CN116545077A - 基于人工智能的无线充电方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

基于人工智能的无线充电方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及信息处理与传输的技术领域，公开了基于人工智能的无线充电方法、装置、设备及存储介质；本发明通过待充电器件的基础产品信息生成充电策略框架，并对待充电器件进行实时温度信息和实时电量信息的获取，基于充电策略框架结合实时温度信息和实时电量信息生成无线充电策略并进行执行，后续根据电量变化信息和温度变化信息生成策略调整方案对无线充电策略进行步骤与调整，解决了现有技术中无线充电的充电频率固定，无法令待充电器件的充电效率达到最佳的问题。

Description

基于人工智能的无线充电方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及信息处理与传输技术领域，尤其是基于人工智能的无线充电方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
无线充电是一种可以在不进行插线连接的情况下为目标器件进行充电的充电技术，无线充电器可以在不与待充电器件电连接的状况下为待充电器件进行充电，目前，无线充电器在为待充电器件进行无线充电时，通常使用固定的充电频率，而不同的待充电器件的充电性能不同，对应的最佳充电频率也不同，使用固定的充电频率会造成待充电器件的充电效率无法达到最佳，并且在充电过程中，当待充电器件因充电过热时，无线充电器无法及时做出回应，从而产生待充电器件使用寿命下降的风险。
发明内容
本发明的目的在于提供基于人工智能的无线充电方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中无线充电的充电频率固定，无法令待充电器件的充电效率达到最佳的问题。
本发明是这样实现的，第一方面，本发明提供一种基于人工智能的无线充电方法，包括：
对预定范围内的待充电器件进行信号检索，当在预定范围内检索到所述待充电器件时，向所述待充电器件发送充电匹配信号；
接收所述待充电器件根据所述充电匹配信号回复的充电许可信号，以与所述待充电器件进行无线信号的连接；
获取所述待充电器件的基础产品信息，根据所述待充电器件的基础产品信息生成所述待充电器件的充电策略框架；
获取所述待充电器件的实时电量信息和实时温度信息，将所述实时电量信息与所述实时温度信息代入至所述充电策略框架中，以生成无线充电策略，并根据所述无线充电策略对所述待充电器件进行无线充电；
间隔预定时间对所述待充电器件的所述实时电量信息和所述实时温度信息进行分析，以获取所述待充电器件的电量变化信息和温度变化信息，基于所述电量变化信息和所述温度变化信息生成策略调整方案；
根据所述策略调整方案对所述无线充电策略进行调整，并根据调整后的所述无线充电策略对所述待充电器件进行无线充电。
优选地，获取所述待充电器件的基础产品信息，根据所述待充电器件的基础产品信息生成所述待充电器件的充电策略框架的步骤包括：
通过无线信号获取所述待充电器件的所述基础产品信息；所述基础产品信息包括所述待充电器件的型号、电池容量、充电频率；
根据所述待充电器件的型号生成器件性能特征，根据所述待充电器件的电池容量生成电量刻度轴，根据所述待充电器件的充电频率生成充电特征；
根据所述待充电器件的型号生成所述待充电器件的工作温度轴；所述工作温度轴包括安全温度区间和危险温度区间；
将所述工作温度轴与所述电量刻度轴互相垂直设置，根据所述器件性能特征和所述充电特征在所述电量刻度轴上生成理想充电曲线和极限充电曲线，生成所述充电策略框架。
优选地，获取所述待充电器件的实时电量信息和实时温度信息，将所述实时电量信息与所述实时温度信息代入至所述充电策略框架中，以生成无线充电策略的步骤包括：
