信息处理方法、装置和存储介质.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910906363.4 (22)申请日 2019.09.24 (71)申请人 卓尔智联 （武汉） 研究院有限公司 地址 432200 湖北省武汉市黄陂区盘龙城 经济开发区汉口北大道88号汉口北国 际交易中心D1区7层 (72)发明人 郑雷 (74)专利代理机构 北京派特恩知识产权代理有 限公司 11270 代理人 刘欣张颖玲 (51)Int.Cl. G06F 3/038(2013.01) G06F 3/041(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)。

2、发明名称 一种信息处理方法、 装置和存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种信息处理方法， 包括： 获 取目标数据； 运用预设的处理模型处理所述目标 数据， 确定对应的控制参数， 根据所述控制参数 运行触摸板或鼠标。 本发明还公开了一种信息处 理装置和存储介质。 权利要求书2页 说明书14页 附图2页 CN 110806812 A 2020.02.18 CN 110806812 A 1.一种信息处理方法， 其特征在于， 所述方法包括： 获取目标数据； 运用预设的处理模型处理所述目标数据， 确定对应的控制参数， 根据所述控制参数运 行触摸板或鼠标。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 。

3、所述方法还包括： 生成所述处理模型； 所述 生成处理模型， 包括： 获取预设数量的样本第一数据， 确定每个样本第一数据对应的训练标签； 根据所述样本第一数据以及每个样本第一数据对应的训练标签进行基于预设神经网 络的学习训练， 获得所述处理模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述获取预设数量的样本第一数据， 包括： 获取预设时间段内的样本第二数据； 根据预设的单位时间， 从所述预设时间段内的样本第二数据中提取单位时间内的样本 第二数据， 作为所述样本第一数据。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述样本第二数据， 包括以下至少一个： 第 一目标的行动轨迹、 第一目标。

4、针对的操作对象、 第一目标所在环境的温度、 第一目标所在环 境的季节、 操作时间点； 所述获取预设时间段内的样本第二数据， 包括以下至少一个： 预设时间段内， 采集所述第一目标的行动轨迹； 确定所述第一目标针对的样本操作对象； 确定采集所述第一目标的行动轨迹时对应的操作时间点、 第一目标所在环境的温度 和/或第一目标所在环境的季节。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述样本第一数据， 包括以下至少一个： 单 位时间内的样本第一目标移动距离、 单位时间内的样本第一目标移动方向、 单位时间内的 样本操作对象、 单位时间内的样本环境温度、 单位时间内的样本季节、 单位时间内的样本时 间。

5、点； 所述根据预设的单位时间， 从预设时间段内的样本第二数据中提取单位时间内的样本 第二数据， 作为样本第一数据， 包括： 按单位时间对所述预设时间段进行分割， 从所述第一目标的行动轨迹中提取所述预设 时间段中各单位时间内的移动距离和移动方向， 分别作为所述单位时间内的样本第一移动 距离和单位时间内的样本第一移动方向； 根据所述操作时间点、 所述第一目标针对的样本操作对象、 第一目标所在环境的温度 和/或第一目标所在环境的季节， 确定单位时间内的样本时间点、 单位时间内的样本操作对 象、 单位时间内的样本环境温度和/或单位时间内的样本季节。 6.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述训。

6、练标签， 包括： 样本第二目标移动距 离和样本第二目标移动方向； 所述方法还包括： 确定每个样本第一数据对应的训练标签； 所述确定每个样本第一数据对应的训练标签， 包括： 预设时间段内， 采集所述第二目标的行动轨迹； 按单位时间对所述预设时间段进行分割， 提取所述预设时间段中各单位时间内第二目 权利要求书 1/2 页 2 CN 110806812 A 2 标的移动距离和移动方向， 分别作为所述样本第二目标移动距离和样本第二目标移动方 向。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述目标数据， 包括以下至少一个： 操作信 号、 环境数据； 所述操作信号， 包括： 单位时间内第三目标移动距。

7、离和/或第三目标移动方 向； 所述环境数据， 表征所述触摸板所处环境情况； 所述获取单位时间内第三目标移动距离和/或第三目标移动方向， 包括： 确定第三目标接触所述触摸板后， 获取所述第三目标在所述触摸板上的行动轨迹； 根 据所述第三目标在所述触摸板上的行动轨迹， 提取从接触起始时间点开始单位时间内第三 目标移动距离和/或第三目标移动方向； 或者， 确定所述鼠标的行动轨迹， 根据所述鼠标的行动轨迹提取所述鼠标从移动起始时间点 开始单位时间内的移动距离和/或移动方向， 分别作为所述第三目标移动距离和/或第三目 标移动方向。 8.一种信息处理装置， 其特征在于， 所述装置包括： 第一处理模块、 第。

