CN110058671A - 一种基于hub层缓存的省电方法、可穿戴设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的一种基于HUB层缓存的省电方法，当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启，所述可穿戴设备的传感器产生新数据时，将所述新数据上传至HUB层，并更新HUB层缓存；判断所述可穿戴设备当前CPU状态；判断所述HUB层缓存数据类型；根据所述可穿戴设备当前CPU状态和所述HUB层缓存数据类型，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。此外，本发明还公开一种可穿戴设备及计算机可读存储介质。通过在传感器上增加HUB层缓存，将数据先上报至HUB层缓存，再决定是否向APP层上报。并将数据分为唤醒CPU的即时型数据，以及不必唤醒CPU的累积型数据，解决了CPU持续被唤醒，功耗过高的问题。
Description
技术领域
本发明涉及可穿戴设备领域，具体而言，涉及一种基于HUB层缓存的省电方法、可穿戴设备及存储介质。
背景技术
可穿戴设备又叫可穿戴智能设备，是应用可穿戴技术对日常穿戴进行智能化设计、开发出可以穿戴的设备的总称，为了减少耗能和便于穿戴，可穿戴设备一般被设计成小尺寸。
目前的可穿戴设备比如智能手环通常都具有比较丰富功能，例如心率检测、计步、计时等功能，而功能的增加使得产品续航能力降低，特别是随着产品日渐小型化，电池容量增长缓慢。而在运动中，计步器、心率传感器持续向上层报数据，期间即使息屏CPU也无法进入休眠，整个运动过程CPU保持唤醒。所以运动功能是耗电大户，优化和降低功耗的需求亟待解决。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于HUB层缓存的省电方法、可穿戴设备及存储介质，通过在传感器上增加HUB层缓存，将数据先上报至HUB层缓存，再决定是否向APP层上报。并将数据分为唤醒CPU的即时型数据，以及不必唤醒CPU的累积型数据，解决了CPU持续被唤醒，功耗过高的问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基于HUB层缓存的省电方法，应用于可穿戴设备，包括：
当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启，所述可穿戴设备的传感器产生新数据时，将所述新数据上传至HUB层，并更新HUB层缓存；
判断所述可穿戴设备当前CPU状态；
判断所述HUB层缓存数据类型；
根据所述可穿戴设备当前CPU状态和所述HUB层缓存数据类型，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
可选地，所述当运动界面开启，所述可穿戴设备的传感器产生新数据之前，还包括：
对所述可穿戴设备的传感器增加HUB层缓存。
可选地，所述当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启，所述可穿戴设备的传感器产生新数据时，将所述新数据上传至HUB层，并更新HUB层缓存，包括：
检测所述可穿戴设备的运动功能是否开启；
当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启时，获取所述可穿戴设备的传感器产生的新数据；
不直接将所述可穿戴设备的传感器产生的新数据上报至所述可穿戴设备的APP层；
将所述新数据上传至HUB层；
更新HUB层缓存。
可选地，所述判断所述可穿戴设备当前CPU状态，包括：
所述可穿戴设备当前CPU状态为休眠状态和非休眠状态；
当所述可穿戴设备的运动功能开启，开始运动后，所述可穿戴设备的屏幕熄灭时间超过阈值，所述可穿戴设备的CPU进入休眠状态，否则，所述可穿戴设备当前CPU状态为非休眠状态。
可选地，所述判断所述HUB层缓存数据类型，包括：
所述HUB层缓存数据类型分为累积型数据和即时型数据；
所述即时型数据为需要进行及时处理的数据，主动唤醒CPU；
所述累积型数据为无需进行及时处理，只需要在查看APP时呈现最终结果的数据，不主动唤醒CPU。
可选地，所述根据所述可穿戴设备当前CPU状态和所述HUB层缓存数据类型，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层，包括：
当所述可穿戴设备当前CPU状态为非休眠状态时，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层；
当所述可穿戴设备当前CPU状态为休眠状态时，根据所述HUB层缓存数据类型，再将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
可选地，所述当所述可穿戴设备当前CPU状态为休眠状态时，根据所述HUB层缓存数据类型，再将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层，包括：
当所述HUB层缓存数据类型为累积型数据时，不对所述HUB层缓存数据进行处理；
当所述HUB层缓存数据类型为即时型数据时，唤醒CPU，将所述CPU的状态从休眠状态切换为非休眠状态，同时将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
可选地，所述当所述HUB层缓存数据类型为累积型数据时，不对所述HUB层缓存数据进行处理之后，还包括：
将所述累积型数据持续累积；
当所述CPU被唤醒时，即当所述可穿戴设备当前CPU状态为非休眠状态时，所述HUB层缓存数据为最新数据，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种可穿戴设备，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计算机程序；
所述计算机程序被所述处理器执行时实现所述方法的步骤。
根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现所述方法的步骤。
