CN114647300A - 系统控制方法、装置、可穿戴设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种系统控制方法、装置、可穿戴设备和存储介质，应用于可穿戴设备，可穿戴设备包括第一处理器和第二处理器，其中，第一处理器用于运行第一系统，第二处理器用于运行第二系统，第二处理器的功耗低于第一处理器的功耗。可穿戴设备通过第一系统获取传感器数据，若传感器数据对应的识别结果中的任一识别结果满足预设条件，则进入第一系统和第二系统的协同工作模式。采用上述方法可以丰富可穿戴设备进行系统控制的触发方式，提升系统控制的效率。
Description
技术领域
本申请涉及终端技术领域，特别是涉及一种系统控制方法、装置、可穿戴设备和存储介质。
背景技术
随着通信技术的发展，可穿戴设备得到更多消费者的关注。
传统方法中，用户可以在当前系统的显示界面上触发切换系统控件，系统响应于用户的触发操作之后，可以控制设备重启后切换至新的系统。
但是，上述系统控制方法的切换方式单一，无法实现可穿戴设备中两个系统之间的无缝切换。
发明内容
本申请实施例提供了一种系统控制方法、装置、可穿戴设备和存储介质。
一种系统控制方法，应用于可穿戴设备，可穿戴设备包括第一处理器和第二处理器，其中，第一处理器用于运行第一系统，第二处理器用于运行第二系统，第二处理器的功耗低于第一处理器的功耗，上述方法包括：
基于第一系统获取传感器数据；
若传感器数据对应的识别结果中的任一识别结果满足预设条件，则进入第一系统和第二系统的协同工作模式。
一种系统控制装置，应用于可穿戴设备，可穿戴设备包括第一处理器和第二处理器，其中，第一处理器用于运行第一系统，第二处理器用于运行第二系统，第二处理器的功耗低于第一处理器的功耗，上述包括：
获取模块，用于基于第一系统获取传感器数据；
协同工作模块，用于在传感器数据对应的识别结果中的任一识别结果满足预设条件的情况下，进入第一系统和第二系统的协同工作模式。
一种可穿戴设备，包括存储器及第一处理器和第二处理器，其中，所述第一处理器用于运行第一系统，所述第二处理器用于运行第二系统，所述第二处理器的功耗低于所述第一处理器的功耗，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述第一处理器执行时，使得所述第一处理器执行上述系统控制方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述系统控制方法的步骤。
上述系统控制方法、装置、可穿戴设备和存储介质，应用于可穿戴设备，可穿戴设备包括第一处理器和第二处理器，其中，第一处理器用于运行第一系统，第二处理器用于运行第二系统，第二处理器的功耗低于第一处理器的功耗。可穿戴设备通过第一系统获取传感器数据，若传感器数据对应的识别结果中的任一识别结果满足预设条件，则进入第一系统和第二系统的协同工作模式。由于可穿戴设备设备获取了传感器数据，从而可以根据传感器进行识别，获得传感器数据对应的识别结果，以根据识别结果确定是否进入协同工作模式，丰富了系统控制的触发方式；进一步地，由于可穿戴设备将识别结果与预设条件进行匹配；当识别结果中的任一识别结果满足预设条件时，可穿戴设备可以进入第一系统和第二系统的协同工作模式，提升了系统控制的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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，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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为一个实施例中系统控制方法的应用环境图；
图2为一个实施例中系统控制方法的流程图；
图3为另一个实施例中系统控制方法的流程图；
图4为另一个实施例中系统控制方法的流程图；
图5为另一个实施例中系统控制方法的流程图；
图6为另一个实施例中系统控制方法的流程图；
图7为另一个实施例中系统控制方法的流程图；
图8为一个实施例中系统控制装置的结构框图；
图9为另一个实施例中系统控制装置的结构框图；
图10为另一个实施例中系统控制装置的结构框图；
图11为另一个实施例中系统控制装置的结构框图；
图12为另一个实施例中系统控制装置的结构框图；