8、二处理模块和第 三处理模块； 其中， 所述第一处理模块， 用于获取目标数据； 所述第二处理模块， 用于运用预设的处理模型处理所述目标数据， 确定对应的控制参 数， 根据所述控制参数运行触摸板或鼠标。 9.一种信息处理装置， 其特征在于， 所述装置包括： 处理器和用于存储能够在处理器上 运行的计算机程序的存储器； 其中， 所述处理器用于运行所述计算机程序时， 执行权利要求1至7任一项所述方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。 权利要求书 2/2 页 3 CN 110806812 A。

9、 3 一种信息处理方法、 装置和存储介质 技术领域 0001 本发明涉及神经网络技术， 尤其涉及一种信息处理方法、 装置和计算机可读存储 介质。 背景技术 0002 电脑一般连接有鼠标以帮助用户实现对电脑的操作， 而可携带笔记本除了可以采 用鼠标外， 进一步提供了触摸板以帮助用户实现对电脑的操作。 0003 通常来讲， 游戏和工作所需的触摸板或鼠标的移速是不一样的， 而不同游戏类型 所需的移速也不同， 不同应用软件在不同的环境中使用所需要的移速也不尽相同， 比如冷 的时候希望移速更快， 因为用户不愿意动太多的手指。 用户不可能为每一个环境配置特定 的鼠标或触摸板的移速， 这不仅麻烦， 且仅通过。

10、参数调整也难以能配置到符合自身心满的 移速。 发明内容 0004 有鉴于此， 本发明的主要目的在于提供一种信息处理方法、 装置和计算机可读存 储介质。 0005 为达到上述目的， 本发明的技术方案是这样实现的： 0006 本发明实施例提供了一种信息处理方法， 所述方法包括： 0007 获取目标数据； 0008 运用预设的处理模型处理所述目标数据， 确定对应的控制参数， 根据所述控制参 数运行触摸板或鼠标。 0009 上述方案中， 所述方法还包括： 生成所述处理模型； 所述生成处理模型， 包括： 0010 获取预设数量的样本第一数据， 确定每个样本第一数据对应的训练标签； 0011 根据所述样本。

11、第一数据以及每个样本第一数据对应的训练标签进行基于预设神 经网络的学习训练， 获得所述处理模型。 0012 上述方案中， 所述获取预设数量的样本第一数据， 包括： 0013 获取预设时间段内的样本第二数据； 0014 根据预设的单位时间， 从所述预设时间段内的样本第二数据中提取单位时间内的 样本第二数据， 作为所述样本第一数据。 0015 上述方案中， 所述样本第二数据， 包括以下至少一个： 第一目标的行动轨迹、 第一 目标针对的操作对象、 第一目标所在环境的温度、 第一目标所在环境的季节、 操作时间点； 0016 所述获取预设时间段内的样本第二数据， 包括以下至少一个： 0017 预设时间段。

12、内， 采集所述第一目标的行动轨迹； 0018 确定所述第一目标针对的样本操作对象； 0019 确定采集所述第一目标的行动轨迹时对应的操作时间点、 第一目标所在环境的温 度和/或第一目标所在环境的季节。 说明书 1/14 页 4 CN 110806812 A 4 0020 上述方案中， 所述样本第一数据， 包括以下至少一个： 单位时间内的样本第一目标 移动距离、 单位时间内的样本第一目标移动方向、 单位时间内的样本操作对象、 单位时间内 的样本环境温度、 单位时间内的样本季节、 单位时间内的样本时间点； 0021 所述根据预设的单位时间， 从预设时间段内的样本第二数据中提取单位时间内的 样本第二。

13、数据， 作为样本第一数据， 包括： 0022 按单位时间对所述预设时间段进行分割， 从所述第一目标的行动轨迹中提取所述 预设时间段中各单位时间内的移动距离和移动方向， 分别作为所述单位时间内的样本第一 移动距离和单位时间内的样本第一移动方向； 0023 根据所述操作时间点、 所述第一目标针对的样本操作对象、 第一目标所在环境的 温度和/或第一目标所在环境的季节， 确定单位时间内的样本时间点、 单位时间内的样本操 作对象、 单位时间内的样本环境温度和/或单位时间内的样本季节。 0024 上述方案中， 所述训练标签， 包括： 样本第二目标移动距离和样本第二目标移动方 向； 0025 所述方法还包括。

