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龙图腾网获悉浙江大学;OPPO广东移动通信有限公司申请的专利一种实时检测智能手机黑屏定屏的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119788772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411961387.7，技术领域涉及：H04M1/24；该发明授权一种实时检测智能手机黑屏定屏的方法是由陈晓皎;段雨啸;陈泳豪;蔡维香;刘清华;戚温如;吴瑞;杜乐设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实时检测智能手机黑屏定屏的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种实时检测智能手机黑屏定屏的框架方法，包括如下步骤：步骤一、构建手机端实验平台，其内置一个实验数据收集程序，所述手机为常见的安卓手机机型，所述实验数据收集程序支持引发手机黑屏定屏以及收集用户操作手机的行为，且设置使用模型类型为分类模型，即task_name设置为classification。该实时检测智能手机黑屏定屏的框架方法，包含一套完整的工效学实验收集用户面对黑屏定屏现象发生时的系列恐慌行为数据，对该数据进行一系列预处理操作，并采用了先进的时序分类模型根据该数据完成训练，最终在手机端侧完成部署测试，包含的是一个完整的在手机端侧实时检测黑屏定屏的框架以及实施，从工效学和计算机的交叉领域给出新的解决方案框架。

本发明授权一种实时检测智能手机黑屏定屏的方法在权利要求书中公布了：1.一种实时检测智能手机黑屏定屏的方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、构建手机端实验平台，其内置一个实验数据收集程序，所述手机为安卓手机机型，所述实验数据收集程序支持引发手机黑屏定屏以及收集用户操作手机的行为，且设置使用模型类型为分类模型，即task_name设置为classification，设置进入训练模式，即is_training=1，设置模型训练参数网络层数为3，窗口大小为200，批大小为8，设置模型训练轮次为20； 步骤二、在所述手机端实验平台上，设计用户实验以及相关任务，数据喂入和处理：首先喂入数据，然后对数据进行标准化处理和数据编码，数据编码分为时间编码和数值编码；主体模型：然后进入3层TimesNet网络，单层TimesNet网络的结构是快速傅立叶变换FFT将数据转换到频域，且使用AMP计算平均幅度并获取最高的k个，并对长度进行padding填补操作，同时一维数据中转二维数据获取二维特征，二维数据转一维数据，再进行长度截断并通过通道加权得到结果，最终经过一个残差层后进入下一个TimesNet块或者全连接层；输出结果：最后输出结果经过一个全连接层输出预测结果； 所述步骤二具体包括如下步骤：B1、收集用户在触摸屏上的触摸数据（x，y，t）：以屏幕左上角为坐标轴原点，自左向右为x轴方向，自上向下为y轴方向；B2、收集用户对屏幕实体按键的按压数据（press，t1，t2）：press为字符串，表征以下按键：上音量键、下音量键和电源键，t1和t2分别表示按下和释放按键的时间；B3、收集发生黑屏或者定屏的场景和时间数据（scene，event，t1，t2）：scene分为两大类，分别是应用级和全局级，其中，整机黑屏定屏和应用级黑屏定屏存在差异如下：整机黑屏定屏按手机home键无法结束，应用级场景下按home键可以退回到手机桌面，应用级下分相册场景、王者荣耀游戏场景、微信和抖音场景，全局场景分为桌面和多任务中心两类；event分为两类：黑屏和定屏；t1和t2分别表示黑屏或者定屏开始和结束的时间；B4、收集手机IMU传感器数据（sensor，x，y，z，t）：sensor表示传感器种类，包含加速度传感器和陀螺仪两种，x，y，z表示对应的数据，分别表示在x、y和z轴上的数据； 步骤三、基于所设计的用户实验，招募测试用户，完成所述任务； 步骤四、导出实验数据收集程序收集得到的数据，设计对应的数据预处理和筛选方法； 步骤五、对预处理后的数据利用深度学习时序模型训练得到时序分类模型，使用TimesNet时间序列分类模型，完成模型参数设置和定义，并使用该模型进行训练，得到一个根据时序模型输入完成黑屏定屏分类的模型，对测试集数据进行测试，得到最终的模型准确率； 步骤六、将训练所得时序分类模型使用torchscript序列化为ptl文件，并在安卓设备上进行模型测试，使用torchscript对pth文件模型进行序列化，转化为ptl文件，具体过程为在新的python脚本中载入pth模型文件，进行单例测试输出，使用torchscript对应api跟踪输入在模型中的计算过程，然后将其转化为ptl文件，进行安卓测试环境部署和依赖配置，新建一个基于gradle配置的安卓项目，然后在配置文件中导入两个与pytorch相关的依赖，设置单例输入测试输出结果，导入ptl模型文件放在项目的assets资源路径下，而后导入训练数据中使用的一则长度为200的数据，使用模型进行分类，分类结果直接打印到控制台，验证能够正常运行模型完成分类。

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