CN113507539A - 一种获取终端设备跌落信息的方法和终端设备 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种获取终端设备跌落信息的方法和终端设备，能够根据弹性波数据获取终端设备的跌落信息，以提高跌落信息的有效性。本申请实施例方法包括：获取终端设备在撞击时的第一弹性波数据；根据第一弹性波数据确定终端设备的撞击信息。

Description

一种获取终端设备跌落信息的方法和终端设备

技术领域

本申请涉实施例及终端设备技术领域，尤其涉及一种获取终端设备跌落信息的方法和终端设备。

背景技术

日常生活中，用户使用智能手机、平板或者笔记本电脑，偶尔会发生终端设备跌落撞击地面的情况，导致终端设备屏幕、连接装置、芯片等损坏，严重缩短终端设备使用寿命。因此，有必要搜集终端设备有效的跌落信息，以对终端设备进行定向维护优化。

目前，获取终端设备跌落信息的方法主要是通过加速度传感器ACC和陀螺仪传感器GYRO采集数据，然后根据采集到的数据获取跌落信息。

然而，上述两种传感器的采样率较低，所以无法获取到有效的跌落信息。

发明内容

本申请实施例提供了一种获取终端设备跌落信息的方法和终端设备，能够根据弹性波数据获取终端设备的跌落信息，以提高跌落信息的有效性。

本申请实施例第一方面提供了一种获取终端设备跌落信息的方法，包括：

先获取终端设备在撞击时的第一弹性波数据；

然后根据第一弹性波数据确定终端设备的撞击信息，撞击信息为跌落信息的一种，撞击信息可以包括多种信息，例如可以包括撞击到的物体材质和撞击位置。

由于第一弹性波数据比加速度数据和角速度数据更能反映出终端设备的撞击特性，所以根据第一弹性波数据确定的撞击信息，能够有效反映出终端设备的撞击情况，从而可以有效指导用户对终端设备进行定向维护优化。

基于本申请实施例第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第一种实施方式，根据第一弹性波数据确定终端设备的撞击信息包括：

获取第一弹性波数据对应的频率特征；

根据频率特征确定终端设备撞击到的物体材质。

本申请实施例中，撞击信息包括终端设备撞击到的物体材质，从而可以根据撞击的物体材质对终端设备进行维护优化，并且提供了一种确定终端设备撞击到的物体材质的可行方案。

基于本申请实施例第一方面的第一种实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第二种实施方式，频率特征包括多个频率及各自对应的幅值；

根据频率特征确定终端设备撞击到的物体材质包括：

根据大于第一阈值的频率对应的幅值之和与多个频率对应的幅值之和确定终端设备撞击到的物体材质；

和/或

根据小于第二阈值的频率对应的幅值之和与多个频率对应的幅值之和确定终端设备撞击到的物体材质。

本申请实施例中，通过比较高频能量与第一弹性波数据的总能量确定终端设备撞击到的物体材质，也可以通过比较低频能量与第一弹性波数据的总能量确定终端设备撞击到的物体材质。

基于本申请实施例第一方面的第一种实施方式，或第一方面的第二种实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第三种实施方式，根据第一弹性波数据确定终端设备的撞击信息还包括：

根据第一弹性波数据获取特征数据，特征数据用于表征第一弹性波数据的特性，例如，特征数据可以包括第一弹性波数据的频率分布、第一弹性波数据的波形差分峰值(包括上升最快值和下降最快值)和波形稳定时间等；

根据特征数据和预置的深度学习模型确定终端设备撞击到的物体材质，深度学习模型用于根据输入的特征数据，输出物体材质。

在本申请实施例中，预先训练得到深度学习模型，然后根据深度学习模型确定终端设备撞击到的物体材质。

基于本申请实施例第一方面的第一种实施方式，或第一方面的第二种实施方式，或第一方面的第三种实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第四种实施方式，获取终端设备在撞击时的第一弹性波数据包括：

获取终端设备在撞击时四个角处的弹性波数据，然后确定四个角处的弹性波数据中出现时间最早的一个角处的弹性波数据；

最后将四个角处的弹性波数据中出现时间最早的一个角处的弹性波数据，确定为终端设备在撞击时的第一弹性波数据。

在本申请实施例中，将四个角处的弹性波数据中出现时间最早的一个角处的弹性波数据，作为第一弹性波数据，使得第一弹性波数据更能反映出终端设备的撞击特性，从而使得确定出撞击的物体材质更准确。

基于本申请实施例第一方面的第一种实施方式，或第一方面的第二种实施方式，或第一方面的第三种实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第五种实施方式，第一弹性波数据包括终端设备在撞击时四个角处的弹性波数据；

根据第一弹性波数据确定终端设备的撞击信息包括：

根据四个角处的弹性波数据确定终端设备的撞击位置。

在本申请实施例中，撞击信息还包括撞击位置，从而可以根据撞击位置对终端设备进行维护优化。

基于本申请实施例第一方面的第五种实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第六种实施方式，根据四个角处的弹性波数据确定终端设备的撞击位置，包括以下的一项或多项：

