环境光强度的估算方法、装置、存储介质及电子设备与流程

1.本技术涉及电子设备技术领域，具体涉及一种环境光强度的估算方法、装置、存储介质及电子设备。


背景技术：

2.随着手机等电子设备的发展，各厂商在电子设备上增加各式传感器，如重力传感器、陀螺仪、光传感器、接近传感器等，用于感知外界环境变化，并相对应地设计功能以提升用户体验。例如，在手机上设置光传感器，通过光传感器检测环境光亮度，检测到的环境光亮度可以用于调节显示屏亮度的自动调节等场景。
3.但是，在实际应用中手机与光源之间的夹角会影响到光传感器的读数，而导致电子设备获取到的环境光强度准确度较低。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种环境光强度的估算方法、装置、存储介质及电子设备，能够提高电子设备获取到的环境光强度的准确度。
5.第一方面，本技术实施例提供一种环境光强度的估算方法，包括：
6.获取电子设备在第一时刻的姿态数据；
7.根据环境光强度估算模型和所述姿态数据，计算得到所述电子设备在所述第一时刻的第一环境光强度估算值；
8.其中，所述环境光强度估算模型是根据样本姿态数据、所述样本姿态数据对应的环境光强度测量值以及比例积分微分控制算法进行训练得到的。
9.第二方面，本技术实施例还提供一种环境光强度的估算装置，包括：
10.获取模块，用于获取电子设备在第一时刻的姿态数据；
11.估算模块，用于根据环境光强度估算模型和所述姿态数据，计算得到所述电子设备在所述第一时刻的第一环境光强度估算值；
12.其中，所述环境光强度估算模型是根据样本姿态数据、所述样本姿态数据对应的环境光强度测量值以及比例积分微分控制算法进行训练得到的。
13.第三方面，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如本技术任一实施例提供的环境光强度的估算方法。
14.第四方面，本技术实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器有计算机程序，所述处理器通过调用所述计算机程序，用于执行如本技术任一实施例提供的环境光强度的估算方法。
15.本技术实施例提供的技术方案，获取电子设备在第一时刻的姿态数据，并通过根据样本姿态数据、所述样本姿态数据对应的环境光强度测量值以及比例积分微分控制算法进行训练得到的环境光强度估算模型和该姿态数据，计算得到电子设备在该第一时刻的第
一环境光强度估算值，提高了电子设备获取到的环境光强度的准确度。
附图说明
16.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
17.图1为本技术实施例提供的环境光强度的估算方法的第一种流程示意图。
18.图2为影响光传感器读数的因素的示意图。
19.图3为本技术实施例提供的环境光强度的估算装置的结构示意图。
20.图4为本技术实施例提供的电子设备的第一种结构示意图。
21.图5为本技术实施例提供的电子设备的第二种结构示意图。
具体实施方式
22.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术的保护范围。
23.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
24.相关技术中，手机的光传感器以一定的频率读取外部环境光强度，经过一系列的计算(由于光感数据一般噪声较多，并且大多数手机包括前置光传感器和后置光传感器，而前置光传感器一般设置在显示屏下方，因此还需要对直接获取的光感数据进行补偿计算)，得出当前实时的环境光强度值，再通过通用的背光曲线(lux-nit映射表)，寻找当前环境光强度下对应的背光亮度值，从而实现手机屏幕亮度的自动调节。其中，环境光强度值的单位为勒克斯，手机屏幕亮度的单位是尼特。
25.具体调节过程包括：当环境光发生变化时，初始化空的光感队列x，x的长度为n。实时获取光感数据xt，判断是否为噪音，如果不是噪音，则追加到x的队尾。当队列x长度不足n时，重复上一步骤；若长度等于n，进行下一步骤。光感计算，根据实时光感队列x，计算均方根或加权平均，根据计算的结果在通用背光曲线上找亮度点，得到背光建议值，基于该背光建议值进行手机屏幕亮度的调节。
26.在光源不变的情况下，不论是漫反射场景，还是点光源场景，手机与光源的夹角会直接影响到传感器的读数。例如，在手机只配备前置光传感器的情况下，手机屏幕正对光源，传感器读数较大；手机屏幕背对光源，传感器读数较小。即便手机前后都配备双光传感器，手机侧面直对光源时，读数也会最小。因此，仅用传感器的数据难以准确地估算环境光强度值。
