CN110471804A - 设备调试方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例提供了一种设备调试方法、装置及电子设备，属于通信和计算机技术领域。该设备调试方法应用于可穿戴智能设备，该方法包括：采集调试现场图像，并发送至数据处理中心；接收所述数据处理中心返回的对所述待调试设备的操作授权信息，其中所述操作授权信息根据所述调试现场图像生成；采集调试现场语音信息，并发送至所述数据处理中心；接收所述数据处理中心返回的所述待调试设备的调试执行结果，其中所述调试执行结果根据所述调试现场语音信息获得。本公开实施例的技术方案能够提高设备调试的效率和准确度。

Description

设备调试方法、装置及电子设备

技术领域

本公开涉及通信和计算机技术领域，具体而言，涉及一种设备调试方法、装置及电子设备。

背景技术

物联网(IoT，Internet of things)即“万物相连的互联网”，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。

当前，物联网技术发展迅猛，各种智能设备已经在人们的生活中、工作中渐渐普及，随之而来的是，对于智能设备的维护成本加大、维护困难等问题。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开实施例的目的在于提供一种设备调试方法、装置及电子设备，进而至少在一定程度上能够提高设备调试的效率和准确度。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种设备调试方法，所述方法应用于可穿戴智能设备；其中，所述方法包括：采集调试现场图像，并发送至数据处理中心；接收所述数据处理中心返回的对所述待调试设备的操作授权信息，其中所述操作授权信息根据所述调试现场图像生成；采集调试现场语音信息，并发送至所述数据处理中心；接收所述数据处理中心返回的所述待调试设备的调试执行结果，其中所述调试执行结果根据所述调试现场语音信息获得。

在本公开的一些实施例中，基于前述方案，所述方法还包括：采集所述待调试设备的定位信息，并发送至所述数据处理中心；其中，所述操作授权信息根据所述定位信息和所述调试现场图像生成。

在本公开的一些实施例中，基于前述方案，所述方法还包括：接收所述数据处理中心返回的所述待调试设备的设备信息；将所述设备信息和/或所述调试执行结果叠加显示于所述调试现场图像上。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种设备调试方法，所述方法应用于数据处理中心；其中，所述方法包括：接收可穿戴智能设备采集的调试现场图像；根据所述调试现场图像确定所述待调试设备，生成所述操作授权信息，并发送至所述可穿戴智能设备；接收所述可穿戴智能设备采集的现场语音信息；根据所述现场语音信息生成调试指令，并发送至所述待调试设备；接收所述待调试设备执行所述调试指令生成的调试执行结果，并发送至所述可穿戴智能设备。

在本公开的一些实施例中，基于前述方案，所述方法还包括：接收所述可穿戴智能设备采集的所述待调试设备的定位信息；根据所述定位信息和所述调试现场图像确定所述待调试设备。

在本公开的一些实施例中，基于前述方案，根据所述定位信息和所述调试现场图像确定所述待调试设备，包括：将所述定位信息与存储的所述待调试设备的位置信息进行比对；若比对结果一致，则将所述调试现场图像与存储的所述待调试设备的设备图像进行匹配；若匹配结果一致，则确定所述待调试设备。

在本公开的一些实施例中，基于前述方案，根据所述现场语音信息生成调试指令，包括：对所述现场语音信息进行语音识别；将识别结果与存储的预设指令集中的预设指令进行匹配；若所述识别结果匹配目标预设指令，则根据所述目标预设指令获得所述调试指令。

在本公开的一些实施例中，基于前述方案，所述方法还包括：接收所述待调试设备上报的设备信息；将所述设备信息发送至所述可穿戴智能设备。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种设备调试装置，所述装置应用于可穿戴智能设备；其中，所述装置包括：图像采集模块，配置为采集调试现场图像，并发送至数据处理中心；授权接收模块，配置为接收所述数据处理中心返回的对所述待调试设备的操作授权信息，其中所述操作授权信息根据所述调试现场图像生成；语音采集模块，配置为采集调试现场语音信息，并发送至所述数据处理中心；结果接收模块，配置为接收所述数据处理中心返回的所述待调试设备的调试执行结果，其中所述调试执行结果根据所述调试现场语音信息获得。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种设备调试装置，所述装置应用于数据处理中心；其中，所述装置包括：图像接收模块，配置为接收可穿戴智能设备采集的调试现场图像；操作授权模块，配置为根据所述调试现场图像确定所述待调试设备，生成所述操作授权信息，并发送至所述可穿戴智能设备；语音接收模块，配置为接收所述可穿戴智能设备采集的现场语音信息；指令下发模块，配置为根据所述现场语音信息生成调试指令，并发送至所述待调试设备；结果收发模块，配置为接收所述待调试设备执行所述调试指令生成的调试执行结果，并发送至所述可穿戴智能设备。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的设备调试方法。

在本公开的一些实施例所提供的技术方案中，借助于可穿戴智能设备实现待调试设备的调试，一方面，可以通过可穿戴智能设备采集调试现场图像，从而可以基于采集的调试现场图像确定唯一的待调试设备，并取得对该待调试设备的操作授权；另一方面，在取得操作授权之后，通过可穿戴智能设备能够采集调试现场技术人员发出的语音信息，从而可以基于采集的语音信息生成对该待调试设备的调试指令，从而可以获得该待调试设备执行该调试指令生成的调试执行结果，能够实现远程实时调试该待调试设备的功能，使得现场调试、勘查待调试设备不仅限于硬件层面的问题，同时，还提高了技术人员对于现场实物设备的调试效率和准确度。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

