(57)【要約】  本発明には、状態検出方法及び状態検出装置及び記憶媒体が開示され、モバイル技術分野に属する。当該状態検出方法は、複数のサンプルモバイル端末の状態サンプル集合を取得するステップと、分類アルゴリズムを決定するステップと、状態サンプル集合を訓練データとし、分類アルゴリズムに基づいて訓練して分類器を取得するステップと、検出対象のモバイル端末に分類器を送信するステップとを含み、検出対象のモバイル端末は、検出対象のモバイル端末の状態サンプルに基づいて、検出対象のモバイル端末が予め設定された収容空間に位置するか否かを判断する。本発明は、複数のサンプルモバイル端末の状態サンプル集合を取得し、前記状態サンプル集合を訓練データとし、分類アルゴリズムに基づいて訓練して分類器を取得し、前記分類器を検出対象のモバイル端末に送信することにより、検出対象のモバイル端末は、複数の因子を総合的に考慮する分類器に基づいてそれが予め設定された収容空間に位置するか否かを決定することができる。個別な特徴に基づいてモバイル端末がポケットに位置するか否かを判断する方法の従来技術において、幾つかの特別の状況である場合に正確度が低い課題を解決し、状態検出方法の正確度が高い効果を達成した。  【選択図】  図２−１
2020526941.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
状態検出方法であって、
複数のサンプルモバイル端末の状態サンプル集合を取得するステップであって、前記状態サンプル集合は、前記複数のサンプルモバイル端末が予め設定された収容空間に位置する場合に収集したｎ個の収容状態サンプルと、前記複数のサンプルモバイル端末が前記予め設定された収容空間に位置しない場合に収集したｍ個の非収容状態サンプルとを含み、前記ｎ及びｍは、いずれも０より大きい整数であるステップと、
分類アルゴリズムを決定するステップと、
前記状態サンプル集合を訓練データとし、前記分類アルゴリズムに基づいて訓練して分類器を取得するステップと、
検出対象のモバイル端末に前記分類器を送信するステップと、
を含み、
前記検出対象のモバイル端末は、前記検出対象のモバイル端末の状態サンプルにより、前記分類器に基づいて、前記検出対象のモバイル端末が前記予め設定された収容空間に位置するか否かを判断する、
ことを特徴とする状態検出方法。
【請求項２】
前記サンプルモバイル端末の状態サンプル集合を取得するステップは、
前記複数のサンプルモバイル端末が収容空間に位置する場合に収集した複数の収容状態サンプルを取得するステップと、
前記複数のサンプルモバイル端末が収容空間に位置しない場合に収集した複数の非収容状態サンプルを取得するステップと、
前記複数の収容状態サンプル及び前記複数の非収容状態サンプルに対してフォーマット検査処理と欠損値補完処理とを行って前記状態サンプル集合を取得するステップと、
を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の状態検出方法。
【請求項３】
前記検出対象のモバイル端末に前記分類器を送信するステップは、
前記分類器に対してフォーマット変換して、前記分類器をモバイル端末の動作環境に適用させるステップと、
前記検出対象のモバイル端末にフォーマット変換された前記分類器を送信するステップと、
を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の状態検出方法。
【請求項４】
前記分類アルゴリズムは、決定木アルゴリズムと、ロジスティック回帰アルゴリズムと、サポートベクターマシンアルゴリズムとのうちいずれか一つである、
ことを特徴とする請求項１に記載の状態検出方法。
【請求項５】
前記ｎ個の収容状態サンプルにおける任意の収容状態サンプルは、ｐ個の特徴パラメータと、前記任意の収容状態サンプルのタイプを示すためのラベルとを含み、前記任意の収容状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置することであり、前記ｐは、０より大きい整数である、
ことを特徴とする請求項１に記載の状態検出方法。
【請求項６】
前記ｍ個の非収容状態サンプルにおける任意の非収容状態サンプルは、ｐ個の特徴パラメータと、前記任意の非収容状態サンプルのタイプを示すためのラベルとを含み、前記任意の非収容状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置しないことである、
ことを特徴とする請求項１に記載の状態検出方法。
【請求項７】
前記ｐ個の特徴パラメータは、距離センサーにより取得されるパラメータと、加速度センサーにより取得されるパラメータと、前記サンプルモバイル端末のシステム時間と、光線センサーにより取得されるパラメータと、前記サンプルモバイル端末で動作するプログラムと、前記サンプルモバイル端末のスクリーン表示インターフェースとのうち少なくとも三つを含む、
ことを特徴とする請求項５または６に記載の状態検出方法。
【請求項８】
前記予め設定された収容空間は、ユーザーが携帯しているポケット、バックパック、又はショルダーバッグである、
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の状態検出方法。
【請求項９】
状態検出方法であって、
分類器生成装置により送信された分類器を受信するステップであって、前記分類器は、前記分類器生成装置が状態サンプル集合を訓練データとし、分類アルゴリズムに基づいて訓練して取得されて、検出対象のモバイル端末が収容空間に位置するか否かを決定するための分類器であり、前記状態サンプル集合は、サンプルモバイル端末が収容空間に位置する場合に収集したｎ個の収容状態サンプルと、前記サンプルモバイル端末が収容空間に位置しない場合に収集したｍ個の非収容状態サンプルとを含み、前記ｎ及びｍは、いずれも０より大きい整数であるステップと、
前記検出対象のモバイル端末の現在時刻の状態サンプルを取得するステップと、
前記状態サンプルを前記分類器に入力するステップと、
前記分類器が前記現在時刻の状態サンプルに基づいて出力したラベルを取得するステップと、を含み、
前記ラベルは、前記状態サンプルのタイプを示すためのものであり、前記状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置することか、又は収容空間に位置しないことである、
ことを特徴とする状態検出方法。
【請求項１０】
前記方法は、
前記出力したラベルにより前記状態サンプルのタイプが収容空間に位置することであると示す場合、前記検出対象のモバイル端末の予め設定された機能をオフにするステップと、又は、
前記出力したラベルにより前記状態サンプルのタイプが収容空間に位置することであると示す場合、前記検出対象のモバイル端末をスリープ状態に入るように制御するステップと、
を更に含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の状態検出方法。
【請求項１１】
前記予め設定された機能は、スクリーンのライトアップ通知と、ジェスチャーによるスクリーンのライトアップと、指紋によるアンロックと、ボタンのダブルタップによるカメラのオン機能とのうち少なくとも一つを含む、
ことを特徴とする請求項１０に記載の状態検出方法。
【請求項１２】
状態検出装置であって、
複数のサンプルモバイル端末の状態サンプル集合を取得するためのサンプル集合取得モジュールであって、前記状態サンプル集合は、前記複数のサンプルモバイル端末が予め設定された収容空間に位置する場合に収集したｎ個の収容状態サンプルと、前記複数のサンプルモバイル端末が前記予め設定された収容空間に位置しない場合に収集したｍ個の非収容状態サンプルとを含み、前記ｎ及びｍは、いずれも０より大きい整数であるサンプル集合取得モジュールと、
分類アルゴリズムを決定するためのアルゴリズム決定モジュールと、
前記状態サンプル集合を訓練データとし、前記分類アルゴリズムに基づいて訓練して分類器を取得するための分類器訓練モジュールと、
検出対象のモバイル端末に前記分類器を送信するための送信モジュールと、
を含み、
前記検出対象のモバイル端末は、前記検出対象のモバイル端末の状態サンプルにより、前記分類器に基づいて、前記検出対象のモバイル端末が前記予め設定された収容空間に位置するか否かを判断する、
ことを特徴とする状態検出装置。
【請求項１３】
前記サンプル集合取得モジュールは、
前記複数のサンプルモバイル端末が収容空間に位置する場合に収集した複数の収容状態サンプルを取得し、
前記複数のサンプルモバイル端末が収容空間に位置しない場合に収集した複数の非収容状態サンプルを取得し、
前記複数の収容状態サンプル及び前記複数の非収容状態サンプルに対してフォーマット検査処理と欠損値補完処理とを行って前記状態サンプル集合を取得するように構成される、
ことを特徴とする請求項１２に記載の状態検出装置。
【請求項１４】
前記送信モジュールは、
前記分類器に対してフォーマット変換して、前記分類器をモバイル端末の動作環境に適用させ、
前記検出対象のモバイル端末にフォーマット変換された前記分類器を送信するように構成される、
ことを特徴とする請求項１２に記載の状態検出装置。
【請求項１５】
前記分類アルゴリズムは、決定木アルゴリズムと、ロジスティック回帰アルゴリズムと、サポートベクターマシンアルゴリズムとのうちいずれか一つである、
ことを特徴とする請求項１２に記載の状態検出装置。
【請求項１６】
前記ｎ個の収容状態サンプルにおける任意の収容状態サンプルは、ｐ個の特徴パラメータと、前記任意の収容状態サンプルのタイプを示すためのラベルとを含み、前記任意の収容状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置することであり、前記ｐは、０より大きい整数である、
ことを特徴とする請求項１２に記載の状態検出装置。
【請求項１７】