27.为了准确的检测电子设备的环境光强度值，本技术实施例提供一种环境光强度的
估算方法，该环境光强度的估算方法的执行主体可以是本技术实施例提供的环境光强度的估算装置，或者集成了该环境光强度的估算装置的电子设备，其中该环境光强度的估算装置可以采用硬件或者软件的方式实现。其中，电子设备可以是智能手机、平板电脑等设备。
28.请参阅图1，图1为本技术实施例提供的环境光强度的估算方法的第一种流程示意图。本技术实施例提供的环境光强度的估算方法的具体流程可以如下：
29.101、获取电子设备在第一时刻的姿态数据。
30.经过分析，在较为理想的情况下，影响光传感器读数的因素主要有三部分，一是光源本身的强弱(h)，二是手机距离光源的距离(d)，三是光源与手机的夹角(θ)。如图2所示，图2为影响光传感器读数的因素的示意图。在单一场景下，环境中的光源的强度一般不会发生变化，在这种情况下，当保持手机的姿态、手机与光源之间的距离不变时，可以假设当前系统是线性的、是不变的。在该系统中，如果控制手机的姿态发生改变，则可以检测到手机的环境光强度也发生变化。
31.而在实际应用中，当用户在某个环境中使用手机时，光源的强度一般不会发生变化，手机与光源之间的距离的改变也比较小，而手机本身的姿态却会随着用户姿态或者用户握持手机的姿态的改变而发生较大改变。因此，本技术实施例提出一种基于电子设备的姿态数据来预测电子设备当前的环境光强度值，得到一个环境光强度估算值，该环境光强度估算值可以在后续作为显示屏亮度调节的依据。
32.其中，电子设备设置有运动传感器。其中，运动传感器可以是惯性传感器，又称为惯性测量元件(inertial measurement unit，imu)，也可以是陀螺仪等能够检测电子设备自身的第一惯性数据的传感器。例如，在一实施例中，姿态数据为姿态角，通过惯性测量元件检测电子设备的姿态角。
33.102、根据环境光强度估算模型和姿态数据，计算得到电子设备在第一时刻的第一环境光强度估算值。
34.其中，环境光强度估算模型是根据样本姿态数据、样本姿态数据对应的环境光强度测量值以及比例积分微分控制算法进行训练得到的。
35.本技术实施例的电子设备的存储器中存储有预先训练好的环境光强度估算模型。该环境光强度估算模型是根据样本姿态数据、样本姿态数据对应的环境光强度测量值以及比例积分微分控制算法进行训练得到的。
36.该环境光强度估算模型在训练过程中，通过迭代训练学习环境光强度测量值与姿态角之间的关系，确定出模型参数。训练得到的环境光强度估算模型可以表征电子设备的环境光强度值与姿态角之间的关系，电子设备的惯性测量元件按照一定的频率检测电子设备的姿态角，对于任意一个时刻的姿态角，电子设备根据该环境光强度估算模型和该姿态角进行估算，得到该时刻对应的环境光强度估算值。
37.例如，在一实施例中，根据环境光强度估算模型和姿态数据，计算得到电子设备在第一时刻的第一环境光强度估算值，包括：根据正弦函数估算模块和姿态数据计算第一时刻的初始环境光强度估算值；根据误差估算模块计算第一时刻的预测误差；根据初始环境光强度估算值和预测误差，得到电子设备在第一时刻的第一环境光强度估算值。
38.该实施例中，环境光强度估算模型包括误差估算模块和正弦函数估算模块，正弦函数估算模块表征环境光强度与姿态g数据之间的关系。该误差估算模型用于计算预测误
差。
39.其中，通过实验数据的观测发现，在其他两个条件不变的情况下，电子设备的环境光强度值与电子设备的姿态角之间的关系符合正弦函数，因此，本技术实施例的方案采用正弦函数来构建环境光强度估算模型。
40.例如，将该环境光估算模型的计算公式表示为：
41.y
pred
＝e
t
y
t
42.y
t
＝wsin(ka b)
43.其中，e
t
为t时刻的预测误差，y
t
为t时刻的初始环境光强度估算值，将两者相加，得到电子设备在t时刻的第一环境光强度估算值。
44.上述公式中的a为t时刻的姿态角，k和b为正弦函数的相位参数，为预设值，w为正弦函数对应的权重值，通过模型训练确定出来。e
t
是通过t时刻之前的历史预测误差，例如t-1、t-2等多个时刻的历史预测误差经过处理得到的。例如，在一实施例中，误差估算模块为基于历史预测误差的比例积分微分算法。
45.根据误差估算模块计算第一时刻的预测误差，包括：获取第一时刻之前的多个历史时刻对应的历史预测误差；根据比例积分微分算法以及历史预测误差计算得到第一时刻的预测误差。
46.该比例积分微分算法用公式可以表示为：
[0047][0048]
其中，a1为比例系数，a2为积分系数，a3为微分系数。这三个参数通过模型训练确定。
