CN113449207A - 电子设备定位的方法、装置、服务器、系统以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种基于人工智能(Artificial Intelligence，AI)的电子设备定位的方法、装置、服务器、系统以及存储介质，该方法包括：服务器获取预测请求；服务器根据设备标识确定电子设备的历史数据，并生成查询预测信息；服务器输出查询预测信息。本申请提供的技术方案能够在接收到终端设备发送的定位查询请求时，可以根据所需查询的电子设备的历史数据，生成上述定位查询请求的查询预测信息，并输出该查询预测信息至终端设备，以便用户能够通过查询预测信息了解查询耗时或定位成功率等预测信息，以确定是否需要继续等待查询结果，从而无需用户长时间保留查询界面在前端显示，提高终端设备的使用效率，以及提高用户的使用体验。

Description

电子设备定位的方法、装置、服务器、系统以及存储介质

技术领域

本申请属于人工智能技术领域，尤其涉及基于人工智能(ArtificialIntelligence，AI)的电子设备定位的方法、装置、服务器、系统以及存储介质。

背景技术

随着定位技术的不断发展，定位模块可以嵌入各类型的设备，例如智能手机或智能手表等，方便用户通过定位模型获取位置信息。在部分场合，当用户需要获取监控对象的位置时，可以通过用户的终端设备将定位查询请求发送给监控对象的电子设备，监控对象的电子设备通过定位模块获取位置信息，并反馈位置信息给用户的终端设备，实现了用户定位查询监控对象的目的。

然而现有的电子设备定位的技术，由于用户在发送定位查询请求时，无法确定监控对象的电子设备的通信环境，在电子设备的通信环境较差时，需要较长时间上报位置信息，从而导致用户需要长时间停留在终端设备的查询界面以等待查询结果，在等待的过程中用户无法执行其他操作，降低了终端设备的使用效率，影响了用户的使用体验。

发明内容

本申请实施例提供了一种电子设备定位的方法、装置、终端设备、服务器、系统以及存储介质，可以解决现有的用户的终端设备在在定位关联的电子设备时，需要用户长时间等待定位结果，从而降低了终端设备的使用效率，以及用户使用体验差的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种电子设备定位的方法，包括：

所述预测服务器获取业务服务器发送的预测请求；所述预测请求是所述业务服务器基于终端设备发送的定位查询请求生成的；所述定位查询请求携带有所需查询的电子设备的设备标识；

所述预测服务器根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息；

所述预测服务器输出所述查询预测信息；所述查询预测信息是在所述业务服务器在向所述终端设备反馈定位查询结果之前输出的。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述预测服务器根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息，包括：

所述预测服务器通过所述电子设备的历史数据，确定所述电子设备的预测位置；

所述预测服务器根据所述预测位置，确定所述电子设备在所述预测位置对应的信号强度；

所述预测服务器根据所述信号强度，生成所述电子设备的所述查询预测信息。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述预测服务器根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息，包括：

所述预测服务器获取所述电子设备最近反馈的位置信息；

所述预测服务器根据所述最近反馈的位置信息确定查询预测模型；

所述预测服务器通过所述查询预测模型输出所述查询预测信息。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述服务器根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息，包括：

所述预测服务器基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型；

所述预测服务器通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息；所述查询预测模型是基于所述电子设备的历史数据构建得到的。

在第一方面的一种可能的实现方式中，还包括：

所述预测服务器根据所述电子设备基于所述定位查询请求反馈的位置信息，调整查询预测模型；所述查询预测模型用于输出所述查询预测信息。

基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型在第一方面的一种可能的实现方式中所述服务器通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息，包括：

所述预测服务器通过所述查询预测模型，输出查询预测参量；

所述预测服务器根据各个所述查询预测参量的参量类型，分别将各个所述查询预测参量导入预设的预测信息模板中与所述参量类型关联的显示区域，生成所述查询预测信息。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述预测服务器基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型，包括：

所述预测服务器基于所述设备标识查询所述电子设备对应的多个候选查询模型；

所述预测服务器根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据，确定所述电子设备当前的场景类型；

所述预测服务器从所述候选查询模型中选取与所述场景类型匹配的候选查询模型作为所述查询预测模型。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述查询预测信息包括查询等待时长、定位成功率和/或至少一个所述电子设备的预测位置以及所述预测位置对应的置信度。

在第一方面的一种可能的实现方式中，在所述预测服务器根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息之后，还包括：

若所述查询预测信息的预测结果为无法定位状态，所述预测服务器根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据作为目标数据；

所述预测服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的运行状态以及信号强度，输出无法定位原因；

所述预测服务器将所述无法定位原因导入所述查询预测信息。

在第一方面的一种可能的实现方式中在所述服务器根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息之后，还包括：

若所述查询预测信息的预测结果为无法定位状态，所述预测服务器根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据作为目标数据；

所述预测服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的历史位置以及运动状态，输出预测位置；

所述预测服务器将所述预测位置导入所述查询预测信息。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述历史数据包括所述电子设备基于预设的心跳周期反馈的心跳数据包。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述历史数据包括所述电子设备基于历史查询请求反馈的历史定位信息。

第二方面，本申请实施例提供了一种电子设备定位的装置，包括：

预测请求获取单元，用于获取预测请求；所述预测请求是基于终端设备发送的定位查询请求生成的；所述定位查询请求携带有所需查询的电子设备的设备标识；

查询预测信息生成单元，用于根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息；

查询预测信息输出单元，用于输出所述查询预测信息；所述查询预测信息是在所述业务服务器在向所述终端设备反馈定位查询结果之前输出的。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备定位的系统，所述电子设备定位的系统包括业务服务器、预测服务器以及终端设备；

所述终端设备，用于向所述业务服务器发送用于获取电子设备位置的定位查询请求；

所述业务服务器，用于向所述预测服务器发送基于接收到的所述定位查询请求生成的预测请求；

所述预测服务器，用于响应所述预测请求，根据所述电子设备的历史数据，生成查询预测信息，并将所述查询预测信息发送给业务服务器；

所述业务服务器，用于将所述查询预测信息发送给所述终端设备；

所述业务服务器，用于根据所述电子设备反馈的位置信息，向所述用户终端发送定位查询结果。

在第三方面的一种可能的实现方式中，所述预测服务器根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息，具体用于：

所述预测服务器，用于通过所述电子设备的历史数据，确定所述电子设备的预测位置；

所述预测服务器，用于根据所述预测位置，确定所述电子设备在所述预测位置对应的信号强度；

所述预测服务器，用于根据所述信号强度，生成所述电子设备的所述查询预测信息。

在第三方面的一种可能的实现方式中，所述预测服务器根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息，具体用于：

所述预测服务器，用于获取所述电子设备最近反馈的位置信息；

所述预测服务器，用于根据所述最近反馈的位置信息确定查询预测模型；

所述预测服务器，用于通过所述查询预测模型输出所述查询预测信息。

在第三方面的一种可能的实现方式中，所述预测服务器根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息，具体用于：

所述预测服务器，用于基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型；

所述预测服务器，用于通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息；所述查询预测模型是基于所述电子设备的历史数据构建得到的。

第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备定位的方法，包括：

所述服务器接收终端设备发送定位所述电子设备的定位查询请求；

所述服务器获取查询预测信息；所述查询预测信息是根据所述电子设备的历史数据生成的；

所述服务器向所述终端设备发送所述查询预测信息；

所述服务器根据所述电子设备反馈的位置信息，向所述用户终端发送定位查询结果。

在第四方面的一种可能的实现方式中，所述服务器获取查询预测信息，包括：

所述服务器通过所述电子设备的历史数据，确定所述电子设备的预测位置；

所述服务器根据所述预测位置，确定所述电子设备在所述预测位置对应的信号强度；

所述服务器根据所述信号强度，生成所述电子设备的所述查询预测信息。

在第四方面的一种可能的实现方式中，所述服务器获取查询预测信息，包括：

所述服务器获取所述电子设备最近反馈的位置信息；

所述服务器根据所述最近反馈的位置信息确定查询预测模型；

所述服务器通过所述查询预测模型输出所述查询预测信息。

在第四方面的一种可能的实现方式中，所述服务器获取查询预测信息，包括：

所述服务器基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型；

所述服务器通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息；所述查询预测模型是基于所述电子设备的历史数据构建得到的

在第四方面的一种可能的实现方式中，还包括：

所述服务器根据所述电子设备基于所述定位查询请求反馈的位置信息，调整查询预测模型；所述查询预测模型用于输出所述查询预测信息。

在第四方面的一种可能的实现方式中，所述服务器通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息，包括：

所述服务器通过所述查询预测模型，输出查询预测参量；

所述服务器根据各个所述查询预测参量的参量类型，分别将各个所述查询预测参量导入预设的预测信息模板中与所述参量类型关联的显示区域，生成所述查询预测信息。

在第四方面的一种可能的实现方式中，所述服务器基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型，包括：

所述服务器基于所述设备标识查询所述电子设备对应的多个候选查询模型；

所述服务器所述电子设备反馈的各个历史数据的位置信息的时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据，确定所述电子设备当前的场景类型；

所述服务器从所述候选查询模型中选取与所述场景类型匹配的候选查询模型作为所述查询预测模型。

在第四方面的一种可能的实现方式中，所述查询预测信息包括查询等待时长和/或、定位成功率和/或至少一个所述电子设备的预测位置以及所述预测位置对应的置信度。

在第四方面的一种可能的实现方式中，在所述服务器获取查询预测信息之后，还包括：

若所述查询预测信息的预测结果为无法定位状态，则所述服务器根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据作为目标数据；

所述服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的运行状态以及信号强度，输出无法定位原因；

所述服务器将所述无法定位原因导入所述查询预测信息。

在第四方面的一种可能的实现方式中，在所述服务器获取查询预测信息之后，还包括：

若所述查询预测信息的预测结果为无法定位状态，则所述服务器根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据作为目标数据；

所述服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的历史位置以及运动状态，输出预测位置；

所述服务器将所述预测位置导入所述查询预测信息。

在第四方面的一种可能的实现方式中，所述历史数据包括所述电子设备基于预设的心跳周期反馈的心跳数据包。

在第四方面的一种可能的实现方式中，所述历史数据包括所述电子设备基于历史查询请求反馈的历史定位信息。

第五方面，本申请实施例提供了一种电子设备定位的装置，其特征在于，包括：

定位查询请求接收单元，用于接收终端设备发送定位所述电子设备的定位查询请求；

查询预测信息生成单元，用于获取查询预测信息；所述查询预测信息是根据所述电子设备的历史数据生成的；

查询预测信息输出单元，用于向所述终端设备发送所述查询预测信息；

定位查询结果输出单元，用于根据所述电子设备反馈的位置信息，向所述用户终端发送定位查询结果。

第六方面，本申请实施例提供了一种电子设备定位的系统，所述电子设备定位的系统包括服务器以及终端设备；

所述终端设备，用于向所述服务器发送用于获取电子设备位置的定位查询请求；

所述服务器，用于获取查询预测信息；所述查询预测信息是根据所述电子设备的历史数据生成的；

所述服务器，用于将所述查询预测信息发送给所述终端设备；

所述服务器，用于根据所述电子设备反馈的位置信息，向所述用户终端发送定位查询结果。

在第六方面的一种可能的实现方式中，所述服务器，用于获取查询预测信息，具体用于：

所述服务器，用于通过所述电子设备的历史数据，确定所述电子设备的预测位置；

所述服务器，用于根据所述预测位置，确定所述电子设备在所述预测位置对应的信号强度；

所述预测服务器，用于根据所述信号强度，生成所述电子设备的所述查询预测信息。

在第六方面的一种可能的实现方式中，所述服务器，用于获取查询预测信息，具体用于：

所述服务器，用于获取所述电子设备最近反馈的位置信息；

所述服务器，用于根据所述最近反馈的位置信息确定查询预测模型；

所述服务器，用于通过所述查询预测模型输出所述查询预测信息。

在第六方面的一种可能的实现方式中，所述服务器，用于获取查询预测信息，具体用于：

所述服务器，用于基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型；

所述服务器，用于通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息；所述查询预测模型是基于所述电子设备的历史数据构建得到的。

第七方面，本申请实施例提供了一种服务器，存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述服务器执行所述计算机程序时实现上述第一方面或第四方面中任一项所述电子设备定位的方法。

第八方面，本申请实施例提供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有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面或第四方面中任一项所述电子设备定位的方法。

第九方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面或第四方面中任一项所述电子设备定位的方法。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：

本申请实施例在接收到终端设备发送的定位查询请求时，可以根据所需查询的电子设备的历史数据，生成上述定位查询请求的查询预测信息，并输出该查询预测信息至终端设备，以便用户能够通过查询预测信息了解定位成功率等预测信息，以确定是否需要继续等待查询结果，或是通过终端设备执行其他操作，从而无需用户长时间保留查询界面在前端显示，提高终端设备的使用效率，以及提高用户的使用体验。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请一实施例提供的电子设备定位的系统的结构示意图；