基于第一角处的弹性波数据的出现时间与其他三个角中任一角处的弹性波数据的出现时间的差值大于第三阈值，则确定终端设备的撞击位置为第一角，第一角为四个角中的一个；

基于第一角处的弹性波数据的峰值与其他三个角中任一角处的弹性波数据的峰值的差值大于第四阈值，则确定终端设备的撞击位置为第一角；

基于第一角处的弹性波数据的出现时间与第二角处的弹性波数据的出现时间的差值小于第五阈值，且第一角处的弹性波数据的出现时间与其他两个角中任一角处的弹性波数据的出现时间的差值大于第六阈值，则确定终端设备的撞击位置为第一角与第二角之间的边；

基于第一角处的弹性波数据的峰值与第二角处的弹性波数据的峰值的差值小于第七阈值，且第一角处的弹性波数据的峰值与其他两个角中任一角处的弹性波数据的峰值的差值大于第八阈值，则确定终端设备的撞击位置为第一角与第二角之间的边；

基于四个角中的任意两个角处的弹性波数据的出现时间的差值小于第九阈值，则确定终端设备的撞击位置为一个面；

基于四个角中的任意两个角处的弹性波数据的峰值的差值小于第十阈值，则确定终端设备的撞击位置为一个面。

在本申请实施例中，可以通过比较四个角处的弹性波数据的出现时间或峰值，来确定终端设备的撞击位置，该撞击位置可以为一个角、一个边或一个面。

基于本申请实施例第一方面的第一种实施方式，或第一方面的第二种实施方式，或第一方面的第三种实施方式，或第一方面的第四种实施方式，或第一方面的第五种实施方式，或第一方面的第六种实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第七种实施方式，方法还包括：

获取终端设备进入失重状态的第一时间；

获取终端设备进入撞击状态的第二时间；

基于终端设备从撞击状态变为静止状态，根据第一时间和第二时间获取终端设备的跌落高度和/或撞击速度。

在本申请实施例中，跌落信息还可以包括跌落高度和撞击速度，使得供参考的跌落信息的种类更多，从而利于对终端设备进行维护优化。

本申请实施例第二方面提供了一种终端设备，包括：控制模块和四个弹性波传感器；

四个弹性波传感器分别设置在终端设备的四个角处；

每个弹性波传感器与控制模块连接，用于采集终端设备在撞击时其所在角处的弹性波数据；

控制模块用于执行本申请实施例第一方面中第四种实施方式至第七种实施方式中任一实施方式的方法。

在本申请实施例中，终端设备在四个角处分别设置弹性波传感器，然后控制模块根据终端设备在撞击时四个角处的弹性波数据获取跌落信息。

基于本申请实施例第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第一种实施方式，终端设备还包括：惯性测量模块；

惯性测量模块用于采集终端设备的运动数据；

控制模块与惯性测量模块连接，用于根据运动数据确定终端设备处于失重状态，并基于终端设备处于失重状态，控制弹性波传感器采集弹性波数据。

在本申请实施例中，先通过惯性测量模块确定终端设备进入失重状态，然后开启弹性波传感器，从而达到降低功耗的目的。

本申请实施例第三方面提供了一种终端设备，包括：控制模块和弹性波传感器；

弹性波传感器与控制模块连接，用于采集终端设备在撞击时的第一弹性波数据；

控制模块用于执行本申请实施例第一方面中第一种实施方式至第三种实施方式、第七种实施方式中任一实施方式的方法。

在本申请实施例中，根据第一弹性波数据获取终端设备的撞击材质，适用于多种终端设备。

本申请实施例第四方面提供一种芯片或者芯片系统，该芯片或者芯片系统包括至少一个处理器和通信接口，通信接口和至少一个处理器通过线路互联，至少一个处理器用于运行计算机程序或指令，以执行如上述第一方面中任意一种实施方式所述的获取终端设备跌落信息的方法。

本申请实施例第五方面提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质用于储存为上述分析流数据的设备所用的计算机软件指令，其包括用于执行为终端设备所设计的程序；

该终端设备可以如前述第二方面或第三方面所描述的终端设备。

本申请实施例第九方面提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机软件指令，该计算机软件指令可通过处理器进行加载来实现如上述第一方面中任意一种实施方式所述的获取终端设备跌落信息的方法。

从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：

在终端设备中，先获取终端设备在撞击时的第一弹性波数据，然后，根据第一弹性波数据确定终端设备的撞击信息，由于第一弹性波数据比加速度数据和角速度数据更能反映出终端设备的撞击特性，所以根据第一弹性波数据确定的撞击信息，能够有效反映出终端设备的撞击情况，从而可以有效指导对终端设备进行定向维护优化。

附图说明

图1为本申请实施例中系统的框架示意图；

图2为申请实施例中获取终端设备跌落信息的方法的一个实施例示意图；

图3为本申请实施例中弹性波数据的实施例示意图；

图4为根据第一弹性波数据确定终端设备的撞击信息的一个实施例示意图；

图5为根据第一弹性波数据确定终端设备的撞击信息的另一个实施例示意图；

图6为第一弹性波数据的频率分布的实施例示意图；

图7为第一弹性波数据的波形差分峰值的实施例示意图；

图8为第一弹性波数据的波形稳定时间的实施例示意图；

图9为申请实施例中获取终端设备跌落信息的方法的一个实施例示意图；

图10为本申请实施例终端设备的一个实施例示意图；

图11为弹性波传感器的结构示意图；

图12为终端设备的状态变化示意图；

图13为本申请实施例终端设备的另一个实施例示意图；

图14为本申请实施例中的获取终端设备跌落信息的应用例示意图。

具体实施方式

本申请实施例提供了一种获取终端设备跌落信息的方法和终端设备能够根据弹性波数据获取终端设备的跌落信息，以提高跌落信息的有效性。

如图1所示，本申请实施例可以应用于图1所示的系统；该系统包括服务器和终端设备；其中终端设备包括电脑、智能手机、平板电脑和笔记本电脑，除此之外，终端设备还可以包括智能屏幕、车载终端以及多种可穿戴设备，例如，可穿戴设备可以是耳机、手环、眼镜和手表等。

