CN116055599A - 折叠屏屏幕夹角获取方法及电子设备 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了一种折叠屏屏幕夹角获取方法及电子设备。该方法包括：采集折叠屏电子设备的折叠屏铰链区域的当前电容值，组成第一容值矩阵；将第一容值矩阵输入已训练好的角度计算模型，由角度计算模型输出第一角度值，第一角度值即折叠屏电子设备的折叠屏屏幕夹角的当前角度值。这样，可以利用折叠屏电子设备的铰链区域的电容值，来确定折叠屏屏幕夹角，不需要在电子设备上安装额外的硬件，降低了电子设备的成本。

Description

折叠屏屏幕夹角获取方法及电子设备
技术领域
本申请涉及终端设备领域，尤其涉及一种折叠屏屏幕夹角获取方法及电子设备。
背景技术
目前，折叠屏电子设备应用广泛。在一些应用中，需要获知折叠屏屏幕夹角，即折叠屏电子设备的两个屏幕之间的夹角。该夹角的范围是0度至180度。
相关技术中，通过加速计、陀螺仪、霍尔传感器等，或者通过铰链的角度传感器，来判断折叠屏屏幕夹角。该技术要求电子设备中安装加速计、陀螺仪、霍尔传感器或者铰链的角度传感器等硬件，成本较高。
发明内容
为了解决上述技术问题，本申请提供一种折叠屏屏幕夹角获取方法及电子设备，利用折叠屏电子设备的铰链区域的电容值，来确定折叠屏屏幕夹角，不需要在电子设备上安装额外的硬件，降低了电子设备的成本。
第一方面，本申请提供一种折叠屏屏幕夹角获取方法。该方法应用于折叠屏电子设备。该方法包括：采集折叠屏电子设备的折叠屏铰链区域的当前电容值，组成第一容值矩阵；将第一容值矩阵输入已训练好的角度计算模型，由角度计算模型输出第一角度值，第一角度值即折叠屏电子设备的折叠屏屏幕夹角的当前角度值。这样，可以利用折叠屏电子设备的铰链区域的电容值，来确定折叠屏屏幕夹角，不需要在电子设备上安装额外的硬件，降低了电子设备的成本。
其中，第一容值矩阵上每一个元素对应铰链区域中一个像素的电容值。
根据第一方面，角度计算模型的训练过程包括：构建机器学习模型，并设置机器学习模型的初始参数值；采集若干组样本数据，每一组样本数据包括：折叠屏电子设备的铰链区域的电容值组成的容值矩阵，以及与容值矩阵对应的标签角度值；利用若干组样本数据对机器学习模型进行训练，得到训练好的机器学习模型，将训练好的机器学习模型作为角度计算模型。
根据第一方面，利用若干组样本数据对机器学习模型进行训练，得到训练好的机器学习模型，包括：在训练过程中，第1组样本数据对应的机器学习模型中的参数值为初始参数值，第j组样本数据对应的机器学习模型中的参数值为经第j-1组样本数据训练后调整的参数值，j为自然数，且j≥2；对于每组样本数据，执行如下操作：将该组样本数据中的容值矩阵输入该组样本数据对应的机器学习模型，机器学习模型输出该组样本数据的容值矩阵对应的目标角度值；获取目标角度值与该组样本数据的标签角度值的差异值；根据差异值调整机器学习模型的参数值；判断是否满足收敛条件，如果满足，停止训练，以该组样本数据对应的机器学习络模型作为训练好的机器学习模型；如果不满足，执行下一组样本数据的训练。
根据第一方面，机器学习模型输出容值矩阵对应的目标角度值的过程包括：机器学习模型获取容值矩阵对应各个参考角度值的概率值；机器学习模型从获取的所有概率值中找出最大的第一概率值；机器学习模型根据第一概率值对应的参考角度值确定容值矩阵对应的目标角度值并输出。
根据第一方面，机器学习模型根据最大概率值对应的参考角度值确定容值矩阵对应的目标角度值，包括：机器学习模型从获取的所有概率值中找出第二概率值，第二概率值为获取的所有概率值按照从大到小排列后排名第二的概率值；如果第一概率值大于或等于第一值，且第一概率值与第二概率值的差值大于第二值，将第一概率值对应的参考角度值确定为容值矩阵对应的目标角度值。
根据第一方面，
采集若干组样本数据，包括：选择多个电子设备，每个电子设备均为折叠屏电子设备；对于多个电子设备中的每个电子设备，分别将该电子设备的屏幕折叠成多个屏幕夹角，在每个屏幕夹角下采集该电子设备的铰链区域的电容值，组成容值矩阵；将采集的每一个容值矩阵和对应的屏幕夹角确定为一组样本数据。
根据第一方面，机器学习模型为人工神经网络ANN模型。
根据第一方面，机器学习模型为卷积神经网络CNN模型。
