CN116052330A - 智能弹出充电宝的方法以及相关装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种智能弹出充电宝的方法以及相关装置。所述方法包括以下步骤：接收用户上传的用户端信息，所述用户端信息包括当前电量、当前位置、电池日志、设备位移日志和用户的选择使用时长；基于所述设备位移日志和所述当前位置，或者基于所述选择使用时长，生成预估时长；基于所述当前电量和所述电池日志，确定所述用户端的单位时长消耗电量；基于所述预估时长、所述单位时长消耗电量和充电宝单位时间损耗的电量，确定总电量，并弹出电量大于所述总电量的充电宝。采用本申请，大幅度提升了充电宝的使用效率。

Description

智能弹出充电宝的方法以及相关装置

技术领域

本申请属于信息处理技术领域，主要涉及了一种智能弹出充电宝的方法以及相关装置。

背景技术

目前，景区使用的带导游功能的充电宝既可以为用户的电子设备充电，又能够提供实时景区导游的功能，越来越受到用户的喜爱。

现有技术中，充电宝机柜弹出的充电宝的电量不满足用户需求，导致充电宝过早断电无法使用，充电宝的使用效果差且效率低。

发明内容

本申请的一个目的在于提供了一种智能弹出充电宝的方法以及相关装置，其优势在于，弹出电量满足用户需求的充电宝，大幅度提升了充电宝的使用效率。

为实现上述目的，第一方面，本申请实施例提供一种智能弹出充电宝的方法，其中包括：

接收用户上传的用户端信息，所述用户端信息包括当前电量、当前位置、电池日志、设备位移日志和用户的选择使用时长；

基于所述设备位移日志和所述当前位置，或者基于所述选择使用时长，生成预估时长；

基于所述当前电量和所述电池日志，确定所述用户端的单位时长消耗电量；

基于所述预估时长、所述单位时长消耗电量和充电宝单位时间损耗的电量，确定总电量，并弹出电量与所述总电量之差小于等于预设差值的充电宝，所述预设差值大于等于0。

可以理解，接收用户上传的用户端信息，所述用户端信息包括当前电量、当前位置、电池日志、设备位移日志和用户的选择使用时长，基于所述设备位移日志和所述当前位置，或者基于所述选择使用时长，生成预估时长，基于所述当前电量和所述电池日志，确定所述用户端的单位时长消耗电量，基于所述预估时长、所述单位时长消耗电量和充电宝单位时间损耗的电量，确定总电量，并弹出电量与所述总电量之差小于等于预设差值的充电宝，所述差值大于等于0，能够提升充电宝的使用效率。

在一个可能的示例中，所述接收用户上传的用户端信息，包括以下步骤：

通知用户选择扫码上传、小程序上传和蓝牙上传中的至少一项；

根据选择的结果，接收用户上传的用户端信息。

可以理解，通知用户选择扫码上传、小程序上传和蓝牙上传中的至少一项，根据选择的结果，接收用户上传的用户端信息，能够优化用户端信息的接收过程。

在一个可能的示例中，所述基于所述设备位移日志和所述当前位置，生成预估时长，包括以下步骤：

基于所述设备位移日志和所述当前位置，确定用户的入口和行动轨迹；

基于所述入口和所述行动轨迹，使用预设算法模型计算剩余游玩时长；

将所述剩余游玩时长作为所述预估时长。

可以理解，基于所述设备位移日志和所述当前位置，确定用户的入口和行动轨迹，基于所述入口和所述行动轨迹，使用预设算法模型计算剩余游玩时长，将所述剩余游玩时长作为所述预估时长，提升计算剩余游玩时长的效率。