获取所述待充电器件的所述实时电量信息和所述实时温度信息；
根据所述实时电量信息生成电量轴标记，根据所述实时温度信息生成温度轴标记；
根据所述电量轴标记和所述温度轴标记在所述充电策略框架上生成实时充电标记；
对所述实时充电标记与所述理想充电曲线和所述极限充电曲线进行关联系分析，以生成第一分析特征和第二分析特征；所述第一分析特征用于描述所述实时充电标记与所述理想充电曲线之间的关系，所述第二分析特征用于描述所述实时充电标记与所述极限充电曲线之间的关系；
基于预先训练的人工智能模型根据所述第一分析特征和所述第二分析特征生成所述无线充电策略。
优选地，间隔预定时间对所述待充电器件的所述实时电量信息和所述实时温度信息进行分析，以获取所述待充电器件的电量变化信息和温度变化信息，基于所述电量变化信息和所述温度变化信息生成策略调整方案的步骤包括：
对所述待充电器件的所述实时电量信息和所述实时温度信息进行记录，生成第一标记信息；
对间隔预定时间的所述待充电器件的所述实时电量信息和所述实时温度信息进行记录，以生成第二标记信息；
根据所述第一标记信息和所述第二标记信息，获取所述待充电器件的所述电量变化信息和所述温度变化信息；
基于预先训练的人工智能模型对所述电量变化信息和所述温度变化信息进行关联性的分析，以生成器件充电变化特征；
根据所述充电策略框架、所述实时电量信息、所述实时温度信息、所述器件充电变化特征生成所述策略调整方案。
第二方面，本发明提供一种基于人工智能的无线充电装置，包括：
信号检索单元，用于对预定范围内的待充电器件进行信号检索，当在预定范围内检索到所述待充电器件时，向所述待充电器件发送充电匹配信号；
信号匹配单元，用于接收所述待充电器件根据所述充电匹配信号回复的充电许可信号，以与所述待充电器件进行无线信号的连接；
策略框架单元，用于获取所述待充电器件的基础产品信息，根据所述待充电器件的基础产品信息生成所述待充电器件的充电策略框架；
策略生成单元，用于获取所述待充电器件的实时电量信息和实时温度信息，将所述实时电量信息与所述实时温度信息代入至所述充电策略框架中，以生成无线充电策略，并根据所述无线充电策略对所述待充电器件进行无线充电；
策略调整单元，用于间隔预定时间对所述待充电器件的所述实时电量信息和所述实时温度信息进行分析，以获取所述待充电器件的电量变化信息和温度变化信息，基于所述电量变化信息和所述温度变化信息生成策略调整方案；
策略执行单元，根据所述策略调整方案对所述无线充电策略进行调整，并根据调整后的所述无线充电策略对所述待充电器件进行无线充电。
第三方面，本发明提供一种基于人工智能的无线充电设备，包括：存储器和驱动器；
所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序用于实现第一方面任意一项所述的一种基于人工智能的无线充电方法；
所述驱动器用于驱动所述存储器执行所述计算机程序。
第四方面，本发明提供一种基于人工智能的无线充电存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序用于实现第一方面任意一项所述的一种基于人工智能的无线充电方法。
本发明提供了一种基于人工智能的无线充电方法，具有以下有益效果：
本发明通过待充电器件的基础产品信息生成充电策略框架，并对待充电器件进行实时温度信息和实时电量信息的获取，基于充电策略框架结合实时温度信息和实时电量信息生成无线充电策略并进行执行，后续根据电量变化信息和温度变化信息生成策略调整方案对无线充电策略进行步骤与调整，解决了现有技术中无线充电的充电频率固定，无法令待充电器件的充电效率达到最佳的问题。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种基于人工智能的无线充电方法的步骤示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明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发明，并不用于限定本发明。