图2是本申请一实施例提供的电子设备定位的系统的交互流程图；

图3是本申请一实施例提供的电子设备定位过程的示意图；

图4是本申请另一实施例提供的电子设备定位过程的示意图；

图5a是本申请第一实施例提供的S23的具体实现流程图；

图5b是本申请第二实施例提供的S23的具体实现流程图；

图5c是本申请第三实施例提供的S23的具体实现流程图；

图6是本申请一实施例提供的S232的具体实现流程图；

图7是本申请实施例提供的一种查询预测显示界面的界面模板的示意图；

图8是本申请一实施例提供的S232的具体实现流程图；

图9是本申请一实施例提供的S23的具体实现流程图；

图10是本申请一实施例提供的预测位置的确定示意图；

图11是本申请一实施例提供的查询预测信息的输出示意图；

图12是本申请另一实施例提供的查询预测信息的输出示意图；

图13是本申请一实施例提供的预测服务器侧的电子设备定位的方法的实现流程图；

图14是本申请第一实施例提供的电子设备定位的装置的结构框图；

图15是本申请另一实施例提供的电子设备定位的系统的结构示意图；

图16是本申请另一实施例提供的电子设备定位的系统的交互流程图；

图17是本申请另一实施例提供的服务器侧的电子设备定位的方法的实现流程图；

图18是本申请另一实施例提供的电子设备定位的装置的结构框图；

图19是本申请一实施例提供的一种服务器的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。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申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“若”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“若确定”或“若检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

实施例一：

现有技术中，用户的终端设备在定位关联的电子设备时，往往需要用户长时间停留在查询界面等待定位结果，从而降低了终端设备的使用效率，以及用户使用体验差，为了解决这个不足，本申请实施例提供了一电子设备定位的系统。

图1示出了本申请一实施例提供的电子设备定位的系统的结构示意图。参见图1所示，该电子设备定位的系统包括业务服务器、预测服务器、终端设备以及电子设备，该电子设备包括但不限于：智能手表、智能手环、智能耳机等可以配置有定位模块的电子设备。其中，业务服务器与预测服务器之间可以建立有通信链路，通过上述通信链路进行数据交互；业务服务器与终端设备以及电子设备之间可以建立有通信链路，通过上述通信链路进行数据交互。终端设备可以安装有与电子设备的定位系统相匹配的客户端程序，用户可以通过客户端程序对应的操作界面发起关于电子设备的定位查询请求；该终端设备可以包含有触控屏、数字键盘、鼠标等人机交互控件，以便用户输入相关的指令，如上述的定位查询请求，并通过如触控屏、显示器等显示模块输出定位查询结果；终端设备还可以包含通信模块，通过上述通信模块与业务服务器建立通信连接，以向该业务服务器发送定位查询请求以及接收业务服务器反馈的查询预测信息以及定位查询结果。业务服务器与预测服务器可以封装与同一物理服务器内，也可以为两个独立的物理服务器，分别用于处理定位业务流程以及查询预测流程，业务服务器以及预测服务器可以配置有数据存储模块，业务服务器可以通过数据存储模块存储各个终端设备发送的定位查询请求，以及电子设备反馈的位置信息，预测服务器的数据存储模块则可以用于存储各个电子设备反馈的历史数据，可选地，还可以存储有各个电子设备对应的查询预测模型。电子设备包含有定位模块，该定位模块可以为全球定位系统GPS模块，通过定位模块获取位置信息，并基于预设的心跳反馈周期发送给业务服务器，或在接收到业务服务器发送的定位查询指令时反馈位置信息；该电子设备还可以包含有通信模块，基于通信模块与业务服务器建立长连接，并将定位信息发送给业务服务器。

在一种可能的实现方式中，该电子设备可以为与终端设备具有相同功能的设备，在其他应用场景下，电子设备同样可以向服务器发起定位查询指令，以确定终端设备的位置。

在一种可能的实现方式中，该电子设备具体为一可穿戴设备，以确保采集得到的位置信息即为所需监控对象的位置信息。

参见图2所示，图2示出了本申请一实施例提供的电子设备定位的系统的交互流程图，详述如下：

在S21中，终端设备向业务服务器发送用于获取电子设备位置的定位查询请求。

在本实施例中，用户可以在终端设备上生成定位查询请求，作为实例而非限定，通过安装与服务器匹配的客户端，并通过客户端在终端设备的交互界面上生成的查询界面，点击查询界面上关联的控件，则可以生成定位查询请求。在用户生成定位查询请求时，可以输入电子设备的设备标识，以指示查询对应的电子设备；可选地，终端设备可以根据用户的设置，建立终端设备与电子设备之间的关联关系，用户可以在关联关系中选取一个电子设备作为默认查询的电子设备，并在生成定位查询请求时，自动将默认查询的电子设备的设备标识，添加到上述定位查询请求内，从而减少用户的选取操作。通过建立对应关系，终端设备在每次发起定位查询请求时，无需再次手动输入所需查询的电子设备，可以提高定位查询请求的查询效率。

在本实施例中，终端设备在生成定位查询请求后，则可以将定位查询请求发送给业务服务器，以通过业务服务器响获取电子设备的位置信息。

在S22中，业务服务器接收定位查询请求，并根据定位查询请求生成预测请求，将预测请求发送给预测服务器。

本实施例中，业务服务器在反馈定位查询结果之前，需要先将查询预测信息发送给终端设备，因此，业务服务器在接收到终端发送的定位查询请求之后，要先根据定位查询请求生成预测请求，将预测请求发送给预测服务器，以便获取预测服务器生成的查询预测信息。

在本实施例中，业务服务器可以接收各个终端设备发送的定位查询请求。定位查询请求可以通过携带电子设备的设备标识，来用于获取与设备标识关联的电子设备的位置信息；可选地，若终端设备建立有终端设备与电子设备之间的关联关系，则可以将上述建立的关联关系上传至业务服务器，该关联关系中每个终端设备绑定至少一个默认查询的电子设备。在该情况下，终端设备上传的定位查询请求可以不携带有电子设备的设备标识，由于业务服务器可以维护上述关联关系，在接收到终端设备发送的定位查询请求后，可以根据请求发起方的终端设备的设备标识，查询与终端设备的设备标识相关联的关联关系，以确定与请求发起的终端设备绑定的电子设备，继而确定所需查询定位信息的电子设备，然后在发送给预测服务器的预测请求中携带前述确定的所需查询定位信息的电子设备的标识。业务服务器通过维护终端设备对应的关联关系，在接收到定位服务请求时可以查询上述关联关系，即可确定终端设备关联的电子设备，从而用户无需手动输入所需查询的电子设备的设备标识，可以减少用户操作。

作为示例而非限定，图3示出了本申请一实施例提供的电子设备定位过程的示意图。参见图3所示，终端设备可以通过客户端在业务服务器处预先录入一对应关系，终端设备绑定有四个不同的电子设备，分别为大女儿的手表、母亲的手表、小女儿的手表以及儿子的手表。在业务服务器接收到终端设备发起的定位查询请求时，业务服务器可以根据终端设备的终端标识，查询该终端设备关联的对应关系，确定了该终端设备绑定的电子设备，并生成与终端设备存在绑定关系的电子设备对应预测请求，以通过预测服务器生成各个电子设备的查询预测信息。

可选地，若终端设备绑定的电子设备的个数为多个，除了同时生成多个电子设备的预测请求外，用户还可以通过终端设备的交互模块，在多个电子设备中选取其中一个作为本次查询操作对应的目标电子设备，业务服务器可以根据用户的选择操作，生成目标电子设备的预测请求，并发送给业务服务器。

作为示例而非限定，图4示出了本申请另一实施例提供的电子设备定位过程的示意图。参见图4所示，终端设备可以在交互界面上显示设备列表，该设备列表内包含有该终端设备关联有多个电子设备的设备名称，在该实施例中分别为“大女儿的手表”、“母亲的手表”、“小女儿的手表”以及“儿子的手表”，用户可以在该设备列表中选取其中一个作为目标电子设备，在该实施例中可以选取“大女儿的手表”作为目标电子设备，终端设备根据用户的选择操作生成对应的定位查询请求。业务服务器对该定位查询请求进行解析，确定该定位查询请求所指示的电子设备为大女儿的手表，并向预测服务器发送包含大女儿的手表的设备标识的预测请求。

在一种可能的实现方式中，终端设备上安装有与业务服务器相关的客户端程序，终端设备可以在本地启动该客户端程序，通过客户端程序与业务服务器的建立通信连接，并通过客户端程序内的UI按键，向业务服务器发送定位查询请求。可选地，由于位置信息属于用户的隐私信息，在业务服务器接收到终端设备发送的定位查询请求后，会判断该终端设备是否存在查阅电子设备的位置信息的权限，举例性地，终端设备与电子设备可以预先建立有查询协议，即电子设备已授权终端设备查阅自身的位置信息，此时，则识别该终端设备具有查阅电子设备的权限。基于此，若业务服务器检测到终端设备具有查询权限，则执行后续的定位查询操作；反之，若业务服务器检测到终端设备不具有查阅电子设备的位置信息的权限，则向终端设备反馈查询失败信息，以通知终端设备获取电子设备的查询授权。

可选地，业务服务器可以为上述查询权限配置授权有效期，业务服务器在接收到终端设备发送的定位查询请求后，可以判断当前时刻是否在该终端设备的查询权限的授权有效期内，若是，则响应该定位查询请求；反正，若当前时刻在该终端设备的查询权限的授权有效期外，则识别为该定位查询请求为非法请求，则返回查询失败信息。

在S23中，预测服务器响应所述预测请求，根据所述电子设备的历史数据，生成查询预测信息，并将所述查询预测信息发送给业务服务器。

在本实施例中，业务服务器可以接收各个电子设备反馈的位置信息和/或心跳数据包，继而业务服务器将上述位置信息和/或心跳数据包交由预测服务器进行存储，预测服务器可以将上述接收到的电子设备反馈的数据作为电子设备的历史数据。可选地，预测服务器可以为各个电子设备配置对应的数据库，每个数据库用于存储该电子设备关联的历史数据，并为每个数据库与电子设备的设备标识建立关联关系，基于该关联关系生成对应的索引表。预测服务器在接收到基于终端设备发起的定位查询请求生成的预测请求后，可以通过上述索引表，确定电子设备在业务服务数据库内关联的数据库，并从该数据库中获取已存储的历史数据。

在一种可能的实现方式中，由于电子设备发送的历史数据较多，为了减少数据库的存储压力，预测服务器可以对电子数据的历史数据进行合并，例如将具有相同属性或相似的多个历史数据封装到同一数据包内，从而能够减少数据库内数据块的个数，以提高预测服务器内数据库的存储效率。作为示例而非限定，预测服务器可以将相距位置小于预设的距离阈值且反馈时间小于预设的时间阈值的多个历史数据封装到同一数据包内。作为示例而非限定，电子设备A在12月6日11点反馈了一位于地点A的历史数据，而在12月7日11点01分同样反馈了位于地点A的历史数据，则预测服务器在判断上述两个历史数据的反馈时间之间的差值为1分钟，且位置距离为0，则可以将上述两个历史数据合并为一个历史数据包。当然，若存在多个相同或相似的历史数据，同样可以将上述多个历史数据合并为同一数据包。举例性地，表1给出了合并后的历史数据包的格式示意图。该历史数据包记录有设备名称、位置、反馈时刻以及反馈次数。若某一历史数据不存在与其相同或相似的历史数据包，则该反馈次数的参数项内的数值为1。通过识别历史数据包内该次数的数值，可以确定该电子设备在某一时刻到达某一位置是否为重复性行为或是偶发性行为，从而方便识别电子设备所属用户的行为习惯。

设备名称	位置	时刻	次数
				电子设备A	地点A	12月6-7日11点	2

表1

在本实施例中，查询预测信息具体用于提示用户本次定位查询请求的相关信息，以便用户在接收到定位查询结果之前，通过查询预测信息对本次定位查询操作有一定的操作预期，以提高用户定位查询过程的使用体验。

进一步地，作为本申请的另一实施例，该查询预测信息包括有查询等待时长和/或定位成功率。

其中，查询等待时长具体为响应定位查询请求的时长，用户可以通过查询预测信息中的查询等待时长，以确定是否需要停留在当前界面等待定位查询结果，或是可以切换至其他操作界面，在一段时间之后，再重新返回当前界面，查阅业务服务器返回的定位查询结果。作为示例而非限定，终端设备向业务服务器发送定位查询请求后，业务服务器可以生成与定位查询请求对应的预测请求，并交由预测服务器对预测请求进行响应。预测服务器根据电子设备的历史数据确定本次定位查询操作所需耗时为30秒，并将包含该查询等待时长的查询预测信息转发给业务服务器，业务服务器将查询预测信息返回给终端设备，则终端设备可以继续停留在当前查询界面，也可以切换至其他页面执行其他操作，在经过30秒或更长的时间后，重新返回查询界面，此时业务服务器可能已经接收到电子设备返回的位置信息，并生成定位查询结果返回给终端设备，在终端设备重新切换至查询界面时，则可以立即查阅到电子设备的位置信息，避免用户由于无法预估定位查询请求的耗时而长时间在当前界面进行等待。