相较于现有技术，本发明所提出的一种基于HUB层缓存的省电方法、可穿戴设备及存储介质，当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启，所述可穿戴设备的传感器产生新数据时，将所述新数据上传至HUB层，并更新HUB层缓存；判断所述可穿戴设备当前CPU状态；判断所述HUB层缓存数据类型；根据所述可穿戴设备当前CPU状态和所述HUB层缓存数据类型，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。通过在传感器上增加HUB层缓存，将数据先上报至HUB层缓存，再决定是否向APP层上报。并将数据分为唤醒CPU的即时型数据，以及不必唤醒CPU的累积型数据，解决了CPU持续被唤醒，功耗过高的问题。同时，需要及时处理的即时型数据也不会积压在hub缓存而造成延迟，用户点亮屏幕查看界面时，CPU必然是唤醒状态，保证了用户看到的数据是最新，提高了用户的使用体验。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的可穿戴设备一种实施方式的硬件结构示意图；
图2为本申请实施例提供的可穿戴设备一种实施方式的硬件示意图；
图3为本申请实施例提供的可穿戴设备一种实施方式的硬件示意图；
图4为本申请实施例提供的可穿戴设备一种实施方式的硬件示意图；
图5是本发明实施例公开的一种基于HUB层缓存的省电方法的流程示意图；
图6是本发明实施例公开的一种基于HUB层缓存的省电方法的逻辑步骤图；
图7是本发明实施例公开的一种基于HUB层缓存的省电方法在CPU处于休眠状态，且数据为累积型数据时的流程示意图；
图8是本发明实施例公开的一种基于HUB层缓存的省电方法在CPU处于休眠状态，且数据为即时性数据时的流程示意图；
图9是本发明实施例公开的一种可穿戴设备的结构框图；
图10为本申请实施例提供的可穿戴设备一种实施方式的硬件示意图。
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发明，并不用于限定本发明。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
本发明实施例中提供的可穿戴设备包括智能手环、智能手表、以及智能手机等移动终端。随着屏幕技术的不断发展，柔性屏、折叠屏等屏幕形态的出现，智能手机等移动终端也可以作为可穿戴设备。本发明实施例中提供的可穿戴设备可以包括：RF(RadioFrequency，射频)单元、WiFi模块、音频输出单元、A/V(音频/视频)输入单元、传感器、显示单元、用户输入单元、接口单元、存储器、处理器、以及电源等部件。
后续描述中将以可穿戴设备为例进行说明，请参阅图1，其为实现本发明各个实施例的一种可穿戴设备的硬件结构示意图，该可穿戴设备100可以包括：RF(RadioFrequency，射频)单元101、WiFi模块102、音频输出单元103、A/V(音频/视频)输入单元104、传感器105、显示单元106、用户输入单元107、接口单元108、存储器109、处理器110、以及电源111等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的可穿戴设备结构并不构成对可穿戴设备的限定，可穿戴设备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。
下面结合图1对可穿戴设备的各个部件进行具体的介绍：
射频单元101可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，射频单元101可以将上行信息发送给基站，另外也可以将基站发送的下行信息接收后，发送给可穿戴设备的处理器110处理，基站向射频单元101发送的下行信息可以是根据射频单元101发送的上行信息生成的，也可以是在检测到可穿戴设备的信息更新后主动向射频单元101推送的，例如，在检测到可穿戴设备所处的地理位置发生变化后，基站可以向可穿戴设备的射频单元101发送地理位置变化的消息通知，射频单元101在接收到该消息通知后，可以将该消息通知发送给可穿戴设备的处理器110处理，可穿戴设备的处理器110可以控制该消息通知显示在可穿戴设备的显示面板1061上；通常，射频单元101包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元101还可以通过无线通信与网络和其他设备通信，具体的可以包括：通过无线通信与网络系统中的服务器通信，例如，可穿戴设备可以通过无线通信从服务器中下载文件资源，比如可以从服务器中下载应用程序，在可穿戴设备将某一应用程序下载完成之后，若服务器中该应用程序对应的文件资源更新，则该服务器可以通过无线通信向可穿戴设备推送资源更新的消息通知，以提醒用户对该应用程序进行更新。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于GSM(Global System of Mobile communication，全球移动通讯系统)、GPRS(GeneralPacket Radio Service，通用分组无线服务)、CDMA2000(Code Division Multiple Access2000，码分多址2000)、WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access,宽带码分多址)、TD-SCDMA(Time Division-Synchronous Code Division Multiple Access，时分同步码分多址)、FDD-LTE(Frequency Division Duplexing-Long Term Evolution，频分双工长期演进)和TDD-LTE(Time Division Duplexing-Long Term Evolution，分时双工长期演进)等。
在一种实施方式中，可穿戴设备100可以通过插入SIM卡来接入现有的通信网络。
在另一种实施方式中，可穿戴设备100可以通过设置esim卡(Embedded-SIM)，来实现接入现有的通信网络，采用esim卡的方式，可以节省可穿戴设备的内部空间，降低厚度。
可以理解的是，虽然图1示出了射频单元101，但是可以理解的是，射频单元101其并不属于可穿戴设备的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。，可穿戴设备100可以单独通过WiFi模块102来实现与其他设备或通信网络的通信连接，本发明实施例并不以此为限。
WiFi属于短距离无线传输技术，可穿戴设备通过WiFi模块102可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图1示出了WiFi模块102，但是可以理解的是，其并不属于可穿戴设备的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