终端设备获取跌落信息，并将该跌落信息和内部硬件提供的损伤信息发送给服务器，服务器可以根据该跌落信息和损伤信息向终端设备发送通知，以通知用户对终端设备进行定向维护更新。

由于加速度数据和角速度数据无法较好地反映出终端设备的撞击特性，使得根据加速度数据和角速度数据确定出的跌落信息不能反映出终端设备的撞击情况，导致服务器无法判定终端设备实际的撞击情况。

为此，本申请实施例提供了一种获取终端设备跌落信息的方法，先获取终端设备撞击时的弹性波数据，然后根据该弹性波数据确定撞击信息，从而更好地反映终端设备的撞击情况。

为了便于理解，请参阅图2，本申请实施例中获取终端设备跌落信息的方法的一个实施例示意图。如图2所示，本申请实施例提供了一种获取终端设备跌落信息的方法的一个实施例，包括：

步骤101，获取终端设备在撞击时的第一弹性波数据。

需要说明的是，终端设备在撞击时会产生弹性波；如图3所示，图3示出了四个弹性波，每个弹性波对应一个弹性波数据。

从图3中可以看出，弹性波的峰值随着时间的变化而变化，并且，不同弹性波的峰值不同。

第一弹性波数据可以包括峰值、上升时间和波形稳定时间等。

获取第一弹性波数据的方法有多种，本申请实施例对此不作限定。

步骤102，根据第一弹性波数据确定终端设备的撞击信息。

需要说明的是，撞击信息为跌落信息的一种，撞击信息可以包括多种信息，例如可以包括撞击到的物体材质和撞击位置。

不同撞击信息的确定方法可以不同，同一撞击信息的确定方法可以有多种，本申请实施例在此不做限定。

在本申请实施例中，由于第一弹性波数据比加速度数据和角速度数据更能反映出终端设备的撞击特性，所以根据第一弹性波数据确定的撞击信息，能够有效反映出终端设备的撞击情况，从而可以有效指导用户对终端设备进行定向维护优化。

基于上述实施例，本申请实施例提供了获取终端设备跌落信息的方法的另一个实施例，如图4所示，在该实施例中，根据第一弹性波数据确定终端设备的撞击信息包括：

步骤201，获取第一弹性波数据对应的频率特征。

可以理解的是，对弹性波进行傅里叶变换，可以将弹性波转换成多个正弦波；所以可以通过傅里叶变换获取第一弹性波数据对应的频率特征，其中频率特征可以包括每个正弦波的频率和幅值。

步骤202，根据频率特征确定终端设备撞击到的物体材质。

该物体材质可以为一类材质，也可以为具体的一种材质。具体地，可以确定终端设备撞击到的物体材质为硬材质，该硬材质可以包括大理石、木板质地较硬的材质；也可以确定终端设备撞击到的物体材质为软材质，该软材质可以包括沙发、棉被等质地较软的材质。

本申请实施例中，撞击信息包括终端设备撞击到的物体材质，从而可以根据撞击的物体材质对终端设备进行维护优化。

基于上述实施例可知，确定终端设备撞击到的物体的材质的方法有多种，下面介绍其中的几种方法。

示例性地，基于前述说明可知，频率特征可以包括经过傅里叶变换得到的各个正弦波的频率和幅值，即频率特征包括多个频率及各自对应的幅值。

则根据频率特征确定终端设备撞击到的物体材质包括：

根据大于第一阈值的频率对应的幅值之和与多个频率对应的幅值之和确定终端设备撞击到的物体材质；

和/或

根据小于第二阈值的频率对应的幅值之和与多个频率对应的幅值之和确定终端设备撞击到的物体材质。

其中，第一阈值、第二阈值可以根据实际需要进行设定，例如第一阈值和第二阈值均可以为100Hz。

频率对应的幅值表示该频率对应的正弦波的能量，所以根据大于第一阈值的频率对应的幅值之和与多个频率对应的幅值之和确定终端设备撞击到的物体材质，可以理解为根据大于第一阈值的频率对应的正弦波的能量之和与多个频率对应的正弦波的能量之和确定终端设备撞击到的物体材质。

同理，根据小于第二阈值的频率对应的幅值之和与多个频率对应的幅值之和确定终端设备撞击到的物体材质，可以理解为根据小于第二阈值的频率对应的正弦波的能量之和与多个频率对应的正弦波的能量之和确定终端设备撞击到的物体材质。

可以理解的是，当终端设备撞击的物体材质为硬材质时，由傅里叶变换得到的高频率的正弦波的能量占弹性波的总能量的比例较大；所以，可以获取大于第一阈值的频率对应的幅值之和，记为第一求和值，并获取多个频率对应的幅值之和，记为第二求和值，获取第一求和值与第二求和值的比值，并作为第一比值，基于该第一比值大于第一预设比值，则可以确定终端设备撞击到的物体材质为硬材质。