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，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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。在附图中：

图1示出了可以应用本公开实施例的设备调试方法或设备调试装置的示例性系统架构的示意图；

图2示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图；

图3示意性示出了根据本公开的一个实施例的设备调试方法的流程图；

图4示意性示出了根据本公开的另一个实施例的设备调试方法的流程图；

图5示意性示出了根据本公开的一个实施例的叠加显示的示意图；

图6示意性示出了根据本公开的又一个实施例的设备调试方法的流程图；

图7示意性示出了根据本公开的再一个实施例的设备调试方法的流程图；

图8示出了基于图7的步骤S720的一个实施例的流程图；

图9示意性示出了根据本公开的再一个实施例的设备调试方法的流程图；

图10示出了基于图7的步骤S750的一个实施例的流程图；

图11示意性示出了根据本公开的一个实施例的设备调试系统的示意图；

图12示意性示出了根据本公开的一个实施例的设备调试装置的框图；

图13示意性示出了根据本公开的另一个实施例的设备调试装置的框图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本公开的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

本公开实施例提供的方案涉及人工智能技术。人工智能(ArtificialIntelligence，AI)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。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。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/深度学习等几大方向。

随着人工智能技术研究和进步，人工智能技术在多个领域展开研究和应用，例如常见的智能家居、可穿戴智能设备、虚拟助理、智能音箱、智能营销、无人驾驶、自动驾驶、无人机、机器人、智能医疗、智能客服等，相信随着技术的发展，人工智能技术将在更多的领域得到应用，并发挥越来越重要的价值。

图1示出了可以应用本公开实施例的设备调试方法或设备调试装置的示例性系统架构100的示意图。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103中的一种或多种，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线通信链路、无线通信链路等等。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。比如服务器105可以是多个服务器组成的服务器集群等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103可以是具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、便携式计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器。例如用户利用终端设备103(也可以是终端设备101或102)采集到了调试现场图像，然后将该调试现场图像上传到服务器105。服务器105在接收到该调试现场图像之后，可以对该调试现场图像进行分析处理，当服务器105能够确定当前待调试的唯一设备之后，服务器105可以生成对该当前待调试的唯一设备的操作授权信息，服务器105可以将该操作授权信息反馈至终端设备103(也可以是终端设备101或102)，终端设备103(也可以是终端设备101或102)接收到该操作授权信息之后，可以采集调试现场技术人员发出的语音信息，然后将该语音信息上传到服务器105。服务器105在接收到该语音信息之后，可以对该语音信息进行分析处理，生成调试指令，并将该调试指令下发至该当前待调试的唯一设备。该当前待调试的唯一设备接收到该调试指令之后，执行该调试指令生成调试执行结果，并可以将该调试执行结果返回至服务器105。服务器105可以将该调试执行结果反馈至终端设备103(也可以是终端设备101或102)。

图2示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

需要说明的是，图2示出的电子设备的计算机系统200仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图2所示，计算机系统200包括中央处理单元(CPU)201，其可以根据存储在只读存储器(ROM)202中的程序或者从存储部分208加载到随机访问存储器(RAM)203中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 203中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU201、ROM 202以及RAM 203通过总线204彼此相连。输入/输出(I/O)接口205也连接至总线204。

以下部件连接至I/O接口205：包括键盘、鼠标等的输入部分206；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分207；包括硬盘等的存储部分208；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分209。通信部分209经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器210也根据需要连接至I/O接口205。可拆卸介质211，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器210上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分208。

特别地，根据本公开的实施例，下文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分209从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质211被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)201执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。

需要说明的是，本公开所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的模块和/或单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的模块和/或单元也可以设置在处理器中。其中，这些模块和/或单元的名称在某种情况下并不构成对该模块和/或单元本身的限定。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现如下述实施例中所述的方法。例如，所述的电子设备可以实现如图3、图4、图6、图7、图8、图9或者图10所示的各个步骤。

以下对本公开实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述：

相关技术中，技术人员可以在现场勘查智能设备是否发生故障，但在现场勘查智能设备故障的过程中，仅能对现场的线路连接等硬件问题进行人工勘查，而无法对智能设备的联网能力等进行调试，也无法下发特定指令下发到该智能设备进行调试。

相关技术中，为了能够实现对智能设备的联网能力等进行调试，还可以通过将智能设备与远程开发计算机通信连接，从而通过该远程开发计算机下发远程指令至该智能设备以对其进行调试，并可以通过智能设备上的无线通信模块例如wifi(WirelessFidelity，无线保真)模块将远程调试的消息上报至远程开发计算机，但是，通过远程开发计算机对智能设备进行远程调试的方式，无法确认现场的智能设备是否能正常运作、无法排除现场线路是否通畅等现场问题，同时所需要的技术成本也比较高。

此外，相关技术中虽然已经有采用可穿戴智能设备进行现场施工作业的解决方案，但该方案仅仅是通过可穿戴智能设备采集现场图像和视频数据并传输到后端，通过后端专家协助对智能设备进行故障勘查，同时该方案需要多个人力进行协同解决，人力成本随之增加，且也仅仅是依靠施工工人的经验。