音频输出单元103可以在可穿戴设备100处于呼叫信号接收模式、通话模式、记录模式、语音识别模式、广播接收模式等等模式下时，将射频单元101或WiFi模块102接收的或者在存储器109中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元103还可以提供与可穿戴设备100执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元103可以包括扬声器、蜂鸣器等等。
A/V输入单元104用于接收音频或视频信号。A/V输入单元104可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)1041和麦克风1042，图形处理器1041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元106上。经图形处理器1041处理后的图像帧可以存储在存储器109(或其它存储介质)中或者经由射频单元101或WiFi模块102进行发送。麦克风1042可以在电话通话模式、记录模式、语音识别模式等等运行模式中经由麦克风1042接收声音(音频数据)，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频(语音)数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元101发送到移动通信基站的格式输出。麦克风1042可以实施各种类型的噪声消除(或抑制)算法以消除(或抑制)在接收和发送音频信号的过程中产生的噪声或者干扰。
在一种实施方式中，可穿戴设备100包括有一个或多个摄像头，通过开启摄像头，能够实现对图像的捕获，实现拍照、录像等功能，摄像头的位置可以根据需要进行设置。
可穿戴设备100还包括至少一种传感器105，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1061的亮度，接近传感器可在可穿戴设备100移动到耳边时，关闭显示面板1061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等。
在一种实施方式中，可穿戴设备100还包括接近传感器，通过采用接近传感器，可穿戴设备能够实现非接触操控，提供更多的操作方式。
在一种实施方式中，可穿戴设备100还包括心率传感器，在佩戴时，通过贴近使用者，能够实现心率的侦测。
在一种实施方式中，可穿戴设备100还可以包括指纹传感器，通过读取指纹，能够实现安全验证等功能。
显示单元106用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元106可包括显示面板1061，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)等形式来配置显示面板1061。
在一种实施方式中，显示面板1061采用柔性显示屏，采用柔性显示屏的可穿戴设备在佩戴时，屏幕能够进行弯曲，从而更加贴合。可选的，所述柔性显示屏可以采用OLED屏体以及石墨烯屏体，在其他实施方式中，所述柔性显示屏也可以是其他显示材料，本实施例并不以此为限。
在一种实施方式中，可穿戴设备的显示面板1061可以采取长方形，便于佩戴时环绕。在其他实施方式中，也可以采取其他方式。
用户输入单元107可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与可穿戴设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元107可包括触控面板1071以及其他输入设备1072。触控面板1071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1071上或在触控面板1071附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。触控面板1071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器110，并能接收处理器110发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1071。除了触控面板1071，用户输入单元107还可以包括其他输入设备1072。具体地，其他输入设备1072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种，具体此处不做限定。
在一种实施方式中，可穿戴设备100的侧边可以设置有一个或多个按钮。按钮可以实现短按、长按、旋转等多种方式，从而实现多种操作效果。按钮的数量可以为多个，不同的按钮之间可以组合使用，实现多种操作功能。
进一步的，触控面板1071可覆盖显示面板1061，当触控面板1071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器110以确定触摸事件的类型，随后处理器110根据触摸事件的类型在显示面板1061上提供相应的视觉输出。虽然在图1中，触控面板1071与显示面板1061是作为两个独立的部件来实现可穿戴设备的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1071与显示面板1061集成而实现可穿戴设备的输入和输出功能，具体此处不做限定。比如，当通过射频单元101接收到某一应用程序的消息通知时，处理器110可以控制将该消息通知显示在显示面板1061的某一预设区域内，该预设区域与触控面板1071的某一区域对应，通过对触控面板1071某一区域进行触控操作，可以对显示面板1061上对应区域内显示的消息通知进行控制。
接口单元108用作至少一个外部装置与可穿戴设备100连接可以通过的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元108可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到可穿戴设备100内的一个或多个元件或者可以用于在可穿戴设备100和外部装置之间传输数据。
在一种实施方式中，可穿戴设备100的接口单元108采用触点的结构，通过触点与对应的其他设备连接，实现充电、连接等功能。采用触点还可以防水。