14、： 确定每个样本第一数据对应的训练标签； 0026 所述确定每个样本第一数据对应的训练标签， 包括： 0027 预设时间段内， 采集所述第二目标的行动轨迹； 0028 按单位时间对所述预设时间段进行分割， 提取所述预设时间段中各单位时间内第 二目标的移动距离和移动方向， 分别作为所述样本第二目标移动距离和样本第二目标移动 方向。 0029 上述方案中， 所述目标数据， 包括以下至少一个： 操作信号、 环境数据； 所述操作信 号， 包括： 单位时间内第三目标移动距离和/或第三目标移动方向； 所述环境数据， 表征所述 触摸板所处环境情况； 0030 所述获取单位时间内第三目标移动距离和/或第三目标。

15、移动方向， 包括： 0031 确定第三目标接触所述触摸板后， 获取所述第三目标在所述触摸板上的行动轨 迹； 根据所述第三目标在所述触摸板上的行动轨迹， 提取从接触起始时间点开始单位时间 内第三目标移动距离和/或第三目标移动方向； 或者， 0032 确定所述鼠标的行动轨迹， 根据所述鼠标的行动轨迹提取所述鼠标从移动起始时 间点开始单位时间内的移动距离和/或移动方向， 分别作为所述第三目标移动距离和/或第 三目标移动方向。 0033 本发明实施例提供了一种信息处理装置， 所述装置包括： 第一处理模块、 第二处理 模块和第三处理模块； 其中， 0034 所述第一处理模块， 用于获取目标数据； 003。

16、5 所述第二处理模块， 用于运用预设的处理模型处理所述目标数据， 确定对应的控 制参数， 根据所述控制参数运行触摸板或鼠标。 0036 本发明实施例提供了一种信息处理装置， 所述装置包括： 处理器和用于存储能够 在处理器上运行的计算机程序的存储器； 其中， 0037 所述处理器用于运行所述计算机程序时， 执行以上任一项所述信息处理方法的步 骤。 0038 本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 所述 说明书 2/14 页 5 CN 110806812 A 5 计算机程序被处理器执行时实现以上任一项所述信息处理方法的步骤。 0039 本发明实施例所提供的信息处理方法。

17、、 装置和计算机可读存储介质， 获取目标数 据； 运用预设的处理模型处理所述目标数据， 确定对应的控制参数， 根据所述控制参数运行 触摸板或鼠标。 本发明实施例中， 根据由处理模型确定的控制参数运行触摸板或鼠标， 使得 触摸板或鼠标的操控更灵活、 移速更符合用户心意。 附图说明 0040 图1为本发明实施例提供的一种信息处理方法的流程示意图； 0041 图2为本发明实施例提供的另一种信息处理方法的流程示意图； 0042 图3为本发明实施例提供的一种信息处理装置的结构示意图； 0043 图4为本发明实施例提供的另一种信息处理装置的结构示意图。 具体实施方式 0044 在本发明的各种实施例中， 获。

18、取目标数据； 运用预设的处理模型处理所述目标数 据， 确定对应的控制参数， 根据所述控制参数运行触摸板或鼠标。 0045 下面结合实施例对本发明再作进一步详细的说明。 0046 图1为本发明实施例提供的一种信息处理方法的流程示意图； 所述方法可以应用 于设有触摸板的电子设备， 如可携带笔记本、 连接有外接触摸板的电脑等设备； 如图1所示， 所述方法包括： 0047 步骤101、 获取目标数据。 0048 本实施例中， 所述目标数据， 包括以下至少一个： 操作信号、 环境数据。 0049 其中， 所述操作信号， 包括： 单位时间内第三目标移动距离和/或第三目标移动方 向； 所述环境数据， 表征所。

19、述电子设备所处环境情况， 具体可以包括以下至少一个信息： 操 作对象、 环境温度、 季节、 时间点。 0050 这里， 用户可以操作触摸板或者鼠标， 所述操作信号可以是触摸板的信号或者鼠 标的信号。 0051 针对触摸板、 鼠标分别采用不同的方法以获取所述单位时间内第三目标移动距离 和/或第三目标移动方向。 0052 具体地， 针对触摸板来说， 所述方法可以包括： 0053 确定第三目标接触所述触摸板后， 获取所述第三目标在所述触摸板上的行动轨 迹； 根据所述第三目标在所述触摸板上的行动轨迹， 提取从接触起始时间点开始单位时间 内第三目标移动距离和/或第三目标移动方向。 0054 具体来说， 。

20、针对触摸板来说， 所述第三目标为通过在所述触摸板上进行滑动、 点击 等操作以控制电子设备的物体。 具体来说， 第三目标可以为用户的手指、 操作笔等； 以手指 为例， 用户通过手指在所述触摸板上进行滑动， 此时， 所述第三目标移动距离和所述第三目 标移动方向， 分别为电子设备采集的用户的手指在所述触摸板滑动时的移动距离和移动方 向。 0055 针对鼠标来说， 所述方法可以包括： 确定所述鼠标的行动轨迹， 根据所述鼠标的行 动轨迹， 提取所述鼠标从移动起始时间点开始单位时间内的移动距离和/或移动方向， 分别 说明书 3/14 页 6 CN 110806812 A 6 作为所述第三目标移动距离和/或。