本实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
以下结合具体实施例对本发明的实现进行详细的描述。
参照图1所示，为本发明提供较佳实施例。
第一方面，本发明提供一种基于人工智能的无线充电方法，包括：
S1：对预定范围内的待充电器件进行信号检索，当在预定范围内检索到所述待充电器件时，向所述待充电器件发送充电匹配信号；
S2：接收所述待充电器件根据所述充电匹配信号回复的充电许可信号，以与所述待充电器件进行无线信号的连接；
S3：获取所述待充电器件的基础产品信息，根据所述待充电器件的基础产品信息生成所述待充电器件的充电策略框架；
S4：获取所述待充电器件的实时电量信息和实时温度信息，将所述实时电量信息与所述实时温度信息代入至所述充电策略框架中，以生成无线充电策略，并根据所述无线充电策略对所述待充电器件进行无线充电；
S5：间隔预定时间对所述待充电器件的所述实时电量信息和所述实时温度信息进行分析，以获取所述待充电器件的电量变化信息和温度变化信息，基于所述电量变化信息和所述温度变化信息生成策略调整方案；
S6：根据所述策略调整方案对所述无线充电策略进行调整，并根据调整后的所述无线充电策略对所述待充电器件进行无线充电。
具体地，无线充电器的有效工作距离一般很小，需要将待充电器件直接贴合放置在无线充电器上才能进行有效的充电，在本发明中，通过对预定范围内的待充电器件进行信号检索，来确定待充电器件是否位于无线充电器的有效工作范围，以决定是否开始无线充电工作。
更具体地，上述步骤的信号检索，具有两个效果，一是确定待充电器件是否存在于有效工作范围，二是与待充电器件进行无线信号的连接，以获取待充电器件的各项信息，以决定后续步骤汇总如何对待充电器件进行无线充电。
更具体地，当无线充电器通过信号检索在预定范围内检索到待充电器件后，无线充电器将发送充电匹配信号至待充电器件中，而待充电器件接收到充电匹配信号后，将回复充电许可信号至无线充电器中，从而实现无线充电器与待充电器件的无线信号的连接。
需要说明的是，待充电器件可以为个人智能终端，包括手机、平板电脑等，由于在本发明中待充电器件需要执行接收充电匹配信号并回复充电许可信号的步骤，因此待充电器件需要预先下载对应的计算机程序，以执行上述步骤。
更具体地，当无线充电器与待充电器件实现无线信号的连接后，无线充电器即可获取到待充电器件的基础产品信息、实时电量信息以及实时温度信息，根据这些信息可以生成对待充电器件如何进行无线充电的无线充电策略和策略调整方案。
更具体地，待充电器件的基础产品信息包括待充电器件的型号、电池容量、充电频率等信息，这些基础产品信息用于描述待充电器件的充电性能，不同充电性能的待充电器件具有不同的最佳充电方式，不难理解，为了针对待充电器件进行对应的最佳充电方式，需要预先获取该待充电器件的基础产品信息。
更具体地，当待充电器件在充电时，其温度会受到影响，而逐渐升高，当待充电器件的温度升高时，会对充电的快慢造成一定的影响，同时过高的温度也会影响待充电器件的安全与使用寿命，因此需要在对待充电器件进行无线充电时，需要根据待充电器件的实时电量信息和实时温度信息进行检测和分析，来决定充电策略。
更具体地，不同的待充电器件在不同的温度与电量的情况下，所对应的最佳充电方案是不同的，因此先根据待充电器件的基础产品信息生成充电策略框架，再将待充电器件的实时电量信息与实时温度信息代入至充电策略框架中，以生成无线充电策略，根据无线充电策略对待充电器件进行无线充电。
更具体地，根据待充电器件的基础产品信息，可以推算出该待充电器件在不同的电量状态和温度状态下应该以何种方式进行充电，将这种对应关系整合成可供实时电量信息和实时温度信息代入的计算公式，该计算公式即为充电策略框架。