图3示意性示出了根据本公开的一个实施例的设备调试方法的流程图。本公开实施例提供的设备调试方法可以由任意具备计算处理能力的电子设备执行，例如终端设备101、102、103和/或服务器105，在下面的实施例中，以可穿戴智能设备执行所述方法为例进行举例说明，但本公开并不限定于此。

本公开实施例中，所述可穿戴智能设备可以包括AR(Augmented Reality，增强现实)设备、可穿戴智能手套、可穿戴智能手表、可穿戴智能服饰及鞋等中的任意一种或者多种的组合。其中，所述AR设备例如可以是AR眼镜等。

增强现实技术，它是一种将真实世界信息和虚拟世界信息“无缝”集成的新技术，是把原本在现实世界的一定时间空间范围内很难体验到的实体信息(视觉信息，声音，味道，触觉等)，通过电脑等科学技术，模拟仿真后再叠加，将虚拟的信息应用到真实世界，被人类感官所感知，从而达到超越现实的感官体验。真实的环境和虚拟的物体实时地叠加到了同一个画面或空间同时存在。增强现实技术，不仅展现了真实世界的信息，而且将虚拟的信息同时显示出来，两种信息相互补充、叠加。在视觉化的增强现实中，用户利用头盔显示器，把真实世界与电脑图形多重合成在一起，便可以看到真实的世界围绕着它。

参照图3所示，该设备调试方法可以包括以下步骤。

在步骤S310中，采集调试现场图像，并发送至数据处理中心。

本公开实施例中，所述数据处理中心可以是一台或者多台与所述可穿戴智能设备通信连接的远程计算机或者服务器或者云端服务器等，本公开对此不作限定。技术人员可以佩戴所述可穿戴智能设备来到调试现场，采集调试现场图像，例如可以利用可穿戴智能设备上安装的摄像头，在距离当前待调试的待调试设备一定距离以内时，将摄像头对准当前待调试的待调试设备，拍摄到包括该待调试设备在内的调试现场图像，并利用该可穿戴智能设备上设置的通信模块(可以是任意的有线和/或无线通信模块)将该调试现场图像发送至远程的数据处理中心。

在步骤S320中，接收所述数据处理中心返回的对所述待调试设备的操作授权信息，其中所述操作授权信息根据所述调试现场图像生成。

本公开实施例中，所述数据处理中心接收到可穿戴智能设备发回的调试现场图像之后，可以对该调试现场图像进行识别，判断该待调试设备的设备类型与数据库中预先存储的设备类型是否一致，例如，若该待调试设备是摄像头，则可以判断数据库中是否存储了摄像头这种设备类型，若存在，则可以继续识别该调试现场图像中的该待调试设备的设备唯一标识(例如设备编号等)，若该待调试设备的设备唯一标识能够在数据库中对应设备类型中查找到，则可以确定当前待调试的唯一设备，此时，数据处理中心可以生成对该待调试设备的操作授权信息，并将该操作授权信息发送至该可穿戴智能设备。在其他实施例中，也可以提取该调试现场图像的图像特征信息，将其与数据库中预先存储的图像特征信息进行匹配，若能够与某唯一的调试设备匹配中，则生成对该待调试设备的操作授权信息。本公开中对如何确定当前待调试的唯一设备的具体方式不作限定，只要其能够根据该调试现场图像确定当前待调试的唯一设备即可。

本公开实施例中，所述待调试设备可以是能够与物联网平台通信连接的智能设备，但本公开并不限定于此，其还可以是任意的其他需要调试的任意设备。所述智能设备是指通过软硬件结合的方式，对传统设备进行改造，进而让其拥有智能化的功能。智能化之后，设备具备连接的能力，实现互联网服务的加载，形成“云+端”的典型架构，具备了大数据等附加价值。所述智能设备例如可以包括但不限于：智能手表、微游戏机、虚拟现实产品、智能手机、智能手环、智能水杯、智能电视、智能眼镜、智能门锁、智能家居产品(智能冰箱、智能空调等)、智能汽车、智能医疗健康产品、智能玩具、智能机器人等。

在步骤S330中，采集调试现场语音信息，并发送至所述数据处理中心。

本公开实施例中，技术人员佩戴的可穿戴智能设备在接收到数据处理中心返回的操作授权信息之后，可以利用可穿戴智能设备上安装的拾音器或者麦克风等采集技术人员在调试现场发出的调试现场语音信息，并通过其上的通信模块发送至所述数据处理中心。

在步骤S340中，接收所述数据处理中心返回的所述待调试设备的调试执行结果，其中所述调试执行结果根据所述调试现场语音信息获得。

本公开实施例中，所述数据处理中心接收到可穿戴智能设备传输的调试现场语音信息之后，可以根据该调试现场语音生成调试指令，并将该调试指令下发至该待调试设备，该待调试设备接收到该调试指令后，执行该调试指令，可以生成调试执行结果，之后，该待调试设备可以将该调试执行结果上报至数据处理中心，数据处理中心可以将该调试执行结果发送至该可穿戴智能设备，使得技术人员可以获得实时在线的调试执行结果。