[0049]
其中，n的值可以根据需要设置。例如，在一实施例中，n＝3，则获取t时刻之前之前的三个时刻的历史预测误差，基于这些历史预测误差和比例积分微分算法计算得到时刻的预测误差。计算公式可以转换为：
[0050][0051]
其中，e＝{e
t-3
，e
t-2
，e
t-1
}
[0052]
在一实施例中，正弦函数估算模块包括多个正弦函数，多个正弦函数具有不同的相位参数和权重参数。根据正弦函数估算模块和姿态数据计算第一时刻的初始环境光强度估算值，包括：根据多个正弦函数和姿态数据，计算得到多个初始环境光强度估算值分量；计算多个初始环境光强度估算值分量的均值，将均值作为第一时刻的初始环境光强度估算值。
[0053]
环境光强度与姿态角之间的关系可能是由多种不同相位的正弦波共同作用得到的，因此，为了提高环境光强度值估算的准确度，设置多组相位参数，例如，在一实施例中设置20组相位参数：(k,b)＝{(ki,bi)},i∈1,
…
,20。这样最终会计算得到20个分别对应于20组相位参数的初始环境光强度估算值分量，计算这20个初始环境光强度估算值分量的平均值，作为t时刻的初始环境光强度估算值。
[0054]
其中，20组相位参数的设置方法如下：可以设置为多个0-1之间的k和多个整数k，例如，设置5个k值，分别为0.4,0.8,1,3,5，对于每一个k值，设置四个不同的b值，例如分别
为t，其中，按照这种方式可以得到20组不同的相位参数。
[0055]
此外，可以理解的是，电子设备的姿态角一般为三轴姿态角，即姿态角包括电子设备在三个方向上的姿态角分量，分别记为a
t
，β
t
，γ
t
。在根据正弦函数计算初始环境光强度估算值的时候，分别计算三个方向的姿态角分量各自对应的环境光强度估算值，再对三个姿态角分量对应的三个环境光强度估算值进行合并处理，得到初始环境光强度估算值。计算公式如下：
[0056]at,k,b
＝w1sin(kα
t
b)
[0057]bt,k,b
＝w2sin(kβ
t
b)
[0058]ct,k,b
＝w3sin(kγ
t
b)
[0059]
然后，根据l2范数对三个姿态角分量对应的三个环境光强度估算值进行合并处理，例如：
[0060][0061]
上述公式只展示了一种相位参数，其他相位参数可以采用同样的算法，只是k和的值不同，并且各自对应的权重参数不同。
[0062]
接下来，对该环境光强度估算模型的训练过程进行说明。
[0063]
首先是样本数据的采集。在特定光源场景下，改变电子设备的姿态，并通过电子设备的惯性测量元件采集姿态角，同时通过电子设备的光传感器获取环境光强度测量值。由于光感变化滞后于姿态角变化，对环境光强度测量值做延迟处理，得到多个姿态角以及对应的环境光测量值。然后，对这多个姿态角以及对应的环境光测量值去尖峰处理后，传入低通滤波器后，再做等距/等频分箱，以对数据去噪以便减少模型学习难度。最后，将数据做均匀切分，得到多个样本姿态数据以及样本姿态数据对应的环境光强度测量值。例如，以每m个连续的样本姿态数据及其对应的环境光强度测量值作为一组样本数据，得到多组样本数据。例如，m＝10。
[0064]
接下来，基于这多组样本数据训练模型。其中，预测误差的计算采用的是比例积分微分算法，该算法需要采用历史数据，而初始时刻是没有历史数据的，为了解决该问题，本技术的方案选取n个初始时刻，根据环境光强度的估算值和测量值计算得到初始误差。
[0065]
仍然以某一个相位参数为例，假设n＝3，则获取前三个时刻的姿态角数据：a
1,2,3
，β
1,2,3
，γ
1,2,3
。
[0066]
则按照如下公式对预测误差进行初始化处理：
[0067]a1,k,b
＝w1sin(kα1 b)
[0068]b1,k,b
＝w2sin(kβ1 b)
[0069]c1,k,b
＝w3sin(kγ1 b)
[0070]a2,k,b
＝w1sin(kα2 b)
[0071]b2,k,b
＝w2sin(kβ2 b)
[0072]c2,k,b
＝w3sin(kγ2 b)
[0073]a3,k,b
＝w1sin(kα3 b)
[0074]b3,k,b
＝w2sin(kβ3 b)
[0075]c3,k,b
＝w3sin(kγ
t3
b)
[0076][0077][0078][0079]
则t1、t2、t3三个时刻的误差分别为：
[0080]
e1＝y
′
1-y1[0081]
e2＝y
′
2-y2[0082]
e3＝y
′
3-y3[0083]
其中，y
′1、y
′2、y
′3分别为t1、t2、t3三个时刻的环境光强度的测量值。
[0084]