前記ｍ個の非収容状態サンプルにおける任意の非収容状態サンプルは、ｐ個の特徴パラメータと、前記任意の非収容状態サンプルのタイプを示すためのラベルとを含み、前記任意の非収容状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置しないことである、
ことを特徴とする請求項１２に記載の状態検出装置。
【請求項１８】
前記ｐ個の特徴パラメータは、距離センサーにより取得されるパラメータと、加速度センサーにより取得されるパラメータと、前記サンプルモバイル端末のシステム時間と、光線センサーにより取得されるパラメータと、前記サンプルモバイル端末で動作するプログラムと、前記サンプルモバイル端末のスクリーン表示インターフェースとのうち少なくとも三つを含む、
ことを特徴とする請求項１６または１７に記載の状態検出装置。
【請求項１９】
前記予め設定された収容空間は、ユーザーが携帯しているポケット、バックパック、又はショルダーバッグである、
ことを特徴とする請求項１２〜１８のいずれかに記載の状態検出装置。
【請求項２０】
状態検出装置であって、
分類器生成装置により送信された分類器を受信するための受信モジュールであって、前記分類器は、前記分類器生成装置が状態サンプル集合を訓練データとし、分類アルゴリズムに基づいて訓練して取得されて、検出対象のモバイル端末が収容空間に位置するか否かを決定するための分類器であり、前記状態サンプル集合は、サンプルモバイル端末が収容空間に位置する場合に収集したｎ個の収容状態サンプルと、前記サンプルモバイル端末が収容空間に位置しない場合に収集したｍ個の非収容状態サンプルとを含み、前記ｎ及びｍは、いずれも０より大きい整数である受信モジュールと、
前記検出対象のモバイル端末の現在時刻の状態サンプルを取得するためのサンプル取得モジュールと、
前記状態サンプルを前記分類器に入力するための入力モジュールと
前記分類器が前記現在時刻の状態サンプルに基づいて出力したラベルを取得するためのラベル取得モジュールと、
を含み、
前記ラベルは、前記状態サンプルのタイプを示すためのものであり、前記状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置することか、又は収容空間に位置しないことである、
ことを特徴とする状態検出装置。
【請求項２１】
前記状態検出装置は、
前記出力したラベルにより前記状態サンプルのタイプが収容空間に位置することであると示す場合、前記検出対象のモバイル端末の予め設定された機能をオフにするための機能オフモジュールと、
前記出力したラベルにより前記状態サンプルのタイプが収容空間に位置することであると示す場合、前記検出対象のモバイル端末をスリープ状態に入るように制御するためのスリープモジュールと、
を更に含む、
ことを特徴とする請求項２０に記載の状態検出装置。
【請求項２２】
前記予め設定された機能は、スクリーンのライトアップ通知と、ジェスチャーによるスクリーンのライトアップと、指紋によるアンロックと、ボタンのダブルタップによるカメラのオン機能とのうち少なくとも一つを含む、
ことを特徴とする請求項２１に記載の状態検出装置。
【請求項２３】
状態検出装置であって、
プロセッサーと、
プロセッサーにより実行可能な命令を記録するためのメモリと、
を含み、
前記プロセッサーは、請求項１〜８のいずれかに記載の状態検出方法を実行するように構成される、
ことと特徴とする状態検出装置。
【請求項２４】
状態検出装置であって、
プロセッサーと、
プロセッサーにより実行可能な命令を記録するためのメモリと、
を含み、
前記プロセッサーは、請求項９〜１２のいずれかに記載の状態検出方法を実行するように構成される、
ことと特徴とする状態検出装置。
【請求項２５】
命令が記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記命令がプロセッサーにより実行される場合、請求項１〜８のいずれかに記載の状態検出方法を実現する、
ことと特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２６】
命令が記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記命令がプロセッサーにより実行される場合、請求項９〜１１のいずれかに記載の状態検出方法を実現する、
ことと特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モバイル技術分野に関し、特に状態検出方法及び状態検出装置と記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、モバイル端末は、通常、いろんな手段を介してポケットに位置するか否かを判断し、判断の結果に基づいて、相応の操作を行う。例えば、モバイル端末は、その自身がポケットに位置することを決定する場合、モバイル端末が自動的にスリープモードに入る。
【０００３】
従来技術において、距離センサー（英訳：ｐｓｅｎｓｏｒ）と加速度センサー（英訳：ｇｓｅｎｓｏｒ）が設置されているモバイル端末がポケットに位置するか否かを検出する状態検出方法が知られている。前記方法において、モバイル端末は、距離センサーを介してある方向に障害物があるか否かを決定し、且つ加速度センサーを介してモバイル端末の加速度を取得する。モバイル端末のある方向に障害物があり、且つ前記モバイル端末が加速度を有する場合、モバイル端末がポケットに位置することを決定することができる。
【０００４】
本発明を実現する間に、発明者は、従来技術において、幾つかの特別な状況である場合には、前記方法の正確度が低く、例えば、モバイル端末が走行中の車両にあり（車両の揺れにより、モバイル端末が常に加速度を有する）、且つ距離センサーが遮蔽される場合、モバイル端末は、それ自体が常にポケットに位置することを決定するという問題があることを見出した。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の実施例は、状態検出方法、状態検出装置及び記憶媒体を提供し、従来技術における状態検出方法の正確度が低い課題を解決することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の実施例の第１態様によれば、状態検出方法であって：
複数のサンプルモバイル端末の状態サンプル集合を取得するステップであって、前記状態サンプル集合は、前記複数のサンプルモバイル端末が予め設定された収容空間に位置する場合に収集したｎ個の収容状態サンプル及び前記複数のサンプルモバイル端末が前記予め設定された収容空間に位置しない場合に収集したｍ個の非収容状態サンプルを含み、前記ｎとｍとはいずれも０より大きい整数である、ステップと、
分類アルゴリズムを決定するステップと、
前記状態サンプル集合を訓練データとし、前記分類アルゴリズムに基づいて訓練して分類器を取得するステップと、
検出対象のモバイル端末に前記分類器を送信するステップとを含み、前記検出対象のモバイル端末は、前記検出対象のモバイル端末の状態サンプルを介して前記分類器に基づいて、前記検出対象のモバイル端末が前記予め設定された収容空間に位置するか否かを判断する。
【０００７】
選択的に、前記サンプルモバイル端末の状態サンプル集合を取得するステップは、
前記複数のサンプルモバイル端末が収容空間に位置する場合に収集した複数の収容状態サンプルを取得するステップと、
前記複数のサンプルモバイル端末が収容空間に位置しない場合に収集した複数の非収容状態サンプルを取得するステップと、
前記複数の収容状態サンプルと前記複数の非収容状態サンプルにフォーマット検査処理と欠損値補完処理とを行って前記状態サンプル集合を取得するステップとを含む。
【０００８】
選択的に、前記検出対象のモバイル端末に前記分類器を送信するステップは、
前記分類器に対してフォーマット変換を行うことにより、前記分類器をモバイル端末の動作環境に適用させるステップと、
前記検出対象のモバイル端末にフォーマット変換後の前記分類器を送信するステップとを含む。
【０００９】
選択的に、前記分類アルゴリズムとは、決定木アルゴリズムと、ロジスティック回帰アルゴリズムと、サポートベクターマシンアルゴリズムとのうちいずれか一つである。
【００１０】
選択的に、前記ｎ個の収容状態サンプルにおける任意の収容状態サンプルは、ｐ個の特徴パラメータと前記任意の収容状態サンプルのタイプを示すためのラベルとを含み、前記任意の収容状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置することであり、前記ｐとは、０より大きい整数である。
【００１１】
選択的に、前記ｍ個の非収容状態サンプルにおける任意の非収容状態サンプルは、ｐ個の特徴パラメータと前記任意の非収容状態サンプルのタイプを示すためのラベルとを含む、前記任意の非収容状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置しないことである。
【００１２】
選択的に、前記ｐ個の特徴パラメータは、距離センサーにより取得されるパラメータと、加速度センサーにより取得されるパラメータと、前記サンプルモバイル端末のシステム時間と、光線センサーにより取得されるパラメータと、前記サンプルモバイル端末に動作しているプログラムと、前記サンプルモバイル端末のスクリーン表示インターフェースとのうち少なくとも三つを含む。
【００１３】
選択的に、前記予め設定された収容空間は、ユーザーが持っているポケット、又はバックパック、又はショルダーバッグである。
【００１４】
本発明の実施例の第２態様によれば、状態検出方法であって、
分類器生成装置により送信された分類器を受信するステップと、前記分類器とは、前記分類器生成装置が状態サンプル集合を訓練データとし、分類アルゴリズムに基づいて訓練して取得されたもので、検出対象のモバイル端末が収容空間に位置するか否かを決定するための分類器であり、前記状態サンプル集合に、サンプルモバイル端末が収容空間に位置する場合に収集したｎ個の収容状態サンプルと、前記サンプルモバイル端末が収容空間に位置しない場合に収集したｍ個の非収容状態サンプルとを含み、前記ｎとｍとはいずれも０より大きい整数であり、