同样地，当终端设备撞击的物体材质为软材质时，由傅里叶变换得到的低频率的正弦波的能量占弹性波的总能量的比例较大；所以，可以获取小于第二阈值的频率对应的幅值之和，记为第三求和值，并获取多个频率对应的幅值之和，记为第二求和值，获取第三求和值与第二求和值的比值，并作为第二比值，基于该第二比值大于第二预设比值，则可以确定终端设备撞击到的物体材质为软材质。

本申请实施例中，通过高频能量与第一弹性波数据的总能量确定终端设备撞击到的物体材质，也可以通过低频能量与第一弹性波数据的总能量确定终端设备撞击到的物体材质。

示例性地，如图5所示，根据第一弹性波数据确定终端设备的撞击信息还包括：

步骤301，根据第一弹性波数据获取特征数据。

特征数据用于表征第一弹性波数据的特性，例如，特征数据可以包括第一弹性波数据的频率分布、第一弹性波数据的波形差分峰值(包括上升最快值和下降最快值)和波形稳定时间等。

为了便于理解，下面结合图6至图8对上述三种特征数据进行说明。

请参阅图6，图6为第一弹性波数据的频率分布的实施例示意图；如图6所示，对第一弹性波数据进行傅里叶变换后，可以得到多个正弦波，其中，601表示频率在0至50Hz之间的正弦波的能量占第一弹性波数据总能量的比例，602表示频率在50Hz至100Hz之间的正弦波的能量占第一弹性波数据总能量的比例，603表示频率在100Hz至150Hz之间的正弦波的能量占第一弹性波数据总能量的比例，604表示频率在150Hz至200Hz之间的正弦波的能量占第一弹性波数据总能量的比例。

请参阅图7，图7为第一弹性波数据的波形差分峰值的实施例示意图；如图7所示，701表示上升最快点，其纵坐标的值则表示上升最快值；702表示下降最快点，其纵坐标的值则表示下降最快值。

请参阅图8，图8为第一弹性波数据的波形稳定时间的实施例示意图；如图8所示，801表示第一弹性波数据的波形稳定时间。

步骤302，根据特征数据和预置的深度学习模型确定终端设备撞击到的物体材质，深度学习模型用于根据输入的特征数据，输出物体材质。

需要说明的是，在执行步骤302之前，可以先获取训练特征，训练特征与特殊数据的维度相同，也可以包括第一弹性波数据的频率分布、第一弹性波数据的波形差分峰值(包括上升最快值和下降最快值)和波形稳定时间等。

然后基于神经网络和该训练特征进行训练，得到本申请实施例中的深度学习模型。

在本申请实施例中，预先训练得到深度学习模型，然后根据深度学习模型确定终端设备撞击到的物体材质；可以理解的是，当第一弹性波数据中高频正弦波的能量与低频正弦波的能量差别不大时，即无法根据大于第一阈值的频率对应的幅值之和与多个频率对应的幅值之和确定终端设备撞击到的物体材质，也无法根据小于第二阈值的频率对应的幅值之和与多个频率对应的幅值之和确定终端设备撞击到的物体材质时，可以采用本申请实施例中深度学习模型确定终端设备撞击到的物体材质。

基于前述说明可知，获取第一弹性波数据的方法有多种，例如，可以获取终端设备多处的弹性波数据，然后从该多处的弹性波数据中选择一处的弹性波数据作为第一弹性波数据。

示例性地，获取终端设备在撞击时的第一弹性波数据包括：

获取终端设备在撞击时四个角处的弹性波数据，然后确定四个角处的弹性波数据中出现时间最早的一个角处的弹性波数据；

最后将四个角处的弹性波数据中出现时间最早的一个角处的弹性波数据，确定为终端设备在撞击时的第一弹性波数据。

需要说明的是，对于部分终端设备来说，其结构为矩形结构，存在四个角；当发生终端设备发生跌落时，四个角都会发生撞击，因此可以获取到四个角处的弹性波数据。

而终端设备四个角发生撞击具有一定顺序，例如，通常会有一个角先发生撞击；相应地，四个角处的弹性波数据的出现时间也存在先后。该出现时间可以是弹性波的起始时间计算，也可以根据弹性波的峰值时间。

例如，如图3所示，假设图3中的四个弹性波数据分别为终端设备四个角处的弹性波数据，则501、502和503分别表示其中两个角处的弹性数据的出现时间的差。

可以理解的是，出现时间最早的一个角处的弹性波数据更能反映出终端设备的撞击特性，所以本申请实施例选择出现时间最早的一个角处的弹性波数据作为第一弹性波数据，从而使得确定出撞击的物体材质更准确。