需要说明的是，上述y1、y2、y3的计算过程只以某一个相位参数为例，在实际计算中计算20个相位参数各自对应的环境光强度估算值的平均值。
[0085]
得到前三个时刻各自对应的初始预测误差后，从第四个时刻起至第m个时刻可以按照上文中的误差计算公式计算预测误差，进而可以根据环境光强度估算模型计算得到环境光强度估算值。
[0086]
从t4时刻至tm时刻，一共有m-4组样本数据，根据预设的损失函数、模型输出的环境光强度估算值，以及光传感器输出的环境光强度测量值计算模型的损失值，基于损失值对模型进行迭代训练，直至满足迭代终止条件，将最后一次迭代得到的参数a1、a2和a3，以及每一组相位参数对应的权重参数确定为最终的模型参数，从而得到训练好的环境光强度估算模型。其中，损失函数可以采用均方误差损失函数，假设m＝10，则其计算公式如下：
[0087]
loss＝mse({y
pred3
,
…
,y
pred10
},{y
true3
,
…
,y
true10
})
[0088]
其中，y
pred
为模型输出的估算值，y
true
为样本数据中的测量值。
[0089]
可以理解的是，在该环境光强度估算模型的实际应用阶段，可以采用与训练阶段类似的方式对几个初始时刻的预测误差进行初始化，从而根据多个初始预测误差进行后续时刻的预测误差的计算。
[0090]
具体实施时，本技术不受所描述的各个步骤的执行顺序的限制，在不产生冲突的情况下，某些步骤还可以采用其它顺序进行或者同时进行。
[0091]
由上可知，本技术实施例提供的环境光强度的估算方法，获取电子设备在第一时刻的姿态数据，并通过根据样本姿态数据、样本姿态数据对应的环境光强度测量值以及比例积分微分控制算法进行训练得到的环境光强度估算模型和该姿态数据，计算得到电子设备在该第一时刻的第一环境光强度估算值，提高了电子设备获取到的环境光强度的准确度。
[0092]
在一些实施例中，计算得到电子设备在第一时刻的第一环境光强度估算值之后，该方法还包括：获取电子设备在第一时刻之前的多个历史时刻的多个第二环境光强度估算值；根据第一环境光强度估算值和多个第二环境光强度估算值，确定电子设备在第一时刻的环境光强度的上限值和下限值。
[0093]
该实施例中，在得到电子设备在第一时刻对应的第一环境光强度估算值之后，还可以获取该时刻之前的多个时刻对应的第二环境光强度估算值，例如，对于t10时刻来说，得到t10时刻的环境光强度估算值之后，获取t9、t8、t7三个历史时刻的环境光强度估算值，然后根据确定这四个环境光强度估算值的最大值和最小值，将其中的最小值确定为电子设备在第一时刻的环境光强度的下限值，将其中的最大值确定为电子设备在第一时刻的环境光强度的上限值。也就是说，电子设备在根据姿态数据估算环境光强度值，并不是得到一个单一的数值，根据结合当前时刻的环境光强度估算值以及该时刻之前的历史时刻的环境光强度估算值，得到一个环境光强度的上限值和下限值，该上限值和下限值构成一个估算区间，该环境光强度的估算区间可以作为电子设备的显示屏亮度调节的依据。
[0094]
例如，在一些实施例中，根据第一环境光强度估算值和多个第二环境光强度估算值，确定电子设备在第一时刻的环境光强度的上限值和下限值之后，该方法还包括：获取光传感器检测到的环境光强度测量值；当环境光强度测量值位于上限值和下限值之间时，根据环境光强度测量值调整电子设备的显示屏亮度；当环境光强度测量值不位于上限值和下限值之间时，根据第一环境光强度估算值调整电子设备的显示屏亮度。
[0095]
该实施例中，电子设备获取到环境光强度估算值的上限值和下限值之后，将环境光强度估算值的上限值和下限值，以及电子设备的光传感器检测到的环境光强度测量值来调整电子设备的显示屏亮度，例如，当环境光强度测量值位于上限值和下限值之间时，根据环境光强度测量值调整电子设备的显示屏亮度；当环境光强度测量值不位于上限值和下限值之间时，根据第一环境光强度估算值调整电子设备的显示屏亮度。
[0096]
通过该实施例的方案，在调整电子设备的显示屏亮度，在通过光传感器获取环境光强度的测量值的同时，还结合电子设备的姿态角进行环境光强度值的估算，结合测量值和估算值对显示屏亮度进行调节，弥补点光源场景下光传感器不灵敏的缺陷，从而提高显示屏亮度调整的准确度，使得调整后的显示屏亮度更加当前的环境。
[0097]
在一实施例中还提供一种环境光强度的估算装置。请参阅图3，图3为本技术实施例提供的环境光强度的估算装置300的结构示意图。其中该环境光强度的估算装置300应用于电子设备，该环境光强度的估算装置300包括：
[0098]
获取模块301，用于获取电子设备在第一时刻的姿态数据；