前記検出対象のモバイル端末の現在時刻の状態サンプルを取得するステップと、
前記状態サンプルを前記分類器に入力するステップと、
前記分類器が前記現在時刻の状態サンプルに基づいて出力したラベルを取得するステップとを含み、前記ラベルとは、前記状態サンプルのタイプを示すためのものであり、前記状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置するか、又は収容空間に位置しないことである。
【００１５】
選択的に、前記方法は、
前記出力したラベルにより前記状態サンプルのタイプが収容空間に位置すると示す場合、前記検出対象のモバイル端末の予め設定された機能をオフにするステップと、又は、
前記出力したラベルにより前記状態サンプルのタイプが収容空間に位置すると示す場合、前記検出対象のモバイル端末をスリープ状態に入るように制御するステップとを更に含む。
【００１６】
選択的に、前記予め設定された機能は、スクリーンのライトアップ通知と、ジェスチャーによるスクリーンのライトアップと、指紋によるアンロックと、ボタンのダブルタップによるカメラのオン機能とのうち少なくとも一つを含む。
【００１７】
本発明の実施例の第３態様によれば、状態検出装置であって、
複数のサンプルモバイル端末の状態サンプル集合を取得するためのサンプル集合取得モジュールと、前記状態サンプル集合とは、前記複数のサンプルモバイル端末が予め設定された収容空間に位置する場合に収集したｎ個の収容状態サンプルと、前記複数のサンプルモバイル端末が前記予め設定された収容空間に位置しない場合に収集したｍ個の非収容状態サンプルとを含み、前記ｎとｍとは、いずれも０より大きい整数であり、
分類アルゴリズムを決定するためのアルゴリズム決定モジュールと、
前記状態サンプル集合を訓練データとし、前記分類アルゴリズムに基づいて訓練して分類器を取得するための分類器訓練モジュールと、
検出対象のモバイル端末に前記分類器を送信するための送信モジュールとを含み、前記検出対象のモバイル端末は、前記検出対象のモバイル端末の状態サンプルを介して前記分類器に基づいて、前記検出対象のモバイル端末が前記予め設定された収容空間に位置するか否かを判断するように構成される。
【００１８】
選択的に、前記サンプル集合取得モジュールは、
前記複数のサンプルモバイル端末が収容空間に位置する場合に収集した複数の収容状態サンプルを取得し、
前記複数のサンプルモバイル端末が収容空間に位置しない場合に収集した複数の非収容状態サンプルを取得し、
前記複数の収容状態サンプルと前記複数の非収容状態サンプルに対してフォーマット検査処理と欠損値補完処理とを行って前記状態サンプル集合を取得するように構成される。
【００１９】
選択的に、前記送信モジュールは、
前記分類器に対してフォーマット変換を行うことにより、前記分類器をモバイル端末の動作環境に適用させ、
前記検出対象のモバイル端末にフォーマット変換後の前記分類器を送信するように構成される。
【００２０】
選択的に、前記分類アルゴリズムとは、決定木アルゴリズムと、ロジスティック回帰アルゴリズムと、サポートベクターマシンアルゴリズムとのうちいずれか一つである。
【００２１】
選択的に、前記ｎ個の収容状態サンプルにおける任意の収容状態サンプルは、ｐ個の特徴パラメータと、前記任意の収容状態サンプルのタイプを示すためのラベルとを含み、前記任意の収容状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置することであり、前記ｐとは、０より大きい整数である。
【００２２】
選択的に、前記ｍ個の非収容状態サンプルにおける任意の非収容状態サンプルは、ｐ個の特徴パラメータと、前記任意の非収容状態サンプルのタイプを示すためのラベルとを含み、前記任意の非収容状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置しないことである。
【００２３】
選択的に、前記ｐ個の特徴パラメータは、距離センサーにより取得されるパラメータと、加速度センサーにより取得されるパラメータと、前記サンプルモバイル端末のシステム時間と、光線センサーにより取得されるパラメータと、前記サンプルモバイル端末に動作しているプログラムと、前記サンプルモバイル端末のスクリーン表示インターフェースとのうち少なくとも三つを含む。
【００２４】
選択的に、前記予め設定された収容空間は、ユーザーが持っているポケット、又はバックパック、又はショルダーバッグである。
【００２５】
本発明の実施例の第４態様によれば、状態検出装置であって、
分類器生成装置により送信された分類器を受信するための受信モジュールと、前記分類器とは、前記分類器生成装置が状態サンプル集合を訓練データとし、分類アルゴリズムに基づいて訓練して取得されたもので、検出対象のモバイル端末が収容空間に位置するか否かを決定するための分類器であり、前記状態サンプル集合に、サンプルモバイル端末が収容空間に位置する場合に収集したｎ個の収容状態サンプルと、前記サンプルモバイル端末が収容空間に位置しない場合に収集したｍ個の非収容状態サンプルとを含み、前記ｎとｍとはいずれも０より大きい整数であり、
前記検出対象のモバイル端末の現在時刻の状態サンプルを取得するためのサンプル取得モジュールと、
前記状態サンプルを前記分類器に入力するための入力モジュールと
前記分類器が前記現在時刻の状態サンプルに基づいて出力したラベルを取得するためのラベル取得モジュールとを含み、前記ラベルとは、前記状態サンプルのタイプを示すためのものであり、前記状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置すること又は収容空間に位置しないことである。
【００２６】
選択的に、前記状態検出装置は、
前記出力したラベルにより前記状態サンプルのタイプが収容空間に位置すると示す場合、前記検出対象のモバイル端末の予め設定された機能をオフにするための機能オフモジュールと、
前記出力したラベルにより前記状態サンプルのタイプが収容空間に位置すると示す場合、前記検出対象のモバイル端末をスリープ状態に入るように制御するためのスリープモジュールとを更に含む。
【００２７】
選択的に、前記予め設定された機能は、スクリーンのライトアップ通知と、ジェスチャーによるスクリーンのライトアップと、指紋によるアンロックと、ボタンのダブルタップによるカメラのオン機能とのうち少なくとも一つを含む。
【００２８】
本発明の実施例の第５態様によれば、状態検出装置であって、
プロセッサーと、
プロセッサーにより実行可能な命令を記録するためのメモリと、
ここで、前記プロセッサーは、第１態様に記載の前記の状態検出方法を実行するように構成される。
【００２９】
本発明の実施例の第６態様によれば、状態検出装置であって、
プロセッサーと、
プロセッサーにより実行可能な命令を記録するためのメモリと、
ここで、前記プロセッサーは、第２態様に記載の前記の状態検出方法を実行するように構成される。
【００３０】
本発明の実施例の第７態様によれば、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体には、プロセッサーにより実行される場合、前記第１態様に記載の状態検出方法を実現するような命令が記憶されている。
【００３１】
本発明の実施例の第８態様によれば、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体には、プロセッサーにより実行される場合、前記第２態様に記載の状態検出方法を実現するような命令が記憶されている。
【発明の効果】
【００３２】
本発明の実施例によると、
複数のサンプルモバイル端末の状態サンプル集合を取得し、前記状態サンプル集合を訓練データとし、分類アルゴリズムに基づいて訓練して分類器を取得し、前記分類器を検出対象のモバイル端末に送信することにより、検出対象のモバイル端末は、複数の因子を総合的に考慮する分類器に基づいてそれが予め設定された収容空間に位置するか否かを決定することができ、個別な特徴に基づいてモバイル端末がポケットに位置するか否かを判断する方法の従来技術において、幾つかの特別の状況である場合に正確度が低い課題を解決し、状態検出方法の正確度が高い効果を達成するとの有利な効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
本発明の実施例における技術案を更に明確にするように説明するため、以下に、実施例に用いられる図面を簡単に説明する。以下の説明に関わる図面は、本発明の幾つかの実施例に過ぎず、当業者にとって、創造性な労働をしないことを前提として、これらの図面に基づいて他の図面を取得できることは、明らかである。
【図１】本発明の実施例に係わる実施環境の概略図である。
【図２−１】本発明の実施例に示す状態検出方法のフローチャートである。
【図２−２】本発明の実施例に示すもう一つの状態検出方法のフローチャートである。
【図３−１】本発明の実施例に示すもう一つの状態検出方法のフローチャートである。
【図３−２】図２−１に示す実施例における収容状態サンプルを取得するフローチャートである。
【図３−３】図２−１に示す実施例における非収容状態サンプルを取得するフローチャートである。
【図３−４】図２−１に示す実施例における分類器を送信するフローチャートである。
【図４】本発明の実施例により提供される状態検出装置のブロック図である。
【図５−１】本発明の実施例により提供される状態検出装置のブロック図である。
【図５−２】本発明の実施例により提供されるもう一つの状態検出装置のブロック図である。
【図６】一例示的な実施例に示す状態検出の装置のブロック図である。
【図７】一例示的な実施例に示す状態検出の装置のブロック図である。
【００３４】