根据第一方面，将第一容值矩阵输入已训练好的角度计算模型之前，还包括：使用预设尺寸的矩阵窗口、以预设步长遍历第一容值矩阵，并计算矩阵窗口内电容值的平均值；如果遍历结束后，矩阵窗口内电容值的平均值均小于预设电容阈值，执行将第一容值矩阵输入已训练好的角度计算模型的步骤。这样，可以识别出数据有问题的容值矩阵，排除使用铰链区域受到外力挤压的情况下的电容值作为确定屏幕夹角依据的情况，提高折叠屏夹角计算的准确性。
根据第一方面，采集若干组样本数据，还包括：选择多个电子设备，每个电子设备均为折叠屏电子设备；对于多个电子设备中的每个电子设备，分别将该电子设备的屏幕折叠成多个屏幕夹角，在每个屏幕夹角下，采集该电子设备的铰链区域被施加额外压力后的电容值，组成容值矩阵；将采集的每一个容值矩阵和问题数据指示符确定为一组样本数据，问题数据指示符用于指示该容值矩阵数据无效。这样，通过将含有问题数据的容值矩阵和问题数据指示符作为训练数据，使得角度计算模型能够自动识别出数据有问题的容值矩阵，排除使用铰链区域受到外力挤压的情况下的电容值作为确定屏幕夹角依据的情况，提高折叠屏夹角计算的准确性。
第二方面，本申请提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，存储器与处理器耦合；存储器存储有程序指令，当程序指令由所述处理器执行时，使得电子设备执行第一方面任意一项的折叠屏屏幕夹角获取方法。
第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，包括计算机程序，当计算机程序在电子设备上运行时，使得电子设备执行前述的第一方面任意一项的折叠屏屏幕夹角获取方法。
附图说明
图1为示例性示出的电子设备100的结构示意图；
图2为示例性示出的本申请实施例的电子设备100的软件结构框图；
图3(a)为示例性示出的折叠屏电子设备的折叠屏屏幕夹角为0度时的示意图；
图3(b)为示例性示出的折叠屏电子设备的折叠屏屏幕夹角为90度时的示意图；
图3(c)为示例性示出的折叠屏电子设备的折叠屏屏幕夹角为180度时的示意图；
图4(a)为示例性示出的折叠屏电子设备的铰链区域在折叠屏屏幕夹角为90度时呈现的电容值图像；
图4(b)为示例性示出的折叠屏电子设备的铰链区域在折叠屏屏幕夹角为180度时呈现的电容值图像；
图5为示例性示出的本申请实施例中折叠屏屏幕夹角获取方法的流程示例图。
具体实施方式
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。
本申请实施例的说明书和权利要求书中的术语“第一”和“第二”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述对象的特定顺序。例如，第一目标对象和第二目标对象等是用于区别不同的目标对象，而不是用于描述目标对象的特定顺序。
在本申请实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指两个或两个以上。例如，多个处理单元是指两个或两个以上的处理单元；多个系统是指两个或两个以上的系统。
在折叠屏电子设备的使用中，一些场景下需要获知折叠屏屏幕夹角。目前，相关技术通过在电子设备中安装相关的硬件，例如加速计、陀螺仪、霍尔传感器、铰链的角度传感器等，来判断折叠屏屏幕夹角。这种硬件解决方案成本较高，因此导致一些成本较低的电子设备无法通过相关技术来判断折叠屏屏幕夹角。
本申请实施例提供一种折叠屏屏幕夹角获取方法，利用折叠屏电子设备的铰链区域的电容值，来确定折叠屏屏幕夹角，不需要在电子设备上安装额外的硬件，降低了电子设备的成本。
本申请实施例中的折叠屏屏幕夹角获取方法可以应用于折叠屏电子设备，例如折叠屏手机、平板等电子设备。该电子设备的结构可以如图1所示。
图1为示例性示出的电子设备100的结构示意图。应该理解的是，图1所示电子设备100仅是电子设备的一个范例，并且电子设备100可以具有比图中所示的更多的或者更少的部件，可以组合两个或多个的部件，或者可以具有不同的部件配置。图1中所示出的各种部件可以在包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路在内的硬件、软件、或硬件和软件的组合中实现。
请参见图1，电子设备100可以包括：处理器110，内部存储器121，通用串行总线(universal serial bus，USB)接口130，充电管理模块140，电源管理模块141，电池142，天线1，天线2，移动通信模块150，无线通信模块160，音频模块170，扬声器170A，受话器170B，麦克风170C，耳机接口170D，传感器模块180，指示器192，摄像头193等。