在一个可能的示例中，所述或者基于所述选择使用时长，生成预估时长，包括以下步骤：

将所述选择使用时长作为所述预估时长。

可以理解，将所述选择使用时长作为所述预估时长，能够优化预估时长的准确度。

在一个可能的示例中，所述基于所述入口和所述行动轨迹，使用预设算法模型计算所述剩余游玩时长，包括以下步骤：

确定所述预设算法模型中用户的移动速度参数、预估游玩路线里程参数、游玩停留时长参数、休息时长指数和排队指数；

将练习数据集与对应预设剩余游玩时长输入到所述预设算法模型中，进行计算训练。

可以理解，确定所述预设算法模型中用户的移动速度参数、预估游玩路线里程参数、游玩停留时长参数、休息时长指数和排队指数，将练习数据集与对应预设剩余游玩时长输入到所述预设算法模型中，进行计算训练，能够优化剩余游玩时长的计算过程。

在一个可能的示例中，所述将练习数据集与对应预设剩余游玩时长输入到所述预设算法模型中，进行计算训练，包括以下步骤：

根据所述计算训练的结果，调整所述预设算法模型的所述移动速度参数的权重系数、所述预估游玩路线里程参数的权重系数、所述游玩停留时长参数的权重系数、所述休息时长指数和所述排队指数的权重系数；

当训练结果的正确率大于预设数值时，使用所述预设算法模型计算所述剩余游玩时长。

可以理解，根据所述计算训练的结果，调整所述预设算法模型的所述移动速度参数的权重系数、所述预估游玩路线里程参数的权重系数、所述游玩停留时长参数的权重系数、所述休息时长指数和所述排队指数的权重系数，当训练结果的正确率大于预设数值时，使用所述预设算法模型计算所述剩余游玩时长，能够提升预设算法的准确度。

在一个可能的示例中，所述基于所述当前电量和所述电池日志，确定所述用户端的单位时长消耗电量，包括以下步骤：

基于所述电池日志，生成单位时间段耗电量峰值记录和单位时间段应用耗电量峰值记录；

基于所述当前电量、所述单位时间段耗电量峰值记录和所述单位时间段应用耗电量峰值记录，确定所述用户端的所述单位时长消耗电量。

可以理解，基于所述电池日志，生成单位时间段耗电量峰值记录和单位时间段应用耗电量峰值记录，基于所述当前电量、所述单位时间段耗电量峰值记录和所述单位时间段应用耗电量峰值记录，确定所述用户端的所述单位时长消耗电量，能够提升单位时长消耗电量的计算准确度。

第二方面，一种智能弹出充电宝的装置，包括用于执行第一方面或者第一方面任一实施方式提供的方法的模块。

第三方面，一种智能弹出充电宝的设备，包括处理器、存储器以及一个或至少一个程序，其中，所述一个或至少一个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行第一方面或者第一方面任一实施方式提供的方法的指令。

第四方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行以实现第一方面或者第一方面任一实施方式提供的方法。

实施本申请实施例，将具有如下有益效果：

接收用户上传的用户端信息，所述用户端信息包括当前电量、当前位置、电池日志、设备位移日志和用户的选择使用时长；基于所述设备位移日志和所述当前位置，或者基于所述选择使用时长，生成预估时长；基于所述当前电量和所述电池日志，确定所述用户端的单位时长消耗电量；基于所述预估时长、所述单位时长消耗电量和充电宝单位时间损耗的电量，确定总电量，并弹出电量大于所述总电量的充电宝。通过上述步骤，大幅度提升了充电宝的使用效率。

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，还可以基于这些附图获得其他的附图。其中：

图1为本申请实施例提供的一种智能弹出充电宝的应用场景图；

图2为本申请实施例提供的一种智能弹出充电宝应用的示意图；

图3为本申请实施例提供的一种租赁充电宝的场景示意图；

图4为本申请实施例提供的一种充电宝租赁主界面的场景示意图；

图5为本申请实施例提供的一种智能弹出充电宝的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的一种智能弹出充电宝装置的结构示意图；

图7为本申请实施例提供的一种智能弹出充电宝设备的结构图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请中的术语“1”和“2”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