21、第三目标移动方向。 0056 这里， 用户操作鼠标移动时， 所述电子设备即可获取移动起始时间点， 并可以获取 移动距离、 移动方向。 进一步的， 所述鼠标可以放置在安装有光传感器的信号采集设备(如 鼠标垫)上， 所述电子设备可以采集所述光传感器的信号； 通过所述光传感器获得鼠标底部 的亮光的行动轨迹， 根据所述光传感器获得的亮光的行动轨迹确定所述鼠标的行动轨迹。 这里， 所述信号采集设备绘制有对应的二维坐标系， 通过所述二维坐标系可以绘制出所述 鼠标对应的带有坐标的行动轨迹， 根据所述行动轨迹可以确定移动距离， 并且结合所述二 维坐标系可以确定所述鼠标对应的行动方向。 0057 这里， 所述单。

22、位时间由开发人员预先设定并保存， 例如， 可以是0.1秒。 0058 本实施例中， 移动距离(具体可以是所述第三目标移动距离， 以及下述第一目标移 动距离、 下述第二目标移动距离)可以用数字来表示； 例如： 1mm以数字1表示， 2mm以数字2表 示， 以此类推， Nmm用数字N表示， 不再赘述。 0059 本实施例中， 所述移动方向可以以移动的角度来表示； 具体来说， 所述触摸板可以 对应绘制有二维坐标系， 从接触起始时间点开始、 单位时间内第三目标滑动形成行动轨迹， 确定该段行动轨迹在该二维坐标系中(即该段行动轨迹与坐标系形成)的角度， 作为所述移 动方向。 0060 本实施例中， 所述操。

23、作对象表征应用软件。 所述操作对象， 包括： 操作对象类型、 操 作对象标识； 0061 具体来说， 所述电子设备中的各应用软件可以预先进行分类和排序， 如可以根据 应用软件的类型分类为办公软件、 游戏软件、 其他软件等； 每种类型的应用软件在其软件类 别中再分别对应有唯一的标识， 所述标识可以指根据软件下载热度进行排行后的对应的编 号。 0062 举例来说， 游戏软件对应的类型编号(即所述操作对象类型)为0， 其中， 具体可以 包括： 绝地求生(对应的软件编号、 即操作对象标识为01)等。 0063 办公软件对应的类型编号为1， 其中， 具体可以包括： Microsoft Word(对应的软。

24、件 编号为1)、 Microsoft Excel(对应的软件编号为2)。 0064 其他软件对应的类型编号为2， 其中， 具体可以包括： 视频播放器(对应的软件编号 为1)、 浏览器(对应的软件编号为2)等。 0065 具体来说， 所述环境温度可以由电子设备连接网络后自动获取该电子设备所在地 区的温度； 或者， 通过所述电子设备内安装的天气预报软件， 确定该电子设备所在地区的温 度。 本实施例中， 可以将温度按预设温度阶段(如以每5度为一个阶段)进行划分， 具体可以 将所述电子设备所在地区的温度除所述预设温度阶段后向下取整， 获得的结果表征所述环 境温度。 例如： 以5度为一个阶段， 即将当前。

25、温度除5向下取整， 所述电子设备所在地区的温 度为11度、 5度或4度， 环境温度分别表示为数字： 2、 1或0。 0066 所述季节可以由电子设备连接网络后自动获取该电子设备所在地区的季节； 或 者， 通过所述电子设备内安装的日历软件(如万年历等)， 确定该电子设备所在地区的季节。 本实施例中， 所述季节可以分别用数字1、 2、 3、 4进行标记， 分别表示春、 夏、 秋、 冬。 0067 所述时间点可以由电子设备连接网络后自动获取该电子设备所在地区的时间。 本 实施例中， 所述时间点可以以一个小时为单位， 一天可以转化为24个不同的数字以表示所 说明书 4/14 页 7 CN 110806。

26、812 A 7 述时间点， 例如： 数字5表示凌晨5点。 0068 步骤102、 运用预设的处理模型处理所述目标数据， 确定对应的控制参数， 根据所 述控制参数运行触摸板或鼠标。 0069 这里， 所述运用预设的处理模型处理所述目标数据， 确定对应的控制参数， 包括： 运用预设的处理模型， 处理以下至少一个： 操作信号、 环境数据； 其中， 所述操作信号， 包括： 单位时间内第三目标移动距离和/或第三目标移动方向； 所述环境数据， 表征所述电子设备 所处环境情况， 具体可以包括以下至少一个信息： 操作对象、 环境温度、 季节、 时间点； 0070 处理获得对应的控制参数， 所述控制参数表征所述。

