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龍圖騰網獲悉浙江大學;OPPO廣東移動通信有限公司申請的專利一種實時檢測智能手機黑屏定屏的方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119788772B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411961387.7，技術領域涉及：H04M1/24；該發明授權一種實時檢測智能手機黑屏定屏的方法是由陳曉皎;段雨嘯;陳泳豪;蔡維香;劉清華;戚溫如;吳瑞;杜樂設計研發完成，并于2024-12-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種實時檢測智能手機黑屏定屏的方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種實時檢測智能手機黑屏定屏的框架方法，包括如下步驟：步驟一、構建手機端實驗平臺，其內置一個實驗數據收集程序，所述手機為常見的安卓手機機型，所述實驗數據收集程序支持引發手機黑屏定屏以及收集用戶操作手機的行為，且設置使用模型類型為分類模型，即task_name設置為classification。該實時檢測智能手機黑屏定屏的框架方法，包含一套完整的工效學實驗收集用戶面對黑屏定屏現象發生時的系列恐慌行為數據，對該數據進行一系列預處理操作，并采用了先進的時序分類模型根據該數據完成訓練，最終在手機端側完成部署測試，包含的是一個完整的在手機端側實時檢測黑屏定屏的框架以及實施，從工效學和計算機的交叉領域給出新的解決方案框架。

本發明授權一種實時檢測智能手機黑屏定屏的方法在權利要求書中公布了：1.一種實時檢測智能手機黑屏定屏的方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟一、構建手機端實驗平臺，其內置一個實驗數據收集程序，所述手機為安卓手機機型，所述實驗數據收集程序支持引發手機黑屏定屏以及收集用戶操作手機的行為，且設置使用模型類型為分類模型，即task_name設置為classification，設置進入訓練模式，即is_training=1，設置模型訓練參數網絡層數為3，窗口大小為200，批大小為8，設置模型訓練輪次為20； 步驟二、在所述手機端實驗平臺上，設計用戶實驗以及相關任務，數據喂入和處理：首先喂入數據，然后對數據進行標準化處理和數據編碼，數據編碼分為時間編碼和數值編碼；主體模型：然后進入3層TimesNet網絡，單層TimesNet網絡的結構是快速傅立葉變換FFT將數據轉換到頻域，且使用AMP計算平均幅度并獲取最高的k個，并對長度進行padding填補操作，同時一維數據中轉二維數據獲取二維特征，二維數據轉一維數據，再進行長度截斷并通過通道加權得到結果，最終經過一個殘差層后進入下一個TimesNet塊或者全連接層；輸出結果：最后輸出結果經過一個全連接層輸出預測結果； 所述步驟二具體包括如下步驟：B1、收集用戶在觸摸屏上的觸摸數據（x，y，t）：以屏幕左上角為坐標軸原點，自左向右為x軸方向，自上向下為y軸方向；B2、收集用戶對屏幕實體按鍵的按壓數據（press，t1，t2）：press為字符串，表征以下按鍵：上音量鍵、下音量鍵和電源鍵，t1和t2分別表示按下和釋放按鍵的時間；B3、收集發生黑屏或者定屏的場景和時間數據（scene，event，t1，t2）：scene分為兩大類，分別是應用級和全局級，其中，整機黑屏定屏和應用級黑屏定屏存在差異如下：整機黑屏定屏按手機home鍵無法結束，應用級場景下按home鍵可以退回到手機桌面，應用級下分相冊場景、王者榮耀游戲場景、微信和抖音場景，全局場景分為桌面和多任務中心兩類；event分為兩類：黑屏和定屏；t1和t2分別表示黑屏或者定屏開始和結束的時間；B4、收集手機IMU傳感器數據（sensor，x，y，z，t）：sensor表示傳感器種類，包含加速度傳感器和陀螺儀兩種，x，y，z表示對應的數據，分別表示在x、y和z軸上的數據； 步驟三、基于所設計的用戶實驗，招募測試用戶，完成所述任務； 步驟四、導出實驗數據收集程序收集得到的數據，設計對應的數據預處理和篩選方法； 步驟五、對預處理后的數據利用深度學習時序模型訓練得到時序分類模型，使用TimesNet時間序列分類模型，完成模型參數設置和定義，并使用該模型進行訓練，得到一個根據時序模型輸入完成黑屏定屏分類的模型，對測試集數據進行測試，得到最終的模型準確率； 步驟六、將訓練所得時序分類模型使用torchscript序列化為ptl文件，并在安卓設備上進行模型測試，使用torchscript對pth文件模型進行序列化，轉化為ptl文件，具體過程為在新的python腳本中載入pth模型文件，進行單例測試輸出，使用torchscript對應api跟蹤輸入在模型中的計算過程，然后將其轉化為ptl文件，進行安卓測試環境部署和依賴配置，新建一個基于gradle配置的安卓項目，然后在配置文件中導入兩個與pytorch相關的依賴，設置單例輸入測試輸出結果，導入ptl模型文件放在項目的assets資源路徑下，而后導入訓練數據中使用的一則長度為200的數據，使用模型進行分類，分類結果直接打印到控制臺，驗證能夠正常運行模型完成分類。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學;OPPO廣東移動通信有限公司，其通訊地址為：310000 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。