一种蓝牙对讲设备的配对方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请提供一种蓝牙对讲设备的配对方法、装置及电子设备，涉及数据处理的技术领域。在该配对方法中，应用于第一蓝牙对讲设备，所述配对方法包括：获取蓝牙信号数据包，所述蓝牙信号数据包中包括多个蓝牙设备发送的蓝牙信号数据；将所述蓝牙信号数据包输入至预设配对模型中，得到第一配对结果；若所述第一配对结果指示存在可用的蓝牙信号数据，则获取第二蓝牙对讲设备的位置信息，所述可用的蓝牙信号数据由所述第二蓝牙对讲设备发送；通过电子地图展示所述第二蓝牙对讲设备的位置信息。实施本申请提供的技术方案，便于用户根据电子地图展示的位置信息，快速获知其他蓝牙对讲设备的位置。置。置。

【技术实现步骤摘要】
一种蓝牙对讲设备的配对方法、装置及电子设备


[0001]本申请涉及数据处理的
，具体涉及一种蓝牙对讲设备的配对方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]随着无线通信技术的发展，人们已经习惯通过无线方式将不同的智能终端设备进行连接，其中，蓝牙(Bluetooth)技术作为当前较为成熟的短距离无线通信技术，被广泛应用于智能终端设备中。例如，一台蓝牙对讲设备与另一台蓝牙对讲设备之间能够通过蓝牙进行配对连接。
[0003]目前，当一台蓝牙对讲设备想要与另一台蓝牙对讲设备进行配对时，经常出现配对失败的情况；配对失败的原因往往是两台蓝牙对讲设备之间的距离过远。但是，蓝牙对讲设备对应的用户无法获知其他蓝牙对讲设备的位置。
[0004]因此，急需一种蓝牙对讲设备的配对方法、装置及电子设备。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种蓝牙对讲设备的配对方法、装置及电子设备，便于用户根据电子地图展示的位置信息，快速获知其他蓝牙对讲设备的位置。
[0006]在本申请的第一方面提供了一种蓝牙对讲设备的配对方法，应用于第一蓝牙对讲设备，所述配对方法包括：获取蓝牙信号数据包，所述蓝牙信号数据包中包括多个蓝牙设备发送的蓝牙信号数据；将所述蓝牙信号数据包输入至预设配对模型中，得到第一配对结果；若所述第一配对结果指示存在可用的蓝牙信号数据，则获取第二蓝牙对讲设备的位置信息，所述可用的蓝牙信号数据由所述第二蓝牙对讲设备发送；通过电子地图展示所述第二蓝牙对讲设备的位置信息。
[0007]通过采用上述技术方案，第一蓝牙对讲设备首先将获取蓝牙信号数据包，再将蓝牙信号数据包输入至预设配对模型中，从而得到第一配对结果。当第一配对结果指示存在可用的蓝牙信号数据时，将获取可用的蓝牙信号数据对应的第二蓝牙对讲设备的位置信息。最后，第一蓝牙对讲设备将通过电子地图展示第二蓝牙对讲设备的位置信息。由此，便于用户查看位置信息，从而快速获知其他蓝牙对讲设备的位置。
[0008]可选的，所述获取蓝牙信号数据包，具体包括：响应于用户输入的配对指令；根据所述配对指令，在预设范围内查找蓝牙信号数据，并生成蓝牙信号数据包。
[0009]通过采用上述技术方案，第一蓝牙对讲设备首先将响应于用户输入配对指令，再根据配对指令，在预设范围内查找蓝牙信号数据，从而生成包含有多种蓝牙设备的蓝牙信号数据包。由此，便于第一蓝牙对讲设备及时响应配对指令，并实现对多种蓝牙信号数据的汇总。
[0010]可选的，在所述将所述蓝牙信号数据包输入至预设配对模型中之前，训练所述预设配对模型；所述训练所述预设配对模型，具体包括：获取训练信息，所述训练信息包括信
号属性信息和蓝牙设备类别信息；将所述训练信息输入至神经网络中进行训练，得到第一训练结果；将所述第一训练结果与所述训练信息进行叠加与标准化处理后，得到第二训练结果；将所述第二训练结果输入至神经网络中进行处理，得到第三训练结果；将所述第三训练结果与所述第二训练结果进行叠加与标准化处理，直至输出所述训练信息相似度矩阵，所述训练信息相似度矩阵满足预设逻辑回归条件。
[0011]通过采用上述技术方案，第一蓝牙对讲设备在将蓝牙信号数据包输入至预设配对模型中之前，训练预设配对模型，其中，第一蓝牙对讲设备首先将获取训练信息，再将训练信息输入至神将网络中进行训练，以得到第一训练结果。接下来，第一蓝牙对讲设备再将第一训练结果与训练信息进行叠加与标准化处理，从而得到第二训练结果。然后，第一蓝牙对讲设备将第二训练结果输入至神经网络中进行处理，从而得到第三训练结果，最后，第一蓝牙对讲设备将第三训练结果与第二训练结果进行叠加与标准化处理，直至输出训练信息的相似度矩阵满足预设逻辑回归条件。由此，便于第一蓝牙对讲设备根据神经网络，对信号特征和蓝牙设备类别进行相似度分析，从而便于第一蓝牙对讲设备获取的配对结果更加具有鲁棒性。
[0012]可选的，在所述将所述蓝牙信号数据包输入至预设配对模型中，得到第一配对结果之后，所述方法还包括：获取第二配对结果，所述第二配对结果为所述第一蓝牙对讲设备的历史配对结果；将所述第一配对结果和所述第二配对结果进行交叉熵损失函数运算，得到交叉熵值；判断所述交叉熵值是否在预设交叉熵阈值范围内；若所述交叉熵值在所述预设交叉熵阈值范围内，则确认所述第一配对结果与所述第二配对结果相同。