存储器109可用于存储软件程序以及各种数据。存储器109可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器109可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
处理器110是可穿戴设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个可穿戴设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器109内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器109内的数据，执行可穿戴设备的各种功能和处理数据，从而对可穿戴设备进行整体监控。处理器110可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器110可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器110中。
可穿戴设备100还可以包括给各个部件供电的电源111(比如电池)，优选的，电源111可以通过电源管理系统与处理器110逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
尽管图1未示出，可穿戴设备100还可以包括蓝牙模块等，在此不再赘述。可穿戴设备100通过蓝牙，可以与其他终端设备连接，实现通信以及信息的交互。
请参考图2-图4，为本发明实施例提供的一种可穿戴设备一种实施方式下的结构示意图。本发明实施例中的可穿戴设备，包括柔性屏幕。在可穿戴设备展开时，柔性屏幕呈长条形；在可穿戴设备处于佩戴状态时，柔性屏幕弯曲呈环状。图2及图3示出了可穿戴设备屏幕展开时的结构示意图，图4示出了可穿戴设备屏幕弯曲时的结构示意图。
基于上述可穿戴设备硬件结构，提出本发明方法各个实施例。
本发明实施例公开了一种基于HUB层缓存的省电方法、可穿戴设备和存储介质，通过在传感器上增加HUB层缓存，将数据先上报至HUB层缓存，再决定是否向APP层上报。并将数据分为唤醒CPU的即时型数据，以及不必唤醒CPU的累积型数据，解决了CPU持续被唤醒，功耗过高的问题。同时，需要及时处理的即时型数据也不会积压在hub缓存而造成延迟，用户点亮屏幕查看界面时，CPU必然是唤醒状态，保证了用户看到的数据是最新，提高了用户的使用体验。以下分别进行详细说明。
实施例一
本实施例提供的基于HUB层缓存的省电方法适用于各种可穿戴设备，例如适用于可通话和/或通信的可穿戴设备，也适用于不能通话和/或通信的可穿戴设备，该可穿戴设备具体具有哪些功能不作为对本实施例提供的可穿戴设备的限制，只要其是具有显示界面，配备有能够实现运动功能的应用程序，能实现本实施例提供的基于HUB层缓存的省电方法即可。
本实施例提供的一种基于HUB层缓存的省电方法参见图5所示，包括：
步骤S501：当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启，所述可穿戴设备的传感器产生新数据时，将所述新数据上传至HUB层，并更新HUB层缓存。
步骤S502：判断所述可穿戴设备当前CPU状态。
步骤S503：判断所述HUB层缓存数据类型。
步骤S504:据所述可穿戴设备当前CPU状态和所述HUB层缓存数据类型，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
其中，还需要对所述可穿戴设备的传感器增加HUB层缓存。
通过在传感器上增加HUB层缓存，数据先上报至HUB缓存，再决定是否向APP层上报。而HUB层缓存由于其自身大小限制，只能存放一条记录，所以将数据分为唤醒CPU的即时型数据，以及不必唤醒CPU的累积型数据。即时型数据如动作感知，该数据可能造成APP层运动类型的切换，触发自动暂停和继续，需要立即报到上层及时处理；累计型数据如步数、卡路里、里程，这些数据只需用户查看时再更新即可。这样，开始运动后，屏幕熄灭一定时间，可以放心进入休眠状态，累积型数据将在HUB层不断更新，一旦有即时型数据上报，CPU将被唤醒，从而上APP层处理该数据，同时，累积型数据也在CPU被唤醒的一刻同步到APP层。
在实际应用中，先检测所述可穿戴设备的运动功能是否开启；当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启时，获取所述可穿戴设备的传感器产生的新数据；不直接将所述可穿戴设备的传感器产生的新数据上报至所述可穿戴设备的APP层；将所述新数据上传至HUB层；更新HUB层缓存。
进一步地，对所述可穿戴设备当前CPU状态进行判断，所述可穿戴设备当前CPU状态为休眠状态和非休眠状态；当所述可穿戴设备的运动功能开启，开始运动后，所述可穿戴设备的屏幕熄灭时间超过阈值，所述可穿戴设备的CPU进入休眠状态，否则，所述可穿戴设备当前CPU状态为非休眠状态。
进一步地，对所述HUB层缓存数据类型进行判断。HUB层缓存由于其自身大小限制，只能存放一条记录，所以应将数据分为唤醒CPU的即时型数据，以及不必唤醒CPU的累积型数据。所述即时型数据为需要进行及时处理的数据，如动作感知，该数据可能造成APP层运动类型的切换，触发自动暂停和继续，需要立即报到上层及时处理；所述累积型数据为无需进行及时处理，只需要在查看APP时呈现最终结果的数据。如步数、卡路里、里程，这些数据只需用户查看时再更新即可。
进一步地，当所述可穿戴设备当前CPU状态为非休眠状态时，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
进一步地，当所述可穿戴设备当前CPU状态为休眠状态时，根据所述HUB层缓存数据类型，再将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
当所述HUB层缓存数据类型为即时型数据时，唤醒CPU，将所述CPU的状态从休眠状态切换为非休眠状态，同时将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
当所述HUB层缓存数据类型为累积型数据时，不对所述HUB层缓存数据进行处理，而是将所述累积型数据持续累积，直到当所述CPU被唤醒时，即当所述可穿戴设备当前CPU状态为非休眠状态时，所述HUB层缓存数据为最新数据，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
进一步地，为执行上述基于HUB层缓存的省电方法步骤，逻辑步骤可以如图6所示：
步骤S601:开始运动。
步骤S602:传感器产生数据。