更具体地，实时电量信息和实时温度信息除了可以用于生成无线充电策略外，还可以获取待充电器件在预定时间内的电量变化信息和温度变化信息，可以理解的是，电量变化信息和温度变化信息可以用于描述待充电器件在无线充电策略下的充电效果。
更具体地，根据待充电器件在无线充电策略下的充电效果，可以进行针对性的策略调整，即生成对应的策略调整方案，然后根据策略调整方案对无线充电策略进行调整，并根据调整后的无线充电策略对待充电器件进行无线充电。
本发明提供了一种基于人工智能的无线充电方法，具有以下有益效果：
本发明通过待充电器件的基础产品信息生成充电策略框架，并对待充电器件进行实时温度信息和实时电量信息的获取，基于充电策略框架结合实时温度信息和实时电量信息生成无线充电策略并进行执行，后续根据电量变化信息和温度变化信息生成策略调整方案对无线充电策略进行步骤与调整，解决了现有技术中无线充电的充电频率固定，无法令待充电器件的充电效率达到最佳的问题。
优选地，获取所述待充电器件的基础产品信息，根据所述待充电器件的基础产品信息生成所述待充电器件的充电策略框架的步骤包括：
S31：通过无线信号获取所述待充电器件的所述基础产品信息；所述基础产品信息包括所述待充电器件的型号、电池容量、充电频率；
S32：根据所述待充电器件的型号生成器件性能特征，根据所述待充电器件的电池容量生成电量刻度轴，根据所述待充电器件的充电频率生成充电特征；
S33：根据所述待充电器件的型号生成所述待充电器件的工作温度轴；所述工作温度轴包括安全温度区间和危险温度区间；
S34：将所述工作温度轴与所述电量刻度轴互相垂直设置，根据所述器件性能特征和所述充电特征在所述电量刻度轴上生成理想充电曲线和极限充电曲线，生成所述充电策略框架。
具体地，待充电器件的基础产品信息用于描述该待充电器件关于充电方面的各类基础数据，包括待充电器件的型号、电池容量法、充电频率等，此外，还可以包括待充电器件的已使用年限等数据；基础产品信息中的各项数据分别对应待充电器件的一个充电策略特征，这些充电策略特征分别描述待充电器件的充电性能的一个侧面，因此将各个充电策略特征进行整合，可以完整地对待充电器件的充电性能进行描述，根据由各个充电策略特征描述的待充电器件的充电性能，可以通过预先训练的人工智能模型根据待充电器件的充电性能生成充电策略框架。
需要说明的是，充电策略框架并非直接对待充电器件进行充电的策略，而是一种用于根据待充电器件的实时数据生成无线充电策略的智能模型。
更具体地，根据待充电器件的型号生成器件性能特征，器件性能特征用于描述待充电器件的充电性能，包括待充电器件在工作时的温度变化，在各温度区间下的充电效率变化等。
更具体地，根据待充电器件的电池容量生成电量刻度轴，电量刻度轴用于描述待充电器件的当前电量，电量刻度轴采用百分比的形式，因此对于不同电池容量的待充电器件，其电量刻度轴上单位刻度所反映的电量是不同的。
更具体地，根据待充电器件的充电频率生成充电特征，充电特征用于描述待充电器件的充电变化快慢，不难理解，充电频率高时电量增长快，充电频率低时电量增长慢，而不同的待充电器件的充电频率范围存在差异，充电特征即用来描述这种差异。
更具体地，不同的待充电器件在不同的温度下工作具有不同的效果，因此当获取到待充电器件的型号后，就可以通过预设数据库中调取出对应的工作温度轴，工作温度轴包括两个部分：安全温度区间和危险温度区间，不难理解，安全温度区间代表待充电器件可以进行高效安全的充电，危险温度区间代表待充电器件在此温度下充电存在安全风险或充电效率低下。
更具体地，将工作温度轴和电量刻度轴互相垂直设置，根据器件性能特征和充电特征在电量刻度轴上生成理想充电曲线和极限充电曲线。
需要说明的是，当待充电器件进行充电时，电量和温度会同步上升，因此可以绘制出充电曲线，理想状态下，待充电器件温度上升幅度较小，同时电量上升幅度较快，此为理想充电曲线，也是通过充电策略来实现的充电曲线。