基于前述说明可知，跌落信息除了包括终端设备撞击的物体材质，还可以包括终端设备的撞击位置。

具体地，在本申请实施例提供的获取终端设备跌落信息的方法的另一个实施例中，第一弹性波数据包括终端设备在撞击时四个角处的弹性波数据；

基于此，根据第一弹性波数据确定终端设备的撞击信息包括：

根据四个角处的弹性波数据确定终端设备的撞击位置，其中撞击位置可以为终端设备的一个角、一个边或一个面。

需要说明的是，确定撞击位置的方法有很多，本申请实施例对此不做限定。

在本申请实施例中，撞击信息还包括撞击位置，从而可以根据撞击位置对终端设备进行维护优化。

下面介绍确定撞击位置的其中几种方法。具体地，根据四个角处的弹性波数据确定终端设备的撞击位置可以包括：

基于第一角处的弹性波数据的出现时间与其他三个角中任一角处的弹性波数据的出现时间的差值大于第三阈值，则确定终端设备的撞击位置为第一角，第一角为四个角中的一个。

可以理解的是，终端设备的四个角中，最先发生撞击的角对应的弹性波的出现时间最早，所以可以判断撞击位置为第一角。

具体地，根据四个角处的弹性波数据确定终端设备的撞击位置可以包括：

基于第一角处的弹性波数据的峰值与其他三个角中任一角处的弹性波数据的峰值的差值大于第四阈值，则确定终端设备的撞击位置为第一角。

可以理解的是，可以理解的是，终端设备的四个角中，最先发生撞击的角对应的弹性波的峰值最大，所以可以判断撞击位置为第一角。

具体地，根据四个角处的弹性波数据确定终端设备的撞击位置可以包括：

基于第一角处的弹性波数据的出现时间与第二角处的弹性波数据的出现时间的差值小于第五阈值，且第一角处的弹性波数据的出现时间与其他两个角中任一角处的弹性波数据的出现时间的差值大于第六阈值，则确定终端设备的撞击位置为第一角与第二角之间的边。

可以理解的是，第一角处的弹性波数据的出现时间与第二角处的弹性波数据的出现时间的差值较小，表示第一角和第二角几乎同时撞击，因此可以确定终端设备的撞击位置为第一角与第二角之间的边。

具体地，根据四个角处的弹性波数据确定终端设备的撞击位置可以包括：

基于第一角处的弹性波数据的峰值与第二角处的弹性波数据的峰值的差值小于第七阈值，且第一角处的弹性波数据的峰值与其他两个角中任一角处的弹性波数据的峰值的差值大于第八阈值，则确定终端设备的撞击位置为第一角与第二角之间的边。

可以理解的是，第一角处的弹性波数据的峰值与第二角处的弹性波数据的峰值的差值较小，表示第一角和第二角几乎同时撞击，因此可以确定终端设备的撞击位置为第一角与第二角之间的边。

具体地，根据四个角处的弹性波数据确定终端设备的撞击位置可以包括：

基于四个角中的任意两个角处的弹性波数据的出现时间的差值小于第九阈值，则确定终端设备的撞击位置为一个面。

可以理解的是，四个角中的任意两个角处的弹性波数据的出现时间的差值都较小，表示四个角几乎同时发生撞击，因此可以确定终端设备的撞击位置为一个面。

具体地，根据四个角处的弹性波数据确定终端设备的撞击位置可以包括：

基于四个角中的任意两个角处的弹性波数据的峰值的差值小于第十阈值，则确定终端设备的撞击位置为一个面。

可以理解的是，四个角中的任意两个角处的弹性波数据的峰值的差值都较小，表示四个角几乎同时发生撞击，因此可以确定终端设备的撞击位置为一个面。

在本申请实施例中，可以通过比较四个角处的弹性波数据的出现时间或峰值，来确定终端设备的撞击位置，该撞击位置可以为一个角、一个边或一个面；撞击位置能够指导用户对终端设备进行定向优化。

可以理解的是，跌落信息除了包含撞击的物体材质和撞击位置外，还可以包含跌落高度和撞击速度。

具体地，如图9所示，在本申请实施例提供了获取终端设备跌落信息的方法的另一个实施例中，方法还包括：

步骤401，获取终端设备进入失重状态的第一时间；

步骤402，获取终端设备进入撞击状态的第二时间；

步骤403，基于终端设备从撞击状态变为静止状态，根据第一时间和第二时间获取终端设备的跌落高度和/或撞击速度。

可以理解的是，若终端设备从撞击状态变为静止状态，表示终端设备发生了跌落，若终端设备进入撞击状态后，最终未变为静止状态，则无法确定终端设备发生了跌落。

具体地，可以根据公式2h＝gt²计算跌落高度，可以根据公式mv²＝2mgh计算撞击速度，其中t表示第二时间和第一时间的差，h表示跌落高度，v表示撞击速度。

在本申请实施例中，跌落信息还可以包括跌落高度和撞击速度，使得供参考的跌落信息的种类更多，从而利于对终端设备进行维护优化。

如图10所示，本申请实施例还提供了一种终端设备的一个实施例，包括：控制模块100和四个弹性波传感器200；

四个弹性波传感器200分别设置在终端设备的四个角处。

每个弹性波传感器200与控制模块100连接，用于采集终端设备在撞击时其所在角处的弹性波数据；示例性地，弹性波传感器200可以通过柔性电路板700与总线400连接，总线400与控制模块100连接。

如图11所示，弹性波传感器200由三部分组成：正电极、负电极和介于正负电极之间的压电陶瓷材料；其中正电极和负电极使用镀银材料；压电陶瓷是一种能够将机械能和电能互相转换的信息功能陶瓷材料，在机械应力的作用下，其内部正负电荷中心相对位移而发生极化，导致材料两端表面出现符号相反的束缚电荷，通过正负电极传输产生电信号；其产生的信号具有敏感特性，能够高效的捕捉高频信号。