[0013]通过采用上述技术方案，第一蓝牙对讲设备首先将获取第二配对结果，再将第二配对结果与第一配对结果进行交叉熵损失函数运算，从而得到交叉熵值。接下来，第一蓝牙对讲设备将判断交叉熵值是否在预设交叉熵阈值范围内，当交叉熵值在预设交叉熵阈值范围内时，则第一蓝牙对讲设备确定第一配对结果与第二蓝牙配对结果相同。由此，第一蓝牙对讲设备通过比较历史配对结果与当前配对结果，能够准确判断预设配对模型输出的配对结果准确性，提高了后续配对的稳定性。
[0014]可选的，所述将所述第一配对结果和所述第二配对结果进行交叉熵损失函数运算，得到交叉熵值，具体采用如下计算规则：，其中，H(m,n)为交叉熵值，m(x)为第二配对结果，n(x)为第一配对结果。
[0015]通过采用上述技术方案，第一蓝牙对讲设备将计算第一配对结果与第二配对结果的交叉熵值，便于通过交叉熵值来判断输出的配对结果是否准确，从而提高了预设配对模型的配对准确性。
[0016]可选的，所述生成蓝牙信号数据包，具体包括：获取所述蓝牙信号数据；采用文本指纹运算机制对所述蓝牙信号数据进行处理，生成所述蓝牙信号数据包。
[0017]通过采用上述技术方案，第一蓝牙对讲设备首先将获取蓝牙信号数据，再采用文本指纹运算机制对蓝牙信号数据进行处理，从而生成蓝牙信号数据包。由此，便于提高生成的配对结果的准确性和鲁棒性，并降低了第一蓝牙对讲设备的运算成本。
[0018]可选的，所述采用文本指纹运算机制对所述蓝牙信号数据进行处理，生成所述蓝牙信号数据包，具体包括：获取所述蓝牙信号数据中的数据信息；对所述数据信息进行去噪与特征提取，生成特征信息，所述特征信息包括信号频率和信号强度；将所述特征信息与设备类型进行绑定，所述设备类型根据多个所述蓝牙设备各自对应的类型确定，以生成所述蓝牙信号数据包。
[0019]通过采用上述技术方案，第一蓝牙对讲设备首先将获取蓝牙数据中的数据信息，再对数据信息进行去噪与特征提取操作，从而生成特征信息。接下来，第一蓝牙对讲设备将特征信息与设备类型绑定，从而生成蓝牙信号数据包。由此，便于提高蓝牙信号数据的清晰性，便于后续预设配对模型的分析。
[0020]可选的，所述将所述蓝牙信号数据包输入至预设配对模型中，得到第一配对结果，具体包括：从所述蓝牙信号数据包中提取第一特征信息，所述第一特征信息为多个所述特征信息中的任意一个特征信息；将所述第一特征信息与所述预设配对模型中的任意一个蓝牙信号数据进行汉明相似度计算，以得到目标蓝牙信号数据；根据所述目标蓝牙信号数据，得到所述第一配对结果。
[0021]通过采用上述技术方案，第一蓝本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种蓝牙对讲设备的配对方法，其特征在于，应用于第一蓝牙对讲设备，所述配对方法包括：获取蓝牙信号数据包，所述蓝牙信号数据包中包括多个蓝牙设备发送的蓝牙信号数据；将所述蓝牙信号数据包输入至预设配对模型中，得到第一配对结果；若所述第一配对结果指示存在可用的蓝牙信号数据，则获取第二蓝牙对讲设备的位置信息，所述可用的蓝牙信号数据由所述第二蓝牙对讲设备发送；通过电子地图展示所述第二蓝牙对讲设备的位置信息。2.根据权利要求1所述的配对方法，其特征在于，所述获取蓝牙信号数据包，具体包括：响应于用户输入的配对指令；根据所述配对指令，在预设范围内查找蓝牙信号数据，并生成蓝牙信号数据包。3.根据权利要求1所述的配对方法，其特征在于，在所述将所述蓝牙信号数据包输入至预设配对模型中之前，训练所述预设配对模型；所述训练所述预设配对模型，具体包括：获取训练信息，所述训练信息包括信号属性信息和蓝牙设备类别信息；将所述训练信息输入至神经网络中进行训练，得到第一训练结果；将所述第一训练结果与所述训练信息进行叠加与标准化处理后，得到第二训练结果；将所述第二训练结果输入至神经网络中进行处理，得到第三训练结果；将所述第三训练结果与所述第二训练结果进行叠加与标准化处理，直至输出所述训练信息相似度矩阵，所述训练信息相似度矩阵满足预设逻辑回归条件。4.根据权利要求1所述的配对方法，其特征在于，在所述将所述蓝牙信号数据包输入至预设配对模型中，得到第一配对结果之后，所述方法还包括：获取第二配对结果，所述第二配对结果为所述第一蓝牙对讲设备的历史配对结果；将所述第一配对结果和所述第二配对结果进行交叉熵损失函数运算，得到交叉熵值；判断所述交叉熵值是否在预设交叉熵阈值范围内；若所述交叉熵值在所述预设交叉熵阈值范围内，则确认所述第一配对结果与所述第二配对结果相同。5.根据权利要求4所述的配对方法，其特征在于，所述将所述第一配对结果和所述第二配对结果进行交叉熵损失函数运算，得到交叉熵值，具体采用如下计算规则：，其中，H(m,n)为交叉熵值，m(x)为第二配对结果，n(x)为第一配对结果。6.根据权利要求2所述的配对方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾安健，王继敏，
申请(专利权)人：深圳市威尔健科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：