步骤S603:数据传至HUB层，更新。
步骤S604:判断CPU是否处于休眠，结果为否，进入步骤S605；结果为是，进入步骤S606。
步骤S605:HUB层缓存数据上报至APP，结束。
步骤S606:判断数据是否为唤醒型，结果为否，结束；结果为是，进入步骤S607。
步骤S607:唤醒CPU，HUB层缓存数据上报至APP，结束。
可见，实施例图5所描述的一种基于HUB层缓存的省电方法，当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启，所述可穿戴设备的传感器产生新数据时，将所述新数据上传至HUB层，并更新HUB层缓存；判断所述可穿戴设备当前CPU状态；判断所述HUB层缓存数据类型；根据所述可穿戴设备当前CPU状态和所述HUB层缓存数据类型，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。通过在传感器上增加HUB层缓存，将数据先上报至HUB层缓存，再决定是否向APP层上报。并将数据分为唤醒CPU的即时型数据，以及不必唤醒CPU的累积型数据，解决了CPU持续被唤醒，功耗过高的问题。同时，需要及时处理的即时型数据也不会积压在hub缓存而造成延迟，用户点亮屏幕查看界面时，CPU必然是唤醒状态，保证了用户看到的数据是最新，提高了用户的使用体验。
实施例二
本实施例提供的一种基于HUB层缓存的省电方法在CPU处于休眠状态，且数据为累积型数据时的流程示意图，参见图7所示，包括：
步骤S701：在可穿戴设备的传感器增加HUB层缓存。
在实际应用中，对所述可穿戴设备的传感器增加HUB层缓存，则数据可以存放在HUB层，再决定是否向APP层汇报，且HUB层缓存由于其自身大小限制，只能存放一条记录，所以应将数据分为唤醒CPU的即时型数据，以及不必唤醒CPU的累积型数据。
步骤S702：当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启，所述可穿戴设备的传感器产生新数据时，将所述新数据上传至HUB层，并更新HUB层缓存。
在实际应用中，先检测所述可穿戴设备的运动功能是否开启；当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启时，获取所述可穿戴设备的传感器产生的新数据；不直接将所述可穿戴设备的传感器产生的新数据上报至所述可穿戴设备的APP层；将所述新数据上传至HUB层；更新HUB层缓存。
步骤S703：判断所述可穿戴设备当前CPU状态是否为休眠状态，所述HUB层缓存数据类型是否为累积型数据。
在实际应用中，判断所述可穿戴设备当前CPU状态是否为休眠状态；当所述可穿戴设备的运动功能开启，开始运动后，所述可穿戴设备的屏幕熄灭时间超过阈值，所述可穿戴设备的CPU进入休眠状态。
开始运动后，屏幕熄灭一定时间，若设定时间阈值为3秒，则屏幕熄灭3秒后，所述可穿戴设备的CPU进入休眠状态。因为在运动中，CPU若能进入休眠，哪怕每一分钟有10秒被唤醒，也能比全程唤醒省去大量电量。当然，时间阈值的大小，用户可根据实际情况进行设定，在此不做限制，也可以是默认的时间阈值。
进一步地，对所述HUB层缓存数据类型进行判断。HUB层缓存由于其自身大小限制，只能存放一条记录，所以应将数据分为唤醒CPU的即时型数据，以及不必唤醒CPU的累积型数据。所述累积型数据为无需进行及时处理，只需要在查看APP时呈现最终结果的数据。如步数、卡路里、里程，这些数据只需用户查看时再更新即可。
步骤S704：当判断结果都为是，所述HUB层缓存数据不进行处理，将所述累积型数据持续累积。
当所述可穿戴设备当前CPU状态为休眠状态，所述HUB层缓存数据类型为累积型数据时，不对所述HUB层缓存数据进行处理，而是将所述累积型数据持续累积。因为对于累积型数据而言，是属于不必唤醒CPU的数据，所以不对所述HUB层缓存数据进行处理，这样就能减少功耗。
步骤S705:当所述CPU被唤醒时，将所述HUB层缓存数据更新为最新数据，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
直到当所述CPU被唤醒时，即当所述可穿戴设备当前CPU状态为非休眠状态时，将所述HUB层缓存数据更新为最新数据，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。例如，用户点亮屏幕查看界面时，CPU必然是唤醒状态，这样也保证用户看到的运动数据是最新。
可见，实施例图7所描述的一种基于HUB层缓存的省电方法在CPU处于休眠状态，且数据为累积型数据的情况，在可穿戴设备的传感器增加HUB层缓存，当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启，所述可穿戴设备的传感器产生新数据时，将所述新数据上传至HUB层，并更新HUB层缓存；在CPU处于休眠状态，且数据为累积型数据时，所述HUB层缓存数据不进行处理，将所述累积型数据持续累积；直到所述CPU被唤醒时，将所述HUB层缓存数据更新为最新数据，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。通过在传感器上增加HUB层缓存，将数据先上报至HUB层缓存，再决定是否向APP层上报。而累积型数据不主动唤醒CPU，直到CPU被唤醒时，提供最新数据，解决了CPU持续被唤醒，功耗过高的问题，提高了用户的使用体验。
实施例三
本实施例提供的一种基于HUB层缓存的省电方法在CPU处于休眠状态，且数据为即时性数据时的流程示意图，参见图8所示，包括：
步骤S801：在可穿戴设备的传感器增加HUB层缓存。
步骤S802：当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启，所述可穿戴设备的传感器产生新数据时，将所述新数据上传至HUB层，并更新HUB层缓存。
步骤S803：判断所述可穿戴设备当前CPU状态是否为休眠状态，所述HUB层缓存数据类型是否为即时型数据。
在实际应用中，判断所述可穿戴设备当前CPU状态是否为休眠状态；当所述可穿戴设备的运动功能开启，开始运动后，所述可穿戴设备的屏幕熄灭时间超过阈值，所述可穿戴设备的CPU进入休眠状态。
开始运动后，屏幕熄灭一定时间，若设定时间阈值为3秒，则屏幕熄灭3秒后，所述可穿戴设备的CPU进入休眠状态。因为在运动中，CPU若能进入休眠，哪怕每一分钟有10秒被唤醒，也能比全程唤醒省去大量电量。当然，时间阈值的大小，用户可根据实际情况进行设定，在此不做限制，也可以是默认的时间阈值。