处理器110可以包括一个或多个处理单元，例如：处理器110可以包括应用处理器(application processor，AP)，调制解调处理器，图形处理器(graphics processingunit，GPU)，图像信号处理器(image signal processor，ISP)，控制器，存储器，视频编解码器，数字信号处理器(digital signal processor，DSP)，基带处理器，和/或神经网络处理器(neural-network processing unit，NPU)等。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以集成在一个或多个处理器中。
其中，控制器可以是电子设备100的神经中枢和指挥中心。控制器可以根据指令操作码和时序信号，产生操作控制信号，完成取指令和执行指令的控制。
处理器110中还可以设置存储器，用于存储指令和数据。在一些实施例中，处理器110中的存储器为高速缓冲存储器。
电子设备100通过GPU，显示屏194，以及应用处理器等实现显示功能。GPU为图像处理的微处理器，连接显示屏194和应用处理器。GPU用于执行数学和几何计算，用于图形渲染。处理器110可包括一个或多个GPU，其执行程序指令以生成或改变显示信息。
显示屏194用于显示图像，视频等。显示屏194包括显示面板。显示面板可以采用液晶显示屏(liquid crystal display，LCD)，有机发光二极管(organic light-emittingdiode，OLED)等。在一些实施例中，电子设备100可以包括1个或N个显示屏194，N为大于1的正整数。
本申请实施例中的电子设备包括2个或多个显示屏。
其中，传感器模块180可以包括触摸传感器180K。
触摸传感器180K，也称“触控面板”。触摸传感器180K可以设置于显示屏194，由触摸传感器180K与显示屏194组成触摸屏，也称“触控屏”。触摸传感器180K用于检测作用于其上或附近的触摸操作。触摸传感器可以将检测到的触摸操作传递给应用处理器，以确定触摸事件类型。可以通过显示屏194提供与触摸操作相关的视觉输出。在另一些实施例中，触摸传感器180K也可以设置于电子设备100的表面，与显示屏194所处的位置不同。
其中，电子设备100的软件系统可以采用分层架构、事件驱动架构、微核架构、微服务架构，或云架构。本申请实施例以分层架构的安卓(Android)系统为例，示例性说明电子设备100的软件结构。
图2为示例性示出的本申请实施例的电子设备100的软件结构框图。
电子设备100的分层架构将软件分成若干个层，每一层都有清晰的角色和分工。层与层之间通过软件接口通信。在一些实施例中，Android系统可以包括应用程序层、应用程序框架层、系统层以及内核层等。
应用程序层可以包括一系列应用程序包。
如图2所示，应用程序包可以包括相机，图库，通话等模块。
本申请其他实施例中，应用程序包还可以包括地图，WLAN，蓝牙，视频等应用程序。
应用程序框架层为应用程序层的应用程序提供应用编程接口(applicationprogramming interface，API)和编程框架。应用程序框架层包括一些预先定义的函数。
如图2所示，应用程序框架层可以包括窗口管理器，内容提供器，资源管理器，视图系统等。
窗口管理器用于管理窗口程序。窗口管理器可以获取显示屏大小，判断是否有状态栏，锁定屏幕，截取屏幕等。
内容提供器用来存放和获取数据，并使这些数据可以被应用程序访问。所述数据可以包括视频，图像，音频，拨打和接听的电话，浏览历史和书签，电话簿等。
资源管理器为应用程序提供各种资源，比如本地化字符串，图标，图片，布局文件，视频文件等等。
视图系统包括可视控件，例如显示文字的控件，显示图片的控件等。视图系统可用于构建应用程序。显示界面可以由一个或多个视图组成的。例如，包括短信通知图标的显示界面，可以包括显示文字的视图以及显示图片的视图。
其中，应用程序框架层还可以包括电话管理器(图2中未示出)。电话管理器用于提供电子设备100的通信功能。例如通话状态的管理(包括接通，挂断等)。
Android Runtime包括核心库和虚拟机。Android runtime负责安卓系统的调度和管理。