请参见图1，图1为本申请实施例提供的一种智能弹出充电宝的应用场景图。如图1所示，该应用场景图包括用户101、电子设备102、服务器103。需要说明的是，图1中各个设备的数量、各个设备的形态和用户的数量用于举例，并不构成对本申请实施例的限定，一个用户可以使用多个电子设备。

其中，用户101是实际操作电子设备102的用户，以控制电子设备102执行相应的操作。电子设备102可以是图1所示的智能手机，还可以是掌上电脑、平板电脑(pad)和便捷式设备等。移动端的电子设备，例如智能手机等，其操作系统可以包括但不限于安卓系统、IOS(苹果手机的操作系统)、Window系统等操作系统。

下面介绍本申请实施例提供的智能弹出充电宝的方法，该方法可以由智能弹出充电宝装置执行，该装置可由软件和/或硬件实现，一般可集成在电子设备或服务器中。

请参见图2，图2为本申请实施例提供的一种智能弹出充电宝应用的示意图。第一电子设备201可以安装如图2所示的智能弹出充电宝应用202，第一电子设备201的使用者为用户，当用户对第一电子设备201中所安装的智能弹出充电宝应用202执行触发操作(例如，点击智能弹出充电宝应用202的应用图标)时，第一电子设备201可以启动该应用，并进入智能弹出充电宝应用202之中。当用户使用完该应用以后，也可以点击首页203回到第一电子设备201的初始界面。

请参见图3，图3为本申请实施例提供的一种租赁充电宝的场景示意图。具体而言，用户可以使用第二电子设备301在租赁充电宝地图302查看充电宝机柜303，当选定某机柜之后，能够提供当前位置到充电宝机柜303的导航路线。例如，用户小李正在景区的假山水池游玩，需要租赁导游充电宝，小李通过第二电子设备301在手机的充电宝租赁地图302查看到充电宝机柜303的位置，通过导航路线来到充电宝机柜处，并租赁充电宝。

请参照图4，图4为本申请实施例提供的一种充电宝租赁主界面的场景示意图。用户通过第三电子设备401查看充电宝租赁主界面408，并显示以下内容：支付押金403，当前位置404，选择使用时长405，弹出时间406，使用日期407，第三电子设备401的弹框402显示“请在20分钟内完成处理”。

请参照图5，图5为本申请实施例提供的一种智能弹出充电宝的流程示意图。以该方法应用于智能弹出充电宝过程进行举例说明，该智能弹出充电宝装置可以包括服务器或电子设备。该方法包括如下步骤S501-S504，其中，

S501：接收用户上传的用户端信息，所述用户端信息包括当前电量、当前位置、电池日志、设备位移日志和用户的选择使用时长。

在一种可能的示例中，步骤S501包括以下步骤A1-A2，其中，

A1：通知用户选择扫码上传、小程序上传和蓝牙上传中的至少一项。

举例而言，就扫码上传而言，随着移动端设备的普及，移动端扫码(支持二维码和条形码)上传数据信息可以很大程度上减少数据录入纰漏，便捷地联动相关数据，提高信息准确率。

就蓝牙上传而言，如果用户上传的用户端信息包括音频信息时，那么无线音频传输会使用无线传音技术。具体来说，从发送端来说，无线传音技术采集音频信号，即模拟信号，对采集到的音频信号进行数字转换，得到第一数字信号；然后对数字信号进行编码(分两个过程的编码，一个是压缩编码，一个是信道编码，在压缩编码之后，再进行信道编码，提高传输的稳定性和可靠性，例如，可以通过前向纠错编码，进行信道编码，得到第二数字信号，纠错编码可以为前向纠错编码(Forward Error Correction，FEC))，得到上述第二数字信号之后，发送端会将第二数字信号发送出去。接收端在接收到第二数字信号之后，会对第二数字信号执行解码和模拟信号的转换。如果是文本信息，也是通过上述的编码方式实现数字信号的传输，然后接收端接收到数字信号之后，会将数字信号还原为文本信息，并对文本信息通过TTS(文本转语音技术)进行转换，得到模拟信号。需要说明的是，本申请中无线传音的距离可以是十米、百米、千米等等，本申请不对无线传音的距离做具体限定。