其中，定位成功率具体为在有效响应时间内接收到电子设备返回的定位信息的概率。业务服务器可以设置有有效响应时间，即业务服务器在向电子设备发送定位查询指令后，则会启动计算器以检测该查询操作的响应耗时，若检测到上述计时器的计数值大于有效响应时长，则判断本次查询操作不成功；反之，若在计时器的计数值小于或等于有效响应时长之前，接收到电子设备反馈的位置信息，则可以将位置信息生成定位查询结果返回给终端设备，则响应成功。因此，业务服务器可以将上述有效响应时长发送给预测服务器，预测服务器可以通过有效响应时长输出定位成功率。预测服务器可以通过电子设备的历史数据，以确定本次响应操作的查询耗时，并将该查询耗时与业务服务器预先设置的有效响应时长进行比对，根据比对结果确定定位成功率。在一种可能的实现方式中，确定定位成功率的方式可以为：若预测服务器根据历史数据得到的预测耗时远远小于业务服务器预先设置的有效响应时长(例如有效响应时长与预测耗时之差大于预设的时间差阈值，则识别为远远小于)，则成功率较高，例如为100％；若预测耗时与有效响应时长较为接近(例如有效响应时长与预测耗时之差小于时间差阈值)，则成功率较低，例如50％(具体数值可以根据两者之间的差值实际差值确定，可以通过预设的转换算法计算得到)；若预测耗时大于有效响应时长，则识别为不成功，例如0％。通过将定位成功率添加到查询预测信息中，用户可以根据该定位成功率确定是否需要继续等待定位查询结果，或是之后再次发起定位查询请求，同时可以避免用户由于无法确定定位查询的耗时，而长时间在查询界面进行等待，影响用户执行其他操作。

可选地，查询预测信息还可以包括至少一个电子设备的预测位置以及预测位置对应的预测置信度。在接收到电子设备返回的位置信息之前，业务服务器可以将预测服务器反馈的包含预测位置的查询预测信息返回给终端设备，并在终端设备的查询界面上标记出各个预测位置，并在预测位置上指示对应的预测置信度，用户可以在查询的过程中，通过查看电子设备的预测位置，来确定电子设备当前所处的可能位置，能够在用户等待电子设备返回定位信息的过程中，提供一定的信息量，以避免用户长时间等待，并且通过各个预测位置以及对应的预测置信度，可以了解电子设备的行为习惯，特别应用在监控场景下，预测服务器能够通过历史数据来对电子设备对当前位置进行预测，方便用户确定电子设备的所属对象的行进习惯，为监控决策提供行为习惯信息。

作为示例而非限定，终端设备的所属用户为家长，而电子设备的所属用户为女儿，预测服务器可以通过电子设备的历史数据，推测出女儿当前可能在预测位置，在家长可以通过预测位置以及各个预测位置的预测置信度，了解到女儿在该时间点常去的地点，从而能够更好地了解女儿的行为习惯。

在本实施例中，预测服务器可以获取所需查询定位的电子设备的历史数据，并基于该电子设备的历史数据生成查询预测信息。该查询预测信息可以包含有查询等待时长、定位成功率和/或至少一个所述电子设备的预测位置以及所述预测位置对应的置信度。

具体地，S23可以包含有以下三种实现方式，分别为：

一、实现方式1具体包含以下步骤：1.预测服务器通过获取电子设备的历史数据，预测电子设备的位置；2.根据预测的位置，确定电子设备在预测位置对应的信号强度；3.根据信号强度，生成电子设备的查询预测信息。若实现方式1中输出的查询预测信息的预测结果为无法定位状态，则实现方式1还可以包含以下步骤：4.预测服务器选取反馈位置信息的时刻与当前时刻之间的差值最小的所述电子设备的历史数据作为目标数据；5.预测服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的运行状态以及信号强度，输出无法定位原因；6.预测服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈时刻对应的历史位置以及运动状态，输出预测位置；7.预测服务器将所述无法定位原因和/或预测位置导入所述查询预测信息。

二、实现方式2具体包含以下步骤：1、预测服务器获取电子设备最近反馈的位置信息；2、基于最近反馈的位置信息选取关联的查询预测模型；3、基于查询预测模型输出查询预测信息。

若实现方式2中输出的查询预测信息的预测结果为无法定位状态，则实现方式2还可以包含以下步骤：4.预测服务器选取反馈位置信息的时刻与当前时刻之间的差值最小的所述电子设备的历史数据作为目标数据；5.预测服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的运行状态以及信号强度，输出无法定位原因；6.预测服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈时刻对应的历史位置以及运动状态，输出预测位置；7.预测服务器将所述无法定位原因和/或预测位置导入所述查询预测信息。

三、实现方式3具体包含以下步骤：1.预测服务器基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型；2.预测服务器通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息；所述查询预测模型是基于所述电子设备的历史数据构建得到的。

若实现方式3中输出的查询预测信息的预测结果为无法定位状态，则实现方式3还可以包含以下步骤：3.预测服务器选取反馈位置信息的时刻与当前时刻之间的差值最小的所述电子设备的历史数据作为目标数据；4.预测服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的运行状态以及信号强度，输出无法定位原因；5.预测服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈时刻对应的历史位置以及运动状态，输出预测位置；6.预测服务器将所述无法定位原因和/或预测位置导入所述查询预测信息。

其中，实现方式3的具体实现流程可以参见下述图5至图8实施例的描述。

而对于实现方式1、实现方式2以及实现方式3中，当输出的查询预测信息的预测结果为无法定位状态时，后续响应流程的具体实现过程则可以参见下述图9实施例的描述。

图5a示出了上述关于S23的实现方式1中各步骤的具体实现流程图。参见图5a所示，在本实施例，S23可以包括S231a～S233a，详述如下：

S231a.预测服务器通过获取电子设备的历史数据，预测电子设备的位置。

具体地，预测服务器可以根据电子设备的设备标识，从数据库中提取关于该电子设备的所有历史数据，并根据各个历史数据确定电子设备的预测位置。其中，该预测位置具体为基于历史数据推算得到的，在终端设备发送定位查询请求时刻，该电子设备所在的位置。

在一种可能的实现方式中，预测服务器确定预测位置的方式可以为：预测服务器从电子设备的所有历史数据中提取多个不同日期的第一目标历史数据，上述第一目标历史数据的反馈时刻与终端设备发送定位查询请求时刻相同或相近，其中，该反馈时刻具体指的是电子设备向业务服务器上报位置信息时所对应的时刻。根据上述目标历史数据的历史位置，确定电子设备的预测位置。

S232a.根据预测位置，确定电子设备在预测位置对应的信号强度。

在本实施例中，确定信号强度可以包含以下两种实现方式，且以下两种实现方式属于并列的实现方式，在实际应用过程中，可以选择以下一种确定信号强度。

实现方式A：预测服务器可以存储有信号强度分布图，该信号强度分布图记录有各个位置关联的信号强度。预测服务器可以在信号强度分布图上标记出上述确定的预测位置的坐标点，并查询该坐标点关联的信号强度，将坐标点的信号强度作为预测位置对应的信号强度。

实现方式B：预测服务器可以从历史数据中提取关于上述预测位置的所有第二目标历史数据，该第二目标历史数据内的历史位置与上述预测位置相同或相近，其中，历史位置具体指的是电子设备向业务服务器上报位置信息时所对应的位置。根据各个第二目标历史数据内的历史信号强度，确定预测位置对应的信号强度。

S232c.根据信号强度，生成电子设备的查询预测信息。

在本实施例中，由于信号强度越强，则电子设备能够接收到业务服务器发送的定位查询指令的成功率越高，并且发送定位查询指令所需的时间也越短(由于信号强度越强，则传输速率以及信噪比也越高，因此所需的传输时长也越短)，同样地，电子设备向业务服务器反馈位置信息所需的时长也越短、成功率越高。因此，电子设备的信号强弱，与查询结果的成功与否以及查询响应时长密切相关。预测服务器可以基于大数据分析，生成信号强度与查询预测信息之间的转换关系，将上述获取得到的信号强度导入到上述的转换关系中，则可以生成与信号强度对应的查询预测信息。

在本实施例中，查询预测信息可以包含至少一个与定位查询请求相关的参量。该与定位查询请求相关的参量包括但不限于以下一种或多种的组合：查询响应时长(即终端设备所需的等待时间)、定位成功率、预测精准度等，若查询预测结果为无法定位状态，则还可以包含无法定位的原因。

以确定查询预测信息中的查询等待时长以及定位成功率，说明实现方式1的的具体实现流程：预测服务器可以获取电子设备所有反馈的历史数据，并根据历史数据确定电子设备的接收预测请求时刻的预测位置，并获取预测位置对应的信号强度，通过信号强度与响应参量之间的转换算法，计算查询等待时长和/或定位成功率，并将查询等待时长和/或定位成功率导入预设的查询预测模板，生成上述的查询预测信息。

图5b示出了上述关于S23的实现方式2中各步骤的具体实现流程图。参见图5b所示，在本实施例，S23可以包括S231b～S233b，详述如下：

S231b、预测服务器获取电子设备最近反馈的位置信息；

具体地，预测服务器可以从电子设备历史数据提取最近反馈的位置信息，该最近反馈具体指的是电子设备上报位置信息时对应的上报时刻与终端设备发送定位查询请求时刻之间的差值最小，则为最近反馈。预测服务器可以将电子设备最近反馈的位置信息识别为基准位置。

S232b、基于最近反馈的位置信息选取关联的查询预测模型。

具体地，预测服务器可以配有至少一个查询预测模型，通过查询预测模型输出查询预测信息，不同的查询预测模型可以用于不同的场景，并根据场景不同，采用不同的预测方式，提高预测操作的准确性。

其中，根据最近反馈的位置信息确定查询预测模型的方式可以为：预测服务器可以从所有历史数据中，识别与该最近反馈的位置信息相同或相似的历史数据的个数，统计相同或相似的历史数据的方式可以参照上述内容，即识别上报时刻的差值小于预设的时间阈值，且两个位置之间的距离值小于预设的距离阈值，则识别为与基准位置相同或相似的历史数据。若该历史数据的个数大于预设的个数阈值，则识别电子设备的所属用户处于日常场景下，采用第一查询预测模型。若与基准位置相同或相似的历史数据的个数小于或等于上述的个数阈值，则识别电子设备的所属用户处于非常规场景下，采用第二查询预测模型。

S233b、基于查询预测模型输出查询预测信息。

具体地，通过第一查询预测模型输出预测结果时，可以选取历史数据的上报时刻与接收查询定位请求时刻相近的属于多个不同日期的历史数据作为参考数据，将上述选取的参考数据导入到第一查询预设模型，输出查询预测信息。由于使用第一查询预测模型时，则表示电子设备的所属用户处于日常场景下，此时可以通过多个不同日期的历史数据，确定电子设备的当前所在的预测位置的信号强度，并将预测位置的信号强度以及历史数据中的历史响应时长导入到第一查询预测模型，生成查询预测信息，其中，该查询预测信息可以包含查询响应时长(即终端设备所需的等待时间)、定位成功率、预测精准度等中的一种或两种以上的组合。

作为示例而非限定，终端设备的所属用户为父亲，而电子设备的所属用户为女儿，父亲在15点00分获取女儿的位置信息时，可以通过终端设备向业务服务器发送定位查询请求，业务服务器可以生成一个预测请求给预测服务器。预测服务器查询电子设备最近反馈的历史数据为14点58分反馈的历史数据，该历史数据的基准位置为学校，预测服务器可以从所有历史数据中，统计在不同日期的14点58分左右且定位位置为学校的历史数据的个数，并判定该个数大于预设的个数阈值，则可以识别女儿当前处于日常场景下，则可以通过第一查询预测模型输出查询预测信息。此时，将属于不同日期的反馈时刻在15点00分左右的历史数据导入到第一查询预测模型，输出查询预测信息。