前記図面を介して、既に本発明の実施例を明確に示したが、後述において、更に詳しく説明する。これらの図面と説明は、任意の手段で本発明の考えの範囲を限定することなく、特定な実施例を参照することによって、当業者のために本発明の概念を説明する。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
本発明の目的、技術案及びメリットを更に明確にするように、以下に図面を参照しながら本発明の実施形態を更に詳しく説明する。
【００３６】
図１は、本発明の各実施例に係わる実施環境の概略図であり、前記実施環境は、検出対象のモバイル端末１１と、分類器生成装置１２と、複数のサンプルモバイル端末１３と、を含むことができる。
検出対象のモバイル端末１１は、携帯電話と、タブレットと、携帯ゲーム機とのいろんな知能ウェアラブル端末であってもよい。
分類器生成装置１２は、デスクトップパソコン、パソコン、サーバ又はサーバクラスターなどであってもよい。分類器生成装置１２は、有線又は無線の手段を介して検出対象のモバイル端末１１及び複数のサンプルモバイル端末１３との接続を確立することができる。複数のサンプルモバイル端末１３は、検出対象のモバイル端末１１のタイプ又はモデルと同じ複数のモバイル端末であってもよい。
【００３７】
図２−１は、本発明の実施例に示す状態検出方法のフローチャートである。本実施例は、図１に示す実施環境における分類器生成装置に応用する前記状態検出方法を例示として説明する。前記状態検出方法は、以下のような幾つかのステップを含むことができる。
ステップ２０１、複数のサンプルモバイル端末の状態サンプル集合を取得し、状態サンプル集合とは、複数のサンプルモバイル端末が予め設定された収容空間に位置する場合に収集したｎ個の収容状態サンプルと、複数のサンプルモバイル端末が前記予め設定された収容空間に位置しない場合に収集したｍ個の非収容状態サンプルとを含み、ｎとｍとは、いずれも０より大きい整数である。
ステップ２０２、分類アルゴリズムを決定する。
ステップ２０３、状態サンプル集合を訓練データとし、分類アルゴリズムに基づいて訓練して分類器を取得する。
ステップ２０４、検出対象のモバイル端末に分類器を送信し、検出対象のモバイル端末は、検出対象のモバイル端末の状態サンプルを介して分類器に基づいて、検出対象のモバイル端末が予め設定された収容空間に位置するか否かを判断する。
【００３８】
以上説明したように、複数のサンプルモバイル端末の状態サンプル集合を取得し、状態サンプル集合を訓練データとし、分類アルゴリズムに基づいて訓練して分類器を取得し、分類器を検出対象のモバイル端末に送信することにより、検出対象のモバイル端末は、複数の因子を総合的に考慮する分類器に基づいてそれが予め設定された収容空間に位置するか否かを決定することができる。個別な特徴に基づいてモバイル端末がポケットに位置するか否かを判断する方法の従来技術において、幾つかの特別の状況である場合に正確度が低い課題を解決し、状態検出方法の正確度が高い効果を達成した。
【００３９】
図２−２は、本発明の実施例に示す状態検出方法のフローチャートである。本実施例は、図１に示す実施環境における検出対象のモバイル端末に応用する状態検出方法を例示として説明する。前記状態検出方法は、以下のような幾つかのステップを含むことができる。
ステップ２０５、分類器生成装置により送信された分類器を受信し、分類器は、分類器生成装置が状態サンプル集合を訓練データとし、分類アルゴリズムに基づいて訓練して取得されたもので、検出対象のモバイル端末が収容空間に位置するか否かを決定するための分類器であり、状態サンプル集合に、サンプルモバイル端末が収容空間に位置する場合に収集したｎ個の収容状態サンプルと、サンプルモバイル端末が収容空間に位置しない場合に収集したｍ個の非収容状態サンプルとを含み、ｎとｍとは、いずれも０より大きい整数である。
ステップ２０６、検出対象のモバイル端末の現在時刻の状態サンプルを取得する。
ステップ２０７、状態サンプルを分類器に入力する。
ステップ２０８、分類器が現在時刻の状態サンプルに基づいて出力したラベルを取得し、ラベルとは、状態サンプルのタイプを示すためのものであり、状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置するか、又は収容空間に位置しないことである。
【００４０】
以上説明したように、本発明の実施例により提供される状態検出方法は、テスト対象のモバイル端末の現在時刻の状態サンプルを分類アルゴリズムと状態サンプル集合に基づいて生成された分類器に入力し、複数の因子を総合的に考慮する分類器によって、現在時刻のテスト対象のモバイル端末がポケットに位置するか否かを決定する。個別な特徴に基づいてモバイル端末がポケットに位置するか否かを判断する方法の従来技術において、幾つかの特別の状況である場合に正確度が低い課題を解決し、状態検出方法の正確度が高い効果を達成した。
【００４１】
本発明の実施例に示すもう一つの状態検出方法のフローチャートである。図３−１に示すように、本実施例は、図１に示す実施環境における検出対象のモバイル端末に応用する状態検出方法を例示として説明する。前記状態検出方法は、以下のような幾つかのステップを含むことができる。
ステップ３０１、分類器生成装置が複数のサンプルモバイル端末のｎ個の収容状態サンプルを取得する。
収容状態サンプルは、サンプルモバイル端末が収容空間に位置する場合に収集した状態サンプルである。本発明の実施例において、収容空間は、ユーザーが持っているポケット、バックパック又はショルダーバッグなどであってもよい、分類器はこれらの複数のサンプルモバイル端末がこれらの収容空間に位置する場合、ｎ個の収容状態サンプルを取得してもよい。
【００４２】
図３−２に示すように、ステップ３０１は、以下の三つのサブステップを含むことができる。
サブステップ３０１１、分類器生成装置は、複数のサンプルモバイル端末が収容空間に位置する場合の動作ログを取得する。
動作ログとは、通常にサンプルモバイル端末動作時のいろんな情報と記録を含む。例示的に、サンプルモバイル端末がポケットに位置する場合に、ある時間帯の動作ログを取得してもよい。
サブステップ３０１２、分類器生成装置は、動作ログから複数の収容状態サンプルを取得する。
ここで、複数の収容状態サンプルにおける任意の収容状態サンプルは、ｐ個の特徴パラメータと、任意の収容状態サンプルのタイプを示すためのラベル（英訳：ｌａbｅｌ）とを含み、任意の収容状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置することであり、ｐとは、０より大きい整数である。
【００４３】
ここで、前記ｐ個の特徴パラメータは、距離センサーにより取得されるパラメータと、加速度センサーにより取得されるパラメータと、前記サンプルモバイル端末のシステム時間と、光線センサーにより取得されるパラメータと、前記サンプルモバイル端末に動作しているプログラムと、前記サンプルモバイル端末のスクリーン表示インターフェースとのうち少なくとも三つを含む。ｐが大きくなるほど、生成された分類器の正確度が高くなるが、分類器の生成速度も遅くなる。
【００４４】
ｐ個の特徴パラメータにおいて、距離センサーにより取得されるパラメータは、サンプルモバイル端末の周囲に物体により遮蔽されるか否かを反映するためのことであり、サンプルモバイル端末の周囲に物体により遮蔽される場合、サンプルモバイル端末が収容空間に位置する可能性が高い。加速度センサーにより取得されるパラメータは、サンプルモバイル端末の加速度を反映するためのことであり、サンプルモバイル端末の加速度は常に０である場合、サンプルモバイル端末が収容空間に位置する可能性が高い。光線センサーにより取得されるパラメータは、サンプルモバイル端末周囲の光線強度を反映するためのことであり、サンプルモバイル端末周囲の光線強度が低い場合、サンプルモバイル端末が収容空間に位置する可能性が高い。前記サンプルモバイル端末のシステム時間は、距離センサーより取得されるパラメータと光線センサーにより取得されるパラメータとに時々生じる異常を補助及び校正することができる（例えば、サンプルモバイル端末周囲に物体により遮蔽され、且つ周囲光線の強度が低いが、サンプルモバイル端末が収容空間に位置しない）。サンプルモバイル端末に動作しているプログラムとサンプルモバイル端末のスクリーン表示インターフェースは、ユーザーの現在の行為を反映することができる。例示的に、サンプルモバイル端末にゲームプログラムが動作し、且つスクリーン表示インターフェースは、前記ゲームプログラムのゲームインターフェースである場合、サンプルモバイル端末が収容空間に位置する可能性が低い。また、ｐ個の特徴パラメータがサンプルモバイル端末の他の特徴パラメータを含むことができるが、本発明の実施例はこれを制限しない。
【００４５】
サブステップ３０１２において、分類器生成装置は、予め決定された必要な特徴パラメータのタイプに基づいて動作ログから複数の収容状態サンプルを取得することができる。これらの複数の収容状態サンプルは、異なる時刻の動作ログから取得するものであることができる。収容状態サンプルの数が多くなるほど、生成の分類器の正確度が高くなるが、分類器の生成速度も遅くなる。
【００４６】
本発明の実施例において、複数のサンプルモバイル端末は、タイプ（例えば、携帯電話類、タブレット類と知能腕時計類など）又はモデル同じ複数のサンプルモバイル端末であってもよい。各サンプルモバイル端末は、いずれも収容状態サンプルと非収容状態サンプルを収集するためのものであり、サンプルモバイル端末の数が多くなるほど、状態サンプル集合の生成速度が速くなるため、分類器の生成速度も速くなる。
【００４７】
サブステップ３０１３、分類器生成装置が複数の収容状態サンプルに対してフォーマット検査処理と欠損値補完処理とを行い、ｎ個の収容状態サンプルを取得する。
【００４８】
本ステップは、以下のステップを含む。
１、複数の収容状態サンプルに対してフォーマット検査処理を行うステップ。
