【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种数据处理方法及电子设备。
技术介绍
1、目前，电子设备（如手机）可以通过加速度传感器、磁力计等器件采集加速度数据、磁力计数据等各种传感器数据，将这些传感器数据输入至活动识别算法、手势识别算法可以识别电子设备的状态以及使用当前电子设备的用户的活动状态，例如，当前用户可以处于静止状态、走路状态、跑步状态、骑车状态（表明用户在骑车），例如，确定电子设备的状态可以为拿起状态、翻转状态等。
2、在某些情况下，例如，模型训练的不够精准、算法的参数调节的不够精准等原因，可能会导致算法模型根据传感器数据输出的结果存在异常，也就是说，导致传感器数据输入至对应的算法模型之后，输出的结果与实际结果存在偏差，进而导致用户体验感较差。
3、因此，需要获取相应算法模型处理的原始传感器数据，以便通过原始传感器数据对场景进行还原，进而分析算模型运行过程中产生异常的原因。
技术实现思路
1、本申请提供一种数据处理方法，以获取相应算法模型处理的原始传感器数据，进而通过原始传感器数据对场景进行还原。
2、为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：
3、第一方面，本申请提供一种数据处理方法，可应用于移动终端，移动终端的软件架构可以包括应用处理器ap层、智能传感集线器sensorhub层，该方法包括：
4、当数据回灌功能打开时，移动终端的ap层可以将数据回灌功能打开信号传递至sensorhub层的算法模块，算法模块响应于接收到数据
5、在某些可能实现的方式中，hal层可以对传感器数据进行存储。
6、具体的，hal层可以对传感器数据进行数据校验，获取校验结果；
7、对所述传感器数据中的所述校验结果表征为不存在缺失以及符合预设的数据标准的数据进行存储，数据校验的目的是为了校验传感器数据的数据完整性、准确性以及校验传感器数据中是否存在非法值。
8、在某些可能实现的方式中，算法模块可以对传感器数据进行存储。
9、算法模块对传感器数据进行存储之后，可以将存储的传感器数据上传至hal层进行数据校验，以便hal层提供进行数据校验后的传感器数据，对算法模型处理数据的过程进行还原。
10、本申请还可以将存储的传感器数据再次输入至算法模型并对算法模型处理数据的过程进行分析，获得分析结果，根据所述分析结果，对算法模型进行调节。
11、具体的，当分析结果表征算法模型的输出结果与实际结果存在偏差时，根据传感器数据对所述算法模型进行训练，当分析结果表征算法模型的阈值高于或低于目标值时，对算法模型的阈值进行调节。
12、第二方面，本申请提供一种数据处理方法，应用于移动终端，移动终端的软件架构包括应用处理器ap层，该方法包括：
13、当数据回灌功能打开时，移动终端的ap层将数据回灌功能打开信号传递至ap层的算法模块，算法模块响应于接收到数据回灌功能打开信号，获取传感器数据，将传感器数据输入至对应的算法模型进行数据处理，然后对传感器数据进行存储，以便ap层中的智能传感器融合服务hal层提供存储的传感器数据，对算法模型处理数据的过程进行还原。该方法与第一方面中提供的方法区别在于，第一方面提供的方法中将算法模块布局在sensorhub层，第二方面提供的方法中将算法模块布局在ap层。
14、在某些可能实现的方式中，hal层可以对传感器数据进行存储。
15、具体的，hal层可以对传感器数据进行数据校验，获取校验结果；
16、对所述传感器数据中的所述校验结果表征为不存在缺失以及符合预设的数据标准的数据进行存储，数据校验的目的是为了校验传感器数据的数据完整性、准确性以及校验传感器数据中是否存在非法值。
17、在某些可能实现的方式中，算法模块可以对传感器数据进行存储。
18、算法模块对传感器数据进行存储之后，可以将存储的传感器数据上传至hal层进行数据校验，以便hal层提供进行数据校验后的传感器数据，对算法模型处理数据的过程进行还原。
19、本申请还可以将存储的传感器数据再次输入至算法模型并对算法模型处理数据的过程进行分析，获得分析结果，根据所述分析结果，对算法模型进行调节。
20、具体的，当分析结果表征算法模型的输出结果与实际结果存在偏差时，根据传感器数据对所述算法模型进行训练，当分析结果表征算法模型的阈值高于或低于目标值时，对算法模型的阈值进行调节。
21、第三方面，本申请提供一种数据处理方法，应用于移动终端以及服务器，包括：
22、当数据回灌功能打开时，移动终端获取传感器数据，将传感器数据输入至对应的第一算法模型进行数据处理并对所述传感器数据进行存储，然后服务器可以获取存储的传感器数据，将存储的传感器数据输入至与移动终端中的所述第一算法模型一致的第二算法模型进而根据对第二算法模块处理数据的过程进行分析，获得的分析结果，对第二算法模型进行调节。
