多模态物联网的3C租赁设备生命周期智能管控方法及系统与流程

本发明涉及生命周期管控领域，具体涉及多模态物联网的3c租赁设备生命周期智能管控方法及系统。

背景技术：

1、随着共享经济和租赁服务在消费电子领域的普及，平板电脑、智能手机等3c设备的租赁业务规模持续增长。设备在租赁期间通常会在多个用户之间流转使用，不同用户的操作习惯和使用强度差异较大，这给租赁平台对设备健康状态的管理带来了挑战。

2、现有技术中已有针对设备运行状态的监测方案。例如，部分方案通过传感器采集设备的振动、温度、压力等多源数据，结合随机森林模型和长短期记忆网络对设备进行故障预测。这类方案主要关注设备本体的物理状态变化，利用历史运行数据建立趋势模型，判断设备是否存在异常或故障风险。还有方案通过监测用户的触控事件序列和头部姿态视频，评估用户的操作强度和疲劳程度，并提供使用时间警示。

3、然而，上述方案均存在以下不足：

4、其一，对设备健康状态的建模通常以单一用户的连续使用为前提，在设备频繁更换用户的情况下，监测基线容易因用户切换而产生偏移，导致异常检测的基准失真，难以准确判断设备损耗的累积程度。

5、其二，现有方案对于设备损耗的归因分析能力较弱，当检测到设备状态异常或部件性能下降时，无法有效区分该损耗是由设备自身的老化规律所致，还是由当前用户的操作行为所致，这在租赁场景中直接关系到设备折旧计算与用户责任划分，是租赁平台在实际运营中面临的突出问题。

6、其三，现有方案对触控操作与设备物理响应之间的关联挖掘不够深入，未能充分建立用户操作模式与特定部件损耗之间的映射关系，因而难以实现针对性的设备健康预测。

7、基于此，有必要提供一种能够适应多用户交替使用场景、兼具设备健康追踪与异常责任判定功能的租赁设备生命周期管控方案。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供多模态物联网的3c租赁设备生命周期智能管控方法及系统，解决以上至少一个技术问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、多模态物联网的3c租赁设备生命周期智能管控方法，包括如下步骤：

4、s1、响应于检测到的用户交接事件，执行基准状态锚定操作，所述基准状态锚定操作包括获取当前用户按照预设标准化操作测试执行操作时产生的标准化测试数据，并根据所述标准化测试数据更新所述租赁设备的健康基准基线；

5、s2、基于所述健康基准基线，获取当前用户在预设时间窗口内的触控操作序列和所述租赁设备在所述时间窗口内的设备物理响应序列，将所述触控操作序列和所述设备物理响应序列输入双分支交叉注意力网络，所述双分支交叉注意力网络通过交叉注意力机制提取所述触控操作序列与所述设备物理响应序列之间的跨模态关联特征，并根据所述跨模态关联特征输出所述租赁设备的各关键部件在所述时间窗口内的累积损耗贡献值；

6、s3、根据所述累积损耗贡献值触发异常定责判定流程，所述异常定责判定流程包括采集所述租赁设备的设备固有物理特征向量和所述当前用户的实时操作行为特征向量，通过特征空间解耦比对计算所述设备固有物理特征向量与所述实时操作行为特征向量的偏离度，并根据所述偏离度输出异常归属判定结果，所述异常归属判定结果用于表征所述累积损耗贡献值的责任主体为所述租赁设备自身老化或所述当前用户的操作行为。

7、进一步的方案，检测所述用户交接事件包括：

8、监测所述租赁设备的触控事件流，获取所述触控事件流中相邻触控事件之间的静默间隔时长；

9、监测所述租赁设备的惯性测量数据，根据所述惯性测量数据确定所述租赁设备的姿态变化状态；

10、当所述静默间隔时长超过预设的静默时长阈值且所述姿态变化状态满足预设的收纳姿态条件时，判定所述租赁设备处于待交接状态；在所述待交接状态下，监测所述租赁设备的网络连接状态，当所述网络连接状态发生切换事件且所述触控事件流中重新出现触控事件时，判定所述用户交接事件发生；

11、所述预设标准化操作测试包括预设的一组标准触控动作序列，所述标准触控动作序列包括标准滑动轨迹操作和标准点击压力操作，所述标准化测试数据包括所述租赁设备在执行所述标准滑动轨迹操作时的触控响应延迟数据和轨迹跟踪偏差数据，以及执行所述标准点击压力操作时的触控压力响应曲线数据。

12、进一步的方案，根据所述标准化测试数据更新所述租赁设备的健康基准基线包括：

13、将所述触控响应延迟数据、所述轨迹跟踪偏差数据和所述触控压力响应曲线数据分别与所述租赁设备的历史基准记录进行比对，计算各数据维度的漂移量；

14、当所述漂移量小于预设的漂移容忍阈值时，将所述标准化测试数据加权融合至所述历史基准记录中，生成更新后的健康基准基线；

15、当所述漂移量大于或等于所述漂移容忍阈值时，触发设备异常告警，并暂停所述健康基准基线的更新操作直至人工确认完成。

16、进一步的方案，所述触控操作序列包括触控事件的坐标序列、触控压力值序列和相邻触控事件的时间间隔序列，所述设备物理响应序列包括所述租赁设备的加速度计三轴输出序列、陀螺仪三轴角速度序列、电池电流采样序列和屏幕驱动芯片反馈信号序列；