核心库包含两部分：一部分是java语言需要调用的功能函数，另一部分是安卓的核心库。
应用程序层和应用程序框架层运行在虚拟机中。虚拟机将应用程序层和应用程序框架层的java文件执行为二进制文件。虚拟机用于执行对象生命周期的管理，堆栈管理，线程管理，安全和异常的管理，以及垃圾回收等功能。
系统库可以包括多个功能模块。如图2所示，系统库中可以包括表面管理器(surface manager)，媒体库(Media Libraries)，二维图形引擎(也即2D图形引擎，例如：SGL)等。在其他实施例中，系统库中还可以包括三维图形处理库(例如：OpenGL ES)(图2中未示出)。
如图2所示，本实施例中，系统库中还可以包括折叠屏屏幕夹角获取模块。折叠屏屏幕夹角获取模块用于执行本申请实施例中的折叠屏屏幕夹角获取方法。
表面管理器用于对显示子系统进行管理，并且为多个应用程序提供了2D和3D图层的融合。
三维图形处理库用于实现三维图形绘图，图像渲染，合成，和图层处理等。
2D图形引擎是2D绘图的绘图引擎。内核层是硬件和软件之间的层。内核层至少包含显示驱动，摄像头驱动，音频驱动，传感器驱动。
媒体库支持多种常用的音频，视频格式回放和录制，以及静态图像文件等。媒体库可以支持多种音视频编码格式，例如:MPEG4，H.264，MP3，AAC，AMR，JPG，PNG等。
内核层是硬件和软件之间的层。
如图2所示，内核层可以包括显示驱动、蓝牙驱动、Wi-Fi驱动、音频驱动、传感器驱动等模块。
可以理解的是，图2示出的软件结构中的层以及各层中包含的部件，并不构成对电子设备100的具体限定。在本申请另一些实施例中，电子设备100可以包括比图示更多或更少的层，以及每个层中可以包括更多或更少的部件，本申请不做限定。
下面通过实施例，对本申请进行详细说明。
图3(a)为示例性示出的折叠屏电子设备的折叠屏屏幕夹角为0度时的示意图。图3(b)为示例性示出的折叠屏电子设备的折叠屏屏幕夹角为90度时的示意图。图3(c)为示例性示出的折叠屏电子设备的折叠屏屏幕夹角为180度时的示意图。为描述方便，将折叠屏电子设备的屏幕在展开状态下位于铰链区域左侧的面称为第一面，位于铰链区域右侧的面称为第二面。请参见图3(a)、图3(b)和图3(c)，在折叠屏电子设备的折叠屏屏幕夹角为0度时，折叠屏电子设备屏幕的第一面和第二面平行；折叠屏电子设备的折叠屏屏幕夹角为90度时，折叠屏电子设备的第一面和第二面不平行也不处于相同的平面上；折叠屏电子设备的折叠屏屏幕夹角为180度时，第一面和第二面处于相同的平面上。
研究发现，当折叠屏屏幕夹角不同时，铰链区域的触控屏(Touch Panel，简称TP)电容值会呈现明显差异。图4(a)为示例性示出的折叠屏电子设备的铰链区域在折叠屏屏幕夹角为90度时呈现的电容值图像。图4(b)为示例性示出的折叠屏电子设备的铰链区域在折叠屏屏幕夹角为180度时呈现的电容值图像。对比图4(a)和图4(b)可见，铰链区域的电容值在折叠屏屏幕夹角不同时明显不同。需要说明的是，图4(a)和图4(b)中的灰度差异仅为对铰链区域的电容值与非铰链区域的电容值之间的差异的示意性说明，并不用于限制铰链区域的电容值与非铰链区域的电容值之间的实际差异大小。
基于此，本申请实施例中，利用铰链区域的触控屏电容值的特征来确定折叠屏屏幕夹角。
图5为示例性示出的本申请实施例中折叠屏屏幕夹角获取方法的流程示例图。请参见图5，本实施例中，折叠屏屏幕夹角获取方法应用于折叠屏电子设备，该方法可以包括如下步骤：
S501，采集折叠屏电子设备的折叠屏铰链区域的当前电容值，组成第一容值矩阵。
S502，将第一容值矩阵输入已训练好的角度计算模型，由角度计算模型输出第一角度值，第一角度值即折叠屏电子设备的折叠屏屏幕夹角的当前角度值。
其中，角度计算模型是一种机器学习模型。
在一个示例中，角度计算模型的训练过程可以包括：
构建机器学习模型，并设置机器学习模型的初始参数值；
采集若干组样本数据，每一组样本数据包括：折叠屏电子设备的铰链区域的电容值组成的容值矩阵，以及与容值矩阵对应的标签角度值；
利用若干组样本数据对机器学习模型进行训练，得到训练好的机器学习模型，将训练好的机器学习模型作为角度计算模型。
例如，样本数据可以包括：
(容值矩阵K1，标签角度值1)
(容值矩阵K2，标签角度值2)
(容值矩阵K3，标签角度值3)
……
(容值矩阵Km，标签角度值m)
其中，m为自然数。
其中，标签角度值是指容值矩阵对应的实际角度。例如，在折叠屏屏幕夹角为60度时采集的容值矩阵对应的标签角度值为60。