23、在某些可能实现的方式中，服务器可以把进行调节后的第二算法模型发送至移动终端，进而移动终端可以根据进行调节后的第二算法模型替换第一算法模型。
24、第四方面，本申请提供一种电子设备，包括：摄像头、处理器和存储器；
25、所述摄像头用于采集检测图像；
26、其中，在所述存储器中存储有一个或多个计算机程序，所述一个或多个计算机程序包括指令；当所述指令被所述处理器执行时，使得所述电子设备执如第一方面任一项所述的方法。
27、第五方面，本申请提供了一种计算机存储介质，包括计算机指令，当所述计算机指令在移动终端上运行时，使得所述电子设备执如第一方面中任一项所述的方法。
28、由上述技术方案可知，本申请具有如下有益效果：
29、本申请的方法可以应用于电子设备，其中，电子设备可以包括应用处理器ap层以及智能传感集线器sensorhub层，该方法包括：当数据回灌功能打开时，电子设备的ap层将数据回灌功能打开信号传递至sensorhub层的算法模块，算法模块响应于接收数据回灌功能打开信号，获取传感器数据，将传感器数据输入至对应的算法模型进行数据处理，对传感器数据进行存储，本申请可以在电子设备（以移动终端为例）中设置数据回灌功能，当数据回灌功能打开时可以对输入至对应的算法模型的原始传感器进行存储，以便后续可以根据原始传感器数据对算法模型处理数据的场景进行还原以及对算法异常进行分析等。
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1.一种数据处理方法，其特征在于，应用于移动终端，所述移动终端的软件架构包括应用处理器AP层、智能传感集线器Sensorhub层，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述传感器数据进行存储，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述HAL层对所述传感器数据进行存储，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述传感器数据进行存储，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述算法模块将存储的所述传感器数据上传至所述HAL层进行数据校验，以便所述HAL层提供进行数据校验后的传感器数据，对所述算法模型处理数据的过程进行还原。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述分析结果，对所述算法模型进行调节，包括：
8.一种数据处理方法，其特征在于，应用于移动终端，所述移动终端的软件架构包括应用处理器AP层，所述方法包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述HAL层对所述传感器数据进行存储，包括：
11.一种数据处理方法，其特征在于，应用于移动终端以及服务器，包括：
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
13.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；
14.一种计算机存储介质，其特征在于，包括计算机指令，当所述计算机指令在电子设备上运行时，所述电子设备执行如权利要求1-10任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，应用于移动终端，所述移动终端的软件架构包括应用处理器ap层、智能传感集线器sensorhub层，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述传感器数据进行存储，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述hal层对所述传感器数据进行存储，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述传感器数据进行存储，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述算法模块将存储的所述传感器数据上传至所述hal层进行数据校验，以便所述hal层提供进行数据校验后的传感器数据，对所述算法模型处理数据的过程进行还原。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征...
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