A2：根据选择的结果，接收用户上传的用户端信息。

S502：基于所述设备位移日志和所述当前位置，或者基于所述选择使用时长，生成预估时长。

举例而言，设备位移日志连续记录了设备的位置与对应位置的时间，例如，小王在周六上午10点21分位于经度:114.915607和纬度:37.632311处。

在一种可能的示例中，步骤S502包括以下步骤B1-B4，其中，

B1：基于所述设备位移日志和所述当前位置，确定用户的入口和行动轨迹。

举例而言，运用手机自带的定位功能，来获取到当前手机处于的经度和纬度值，接下来，通过手机自带地图的解析功能，来获取到包含地址信息的字符串，最后，解析字符串，将用户的入口和行动轨迹显示到手机屏幕上。例如，基于所述设备位移日志和所述当前位置,确定用户小赵的入口为东侧入口，并将小赵从东侧入口至景区假山的行动轨迹显示到手机屏幕上。

B2：基于所述入口和所述行动轨迹，使用预设算法模型计算剩余游玩时长。

在一种可能的示例中，步骤B2包括以下步骤B21-B22，其中，

B21：确定所述预设算法模型中用户的移动速度参数、预估游玩路线里程参数、游玩停留时长参数、休息时长指数和排队指数。

举例而言，用户的移动速度参数为0.4米每秒，预估游玩路线里程参数为1.8公里，游玩停留时长参数为50分钟。

B22：将练习数据集与对应预设剩余游玩时长输入到所述预设算法模型中，进行计算训练。

在一种可能的示例中，步骤B22包括以下步骤B221-B222，其中，

B221：根据所述计算训练的结果，调整所述预设算法模型的所述移动速度参数的权重系数、所述预估游玩路线里程参数的权重系数、所述游玩停留时长参数的权重系数、所述休息时长指数和所述排队指数的权重系数。

举例而言，当所述移动速度参数的权重系数为0.2，所述预估游玩路线里程参数的权重系数为0.2，所述游玩停留时长参数的权重系数为0.2，所述休息时长指数为0.2，所述排队指数的权重系数为0.2时，计算训练的剩余游玩时长结果为3小时，对应预设剩余游玩时长为2.5小时，结果偏大，数据分析显示移动速度参数的权重系数设置偏小了，预估游玩路线里程参数的权重系数偏大了，于是，调整所述移动速度参数的权重系数为0.3，所述预估游玩路线里程参数的权重系数为0.1，所述游玩停留时长参数的权重系数为0.2，所述休息时长指数为0.2，所述排队指数的权重系数为0.2，接着进行计算训练。