更具体地，极限充电曲线是极限状态下的充电曲线，即超过此状态则代表待充电器件充电存在风险或效率较低，需要及时调整策略。
优选地，获取所述待充电器件的实时电量信息和实时温度信息，将所述实时电量信息与所述实时温度信息代入至所述充电策略框架中，以生成无线充电策略的步骤包括：
S41：获取所述待充电器件的所述实时电量信息和所述实时温度信息。
S42：根据所述实时电量信息生成电量轴标记，根据所述实时温度信息生成温度轴标记。
S43：根据所述电量轴标记和所述温度轴标记在所述充电策略框架上生成实时充电标记。
S44：对所述实时充电标记与所述理想充电曲线和所述极限充电曲线进行关联系分析，以生成第一分析特征和第二分析特征。
S45：基于预先训练的人工智能模型根据所述第一分析特征和所述第二分析特征生成所述无线充电策略。
例如：待充电器件的电量为10%时，和待充电器件的电量为50%时，对应的最佳充电方案是不同的，待充电器件的温度为20度时，和待充电器件的温度为30度时，对应的最佳充电方案也不同。
更具体地，根据实时电量信息生成电量轴标记，用于确定实时充电标记在电量刻度轴上的位置，根据实时温度信息生成温度轴标记，用于确定实时充电标记在工作温度轴上的位置，因此根据电量轴标记和温度轴标记可以在充电策略框架上生成实时充电标记。
更具体地，实时充电标记用于描述待充电器件的当前充电状况，对实时充电标记与理想充电曲线和极限充电曲线进行关联性的分析，以生成第一分析特征和第二分析特征，其中，第一分析特征用于描述实时充电标记与理想充电曲线之间的关系，第二分析特征用于描述实时充电标记与极限充电曲线之间的关系。
需要说明的是，第一分析特征代表着待充电器件的充电状态与理想充电状态的差距，第二分析特征代表着待充电器件的充电状态与极限充电状态的差距。
可以理解的是，根据第一分析特征和第二分析特征，可以辨别出待充电器件的充电状态处于何种程度，应该向什么方向进行调整，从而完成无线充电策略的生成。
更具体地，无线充电策略的生成需要借助人工智能模型，无线充电器对待充电器件的无线充电通过无线信号来实现，无线充电策略的内容包括用于无线充电的无线信号的频率控制，当实时充电标记的第一分析特征和第二分析特征，代表着待充电器件接收的无线信号应该向什么方向调整。
更具体地，通过预先完成的大量训练，可以令人工智能模型掌握通过实时充电标记的第一分析特征和第二分析特征来判断如何对待充电器件施加无线信号以进行无线充电。
优选地，间隔预定时间对所述待充电器件的所述实时电量信息和所述实时温度信息进行分析，以获取所述待充电器件的电量变化信息和温度变化信息，基于所述电量变化信息和所述温度变化信息生成策略调整方案的步骤包括：
S51：对所述待充电器件的所述实时电量信息和所述实时温度信息进行记录，生成第一标记信息。
S52：对间隔预定时间的所述待充电器件的所述实时电量信息和所述实时温度信息进行记录，以生成第二标记信息。
S53：根据所述第一标记信息和所述第二标记信息，获取所述待充电器件的所述电量变化信息和所述温度变化信息。
S54：基于预先训练的人工智能模型对所述电量变化信息和所述温度变化信息进行关联性的分析，以生成器件充电变化特征。
S55：根据所述充电策略框架、所述实时电量信息、所述实时温度信息、所述器件充电变化特征生成所述策略调整方案。
具体地，对待充电器件的实时电量信息和实时温度信息进行记录，生成第一标记信息，间隔预定时间后，再次对待充电器件进行实时电量信息和实时温度信息进行记录，生成第二标记信息。
更具体地，根据第一标记信息和第二标记信息，可以计算出待充电器件在预定时间内的电量变化信息和温度变化信息。
更具体地，对电量变化信息和温度变化信息进行关联性的分析，可以生成器件充电变化特征。
需要说明的是，电量变化信息和温度变化信息之间的关联性可以反映出待充电器件的充电效果，例如：当电量变化较小，而温度变化较大时，代表待充电器件的充电效果较差，需要对充电策略进行调整。