需要说明的是，本申请实施例中，样本数据是从多个折叠屏电子设备中采集的数据，并且在每个电子设备中采集多个屏幕夹角下的数据。
在一个示例中，采集若干组样本数据，可以包括：
选择多个电子设备，每个电子设备均为折叠屏电子设备；
对于多个电子设备中的每个电子设备，分别将该电子设备的屏幕折叠成多个屏幕夹角，在每个屏幕夹角下采集该电子设备的铰链区域的电容值，组成容值矩阵；
将采集的每一个容值矩阵和对应的屏幕夹角确定为一组样本数据，其中，与容值矩阵对应的屏幕夹角即为容值矩阵对应的标签角度值。
举例说明。选择50个折叠屏手机。对于每个手机，分别将手机的屏幕折叠成0度、45度90度、135度、180度，采集屏幕夹角为0度时铰链区域每个像素的电容值，组成容值矩阵1，获得一组样本数据(容值矩阵1，0度)；采集屏幕夹角为45度时铰链区域每个像素的电容值，组成容值矩阵2，获得一组样本数据(容值矩阵2，45度)；……采集屏幕夹角为180度时铰链区域每个像素的电容值，组成容值矩阵6，获得一组样本数据(容值矩阵6，180度)。
其中，机器学习模型可以为人工神经网络ANN模型，或者卷积神经网络CNN模型等。
在一个示例性的实现过程中，利用若干组样本数据对机器学习模型进行训练，得到训练好的机器学习模型，可以包括：
在训练过程中，第1组样本数据对应的机器学习模型中的参数值为所述初始参数值，第j组样本数据对应的机器学习模型中的参数值为经第j-1组样本数据训练后调整的参数值，j为自然数，且j≥2；对于每组样本数据，执行如下操作：
将该组样本数据中的容值矩阵输入该组样本数据对应的机器学习模型，机器学习模型输出该组样本数据的容值矩阵对应的目标角度值；
获取目标角度值与该组样本数据的标签角度值的差异值；
根据差异值调整机器学习模型的参数值；
判断是否满足收敛条件，如果满足，停止训练，以该组样本数据对应的机器学习络模型作为训练好的机器学习模型；如果不满足，执行下一组样本数据的训练。
其中，在一个示例中，收敛条件可以是训练次数达到预设的次数阈值。
在另一个示例中，收敛条件可以是目标角度值与该组样本数据的标签角度值的差异值小于预设阈值。
其中，机器学习模型输出容值矩阵对应的目标角度值的过程可以包括：
机器学习模型获取容值矩阵属于各个参考角度值的概率值；
机器学习模型从获取的所有概率值中找出最大的第一概率值；
机器学习模型根据第一概率值对应的参考角度值确定容值矩阵对应的目标角度值并输出。
在一个示例性的实现过程中，机器学习模型根据最大概率值对应的参考角度值确定容值矩阵对应的目标角度值，可以包括：
机器学习模型从获取的所有概率值中找出第二概率值，第二概率值为获取的所有概率值按照从大到小排列后排名第二的概率值；
如果第一概率值大于或等于第一值，且第一概率值与第二概率值的差值大于第二值，将第一概率值对应的参考角度值确定为容值矩阵对应的目标角度值。
在一个示例中，第一值可以为0.8，第二值可以为0.7。
需要说明的是，在实际应用中，可以根据精度需要调整第一值和/或第二值，本申请对此不作限制。
下面举例说明训练过程中机器学习模型输出样本数据的容值矩阵对应的目标角度值的过程。
假设机器学习模型中的标签角度值有n个，分别为角度1、角度2、角度3……角度n。其中，n为自然数。
向机器学习模型输入容值矩阵T1，容值矩阵T1是由折叠屏电子设备的折叠屏铰链区域的当前电容值。
机器学习模型分别获取容值矩阵T1对应角度1的概率值P1、容值矩阵T1对应角度2的概率值P2、容值矩阵T1对应角度3的概率值P3……容值矩阵T1对应角度n的概率值Pn。
机器学习模型从概率值P1、概率值P2、概率值P3……概率值Pn中找出最大概率值Pmax(假设Pmax＝P3)，以及找出第二大的概率值Psec(假设Psec＝P2)。
如果Pmax(即P3)大于或等于0.8，且Pmax(即P3)与Psec(即P2)的差大于0.7，那么机器学习模型确定容值矩阵T1对应的角度值为角度3，即当前折叠屏电子设备的折叠屏屏幕夹角为角度3。
需要说明的是，如果Pmax小等于0.8，或者Pmax与Psec的差小于或等于0.7，那么角度计算模型输出一个无效信息，无效信息用于指示本次计算无效。
需要说明的是，上述的0.8和0.7等数据仅为列举的示例，并不用于对本申请进行限制。
需要说明的是，尽管在训练过程中，标签角度值的数量是有限的，但是，在已经训练好的角度计算模型的使用过程中，将输入容值矩阵输入角度计算模型后，角度计算模型输出的角度值可以是度0至180度之间的任意角度值，而不局限于标签角度值。