B222：当训练结果的正确率大于预设数值时，使用所述预设算法模型计算所述剩余游玩时长。

举例而言，当训练结果的正确率为99％，预设数值为95％时，则训练结果的正确率大于预设数值，使用所述预设算法模型计算所述剩余游玩时长。

B3：将所述剩余游玩时长作为所述预估时长。

B4：将所述选择使用时长作为所述预估时长。

举例而言，当用户的选择使用时长为3小时，那么根据用户的主观需求，将3小时作为所述预估时长。

S503：基于所述当前电量和所述电池日志，确定所述用户端的单位时长消耗电量。

在一种可能的示例中，步骤S503包括以下步骤C1-C2，其中，

C1：基于所述电池日志，生成单位时间段耗电量峰值记录和单位时间段应用耗电量峰值记录。

C2：基于所述当前电量、所述单位时间段耗电量峰值记录和所述单位时间段应用耗电量峰值记录，确定所述用户端的所述单位时长消耗电量。

举例而言，电池日志中包含电量变化事件、硬件耗电排行、软件耗电排行、充电事件、亮屏事件、前台应用、后台服务和系统运行等详细记录。其中，硬件耗电排行一般与手机使用时长和习惯有关，如亮屏时间、上网和打电话等，可以点击电量占比较高的模块，查看耗电详细数据。此外，软件耗电排行直接显示了应用的耗电状况，可以点击该应用，查看耗电详细数据。举一个例子来说，在查看数据界面，可以看到手机电量消耗的趋势，以及移动网络信号、相机、手机唤醒、屏幕和充电等功能的使用状况，用绿色的颜色条表示当时正在使用该项功能，当移动网络信号颜色为黄色或红色时，表明当时信号质量较差，耗电较快。

S504：基于所述预估时长、所述单位时长消耗电量和充电宝单位时间损耗的电量，确定总电量，并弹出电量与所述总电量之差小于等于预设差值的充电宝，所述预设差值大于等于0。

充电宝单位时间损耗的电量可以是充电宝在为用户终端充电时单位时间损耗的电量。需要说明的是，目前，充电宝为用户终端充电的效率并非100％，存在一定的损耗。

举例而言，当总电量为8000mAh时，表明为满足用户的最低需求，应该弹出电量大于8000mAh的充电宝。当有充电宝的当前电量为5000mAh时，则不满足需求，不予弹出该充电宝；当有充电宝的当前电量为9000mAh时，则弹出该充电宝以供用户使用。

在本申请提供的实施例中，当存在多个充电宝，具体在弹出充电宝时，获取各个充电宝的电量，选择弹出电量与总电量之差最小的充电宝。

请参见图6，图6为本申请实施例提供的一种智能弹出充电宝装置的结构示意图。该智能弹出充电宝装置600可以为服务器，也可以为服务器中的模块。该装置600，至少包括：接收模块601、处理模块602和弹出模块603，其中，

接收模块601用于接收用户上传的用户端信息，所述用户端信息包括当前电量、当前位置、电池日志、设备位移日志和用户的选择使用时长；

基于所述设备位移日志和所述当前位置，或者基于所述选择使用时长，处理模块602用于生成预估时长；基于所述当前电量和所述电池日志，处理模块602用于确定所述用户端的单位时长消耗电量；

基于所述预估时长、所述单位时长消耗电量和充电宝单位时长损耗的电量，弹出模块603用于确定总电量，并弹出电量与所述总电量之差小于预设差值的充电宝，预设差值大于等于0。

在一个可能的示例中，在所述接收用户上传的用户端信息方面，所述处理模块602通知用户选择扫码上传、小程序上传和蓝牙上传中的至少一项；根据选择的结果，所述处理模块602接收用户上传的用户端信息。

在一个可能的示例中，在所述基于所述设备位移日志和所述当前位置，生成预估时长方面，所述处理模块602基于所述设备位移日志和所述当前位置，确定用户的入口和行动轨迹；基于所述入口和所述行动轨迹，所述处理模块602使用预设算法模型计算剩余游玩时长；所述处理模块602将所述剩余游玩时长作为所述预估时长。

在一个可能的示例中，在所述或者基于所述选择使用时长，生成预估时长方面，所述处理模块602将所述选择使用时长作为所述预估时长。

在一个可能的示例中，在所述基于所述入口和所述行动轨迹，使用预设算法模型计算所述剩余游玩时长方面，所述处理模块602确定所述预设算法模型中用户的移动速度参数、预估游玩路线里程参数、游玩停留时长参数、休息时长指数和排队指数；所述处理模块602将练习数据集与对应预设剩余游玩时长输入到所述预设算法模型中，进行计算训练。