图13为另一个实施例中系统控制装置的结构框图；
图14为一个实施例中可穿戴设备的结构框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
图1为一个实施例中系统控制方法的应用环境示意图。如图1所示，该应用环境包括可穿戴设备100，上述可穿戴设备可以但不限于智能手环、智能手表、智能眼镜、智能头戴等类型。上述可穿戴设备100可以包括第一处理器和第二处理器，其中，第一处理器用于运行第一系统，第二处理器用于运行第二系统，第二处理器的功耗低于第一处理器的功耗。上述第一系统和第二系统之间可以进行切换，上述第二系统可以是运行在中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)上的系统。上述第一系统可以是运行在微控制单元(Micro controller Unit，简称MCU)上的系统，还可以是运行在图形处理器(GraphicsProcessing Unit，简称GPU)上的系统，在此不做限定。
图2为一个实施例中系统控制方法的流程图。本实施例中的系统控制方法，以运行于图1中的可穿戴设备上为例进行描述。如图2所示，系统控制方法包括：
S101、基于第一系统获取传感器数据。
其中，该方法可以应用于可穿戴设备。上述可穿戴设备可以是整合到用户身上的便携式设备，可以与云端或其它终端设备进行数据交换。上述可穿戴设备可以是腕式穿戴设备，例如智能手环、智能手表等；上述可穿戴设备还可以是头戴式设备，例如智能头盔、智能眼镜等，上述可穿戴设备还可以是智能鞋、智能手套等各种类型的设备。
上述可穿戴设备中可以运行多个操作系统以降低设备功耗，上述操作系统可以包括第一系统和第二系统，上述第一系统和第二系统可以分别运行在不同的控制模块上实现不同的功能。上述两个操作系统可以分别实现传感器数据采集等功能，以及用户交互功能等。例如可穿戴设备中的第一系统可以为运行在MCU上的操作系统，可以在第一系统中测量用户的心率数据、移动步数等；上述第二系统可以为运行在主控板上的操作系统，通过第二系统与用户进行智能交互，例如可以实现聊天功能等。需要说明的是，上述第一系统和第二系统仅用于对双系统进行区分，上述第二系统也可以实现传感器数据采集功能的系统，上述第一系统也可以是实现用户交互功能的系统。可穿戴设备可以从第一系统中切换至第二系统，也可以从第二系统中切换至第一系统，上述第一系统和第二系统还可以协同工作。
上述可穿戴设备中可以设置有多种传感器，可以包括动作传感器、生物传感器以及环境传感器等类型。例如，上述动作传感器可以是加速度传感器、陀螺仪、地磁传感器、大气压传感器等类型，上述动作传感器可以用于实现运动探测、导航、人机交互等功能。上述生物传感器可以包括体温传感器、脑电波传感器等类型；环境传感器可以包括温度传感器、环境光传感器、气压传感器、音频传感器以及摄像头等类型。
可穿戴设备运行第一系统的情况下，可以基于第一系统获取传感器数据。上述传感器数据可以是可穿戴设备中的一个传感器采集的数据，也可以是可穿戴设备中的多个传感器采集的数据。上述多个传感器可以是固定类型的多个传感器，也可以是用户根据需求选择的多个传感器，例如用户可以在第一系统上选择图像传感器、音频传感器等用于系统控制。上述传感器类型不同，对应的传感器数据的类型也不同，上述传感器数据可以包括摄像头采集的图像数据、距离传感器采集的距离数据、温度传感器采集的温度数据等。
可穿戴设备可以实时接收传感器发送的传感器数据，也可以按照预设时序对应的采集时刻，接收传感器发送的传感器数据；对于上述传感器数据的获取方式在此不做限定。
S102、若传感器数据对应的识别结果中的任一识别结果满足预设条件，则进入第一系统和第二系统的协同工作模式。
在获得传感器数据的基础上，可穿戴设备可以对上述传感器数据进行识别处理，获得传感器数据对应的识别结果。
对于不同类型的传感器数据，可穿戴设备进行识别处理的方式可以不同。若上述传感器数据为图像数据，可穿戴设备可以对图像数据进行图像识别处理；若上述传感器数据为温度数据，可穿戴设备可以将温度数据进行模数转换；对于上述识别处理的方式在此不做限定。
可穿戴设备对不同类型的传感器数据进行识别处理后，可以获得不同类型的识别结果。可穿戴设备可以对图像数据进行识别获得图像中的对象，或者识别图像中的场景类型，还可以对视频数据进行识别获得用户的动作，例如眨眼、挥手等动作；可穿戴设备可以对温度数据进行转换后获得温度值；对于上述识别结果的类型在此不做限定。