从图10中可以看出，终端设备还包括外壳500、中框600、PCB电路板800、柔性电路板700和存储模块300；

PCB电路板800设置在中框600内，四个弹性波传感器200分别设置在中框600的四个角上；

控制模块100、存储模块300和总线400设置在PCB电路板800上；

四个弹性波传感器200分别通过柔性电路板700与总线400连接。

控制模块100用于：

获取终端设备在撞击时四个角处的弹性波数据；

将四个角处的弹性波数据中出现时间最早的一个角处的弹性波数据，确定为终端设备在撞击时的第一弹性波数据；

根据第一弹性波数据确定终端设备的撞击信息。

可选地，控制模块100用于：

获取第一弹性波数据对应的频率特征；

根据频率特征确定终端设备撞击到的物体材质。

可选地，频率特征包括多个频率及各自对应的幅值。

控制模块100用于：根据大于第一阈值的频率对应的幅值之和与多个频率对应的幅值之和确定终端设备撞击到的物体材质；

和/或

根据小于第二阈值的频率对应的幅值之和与多个频率对应的幅值之和确定终端设备撞击到的物体材质。

可选地，控制模块100用于：

根据第一弹性波数据获取特征数据，特征数据用于表征第一弹性波数据的特性；

根据特征数据和预置的深度学习模型确定终端设备撞击到的物体材质，深度学习模型用于根据输入的特征数据，输出物体材质。

可选地，控制模块100还用于：

根据四个角处的弹性波数据确定终端设备的撞击位置。

可选地，控制模块100用于执行以下的一项或多项：

基于第一角处的弹性波数据的出现时间与其他三个角中任一角处的弹性波数据的出现时间的差值大于第三阈值，则确定终端设备的撞击位置为第一角，第一角为四个角中的一个；

基于第一角处的弹性波数据的峰值与其他三个角中任一角处的弹性波数据的峰值的差值大于第四阈值，则确定终端设备的撞击位置为第一角；

基于第一角处的弹性波数据的出现时间与第二角处的弹性波数据的出现时间的差值小于第五阈值，且第一角处的弹性波数据的出现时间与其他两个角中任一角处的弹性波数据的出现时间的差值大于第六阈值，则确定终端设备的撞击位置为第一角与第二角之间的边；

基于第一角处的弹性波数据的峰值与第二角处的弹性波数据的峰值的差值小于第七阈值，且第一角处的弹性波数据的峰值与其他两个角中任一角处的弹性波数据的峰值的差值大于第八阈值，则确定终端设备的撞击位置为第一角与第二角之间的边；

基于四个角中的任意两个角处的弹性波数据的出现时间的差值小于第九阈值，则确定终端设备的撞击位置为一个面；

基于四个角中的任意两个角处的弹性波数据的峰值的差值小于第十阈值，则确定终端设备的撞击位置为一个面。

可选地，控制模块100还用于：

获取终端设备进入失重状态的第一时间；

获取终端设备进入撞击状态的第二时间；

基于终端设备从撞击状态变为静止状态，根据第一时间和第二时间获取终端设备的跌落高度和/或撞击速度。

在本申请实施例中，终端设备在四个角处分别设置弹性波传感器200，然后控制模块100根据终端设备在撞击时四个角处的弹性波数据获取跌落信息。

如图10所示，在本申请实施例提供的终端设备的另一实施例中，终端设备还包括：惯性测量模块900；

惯性测量模块900用于采集终端设备的运动数据；

控制模块100与惯性测量模块900连接，用于根据运动数据确定终端设备处于失重状态，并基于终端设备处于失重状态，控制弹性波传感器200采集弹性波数据。

其中，惯性测量模块900可以设置在图10中的PCB电路板800上，并通过总线400与控制模块100连接。

在本申请实施例中，先通过惯性测量模块900确定终端设备进入失重状态，然后开启弹性波传感器200，从而达到降低功耗的目的；并且，由于终端设备中的四个角处设置有弹性波传感器200，所以本申请实施例中的终端设备主要是指平板电脑、智能手机、智慧屏幕以及笔记本电脑等矩形状的终端设备。

需要说明的是，惯性测量模块900可以包括加速度传感器和/或陀螺仪传感器。当惯性测量模块900包括加速度传感器时，运动数据包括终端设备的低频三轴加速度数据；当惯性测量模块900包括陀螺仪传感器时，运动数据包括终端设备的三轴角速度数据。

相应地，控制模块100根据运动数据确定终端设备是否处于失重状态的方法可以包括：

根据低频三轴加速度数据确定合加速度；

基于合加速度在预设时间段(例如10ms)内连续小于预设加速度，则确定终端设备处于失重状态；

基于合加速度不满足在预设时间段内连续小于预设加速度，则根据三轴角速度数据计算合角速度。

由于终端设备失重时，不管设备失重过程中旋转与否，由于其不受除重力外的其它外力，其合角速度应趋于稳定，具体可以通过合角速度的标准差较小来判断合角速度趋于稳定。

因此，若合角速度在预设时间段内小于预设第一角速度或在预设时间段内的标准差大于预设第二角速度，则可以确定终端设备未失重。

若合角速度在预设时间段内大于预设第一角速度且在预设时间段内的标准差小于预设第二角速度，则可以将合加速度和合角速度输入预先训练好的神经网络模型，然后通过神经网络模型确定终端设备是否失重。

