场景模型建立方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种场景模型建立方法、装置、存储介质及电子设备，其中场景模型建立方法包括：获取场景的感知数据；基于优化目标函数与所述感知数据，对至少两个子模型进行训练以获取所述至少两个子模型的优化目标函数值，其中，所述子模型对应的优化目标函数包括至少两个评估指标；当所述至少两个子模型的优化目标函数值满足预设条件时，将所述至少两个子模型进行加权处理，以构建场景模型。本申请实施例中，电子设备以包括至少两个评估指标的优化目标函数作为子模型训练目标，以构建子模型。从而，在电子设备进行智能化操作时，建立的场景模型也可以满足多个维度的评估指标，可以提高场景模型的识别范围以及识别准确度。

【技术实现步骤摘要】
场景模型建立方法、装置、存储介质及电子设备
本申请涉及通信
，具体涉及一种场景模型建立方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
随着电子技术的发展，诸如智能手机等电子设备的智能化程度越来越高。电子设备可以通过各种各样的算法模型来进行数据处理，从而为用户提供各种功能。例如，电子设备可以根据算法模型对用户的行为特征进行学习，从而为用户提供个性化的服务。目前，相关技术中出现的识别模型，训练学习过程的优化目标单一，仅仅考虑一个维度的优化目标，难以兼顾多个优化目标，限制了场景模型的识别范围，以及场景模型的识别准确度。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种场景模型建立方法、装置、存储介质及电子设备，可以提高场景模型的识别范围以及识别准确度。第一方面，本申请实施例提供了一种场景模型建立方法，包括：获取场景的感知数据；基于优化目标函数与所述感知数据，对至少两个子模型进行训练以获取所述至少两个子模型的优化目标函数值，其中，所述子模型对应的优化目标函数包括至少两个评估指标；当所述至少两个子模型的优化目标函数值满足预设条件时，将所述至少两个子模型进行加权处理，以构建场景模型。第二方面，本申请实施例提供了一种场景识别方法，包括：接收场景识别请求，其中，所述场景识别请求包括任务标识和待识别数据；将所述任务标识与预设映射表进行匹配，以获取场景识别的优化目标函数，其中映射表包括任务标识与优化目标函数的关系；根据场景识别的优化目标函数，利用场景模型对所述待识别数据进行场景识别，其中，所述场景模型如上述的场景模型建立方法进行构建。第三方面，本申请实施例提供了一种场景模型建立装置，包括：获取模块，用于获取场景的感知数据；训练模块，用于基于优化目标函数与所述感知数据，对至少两个子模型进行训练以获取所述至少两个子模型的优化目标函数值，其中，所述子模型对应的优化目标函数包括至少两个评估指标；加权处理模块，用于当所述至少两个子模型的优化目标函数值满足预设条件时，将所述至少两个子模型进行加权处理，以构建场景模型。第四方面，本申请实施例提供了一种场景识别装置，包括：接收模块，用于接收场景识别请求，其中，所述场景识别请求包括任务标识和待识别数据；匹配模块，用于将所述任务标识与预设映射表进行匹配，以获取场景识别的优化目标函数，其中映射表包括任务标识与优化目标函数的关系；识别模块，用于根据场景识别的优化目标函数，利用场景模型对所述待识别数据进行场景识别，其中，所述场景模型如上述的场景模型建立方法进行构建。第五方面，本申请实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述的场景模型建立方法或场景识别方法。第六方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器有计算机程序，所述处理器通过调用所述计算机程序，用于执行上述的场景模型建立方法或场景识别方法。本申请实施例中，当获取场景的感知数据后，电子设备可以基于优化目标函数与所述感知数据，对至少两个子模型进行训练，其中，所述子模型对应的优化目标函数包括至少两个评估指标，再将所述至少两个子模型进行加权处理，以构建场景模型。从而，在电子设备进行智能化操作时，建立的场景模型可以满足多个维度的评估指标，可以提高场景模型的识别范围以及识别准确度。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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是本申请实施例提供的场景模型建立方法的第一应用场景示意图。图2是本申请实施例提供的场景模型建立方法的第二应用场景示意图图3是本申请实施例提供的场景模型的一个结构示意图。图4是本申请实施例提供的场景模型建立方法的第一流程示意图。图5是本申请实施例提供的场景模型建立方法的第二流程示意图。图6是本申请实施例提供的场景模型建立方法的第三流程示意图。图7是本申请实施例提供的场景模型建立方法的第四流程示意图。图8是本申请实施例提供的场景模型建立装置的第一结构示意图。图9是本申请实施例提供的场景模型建立装置的第二结构示意图。图10是本申请实施例提供的场景模型建立装置的第三结构示意图。图11是本申请实施例提供的场景模型建立装置的第四结构示意图。图12是本申请实施例提供的场景识别方法的流程示意图。图13是本申请实施例提供的场景识别装置的结构示意图。图14是本申请实施例提供的电子设备的第一结构示意图。图15是本申请实施例提供的电子设备的第二结构示意图。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，本领域技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请的保护范围。参考图1，图1为本申请实施例提供的场景模型建立方法的第一应用场景示意图。该场景模型建立方法应用于电子设备。该电子设备中设置有场景感知架构。该场景感知架构为电子设备中用于实现该场景模型建立方法的硬件和软件的集成。其中，场景感知架构包括信息感知层、数据处理层、特征抽取层、情景建模层以及智能服务层。信息感知层用于获取电子设备自身的信息或者外部环境中的信息。该信息感知层可以包括多个传感器。例如，该信息感知层包括距离传感器、磁场传感器、光线传感器、加速度传感器、指纹传感器、霍尔传感器、位置传感器、陀螺仪、惯性传感器、姿态感应器、气压计、心率传感器等多个传感器。其中，距离传感器可以用于检测电子设备与外部物体之间的距离。磁场传感器可以用于检测电子设备所处环境的磁场信息。光线传感器可以用于检测电子设备所处环境的光线信息。加速度传感器可以用于检测电子设备的加速度数据。指纹传感器可以用于采集用户的指纹信息。霍尔传感器是根据霍尔效应制作的一种磁场传感器，可以用于实现电子设备的自动控制。位置传感器可以用于检测电子设备当前所处的地理位置。陀螺仪可以用于检测电子设备在各个方向上的角速度。惯性传感器可以用于检测电子设备的运动数据。姿态感应器可以用于感应电子设备的姿态信息。气压计可以用于检测电子设备所处环境的气压。心率传感器可以用于检测用户的心率信息。数据处理层用于对信息感知层获取到的数据进行处理。例如，数据处理层可以对信息感知层获取到的数据进行数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等处理。在本申请实施例中，信息感知层可以利用多个传感器获取电子设备自身的信息或者外部环境中的信息，再通过数据处理层筛选信息感知层获取的信息，作为场景的感知数据，以对子模型进行训练，从而构建场景本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种场景模型建立方法，其特征在于，包括：/n获取场景的感知数据；/n基于优化目标函数与所述感知数据，对至少两个子模型进行训练以获取所述至少两个子模型的优化目标函数值，其中，所述子模型对应的优化目标函数包括至少两个评估指标；/n当所述至少两个子模型的优化目标函数值满足预设条件时，将所述至少两个子模型进行加权处理，以构建场景模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种场景模型建立方法，其特征在于，包括：
获取场景的感知数据；
基于优化目标函数与所述感知数据，对至少两个子模型进行训练以获取所述至少两个子模型的优化目标函数值，其中，所述子模型对应的优化目标函数包括至少两个评估指标；
当所述至少两个子模型的优化目标函数值满足预设条件时，将所述至少两个子模型进行加权处理，以构建场景模型。