可穿戴设备可以同时对各类型的传感器数据进行识别处理，也可以按照预设的传感器优先级顺序，依次对传感器数据进行识别处理，在此不做限制。
其中，上述预设条件可以包括多种传感器分别对应的预设条件。对于每种传感器对应的预设条件，可以包括该传感器对应的多种目标识别结果，例如上述传感器数据为图像数据时，上述目标识别结果可以是多种目标图像对象；也可以包括该传感器对应的识别结果需要满足的条件，例如，上述传感器为距离传感器，上述传感器对应的识别结果为可穿戴设备与用户的距离，上述传感器对应的预设条件可以是可穿戴设备与用户的距离大于预设阈值；对于上述预设条件的形式在此不做限定。
另外，上述预设条件还可以包括传感器数据共同满足的条件，例如当可穿戴设备与用户的距离大于预设阈值，且图像数据识别出的对象为目标对象的情况下，可以认为传感器的数据满足预设条件。
可穿戴设备可以同时将各类型的传感器数据对应的识别结果，与对应的预设条件进行匹配；也可以按照预设优先级顺序，依次对各识别结果与对应的预设条件进行匹配；在此不做限定。在所有传感器数据对应的识别结果中，任意一个识别结果满足预设条件时，可穿戴设备即可进入第一系统和第二系统的协同工作模式。
可穿戴设备进入第一系统和第二系统的协同工作模式时，第一系统中的系统可以与第二系统进行数据交换。可穿戴设备进入协同工作模式之后，第一系统和第二系统可以同时工作，第一系统可以将搜集到的传感器等数据通过第一处理器和第二处理器之间的数据传输通道传输给第二系统，第二系统进行进一步处理和显示。可穿戴设备进入协同工作模式之后，还可以根据当前业务处理能力的要求，控制第一系统或者第二系统进入休眠模式，完成将第一系统和第二系统之间的切换。例如，当前业务处理需要的处理能力较高时，切换至由第一系统进行处理，第二系统处于休眠状态，或者由第一系统进行主要处理工作，第二系统进行数据传输等辅助处理工作，而当前业务处理需要的处理能力较低时，可由第二系统进行处理，此时第一系统进入休眠状态，由于第一处理器的功耗大于第二处理器的功耗，在协同工作的情况下，部分业务可以交由第二系统处理，从而减少电量消耗，延长可穿戴设备的续航。
上述系统控制方法、装置、可穿戴设备和存储介质，应用于可穿戴设备，可穿戴设备包括第一处理器和第二处理器，其中，第一处理器用于运行第一系统，第二处理器用于运行第二系统，第二处理器的功耗低于第一处理器的功耗。可穿戴设备通过第一系统获取传感器数据，若传感器数据对应的识别结果中的任一识别结果满足预设条件，则进入第一系统和第二系统的协同工作模式。由于可穿戴设备获取了传感器数据，从而可以根据传感器进行识别，获得传感器数据对应的识别结果，以根据识别结果确定是否进入协同工作模式，丰富了系统控制的触发方式；进一步地，由于可穿戴设备将识别结果与预设条件进行匹配；当识别结果中的任一识别结果满足预设条件时，可穿戴设备可以进入第一系统和第二系统的协同工作模式，提升了系统控制的效率。
在一个实施例中，在上述实施例的基础上，可穿戴设备获得的传感器数据包括通过动作传感器采集的动作姿态数据和通过音频传感器采集的音频数据。
其中，上述动作传感器可以是加速度传感器和重力传感器A+G sensor，可穿戴设备可以获取上述A+G sensor采集的可穿戴设备的动作姿态数据，上述动作姿态数据可以包括可穿戴设备的加速度信息和重力信息。上述音频传感器可以是设置于可穿戴设备的第一系统上挂载的麦克风，上述音频传感器可以对周围环境进行拾音，采集可穿戴设备所在环境中的音频数据。上述音频数据中可以包括用户的语音数据，还可以包括周围环境中产生的声音数据、干扰音等。
可穿戴设备可以同时采集上述动作传感器和音频传感器采集的数据，然后分别对动作姿态数据和音频数据进行识别处理。可穿戴设备可以通过识别模型对动作姿态数据和音频数据进行识别处理，上述识别模型可以是深度学习模型，也可以是其它类型的算法模型，在此不作限定。
可穿戴设备可以调用与传感器数据匹配的识别模型对传感器数据进行识别处理，获得识别结果集合；其中，识别结果集合包括动作姿态数据对应的动作识别结果以及音频数据对应的语音识别结果。其中，动作姿态数据对应的识别模型可以是动作识别模型；上述音频数据对应的动作识别模型可以是语音识别模型。
另外，上述传感器数据还包括摄像头采集的图像数据，可穿戴设备可以调用图像识别模型对图像数据进行识别处理，然后将图像识别模型输出的场景类型确定为图像数据对应的识别结果。