其中，基于确定终端设备处于失重状态，控制模块100可以记录终端设备进入失重状态的第一时间。

可以理解的是，如图12所示，假设终端设备当前处于初始状态，若终端设备发生跌落，终端设备会从初始状态变为失重状态，然后经过撞击状态，最终变为静止状态，因此，控制模块100还可以用于根据运动数据确定终端设备由失重状态变为撞击状态，还可以用于根据运动数据确定终端设备由撞击状态变为静止状态，此时则可以确定终端设备发生跌落。

具体地，基于前述判断终端设备是否处于失重状态的方法，控制模块100可以确定终端设备从失重状态变为非失重状态。

由于终端设备接近撞击时，终端设备与被撞击物体之间的压强大，所以运动数据会受到空气阻力等的影响，使得终端设备从失重状态变为非失重状态。

所以，控制模块100可以根据运动数据确定终端设备由失重状态变为撞击状态；具体地，控制模块100可以获取当前时刻的后一时刻的合加速度和当前时刻的前一时刻的合加速度的差值，基于该差值大于预设合加速度差值，则确定终端设备由失重状态变为撞击状态；基于该差值小于或等于预设合加速度差值，则确定终端设备未进入撞击状态，因此可以确定终端设备的状态变为初始状态。

其中，基于确定终端设备处于撞击状态，控制模块100可以记录终端设备进入撞击状态的第二时间。

基于终端设备由失重状态变为撞击状态后，基于合加速度接近重力加速度且合角速度接近零，则控制模块100确定终端设备变为静止状态。

需要说明的是，基于前述实施例对获取跌落信息的方法进行了说明，控制模块100的功能可参照前述实施例中对对获取跌落信息的方法的说明进行理解，在此不做赘述。

请参阅图13，本申请实施例中终端设备的另一个实施例示意图。本申请实施例还提供了一种终端设备的另一个实施例，包括：控制模块1000和弹性波传感器2000；

弹性波传感器2000与控制模块1000连接，用于采集终端设备在撞击时的第一弹性波数据。

控制模块1000用于：

获取终端设备在撞击时的第一弹性波数据；

根据第一弹性波数据确定终端设备的撞击信息。

可选地，控制模块1000用于：

获取第一弹性波数据对应的频率特征；

根据频率特征确定终端设备撞击到的物体材质。

可选地，频率特征包括多个频率及各自对应的幅值。

控制模块1000用于：根据大于第一阈值的频率对应的幅值之和与多个频率对应的幅值之和确定终端设备撞击到的物体材质；

和/或

根据小于第二阈值的频率对应的幅值之和与多个频率对应的幅值之和确定终端设备撞击到的物体材质。

可选地，控制模块1000用于：

根据第一弹性波数据获取特征数据，特征数据用于表征第一弹性波数据的特性；

根据特征数据和预置的深度学习模型确定终端设备撞击到的物体材质，深度学习模型用于根据输入的特征数据，输出物体材质。

可选地，控制模块1000还用于：

获取终端设备进入失重状态的第一时间；

获取终端设备进入撞击状态的第二时间；

基于终端设备从撞击状态变为静止状态，根据第一时间和第二时间获取终端设备的跌落高度和/或撞击速度。

需要说明的是，与前述实施例中的终端设备相比，不同之处在于：

在本申请实施例中，终端设备中的弹性波传感器2000的数量可以为一个，也可以为多个；弹性波传感器2000的设置位置也可以有多种，本申请实施例不做具体限定，例如可以设置在终端设备的边缘，也可以设置PCB电路板上。

除了上述不同之处外，其他可参照前述实施例中对终端设备的相关说明对本申请实施例中的终端设备进行理解。

在本申请实施例中，根据第一弹性波数据获取终端设备的撞击材质，适用于多种终端设备，不仅适用于平板电脑、智能手机、智慧屏幕以及笔记本电脑等矩形状的终端设备，还适用于耳机、手环、眼镜和手表等不规则形状的可穿戴设备。

为了便于理解，本申请实施例提供了一个应用例，在该应用例中，以终端设备为例，对本申请实施例提供的获取跌落信息的方法进行进一步说明。

如图14所示，该应用例包括：

步骤501，惯性测量单元采集运动数据；

步骤502，控制模块根据运动数据确定终端设备由初始状态进入失重状态，记录终端设备进入失重状态的第一时间，并开启弹性波处理器，以采集弹性波数据；

步骤503，惯性测量单元继续获取运动数据；

步骤504，控制模块根据最新获取的运动数据确定终端设备由失重状态进入撞击状态，并记录终端设备进入撞击状态的第二时间；

步骤505，惯性测量单元继续获取运动数据；

步骤506，控制模块根据最新获取的运动数据确定终端设备由撞击状态进入静止状态。

步骤507，基于终端设备由撞击状态进入静止状态，控制模块根据第一时间和第二时间计算跌落高度和撞击速度；

步骤508，控制模块根据撞击时的弹性波数据确定终端设备撞击的物体材质和撞击位置。

本申请实施例还提供一种芯片或者芯片系统，该芯片或者芯片系统包括至少一个处理器和通信接口，通信接口和至少一个处理器通过线路互联，至少一个处理器用于运行计算机程序或指令，以执行前述图10或图13所示实施例中终端设备所执行的操作，具体此处不再赘述。