17、所述双分支交叉注意力网络包括第一编码分支和第二编码分支，所述第一编码分支用于将所述触控操作序列编码为操作时序隐向量，所述第二编码分支用于将所述设备物理响应序列编码为物理响应时序隐向量，所述交叉注意力机制用于以所述操作时序隐向量作为查询向量、以所述物理响应时序隐向量作为键值向量计算跨模态注意力权重，并根据所述跨模态注意力权重生成融合隐向量，所述融合隐向量经全连接回归层映射为所述累积损耗贡献值。

18、进一步的方案，所述累积损耗贡献值包括屏幕模组损耗贡献值、电池模组损耗贡献值和音频模组损耗贡献值，

19、所述屏幕模组损耗贡献值表征所述触控操作序列对所述租赁设备的屏幕触控模组造成的累积损耗程度；

20、所述电池模组损耗贡献值表征所述触控操作序列及对应的设备运行负载对所述租赁设备的电池模组造成的累积损耗程度；

21、所述音频模组损耗贡献值表征所述租赁设备在所述触控操作序列执行期间的音频输出负载对音频模组造成的累积损耗程度。

22、进一步的方案，采集所述租赁设备的设备固有物理特征向量包括：

23、采集所述租赁设备的触控屏驱动芯片的阻抗谱特征和频响特性偏移量，采集所述租赁设备的惯性测量单元的零偏稳定性和随机游走系数，采集所述租赁设备的扬声器的谐振频率偏移量；

24、将所述阻抗谱特征、所述频响特性偏移量、所述零偏稳定性、所述随机游走系数和所述谐振频率偏移量拼接为所述设备固有物理特征向量；

25、采集所述当前用户的实时操作行为特征向量包括：

26、获取所述当前用户在预设采集窗口内的实时触控事件序列，根据所述实时触控事件序列提取滑动轨迹曲率特征、触控压力分布特征和触控间隔节律特征；

27、获取所述当前用户在所述预设采集窗口内的实时设备握持姿态序列，根据所述实时设备握持姿态序列提取握持倾角稳定特征和握持位置偏移特征；

28、将所述滑动轨迹曲率特征、所述触控压力分布特征、所述触控间隔节律特征、所述握持倾角稳定特征和所述握持位置偏移特征拼接为所述实时操作行为特征向量。

29、进一步的方案，通过特征空间解耦比对计算所述设备固有物理特征向量与所述实时操作行为特征向量的偏离度包括：

30、将所述设备固有物理特征向量投影至预设的物理特征正交子空间，得到物理子空间投影向量，将所述实时操作行为特征向量投影至预设的行为特征正交子空间，得到行为子空间投影向量；

31、所述物理特征正交子空间与所述行为特征正交子空间在特征空间中相互正交，计算所述物理子空间投影向量与所述行为子空间投影向量之间的马氏距离，将所述马氏距离作为所述偏离度；

32、根据所述偏离度输出异常归属判定结果包括：

33、当所述偏离度小于预设的第一偏离度阈值时，判定所述异常归属判定结果为设备自身老化主导；

34、当所述偏离度大于预设的第二偏离度阈值时，判定所述异常归属判定结果为当前用户操作行为主导，所述第二偏离度阈值大于所述第一偏离度阈值；

35、当所述偏离度介于所述第一偏离度阈值和所述第二偏离度阈值之间时，判定所述异常归属判定结果为混合因素主导，并输出设备自身老化占比和用户操作行为占比。

36、进一步的方案，所述方法还包括：

37、步骤s7，获取所述累积损耗贡献值和所述异常归属判定结果，根据所述累积损耗贡献值和所述异常归属判定结果生成所述租赁设备的动态折旧系数；

38、步骤s8，根据所述动态折旧系数调整所述租赁设备的当前租赁定价策略和维护调度策略。

39、基于多模态感知的租赁设备生命周期智能管控系统，所述系统用于执行所述的基于多模态感知的租赁设备生命周期智能管控方法。

40、本发明的有益效果：

41、（1）本发明通过检测用户交接事件并执行基准状态锚定操作，在每次用户切换时基于标准化操作测试更新健康基准基线，使监测基线能够跟随设备在不同用户间的流转进行动态调整，解决了多用户交替使用场景下固定基线容易失配的问题，有助于提高设备健康状态追踪的准确性。

42、（2）本发明通过采集触控操作序列和设备物理响应序列，利用双分支交叉注意力网络提取两者之间的跨模态关联特征，并据此输出各关键部件的累积损耗贡献值，能够建立用户操作模式与特定部件损耗之间的映射关系，使设备健康预测与用户的实际使用行为相关联，为租赁平台的设备维护决策提供了依据。

43、（3）本发明在检测到累积损耗贡献值触发判定条件时，通过采集设备的固有物理特征向量和当前用户的实时操作行为特征向量，并在特征空间中进行解耦比对，计算两者之间的偏离度，据此输出异常归属判定结果，能够将设备损耗的责任区分为自身老化主导或用户操作行为主导，为租赁场景下的设备折旧计算与用户责任划分提供了技术支撑，有助于提升租赁运营的智能化水平。