本公开实施方式提供的设备调试方法，借助于可穿戴智能设备实现待调试设备的调试，一方面，可以通过可穿戴智能设备采集调试现场图像，从而可以基于采集的调试现场图像确定唯一的待调试设备，并取得对该待调试设备的操作授权；另一方面，在取得操作授权之后，通过可穿戴智能设备能够采集调试现场技术人员发出的语音信息，从而可以基于采集的语音信息生成对该待调试设备的调试指令，从而可以获得该待调试设备执行该调试指令生成的调试执行结果，能够实现远程实时调试该待调试设备的功能，使得现场调试、勘查待调试设备不仅限于硬件层面的问题，同时，还提高了技术人员对于现场实物设备的调试效率和准确度。

图4示意性示出了根据本公开的另一个实施例的设备调试方法的流程图。本公开实施例提供的设备调试方法可以由任意具备计算处理能力的电子设备执行，例如终端设备101、102、103和/或服务器105，在下面的实施例中，以可穿戴智能设备执行所述方法为例进行举例说明，但本公开并不限定于此。

如图4所示，本公开实施例提供的设备调试方法可以包括以下步骤。

在步骤S410中，采集调试现场图像和待调试设备的定位信息并发送至数据处理中心。

本公开实施例中，所述可穿戴智能设备不仅可以包括用于采集调试现场图像的图像传感器例如摄像头，还可以包括蓝牙模块，通过可穿戴智能设备内置的蓝牙模块，可以采集在该可穿戴智能设备一定范围内(例如以该可穿戴智能设备为中心、半径为5m的圆内，但本公开并不限定于此，范围的大小根据蓝牙信号的强弱而定)的待调试设备的定位信息例如iBeacon信号，并将采集的调试现场图像和定位信息均发送至所述数据处理中心。

这里可以假设待调试设备设置在室内环境，iBeacon室内定位技术可以覆盖室内定位这种场景(但本公开并不限定于此，只要在装有iBeacon的环境下均可以)，同时，iBeacon的定位范围可以精确到毫米级别，能够满足待调试设备的精确定位需求，此外，蓝牙功耗较低，可以支持尝试将工作的要求。

在步骤S420中，接收所述数据处理中心返回的对所述待调试设备的操作授权信息，其中所述操作授权信息根据所述定位信息和所述调试现场图像生成。

本公开实施例中，数据处理中心接收到可穿戴智能设备发送的调试现场图像和定位信息之后，可以根据所述定位信息和所述调试现场图像来确定当前待调试的唯一设备，并生成所述操作授权信息。

例如，数据处理中心可以将接收到的待调试设备的定位信息与数据库中预先存储的各个调试设备的位置信息进行比较，若能够匹配到数据库中唯一的调试设备，则接下来可以再利用所述调试现场图像来进行二次确认，看其是否与数据库中存储的该唯一的调试设备的设备类型、设备唯一标识等信息相符合，若通过二次确认，则可以判定其是当前待调试的唯一设备，此时说明鉴权通过；反之，则说明鉴权未通过。

在步骤S430中，采集调试现场语音信息，并发送至所述数据处理中心。

在步骤S440中，接收数据处理中心返回的待调试设备的调试执行结果和设备信息，调试执行结果根据所述现场语音信息获得。

在步骤S450中，将设备信息和/或调试执行结果叠加显示于调试现场图像上。

本公开实施例中，待调试设备不仅可以将调试执行结果上报至数据处理中心，还可以将其设备信息(例如设备唯一标识、设备名称等)等上报至数据处理中心，数据处理中心可以将接收到的设备信息和调试执行结果均发送至可穿戴智能设备，在可穿戴智能设备的显示屏上，可以将设备信息和/或调试执行结果叠加显示在调试现场图像上。

本公开实施例中的其他内容可以参照上述其他实施例。

图5示意性示出了根据本公开的一个实施例的叠加显示的示意图。

如图5所示，可穿戴智能设备例如AR眼镜采集调试现场图像，这里假设待调试设备为一个连接至物联网平台的摄像头。可穿戴智能设备在接收到数据处理中心返回的操作授权信息之后，可以“锁定”该调试现场图像中的待调试设备(这里可以是接收数据处理中心发送的某个预设的指令)，锁定后该待调试设备将显示在AR眼镜的显示屏中，后续接收到的调试执行结果和/或设备信息都可以基于该调试现场图像叠加显示，直到解除锁定，方可切换到其他待调试设备。

例如，图5实施例中叠加显示的设备信息可以包括：

设备名：一楼摄像头；

设备类型：摄像头；

PID(Product Indentification，设备编码)：16985485960；

SN(Serial Number，产品序列号)：134789237；

固件版本号：v1.0；以及

推流地址：rtmp://video.com/123。

本公开实施例提供的设备调试方法，可以在可穿戴智能设备的显示屏上，在调试现场图像的基础上，叠加显示待调试设备的设备信息和调试执行结果，叠加显示可以集合显示实时的调试信息，在技术人员下发预定的调试指令后，可立即在叠加层中得到反馈，能够提高技术人员的调试效率和准确度。

图6示意性示出了根据本公开的又一个实施例的设备调试方法的流程图。本公开实施例提供的设备调试方法可以由任意具备计算处理能力的电子设备执行，例如终端设备101、102、103和/或服务器105，在下面的实施例中，以数据处理中心执行所述方法为例进行举例说明，但本公开并不限定于此。