更具体地，器件充电变化特征用于描述待充电器件在预定时间内的充电效果，当待充电器件就有不同的充电效果时，后续对待充电器件进行的处理方式也不同。
更具体地，除去器件变化特征以外，还要考虑到待充电器件的当前温度与当前电量，以及待充电器件的基础产品信息，根据上述的这些信息可以生成策略调整方案。
更具体地，充电策略框架可以结合实时温度信息和实时电量信息生成无线充电策略，此外，充电策略框架还可以结合器件变化特征、实时温度信息、实时电量信息以及器件充电变化特征生成策略调整方案，以对无线充电策略进行补充和调整。
第二方面，本发明提供了一种基于人工智能的无线充电装置，包括：
信号检索单元，用于对预定范围内的待充电器件进行信号检索，当在预定范围内检索到所述待充电器件时，向所述待充电器件发送充电匹配信号；
信号匹配单元，用于接收所述待充电器件根据所述充电匹配信号回复的充电许可信号，以与所述待充电器件进行无线信号的连接；
策略框架单元，用于获取所述待充电器件的基础产品信息，根据所述待充电器件的基础产品信息生成所述待充电器件的充电策略框架；
策略生成单元，用于获取所述待充电器件的实时电量信息和实时温度信息，将所述实时电量信息与所述实时温度信息代入至所述充电策略框架中，以生成无线充电策略，并根据所述无线充电策略对所述待充电器件进行无线充电；
策略调整单元，用于间隔预定时间对所述待充电器件的所述实时电量信息和所述实时温度信息进行分析，以获取所述待充电器件的电量变化信息和温度变化信息，基于所述电量变化信息和所述温度变化信息生成策略调整方案；
策略执行单元，根据所述策略调整方案对所述无线充电策略进行调整，并根据调整后的所述无线充电策略对所述待充电器件进行无线充电。
第三方面，本发明提供一种基于人工智能的无线充电设备，包括：存储器和驱动器。
所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序用于实现第一方面任意一项所述的一种基于人工智能的无线充电方法；所述驱动器用于驱动所述存储器执行所述计算机程序。
第四方面，本发明提供一种基于人工智能的无线充电存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序用于实现第一方面任意一项所述的一种基于人工智能的无线充电方法。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于人工智能的无线充电方法，其特征在于，包括：
对预定范围内的待充电器件进行信号检索，当在预定范围内检索到所述待充电器件时，向所述待充电器件发送充电匹配信号；
接收所述待充电器件根据所述充电匹配信号回复的充电许可信号，以与所述待充电器件进行无线信号的连接；
获取所述待充电器件的基础产品信息，根据所述待充电器件的基础产品信息生成所述待充电器件的充电策略框架；
获取所述待充电器件的实时电量信息和实时温度信息，将所述实时电量信息与所述实时温度信息代入至所述充电策略框架中，以生成无线充电策略，并根据所述无线充电策略对所述待充电器件进行无线充电；
间隔预定时间对所述待充电器件的所述实时电量信息和所述实时温度信息进行分析，以获取所述待充电器件的电量变化信息和温度变化信息，基于所述电量变化信息和所述温度变化信息生成策略调整方案；
根据所述策略调整方案对所述无线充电策略进行调整，并根据调整后的所述无线充电策略对所述待充电器件进行无线充电。
2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的无线充电方法，其特征在于，获取所述待充电器件的基础产品信息，根据所述待充电器件的基础产品信息生成所述待充电器件的充电策略框架的步骤包括：
通过无线信号获取所述待充电器件的所述基础产品信息；所述基础产品信息包括所述待充电器件的型号、电池容量、充电频率；
根据所述待充电器件的型号生成器件性能特征，根据所述待充电器件的电池容量生成电量刻度轴，根据所述待充电器件的充电频率生成充电特征；