具体地，，通过第二查询预测模型输出预测结果时，可以选取历史数据的上报时刻与接收查询定位请求时刻之间的时间差值小于预设的时间阈值的历史数据作为参考数据，其中，上述参考数据的上报日期与接收查询定位请求时刻的日期相同。将上述选取的参考数据导入到第二查询预设模型，输出查询预测信息。由于使用第二查询预测模型时，则表示电子设备的所属用户处于非常规场景下，当前用户的行为并不为日常规律的行为，属于偶发性行为，此时可以通过与电子设备最近反馈的多个历史数据对电子设备的当前所在位置的信号强度的进行预测，并将预测位置的信号情况以及最近几次反馈位置信息的响应时长导入第二查询预测模型，生成查询预测信息，其中，该查询预测信息可以包含查询响应时长(即终端设备所需的等待时间)、定位成功率、预测精准度等中的一种或两种以上的组合。

作为示例而非限定，终端设备的所属用户为父亲，而电子设备的所属用户为女儿，父亲在15点00分获取女儿的位置信息时，可以通过终端设备向业务服务器发送定位查询请求，业务服务器可以生成一个预测请求给预测服务器。预测服务器查询电子设备最近反馈的历史数据为14点58分反馈的历史数据，该历史数据的基准位置为高铁站，预测服务器可以根据从所有历史数据中，统计在不同日期的14点58分左右且定位位置为高铁站的历史数据的个数，并识别该个数小于预设的个数阈值，而在多个不同日期下，女儿在14点58分左右应该在学校，因此可以识别女儿当前处于非常规场景下，则可以通过第二查询预测模型输出查询预测信息。此时，将属于当前日期的反馈时刻与15点00分之间的时间差小于预设时间阈值的历史数据导入到第二查询预测模型，例如该时间阈值为30分钟，则可以将14:30-15:00之间的历史数据导入到第二查询预测模型，输出查询预测信息。

作为一种可能的实现方式，预测服务器在确定了查询预测模型之后，在通过查询预测模型输出查询预测信息之前，可以通过电子设备最近反馈的历史数据的位置信息，确定电子设备所属用户的预测行为，并根据预测行为对查询预测模型进行调整，并基于调整后的查询预测模型，生成上述查询预测信息。作为示例而非限定，电子设备最近反馈的历史数据的位置信息为高铁站，则电子设备的所属用户可能接下来需要乘坐高铁，即对应预测行为可以是“乘坐高铁”，则基于该预测行为将查询预测模型调整为高铁采集模式下的查询预测模型；又例如，电子设备最近反馈的历史数据的位置信息为机场，则电子设备的所属用户可能接下来需要乘坐飞机，而飞机上的乘客无法自由进行通信，此时对应的预测行为可以是“乘坐飞机”，则基于该预设行为将查询预测模型调整为无法通信场景下的查询预测模型。

以确定查询预测信息中的查询等待时长以及定位成功率，说明实现方式2的的具体实现流程：预测服务器可以根据电子设备最近反馈的历史数据中的位置信息，确定与位置信息关联的查询预测模型；并通过上述查询预测模型输出电子设备多个候选预测位置，以及各个候选预测位置对应的置信度。可选地，若历史数据中包含有运动参量，则预测服务器还可以将上述的运动参量导入到上述的查询预测模型内，查询预测模型可以根据电子设备最近反馈的位置以及运行参量，生成多个移动轨迹，由于上述的查询预测模型是根据电子设备的所有历史数据通过大数据分析得到的，因此查询预测模型可以确定电子设备的所属用户的行为习惯，因此除了可以得到上述移动轨迹外，该可以确定各个移动轨迹与电子设备的所属用户之间行为习惯的匹配度，基于上述匹配度确定各个移动轨迹的置信度。根据最近反馈的历史数据的反馈时刻以及接收到预测请求的时刻之间的时间差，可以确定电子设备的移动时间，从而可以在各个移动轨迹上标记出电子设备的预测位置，并将各个移动轨迹的置信度作为与该移动轨迹对应的预测位置的置信度。

图5c示出了上述关于S23的实现方式3中各步骤的具体实现流程图，与实现方式2相比，实现方式3可以为不同的电子设备配置对应的查询预测模型，因此在获取查询预测模型之前，需要获取电子设备的设备标识。参见图5所示，在本实施例，S23可以包括S231c以及S232c，详述如下：

在S231c中，预测服务器基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型。

在本实施例中，预测服务器可以预先为每个电子设备构建查询预测模型。将电子设备的历史数据作为训练数据，对预设的算法模型进行调整，从而生成查询预测模型。

构建查询预测模型可以包含以下三种实现方式：

在一种可能的实现方式中，预测服务器可以分别为不同的电子设备配置对应的查询预测模型，在该情况下，预测服务器根据电子设备的设备标识，将历史数据划分为多个数据组，并通过每个数据组内的历史数据对查询预测模型进行训练，从而生成与该电子设备的行为习惯相匹配的查询预测模型。

在一种可能的实现方式中，预测服务器还可以根据所有不同的电子设备反馈的历史数据，生成一个可以应用于所有设备的查询预测模型，即生成的查询预测模型可以用于输出不同电子设备的查询预测信息，在该情况下，预测服务器可以将所有不同电子设备的历史数据作为训练数据，并对预设的算法模型进行训练学习，通过将所有电子设备的历史数据作为训练数据，能够大大增加训练数据的样本数，从而能够提高查询预测模型的准确性。

在一种可能的实现方式中，预测服务器可以通过上述两种方式的结合以构建查询预测模型，实现的方式具体如下:预测服务器可以通过所有电子设备的历史数据，构建一个适用于所有设备的参考预测模型。预测服务器可以以预设的检测周期获取各个电子设备的历史数据的数据量，若检测到任一电子设备的历史数据的数据量大于预设的数据量阈值，则通过该电子设备的所有历史数据，为该电子设备配置与之对应的查询预测模型。因此，预测服务器在接收到终端设备发送的定位查询请求时，会判断定位查询请求所指示的电子设备是否配置有关联的查询预测模型，若是，则通过与该电子设备关联的查询预测模型生成查询预测信息；反之，若该电子设备并未配置有关联的查询预测模型，则采用适用于所有设备的参考预测模型输出查询预测信息。

通过历史数据训练查询预测模式时，预测服务器可以从历史数据中提取构建查询预测模型相关的参数，上述参数包括但不限于以下一种或两种以上的组合：电子设备的开关状态、历史数据的上报时间、电子设备运动状态、电子设备与业务服务器之间长链接的在线时长、维护前述长链接时电子设备发送的心跳信号的历史成功率、历史数据上报时刻对应的信号强度、上报时刻对应的网络状态(例如使用移动通信网络或者通过无线局域网反馈等)。预测服务器还可以从历史数据中提取与查询预测模型输出的相关参量，上述参量包括但不限于以下一种或两种以上的组合：实际定位时长、实际定位反馈状态(例如定位成功或定位失败等状态)以及反馈位置等。

训练查询预测模型的方式具体可以为：预测服务器可以从历史数据中提取多个训练输入参量以及与查询预测信息相关的训练输出参量，根据训练输入参量以及训练输出参量构成多个训练样本。预测服务器可以根据查询预测信息内预测参量的数据类型，配置与之对应的基础预测模型，并通过上述生成的多个训练样本对基础预测模型内的学习参量进行调整，使得调整后的基础预测模型的损失函数小于预设的损失阈值，此时，可以识别为该基础预测模型已学习完毕，并将学习后的基础预测模式识别为查询预测模型。其中，上述调整基础预测模型的方式包括但不限于以下一种或多种的组合：调整基础预测模型包含的层级，例如增加或减少对应的节点数；通过线性分类的方式对输出结果进行分类预测，并分别计算各个分类结果对应的概率值，并在调整的过程中优化分类结果的个数；通过多元线性拟合的方式调整基础预测模型的预测算法，并为每个输入元配置上限级数，以避免拟合过程中出现过拟合的情况。

在一种可能的实现方式中，生成上述的基准预测模型的方式具体可以为：业务服务器可以查询预测信息可以包含的预测参量，举例性地，该查询预测信息包括查询等待时长以及定位成功率。不同的预测参量对应的输入数据不同。在该情况下，预测服务器可以为不同的预测参量配置对应的查询预测算法，并为上述的查询预测算法配置对应的输入参量，将多个查询预测算法进行封装，得到基准预测模型，需要说明的是，基准预测模型用于确定模型内所使用的通用函数表达式，该通用函数表达式内各个变量的权重值需要通过训练学习的方式进行调整，即基准预测模型用于限定自变量与因变量之间的转换关系。举例性地，该查询预测信息包括有两个预测参量，分别为查询等待时长以及定位成功率，而与查询等待时长对应的输入参量可以为：定位查询时间、历史运动状态、历史信号强度以及历史网络状态，则可以根据上述四个参量通过多元线性回归方式，拟合构建查询等待时长对应的第一查询预测算法；而与定位成功率对应的输入参量可以为：定位查询时间、设备历史状态、心跳信号接收成功率以及历史网络状态，则可以根据上述四个参量，同样通过多元线性回归方式，拟合构建定位成功率对应的第二查询预测算法，将上述两个查询预测算法进行封装，生成基准预测模型。

在S232c中，预测服务器通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息；所述查询预测模型是基于所述电子设备的历史数据构建得到的。

在本实施例中，预测服务器通过电子设备的历史数据构建得到查询预测模型后，可以通过查询预测模型生成定位查询请求对应的查询预测信息。其中，该查询预测模型的输入参量可以为查询预测请求的请求触发时间，并根据电子设备的历史数据中提取关联的目标历史数据导入到查询预测模型内，通过查询预测模型输出查询预测信息。

在一种可能的实现方式中，上述从历史数据中选取的目标历史数据可以为电子设备最近反馈的历史数据，即电子设备上报历史数据的上报时间与查询预测请求的请求触发时间之间的时间差值最小的历史数据作为目标历史数据，基于目标历史数据中携带有的历史位置，确定该历史位置对应的信号强度以及网络状态，并将上述两个参量导入到查询预测模型中，可以预计出响应查询操作的耗时等参数，生成查询预测信息。需要说明的是，从目标历史数据中提取的参数项由查询预测模型的输入参数确定。获取的目标历史数据的个数可以为一个，也可以为多个，具体不作限定。

在本申请实施例中，通过电子设备在使用过程中反馈的历史数据，构建查询预测模型，并通过查询预测模型输出查询预测信息，实现了对定位查询操作的操作过程参量进行预测，并且通过大数据对模型进行调整，能够提高预测操作的准确性。

进一步地，作为本申请的另一实施例，查询预测信息内还可以包含有多个不同的查询预测参量，并为不同的查询预测参量配置对应的显示区域，在该情况下，与图5c实施例中的S232c则可以包含有S2321以及S2322。图6示出了本申请一实施例提供的在查询预测信息包含显示区域时，S232c的具体实现流程图。详述如下：

在S2321中，预测服务器通过所述查询预测模型，输出查询预测参量。

在本实施例中，查询预测信息包含有多个查询预测参量，不同的查询预测参量可以用于表示不同维度的预测信息。作为实例而非限定，该查询预测参量包括但不限于以下一种或两种以上的组合：查询等待时长、定位成功率、预测位置、查询用户所在场景以及电子设备的设备状态等，该查询用户所在场景可以通过场景类型表示，例如学校类型、火车站类型、商场类型等，上述场景类型并不包含具体的地点信息，而是基于用户所在地点的场所、环境等信息进行分类得到的类型信息；该设备状态包括但不限于：开机状态、待机状态、低电量状态、弱信号状态等。预测服务器从历史数据中提取查询预测模型所需的输入参量，通过导入各个输入参量到查询预测模型内，输出本次定位查询操作对应的查询预测参量。

作为实例而非限定，表2示出了本实施例提供的一种基于定位查询请求的反馈报文的结构比对示意图。参见表2所示，现有的定位查询技术的反馈报文内，在携带有定位请求是否发送成功的字段，终端设备在接收到该反馈报文后，以及在接收到电子设备返回位置信息之前，终端设备的显示界面上，则只会显示的定位成功发送成功的字样，用户无法确定本次查询操作的所需耗时，从而需要长时间在当前界面等待查询结果；而本实施例提供的反馈报文内(由于本实施例反馈的是查询预测信息，因此反馈报文内携带有查询预测信息内各个查询预测参量)，除了携带有定位请求是否发送成功的字段外，还可以携带有与查询预测参量相关的字段，分别为定位结果的到达状态字段、预测定位成功率字段、查询等待时长字段以及设备当前场景字段，终端设备在接收到反馈报文后，可以在当前界面上显示上述查询预测参量字段的信息，方便用户确定本次查询操作的所需耗时，从而方便调整后续的操作。

表2

在S2322中，预测服务器根据各个所述查询预测参量的参量类型，分别将各个所述查询预测参量导入预设的预测信息模板中与所述参量类型关联的显示区域，生成所述查询预测信息

在本实施例中，预测服务器可以预先配置有预测信息模板，该预测信息模板为不同类型的查询预测参量配置有对应的显示区域，在通过查询预测模型输出得到各个查询预测参量后，可以确定在预测信息模型上的显示区域，并将各个查询预测参量导入到关联的显示区域内，从而生成对应的查询预测信息。