[0099]
估算模块302，用于根据环境光强度估算模型和所述姿态数据，计算得到所述电子设备在所述第一时刻的第一环境光强度估算值；
[0100]
其中，所述环境光强度估算模型是根据样本姿态数据、所述样本姿态数据对应的环境光强度测量值以及比例积分微分控制算法进行训练得到的。
[0101]
在一些实施例中，所述姿态数据为姿态角，所述环境光强度估算模型包括误差估算模块和正弦函数估算模块，所述正弦函数估算模块表征环境光强度与姿态数据之间的关系；
[0102]
估算模块302，用于根据所述正弦函数估算模块和所述姿态数据计算所述第一时刻的初始环境光强度估算值；根据所述误差估算模块计算所述第一时刻的预测误差；以及，根据所述初始环境光强度估算值和所述预测误差，得到所述电子设备在所述第一时刻的第一环境光强度估算值。
[0103]
在一些实施例中，所述误差估算模块为基于历史预测误差的比例积分微分算法；
估算模块302，用于获取所述第一时刻之前的多个历史时刻对应的历史预测误差；根据比例积分微分算法以及所述历史预测误差计算得到所述第一时刻的预测误差。
[0104]
在一些实施例中，所述正弦函数估算模块包括多个正弦函数，所述多个正弦函数具有不同的相位参数和权重参数；估算模块302，用于根据多个所述正弦函数和所述姿态数据，计算得到多个初始环境光强度估算值分量；以及，计算所述多个初始环境光强度估算值分量的均值，将所述均值作为第一时刻的初始环境光强度估算值。
[0105]
在一些实施例中，所述正弦函数的公式为：y
t
＝wsin(ka b)，其中，a为姿态角，w为权重参数，k和b为相位参数，y
t
为t时刻的一个初始环境光强度值分量，所述权重参数。
[0106]
在一些实施例中，所述比例积分微分算的公式为：在一些实施例中，所述比例积分微分算的公式为：e＝{e
t-3
，e
t-2
，e
t-1
}；其中，a1为比例系数，a2为积分系数，a3为微分系数，e
t
为t时刻的预测误差。
[0107]
在一些实施例中，估算模块302，用于获取所述电子设备在所述第一时刻之前的多个历史时刻的多个第二环境光强度估算值；以及，根据所述第一环境光强度估算值和所述多个第二环境光强度估算值，确定所述电子设备在所述第一时刻的环境光强度的上限值和下限值。
[0108]
在一些实施例中，该装置还包括：
[0109]
调节模块，用于获取光传感器检测到的环境光强度测量值；当所述环境光强度测量值位于所述上限值和所述下限值之间时，根据所述环境光强度测量值调整所述电子设备的显示屏亮度；以及，当所述环境光强度测量值不位于所述上限值和所述下限值之间时，根据所述第一环境光强度估算值调整所述电子设备的显示屏亮度。
[0110]
应当说明的是，本技术实施例提供的环境光强度的估算装置与上文实施例中的环境光强度的估算方法属于同一构思，通过该环境光强度的估算装置可以实现环境光强度的估算方法实施例中提供的任一方法，其具体实现过程详见环境光强度的估算方法实施例，此处不再赘述。
[0111]
由上可知，本技术实施例提出的环境光强度的估算装置，获取电子设备在第一时刻的姿态数据，并通过根据样本姿态数据、所述样本姿态数据对应的环境光强度测量值以及比例积分微分控制算法进行训练得到的环境光强度估算模型和该姿态数据，计算得到电子设备在该第一时刻的第一环境光强度估算值，提高了电子设备获取到的环境光强度的准确度。
[0112]
本技术实施例还提供一种电子设备。所述电子设备可以是智能手机、平板电脑等设备。请参阅图4，图4为本技术实施例提供的电子设备的第一种结构示意图。电子设备400包括处理器401和存储器402。其中，处理器401与存储器402电性连接。
[0113]
处理器401是电子设备400的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或调用存储在存储器402内的计算机程序，以及调用存储在存储器402内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。
[0114]
存储器402可用于存储计算机程序和数据。存储器402存储的计算机程序中包含有可在处理器中执行的指令。计算机程序可以组成各种功能模块。处理器401通过调用存储在存储器402的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理。
[0115]
在本实施例中，电子设备400中的处理器401会按照如下的步骤，将一个或一个以
上的计算机程序的进程对应的指令加载到存储器402中，并由处理器401来运行存储在存储器402中的计算机程序，从而实现各种功能：