27、触摸板或所述鼠标控制显示屏 显示的鼠标箭头的移动方向和移动距离的参数； 所述控制参数具体可以包括： 第二目标移 动距离和第二目标移动方向。 即可以理解为所述触摸板或所述鼠标基于所述控制参数中的 第二目标移动距离和第二目标移动方向， 控制鼠标箭头的移动距离和移动方向， 实现对鼠 标箭头位置移动的控制。 0071 上述单位时间可以由开发人员预先设定并保存， 例如可以采用0.1秒。 所述单位时 间内第三目标移动距离和/或第三目标移动方向， 即为0.1秒内第三目标移动距离和/或第 三目标移动方向。 0072 本实施例中， 所述方法还包括： 生成所述处理模型； 所述生成处理模型， 包括： 0073 获取。

28、预设数量的样本第一数据， 确定每个样本第一数据对应的训练标签； 0074 根据所述样本第一数据以及每个样本第一数据对应的训练标签进行基于预设神 经网络的学习训练， 获得所述处理模型。 0075 具体地， 所述获取预设数量的样本第一数据， 包括： 0076 获取预设时间段内的样本第二数据； 0077 根据预设的单位时间， 从预设时间段内的样本第二数据中提取单位时间内的样本 第二数据， 作为样本第一数据。 即一个单位时间内的样本第二数据， 作为一个样本第一数 据。 0078 具体来说， 所述样本第二数据， 包括以下至少一个： 第一目标的行动轨迹、 第一目 标针对的操作对象、 第一目标所在环境的温度。

29、、 第一目标所在环境的季节。 0079 所述样本第一数据， 包括以下至少一个： 单位时间内的样本第一目标移动距离、 单 位时间内的样本第一目标移动方向、 单位时间内的样本操作对象、 单位时间内的样本环境 温度、 单位时间内的样本季节、 单位时间内的样本时间点； 所述样本操作对象， 包括以下至 少一个： 样本操作对象类型和样本操作对象标识。 0080 具体地， 所述获取预设时间段内的样本第二数据， 包括以下至少一个： 0081 预设时间段内， 采集所述第一目标的行动轨迹； 0082 确定所述第一目标针对的样本操作对象； 0083 确定采集所述第一目标的行动轨迹时对应的操作时间点、 第一目标所在环。

30、境的温 度和/或第一目标所在环境的季节。 0084 具体的， 所述根据预设的单位时间， 从预设时间段内的样本第二数据中提取单位 时间内的样本第二数据， 作为样本第一数据， 包括： 0085 按单位时间对所述预设时间段进行分割， 从所述行动轨迹中提取所述预设时间段 中各单位时间内的移动距离和移动方向， 分别作为所述单位时间内的样本第一移动距离和 说明书 5/14 页 8 CN 110806812 A 8 单位时间内的样本第一移动方向； 0086 根据所述操作时间点、 所述第一目标针对的样本操作对象、 第一目标所在环境的 温度和/或第一目标所在环境的季节， 确定所述单位时间内的样本时间点、 单位时。

31、间内的样 本操作对象、 单位时间内的样本环境温度和/或单位时间内的样本季节。 0087 这里， 所述第一目标可以为鼠标， 或者， 在所述电子设备的触摸屏(也即所述电子 设备的显示屏， 或者可以理解为带有触摸功能的显示屏)上滑动以控制电子设备的物体(例 如， 用户的手指、 辅助笔等)。 0088 进一步的说明， 所述第一目标为鼠标时， 所述第一目标移动距离和第一目标移动 方向的确定方法， 包括： 所述鼠标放置在安装有光传感器的信号采集设备(如鼠标垫)上， 所 述电子设备可以采集所述光传感器的信号； 通过所述光传感器获得鼠标底部的亮光的行动 轨迹， 根据所述光传感器获得的亮光的行动轨迹确定所述鼠标。

32、的行动轨迹。 这里， 所述信号 采集设备绘制有对应的二维坐标系， 通过所述二维坐标系可以绘制出所述鼠标对应的带有 坐标的行动轨迹， 根据所述行动轨迹可以确定所述第一目标移动距离， 并且结合所述二维 坐标系可以确定所述鼠标对应的行动方向， 作为所述第一目标移动方向。 0089 相应的， 当所述第一目标为在所述电子设备的触摸屏上滑动以控制电子设备的物 体时， 将所述触摸屏作为所述信号采集设备， 针对所述触摸屏绘制对应的二维坐标系， 从而 通过采集第一目标在所述触摸屏的行动轨迹， 即可确定物体相应的移动距离和移动方向， 作为所述第一目标移动距离和第一目标移动方向。 0090 所述预设时间段可以由开发。