2.根据权利要求1所述的场景模型建立方法，其特征在于，所述基于优化目标函数与所述感知数据，对至少两个子模型进行训练以获取所述至少两个子模型的优化目标函数值的步骤，包括：
将所述感知数据输入子模型进行训练，以输出对应的场景标签；
根据优化目标函数、预设场景标签与所述场景标签，获取所述感知数据输入的子模型的优化目标函数值；
若所述优化目标函数值收敛，则建立场景子模型；
若所述优化目标函数值不收敛，则调整所述感知数据输入的子模型的权重参数，直至所述优化目标函数值收敛。


3.根据权利要求1所述的场景模型建立方法，其特征在于，所述场景模型包括第一场景子模型与第二场景子模型；
所述第一场景子模型的优化目标函数的评估指标包括准确度与模型复杂度；
所述第二场景子模型的优化目标函数的评估指标包括召回率与模型复杂度。


4.根据权利要求1所述的场景模型建立方法，其特征在于，每一子模型包括多个隐层，将所述至少两个子模型进行加权处理之前，还包括：
将所述至少两个子模型的最后一个隐层进行联合；
获取加权处理的比例参数，以将所述至少两个子模型进行加权处理。


5.根据权利要求2所述的场景模型建立方法，其特征在于，所述将所述至少两个子模型进行加权处理，以构建场景模型，包括：
获取所述至少两个子模型的优化目标函数值；
将所述优化目标函数值进行加权处理，以获取所述优化目标函数值的加权值；
若所述加权值收敛，则建立场景模型；
若所述加权值不收敛，则调整所述至少两个子模型的权重参数，直至所述加权值收敛。


6.一种场景识别方法，其特征在于，包括：
接收场景识别请求，其中，所述场景识别请求包括任务标识和待识别数据；
将所述任务标识与预设映射表进行匹配，以获取场景识别的优化目标函数，其中映射表包括任务标识与优化目标函数的关系；
根据场景识别的优化目标函数，利用场景模型对所述待识别数据进行场景识别，其中，所述场景模型如权利要求1至5任一项所述的场景模型建立方法进行构建。
...

【专利技术属性】
技术研发人员：何明，陈仲铭，黄粟，刘耀勇，陈岩，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44