上述系统控制方法，可穿戴设备获得的传感器数据包括通过动作传感器采集的动作姿态数据和通过音频传感器采集的音频数据，使得用户可以选择动作或语音任一种方式进行系统控制，丰富了系统进入协同工作模式的触发方式；进一步地，可穿戴设备可以同时对动作姿态数据和音频数据分别进行识别处理，获得识别结果合集，提升了传感器数据的识别效率，从而提升了系统控制的效率。
图3为另一个实施例中系统控制方法的流程图，本实施例涉及可穿戴设备对传感器数据进行识别处理的一种方式，在上述实施例的基础上，传感器数据为动作姿态数据的情况下，如图3所示，上述S102包括：
S201、根据动作姿态数据计算加速度信息和姿态角度信息。
可穿戴设备可以动作传感器采集的动作姿态数据进行模数转换处理，获得可穿戴设备的加速度信息和姿态角度信息。
S202、将加速度信息和姿态角度信息作为动作识别模型的输入，获得动作识别结果。
进一步地，可穿戴设备可以将加速度信息和姿态角度信息作为动作识别模型的输入，获得动作识别结果。上述动作识别模型可以对可穿戴设备输入的加速度信息和姿态角度信息进行分析，确定用户如何执行动作的情况下，可以获得可穿戴设备的加速度变化和姿态角度变化，产生上述加速度信息和姿态角度信息。上述动作识别结果可以包括持有可穿戴设备的用户的动作类型，也可以包括用户的动作轨迹，在此不做限定。上述动作类型可以包括挥手、爬楼梯、甩手、跑步等类型；上述运动轨迹可以包括向左运动、向右运动、画圈运动等。
上述系统控制方法，可穿戴设备通过动作识别模型对动作姿态数据进行识别处理，可以准确地获得动作姿态数据对应的动作识别结果，从而可以根据准确的动作识别结果与对应的预设条件进行匹配，以确定是否进入协同工作模式，提升了系统控制的准确率；另外，通过动作识别结果来触发可穿戴设备进入协同工作模式，避免用户在手机屏幕上的各种触摸操作，使得用户可以更方便地实现系统控制，提升了用户体验。
图4为另一个实施例中系统控制方法的流程图，本实施例涉及可穿戴设备对传感器数据进行识别处理的一种方式，在上述实施例的基础上，传感器数据为音频数据的情况下，如图4所示，上述S102包括：
S301、将音频数据作为语音识别模型的输入，提取音频数据中的语音信息。
对于可穿戴设备采集到的音频数据，可穿戴设备可以将音频数据作为语音识别模型的输入，通过语音识别模型识别音频数据中是否包含了用户说话时采集到的数据，然后将用户说话时采集到的数据转换成包含用户指令的语音信息。进一步地，可穿戴设备还可以对语音信息进行降噪处理，以便更好地识别用户的语音指令。
可穿戴设备可以根据用户的语音特征，对可穿戴设备绑定的用户语音进行识别。例如，用户在开始使用可穿戴设备时，可以通过可穿戴设备采集用户的语音信息，并提取该用户的语音特征；可穿戴设备可以在音频数据中可以仅识别该用户的语音指令，避免了音频数据中包含了其它用户的声音的情况下，造成对可穿戴设备的系统误切换。
若可穿戴设备在音频数据中没有提取到语音信息，那么可穿戴设备可以通过其它传感器数据进行识别，确定用户是否需要进入协同工作模式。
S302、将语音信息进行文本转换处理，获得语音识别结果。
可穿戴设备提取到语音信息的情况下，可以将语音信息进行文本转换处理，获得用户的语音对应的文本信息，并将上述文本信息作为用户的语音识别结果。
上述系统控制方法，可穿戴设备通过语音识别模型对音频数据进行识别处理，可以准确地获得音频数据对应的语音识别结果，从而可以根据语音识别结果与对应的预设条件进行匹配，以确定是否进入协同工作模式，提升了系统控制的准确率；另外，采用上述方法，用户可以通过语音指令来触发可穿戴设备进入协同工作模式，避免用户在手机屏幕上的各种触摸操作，使得用户可以更方便地实现系统控制，提升了用户体验；语音输入可以更符合用户的输入习惯，进一步提升了用户体验。
在一个实施例中，涉及可穿戴设备将识别结果与预设条件进行匹配的方式，可穿戴设备获得识别结果集合之后，可以将各识别结果分别与对应的预设条件进行匹配，以确定该识别结果是否满足预设条件。
可穿戴设备获得的传感器数据包括动作姿态数据和音频数据的情况下，相应地，预设条件可以包括动作传感器对应的动作触发条件和音频传感器对应的语音触发条件；其中，上述动作触发条件中包括多个可触发系统进入协同工作模式的目标动作类型，语音触发条件包括多个可触发系统进入协同工作模式的目标关键字。
其中，上述动作触发条件中的目标动作类型，可以是动作标识，也可以是动作名称，在此不做限定。可穿戴设备通过动作识别模型获得的动作识别结果为动作类型时，若上述动作识别结果对应的动作类型与预设的目标动作类型匹配，那么可以确定该动作识别结果满足预设条件。