在步骤S610中，接收可穿戴智能设备采集的调试现场图像。

例如，可穿戴智能设备采集包括待调试设备在内的调试现场图像，并将其发送至数据处理中心。

在步骤S620中，根据所述调试现场图像确定所述待调试设备，生成所述操作授权信息，并发送至所述可穿戴智能设备。

本公开实施例中，数据处理中心可以根据调试现场图像来判断所述待调试设备是否是当前待调试的唯一设备；也可以根据调试现场图像或者其他辅助信息例如可穿戴智能设备采集的待调试设备的定位信息一起来判断所述待调试设备是否是当前待调试的唯一设备。

在步骤S630中，接收所述可穿戴智能设备采集的现场语音信息。

例如，可穿戴智能设备在接收到所述数据处理中心发送的所述操作授权信息后，可以接收佩戴其的技术人员在调试现场发出的现场语音信息，并发送至所述数据处理中心。

在步骤S640中，根据所述现场语音信息生成调试指令，并发送至所述待调试设备。

本公开实施例中，所述数据处理中心可以调用第三方的语音识别技术，或者在所述数据处理中心中集成语音识别模块，对所述现场语音信息进行语音识别，并对其进行意图分析，判断技术人员是否想对待调试设备进行调试，若是，则进一步可以根据语音识别结果生成相应的调试指令。在其他实施例中，也可以预先在数据库中存储了各种调试设备的用于调试各种功能的预设指令集，将语音识别结果与相应设备类型中的预设指令集中的指令进行一一匹配，若能够匹配到某一条预设指令，则可以将该匹配的目标预设指令的指令代码作为该调试指令，下发至该待调试设备。

在步骤S650中，接收所述待调试设备执行所述调试指令生成的调试执行结果，并发送至所述可穿戴智能设备。

本公开实施例中的其他内容可以参照上述其他实施例。

图7示意性示出了根据本公开的再一个实施例的设备调试方法的流程图。本公开实施例提供的设备调试方法可以由任意具备计算处理能力的电子设备执行，例如终端设备101、102、103和/或服务器105，在下面的实施例中，以数据处理中心执行所述方法为例进行举例说明，但本公开并不限定于此。

在步骤S710中，接收可穿戴智能设备采集的调试现场图像和所述待调试设备的定位信息。

在步骤S720中，根据所述定位信息和所述调试现场图像确定所述待调试设备。

在步骤S730中，生成所述操作授权信息，并发送至所述可穿戴智能设备。

在步骤S740中，接收所述可穿戴智能设备采集的现场语音信息。

在步骤S750中，根据所述现场语音信息生成调试指令，并发送至所述待调试设备。

在步骤S760中，接收所述待调试设备执行所述调试指令生成的调试执行结果和所述待调试设备上报的设备信息，并发送至所述可穿戴智能设备。

本公开实施例中的其他内容可以参照上述其他实施例。

图8示出了基于图7的步骤S720的一个实施例的流程图。

在步骤S721中，将所述定位信息与存储的所述待调试设备的位置信息进行比对。

本公开实施例中，还可以包括一个管理控制系统，可以通过该管理控制系统预先录入各个待调试设备的设备信息、位置信息与预设指令集等信息。当物联网中每连接入一个新的智能设备时，可以将该新的智能设备的设备信息(例如设备名称、设备唯一标识符(例如设备编号、产品序列号等)、设备图像、设备类型等信息)、所设置的位置信息(可以是文字表示)、其待调试的预设指令集等录入至管理控制系统中，管理控制系统可以将其关联存储至数据库中。在一些实施例中，管理控制系统和数据处理中心均可集成于同一远程计算机或者服务器中，但本公开并不限定于此，也可以将管理控制系统和数据处理中心分置于不同的物理硬件内。

本公开实施例中，所述定位信息可以是可穿戴智能设备内置的蓝牙模块采集的蓝牙定位信息或者iBeacon信息，但本公开并不限定于此，只要能够实现待调试设备的精确定位即可。

在步骤S722中，若比对结果一致，则将所述调试现场图像与存储的所述待调试设备的设备图像进行匹配。

具体的，将可穿戴智能设备采集的定位信息与数据库中预先存储的各调试设备的位置信息一一进行对比，若存在一个调试设备的位置信息与其定位信息一致，则进一步可以将可穿戴智能设备采集的调试现场图像与数据库中预先存储的各调试设备的设备图像进行比较。

在步骤S723中，若匹配结果一致，则确定所述待调试设备。

具体的，数据处理中心可比对调试现场采集的调试现场图像与预先录入的设备图像，进行设备的图像确认，若数据库中存在某一个调试设备的设备图像与该调试现场图像一致，则确定该调试设备为当前待调试的唯一的待调试设备。

在其他实施例中，确定的待调试设备也可以是同一设备类型中的多个待调试设备，例如放置在同一个房间内的多台摄像头，可以发送相同的调试指令同时对其进行调试。

图9示意性示出了根据本公开的再一个实施例的设备调试方法的流程图。本公开实施例提供的设备调试方法可以由任意具备计算处理能力的电子设备执行，例如终端设备101、102、103和/或服务器105，在下面的实施例中，以数据处理中心执行所述方法为例进行举例说明，但本公开并不限定于此。