在一个可能的示例中，在所述将练习数据集与对应预设剩余游玩时长输入到所述预设算法模型中，进行计算训练方面，所述处理模块602根据所述计算训练的结果，调整所述预设算法模型的所述移动速度参数的权重系数、所述预估游玩路线里程参数的权重系数、所述游玩停留时长参数的权重系数、所述休息时长指数和所述排队指数的权重系数；当训练结果的正确率大于预设数值时，所述处理模块602使用所述预设算法模型计算所述剩余游玩时长。

在一个可能的示例中，在所述基于所述当前电量和所述电池日志，确定所述用户端的单位时长消耗电量方面，所述处理模块602基于所述电池日志，生成单位时间段耗电量峰值记录和单位时间段应用耗电量峰值记录；基于所述当前电量、所述单位时间段耗电量峰值记录和所述单位时间段应用耗电量峰值记录，所述处理模块602确定所述用户端的所述单位时长消耗电量。

请参见图7，图7为本申请实施例提供的一种智能弹出充电宝设备的结构图。如图7所示，该智能弹出充电宝设备700包括处理器701、存储器702、通信接口704以及至少一个程序703。上述至少一个程序703被存储在上述存储器702中，并且被配置由上述处理器701执行，上述至少一个程序703包括用于执行以下步骤的指令：

接收用户上传的用户端信息，所述用户端信息包括当前电量、当前位置、电池日志、设备位移日志和用户的选择使用时长；

基于所述设备位移日志和所述当前位置，或者基于所述选择使用时长，生成预估时长；

基于所述当前电量和所述电池日志，确定所述用户端的单位时长消耗电量；

基于所述预估时长、所述单位时长消耗电量和充电宝单位时间损耗的电量，确定总电量，并弹出电量大于所述总电量的充电宝。

在一个可能的示例中，所述至少一个程序703具体用于执行以下步骤的指令：

通知用户选择扫码上传、小程序上传和蓝牙上传中的至少一项；

根据选择的结果，接收用户上传的用户端信息。

在一个可能的示例中，所述至少一个程序703具体用于执行以下步骤的指令：

基于所述设备位移日志和所述当前位置，确定用户的入口和行动轨迹；

基于所述入口和所述行动轨迹，使用预设算法模型计算剩余游玩时长；

将所述剩余游玩时长作为所述预估时长。

在一个可能的示例中，所述至少一个程序703具体用于执行以下步骤的指令：

将所述选择使用时长作为所述预估时长。

在一个可能的示例中，所述至少一个程序703具体用于执行以下步骤的指令：

确定所述预设算法模型中用户的移动速度参数、预估游玩路线里程参数、游玩停留时长参数、休息时长指数和排队指数；

将练习数据集与对应预设剩余游玩时长输入到所述预设算法模型中，进行计算训练。

在一个可能的示例中，所述至少一个程序703具体用于执行以下步骤的指令：

根据所述计算训练的结果，调整所述预设算法模型的所述移动速度参数的权重系数、所述预估游玩路线里程参数的权重系数、所述游玩停留时长参数的权重系数、所述休息时长指数和所述排队指数的权重系数；

当训练结果的正确率大于预设数值时，使用所述预设算法模型计算所述剩余游玩时长。

在一个可能的示例中，所述至少一个程序703具体用于执行以下步骤的指令：

基于所述电池日志，生成单位时间段耗电量峰值记录和单位时间段应用耗电量峰值记录；

基于所述当前电量、所述单位时间段耗电量峰值记录和所述单位时间段应用耗电量峰值记录，确定所述用户端的所述单位时长消耗电量。

本领域技术人员可以理解，为了便于说明，图7中仅示出了一个存储器702和处理器701。在实际的终端或服务器中，可以存在多个处理器和存储器。存储器也可以称为存储介质或者存储设备等，本申请实施例对此不做限制。