フォーマット検査処理は、各収容状態サンプルのフォーマットに行った検査であり、各収容状態サンプルのフォーマットが正確するか否かを検証し、且つフォーマットが正確しない収容状態サンプルを除去することである。ここで、フォーマットは、予め設定された収容状態サンプルを伝送及び記憶するためのフォーマットであってもよい。収容状態サンプルのフォーマットが正確しない原因は、複数の可能性があり、例えば、分類器生成装置及びサンプルモバイル端末のシステムにある幾つかの未知のバグ（英訳：ＢＵＧ）、又はサンプルモバイル端末が分類器生成装置に収容状態サンプルを伝送する際の伝送ルートの問題に由来する収容状態サンプルのフォーマットの誤りがある。
フォーマット検査処理がフォーマットが正確でない収容状態サンプルを除去するため、取得した収容状態サンプルの数ｎは、定値ではなくてもよい。フォーマット検査処理の状況に応じて変化することができる。
２、フォーマット検査された収容状態サンプルに対して欠損値補完を行うステップ。
欠損値補完とは、収容状態サンプルにおける欠損された幾つかのパラメータ又はデータを補完することであり、これらのパラメータとデータは、収容状態サンプルにおける幾つかの特徴パラメータであってもよい。欠損値を補完する際に、欠損された特徴パラメータと同類の特徴パラメータが複数の収容状態サンプルにおける平均値を補完値としてもよいが、予め設定された値を利用して欠損された特徴パラメータを補完してもよい。欠損値補完の手段は、更に従来技術を参照することができるので、ここで詳しく説明しない。収容状態サンプルに欠損値が発見される原因も、複数の可能性がある。例えば、分類器生成装置及びサンプルモバイル端末のシステムに幾つかの未知のＢＵＧや、又はサンプルモバイル端末が分類器生成装置に収容状態サンプルを伝送する際の伝送ルートの問題に由来する収容状態サンプルの欠損値が発見されること、又はサンプルモバイル端末が収容状態サンプルを取得する際に、予想外の状況により中断されることが挙げられる。
【００４９】
ステップ３０２、分類器生成装置が複数のサンプルモバイル端末のｍ個の非収容状態サンプルを取得する。
【００５０】
図３−３に示すように、ステップ３０２は、以下の三つのサブステップを含むことができる。
サブステップ３０２１、分類器生成装置は、サンプルモバイル端末が収容空間に位置しない場合の動作ログを取得する。
動作ログとは、通常にサンプルモバイル端末動作時のいろんな情報と記録を含む。例示的に、サンプルモバイル端末がポケットに位置する場合、ある時間帯の動作ログを取得してもよい。
サブステップ３０２２、分類器生成装置は、動作ログから複数の非収容状態サンプルを取得する。
選択的に、複数の非収容状態サンプルにおける任意の非収容状態サンプルは、ｐ個の特徴パラメータと、任意の非収容状態サンプルのタイプを示すためのラベルとを含み、任意の非収容状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置しないことである。ｐ個の特徴パラメータと、ステップ３０１に取得する収容状態サンプルにおけるｐ個の特徴パラメータとは同じである。
サブステップ３０２３、分類器生成装置が複数の非収容状態サンプルに対してフォーマット検査処理と欠損値補完処理とを行い、ｍ個の非収容状態サンプルを取得する。
【００５１】
本ステップは、前記ステップ３０１におけるサブステップ３０１３を参照してもよいため、ここで詳しく説明しない。
【００５２】
ステップ３０２は、ステップ３０１の前に実行してもよく、又はステップ３０１と同時に実行してもよい。本発明の実施例は、これらを限定しない。
【００５３】
ステップ３０３、分類器生成装置がｎ個の収容状態サンプルとｍ個の非収容状態サンプルを合併して状態サンプル集合とする。
ｎ個の収容状態サンプルは、状態サンプル集合におけるプラスサンプルとし、ｍ個の非収容状態サンプルは、状態サンプル集合におけるマイナスサンプルとする。ここで、プラスサンプルは、あるタイプに属するサンプルを指し、マイナスサンプルは、前記あるタイプに属しないサンプルを指す。本発明の実施例において、前記あるタイプは、収容空間に位置することである。
【００５４】
ステップ３０４、分類器生成装置が分類アルゴリズムを決定する。
前記分類アルゴリズムとは、決定木アルゴリズムと、ロジスティック回帰アルゴリズムと、サポートベクターマシンアルゴリズムとのうちいずれか一つである。分類器生成装置は状態サンプル集合に基づいて分類アルゴリズムを決定することができる。
また、分類器生成装置において更に予め設定される分類アルゴリズムがあってもよい。分類器生成装置は、前記予め設定される分類アルゴリズムを、直接に分類器を生成するための分類アルゴリズムに決定することができる。
【００５５】
ステップ３０５、分類器生成装置は、状態サンプル集合を訓練データとし、分類アルゴリズムに基づいて訓練して分類器を取得する。
分類アルゴリズムと状態サンプル集合を決定した後に、分類器生成装置は、状態サンプル集合を訓練データとし、分類アルゴリズムに基づいて訓練して分類器を取得することができる。本発明の実施例におけるラベル付きの状態サンプル訓練により取得される分類器のプロセスは、機械学習（英訳：Ｍａｃhｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）における教師有り学習（英訳：Ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｌｅａｒｎｉｎｇ）のプロセスである。
分類器生成装置は、分類器を訓練する間に、分類アルゴリズムを介して状態サンプル集合における訓練データに対して複数回の反復計算を行うことにより、分類器の各パラメータを段階的に調整して、分類器の性能を段階的に予め設定された要求に達成することができる。例示的に、分類器の各パラメータを段階的に調整して、分類器の正確度を８０％より大きくすることができる。
また、分類器生成装置は、更に状態サンプル集合における各類の特徴パラメータに対してそれぞれの訓練を行うことができる。前記訓練方法は、従来技術を参照することができ、ここで詳しく説明しない。
【００５６】
ステップ３０６、分類器生成装置が分類器を検出対象のモバイル端末に送信する。
図３−４に示すように、本ステップは、以下の二つのサブステップを含むことができる。
【００５７】
サブステップ３０６１、分類器生成装置が分類器に対してフォーマット変換を行うことにより、分類器をモバイル端末の動作環境に適用させる。
分類器生成装置は、通常には、コンピュータの動作環境であり、コンピュータの動作環境のインフラストラクチャは、通常に、ｓｐａｒｋ（サーバで動作することに適用するクラスター計算環境）フォーマットのインフラストラクチャであり、モバイル端末のインフラストラクチャは、通常に、予測モデルマークアップ言語（英訳：Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｍｏｄｅｌ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ、ｐｍｍｌと略称する）フォーマットのインフラストラクチャである。
ｓｐａｒｋフォーマットのインフラストラクチャに生成された分類器は、ｐｍｍｌフォーマットのインフラストラクチャに応用しにくいため、分類器生成装置がｐｍｍｌの変換手段又はｊｐｍｍｌ（Ｊａｖａに基づくｐｍｍｌ応用プログラムインターフェース）−ｓｐａｒｋｍｌ（Ｓｐａｒｋに基づく機械学習）の変換手段によって、ｓｐａｒｋフォーマットの分類器のバイナリファイルをｐｍｍｌフォーマットの分類器のｐｍｍｌファイルに変換するため、前記分類器をモバイル端末の動作環境に適用させる。
【００５８】
サブステップ３０６２、分類器生成装置が検出対象のモバイル端末にフォーマット変換後の分類器を送信する。
分類器生成装置は、有線又は無線の手段を介して検出対象のモバイル端末にフォーマット変換後の分類器を送信することができる。
【００５９】
ステップ３０１〜ステップ３０６は、選択可能なステップであり、即ち、検出対象のモバイル端末に分類器が存在する場合、ステップ３０７を直接実行することができる。
【００６０】
ステップ３０７、検出対象のモバイル端末が現在時刻の状態サンプルを取得する。
分類器を取得した後に、検出対象のモバイル端末が分類器に基づいて現在時刻の状態サンプルを取得することができる。前記状態サンプルは、ラベル無しの状態サンプルであり、即ち前記状態サンプルの複数の特徴パラメータを含むだけで、且つ前記複数の特徴パラメータのタイプとステップ３０１に取得した任意の収容状態サンプル（又はステップ３０２に取得した任意の非収容状態サンプル）の特徴パラメータのタイプとが同じである。例示的に、ステップ３０１に取得した任意の収容状態サンプルは、「距離センサーにより取得されるパラメータと、加速度センサーにより取得されるパラメータとサンプルモバイル端末のシステム時間」との特徴パラメータを含む場合、検出対象のモバイル端末が取得した現在時刻の状態サンプルは、検出対象のモバイル端末の現在時刻の距離センサーにより取得されるパラメータと、加速度センサーにより取得されるパラメータとシステム時間を含む。
【００６１】
ステップ３０８、検出対象のモバイル端末が状態サンプルを分類器に入力する。
現在時刻の状態サンプルを取得した後に、検出対象のモバイル端末が状態サンプルを分類器に入力することができる。
【００６２】
ステップ３０９、検出対象のモバイル端末は、分類器が現在時刻の状態サンプルに基づいて出力したラベルを取得する。
検出対象のモバイル端末が取得した前記ラベルは、検出対象のモバイル端末現在時刻の状態サンプルのタイプを示すためのものであり、前記タイプは、検出対象のモバイル端末の状態であり、即ち、収容空間に位置する又は収容空間に位置しないことである。
【００６３】
ステップ３１０、出力したラベルにより前記状態サンプルのタイプが収容空間に位置すると示す場合、検出対象のモバイル端末の予め設定された機能をオフにする。