在一个示例中，在步骤S502之前，还可以包括：
使用预设尺寸的矩阵窗口、以预设步长遍历第一容值矩阵，并计算矩阵窗口内电容值的平均值；
如果遍历结束后，矩阵窗口内电容值的平均值均小于预设电容阈值，执行步骤S502。否则，如果在遍历过程中，有至少一次矩阵窗口内电容值的平均值大于或等于预设电容阈值，可以确认第一容值矩阵的数据有误，此时不执行步骤S502。
例如，假设矩阵窗口的尺寸为3乘3，预设步长为1，那么矩阵窗口首先覆盖第一容值矩阵中以第一行第一列的元素和第三行第三列的元素的连线为对角线的方形区域，计算该方形区域内元素(即电容值)的平均值；然后向右移动一步，覆盖第一容值矩阵中以第一行第二列的元素和第三行第四列的元素的连线为对角线的方形区域，计算该方形区域内元素(即电容值)的平均值……，以此类推，直至遍历完整个第一容值矩阵。在此过程中，如果矩阵窗口内电容值的平均值都小于预设电容阈值，执行步骤S502。否则，如果在遍历过程中，有至少一次矩阵窗口内电容值的平均值大于或等于预设电容阈值，可以确认第一容值矩阵的数据有误，此时不执行步骤S502。
通过本实施例，可以减少误判情况的发生。例如，当折叠屏展开为180度，屏幕向下放置于桌面上时，铰链区域内的局部电容值由于受到挤压而显著增大，如果该局部增大的区域处于铰链区域内，将导致采集的容值矩阵数据不准确，从而无法得到准确的角度预判结果。
上述实施例采用在使用角度计算模型前排除含有问题数据的容值矩阵的方式，来减少对折叠屏屏幕夹角的误判。本申请实施例提供另一种减少折叠屏屏幕夹角误判的方式，即在角度计算模型的训练数据中加入含有问题数据的容值矩阵，并将含有问题数据的容值矩阵对应的标签角度值设置为一个特殊的问题数据指示符，该问题数据指示符不表示具体的角度值，而是用于指示该容值矩阵数据无效。这样，将问题数据的容值矩阵输入角度计算模型后，角度计算模型可以输出问题数据指示符，用户据此就可以知道输入的容值矩阵数据不准确了。
据此，在一个示例中，采集若干组样本数据，还可以包括：
选择多个电子设备，每个电子设备均为折叠屏电子设备；
对于多个电子设备中的每个电子设备，分别将该电子设备的屏幕折叠成多个屏幕夹角，在每个屏幕夹角下，采集该电子设备的铰链区域被施加额外压力后的电容值，组成容值矩阵；
将采集的每一个容值矩阵和问题数据指示符确定为一组样本数据，问题数据指示符用于指示该容值矩阵数据无效。
本实施例通过将含有问题数据的容值矩阵和问题数据指示符作为训练数据，使得角度计算模型能够自动识别出数据有问题的容值矩阵，排除使用铰链区域受到外力挤压的情况下的电容值作为确定屏幕夹角依据的情况，提高了折叠屏夹角计算的准确性。
本申请实施例提供的折叠屏屏幕夹角获取方法及电子设备，利用折叠屏电子设备的铰链区域的电容值，就能够确定折叠屏屏幕夹角，不需要在电子设备上安装额外的硬件，降低了电子设备的成本。
本申请实施例还提供一种电子设备，该电子设备包括存储器和处理器，存储器与处理器耦合，存储器存储有程序指令，当程序指令由所述处理器执行时，使得电子设备前述电子设备所执行的折叠屏屏幕夹角获取方法。
可以理解的是，电子设备为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件和/或软件模块。结合本文中所公开的实施例描述的各示例的算法步骤，本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以结合实施例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。
本实施例还提供一种计算机存储介质，该计算机存储介质中存储有计算机指令，当该计算机指令在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述相关方法步骤实现上述实施例中的折叠屏屏幕夹角获取方法。
本实施例还提供了一种计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述相关步骤，以实现上述实施例中的折叠屏屏幕夹角获取方法。
另外，本申请实施例还提供一种装置，这个装置具体可以是芯片，组件或模块，该装置可包括相连的处理器和存储器；其中，存储器用于存储计算机执行指令，当装置运行时，处理器可执行存储器存储的计算机执行指令，以使芯片执行上述各方法实施例中的折叠屏屏幕夹角获取方法。