33、人员预先设定并保存， 例如， 可以是每天的一段或多 段时间； 如： 8:00-8:30， 12:00-12:30， 18:00-18:30， 22:00-22:30等。 0091 这里， 预设时间段应大于或至少等于所述单位时间。 所述单位时间可以由开发人 员预先设定并保存， 例如， 可以是0.1秒、 0.2秒等。 0092 需要说明的是， 上述涉及到单位时间的数据包括： 单位时间内第三目标的相关数 据(包括第三目标移动距离和/或第三目标移动方向)、 单位时间内的样本第二数据(即所述 样本第一数据)； 上述单位时间理解为采用同一数值的时间， 从而保证数据处理的精确性和 一致性。 但需要明确的是，。

34、 即使分别采用不同的单位时间， 也可以实现本实施例的方案， 这 里不多赘述。 0093 具体来说， 以上所述样本操作对象、 所述样本环境温度、 所述样本季节、 所述样本 时间点的确定方法与步骤101中操作对象、 环境温度、 季节和/或时间点的确定方法可以相 同， 这里不再赘述。 0094 需要说明的是， 所述样本环境温度， 优选地可以采用获取样本第二数据时的预设 时间段内的平均环境温度， 以减小温度误差。 当然， 也可以采用获取样本第一数据时的单位 时间对应的环境温度， 这里不多做限定。 0095 具体来说， 所述训练标签， 包括： 样本第二目标移动距离和样本第二目标移动方 向。 所述第二目标。

35、可以为电子设备的显示屏上显示的鼠标箭头。 所述样本第二目标移动距 离和样本第二目标移动方向分别为所述鼠标箭头在显示屏中显示的移动距离和移动方向。 0096 本实施例中， 所述样本第二目标移动距离， 可以采用与所述第三目标移动距离相 同的方式表示； 所述样本第二目标移动方向， 可以采用与所述第三目标移动方向相同的方 式表示； 不同的仅仅在于， 电子设备的显示屏对应绘制二维坐标系(绘制的该二维坐标系与 说明书 6/14 页 9 CN 110806812 A 9 所述显示屏重合)， 基于显示屏对应的二维坐标系确定样本第二目标移动距离和样本第二 目标移动方向， 这里不再赘述。 0097 本实施例中， 。

36、所述确定每个样本第一数据对应的训练标签， 包括： 0098 预设时间段内， 采集所述第二目标的行动轨迹； 0099 按单位时间对所述预设时间段进行分割， 提取所述预设时间段中各单位时间内第 二目标的移动距离和移动方向， 分别作为所述样本第二目标移动距离和样本第二目标移动 方向。 0100 具体来说， 将所述电子设备的显示屏视为一个平面， 针对所述显示屏绘制二维坐 标系， 采集所述鼠标箭头在所述显示屏上的行动轨迹， 结合所述二维坐标系生成带有坐标 参数的行动轨迹， 作为所述第二目标的移动距离。 0101 针对所述带有坐标的行动轨迹中的任意一个一段， 结合所述二维坐标系可以确定 该段的移动方向。 。

37、具体来说， 针对各单位时间内的移动距离和移动方向， 可以根据所述第二 目标的行动轨迹进行提取， 以确定该单位时间对应的样本第二目标移动距离； 针对该样本 第二目标移动距离， 结合所述二维坐标系可以确定对应的样本第二目标移动方向。 0102 本实施例中， 所述神经网络可以采用3层结构的神经网络， 包括： 输入层、 隐藏层、 输出层。 其中， 所述输入层包括7个神经元， 分别用于输入： 单位时间内的样本第一目标移动 距离、 单位时间内的样本第一目标移动方向、 单位时间内的样本操作对象类型、 单位时间内 的样本操作对象标识、 单位时间内的样本环境温度、 单位时间内的样本季节、 单位时间内的 样本时间。

38、点； 所述隐藏层有64个神经元， 其激活函数为sigmoid； 所述输出层可以包括2个神 经元， 分别用于输出： 样本第二移动距离和样本第二移动方向； 所述输出层使用线性整流函 数(ReLU， Rectified Linear Unit)激活函数。 0103 本实施例中， 所述方法还包括： 将所述处理模型嵌入所述触摸板或所述鼠标。 从而 所述触摸板或所述鼠标采用所述处理模型进行信息处理， 即获取目标数据， 运用预设的处 理模型处理所述目标数据， 确定对应的控制参数。 进一步的， 所述处理模型嵌入所述触摸板 或所述鼠标， 可以理解为嵌入到所述触摸板或所述鼠标对应的控制单元， 所述控制单元运 用所。