上述语音触发条件包括多个可触发系统进入协同工作模式的目标关键字，还可以包括目标关键字的组合关系，在此不做限定。可穿戴设备可以对语音识别结果进行关键字提取操作；若语音识别结果中携带的关键字与预设的目标关键字匹配，则确定语音识别结果满足预设条件。可穿戴设备可以认为语音识别结果中包含预设的目标关键字时，该语音识别结果与预设的目标关键字匹配；或者，可穿戴设备可以认为语音识别结果中包含的目标关键字的数量大于预设阈值时，该语音识别结果中携带的关键字与目标关键字匹配；或者，可穿戴设备可以认为语音识别结果中包含的目标关键字的出现顺序与预设的关键字组合方式相同时，该语音识别结果中携带的关键字与目标关键字匹配。对于上述匹配方式，在此不做限定。
例如，上述语音触发条件中的关键字可以包括“协同工作”、“大核系统”、“休眠”、“切换”等，当语音识别结果中提取到“大核系统”和“协同工作”时，可穿戴设备可以认为语音识别结满足预设条件；或者，当语音识别结果中依次提取到“切换”和“大核系统”时，可穿戴设备可以认为语音识别结满足预设条件。
当上述传感器数据包括图像数据时，上述预设条件还包括第二系统对应的至少一个目标场景类型。可穿戴设备可以将图像识别模型输出的场景类型与预设条件进行匹配，当上述场景类型为目标场景类型时，可穿戴设备可以认为图像数据对应的识别结果满足预设条件，可以进入协同工作模式。例如，图像识别模型输出的场景类型可以包括运动场景、睡眠场景以及其它场景，上述第二系统可以对应其它场景，上述第一系统可以对应运动场景和睡眠场景，当图像数据对应其它场景时，可穿戴设备可以进入第一系统和第二系统的协同工作模式。
上述系统控制方法，可穿戴设备获得动作识别结果与语音识别结果之后，可以分别将动作识别结果与动作触发条件匹配，以及将语音识别结果与语音触发条件匹配，使得用户无论是通过语音还是通过动作，均可以准确匹配并执行系统控制。
图5为另一个实施例中系统控制方法的流程图，本实施例涉及可穿戴设备进入协同工作模式的一种实现方式，在上述实施例的基础上，如图5所示，上述S103包括：
S401、通过第一系统和第二系统的数据传输通道，向第二系统发送指示消息；指示消息用于指示第二系统进入工作模式。
可穿戴设备中的第一系统和第二系统之间包含数据传输通道，使得第一系统中的系统管理模块，与第二系统中的系统管理模块可以进行数据交换。当任一识别结果满足预设条件时，可穿戴设备可以通过第一系统向第二系统发送指示消息。第二系统接收到指示消息之后，可以将处于休眠状态的第二系统调整至工作状态，并通过数据传输通道向第一系统返回响应消息。
相应地，可穿戴设备在第一系统中接收第二系统返回的响应消息。
S402、接收第二系统基于指示消息返回的响应消息。
第一系统接收到第二系统返回的相应消息之后，可以根据上述响应消息确定第二系统是否成功调整至工作状态。
S403、若响应消息表征第二系统处于工作模式，则控制第一系统进入休眠模式。
若响应消息表征第二系统处于工作模式，则控制第一系统进入休眠模式，从而降低可穿戴设备的功耗。
上述系统控制方法中，可穿戴设备进入协同工作模式时，不需要对可穿戴设备进行重启，从而避免了系统重启时间过长导致的系统响应速度低。上述系统控制方法中，可穿戴设备可以通过识别用户的动作、语音等实现系统进入协同工作模式，提供了第一系统和第二系统之间功能联动，也使得第一系统可以应用第二系统中的系统资源，实现更多的业务功能，提升用户体验。
图6为另一个实施例中系统控制方法的流程图，本实施例涉及可穿戴设备获取传感器数据的一种实现方式，在上述实施例的基础上，如图6所示，上述S101包括：
S501、检测可穿戴设备是否处于用户佩戴状态。
可穿戴设备在获取传感器数据之前，可以先检测可穿戴设备是否处于用户佩戴状态。可穿戴设备可以获取设置于可穿戴设备上的电容传感器采集的感应数据；然后根据感应数据，计算可穿戴设备与用户之间的距离值；并根据距离值确定可穿戴设备是否处于用户佩戴状态。若距离值小于或等于预设距离阈值，则确定可穿戴设备处于用户佩戴状态；若距离值大于预设距离阈值，则确定可穿戴设备未处于用户佩戴状态。
可穿戴设备可以在采集其中一种类型的传感器数据之前，检测是否处于用户佩戴状态；也可以在对每种类型的传感器数据之前，均对用户佩戴状态进行检测。例如，可穿戴设备可以在采集动作传感器数据之前，检测可穿戴设备是否处于用户佩戴状态。
S502、若可穿戴设备处于用户佩戴状态，则基于第一系统获取传感器数据。