其中，本实施例提供的电子设备、计算机存储介质、计算机程序产品或芯片均用于执行上文所提供的对应的方法，因此，其所能达到的有益效果可参考上文所提供的对应的方法中的有益效果，此处不再赘述。
通过以上实施方式的描述，所属领域的技术人员可以了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能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模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，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，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装置，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。
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一个物理单元或多个物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个不同地方。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。
本申请各个实施例的任意内容，以及同一实施例的任意内容，均可以自由组合。对上述内容的任意组合均在本申请的范围之内。
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，可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例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个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例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(read only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。
结合本申请实施例公开内容所描述的方法或者算法的步骤可以硬件的方式来实现，也可以是由处理器执行软件指令的方式来实现。软件指令可以由相应的软件模块组成，软件模块可以被存放于随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、闪存、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable ROM，EPROM)、电可擦可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)、寄存器、硬盘、移动硬盘、只读光盘(CD-ROM)或者本领域熟知的任何其它形式的存储介质中。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。
本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本申请实施例所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时，可以将这些功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。

Claims (12)

1.一种折叠屏屏幕夹角获取方法，其特征在于，应用于折叠屏电子设备，包括：
采集所述折叠屏电子设备的折叠屏铰链区域的当前电容值，组成第一容值矩阵；
将所述第一容值矩阵输入已训练好的角度计算模型，由所述角度计算模型输出第一角度值，所述第一角度值即所述折叠屏电子设备的折叠屏屏幕夹角的当前角度值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述角度计算模型的训练过程包括：
构建机器学习模型，并设置机器学习模型的初始参数值；
采集若干组样本数据，每一组样本数据包括：折叠屏电子设备的铰链区域的电容值组成的容值矩阵，以及与所述容值矩阵对应的标签角度值；