作为一种可能的实现方式，该查询预测信息具体以一查询预测显示界面进行输出，预测服务器预先配置有界面模板，并为不同参数类型配置有关联的界面显示区域。预测服务器通过识别各个查询预测参量的参量类型，并根据各个残联类型关联的界面显示区域，将查询预测参量导入到界面模板内，生成查询预测信息，将查询预测信息反馈给终端设备后，终端设备可以在本地的显示界面上输出上述预测显示界面。

作为示例而非限定，图7示出了本申请实施例提供的一种查询预测显示界面的界面模板的示意图。参见图7所示，该输出的查询预测参量包括有定位结果的到达状态字段、预测定位成功率字段、查询等待时长字段以及设备当前场景字段，上述四个字段对应的参数值分别为：“定位结果可到达”、“定位成功率低”、“8秒”以及“学校场景”，而上述四个字段对应的显示区域分别为区域1、区域2、区域3以及区域4。预测服务器可以将上述四个参数值导入到界面模板的对应区域。

在本申请实施例中，通过识别预测查询模型输出多个不同参量类型的查询预测参量，并导入到预测信息模板关联的显示区域，从而生成查询预测信息，返回给终端设备，以便终端设备能够基于预设的显示方式输出查询预测信息，提高了查询预测信息的可读性。

进一步地，作为本申请的另一实施例，当一个电子设备对应多个查询预测模型，在该情况下，与图5c实施例中的S232c则可以包含下述的S2323～S2325的相关操作。图8示出了本申请一实施例提供的当电子设备对应多个查询预测模型时S232c的具体实现流程图。详述如下：

在S2323中，预测服务器基于所述设备标识查询所述电子设备对应的多个候选查询模型。

在本实施例中，电子设备可以根据不同的位置场景，配置多个不同的预测查询模型。

在S2324中，预测服务器根据反馈位置信息的时刻与当前时刻之间的差值最小的所述电子设备的历史数据，确定所述电子设备当前的场景类型。

在本实施例中，上述的当前时刻具体指的是预测服务器接收到预测请求时对应的时刻。通过从历史数据中选取反馈位置信息的时刻与当前时刻之间的差值最小的历史数据，预测服务器可以确定电子设备最近反馈的位置信息，并根据最近反馈的位置信息确定所采用的查询预测模型，从而根据电子设备所处的场景不同，采用不同的预测方式，提高预测操作的成功率。预测服务器可以将电子设备最近反馈的位置信息识别为基准位置，预测服务器可以从所有历史数据中，识别与该基准位置相同或相似的历史数据的个数，统计相同或相似的历史数据的方式可以参照上述内容，即识别反馈位置信息的时刻之间的差值小于预设的时间阈值，且两个历史数据中反馈的位置之间的距离值小于预设的距离阈值，则识别为与基准位置相同或相似的历史数据。若该历史数据的个数大于预设的个数阈值，则识别电子设备的所属用户处于日常场景下；若与基准位置相同或相似的历史数据的个数小于或等于上述的个数阈值，则识别电子设备的所属用户处于非常规场景下。

在S2325中，预测服务器从所述候选查询模型中选取与所述场景类型匹配的候选查询模型作为所述查询预测模型。

在本实施例中，预测服务器可以选取与电子设备当前场景相匹配的候选查询模型作为输出查询预测信息的查询预测模型。

在本申请实施例中，根据电子设备所处的场景不同，采用不同的预测方式，提高预测操作的成功率。

进一步地，作为本申请的另一实施例，当输出的查询预测信息的预测结果为无法定位状态时，则查询预测信息中可以包含有无法定位原因和/或预测位置，在该情况下，上述图5c实施例中的在S23之后还包括有S901～S904的操作。图9示出了本申请一实施例提供的当输出的查询预测信息的预测结果为无法定位状态时的响应流程图。参见图9所示，在本实施例中，在S23之后还可以包括S901～S904，详述如下：

在S901中，若所述查询预测信息的预测结果为无法定位状态，则预测服务器根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据作为目标数据。

在本实施例中，当前时刻具体指的是预测服务器接收到预测请求时对应的时刻。查询预测信息包含有预测查询状态，预测查询状态包括但不限于：可查询状态以及无法定位状态。在预测服务器检测到查询预测信息的预测结果为无法定位状态的情况下，则表示根据电子设备的历史数据推断，当前时刻很大可能处于无法通信环境下，此时向电子设备发送定位查询指令，大概率无法在预设的有效响应时间内接收到电子设备反馈的位置信息，基于此，为了让终端设备获取电子设备在当前时刻的位置信息，可以通过查询预测模型确定电子设备的预测位置，和/或将无法定位的原因输出给用户，以便用户也能够预计电子设备的当前状态。

需要说明的是，预测服务器在识别到预测结果为无法定位状态下，仍然可以向电子设备发送定位查询指令，并且若在有效响应时间内接收到电子设备根据定位查询指令反馈的位置信息，并生成定位查询结果反馈给终端设备。

在本实施例中，预测服务器在检测查询预测信息的预测结果为无法定位状态时，可以输出无法定位原因和/或电子设备当前的预测位置。此时，预测服务器需要从历史数据中选取对应的目标数据以判断上述两个查询预测参量。其中，该目标数据为电子设备最近反馈的历史数据，即反馈时刻与当前时间之间的差值最小的历史数据。

在本实施例中，每个历史数据均携带有电子设备反馈历史数据时刻设备的运行状态、信号强度、当前位置和/或设备运动状态等信息。其中，运行状态具体指设备的硬件状态，例如设备处于开机状态、关机状态、低电量状态、过载状态、空载状态等。而设备运动状态具体指的是设备的物理运动状态，由于电子设备可以是可穿戴设备或移动终端，或者自动机器人，会随着所属用户或预设的程序进行移动，因此该运动状态可以包括：静止状态以及运动状态，而运动状态下还对应有运动速度、运动角速度以及运动加速度等。

在S902中，预测服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的运行状态以及信号强度，输出无法定位原因。

在本实施例中，服务器可以从目标数据提起反馈时刻该电子设备的运行状态以及信号强度，基于上述两个参数确定电子设备当前预测结果为无法定位的原因。

在一种可能的实现方式中，确定无法定位原因的方式可以为：若目标数据中的运行状态为关机状态，则对应的无法定位原因可以为设备关闭；若目标数据中的运行状态为低电量状态，则对应的无法定位原因可以为设备电量不足；若目标数据中的运行状态为开启状态，则识别信号强度的数值，若该信号强度的数值小于预设的信号反馈阈值，则对应的无法定位原因可以为设备无网络。

在S903中，预测服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈时刻对应的历史位置以及运动状态，输出预测位置。

在本实施例中，预测服务器可以从目标数据提起反馈时刻该电子设备的历史位置以及运动状态，基于上述两个参数预测电子设备的当前位置，即上述的预测位置。

在一种可能的实现方式中，确定预设位置的方式可以为：若运动状态为静止状态，则目标数据中的历史位置即为电子设备当前的预测位置；若运动状态为移动状态，则确定移动速度，并基于反馈时刻与当前时刻之间的差值，计算出移动距离，基于移动距离以及历史位置，确定预测位置，特别地，移动过程必然是在可行道路上，因此根据历史位置所在道路，以及用户的移动方向，则可以准确地确定某一位置坐标，将该位置坐标对应的坐标点作为预测位置。

作为示例而非限定，图10示出了本申请一实施例提供的预测位置的确定示意图。通过目标数据可以确定，电子设备在15点00分所在的位置为地点A，并且以每秒2米的速度向正北方向移动，而在15点05分时，预测服务器接收到终端设备发送的定位查询请求，并确定在当前时间电子设备无法定位成功。此时，可以根据移动速度以及移动时间计算得到移动距离，即2*5*60＝600m，且移动方向为正北方向，则为距离地点A北面600米的位置地点B，并将该地点B作为预测位置。

需要说明的是，S902与S903可以择一执行，也可以同步执行，也可以基于预设的次序先后执行，上述两个步骤相互独立，在此不对上述两个步骤之间的执行次序进行限定。

在S904中，预测服务器将所述无法定位原因和/或预测位置导入所述查询预测信息。

在本实施例中，预测服务器在确定了无法定位原因以及预测位置后，可以将上述两个参量导入到查询预测信息内，以便用户在接收到查询预测信息后，能够在终端设备上输出无法定位原因以及预测位置，以确定电子设备当前的预期状态。

作为示例而非限定，电子设备在15点00分至15点20分的过程中，与预测服务器保持长链接，并以预设的反馈周期向预测服务器反馈心跳数据，并在15点20分时响应预测服务器发送的定位查询指令，向预测服务器反馈了15点20分的位置信息，而该位置信息标识电子设备正处于一隧道附近。在15点21分时，终端设备向预测服务器发送用于获取电子设备的定位查询请求，此时，预测服务器检测与电子设备的连接状态，发现电子设备与预测服务器的交互状态正常、长链接当前处于连接状态但是已经有1分钟未收到电子设备反馈的心跳数据、手表在上一反馈时刻发送的位置信息标识当前处于开机状态，且连接移动网络，正在向隧道方向以每秒2米的速度前进。此时，预测服务器通过查询预测模型判定电子设备由于处于隧道场景下，无法连接网络，且由于隧道有一定长度，电子设备预测无法在有效响应时长内离开隧道，此时，会生成无法定位的查询预测信息，并确定无法定位原因具体为“隧道无网络”，且预测位置为“距离隧道口120米处”，将上述信息导入到查询预测信息。

在本申请实施例中，通过在检测到预测结果为无法定位的情况下，获取无法定位原因以及预测位置，能够通过查询预测模型预测电子设备的当前状态，以便终端设备对异常情况有一定的了解，提高了用户的使用体验。

在S24中，业务服务器将所述查询预测信息发送给所述终端设备。

在本实施例中，业务服务器在获取得到查询预测信息后，可以将查询预测信息终端设备。

在S25中，终端设备显示查询预测信息。

在本实施例中，终端设备可以显示查询预测信息，比如通过查询预测信息让用户确定本次查询操作的成功率，并根据查询成功率确定是否需要等待在查询界面上等待查询结果。

与现有的电子设备定位技术相比，终端设备在发送完成定位查询请求后首先显示的并非定位查询结果，而是显示查询预测信息，查询预测信息相对于定位查询结果而言，生成的速度较快，因此用户在发送定位查询请求后，无需等待较长时间即可输出查询预测信息，确定本次查询操作成功率，在终端设备收到业务服务器发送的电子设备的位置信息后，再次输出定位查询结果，是一个分步显示的过程，从而能够避免用户进行不必要的等待，对查询结果有一定的心理预期。

作为示例而非限定，图11示出了本申请一实施例提供的查询预测信息的输出示意图。参见图11所示，业务服务器将查询预测信息反馈给终端设备后，终端设备可以在预设的查询界面上，显示上述接收到的查询预测信息。该查询预测信息包括查询等待时长以及定位成功率。用户可以通过在终端设备上显示的查询预测信息，确定本次查询操作的耗时情况，以确定是否需要继续停留在该查询界面等待定位查询结果。其中，该查询界面上还可以根据电子设备最近反馈的历史数据，确定电子设备在上一反馈时刻的所在位置，即地点A。由于在电子设备处于低速运动的过程中，当前所在位置应该与地点A附近，因此通过标记出上一反馈时刻获取到的电子设备的位置，能够方便用户对电子设备的位置的大概范围有一定的预期。

作为示例为非限定，图12示出了本申请另一实施例提供的查询预测信息的输出示意图。参见图12所示，业务服务器将查询预测信息反馈给终端设备后，终端设备可以在预设的查询界面上，显示上述接收到的查询预测信息。该查询预测信息包括查询等待时长、定位成功率、预测位置以及各个预测位置对应的预测置信度，其中，预测置信度用于确定各个预测位置的准确性，可以根据该预测位置所对应的电子设备的历史数据的个数确定，若该电子设备在该预测位置对应的历史数据的个数越多，则对应的预测置信度越高。用户不仅可以通过查询预测信息确定电子设备的响应所需耗时，还可以通过查询预测信息确定电子设备的行为习惯。

进一步地，作为本申请的另一实施例，若所述查询预测信息的预测结果为无法定位状态，则所述查询预测信息还包括无法定位原因以及所述电子设备的预测位置。

在本实施例中，预测服务器在识别到查询预测信息的预测结果为无法定位状态时，还可以将无法定位原因以及预测位置导入到查询预测信息内，业务服务器将查询预测信息发送给终端设备，终端设备在接收到查询预测信息后，能够在终端设备上输出无法定位原因以及预测位置，以确定电子设备当前的预测状态。