在步骤S901中，接收所述待调试设备的蓝牙定位信息和调试现场图像。

这里假设可穿戴智能设备中内置了蓝牙模块和摄像头，分别用于采集待调试设备的蓝牙定位信息和调试现场图像，并将其传输至数据处理中心。

在步骤S902中，对比数据库中的设备位置信息。

数据处理中心将接收到的蓝牙定位信息与数据库中预先存储的各个调试设备的位置信息进行一一比对。

在步骤S903中，判断根据蓝牙定位信息是否找到唯一设备；若没有，则跳转到步骤S907；若找到唯一设备，则进入步骤S904。

在步骤S904中，对比数据库中的设备图像，进行二次确认。

根据上述比对结果，判断是否找到了唯一的设备，若找到了唯一的设备，则继续将采集的调试现场图像与数据库中预先存储的各个设备图像进行一一比对，进行二次确认，以进一步提高设备识别的准确度。

在步骤S905中，判断调试现场图像中的设备类型与数据库中预先存储的设备类型是否一致；若不一致，则跳转到步骤S907；若一致，则进入步骤S906。

在步骤S906中，生成操作授权信息。

若调试现场图像中的设备类型与数据库中预先存储的设备类型一致，则数据处理中心确定了当前待调试的待调试设备，并生成对所述待调试设备的操作授权信息。

在步骤S907中，鉴权未通过。

若根据定位信息无法找到唯一的设备；或者，虽然根据定位信息找到了唯一的设备，但是调试现场图像中的设备类型与数据库中预先存储的设备类型不一致，则说明数据处理中心无法确定当前调试的待调试设备，本次鉴权未通过，数据处理中心不会向可穿戴智能设备发送操作授权信息。

可以理解的是，若通过设备类型无法直接识别待调试设备时，数据处理中心可以进一步识别调试现场图像中的设备编码例如PID或者产品序列号例如SN等，将调试现场图像中的设备编码和/或产品序列号与数据库中预先存储的各个调试设备的设备编码和/或产品序列号进行比对，判断是否能够有唯一的匹配对象，若有则生成操作授权信息；若无则本次鉴权未通过。若通过设备类型可直接识别待调试设备，则无需再进行设备编码的匹配。通过以上方式可直接唯一确定当前待调试的待调试设备。

图10示出了基于图7的步骤S750的一个实施例的流程图。

在步骤S751中，对所述现场语音信息进行语音识别。

例如，可穿戴智能设备采集佩戴其的技术人员在调试现场发出的现场语音信息，并将其发送至数据处理中心，数据处理中心可以对接收到的现场语音信息进行语音识别，获得语音识别结果。

在步骤S752中，将识别结果与存储的预设指令集中的预设指令进行匹配。

例如，可以将上述步骤获得的识别结果与数据库中预先存储的预设指令集中的预设指令进行一一比对，看是否有命中的目标预设指令。

预设指令集的一个实例如下：例如，对于摄像头类型的待调试设备，可以预设以下指令：

1)获取摄像头的基本信息，例如SN、PID、固件版本信息等；

2)获取摄像头当前的实时推流地址，可用于测试摄像头是否推流正常；

3)对视频图像进行功能设置，例如水平翻转、垂直翻转、亮度、锐度、白平衡、对比度等。

在步骤S753中，若所述识别结果匹配目标预设指令，则根据所述目标预设指令获得所述调试指令。

数据处理中心以此识别结果在数据库中的预设指令集中进行查询，若存在与该识别结果匹配的目标预设指令，则将该目标预设指令对应的指令代码作为调试指令下发给待调试设备，待调试设备接收到该调试指令后，可执行该调试指令，以生成调试执行结果，并可以将其设备信息和/或调试执行结果上报至数据处理中心，数据处理中心可将上报的消息再发送至可穿戴智能设备。

图11示意性示出了根据本公开的一个实施例的设备调试系统的示意图。

如图11所示，本公开实施例提供的设备调试设备可以包括可穿戴智能设备(这里以AR眼镜为例)、当前待调试的智能设备以及数据处理中心。假设应用场景为，需要现场对智能设备进行线路、硬件故障勘查的同时进行远程设备调试，同时调试过程技术人员可以仅需要通过语音发送调试指令即可对智能设备进行实时远程调试，并在AR眼镜的叠加层中实时获取智能设备上报的消息。下面对其进行说明。

第一步，技术人员佩戴AR眼镜来到调试现场，使当前需要调试的智能设备保持在AR眼镜的视线中并处于智能设备5m的范围内，通过AR眼镜采集调试现场图像和智能设备周围的iBeacon定位信息作为蓝牙定位信息。

第二步，AR眼镜传输调试现场图像和蓝牙定位信息至数据处理中心。

第三步，数据处理中心将iBeacon定位信息与数据库中的位置信息(设备信息与位置信息之间存储映射关系)进行比对，找出当前待调试的智能设备，并通过采集的调试现场图像与已录入的设备图像进行图像比对，当识别的设备类型一致时，则向AR眼镜发送操作授权信息。当识别的设备类型不一致时，可以判定为本次鉴权未通过，或者，可以进一步进行设备编码等的比对，若设备编码比对结果一致，则可以向AR眼镜发送操作授权信息。

第四步，技术人员在获得对智能设备的操作授权之后，可以通过向AR眼镜发送现场语音信息。

第五步，AR眼镜向数据处理中心传输现场语音信息。

第六步，数据处理中心接收到现场语音信息之后，通过语音识别技术对现场语音信息进行识别，并以此识别结果在数据库中的预设指令集中进行查询，若存在与该识别结果匹配的目标预设指令，则将该目标预设指令对应的指令代码作为调试指令下发给智能设备。