应理解，在本申请实施例中，处理器可以是中央处理单元(Central ProcessingUnit，简称CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，简称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。处理器还可以采用通用的微处理器、图形处理器(graphics processing unit，GPU)或者一个或多个集成电路，用于执行相关程序，以实现本申请实施例所需执行的功能。

处理器701还可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，本申请的各个步骤可以通过处理器701中硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器701可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存和只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器702，处理器701读取存储器702中的信息，结合其硬件完成本申请实施例的方法、装置及存储介质包括的单元所需执行的功能。

还应理解，本申请实施例中提及的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，简称PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，简称EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，简称EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(RandomAccess Memory，简称RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，简称SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，简称DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，简称SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data Rate SDRAM，简称DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，简称ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，简称SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，简称DR RAM)。该存储器还可以是只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在的，通过总线与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起，存储器可以存储程序，当存储器中存储的程序被处理器执行时，处理器用于执行本申请上述实施例中确定方法的各个步骤。

需要说明的是，当处理器为通用处理器、DSP、ASIC、FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件时，存储器(存储模块)集成在处理器中。应注意，本文描述的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤，为避免重复，这里不再详细描述。

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种说明性逻辑块(illustrative logical block，简称ILB)和步骤，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。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机编程的程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在处理器上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输，也可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线方式向手机处理器进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘)等。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种智能弹出充电宝的方法，其特征在于，包括以下步骤：

接收用户上传的用户端信息，所述用户端信息包括当前电量、当前位置、电池日志、设备位移日志和用户的选择使用时长；

基于所述设备位移日志和所述当前位置，或者基于所述选择使用时长，生成预估时长；

基于所述当前电量和所述电池日志，确定所述用户端的单位时长消耗电量；

基于所述预估时长、所述单位时长消耗电量和充电宝单位时间损耗的电量，确定总电量，并弹出电量与所述总电量之差小于等于预设差值的充电宝，所述预设差值大于等于0。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收用户上传的用户端信息，包括以下步骤：

通知用户选择扫码上传、小程序上传和蓝牙上传中的至少一项；

根据选择的结果，接收用户上传的用户端信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述设备位移日志和所述当前位置，生成预估时长，包括以下步骤：

基于所述设备位移日志和所述当前位置，确定用户的入口和行动轨迹；

基于所述入口和所述行动轨迹，使用预设算法模型计算剩余游玩时长；

将所述剩余游玩时长作为所述预估时长。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述或者基于所述选择使用时长，生成预估时长，包括以下步骤：

将所述选择使用时长作为所述预估时长。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述入口和所述行动轨迹，使用预设算法模型计算所述剩余游玩时长，包括以下步骤：

确定所述预设算法模型中用户的移动速度参数、预估游玩路线里程参数、游玩停留时长参数、休息时长指数和排队指数；

将练习数据集与对应预设剩余游玩时长输入到所述预设算法模型中，进行计算训练。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将练习数据集与对应预设剩余游玩时长输入到所述预设算法模型中，进行计算训练，包括以下步骤：

根据所述计算训练的结果，调整所述预设算法模型的所述移动速度参数的权重系数、所述预估游玩路线里程参数的权重系数、所述游玩停留时长参数的权重系数、所述休息时长指数和所述排队指数的权重系数；

当训练结果的正确率大于预设数值时，使用所述预设算法模型计算所述剩余游玩时长。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前电量和所述电池日志，确定所述用户端的单位时长消耗电量，包括以下步骤：

基于所述电池日志，生成单位时间段耗电量峰值记录和单位时间段应用耗电量峰值记录；

基于所述当前电量、所述单位时间段耗电量峰值记录和所述单位时间段应用耗电量峰值记录，确定所述用户端的所述单位时长消耗电量。

8.一种智能弹出充电宝的装置，其特征在于，用于执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

9.一种智能弹出充电宝的设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及一个或至少一个程序，其中，所述一个或至少一个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行权利要求1-7中任一项所述方法的指令。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行以实现权利要求1-7中任一项所述的方法。

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