进一步地，对所述HUB层缓存数据类型进行判断。HUB层缓存由于其自身大小限制，只能存放一条记录，所以应将数据分为唤醒CPU的即时型数据，以及不必唤醒CPU的累积型数据。所述即时型数据为需要进行及时处理的数据，如动作感知，该数据可能造成APP层运动类型的切换，触发自动暂停和继续，需要立即报到上层及时处理。
步骤S804：当判断结果都为是，唤醒CPU，将所述CPU的状态从休眠状态切换为非休眠状态，并将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
当所述可穿戴设备当前CPU状态为休眠状态，所述HUB层缓存数据类型为即时型数据时，唤醒CPU，将所述CPU的状态从休眠状态切换为非休眠状态，并将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。因为对于即时型数据而言，是属于需要唤醒CPU的数据，需要及时处理的即时型消息也不会积压在HUB缓存而造成延迟。而因为CPU之前是属于休眠状态，也能够减少功耗。
其中，步骤S801及步骤S802与步骤S701及步骤S702相同，在此不做赘述。
可见，实施例图8所描述的一种基于HUB层缓存的省电方法在CPU处于休眠状态，且数据为即时型数据的情况，在可穿戴设备的传感器增加HUB层缓存，当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启，所述可穿戴设备的传感器产生新数据时，将所述新数据上传至HUB层，并更新HUB层缓存；在CPU处于休眠状态，且数据为即时型数据时，唤醒CPU，将所述CPU的状态从休眠状态切换为非休眠状态，并将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。通过在传感器上增加HUB层缓存，将数据先上报至HUB层缓存，再决定是否向APP层上报。CPU处于休眠状态一定时间，解决了CPU持续被唤醒，功耗过高的问题，需要及时处理的即时型消息也不会积压在HUB缓存而造成延迟，提高了用户的使用体验。
实施例四
根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述方法的可穿戴设备。
图9是根据本发明实施例的一种可穿戴设备的结构框图，如图9所示，该可穿戴设备可以包括：存储器901，一个或多个(图中仅示出一个)处理器902，处理器902与存储器901通过通信总线连接。
其中，存储器901可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的基于HUB层缓存的省电方法对应的程序指令/模块，处理器902通过运行存储在存储器901内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述基于HUB层缓存的省电方法。存储器901可包括高速随机存储器901，还可以包括非易失性存储器901，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器901。在一些实例中，存储器901可进一步包括相对于处理器902远程设置的存储器901，这些远程存储器901可以通过网络连接至终端。HUB层缓存添加在传感器上，当传感器产生新数据时，将所述新数据上传至HUB层缓存。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
上述的可穿戴设备还包括传输装置(图中未示出)用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括有线网络及无线网络。在一个实例中，传输装置包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过网线与其他网络设备与路由器相连从而可与互联网或局域网进行通讯。在一个实例中，传输装置为射频(RadioFrequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
其中，具体地，存储器901用于存储应用程序；
处理器902可以调用存储器901存储的基于HUB层缓存的省电方法程序，以执行下述步骤：
当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启，所述可穿戴设备的传感器产生新数据时，将所述新数据上传至HUB层，并更新HUB层缓存；
判断所述可穿戴设备当前CPU状态；
判断所述HUB层缓存数据类型；
根据所述可穿戴设备当前CPU状态和所述HUB层缓存数据类型，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
可选地，所述当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启，所述可穿戴设备的传感器产生新数据时，将所述新数据上传至HUB层，并更新HUB层缓存，包括：
检测所述可穿戴设备的运动功能是否开启；
当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启时，获取所述可穿戴设备的传感器产生的新数据；
不直接将所述可穿戴设备的传感器产生的新数据上报至所述可穿戴设备的APP层；
将所述新数据上传至HUB层；
更新HUB层缓存。
可选地，所述判断所述可穿戴设备当前CPU状态，包括：
所述可穿戴设备当前CPU状态为休眠状态和非休眠状态；
当所述可穿戴设备的运动功能开启，开始运动后，所述可穿戴设备的屏幕熄灭时间超过阈值，所述可穿戴设备的CPU进入休眠状态，否则，所述可穿戴设备当前CPU状态为非休眠状态。
可选地，所述判断所述HUB层缓存数据类型，包括：
所述HUB层缓存数据类型分为累积型数据和即时型数据；
所述即时型数据为需要进行及时处理的数据，主动唤醒CPU；
所述累积型数据为无需进行及时处理，只需要在查看APP时呈现最终结果的数据，不主动唤醒CPU。
可选地，所述根据所述可穿戴设备当前CPU状态和所述HUB层缓存数据类型，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层，包括：
当所述可穿戴设备当前CPU状态为非休眠状态时，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层；
当所述可穿戴设备当前CPU状态为休眠状态时，根据所述HUB层缓存数据类型，再将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