若可穿戴设备处于用户佩戴状态，那么可穿戴设备可以获取上述传感器数据，并启动识别模型对传感器数据进行识别处理。若可穿戴设备未处于用于佩戴状态，那么可穿戴设备可以认为用户未使用该设备，不需要对系统控制，因此不需要采集传感器数据，也不需要启动识别模型，降低可穿戴设备的功耗。
上述系统控制方法，可穿戴设备在处于用户佩戴状态下执行获取传感器数据的步骤，可以避免用户未使用该可穿戴设备时采集传感器数据、启动识别模型等造成的设备功耗增大，从而降低可穿戴设备的功耗，延长可穿戴设备的待机时长。
在一个实施例中，在上述实施例的基础上，如图7所示，系统控制方法包括：
S601、检测可穿戴设备是否处于用户佩戴状态；若是，则执行S602。
S602、基于第一系统获取动作姿态数据和音频数据。
S603、根据动作姿态数据计算加速度信息和姿态角度信息。
S604、将加速度信息和姿态角度信息作为动作识别模型的输入，获得动作识别结果。
S605、确定动作识别结果对应的动作类型是否与预设的目标动作类型匹配，若是，则执行S610。
S606、将音频数据作为语音识别模型的输入，提取音频数据中的语音信息。
S607、将语音信息进行文本转换处理，获得语音识别结果。
S608、对语音识别结果进行关键字提取操作。
S609、确定语音识别结果中携带的关键字是否与预设的目标关键字匹配，若是，则执行S610。
S610、通过第一系统和第二系统的数据传输通道，向第二系统发送指示消息。
S611、接收第二系统基于指示消息返回的响应消息。
S612、确定响应消息是否表征第二系统处于工作模式，若是，则执行S613。
S613、控制第一系统进入休眠模式。
上述系统控制方法，其实现原理和技术效果与上述实施例类似，在此不再赘述。
应该理解的是，虽然图2-7的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-7中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
图8为一个实施例的系统控制装置的结构框图。如图8所示，应用于可穿戴设备，可穿戴设备包括第一处理器和第二处理器，其中，第一处理器用于运行第一系统，第二处理器用于运行第二系统，第二处理器的功耗低于第一处理器的功耗，系统控制装置包括：
获取模块10，用于基于第一系统获取传感器数据；
协同工作模块20，用于在传感器数据对应的识别结果中的任一识别结果满足预设条件的情况下，进入第一系统和第二系统的协同工作模式。
在其中一个实施例中，在上述实施例的基础上，如图9所示，传感器数据包括通过动作传感器采集的动作姿态数据和通过音频传感器采集的音频数据。
在其中一个实施例中，在上述实施例的基础上，上述装置还包括识别模块30具体用于：调用与传感器数据匹配的识别模型对传感器数据进行识别处理，获得识别结果集合；其中，识别结果集合包括动作姿态数据对应的动作识别结果以及音频数据对应的语音识别结果。
在其中一个实施例中，在上述实施例的基础上，如图10所示，上述识别模块30包括：
计算单元301，用于根据动作姿态数据计算可穿戴设备的加速度信息和姿态角度信息；
识别单元302，用于将加速度信息和姿态角度信息作为动作识别模型的输入，获得动作识别结果。
在其中一个实施例中，在上述实施例的基础上，如图11所示，上述识别模块30还包括：
提取单元303，用于将音频数据作为语音识别模型的输入，提取音频数据中的语音信息；
转换单元304，用于将语音信息进行文本转换处理，获得语音识别结果。
在其中一个实施例中，在上述实施例的基础上，预设条件包括动作传感器对应的动作触发条件和音频传感器对应的语音触发条件，动作触发条件中包括多个可触发系统进进入协同工作模式的目标动作类型，语音触发条件包括多个可触发系统进入协同工作模式的目标关键字。
在其中一个实施例中，在上述实施例的基础上，上述协同工作模块20具体用于：在动作识别结果对应的动作类型与预设的目标动作类型匹配的情况下，确定动作识别结果满足预设条件。
在其中一个实施例中，在上述实施例的基础上，上述协同工作模块20还用于：对语音识别结果进行关键字提取操作；在语音识别结果中携带的关键字与预设的目标关键字匹配的情况下，确定语音识别结果满足预设条件。
在其中一个实施例中，在上述实施例的基础上，上述协同工作模块20还用于：通过第一系统和第二系统的数据传输通道，向第二系统发送指示消息；指示消息用于指示第二系统进入工作模式。