39、述处理模型处理所述目标数据， 确定对应的控制参数， 从而所述触摸板或所述鼠标后 对应的控制单元根据所述控制参数控制所述显示屏显示的鼠标箭头的移动。 0104 需要说明的是， 考虑到触摸板的操作灵活性、 操作速度均不如鼠标操作， 触摸板的 移速自适应一直是被忽略的一环， 且目前触摸板的移速只能根据可携带笔记本或者触摸板 的参数进行调节， 但参数调节范围有限且不具有针对性和普适性， 触摸板依然不如鼠标操 作方便等问题， 因此， 本实施例中的方法也可以应用于触摸板， 使得触摸板的操控更灵活、 移速更符合用户心意。 0105 本实施例的方法， 涉及到的神经网络技术是通过对人脑的基本单元、 即神经元的 。

40、建模和联接， 探索模拟人脑神经系统功能的模型， 并研制一种具有学习、 联想、 记忆和模式 识别等智能信息处理功能的人工系统。 神经网络的一个重要特性是它能够从环境中学习， 并把学习的结果分布存储于网络的突触连接中。 神经网络的学习是一个过程， 在其所处环 境的激励下， 相继给网络输入一些样本模式， 并按照一定的规则、 即学习算法调整网络各层 的权值矩阵， 待网络各层权值都收敛到一定值， 学习过程结束。 0106 本实施例的方法， 通过将第一目标、 如鼠标在单位时间内移动方向、 在鼠标垫上的 说明书 7/14 页 10 CN 110806812 A 10 移动距离、 针对的应用软件、 电子设备所。

41、在环境的温度、 时间点通过向量表示， 输入到神经 网络中， 输出结果为鼠标箭头在电脑显示屏的移动距离和移动方向。 通过训练集反复学习， 获得处理模型， 将所述处理模型应用到触摸板上使得触摸板在不同的环境下都有着自适应 的特点。 通过上述方案解决目前技术的下述两个问题， 第一， 由于没有大量相应的数据作为 训练集， 无法挖掘足够多的特征； 第二， 不同人在不同环境下对触摸板的移速的需求不尽相 同， 一一满足相当困难。 通过上述方法， 使用深度学习技术为触摸板移速进行自适应， 并且 对鼠标使用情况结合不同环境进行资料搜集， 使得模型更具有针对性， 将根据鼠标所得到 的处理模型迁移到触摸板上， 由于。

42、两者的近似性， 能使得使用触摸板达到比鼠标更流畅的 体验， 更为重要的是， 两者结合属于跨平台的结合， 相互之间不存在干扰， 所述处理模型可 以在任意一台电脑等电子设备中都可以很好的工作， 应用范围广泛。 进一步的说明， 针对任 一用户可以预先采集其使用鼠标的样本第二数据， 训练获得针对该用户的处理模型， 将所 述处理模型应用到该用户的其他带有触摸板的电子设备上， 则这些电子设备均可以采用该 处理模型来运行所述触摸板， 应用范围广泛。 0107 图2为本发明实施例提供的另一种信息处理方法的流程示意图； 如图2所示， 所述 方法应用于移动终端， 所述方法包括： 0108 步骤201、 搜集个人的。

43、在不同环境上使用鼠标的行为数据， 根据所述行为数据生成 训练集。 0109 具体来说， 所述行为数据， 包括： 在不同环境下， 鼠标运动轨迹及对应的时间、 鼠标 在屏幕上运动轨迹及对应时间。 这里， 所述不同环境指在不同温度下、 不同时间、 不同应用 程序下所产生的行为数据。 这里所述行为数据可以与图1方法中所述的样本第一数据相同， 这里不再赘述。 0110 这里， 考虑到搜集数据具有长时间性， 可以分段进行训练， 再最终汇合一起进行训 练。 例如： 在冬天中， 假定在同一温度下， 其他变量进行改变从而可以搜集到冬天的所有资 料， 同理也可以搜集到夏天、 秋天的资料。 从而在每一个季节都进行单。

44、独、 针对性训练， 以适 应当时的季节的使用。 最终， 将得到训练出的所有行为数据， 组成训练集。 0111 需要说明的是， 所述训练集是针对某一个人最舒适情况下使用鼠标的数据。 可能 在不同环境下， 需要单独的对鼠标进行速度调整。 0112 本实施例中， 将一段数据痕迹以0.1秒进行划分的， 所得一小段痕迹就能拆分成很 多训练数据， 因此制作训练集并不麻烦。 0113 步骤202、 将训练集转化为数字向量。 0114 具体来说， 所述步骤202， 包括以下至少一种： 0115 对于在鼠标垫上鼠标的行为数据， 可以用光标所经过的距离进行捕抓， 以0.1秒为 单位时间。 鼠标光标可以划分为多分距。