可选地，所述当所述可穿戴设备当前CPU状态为休眠状态时，根据所述HUB层缓存数据类型，再将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层，包括：
当所述HUB层缓存数据类型为累积型数据时，不对所述HUB层缓存数据进行处理；
当所述HUB层缓存数据类型为即时型数据时，唤醒CPU，将所述CPU的状态从休眠状态切换为非休眠状态，同时将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
可选地，所述当所述HUB层缓存数据类型为累积型数据时，不对所述HUB层缓存数据进行处理之后，还包括：
将所述累积型数据持续累积；
当所述CPU被唤醒时，即当所述可穿戴设备当前CPU状态为非休眠状态时，所述HUB层缓存数据为最新数据，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
本实施例所提供的可穿戴设备，通过在传感器上增加HUB层缓存，将数据先上报至HUB层缓存，再决定是否向APP层上报。并将数据分为唤醒CPU的即时型数据，以及不必唤醒CPU的累积型数据，解决了CPU持续被唤醒，功耗过高的问题。同时，需要及时处理的即时型数据也不会积压在hub缓存而造成延迟，用户点亮屏幕查看界面时，CPU必然是唤醒状态，保证了用户看到的数据是最新，提高了用户的使用体验。
实施例五
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法的全部或者部分步骤是可以通过至少一个程序指令相关的硬件来完成，所述至少一个程序可以存储于一存储介质中，该至少一个程序被执行时，包括以下步骤：
当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启，所述可穿戴设备的传感器产生新数据时，将所述新数据上传至HUB层，并更新HUB层缓存；
判断所述可穿戴设备当前CPU状态；
判断所述HUB层缓存数据类型；
根据所述可穿戴设备当前CPU状态和所述HUB层缓存数据类型，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
可选地，所述当运动界面开启，所述可穿戴设备的传感器产生新数据之前，还包括：
对所述可穿戴设备的传感器增加HUB层缓存。
可选地，所述当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启，所述可穿戴设备的传感器产生新数据时，将所述新数据上传至HUB层，并更新HUB层缓存，包括：
检测所述可穿戴设备的运动功能是否开启；
当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启时，获取所述可穿戴设备的传感器产生的新数据；
不直接将所述可穿戴设备的传感器产生的新数据上报至所述可穿戴设备的APP层；
将所述新数据上传至HUB层；
更新HUB层缓存。
可选地，所述判断所述可穿戴设备当前CPU状态，包括：
所述可穿戴设备当前CPU状态为休眠状态和非休眠状态；
当所述可穿戴设备的运动功能开启，开始运动后，所述可穿戴设备的屏幕熄灭时间超过阈值，所述可穿戴设备的CPU进入休眠状态，否则，所述可穿戴设备当前CPU状态为非休眠状态。
可选地，所述判断所述HUB层缓存数据类型，包括：
所述HUB层缓存数据类型分为累积型数据和即时型数据；
所述即时型数据为需要进行及时处理的数据，主动唤醒CPU；
所述累积型数据为无需进行及时处理，只需要在查看APP时呈现最终结果的数据，不主动唤醒CPU。
可选地，所述根据所述可穿戴设备当前CPU状态和所述HUB层缓存数据类型，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层，包括：
当所述可穿戴设备当前CPU状态为非休眠状态时，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层；
当所述可穿戴设备当前CPU状态为休眠状态时，根据所述HUB层缓存数据类型，再将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
可选地，所述当所述可穿戴设备当前CPU状态为休眠状态时，根据所述HUB层缓存数据类型，再将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层，包括：
当所述HUB层缓存数据类型为累积型数据时，不对所述HUB层缓存数据进行处理；
当所述HUB层缓存数据类型为即时型数据时，唤醒CPU，将所述CPU的状态从休眠状态切换为非休眠状态，同时将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
可选地，所述当所述HUB层缓存数据类型为累积型数据时，不对所述HUB层缓存数据进行处理之后，还包括：
将所述累积型数据持续累积；
当所述CPU被唤醒时，即当所述可穿戴设备当前CPU状态为非休眠状态时，所述HUB层缓存数据为最新数据，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
本实施例所提供的存储介质，通过在传感器上增加HUB层缓存，将数据先上报至HUB层缓存，再决定是否向APP层上报。并将数据分为唤醒CPU的即时型数据，以及不必唤醒CPU的累积型数据，解决了CPU持续被唤醒，功耗过高的问题。同时，需要及时处理的即时型数据也不会积压在hub缓存而造成延迟，用户点亮屏幕查看界面时，CPU必然是唤醒状态，保证了用户看到的数据是最新，提高了用户的使用体验。
基于上述各个实施方式，可以看到，若所述设备为手表、手环或者可穿戴式设备时，所述设备的屏幕可以不覆盖设备的表带区域，也可以覆盖设备的表带区域。在此，本申请提出一种可选的实施方式，在本实施方式中，所述设备可以为手表、手环或者可穿戴式设备，所述设备包括屏幕以及连接部。所述屏幕可以为柔性屏幕，所述连接部可以为表带。可选的，所述设备的屏幕或者屏幕的显示区可以部分或者全部的覆盖在设备的表带上。如图10所示，图10为本申请实施例提供的一种可穿戴设备一种实施方式的硬件示意图，所述设备的屏幕向两侧延伸，部分的覆盖在设备的表带上。在其他实施方式中，所述设备的屏幕也可以全部覆盖在所述设备的表带上，本申请实施例并不以此为限。