在其中一个实施例中，在上述实施例的基础上，如图12所示，上述装置还包括休眠模块40，用于：接收第二系统基于指示消息返回的响应消息；在响应消息表征第二系统处于工作模式的情况下，控制第一系统进入休眠模式。
在其中一个实施例中，在上述实施例的基础上，可穿戴设备为可穿戴设备，如图13所示，上述获取模块10包括：
检测单元101，用于检测可穿戴设备是否处于用户佩戴状态；
获取单元102，用于在可穿戴设备处于用户佩戴状态的情况下，基于第一系统获取传感器数据。
在其中一个实施例中，在上述实施例的基础上，传感器数据还包括通过摄像头采集的图像数据。
在其中一个实施例中，在上述实施例的基础上，识别结果集合中还包括可穿戴设备所处的场景类型；上述识别模块30具体用于：将图像数据作为图像识别模型的输入，获得图像数据对应的场景类型。
在其中一个实施例中，在上述实施例的基础上，预设条件还包括第二系统对应的至少一个目标场景类型。
上述系统控制装置中各个模块的划分仅用于举例说明，在其他实施例中，可将系统控制装置按照需要划分为不同的模块，以完成上述系统控制装置的全部或部分功能。
关于系统控制装置的具体限定可以参见上文中对于系统控制方法的限定，在此不再赘述。上述系统控制装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
图14为一个实施例中可穿戴设备的内部结构示意图。如图14所示，该可穿戴设备包括通过系统总线连接的第一处理器、第二处理器和存储器。第一处理器用于运行第一系统，第二处理器用于运行第二系统，第二处理器的功耗低于第一处理器的功耗，其中，该第一处理器和第二处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个可穿戴设备的运行。存储器可包括非易失性存储介质及内存储器。非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该计算机程序可被处理器所执行，以用于实现以下各个实施例所提供的一种系统控制方法。内存储器为非易失性存储介质中的操作系统计算机程序提供高速缓存的运行环境。
本申请实施例中提供的系统控制装置中的各个模块的实现可为计算机程序的形式。该计算机程序可在终端或服务器上运行。该计算机程序构成的程序模块可存储在电子设备的存储器上。该计算机程序被处理器执行时，实现本申请实施例中所描述方法的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质。一个或多个包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得处理器执行系统控制方法的步骤。
一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行系统控制方法。
本申请所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)，它用作外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDR SDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)。
以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (17)
1.一种系统控制方法，其特征在于，应用于可穿戴设备，所述可穿戴设备包括第一处理器和第二处理器，其中，所述第一处理器用于运行第一系统，所述第二处理器用于运行第二系统，所述第二处理器的功耗低于所述第一处理器的功耗，方法包括：
基于所述第一系统获取传感器数据；
若所述传感器数据对应的识别结果中的任一识别结果满足预设条件，则进入所述第一系统和所述第二系统的协同工作模式。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述传感器数据包括通过动作传感器采集的动作姿态数据和通过音频传感器采集的音频数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
调用与所述传感器数据匹配的识别模型对所述传感器数据进行识别处理，获得识别结果集合；其中，所述识别结果集合包括所述动作姿态数据对应的动作识别结果以及所述音频数据对应的语音识别结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述传感器数据为所述动作姿态数据的情况下，所述调用与所述传感器数据匹配的识别模型对所述传感器数据进行识别处理，包括：