作为示例而非限定，电子设备在15点00分至15点20分的过程中，与业务服务器保持长链接，并以预设的反馈周期向服务器反馈心跳数据，并在15点20分时响应业务服务器发送的定位查询指令，向服务器反馈了15点20分的位置信息，而该位置信息标识电子设备正处于一隧道附近。在15点21分时，终端设备向业务服务器发送用于获取电子设备的定位查询请求，业务服务器向预测服务器发送一个预测请求，此时，业务服务器检测与电子设备的连接状态，并将连接状态反馈给预测服务器，预测服务器确定电子设备与服务器的交互状态正常、长链接当前处于连接状态但是已经有1分钟未收到电子设备反馈的心跳数据、手表在上一反馈时刻发送的位置信息标识当前处于开机状态，且连接移动网络，正在向隧道方向以每秒2米的速度前进。此时，预测服务器通过查询预测模型判定电子设备由于处于隧道场景下，无法连接网络，且由于隧道有一定长度，电子设备预测无法在有效响应时长内离开隧道，此时，会生成无法定位的查询预测信息，并确定无法定位原因具体为“隧道无网络”，且预测位置为“距离隧道口120米处”，将上述信息导入到查询预测信息。终端设备则可以在显示界面上输出上述信息，方便用户预估电子设备的当前位置。

在S26中，业务服务器向电子设备发送定位查询指令。

在本实施例中，业务服务器可以将定位查询指令发送给电子设备，以获取电子设备当前所在的位置。由于电子设备的通信网络环境不确定，因此电子设备与业务服务器之间的长链接链路不稳定，反馈位置信息的时长较长。业务服务器在接收到定位查询请求后，则可以向电子设备发送定位查询指令，以获取电子设备反馈的位置信息，基于此，在业务服务器向终端设备反馈查询预测信息的同时，可以根据电子设备的登记的通信地址，生成定位查询指令，并将该定位查询指令发送给电子设备，从而获取电子设备的位置信息。需要说明的是，向电子设备发送定位查询指令的过程与向终端设备输出查询预测信息的过程可以同步执行

在S27中，电子设备响应定位查询指令，向业务服务器反馈位置信息。

在本实施例中，电子设备可以内置有定位模块，通过定位模块获取位置信息，并将位置信息发送给业务服务器。

在一种可能的实现方式中，电子设备可以预设的心跳周期向业务服务器发送心跳数据包。

需要说明的是，对于电子设备而言，往往需要降低设备能耗，以提高电子设备的续航能力。在该情况下，电子设备可以以预设的启动周期间隔开启通信模块，并通过通信模块与业务服务器相连，接收业务服务器发送的相关指令。因此，在终端设备需要获取电子设备的定位信息时，并无法确定电子设备的通信模块的开启情况，并且在关闭状态下距离下一次通信模块开启所需的等待时长，基于此，终端设备往往需要长时间等待电子设备反馈位置信息，在现有技术中，在终端设备与业务服务器建立长连接的过程中，若超过预设的时间段没有接收到电子设备反馈的位置信息，则会判断当前位置查询操作响应失败，需要终端设备重新发送定位查询请求，从而降低了定位查询请求的获取成功率，而通过本实施例提供的电子设备定位的方法，可以通过输出查询预测信息，以通知用户本次查询操作的预期等待时长，能够避免用户在等待的过程中重复发送定位查询请求，可选地，业务服务器还可以根据查询等待时长调整最大响应时长，减少了响应失败的次数，从而提高了位置查询请求的响应成功率。

在S28中，业务服务器接收到电子设备发送的位置信息后，根据位置信息生成定位查询结果。

在本实施例中，业务服务器可以对电子设备的位置信息进行封装，得到定位查询结果，并将定位查询结果发送给终端设备。

在一种可能的实现方式中，业务服务器可以配置有查询结果模板，通过提取位置信息内包含的经纬度信息，确定在预设的地图界面上对应的坐标点，并基于该坐标点生成定位查询结果，以便根据上述坐标点在终端设备对应的地图界面上标记出电子设备的当前位置。

可选地，若业务服务器维护有终端设备预先配置的关联关系(该关联关系用于限定终端设备所需查询的电子设备，即终端设备与电子设备之间的关联关系)，而上述关联关系中终端设备绑定的电子设备的个数为多个，则业务服务器可以同时获取与该终端设备绑定的多个电子设备的位置信息，并生成多个定位查询结果反馈给终端设备，当然也可以根据用户的选择，生成部分电子设备的定位查询结果反馈给终端设备。

进一步地，作为本申请的另一实施例，S28之后还可以包括：预测服务器根据所述电子设备基于所述定位查询请求反馈的位置信息，调整查询预测模型；所述查询预测模型用于输出所述查询预测信息。

在本实施例中，业务服务器在接收到电子设备反馈的位置信息后，则表示业务服务器完成了一次定位查询操作，此时，业务服务器可以将位置信息发送给预测服务器，预测服务器将接收到的位置信息作为电子设备的历史数据，因此可以根据位置信息对查询预测模型进行调整，能够根据本次的请求响应结果与之前输出的查询预测信息进行比对，识别本次预测操作的损失值，并基于该损失值对查询预测模型进行调整，从而能够在使用过程中不断优化查询预测模型，以提高查询预测模型输出结果的准确性。

在一种可能的实现方式中，预测服务器可以根据接收到位置信息的时间与发送定位查询指令的时间之间的差值，确定本次响应定位查询请求的实际响应时长，并识别查询预测模型输出的查询预测信息中的查询等待时长，将计算实际响应时长与查询等待时长之间的时间差，基于时间差确定查询预测模型的预测损失值，并基于预测损失值以及基于多个历史数据所对应的训练损失值，对查询预测模型进行调整，以优化查询预测模型。

在本申请实施例中，在每次获取到电子设备反馈的位置信息后，可以作为训练样本重新对查询预测模型进行调整，从而能够提高查询训练模型的预测准确性，使得查询预测信息与实际情况更为符合，进一步提高用户的使用体验。

进一步地，作为本申请的另一实施例，历史数据包括所述电子设备基于预设的心跳周期反馈的心跳数据包和/或所述电子设备基于历史查询请求反馈的历史定位信息。

在本实施例中，电子设备可以与业务服务器建立长连接，并以预设的心跳周期向业务服务器发送心跳数据包。该心跳数据包可以包含有设备状态数据，例如设备电量、设备网络状态、设备信号强度、设备运动状态以及位置信息等信息。业务服务器在接收到心跳数据包后，可以将心跳数据发送给预测服务器，预测服务器所有心跳数据包进行存储，作为电子设备的历史数据。

在本实施例中，终端设备可以向业务服务器发送定位查询请求，在电子设备处于可通信状态下，会向业务服务器发送基于定位查询请求反馈的位置信息，业务服务器在接收到位置信息后，可以将位置信息发送给预测服务器，预测服务器可以将历史响应过程中的历史定位信息进行存储。该历史定位信息可以包括有设备状态数据，例如设备电量、设备网络状态、设备信号强度、设备运动状态以及位置信息等信息。

在本申请实施例中，通过采集电子设备在运行过程中反馈的数据，例如心跳数据包以及历史位置信息，作为历史数据，能够有效推断电子设备的行为模式，从而能够提高查询预测信息的准确性。

在S29中，终端设备显示定位查询结果。

在本实施例中，终端设备在接收到业务服务器反馈的定位查询结果后，可以在预设的查询界面上显示定位查询结果，以方便用户确定电子设备当前时刻的所在位置。

可选地，若终端设备上查询页面处于后台运行，即用户在等待查询结果的过程中，切换至其他应用界面执行其他操作，则终端设备可以将接收到的定位查询结果存储于缓存区域，在终端设备重新将查询界面切换至前台运行时，则从缓存区域读取该定位查询结果，并在查询界面上显示上述定位查询结果。

在本申请实施例中，在接收到终端设备发送的定位查询请求时，可以根据所需查询的电子设备的历史数据，生成上述定位查询请求的查询预测信息，并输出该查询预测信息至终端设备，以便用户能够通过查询预测信息了解查询耗时或定位成功率等预测信息，以确定是否需要继续等待查询结果，或是通过终端设备执行其他操作，从而无需用户长时间保留查询界面在前端显示，提高终端设备的使用效率，以及提高用户的使用体验。

实施例二：

实施例一以预测服务器、业务服务器、终端设备以及电子设备四方交互的角度说明了电子设备定位的方法的实现过程，而在实施例二中，则以预测服务器为流程的执行主体，说明电子设备定位的方法的实现过程。图13示出了本申请一实施例提供的预测服务器侧的电子设备定位的方法的实现流程图，详述如下：

在S131中，所述预测服务器获取预测请求；所述预测请求是基于终端设备发送的定位查询请求生成的；所述定位查询请求携带有所需查询的电子设备的设备标识。

在S132中，所述预测服务器根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息。

进一步地，作为本申请另一实施例，所述查询预测信息包括查询等待时长、定位成功率和/或至少一个所述电子设备的预测位置以及所述预测位置对应的置信度。

进一步地，作为本申请另一实施例，所述历史数据包括所述电子设备基于预设的心跳周期反馈的心跳数据包和/或所述电子设备基于历史查询请求反馈的历史定位信息。

进一步地，作为本申请另一实施例，S132包括：

所述预测服务器通过所述电子设备的历史数据，确定所述电子设备的预测位置；

所述预测服务器根据所述预测位置，确定所述电子设备在所述预测位置对应的信号强度；

所述预测服务器根据所述信号强度，生成所述电子设备的所述查询预测信息。

进一步地，作为本申请另一实施例，S132包括：

所述预测服务器获取所述电子设备最近反馈的位置信息；

所述预测服务器根据所述最近反馈的位置信息确定查询预测模型；

所述预测服务器通过所述查询预测模型输出所述查询预测信息。

进一步地，作为本申请另一实施例，S132包括：

所述预测服务器基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型；

所述预测服务器通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息；所述查询预测模型是基于所述电子设备的历史数据构建得到的。

进一步地，作为本申请另一实施例，所述预测服务器通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息，包括：

所述预测服务器通过所述查询预测模型，输出查询预测参量；

所述预测服务器根据各个所述查询预测参量的参量类型，分别将各个所述查询预测参量导入预设的预测信息模板中与所述参量类型关联的显示区域，生成所述查询预测信息。

进一步地，作为本申请另一实施例，所述预测服务器基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型，包括：

所述预测服务器基于所述设备标识查询所述电子设备对应的多个候选查询模型；

所述预测服务器根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据，确定所述电子设备当前的场景类型；

所述预测服务器从所述候选查询模型中选取与所述场景类型匹配的候选查询模型作为所述查询预测模型。

进一步地，作为本申请另一实施例，在所述S132之后，还包括：

若所述查询预测信息的预测结果为无法定位状态，则所述预测服务器根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据作为目标数据；

所述预测服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的运行状态以及信号强度，输出无法定位原因；

所述服务器将所述无法定位原因导入所述查询预测信息。

进一步地，作为本申请另一实施例，在所述S132之后，还包括：

若所述查询预测信息的预测结果为无法定位状态，则所述预测服务器根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据作为目标数据；

所述预测服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的历史位置以及运动状态，输出预测位置；

所述预测服务器将所述预测位置导入所述查询预测信息。

在S133中，所述预测服务器输出所述查询预测信息；所述查询预测信息是在所述业务服务器在向所述终端设备反馈定位查询结果之前输出的。

进一步地，作为本申请另一实施例，S133之后还可以包括：

所述预测服务器根据所述电子设备基于所述定位查询请求反馈的位置信息，调整查询预测模型；所述查询预测模型用于输出所述查询预测信息。

对应于上文实施例所述的电子设备定位的方法，图14示出了本申请实施例提供的以图13实施例的预测服务器对应的虚拟装置的结构图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。

参照图14，该预测服务器对应的虚拟装置包括：

预测请求获取单元141，用于获取预测请求；所述预测请求是基于终端设备发送的定位查询请求生成的；所述定位查询请求携带有所需查询的电子设备的设备标识；

查询预测信息生成单元142，用于根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息；

查询预测信息输出单元143，用于输出所述查询预测信息；所述查询预测信息是在所述业务服务器在向所述终端设备反馈定位查询结果之前输出的。

可选地，查询预测信息生成单元142包括：

预测位置确定单元，用于通过所述电子设备的历史数据，确定所述电子设备的预测位置；

信号强度确定单元，用于根据所述预测位置，确定所述电子设备在所述预测位置对应的信号强度；

信号强度转换单元，用于根据所述信号强度，生成所述电子设备的所述查询预测信息。

可选地，查询预测信息生成单元142包括：

最近反馈位置获取单元，用于获取所述电子设备最近反馈的位置信息；

查询预测模型获取单元，用于所述预测服务器根据所述最近反馈的位置信息确定查询预测模型；

查询预测信息确定单元，用于所述预测服务器通过所述查询预测模型输出所述查询预测信息。

可选地，查询预测信息生成单元142包括：

查询预测模型确定单元，用于基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型；

查询预测模型调用单元，用于通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息；所述查询预测模型是基于所述电子设备的历史数据构建得到的。