45、离， 每份距离都是在0.1秒中鼠标移动的距离。 这里， 将每份距离认为是直线， 建立统一的二维坐标系(以平行于鼠标垫的方向)， 将获得每份距 离的移动方向和移动距离。 例如： (312.4， 1)可以表示与x轴正方向夹角(即所认为的移动方 向)为312.4度， 1mm的移动距离； 0116 对于应用软件， 将其分为游戏软件(可以用数字0表示)、 办公软件(可以用数字1表 示)和其他软件(可以用数字2表示)； 再将这些类中按照热度顺序进行数字编号(取前100名 软件， 基本已经囊括所有日常软件)。 例如： (1， 3)表示该应用程序为办公软件排序为3。 说明书 8/14 页 11 CN 1108。

46、06812 A 11 0117 对于不同温度， 可以以5度为一个阶段， 即将当前温度除5向下取整， 如5度、 4度分 别表示为1、 0； 0118 对于时间点， 可以以一个小时为单位， 一天可以转化为24个不同的数字， 比如5表 示凌晨5点； 0119 对于鼠标在电脑屏幕的移动距离和移动方向的数字编码， 可以与在鼠标垫上的编 码一样， 只是将坐标系换成与屏幕重合。 0120 最终， 根据上述数据组成一个训练集， 该训练集输入端为一维向量， 里面可以有6 位元素， 输出端为包含两个元素的一维向量。 例如： (312.4,1,1,3,1,5)(311.3,5)表示在 鼠标垫上鼠标在0.1秒的时间内。

47、移动的方向为312.4、 距离为1mm、 属于办公软件、 排名第3、 温度为5到9度、 时间为凌晨5点。 同时， 鼠标在屏幕的移动方向312.3， 移动距离为5mm。 0121 这里， 考虑到不同季节下同一温度人体温感不同， 也可以如图1中的方法， 将季节 作为一个输入参数； 相应的， 所述一维向量可以有7位元素， 具体添加了季节。 这里不多赘 述。 0122 步骤203、 根据转化后的训练集训练神经网络， 获得处理模型。 0123 这里， 所述神经网络具有3层， 分别为： 输入层、 隐藏层、 输出层。 其中， 所述输入层 包括6个神经元， 所述隐藏层有64个神经元， 其激活函数为sigmoi。

48、d； 所述输出层包括2个神 经元， 使用relu激活函数。 根据训练集的样本的输出进行梯度反向传播， 调整权值， 训练获 得一个模型， 即图1所示方法中的处理模型。 0124 步骤204、 将步骤203中所得的处理模型迁移到触摸板。 0125 具体来说， 步骤204中， 把模型输入到触摸板的控制程序中， 触摸板的操作依据使 用该模型运行， 使得用户使用触摸板和使用鼠标的效果一样。 0126 应用时， 可以获取操作信号(以0.1秒为单位)， 同时确定环境数据； 运用所述处理 模型处理所述操作信号和环境数据， 得到对应的控制参数， 触摸板运用该控制参数运行， 得 到显示屏上对应的鼠标箭头的移动方向。

49、和距离， 如同采用鼠标进行操作一样。 本实施例中， 所述方法具体应用于触摸板， 上述操作信号可以理解为触摸板信号， 获取方法可以采用如 图1所示方法所述的确定第三目标接触所述触摸板后， 获取所述第三目标在所述触摸板上 的行动轨迹； 根据所述第三目标在所述触摸板上的行动轨迹， 提取从接触起始时间点开始 单位时间内第三目标移动距离和/或第三目标移动方向， 作为所述触摸板信号。 这里不多赘 述。 0127 图3为本发明实施例提供的一种信息处理装置的结构示意图； 所述装置可以应用 于电子设备； 如图3所示， 所述装置包括： 第一处理模块、 第二处理模块。 其中， 所述第一处理 模块， 用于获取目标数据。

50、。 0128 所述第二处理模块， 用于运用预设的处理模型处理所述目标数据， 确定对应的控 制参数， 根据所述控制参数运行触摸板或鼠标。 0129 具体地， 所述装置还包括： 预处理模块， 用于生成所述处理模型； 0130 所述预处理模块， 具体用于获取预设数量的样本第一数据， 确定每个样本第一数 据对应的训练标签； 0131 根据所述样本第一数据以及每个样本第一数据对应的训练标签进行基于预设神 经网络的学习训练， 获得所述处理模型。 说明书 9/14 页 12 CN 110806812 A 12 0132 具体地， 所述预处理模块， 用于获取预设时间段内的样本第二数据； 0133 根据预设的单。