第七步，智能设备向数据处理中心上报调试执行结果和设备信息。

第八步，数据处理中心向AR眼镜发送调试执行结果和设备信息，AR眼镜将设备信息和调试执行结果进行叠加显示。

上述数据传输过程中可以使用HTTP(HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议)/HTTPS协议(Hyper Text Transfer Protocol over Secure Socket Layer或Hypertext Transfer Protocol Secure，超文本传输安全协议)，但本公开并不限定于此。

本公开所提供的设备调试方法，是一种基于可穿戴智能设备例如AR设备的设备调试方法，一方面，能够结合现场故障勘查与远程设备调试，在排除现场线路、硬件问题的同时，通过iBeacon室内定位技术与图像比对技术唯一确定当前待调试的待调试设备，可以方便地通过语音指令与待调试设备进行交互；另一方面，可以实时看到待调试设备上报的消息，及时与现场待调试设备的状态进行对比，还涉及到各种对待调试设备的信息获取、操作等，提高了设备调试的效率，同时也有利于设备故障的勘查或设备检修。同时，在整个设备调试过程中，AR设备实时性较高、实用性较强，在采集图像、定位设备、发送指令的整个过程中，技术人员是无感知的，可以使技术人员专注于叠加层的调试信息，同时也可以快速切换需要调试的设备；而其他终端例如智能手机、平板等需要进行拍照、手动上传图像、手动输入指令等一系列操作，在进行大量设备调试时会格外繁琐。因此，对比之下，AR设备的调试方案会更加便捷高效，同时叠加层显示的信息更加丰富多样，提高了现场技术人员的调试效率。

以下介绍本公开的装置实施例，可以用于执行本公开上述实施例中的设备调试方法。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开上述的设备调试方法的实施例。

图12示意性示出了根据本公开的一个实施例的设备调试装置的框图。本公开实施例提供的设备调试装置1200可以应用于可穿戴智能设备。参照图12所示，根据本公开的一个实施例的设备调试装置1200可以包括：图像采集模块1210、授权接收模块1220、语音采集模块1230以及结果接收模块1240。

其中，图像采集模块1210可以配置为采集调试现场图像，并发送至数据处理中心。授权接收模块1220可以配置为接收所述数据处理中心返回的对所述待调试设备的操作授权信息，其中所述操作授权信息根据所述调试现场图像生成。语音采集模块1230可以配置为采集调试现场语音信息，并发送至所述数据处理中心。结果接收模块1240可以配置为接收所述数据处理中心返回的所述待调试设备的调试执行结果，其中所述调试执行结果根据所述调试现场语音信息获得。

在示例性实施例中，设备调试装置1200还可以包括：定位信息采集模块，可以配置为采集所述待调试设备的定位信息，并发送至所述数据处理中心。其中，所述操作授权信息可以根据所述定位信息和所述调试现场图像生成。

在示例性实施例中，设备调试装置1200还可以包括：设备信息接收模块，可以配置为接收所述数据处理中心返回的所述待调试设备的设备信息；叠加显示模块，可以配置为将所述设备信息和/或所述调试执行结果叠加显示于所述调试现场图像上。

本公开实施方式提供的设备调试装置，借助于可穿戴智能设备实现待调试设备的调试，一方面，可以通过可穿戴智能设备采集调试现场图像，从而可以基于采集的调试现场图像确定唯一的待调试设备，并取得对该待调试设备的操作授权；另一方面，在取得操作授权之后，通过可穿戴智能设备能够采集调试现场技术人员发出的语音信息，从而可以基于采集的语音信息生成对该待调试设备的调试指令，从而可以获得该待调试设备执行该调试指令生成的调试执行结果，能够实现远程实时调试该待调试设备的功能，使得现场调试、勘查待调试设备不仅限于硬件层面的问题，同时，还提高了技术人员对于现场实物设备的调试效率和准确度。

图13示意性示出了根据本公开的另一个实施例的设备调试装置的框图。本公开实施例提供的设备调试装置1300可以应用于数据处理中心。

参照图13所示，根据本公开的另一个实施例的设备调试装置1300可以包括：图像接收模块1310、操作授权模块1320、语音接收模块1330、指令下发模块1340以及结果收发模块1350。

其中，图像接收模块1310可以配置为接收可穿戴智能设备采集的调试现场图像。操作授权模块1320可以配置为根据所述调试现场图像确定所述待调试设备，生成所述操作授权信息，并发送至所述可穿戴智能设备。语音接收模块1330可以配置为接收所述可穿戴智能设备采集的现场语音信息。指令下发模块1340可以配置为根据所述现场语音信息生成调试指令，并发送至所述待调试设备。结果收发模块1350可以配置为接收所述待调试设备执行所述调试指令生成的调试执行结果，并发送至所述可穿戴智能设备。

在示例性实施例中，设备调试装置1300还可以包括：定位信息接收模块，可以配置为接收所述可穿戴智能设备采集的所述待调试设备的定位信息；调试设备确定模块，可以配置为根据所述定位信息和所述调试现场图像确定所述待调试设备。

在示例性实施例中，操作授权模块1320可以包括：位置信息比对单元，可以配置为将所述定位信息与存储的所述待调试设备的位置信息进行比对；图像信息比对单元，可以配置为若比对结果一致，则将所述调试现场图像与存储的所述待调试设备的设备图像进行匹配；调试设备确定单元，可以配置为若匹配结果一致，则确定所述待调试设备。