其中，芯片中的通信接口可以为输入/输出接口、管脚或电路等。

本申请实施例还提供了芯片或者芯片系统的第一种实施方式，本申请中上述描述的芯片或者芯片系统还包括至少一个存储器，该至少一个存储器中存储有指令。该存储器可以为芯片内部的存储单元，例如，寄存器、缓存等，也可以是该芯片的存储单元(例如，只读存储器、随机存取存储器等)。

本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质用于储存为上述终端设备所用的计算机软件指令，其包括用于执行为终端设备所设计的程序。

该终端设备可以如前述图10或图13所描述的终端设备。

本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机软件指令，该计算机软件指令可通过处理器进行加载来实现上述获取终端设备跌落信息的方法的流程。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，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。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元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。

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，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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中，包括若干指令用以使得一台计算机终端设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络终端设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

Claims (11)

1.一种获取终端设备跌落信息的方法，其特征在于，包括：

获取终端设备在撞击时的第一弹性波数据；

根据所述第一弹性波数据确定所述终端设备的撞击信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一弹性波数据确定所述终端设备的撞击信息包括：

获取所述第一弹性波数据对应的频率特征；

根据所述频率特征确定所述终端设备撞击到的物体材质。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述频率特征包括多个频率及各自对应的幅值；

所述根据所述频率特征确定所述终端设备撞击到的物体材质包括：

根据大于第一阈值的频率对应的幅值之和与所述多个频率对应的幅值之和确定所述终端设备撞击到的物体材质；

和/或

根据小于第二阈值的频率对应的幅值之和与所述多个频率对应的幅值之和确定所述终端设备撞击到的物体材质。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一弹性波数据确定所述终端设备的撞击信息还包括：

根据所述第一弹性波数据获取特征数据，所述特征数据用于表征所述第一弹性波数据的特性；

根据所述特征数据和预置的深度学习模型确定所述终端设备撞击到的物体材质，所述深度学习模型用于根据输入的特征数据，输出物体材质。

5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述获取终端设备在撞击时的第一弹性波数据包括：

获取所述终端设备在撞击时四个角处的弹性波数据；

将所述四个角处的弹性波数据中出现时间最早的一个角处的弹性波数据，确定为所述终端设备在撞击时的第一弹性波数据。

6.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述第一弹性波数据包括终端设备在撞击时四个角处的弹性波数据；

所述根据所述第一弹性波数据确定所述终端设备的撞击信息包括：

根据所述四个角处的弹性波数据确定所述终端设备的撞击位置。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述四个角处的弹性波数据确定所述终端设备的撞击位置，包括以下的一项或多项：

基于第一角处的弹性波数据的出现时间与其他三个角中任一角处的弹性波数据的出现时间的差值大于第三阈值，则确定所述终端设备的撞击位置为所述第一角，所述第一角为所述四个角中的一个；

基于所述第一角处的弹性波数据的峰值与其他三个角中任一角处的弹性波数据的峰值的差值大于第四阈值，则确定所述终端设备的撞击位置为所述第一角；

基于所述第一角处的弹性波数据的出现时间与第二角处的弹性波数据的出现时间的差值小于第五阈值，且所述第一角处的弹性波数据的出现时间与其他两个角中任一角处的弹性波数据的出现时间的差值大于第六阈值，则确定所述终端设备的撞击位置为所述第一角与所述第二角之间的边；

基于所述第一角处的弹性波数据的峰值与第二角处的弹性波数据的峰值的差值小于第七阈值，且所述第一角处的弹性波数据的峰值与其他两个角中任一角处的弹性波数据的峰值的差值大于第八阈值，则确定所述终端设备的撞击位置为所述第一角与所述第二角之间的边；

基于所述四个角中的任意两个角处的弹性波数据的出现时间的差值小于第九阈值，则确定所述终端设备的撞击位置为一个面；

基于所述四个角中的任意两个角处的弹性波数据的峰值的差值小于第十阈值，则确定所述终端设备的撞击位置为一个面。

8.根据权利要求1至7中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述终端设备进入失重状态的第一时间；

获取所述终端设备进入撞击状态的第二时间；

基于所述终端设备从所述撞击状态变为静止状态，根据所述第一时间和所述第二时间获取所述终端设备的跌落高度和/或撞击速度。

9.一种终端设备，其特征在于，包括：控制模块和四个弹性波传感器；

四个所述弹性波传感器分别设置在终端设备的四个角处；

每个所述弹性波传感器与所述控制模块连接，用于采集所述终端设备在撞击时其所在角处的弹性波数据；

所述控制模块用于执行权利要求5至8中任意一项所述的方法。

10.根据权利要求9所述的终端设备，其特征在于，所述终端设备还包括：惯性测量模块；

所述惯性测量模块用于采集所述终端设备的运动数据；

所述控制模块与所述惯性测量模块连接，用于根据所述运动数据确定所述终端设备处于失重状态，并基于所述终端设备处于失重状态，控制所述弹性波传感器采集弹性波数据。

11.一种终端设备，其特征在于，包括：控制模块和弹性波传感器；

所述弹性波传感器与所述控制模块连接，用于采集终端设备在撞击时的第一弹性波数据；

所述控制模块用于执行权利要求1至4、8中任意一项所述的方法。

Images