[0116]
获取电子设备在第一时刻的姿态数据；
[0117]
根据环境光强度估算模型和所述姿态数据，计算得到所述电子设备在所述第一时刻的第一环境光强度估算值；
[0118]
其中，所述环境光强度估算模型是根据样本姿态数据、所述样本姿态数据对应的环境光强度测量值以及比例积分微分控制算法进行训练得到的。
[0119]
在一些实施例中，请参阅图5，图5为本技术实施例提供的电子设备的第二种结构示意图。电子设备400还包括：射频电路403、显示屏404、控制电路405、输入单元406、音频电路407、传感器408以及电源409。其中，处理器401分别与射频电路403、显示屏404、控制电路405、输入单元406、音频电路407、传感器408以及电源409电性连接。
[0120]
射频电路403用于收发射频信号，以通过无线通信与网络设备或其他电子设备进行通信。
[0121]
显示屏404可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及电子设备的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图像、文本、图标、视频和其任意组合来构成。
[0122]
控制电路405与显示屏404电性连接，用于控制显示屏404显示信息。
[0123]
输入单元406可用于接收输入的数字、字符信息或用户特征信息(例如指纹)，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。其中，输入单元406可以包括指纹识别模组。
[0124]
音频电路407可通过扬声器、传声器提供用户与电子设备之间的音频接口。其中，音频电路407包括麦克风。所述麦克风与所述处理器401电性连接。所述麦克风用于接收用户输入的语音信息。
[0125]
传感器408用于采集外部环境信息。传感器408可以包括环境亮度传感器、加速度传感器、陀螺仪等传感器中的一种或多种。
[0126]
电源409用于给电子设备400的各个部件供电。在一些实施例中，电源409可以通过电源管理系统与处理器401逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
[0127]
虽然图中未示出，电子设备400还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。
[0128]
在本实施例中，电子设备400中的处理器401会按照如下的步骤，将一个或一个以上的计算机程序的进程对应的指令加载到存储器402中，并由处理器401来运行存储在存储器402中的计算机程序，从而实现各种功能：
[0129]
获取电子设备在第一时刻的姿态数据；
[0130]
根据环境光强度估算模型和所述姿态数据，计算得到所述电子设备在所述第一时刻的第一环境光强度估算值；
[0131]
其中，所述环境光强度估算模型是根据样本姿态数据、所述样本姿态数据对应的环境光强度测量值以及比例积分微分控制算法进行训练得到的。
[0132]
由上可知，本技术实施例提供了一种电子设备，获取电子设备在第一时刻的姿态数据，并通过根据样本姿态数据、所述样本姿态数据对应的环境光强度测量值以及比例积分微分控制算法进行训练得到的环境光强度估算模型和该姿态数据，计算得到电子设备在
该第一时刻的第一环境光强度估算值，提高了电子设备获取到的环境光强度的准确度。
[0133]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，所述计算机执行上述任一实施例所述的环境光强度的估算方法。
[0134]
需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述计算机程序可以存储于计算机可读存储介质中，所述计算机可读存储介质可以包括但不限于：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。
[0135]
此外，本技术中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或模块，而是某些实施例还包括没有列出的步骤或模块，或某些实施例还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
[0136]
以上对本技术实施例所提供的环境光强度的估算方法、装置、存储介质及电子设备进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。