先设置的运动轨迹特征为基于所述用户预先设置的运动轨迹确定的。

可选地，在一种实施方式中，所述预设的运动轨迹模型库中包含运动轨迹、应用程序的运行状态与应用程序功能三者之间的对应关系，

其中，所述预测单元302可获取所述终端设备当前时间点的应用程序的运行状态，并基于所述运动轨迹特征、所述终端设备当前时间点的应用程序的运行状态以及所述预设的运动轨迹模型库，预测与所述运动轨迹特征和所述终端设备当前时间点的应用程序的运行状态相匹配的应用程序功能。

可选地，在一种实施方式中，所述预设的运动轨迹模型库中包含运动轨迹、环境信息与应用程序功能三者之间的对应关系，

其中，所述预测单元302，可获取所述终端设备当前时间点的环境信息，并基于所述运动轨迹特征、所述环境信息以及所述预设的运动轨迹模型库，预测与所述运动轨迹特征和所述环境信息相匹配的应用程序功能。

可选地，所述环境信息至少包括下述一种：位置信息、天气信息、时间信息。

可选地，在一种实施方式中，所述调用单元303可显示调用与所述运动轨迹相匹配的应用程序功能的提示框，并响应于所述用户对所述提示框的确认操作，调用与所述运动轨迹相匹配的应用程序功能。

应用程序功能的调用装置300能够实现图1～图2的方法实施例的方法，具体可参考图1所示实施例的应用程序功能的调用方法，不再赘述。

图4是本说明书的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图4，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。

处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。

处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成基于资源对象选择资源增值对象的装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：

获取终端设备在当前时间点之前的预定时间段内的运动轨迹特征；

基于所述运动轨迹特征和预设的运动轨迹模型库，预测与所述运动轨迹相匹配的应用程序功能，所述预设的运动轨迹模型库中包含运动轨迹特征与应用程序功能的对应关系；

调用所述相匹配的应用程序功能。

上述如本说明书图1所示实施例揭示的应用程序功能的调用方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本说明书一个或多个实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本说明书一个或多个实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述对账方法的步骤。

该电子设备还可执行图1的应用程序功能的调用方法，本说明书在此不再赘述。

当然，除了软件实现方式之外，本说明书的电子设备并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。

总之，以上所述仅为本说明书的较佳实施例而已，并非用于限定本说明书的保护范围。凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书一个或多个实施例的保护范围之内。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，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、商品或者设备不仅包括那些要素，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、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

Claims (13)

1.一种应用程序功能的调用方法，包括：

获取终端设备在当前时间点之前的预定时间段内的运动轨迹特征；

基于所述运动轨迹特征和预设的运动轨迹模型库，预测与所述运动轨迹相匹配的应用程序功能，所述预设的运动轨迹模型库中包含运动轨迹特征与应用程序功能的对应关系；

调用所述相匹配的应用程序功能。

2.如权利要求1所述的方法，获取终端设备在当前时间点之前的预定时间内的运动轨迹特征，包括：

获取所述终端设备在当前时间点之前所述预定时间段内的传感器数据；

基于所述传感器数据，确定所述终端设备的运动轨迹特征。

3.如权利要求2所述的方法，获取所述终端设备在当前时间点之前的预定时间段内的传感器数据，包括：

通过四角传感器获取所述终端设备在当前时间点之前的所述预定时间段内的高度变化轨迹数据和角度变化轨迹数据，所述四角传感器为位于所述终端设备的四个顶点上的传感器。

4.如权利要求2所述的方法，获取所述终端设备在当前时间点之前的预定时间段内的传感器数据，包括：

通过三轴陀螺仪和三轴加速器获取所述终端设备在当前时间点之前的所述预定时间段内角度变化轨迹数据和加速度变化数据。

5.如权利要求1～4中任一所述的方法，

所述预设的运动轨迹模型库基于历史运动轨迹特征、以及与所述历史运动轨迹特征对应打开的应用程序功能训练得到。

6.如权利要求1～4中任一所述的方法，

所述预设的运动轨迹模型库基于用户预先设置的运动轨迹特征、以及与所述用户预先设置的运动轨迹特征对应打开的应用程序功能训练得到；

其中，所述用户预先设置的运动轨迹特征为基于所述用户预先设置的运动轨迹确定的。

7.如权利要求1所述的方法，所述预设的运动轨迹模型库中包含运动轨迹、应用程序的运行状态与应用程序功能三者之间的对应关系，则基于所述运动轨迹特征和预设的运动轨迹模型库，预测与所述运动轨迹相匹配的应用程序功能，包括：

获取所述终端设备当前时间点的应用程序的运行状态；

基于所述运动轨迹特征、所述终端设备当前时间点的应用程序的运行状态以及所述预设的运动轨迹模型库，预测与所述运动轨迹特征和所述终端设备当前时间点的应用程序的运行状态相匹配的应用程序功能。

8.如权利要求1所述的方法，所述预设的运动轨迹模型库中包含运动轨迹、环境信息与应用程序功能三者之间的对应关系，则基于所述运动轨迹特征和预设的运动轨迹模型库，预测与所述运动轨迹相匹配的应用程序功能，包括：

获取所述终端设备当前时间点的环境信息；

基于所述运动轨迹特征、所述环境信息以及所述预设的运动轨迹模型库，预测与所述运动轨迹特征和所述环境信息相匹配的应用程序功能。

9.如权利要求8所述的方法，

所述环境信息至少包括下述一种：位置信息、天气信息、时间信息。

10.如权利要求1所述的方法，调用所述相匹配的应用程序功能，包括：

显示调用与所述运动轨迹相匹配的应用程序功能的提示框；

响应于所述用户对所述提示框的确认操作，调用与所述运动轨迹相匹配的应用程序功能。

11.一种应用程序功能的调用装置，包括：

获取单元，获取终端设备在当前时间点之前预定时间段内的运动轨迹特征；

预测单元，基于所述运动轨迹特征和预设的运动轨迹模型库，预测与所述运动轨迹相匹配的应用程序功能，所述预设的运动轨迹模型库中包含运动轨迹特征与应用程序功能的对应关系；

调用单元，调用所述相匹配的应用程序功能。

12.一种电子设备，该电子设备包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：

获取终端设备在当前时间点之前预定时间段内的运动轨迹特征；

基于所述运动轨迹特征和预设的运动轨迹模型库，预测与所述运动轨迹相匹配的应用程序功能，所述预设的运动轨迹模型库中包含运动轨迹特征与应用程序功能的对应关系；

调用所述相匹配的应用程序功能。

13.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行以下操作：

获取终端设备在当前时间点之前预定时间段内的运动轨迹特征；

基于所述运动轨迹特征和预设的运动轨迹模型库，预测与所述运动轨迹相匹配的应用程序功能，所述预设的运动轨迹模型库中包含运动轨迹特征与应用程序功能的对应关系；

调用所述相匹配的应用程序功能。