根据所述动作姿态数据计算加速度信息和姿态角度信息；
将所述加速度信息和所述姿态角度信息作为动作识别模型的输入，获得所述动作识别结果。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述传感器数据为所述音频数据的情况下，所述调用与所述传感器数据匹配的识别模型对所述传感器数据进行识别处理，包括：
将所述音频数据作为语音识别模型的输入，提取所述音频数据中的语音信息；
将所述语音信息进行文本转换处理，获得所述语音识别结果。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，预设条件包括所述动作传感器对应的动作触发条件和所述音频传感器对应的语音触发条件，动作触发条件中包括多个可触发系统进入协同工作模式的目标动作类型，语音触发条件包括多个可触发系统进入协同工作模式的目标关键字。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述动作识别结果对应的动作类型与预设的目标动作类型匹配，则确定所述动作识别结果满足所述预设条件。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述语音识别结果进行关键字提取操作；
若所述语音识别结果中携带的关键字与预设的目标关键字匹配，则确定所述语音识别结果满足所述预设条件。
9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述进入所述第一系统和所述第二系统的协同工作模式，包括：
通过第一系统和第二系统的数据传输通道，向所述第二系统发送指示消息；所述指示消息用于指示所述第二系统进入工作模式。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收所述第二系统基于所述指示消息返回的响应消息；
若所述响应消息表征所述第二系统处于工作模式，则控制所述第一系统进入休眠模式。
11.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一系统获取传感器数据，包括：
检测所述可穿戴设备是否处于用户佩戴状态；
若所述可穿戴设备处于用户佩戴状态，则基于第一系统获取传感器数据。
12.根据权利要求3-8任一项所述的方法，其特征在于，传感器数据还包括通过摄像头采集的图像数据。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述识别结果集合中还包括所述可穿戴设备所处的场景类型；方法还包括：
将所述图像数据作为图像识别模型的输入，获得所述图像数据对应的场景类型。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述预设条件还包括所述第二系统对应的至少一个目标场景类型。
15.一种系统控制装置，其特征在于，应用于可穿戴设备，所述可穿戴设备包括第一处理器和第二处理器，其中，所述第一处理器用于运行第一系统，所述第二处理器用于运行第二系统，所述第二处理器的功耗低于所述第一处理器的功耗，包括：
获取模块，用于基于所述第一系统获取传感器数据；
协同工作模块，用于在所述传感器数据对应的识别结果中的任一识别结果满足预设条件的情况下，进入所述第一系统和所述第二系统的协同工作模式。
16.一种可穿戴设备，其特征在于，包括存储器及第一处理器和第二处理器，其中，所述第一处理器用于运行第一系统，所述第二处理器用于运行第二系统，所述第二处理器的功耗低于所述第一处理器的功耗，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述第一处理器执行时，使得所述第一处理器执行如权利要求1至14中任一项所述的系统控制方法的步骤。
17.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，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14中任一项所述的系统控制方法的步骤。
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