出力したラベルが状態サンプルのタイプは収容空間に位置することを示す場合、検出対象のモバイル端末が収容空間に位置する可能性があることを示す。ここで、消費電力を低減することや誤タッチを避けるように検出対象のモバイル端末の予め設定された機能をオフにすることができる。ここで、予め設定された機能は、スクリーンのライトアップ通知と、ジェスチャースクリーンをライトアップすることと、指紋によるアンロックと、ダブルタップボタンによりカメラをオンにすることとのうち少なくとも一つを含むことができる。又は、検出対象のモバイル端末が出力したラベルの状態サンプルのタイプは収容空間に位置することを示す場合、スリープモードに入り、前記モードにおいて、検出対象のモバイル端末の動作手段は、従来技術におけるスリープモードでのモバイル端末の動作手段を参照することができ、ここで詳しく説明しない。
【００６４】
また、検出対象のモバイル端末は、出力したラベルの状態サンプルのタイプが収容空間に位置しないことを示す場合、検出対象のモバイル端末の予め設定された機能をオンにする。検出対象のモバイル端末が継続的にステップ３０７〜ステップ３１０を介して検出対象のモバイル端末は収容空間に位置するか否かを判断することができる。これにより、ユーザーが収容空間からモバイル端末を取り出した後に、検出対象のモバイル端末がすぐに収容空間に位置しないことを決定することができる（且つ、予め設定された機能をオンにする）。ユーザーがボタン又はジェスチャーを介して検出対象のモバイル端末のスクリーンをライトアップしようとする場合、検出対象のモバイル端末が迅速にスクリーンをライトアップすることができるため、ユーザーがボタン又はジェスチャーを介してモバイル端末のスクリーンをライトアップしようとする場合、更に各要素のパラメータを介して検出対象のモバイル端末は収容空間に位置するか否かを決定する必要がない。
【００６５】
本発明の実施例において、分類器を検出対象のモバイル端末に送信し、検出対象のモバイル端末が分類器を介して収容空間に位置するか否かを判断することにより、分類器が他の外部装置に位置する場合、検出対象のモバイル端末がネットワーク等の原因に由来する収容空間に位置するか否かを判断できない課題を回避することができる。
【００６６】
以上説明したように、本発明の実施例により提供される状態検出方法は、複数のサンプルモバイル端末の状態サンプル集合を取得し、前記状態サンプル集合を訓練データとし、分類アルゴリズムに基づいて訓練して分類器を取得し、且つ、前記分類器を検出対象のモバイル端末に送信することにより、検出対象のモバイル端末は、複数の因子を総合的に考慮する分類器に基づいてそれが予め設定された収容空間に位置するか否かを決定することができる。個別な特徴に基づいてモバイル端末がポケットに位置するか否かを判断する方法の従来技術において、幾つかの特別の状況である場合に正確度が低い課題を解決し、状態検出方法の正確度が高い効果を達成した。
【００６７】
後述は、本発明の装置実施例であり、本発明の方法実施例を実行することに用いられる。本発明の装置実施例において説明しない部分について、本発明の方法実施例を参照する。
【００６８】
図４は、本発明の実施例により提供される状態検出装置のブロック図である。前記状態検出装置が図１に示す実施環境における分類器生成装置に応用することができ、前記状態検出装置４００は、以下のようなモジュールを含む。
サンプル集合取得モジュール４１０は、複数のサンプルモバイル端末の状態サンプル集合を取得するためのものであり、前記状態サンプル集合とは、前記複数のサンプルモバイル端末が予め設定された収容空間に位置する場合に収集したｎ個の収容状態サンプルと、前記複数のサンプルモバイル端末が前記予め設定された収容空間に位置しない場合に収集したｍ個の非収容状態サンプルとを含み、前記ｎとｍとは、いずれも０より大きい整数である。
アルゴリズム決定モジュール４２０は、分類アルゴリズムを決定するためのものである。
分類器訓練モジュール４３０は、前記状態サンプル集合を訓練データとし、前記分類アルゴリズムに基づいて訓練して分類器を取得するためのものである。
送信モジュール４４０は、検出対象のモバイル端末に前記分類器を送信するためのものであり、前記検出対象のモバイル端末は、前記検出対象のモバイル端末の状態サンプルを介して前記分類器に基づいて、前記検出対象のモバイル端末が前記予め設定された収容空間に位置するか否かを判断するように構成される。
【００６９】
以上説明したように、本発明の実施例により提供される状態検出装置は、複数のサンプルモバイル端末の状態サンプル集合を取得し、前記状態サンプル集合を訓練データとし、分類アルゴリズムに基づいて訓練して分類器を取得し、前記分類器を検出対象のモバイル端末に送信することにより、検出対象のモバイル端末は、複数の因子を総合的に考慮する分類器に基づいてそれが予め設定された収容空間に位置するか否かを決定することができる。個別な特徴に基づいてモバイル端末がポケットに位置するか否かを判断する方法の従来技術において、幾つかの特別の状況である場合に正確度が低い課題を解決し、状態検出方法の正確度が高い効果を達成した。
【００７０】
選択的に、サンプル集合取得モジュール４１０は、
複数のサンプルモバイル端末が収容空間に位置する場合に収集した複数の収容状態サンプルを取得し、
複数のサンプルモバイル端末が収容空間に位置しない場合に収集した複数の非収容状態サンプルを取得し、
複数の収容状態サンプルと前記複数の非収容状態サンプルにフォーマット検査処理と欠損値補完処理とを行って前記状態サンプル集合を取得するように構成される。
【００７１】
選択的に、送信モジュール４４０は、
分類器に対してフォーマット変換を行うことにより、前記分類器をモバイル端末の動作環境に適用させ、
検出対象のモバイル端末にフォーマット変換後の前記分類器を送信するように構成される。
【００７２】
選択的に、分類アルゴリズムとは、決定木アルゴリズムと、ロジスティック回帰アルゴリズムと、サポートベクターマシンアルゴリズムとのうちいずれか一つである。
【００７３】
選択的に、ｎ個の収容状態サンプルにおける任意の収容状態サンプルは、ｐ個の特徴パラメータと前記任意の収容状態サンプルのタイプを示すためのラベルとを含み、前記任意の収容状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置することであり、前記ｐとは、０より大きい整数である。
【００７４】
選択的に、ｍ個の非収容状態サンプルにおける任意の非収容状態サンプルは、ｐ個の特徴パラメータと前記任意の非収容状態サンプルのタイプを示すためのラベルとを含む、前記任意の非収容状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置しないことである。
【００７５】
選択的に、ｐ個の特徴パラメータは、距離センサーにより取得されるパラメータと、加速度センサーにより取得されるパラメータと、前記サンプルモバイル端末のシステム時間と、光線センサーにより取得されるパラメータと、前記サンプルモバイル端末に動作しているプログラムと、前記サンプルモバイル端末のスクリーン表示インターフェースとのうち少なくとも三つを含む。
【００７６】
選択的に、予め設定された収容空間は、ユーザーが持っているポケット、又はバックパック、又はショルダーバッグである。
【００７７】
以上説明したように、本発明の実施例により提供される状態検出装置は、複数のサンプルモバイル端末の状態サンプル集合を取得し、前記状態サンプル集合を訓練データとし、分類アルゴリズムに基づいて訓練して分類器を取得し、前記分類器を検出対象のモバイル端末に送信することにより、検出対象のモバイル端末は、複数の因子を総合的に考慮する分類器に基づいてそれが予め設定された収容空間に位置するか否かを決定することができる。個別な特徴に基づいてモバイル端末がポケットに位置するか否かを判断する方法の従来技術において、幾つかの特別の状況である場合に正確度が低い課題を解決し、状態検出方法の正確度が高い効果を達成した。
【００７８】
図５−１は、本発明の実施例により提供される状態検出装置のブロック図である。前記状態検出装置は、図１に示す実施環境における検出対象のモバイル端末に応用することができ、前記状態検出装置５００は、以下のようなモジュールを含む。
【００７９】
受信モジュール５１０は、分類器生成装置により送信された分類器を受信するためのものであり、分類器は、前記分類器生成装置が状態サンプル集合を訓練データとし、分類アルゴリズムに基づいて訓練して取得されたもので、検出対象のモバイル端末が収容空間に位置するか否かを決定するための分類器であり、状態サンプル集合に、サンプルモバイル端末が収容空間に位置する場合に収集したｎ個の収容状態サンプルと、サンプルモバイル端末が収容空間に位置しない場合に収集したｍ個の非収容状態サンプルとを含み、ｎとｍとは、いずれも０より大きい整数であり、
サンプル取得モジュール５２０は、検出対象のモバイル端末の現在時刻の状態サンプルを取得するためのものであり、
入力モジュール５３０は、状態サンプルを前記分類器に入力するためのものであり、
ラベル取得モジュール５４０は、分類器が現在時刻の状態サンプルに基づいて出力したラベルを取得するためのものであり、ラベルは、前記状態サンプルのタイプを示すためのものであり、状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置するか、又は収容空間に位置しないことである。
【００８０】
選択的に、図５−２に示すように、本発明の実施例に示すもう一つの状態検出装置のブロック図である。前記状態検出装置５００は、更に以下のようなモジュールを含む。
【００８１】
機能オフモジュール５５０は、出力したラベルは状態サンプルのタイプが収容空間に位置することを示す場合、検出対象のモバイル端末の予め設定された機能をオフにするためのものであり、
スリープモジュール５６０は、出力したラベルは状態サンプルのタイプが収容空間に位置することを示す場合、検出対象のモバイル端末をスリープ状態に入るように制御するためのであり、