可选地，预测服务器对应的虚拟装置还包括：

查询预测模型调整单元，用于所述服务器根据所述电子设备基于所述定位查询请求反馈的位置信息，调整查询预测模型；所述查询预测模型用于输出所述查询预测信息。

可选地，查询预测模型调用单元包括：

查询预测参量输出单元，用于通过所述查询预测模型，输出查询预测参量；

查询预测参量导入单元，用于根据各个所述查询预测参量的参量类型，分别将各个所述查询预测参量导入预设的预测信息模板中与所述参量类型关联的显示区域，生成所述查询预测信息。

可选地，所述查询预测模型调用单元包括：

候选查询模型确定单元，用于基于所述设备标识查询所述电子设备对应的多个候选查询模型；

场景类型确定单元，用于根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据，确定所述电子设备当前的场景类型；

查询预测模型选取单元，用于从所述候选查询模型中选取与所述场景类型匹配的候选查询模型作为所述查询预测模型。

可选地，所述查询预测信息包括查询等待时长、定位成功率和/或至少一个所述电子设备的预测位置以及所述预测位置对应的置信度。

可选地，所述查询预测信息生成单元142包括：

目标数据选取单元，用于若所述查询预测信息的预测结果为无法定位状态，则根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据作为目标数据；

预测位置输出单元，用于根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的历史位置以及运动状态，输出预测位置；

无法定位原因确定单元，用于根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的运行状态以及信号强度，输出无法定位原因；

预测参量导入单元，用于将所述预测位置和/或无法定位原因导入所述查询预测信息。

可选地，所述历史数据包括所述电子设备基于预设的心跳周期反馈的心跳数据包和/或所述电子设备基于历史查询请求反馈的历史定位信息。

实施例三：

现有技术中，用户的终端设备在定位关联的电子设备时，往往需要用户长时间停留在查询界面等待定位结果，从而降低了终端设备的使用效率，以及用户使用体验差，为了解决这个不足，本申请实施例提供了另一电子设备定位的系统。与实施例一不同的是，本实施例中的预测服务器以及业务服务器可以合并为一个设备，即下述的服务器。

图15示出了本申请一实施例提供的电子设备定位的系统的结构示意图。参见图15所示，该电子设备定位的系统包括服务器、终端设备以及电子设备，该电子设备包括但不限于：智能手表、智能手环、智能耳机等可以配置有定位模块的电子设备。其中，服务器与终端设备以及电子设备之间可以建立有通信链路，通过上述通信链路进行数据交互。本实施例中，终端设备可以安装有与电子设备的定位系统相匹配的客户端程序，用户可以通过客户端程序对应的操作界面发起关于电子设备的定位查询请求；该终端设备可以包含有触控屏、数字键盘、鼠标等人机交互控件，以便用户输入相关的指令，如上述的定位查询请求，并通过如触控屏、显示器等显示模块输出定位查询结果；终端设备还可以包含通信模块，通过上述通信模块与业务服务器建立通信连接，以向该服务器发送定位查询请求以及接收服务器反馈的查询预测信息以及定位查询结果。服务器具体为一物理服务器，用于处理定位业务流程以及查询预测流程，服务器可以配置有数据存储模块，服务器可以通过数据存储模块存储各个终端设备发送的定位查询请求，以及电子设备反馈的位置信息，服务器的数据存储模块还可以用于存储各个电子设备对应的查询预测模型。电子设备包含有定位模块，该定位模块可以为全球定位系统GPS模块，通过定位模块获取位置信息，并基于预设的心跳反馈周期发送给服务器，或在接收到服务器发送的定位查询指令时反馈位置信息；该电子设备还可以包含有通信模块，基于通信模块与服务器建立长连接，并将定位信息发送给业务服务器。

与实施例一不同的是，本实施例提供的服务器包含有查询预测模型，该查询预测模型所执行的操作与实施例一中预测服务器所执行的操作相同，在此不做赘述。

在一种可能的实现方式中，该电子设备可以为与终端设备具有相同功能的设备，在其他应用场景下，电子设备同样可以向服务器发起定位查询指令，以确定终端设备的位置。

在一种可能的实现方式中，该电子设备具体为一可穿戴设备，以确保采集得到的位置信息即为所需监控对象的位置信息。

参见图16所示，图16示出了本申请一实施例提供的电子设备定位的系统的交互流程图，详述如下：

在S161中，终端设备向服务器发送用于获取电子设备位置的定位查询请求。

在S162中，服务器接收定位查询请求，并获取查询预测信息；所述查询预测信息是根据所述电子设备的历史数据生成的。

在本实施例中，服务器内置有查询预测模型，该查询预测模型所执行的操作与查询预测服务器所执行的操作完全相同，在此不做赘述。与实施例一不同的是，服务器在接收到定位查询请求后，并不会生成预测请求，而是可以通过本地的查询预测模型输出电子设备当前时刻对应的查询信息。

在一种可能的实现方式中，该服务器可以用于存储历史数据，在该情况下，服务器可以接收各个电子设备反馈的位置信息和/或心跳数据包，服务器可以将上述接收到的电子设备反馈的数据作为电子设备的历史数据。可选地，服务器可以为各个电子设备配置对应的数据库，每个数据库用于存储该电子设备关联的历史数据，并为每个数据库与电子设备的设备标识建立关联关系，基于该关联关系生成对应的索引表。服务器在接收到终端设备发起的定位查询请求后，可以通过上述索引表，确定电子设备关联的数据库，并从该数据库中获取已存储的历史数据。

进一步地，作为本申请的另一实施例，S162还包括：所述服务器通过所述电子设备的历史数据，确定所述电子设备的预测位置；所述服务器根据所述预测位置，确定所述电子设备在所述预测位置对应的信号强度；所述服务器根据所述信号强度，生成所述电子设备的所述查询预测信息。

进一步地，作为本申请的另一实施例，S162还包括：所述服务器获取所述电子设备最近反馈的位置信息；所述服务器根据所述最近反馈的位置信息确定查询预测模型；所述服务器通过所述查询预测模型输出所述查询预测信息。

进一步地，作为本申请的另一实施例，S162还包括：服务器基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型；服务器通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息；所述查询预测模型是基于所述电子设备的历史数据构建得到的。

进一步地，作为本申请的另一实施例，上述服务器通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息具体可以包括：服务器通过所述查询预测模型，输出查询预测参量；服务器根据各个所述查询预测参量的参量类型，分别将各个所述查询预测参量导入预设的预测信息模板中与所述参量类型关联的显示区域，生成所述查询预测信息。

进一步地，作为本申请的另一实施例，上述服务器通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息具体可以包括：所述服务器基于所述设备标识查询所述电子设备对应的多个候选查询模型；服务器根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据，确定所述电子设备当前的场景类型；服务器从所述候选查询模型中选取与所述场景类型匹配的候选查询模型作为所述查询预测模型。

进一步地，作为本申请的另一实施例，在S162之后还包括：若所述查询预测信息的预测结果为无法定位状态，则服务器根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据作为目标数据；服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的运行状态以及信号强度，输出无法定位原因；和/或所述服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的历史位置以及运动状态，输出预测位置；服务器将所述无法定位原因和/或预测位置导入所述查询预测信息。

在S163中，服务器将查询预测信息发送给终端设备。

在S164中，终端设备显示查询预测信息。

在S165中，服务器向电子设备发送定位查询指令。

在S166中，电子设备响应定位查询指令，向服务器反馈位置信息。

在S167中，业务服务器接收到电子设备发送的位置信息后，根据位置信息生成定位查询结果。

进一步地，作为本申请的另一实施例，S167之后还可以包括：服务器根据所述电子设备基于所述定位查询请求反馈的位置信息，调整查询预测模型；所述查询预测模型用于输出所述查询预测信息。

在本实施例中，由于服务器内置有查询预测模型，因此在接收到电子设备的位置信息后，可以对本地的查询预测模型进行更新，具体更新操作可以参见S28的描述，在此不再赘述。

在S168中，终端设备显示定位查询结果。

由于S161、S163、S164、S165、S166S167、S168与实施例一中对应步骤的实现方式完全相同，具体描述可以参见实施例一的描述，在此不再赘述。

在本申请实施例中，在接收到终端设备发送的定位查询请求时，可以根据所需查询的电子设备的历史数据，生成上述定位查询请求的查询预测信息，并输出该查询预测信息至终端设备，以便用户能够通过查询预测信息了解查询耗时或定位成功率等预测信息，以确定是否需要继续等待查询结果，或是通过终端设备执行其他操作，从而无需用户长时间保留查询界面在前端显示，提高终端设备的使用效率，以及提高用户的使用体验。

实施例四：

实施例三以服务器、终端设备以及电子设备三方交互的角度说明了电子设备定位的方法的实现过程，而在实施例四中，则以服务器为流程的执行主体，说明电子设备定位的方法的实现过程。在本申请实施例中，流程的执行主体为服务器。图17示出了本申请一实施例提供的服务器侧的电子设备定位的方法的实现流程图，详述如下：

在S171中，所述服务器接收终端设备发送定位所述电子设备的定位查询请求。

在S172中，所述服务器获取查询预测信息；所述查询预测信息是根据所述电子设备的历史数据生成的。

进一步地，作为本申请另一实施例，所述查询预测信息包括查询等待时长、定位成功率和/或至少一个所述电子设备的预测位置以及所述预测位置对应的置信度。

进一步地，作为本申请另一实施例，所述历史数据包括所述电子设备基于预设的心跳周期反馈的心跳数据包和/或所述电子设备基于历史查询请求反馈的历史定位信息。

进一步地，作为本申请另一实施例，S172包括：

所述服务器通过所述电子设备的历史数据，确定所述电子设备的预测位置；

所述服务器根据所述预测位置，确定所述电子设备在所述预测位置对应的信号强度；

所述服务器根据所述信号强度，生成所述电子设备的所述查询预测信息。

进一步地，作为本申请另一实施例，S172包括：

所述服务器获取所述电子设备最近反馈的位置信息；

所述服务器根据所述最近反馈的位置信息确定查询预测模型；

所述服务器通过所述查询预测模型输出所述查询预测信息。

进一步地，作为本申请另一实施例，S172包括：

所述服务器基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型；

所述服务器通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息；所述查询预测模型是基于所述电子设备的历史数据构建得到的。

进一步地，作为本申请另一实施例，所述服务器通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息，包括：

所述服务器通过所述查询预测模型，输出查询预测参量；

所述服务器根据各个所述查询预测参量的参量类型，分别将各个所述查询预测参量导入预设的预测信息模板中与所述参量类型关联的显示区域，生成所述查询预测信息。

进一步地，作为本申请另一实施例，所述服务器基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型，包括：

所述服务器基于所述设备标识查询所述电子设备对应的多个候选查询模型；

所述服务器根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据，确定所述电子设备当前的场景类型；

所述服务器从所述候选查询模型中选取与所述场景类型匹配的候选查询模型作为所述查询预测模型。

进一步地，作为本申请另一实施例，在所述S172之后，还包括：

若所述查询预测信息的预测结果为无法定位状态，则所述服务器根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据作为目标数据；

所述服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的运行状态以及信号强度，输出无法定位原因；

所述服务器将所述无法定位原因导入所述查询预测信息。

进一步地，作为本申请另一实施例，在所述S172之后，还包括：

若所述查询预测信息的预测结果为无法定位状态，则所述服务器根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据作为目标数据；

所述服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的历史位置以及运动状态，输出预测位置；

所述服务器将所述预测位置导入所述查询预测信息。

在S173中，所述服务器向所述终端设备发送所述查询预测信息。

进一步地，作为本申请另一实施例，S173之后还可以包括：

所述服务器根据所述电子设备基于所述定位查询请求反馈的位置信息，调整查询预测模型；所述查询预测模型用于输出所述查询预测信息。

在S174中，所述服务器根据所述电子设备反馈的位置信息，向所述用户终端发送定位查询结果。

对应于上文实施例所述的电子设备定位的方法，图18示出了本申请实施例提供的以图17实施例的服务器对应的虚拟装置的结构图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。