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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。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、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明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，本发明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(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，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，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于HUB层缓存的省电方法，应用于可穿戴设备，其特征在于，所述方法包括：
当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启，所述可穿戴设备的传感器产生新数据时，将所述新数据上传至HUB层，并更新HUB层缓存；
判断所述可穿戴设备当前CPU状态；
判断所述HUB层缓存数据类型；
根据所述可穿戴设备当前CPU状态和所述HUB层缓存数据类型，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当运动界面开启，所述可穿戴设备的传感器产生新数据之前，还包括：
对所述可穿戴设备的传感器中增加HUB层缓存。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启，所述可穿戴设备的传感器产生新数据时，将所述新数据上传至HUB层，并更新HUB层缓存，包括：
检测所述可穿戴设备的运动功能是否开启；
当检测到所述可穿戴设备的运动功能开启时，获取所述可穿戴设备的传感器产生的新数据；
不直接将所述可穿戴设备的传感器产生的新数据上报至所述可穿戴设备的APP层；
将所述新数据上传至HUB层；
更新HUB层缓存。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判断所述可穿戴设备当前CPU状态，包括：
所述可穿戴设备当前CPU状态为休眠状态和非休眠状态；
当所述可穿戴设备的运动功能开启，开始运动后，所述可穿戴设备的屏幕熄灭时间超过阈值，所述可穿戴设备的CPU进入休眠状态，否则，所述可穿戴设备当前CPU状态为非休眠状态。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判断所述HUB层缓存数据类型，包括：
所述HUB层缓存数据类型分为累积型数据和即时型数据；
所述即时型数据为需要进行及时处理的数据，主动唤醒CPU；
所述累积型数据为无需进行及时处理，只需要在查看APP时呈现最终结果的数据，不主动唤醒CPU。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述可穿戴设备当前CPU状态和所述HUB层缓存数据类型，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层，包括：
当所述可穿戴设备当前CPU状态为非休眠状态时，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层；
当所述可穿戴设备当前CPU状态为休眠状态时，根据所述HUB层缓存数据类型，再将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述当所述可穿戴设备当前CPU状态为休眠状态时，根据所述HUB层缓存数据类型，再将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层，包括：
当所述HUB层缓存数据类型为累积型数据时，不对所述HUB层缓存数据进行处理；
当所述HUB层缓存数据类型为即时型数据时，唤醒CPU，将所述CPU的状态从休眠状态切换为非休眠状态，同时将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述当所述HUB层缓存数据类型为累积型数据时，不对所述HUB层缓存数据进行处理之后，还包括：
将所述累积型数据持续累积；
当所述CPU被唤醒时，即当所述可穿戴设备当前CPU状态为非休眠状态时，所述HUB层缓存数据为最新数据，将所述HUB层缓存数据上报至所述可穿戴设备的APP层。
9.一种可穿戴设备，其特征在于，所述可穿戴设备包括存储器、至少一个处理器及存储在所述存储器上并可在所述至少一个处理器执行的至少一个程序，所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时实现上述权利要求1-8任一项所述方法中的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现权利要求1-8中任一项所述方法中的步骤。
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| CN201910236868.4A Pending CN110058671A (zh) | 2019-03-27 | 2019-03-27 | 一种基于hub层缓存的省电方法、可穿戴设备及存储介质 |
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| Country | Link |
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| CN (1) | CN110058671A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113127086A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-07-16 | 东莞市小精灵教育软件有限公司 | 一种数据处理方法、系统、可穿戴设备及存储介质 |
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2019
- 2019-03-27 CN CN201910236868.4A patent/CN110058671A/zh active Pending
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