選択的に、予め設定された機能は、スクリーンのライトアップ通知と、ジェスチャーによるスクリーンのライトアップと、指紋によるアンロックと、ボタンのダブルタップによるカメラのオン機能とのうち少なくとも一つを含む。
【００８２】
以上説明したように、本発明の実施例により提供される状態検出方法は、テスト対象のモバイル端末の現在時刻の状態サンプルを分類アルゴリズムと状態サンプル集合に基づいて生成された分類器に入力し、複数の因子を総合的に考慮する分類器によって、現在時刻のテスト対象のモバイル端末がポケットに位置するか否かを決定する。個別な特徴に基づいてモバイル端末がポケットに位置するか否かを判断する方法の従来技術において、幾つかの特別の状況である場合、正確度が低い課題を解決し、状態検出方法の正確度が高い効果を達成した。
【００８３】
図６は一例示的な実施例に示す状態検出に用いられる装置６００のブロック図である。例えば、装置６００は、コンピュータに適用されてもよい。図６を参照しながら、装置６００は、プロセッサー部６２２を含み、更に一つまたは複数のプロセッサー及びメモリ６３２に代表され、プロセッサー部６２２により実行される命令を記憶するためのメモリ資源を含む。該命令は、例えば、アプリケーションである。メモリ６３２に記憶したアプリケーションは、一つ以上の各指令に対応するモジュールを含むことができ、また、プロセッサー部６２２は、前記状態検出方法を実行させるように構成される。
【００８４】
装置６００は、更に装置６００の電源管理を実行させるように構成される電源部６２６と、装置６００をネットワークに接続させるように構成される有線または無線ネットワークインターフェース６５０と、入力／出力インターフェース６５８とを含む。装置６００がメモリ６３２に記憶した操作システムを操作することができる。例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ  ＳｅｒｖｅｒTM、Ｍａｃ  ＯＳTM、ＵｎｉｘTM、ＬｉｎｕｘTM、ＦｒｅｅＢＳＤTMまたは類似なシステムである。
【００８５】
図７は一例示的な実施例に示す状態検出装置７００のブロック図である。前記状態検出装置７００は、モバイル端末に適用されてもよい。図７を参照しながら、前記装置７００は、プロセッサー部７０２、メモリ７０４、電源部７０７、マルチメディア部７０８、オーディオ部７１０、入力／出力インターフェース７１２、センサー部７１４、及び通信部７１６からなる群から選ばれる少なくとも１つを有してもよい。
【００８６】
プロセッサー部７０２は、一般的には、装置７００の全体の操作、例えば、表示、電話呼び出し、データ通信、カメラ操作及び記録操作に関連する操作を制御する。プロセッサー部７０２は、上述のした方法におけるステップの一部又は全部を実現できるように、命令を実行する少なくとも１つのプロセッサー７２０を有してもよい。また、プロセッサー部７０２は、他の部とのインタラクションの便宜を図るように、少なくとも１つのモジュールを有してもよい。例えば、プロセッサー部７０２は、マルチメディア部７０８とプロセッサー部７０２とのインタラクションの便宜を図るように、マルチメディアモジュールを有してもよい。
【００８７】
メモリ７０４は、装置７００での操作をサポートするように、各種のデータを記憶するように配置される。これらのデータは、例えば、装置７００で任意のアプリケーション又は方法を操作するための命令、連絡先データ、電話帳データ、メッセージ、画像、ビデオなどを含む。メモリ７０４は、任意の種類の揮発性又は不揮発性メモリ、例えば、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気メモリ、フラッシュメモリ、磁気ディスク、或いは光ディスクにより、或いはそれらの組み合わせにより実現することができる。
【００８８】
電源部７０６は、装置７００の各種要素に電力を供給するためのものであり、電源部７０６は、電源管理システムと、１つ又は複数の電源、及び装置７００のために電力を生成、管理及び分配することに関連する他の要素を有してもよい。
【００８９】
マルチメディア部７０８は、装置７００とユーザーとの間に出力インターフェースを提供するスクリーンを有してもよい。スクリーンは、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）やタッチパネル（ＴＰ）を有してもよい。スクリーンは、タッチパネルを有する場合、ユーザーからの入力信号を受信するように、タッチスクリーンになることができる。また、タッチパネルは、タッチや、スライドや、タッチパネル上の手振りを感知するように、少なくとも１つのタッチセンサーを有する。タッチセンサーは、タッチやスライド動作の境界を感知できるだけではなく、タッチやスライド操作と関連する持続時間や圧力も感知できる。一実施例では、マルチメディア部７０８は、フロントカメラ及び／又はバックカメラを有してもよい。装置７００が、例えば、撮影モードやビデオモードのような操作モードにある時、フロントカメラ及び／又はバックカメラが外部のマルチメディアデータを受信できる。フロントカメラ及びバックカメラのそれぞれは、固定の光学レンズ系であってもよいし、フォーカス機能及び光学ズーム機能を有するものであってもよい。
【００９０】
オーディオ部７１０は、オーディオ信号を出力及び／又は入力するように構成される。例えば、オーディオ部７１０は、マイクロフォン（ＭＩＣ）を有してもよい。装置７００が、例えば、呼び出しモード、記録モード、又は音声認識モードのような操作モードにあるとき、マイクロフォンは、外部のオーディオ信号を受信するように構成される。受信したオーディオ信号は、メモリ７０４にさらに記憶されてもよいし、通信部７１６を介して送信されてもよい。一実施例では、オーディオ部７１０は、オーディオ信号を出力するためのスピーカをさらに有してもよい。
【００９１】
Ｉ／Ｏインターフェース７１２は、プロセッサー部７０２と外部のインターフェースモジュールとの間にインターフェースを提供するためのものである。上記外部のインターフェースモジュールは、キーボードや、クリックホイールや、ボタンなどであってもよい。これらのボタンは、ホームボタンや、音量ボタンや、スタートボタンや、ロックボタンであってもよいが、それらに限らない。
【００９２】
センサー部７１４は、装置７００のために各方面の状態を評価する少なくとも１つのセンサーを有してもよい。例えば、センサー部７１４は、装置７００のオン／オフ状態や、要素の相対的な位置を検出することができる。例えば、前記要素は、装置７００のディスプレイ及びキーパッドである。センサー部７１４は、装置７００又は装置７００の１つの部の位置の変化、ユーザーによる装置７００への接触の有無、装置７００の方向又は加速／減速、装置７００の温度変化などを検出することができる。センサー部７１４は、何れの物理的な接触もない場合に付近の物体を検出するように配置される近接センサーを有してもよい。センサー部７１４は、イメージングアプリケーションに用いるための光センサー、例えば、ＣＭＯＳ又はＣＣＤ画像センサーを有してもよい。一実施例では、当該センサー部７１４は、加速度センサー、ジャイロスコープセンサー、磁気センサー、圧力センサー又は温度センサーをさらに有してもよい。
【００９３】
通信部７１６は、装置７００と他のデバイスの間との無線又は有線通信の便宜を図るように配置される。装置７００は、例えば、ＷｉＦｉ、２Ｇ又は３Ｇ、又はそれらの組み合わせの通信標準に基づく無線ネットワークにアクセスできる。１つの例示的な実施例では、通信部７１６は、ブロードキャストチャンネルを介して外部のブロードキャスト管理システムからのブロードキャスト信号又はブロードキャストに関する情報を受信する。１つの例示的な実施例では、前記通信部７１６は、近距離通信を促進するために近距離無線通信（ＮＦＣ）モジュールをさらに有してもよい。例えば、ＮＦＣモジュールは、無線周波数認識（ＲＦＩＤ：Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）技術、赤外線データ協会（ＩｒＤＡ：Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）技術、超広帯域無線（ＵＷＢ：Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅ Ｂａｎｄ）技術、ブルートゥース（ＢＴ：Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）技術及び他の技術によって実現されてもよい。
【００９４】
例示的な実施例では、当該装置７００は、上述のした方法を実行するために、１つ又は複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、デジタル信号プロセッサー（ＤＳＰ：Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤ：Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｄｅｖｉｃｅ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ：Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、書替え可能ゲートアレイ（ＦＰＧＡ：Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサー、又は他の電子機器によって実現されてもよい。
【００９５】
例示的な実施例では、命令を有する非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体、例えば、命令を有するメモリ７０４をさらに提供する。この命令は、装置７００のプロセッサー７２０により実行されて上述のした方法を実現する。例えば、前記非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスク及び光データ記憶デバイスなどであってもよい。