根据所述待充电器件的型号生成所述待充电器件的工作温度轴；所述工作温度轴包括安全温度区间和危险温度区间；
将所述工作温度轴与所述电量刻度轴互相垂直设置，根据所述器件性能特征和所述充电特征在所述电量刻度轴上生成理想充电曲线和极限充电曲线，生成所述充电策略框架。
3.如权利要求2所述的一种基于人工智能的无线充电方法，其特征在于，获取所述待充电器件的实时电量信息和实时温度信息，将所述实时电量信息与所述实时温度信息代入至所述充电策略框架中，以生成无线充电策略的步骤包括：
获取所述待充电器件的所述实时电量信息和所述实时温度信息；
根据所述实时电量信息生成电量轴标记，根据所述实时温度信息生成温度轴标记；
根据所述电量轴标记和所述温度轴标记在所述充电策略框架上生成实时充电标记；
对所述实时充电标记与所述理想充电曲线和所述极限充电曲线进行关联系分析，以生成第一分析特征和第二分析特征；所述第一分析特征用于描述所述实时充电标记与所述理想充电曲线之间的关系，所述第二分析特征用于描述所述实时充电标记与所述极限充电曲线之间的关系；
基于预先训练的人工智能模型根据所述第一分析特征和所述第二分析特征生成所述无线充电策略。
4.如权利要求1所述的一种基于人工智能的无线充电方法，其特征在于，间隔预定时间对所述待充电器件的所述实时电量信息和所述实时温度信息进行分析，以获取所述待充电器件的电量变化信息和温度变化信息，基于所述电量变化信息和所述温度变化信息生成策略调整方案的步骤包括：
对所述待充电器件的所述实时电量信息和所述实时温度信息进行记录，生成第一标记信息；
对间隔预定时间的所述待充电器件的所述实时电量信息和所述实时温度信息进行记录，以生成第二标记信息；
根据所述第一标记信息和所述第二标记信息，获取所述待充电器件的所述电量变化信息和所述温度变化信息；
基于预先训练的人工智能模型对所述电量变化信息和所述温度变化信息进行关联性的分析，以生成器件充电变化特征；
根据所述充电策略框架、所述实时电量信息、所述实时温度信息、所述器件充电变化特征生成所述策略调整方案。
5.一种基于人工智能的无线充电装置，其特征在于，包括：
信号检索单元，用于对预定范围内的待充电器件进行信号检索，当在预定范围内检索到所述待充电器件时，向所述待充电器件发送充电匹配信号；
信号匹配单元，用于接收所述待充电器件根据所述充电匹配信号回复的充电许可信号，以与所述待充电器件进行无线信号的连接；
策略框架单元，用于获取所述待充电器件的基础产品信息，根据所述待充电器件的基础产品信息生成所述待充电器件的充电策略框架；
策略生成单元，用于获取所述待充电器件的实时电量信息和实时温度信息，将所述实时电量信息与所述实时温度信息代入至所述充电策略框架中，以生成无线充电策略，并根据所述无线充电策略对所述待充电器件进行无线充电；
策略调整单元，用于间隔预定时间对所述待充电器件的所述实时电量信息和所述实时温度信息进行分析，以获取所述待充电器件的电量变化信息和温度变化信息，基于所述电量变化信息和所述温度变化信息生成策略调整方案；
策略执行单元，根据所述策略调整方案对所述无线充电策略进行调整，并根据调整后的所述无线充电策略对所述待充电器件进行无线充电。
6.一种基于人工智能的无线充电设备，其特征在于，包括：存储器和驱动器；
所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序用于实现权利要求1-4任意一项所述的一种基于人工智能的无线充电方法；
所述驱动器用于驱动所述存储器执行所述计算机程序。
7.一种基于人工智能的无线充电存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序，所述计算机程序用于实现权利要求1-4任意一项所述的一种基于人工智能的无线充电方法。
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