利用所述若干组样本数据对所述机器学习模型进行训练，得到训练好的机器学习模型，将训练好的机器学习模型作为角度计算模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述若干组样本数据对所述机器学习模型进行训练，得到训练好的机器学习模型，包括：
在训练过程中，第1组样本数据对应的机器学习模型中的参数值为所述初始参数值，第j组样本数据对应的机器学习模型中的参数值为经第j-1组样本数据训练后调整的参数值，j为自然数，且j≥2；对于每组样本数据，执行如下操作：
将该组样本数据中的容值矩阵输入该组样本数据对应的机器学习模型，机器学习模型输出该组样本数据的容值矩阵对应的目标角度值；
获取所述目标角度值与该组样本数据的标签角度值的差异值；
根据所述差异值调整所述机器学习模型的参数值；
判断是否满足收敛条件，如果满足，停止训练，以该组样本数据对应的机器学习络模型作为训练好的机器学习模型；如果不满足，执行下一组样本数据的训练。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，机器学习模型输出容值矩阵对应的目标角度值的过程包括：
机器学习模型获取容值矩阵对应各个参考角度值的概率值；
机器学习模型从获取的所有概率值中找出最大的第一概率值；
机器学习模型根据所述第一概率值对应的参考角度值确定容值矩阵对应的目标角度值并输出。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，机器学习模型根据最大概率值对应的参考角度值确定容值矩阵对应的目标角度值，包括：
机器学习模型从获取的所有概率值中找出第二概率值，所述第二概率值为获取的所有概率值按照从大到小排列后排名第二的概率值；
如果所述第一概率值大于或等于第一值，且所述第一概率值与所述第二概率值的差值大于第二值，将所述第一概率值对应的参考角度值确定为容值矩阵对应的目标角度值。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采集若干组样本数据，包括：
选择多个电子设备，每个所述电子设备均为折叠屏电子设备；
对于所述多个电子设备中的每个电子设备，分别将该电子设备的屏幕折叠成多个屏幕夹角，在每个屏幕夹角下采集该电子设备的铰链区域的电容值，组成容值矩阵；
将采集的每一个容值矩阵和对应的屏幕夹角确定为一组样本数据。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述机器学习模型为人工神经网络ANN模型。
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述机器学习模型为卷积神经网络CNN模型。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述第一容值矩阵输入已训练好的角度计算模型之前，还包括：
使用预设尺寸的矩阵窗口、以预设步长遍历所述第一容值矩阵，并计算所述矩阵窗口内电容值的平均值；
如果遍历结束后，所述矩阵窗口内电容值的平均值均小于预设电容阈值，执行将所述第一容值矩阵输入已训练好的角度计算模型的步骤。
10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，采集若干组样本数据，还包括：
选择多个电子设备，每个所述电子设备均为折叠屏电子设备；
对于所述多个电子设备中的每个电子设备，分别将该电子设备的屏幕折叠成多个屏幕夹角，在每个屏幕夹角下，采集该电子设备的铰链区域被施加额外压力后的电容值，组成容值矩阵；
将采集的每一个容值矩阵和问题数据指示符确定为一组样本数据，问题数据指示符用于指示该容值矩阵数据无效。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器和处理器，所述存储器与所述处理器耦合；
所述存储器存储有程序指令，当所述程序指令由所述处理器执行时，使得所述电子设备执行权利要求1-10中任意一项所述的折叠屏屏幕夹角获取方法。
12.一种计算机可读存储介质，包括计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-10中任意一项所述的折叠屏屏幕夹角获取方法。
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