【００９６】
非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であり、状態検出装置により前記記憶媒体に記憶した命令を実行させる場合、状態検出装置が状態検出方法を実行させる。前記方法は、
複数のサンプルモバイル端末の状態サンプル集合を取得するステップと、前記状態サンプル集合とは、前記複数のサンプルモバイル端末が予め設定された収容空間に位置する場合に収集したｎ個の収容状態サンプルと、前記複数のサンプルモバイル端末が前記予め設定された収容空間に位置しない場合に収集したｍ個の非収容状態サンプルとを含み、前記ｎとｍとはいずれも０より大きい整数であり、
分類アルゴリズムを決定するステップと、
状態サンプル集合を訓練データとし、分類アルゴリズムに基づいて訓練して分類器を取得するステップと、
検出対象のモバイル端末に分類器を送信するステップとを含み、検出対象のモバイル端末は、検出対象のモバイル端末の状態サンプルを介して分類器に基づいて、検出対象のモバイル端末が予め設定された収容空間に位置するか否かを判断する。
【００９７】
選択的に、サンプルモバイル端末の状態サンプル集合を取得するステップは、
複数のサンプルモバイル端末が収容空間に位置する場合に収集した複数の収容状態サンプルを取得するステップと、
複数のサンプルモバイル端末が収容空間に位置しない場合に収集した複数の非収容状態サンプルを取得するステップと、
複数の収容状態サンプルと複数の非収容状態サンプルにフォーマット検査処理と欠損値補完処理とを行って状態サンプル集合を取得するステップとを含む。
【００９８】
選択的に、検出対象のモバイル端末に分類器を送信するステップは、
分類器に対してフォーマット変換を行うことにより、分類器をモバイル端末の動作環境に適用させるステップと、
検出対象のモバイル端末にフォーマット変換後の分類器を送信するステップとを含む。
【００９９】
選択的に、分類アルゴリズムとは、決定木アルゴリズムと、ロジスティック回帰アルゴリズムと、サポートベクターマシンアルゴリズムとのうちいずれか一つである。
【０１００】
選択的に、ｎ個の収容状態サンプルにおける任意の収容状態サンプルは、ｐ個の特徴パラメータと、任意の収容状態サンプルのタイプを示すためのラベルとを含み、任意の収容状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置することであり、ｐとは、０より大きい整数である。
【０１０１】
選択的に、ｍ個の非収容状態サンプルにおける任意の非収容状態サンプルは、ｐ個の特徴パラメータと、任意の非収容状態サンプルのタイプを示すためのラベルとを含む、任意の非収容状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置しないことである。
【０１０２】
選択的に、ｐ個の特徴パラメータは、距離センサーにより取得されるパラメータと、加速度センサーにより取得されるパラメータと、サンプルモバイル端末のシステム時間と、光線センサーにより取得されるパラメータと、サンプルモバイル端末に動作しているプログラム及びサンプルモバイル端末のスクリーン表示インターフェースのうち少なくとも三つを含む。
【０１０３】
選択的に、予め設定された収容空間は、ユーザーが持っているポケット、又はバックパック、又はショルダーバッグである。
【０１０４】
非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であり、状態検出装置により前記記憶媒体に記憶した命令を実行させる場合、状態検出装置が状態検出方法を実行させる。前記方法は、
分類器生成装置により送信された分類器を受信するステップと、前記分類器とは、前記分類器生成装置が状態サンプル集合を訓練データとし、分類アルゴリズムに基づいて訓練して取得されたもので、検出対象のモバイル端末が収容空間に位置するか否かを決定するための分類器であり、前記状態サンプル集合に、サンプルモバイル端末が収容空間に位置する場合に収集したｎ個の収容状態サンプルと、前記サンプルモバイル端末が収容空間に位置しない場合に収集したｍ個の非収容状態サンプルとを含み、前記ｎとｍとは、いずれも０より大きい整数であり、
前記検出対象のモバイル端末の現在時刻の状態サンプルを取得するステップと、
前記状態サンプルを前記分類器に入力するステップと、
前記分類器が前記現在時刻の状態サンプルに基づいて出力したラベルを取得するステップとを含み、前記ラベルとは前記状態サンプルのタイプを示すためのものであり、前記状態サンプルのタイプとは、収容空間に位置するか、又は収容空間に位置しないことである。
【０１０５】
選択的に、前記方法は、
前記出力したラベルにより前記状態サンプルのタイプが収容空間に位置すると示す場合、前記検出対象のモバイル端末の予め設定された機能をオフにするステップと、又は、
前記出力したラベルにより前記状態サンプルのタイプが収容空間に位置すると示す場合、前記検出対象のモバイル端末をスリープ状態に入るように制御するステップとを更に含む。
【０１０６】
選択的に、前記予め設定された機能は、スクリーンのライトアップ通知と、ジェスチャーによるスクリーンのライトアップと、指紋によるアンロックと、ボタンのダブルタップによるカメラのオン機能とのうち少なくとも一つを含む。
【０１０７】
本発明における用語「ＡとＢのうち少なくとも一つ」は、相関対象の関連関係を説明するための用語であり、３つの関係を示すことである。例えば、「ＡとＢのうち少なくとも一つ」は、Ａのみ存在することや、ＡとＢが存在することや、Ｂのみ存在することを示す。同じように、「Ａ、ＢとＣのうち少なくとも一つ」は、７つの関係を示すことができる。例えば、「Ａ、ＢとＣのうち少なくとも一つ」は、Ａのみ存在することや、Ｂのみ存在することや、Ｃのみ存在することや、ＡとＢが存在することや、ＡとＣが存在することや、ＣとＢが存在することや、Ａ、ＢとＣが存在することを示す。同じように、「Ａ、Ｂ、ＣとＤのうち少なくとも一つ」は、１５つの関係を示すことができる。例えば、「Ａ、Ｂ、ＣとＤのうち少なくとも一つ」は、Ａのみ存在することや、Ｂのみ存在することや、Ｃのみ存在することや、Ｄのみ存在することや、ＡとＢが存在することや、ＡとＣが存在することや、ＡとＤが存在することや、ＣとＢが存在することや、ＤとＢが存在することや、ＣとＤが存在することや、Ａ、ＢとＣが存在することや、Ａ、ＢとＤが存在することや、Ａ、ＣとＤが存在することや、Ｂ、ＣとＤが存在することや、Ａ、Ｂ、ＣとＤが存在することを示す。
【０１０８】
本発明の幾つかの実施例において、開示された装置及び方法は他の手段でも実現することができると理解されるべきである。例えば、以上に説明する装置の実施例は、概略的なことである。例えば、前記モジュールの分画は、ロジック機能の分画に過ぎない。実用上に他の分画方式を有することもできる。例えば、複数のモジュールまたは要素をもう一つのシステムに組合せ・集合し、または幾つかの特徴を無視し、または実行しなくてもよい。また、開示・説明された相互の間での結合または直接に結合または通信接続は、幾つかのインターフェースを介して実現することができる。装置またはモジュールの間での間接に結合または通信接続は、電気的、機械的または他の方式で実現することができる。
【０１０９】
分離部材として説明するモジュールは、物理上に分離するものであってもよいが、物理上に分離しないものであってもよい。モジュールとして示す要素は、物理モジュールでもよいが、物理モジュールではなくてもよい。即ち、ある場所に位置してもよいが、複数のネットワークモジュールに分布してもよい。実際の要求に応じてこれらの部分または全文のモジュールを選択して本発明の技術案の目的を実現することができる。
【０１１０】
当業者にとって、前記実施例における全部または一部のステップは、ハードウェアを介して完成することができるが、プログラムを介して相応のハードウェアを指令することにより完成することができる。前記プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶することができる。前記記憶媒体は、ＲＯＭ、磁気ディスクまたは光ディスクであってもよい。
【０１１１】
以上には、本発明の実施例における好ましい実施例が開示されているに過ぎない。本発明の実施例を限定することなく、本発明の実施例の趣旨及び原則を逸脱しない範囲で、様々な修正、同等変換や改善を行うことは、いずれも本発明の実施例の保護範囲に属する。
【図１】
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【図２−１】
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【図２−２】
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【図３−１】
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【図３−２】
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【図３−３】
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【図３−４】
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【図４】
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【図５−１】
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【図５−２】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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