在示例性实施例中，指令下发模块1340可以包括：语音识别单元，可以配置为对所述现场语音信息进行语音识别；指令匹配单元，可以配置为将识别结果与存储的预设指令集中的预设指令进行匹配；调试指令生成单元，可以配置为若所述识别结果匹配目标预设指令，则根据所述目标预设指令获得所述调试指令。

在示例性实施例中，设备调试装置1300还可以包括：设备信息上报模块，可以配置为接收所述待调试设备上报的设备信息；设备信息发送模块，可以配置为将所述设备信息发送至所述可穿戴智能设备。

本公开实施方式提供的设备调试装置，是一种基于可穿戴智能设备例如AR设备的设备调试方案，一方面，能够结合现场故障勘查与远程设备调试，在排除现场线路、硬件问题的同时，通过iBeacon室内定位技术与图像比对技术唯一确定当前待调试的待调试设备，可以方便地通过语音指令与待调试设备进行交互；另一方面，可以实时看到待调试设备上报的消息，及时与现场待调试设备的状态进行对比，还涉及到各种对待调试设备的信息获取、操作等，提高了设备调试的效率，同时也有利于设备故障的勘查或设备检修。同时，在整个设备调试过程中，AR设备实时性较高、实用性较强，在采集图像、定位设备、发送指令的整个过程中，技术人员是无感知的，可以使技术人员专注于叠加层的调试信息，同时也可以快速切换需要调试的设备；而其他终端例如智能手机、平板等需要进行拍照、手动上传图像、手动输入指令等一系列操作，在进行大量设备调试时会格外繁琐。因此，对比之下，AR设备的调试方案会更加便捷高效，同时叠加层显示的信息更加丰富多样，提高了现场技术人员的调试效率。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (11)

1.一种设备调试方法，其特征在于，应用于可穿戴智能设备；其中，所述方法包括：

采集调试现场图像，并发送至数据处理中心；

接收所述数据处理中心返回的对所述待调试设备的操作授权信息，其中所述操作授权信息根据所述调试现场图像生成；

采集调试现场语音信息，并发送至所述数据处理中心；

接收所述数据处理中心返回的所述待调试设备的调试执行结果，其中所述调试执行结果根据所述调试现场语音信息获得。

2.根据权利要求1所述的设备调试方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集所述待调试设备的定位信息，并发送至所述数据处理中心；

其中，所述操作授权信息根据所述定位信息和所述调试现场图像生成。

3.根据权利要求2所述的设备调试方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收所述数据处理中心返回的所述待调试设备的设备信息；

将所述设备信息和/或所述调试执行结果叠加显示于所述调试现场图像上。

4.一种设备调试方法，其特征在于，应用于数据处理中心；其中，所述方法包括：

接收可穿戴智能设备采集的调试现场图像；

根据所述调试现场图像确定所述待调试设备，生成所述操作授权信息，并发送至所述可穿戴智能设备；

接收所述可穿戴智能设备采集的现场语音信息；

根据所述现场语音信息生成调试指令，并发送至所述待调试设备；

接收所述待调试设备执行所述调试指令生成的调试执行结果，并发送至所述可穿戴智能设备。

5.根据权利要求4所述的设备调试方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收所述可穿戴智能设备采集的所述待调试设备的定位信息；

根据所述定位信息和所述调试现场图像确定所述待调试设备。

6.根据权利要求5所述的设备调试方法，其特征在于，根据所述定位信息和所述调试现场图像确定所述待调试设备，包括：

将所述定位信息与存储的所述待调试设备的位置信息进行比对；

若比对结果一致，则将所述调试现场图像与存储的所述待调试设备的设备图像进行匹配；

若匹配结果一致，则确定所述待调试设备。

7.根据权利要求4所述的设备调试方法，其特征在于，根据所述现场语音信息生成调试指令，包括：

对所述现场语音信息进行语音识别；

将识别结果与存储的预设指令集中的预设指令进行匹配；

若所述识别结果匹配目标预设指令，则根据所述目标预设指令获得所述调试指令。

8.根据权利要求4所述的设备调试方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收所述待调试设备上报的设备信息；

将所述设备信息发送至所述可穿戴智能设备。

9.一种设备调试装置，其特征在于，应用于可穿戴智能设备；其中，所述装置包括：

图像采集模块，配置为采集调试现场图像，并发送至数据处理中心；

授权接收模块，配置为接收所述数据处理中心返回的对所述待调试设备的操作授权信息，其中所述操作授权信息根据所述调试现场图像生成；

语音采集模块，配置为采集调试现场语音信息，并发送至所述数据处理中心；

结果接收模块，配置为接收所述数据处理中心返回的所述待调试设备的调试执行结果，其中所述调试执行结果根据所述调试现场语音信息获得。

10.一种设备调试装置，其特征在于，应用于数据处理中心；其中，所述装置包括：

图像接收模块，配置为接收可穿戴智能设备采集的调试现场图像；

操作授权模块，配置为根据所述调试现场图像确定所述待调试设备，生成所述操作授权信息，并发送至所述可穿戴智能设备；

语音接收模块，配置为接收所述可穿戴智能设备采集的现场语音信息；

指令下发模块，配置为根据所述现场语音信息生成调试指令，并发送至所述待调试设备；

结果收发模块，配置为接收所述待调试设备执行所述调试指令生成的调试执行结果，并发送至所述可穿戴智能设备。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至8中任一项所述的设备调试方法。