参照图18，该服务器对应的虚拟装置包括：

预测请求获取单元181，用于获取预测请求；所述预测请求是基于终端设备发送的定位查询请求生成的；所述定位查询请求携带有所需查询的电子设备的设备标识；

查询预测信息生成单元182，用于根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息；

查询预测信息输出单元183，用于输出所述查询预测信息；

定位查询结果输出单元184，用于根据所述电子设备反馈的位置信息，向所述用户终端发送定位查询结果。

可选地，查询预测信息生成单元182包括：

预测位置确定单元，用于通过所述电子设备的历史数据，确定所述电子设备的预测位置；

信号强度确定单元，用于根据所述预测位置，确定所述电子设备在所述预测位置对应的信号强度；

信号强度转换单元，用于根据所述信号强度，生成所述电子设备的所述查询预测信息。

可选地，查询预测信息生成单元182包括：

最近反馈位置获取单元，用于获取所述电子设备最近反馈的位置信息；

查询预测模型获取单元，用于所述预测服务器根据所述最近反馈的位置信息确定查询预测模型；

查询预测信息确定单元，用于所述预测服务器通过所述查询预测模型输出所述查询预测信息。

可选地，查询预测信息生成单元182包括：

查询预测模型确定单元，用于基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型；

查询预测模型调用单元，用于通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息；所述查询预测模型是基于所述电子设备的历史数据构建得到的。

可选地，服务器对应的虚拟装置还包括：

查询预测模型调整单元，用于所述服务器根据所述电子设备基于所述定位查询请求反馈的位置信息，调整查询预测模型；所述查询预测模型用于输出所述查询预测信息。

可选地，查询预测模型调用单元包括：

查询预测参量输出单元，用于通过所述查询预测模型，输出查询预测参量；

查询预测参量导入单元，用于根据各个所述查询预测参量的参量类型，分别将各个所述查询预测参量导入预设的预测信息模板中与所述参量类型关联的显示区域，生成所述查询预测信息。

可选地，所述查询预测模型调用单元包括：

候选查询模型确定单元，用于基于所述设备标识查询所述电子设备对应的多个候选查询模型；

场景类型确定单元，用于根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据，确定所述电子设备当前的场景类型；

查询预测模型选取单元，用于从所述候选查询模型中选取与所述场景类型匹配的候选查询模型作为所述查询预测模型。

可选地，所述查询预测信息包括查询等待时长、定位成功率和/或至少一个所述电子设备的预测位置以及所述预测位置对应的置信度。

可选地，所述查询预测信息生成单元182包括：

目标数据选取单元，用于若所述查询预测信息的预测结果为无法定位状态，则根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据作为目标数据；

预测位置输出单元，用于根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的历史位置以及运动状态，输出预测位置；

无法定位原因确定单元，用于根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的运行状态以及信号强度，输出无法定位原因；

预测参量导入单元，用于将所述无法定位原因导入所述查询预测信息。

可选地，所述历史数据包括所述电子设备基于预设的心跳周期反馈的心跳数据包和/或所述电子设备基于历史查询请求反馈的历史定位信息。

图19为本申请一实施例提供的服务器的结构示意图。如图19所示，该实施例的服务器19包括：至少一个处理器190(图19中仅示出一个)处理器、存储器191以及存储在所述存储器191中并可在所述至少一个处理器190上运行的计算机程序192，所述处理器190执行所述计算机程序192时实现上述任意各个电子设备定位的方法实施例中的步骤。

所述服务器19可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。该服务器可包括，但不仅限于，处理器190、存储器191。本领域技术人员可以理解，图19仅仅是服务器19的举例，并不构成对服务器19的限定，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，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。

所称处理器190可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器190还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(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、分立硬件组件等。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。

所述存储器191在一些实施例中可以是所述服务器19的内部存储单元，例如服务器19的硬盘或内存。所述存储器191在另一些实施例中也可以是服务器19的外部存储设备，例如所述服务器19上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器191还可以既包括所述服务器19的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器191用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器191还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本申请实施例还提供了一种网络设备，该网络设备包括：至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。

本申请实施例还提供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有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (34)

1.一种电子设备定位的方法，其特征在于，所述方法包括：

预测服务器获取业务服务器发送的预测请求；所述预测请求是所述业务服务器基于终端设备发送的定位查询请求生成的；所述定位查询请求携带有所需查询的电子设备的设备标识；

所述预测服务器根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息；

所述预测服务器输出所述查询预测信息；所述查询预测信息是在所述业务服务器在向所述终端设备反馈定位查询结果之前输出的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测服务器根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息，包括：

所述预测服务器通过所述电子设备的历史数据，确定所述电子设备的预测位置；所述预测服务器根据所述预测位置，确定所述电子设备在所述预测位置对应的信号强度；

所述预测服务器根据所述信号强度，生成所述电子设备的所述查询预测信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测服务器根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息，包括：

所述预测服务器获取所述电子设备最近反馈的位置信息；

所述预测服务器根据所述最近反馈的位置信息确定查询预测模型；

所述预测服务器通过所述查询预测模型输出所述查询预测信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息，包括：

所述预测服务器基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型；

所述预测服务器通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息；所述查询预测模型是基于所述电子设备的历史数据构建得到的。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

所述预测服务器根据所述电子设备基于所述定位查询请求反馈的位置信息，调整所述查询预测模型；所述查询预测模型用于输出所述查询预测信息。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述服务器通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息，包括：

所述预测服务器通过所述查询预测模型，输出查询预测参量；

所述预测服务器根据各个所述查询预测参量的参量类型，分别将各个所述查询预测参量导入预设的预测信息模板中与所述参量类型关联的显示区域，生成所述查询预测信息。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预测服务器基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型，包括：

所述预测服务器基于所述设备标识查询所述电子设备对应的多个候选查询模型；

所述预测服务器根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据，确定所述电子设备当前的场景类型；

所述预测服务器从所述候选查询模型中选取与所述场景类型匹配的候选查询模型作为所述查询预测模型。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查询预测信息包括查询等待时长、定位成功率、和/或

至少一个所述电子设备的预测位置以及所述预测位置对应的置信度。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述预测服务器根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息之后，还包括：

若所述查询预测信息的预测结果为无法定位状态，则所述预测服务器根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据作为目标数据；

所述预测服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的运行状态以及信号强度，输出无法定位原因；

所述预测服务器将所述无法定位原因导入所述查询预测信息。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述服务器根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息之后，还包括：

若所述查询预测信息的预测结果为无法定位状态，则所述预测服务器根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据作为目标数据；

所述预测服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的历史位置以及运动状态，输出预测位置；

所述预测服务器将所述预测位置导入所述查询预测信息。

11.根据权利要求1-10任一项所述的方法，其特征在于，所述历史数据包括所述电子设备基于预设的心跳周期反馈的心跳数据包。

12.根据权利要求1-10任一项所述的方法，其特征在于，所述历史数据包括所述电子设备基于历史查询请求反馈的历史定位信息。

13.一种电子设备定位的系统，其特征在于，所述电子设备定位的系统包括业务服务器、预测服务器以及终端设备；

所述终端设备，用于向所述业务服务器发送用于获取电子设备位置的定位查询请求；

所述业务服务器，用于向所述预测服务器发送基于接收到的所述定位查询请求生成的预测请求；

所述预测服务器，用于响应所述预测请求，根据所述电子设备的历史数据，生成查询预测信息，并将所述查询预测信息发送给业务服务器；

所述业务服务器，用于将所述查询预测信息发送给所述终端设备；

所述业务服务器，还用于将所述查询预测信息发送给所述终端设备之后，根据所述电子设备反馈的位置信息，向所述用户终端发送定位查询结果。

14.根据权利要求13所述的系统，其特征在于，所述预测服务器根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息，具体用于：

通过所述电子设备的历史数据，确定所述电子设备的预测位置；

根据所述预测位置，确定所述电子设备在所述预测位置对应的信号强度；

根据所述信号强度，生成所述电子设备的所述查询预测信息。

15.根据权利要求13所述的系统，其特征在于，所述预测服务器根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息，具体用于：

获取所述电子设备最近反馈的位置信息；

根据所述最近反馈的位置信息确定查询预测模型；

通过所述查询预测模型输出所述查询预测信息。

16.根据权利要求13所述的系统，其特征在于，所述预测服务器根据所述设备标识确定所述电子设备的历史数据，并生成查询预测信息，具体用于：

基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型；

通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息；所述查询预测模型是基于所述电子设备的历史数据构建得到的。

17.一种电子设备定位的方法，其特征在于，所述方法包括：

服务器接收终端设备发送定位所述电子设备的定位查询请求；

所述服务器获取查询预测信息；所述查询预测信息是根据所述电子设备的历史数据生成的；

所述服务器向所述终端设备发送所述查询预测信息；

所述服务器向所述终端设备发送所述查询预测信息之后，根据所述电子设备反馈的位置信息，向所述用户终端发送定位查询结果。

18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述服务器获取查询预测信息，包括：

所述服务器通过所述电子设备的历史数据，确定所述电子设备的预测位置；

所述服务器根据所述预测位置，确定所述电子设备在所述预测位置对应的信号强度；

所述服务器根据所述信号强度，生成所述电子设备的所述查询预测信息。

19.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述服务器获取查询预测信息，包括：

所述服务器获取所述电子设备最近反馈的位置信息；

所述服务器根据所述最近反馈的位置信息确定查询预测模型；

所述服务器通过所述查询预测模型输出所述查询预测信息。

20.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述服务器获取查询预测信息，包括：

所述服务器基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型；

所述服务器通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息；所述查询预测模型是基于所述电子设备的历史数据构建得到的。

21.根据权利要求20所述的方法，其特征在于，还包括：

所述服务器根据所述电子设备基于所述定位查询请求反馈的位置信息，调整所述查询预测模型；所述查询预测模型用于输出所述查询预测信息。

22.根据权利要求20所述的方法，其特征在于，所述服务器通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息，包括：

所述服务器通过所述查询预测模型，输出查询预测参量；

所述服务器根据各个所述查询预测参量的参量类型，分别将各个所述查询预测参量导入预设的预测信息模板中与所述参量类型关联的显示区域，生成所述查询预测信息。

23.根据权利要求20所述的方法，其特征在于，所述服务器基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型，包括：

所述服务器基于所述设备标识查询所述电子设备对应的多个候选查询模型；

所述服务器根据所述电子设备反馈的各个历史数据的位置信息的时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据，确定所述电子设备当前的场景类型；

所述服务器从所述候选查询模型中选取与所述场景类型匹配的候选查询模型作为所述查询预测模型。

24.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述查询预测信息包括查询等待时长、定位成功率、和/或

至少一个所述电子设备的预测位置以及所述预测位置对应的置信度。

25.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，在所述服务器获取查询预测信息之后，还包括：

若所述查询预测信息的预测结果为无法定位状态，则所述服务器根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据作为目标数据；

所述服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的运行状态以及信号强度，输出无法定位原因；

所述服务器将所述无法定位原因导入所述查询预测信息。

26.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，在所述服务器获取查询预测信息之后，还包括：

若所述查询预测信息的预测结果为无法定位状态，则所述服务器根据所述电子设备反馈的各个历史数据的发送时刻与接收所述预测请求的时刻之间的差值，选取所述差值最小的历史数据作为目标数据；

所述服务器根据所述目标数据携带有的所述电子设备在所述反馈位置信息的时刻对应的历史位置以及运动状态，输出预测位置；

所述服务器将所述预测位置导入所述查询预测信息。

27.根据权利要求17-26任一项所述的方法，其特征在于，所述历史数据包括所述电子设备基于预设的心跳周期反馈的心跳数据包。

28.根据权利要求17-26任一项所述的方法，其特征在于，所述历史数据包括所述电子设备基于历史查询请求反馈的历史定位信息。

29.一种电子设备定位的系统，其特征在于，所述电子设备定位的系统包括服务器以及终端设备；

所述终端设备，用于向所述服务器发送用于获取电子设备位置的定位查询请求；

所述服务器，用于获取查询预测信息；所述查询预测信息是根据所述电子设备的历史数据生成的；

所述服务器，用于将所述查询预测信息发送给所述终端设备；

所述服务器，还用于将所述查询预测信息发送给所述终端设备之后，根据所述电子设备反馈的位置信息，向所述用户终端发送定位查询结果。

30.根据权利要求29所述的系统，其特征在于，所述服务器用于获取查询预测信息，具体用于：

通过所述电子设备的历史数据，确定所述电子设备的预测位置；

根据所述预测位置，确定所述电子设备在所述预测位置对应的信号强度；

根据所述信号强度，生成所述电子设备的所述查询预测信息。

31.根据权利要求29所述的系统，其特征在于，所述服务器用于获取查询预测信息，具体用于：

获取所述电子设备最近反馈的位置信息；

根据所述最近反馈的位置信息确定查询预测模型；

通过所述查询预测模型输出所述查询预测信息。

32.根据权利要求29所述的系统，其特征在于，所述服务器用于获取查询预测信息，具体用于：

基于所述电子设备的设备标识确定所述电子设备对应的查询预测模型；

通过所述查询预测模型，得到所述查询预测信息；所述查询预测模型是基于所述电子设备的历史数据构建得到的。

33.一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时，使得所述服务器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至12任一项所述的方法，或者实现如权利要求17至28任一项所述的方法。

34.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至12任一项所述的方法，或者实现如权利要求17至28任一项所述的方法。

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