屏幕亮度的智能调节方法、装置、存储介质及移动终端与流程

本申请实施例涉及移动终端技术，尤其涉及一种屏幕亮度的智能调节方法、装置、存储介质及移动终端。
背景技术：
：目前，移动终端被越来越多的应用于生活当中，用户长时间的盯着移动终端屏幕看，若屏幕亮度不合适，则会刺激用户的眼睛。为解决该问题，当前移动终端可以实现根据外部环境光强度来自动调节屏幕的亮度，但是，相关技术中提供的屏幕亮度调节方案存在缺陷，无法满足移动终端用户对屏幕亮度的实际要求，用户往往会在自动调节的基础上再进行手动调节以达到预期的亮度效果，使屏幕亮度调节的智能程度受限。技术实现要素：本申请实施例提供一种屏幕亮度的智能调节方法、装置、存储介质及移动终端，可以优化相关技术中屏幕亮度的调节方案，提高移动终端的智能度。第一方面，本申请实施例提供了一种屏幕亮度的智能调节方法，包括：获取环境光的强度值、前台运行的应用程序的应用标识及终端状态；在预设的亮度调节事件被触发时，通过预先配置的亮度预测模型确定与所述强度值、应用程序及终端状态对应的目标亮度值，其中，所述亮度预测模型为根据历史亮度调节记录训练的深度学习模型；根据所述目标亮度值对屏幕亮度进行调节。第二方面，本申请实施例还提供了一种屏幕亮度的智能调节装置，该装置包括：状态获取模块，用于获取环境光的强度值、前台运行的应用程序的应用标识及终端状态；目标值确定模块，用于在预设的亮度调节事件被触发时，通过预先配置的亮度预测模型确定与所述强度值、应用程序及终端状态对应的目标亮度值，其中，所述亮度预测模型为根据历史亮度调节记录训练的深度学习模型；亮度调节模块，用于根据所述目标亮度值对屏幕亮度进行调节。第三方面，本申请实施例还提供了本申请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，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的屏幕亮度的智能调节方法。第四方面，本申请实施例还提供了一种移动终端，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的屏幕亮度的智能调节方法。本申请实施例提供一种屏幕亮度的智能调节方案，通过获取环境光的强度值、前台运行的应用程序的应用标识及终端状态；在预设的亮度调节事件被触发时，通过预先配置的亮度预测模型确定与该强度值、应用程序及终端状态对应的目标亮度值，根据该目标亮度值对屏幕亮度进行调节，实现基于用户当前使用终端的状态结合用户的历史亮度调节记录，分析出用户偏好的目标亮度值，并基于该目标亮度值对屏幕亮度进行自动调节，且调节结果更符合用户的实际体验要求。采用上述技术方案，解决了相关技术中因屏幕亮度调节方案的调节结果与用户对亮度的心里预期不相符导致多次调节的问题，提升了移动终端在屏幕亮度调节方面的智能度。附图说明图1是本申请实施例提供的一种屏幕亮度的智能调节方法的流程图；图2是本申请实施例提供的另一种屏幕亮度的智能调节方法的流程图；图3是本申请实施例提供的一种屏幕亮度的智能调节装置的结构框图；图4是本申请实施例提供的一种移动终端的结构框图；图5是本申请实施例提供的一种智能手机的结构框图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。需要说明的是，亮度预测模型是基于移动终端用户的历史亮度调节记录训练的深度学习模型。示例性的，可以预先设置隐藏层的数目以及输入层、隐藏层和输出层各层的节点数，以及初始化深度神经网络的第一参数，其中，第一参数包括各层的偏置值及边的权重，初步得到深度学习模型。然后，利用历史亮度调节记录对应的样本集合对该深度学习模型进行前向传播和后向传播两个阶段的训练；在后向传播训练计算得到的误差达到期望误差值时，训练结束，并得到亮度预测模型。由于该亮度预测模型是由移动终端用户的大量的历史屏幕亮度调节操作及调节操作时前台运行的应用程序中学习出有效地特征，从而，可以学习出符合用户偏好的屏幕亮度，提升了基于当前状态预测屏幕亮度的准确度。在满足亮度调节事件时，综合当前环境光的强度值、当前在前台运行的应用程序及屏幕背光亮度的历史调节记录，通过人工智能技术进行分析得出适合当前场景的屏幕亮度参数。需要说明的是，本申请实施例中对该神经网络模型的层数、神经元的数量、卷积核和/或权重等网络参数不作限定。需要说明的是，该亮度预测模型的构建可以由移动终端执行，对于执行模型构建操作的执行主体本申请实施例并不作限定。样本集合的来源是移动终端用户在执行屏幕亮度调节操作时的相关数据。在每次用户进行屏幕亮度调节时，移动终端会记录当前环境光的强度值(也可以记录为光强)、前台运行的应用程序、执行屏幕调节操作前的第一屏幕亮度、执行屏幕亮度调节操作的系统时间(可以简称为调节时间)、当前网络环境状态(可以是网络标识)及执行屏幕调节操作后的第二屏幕亮度等，作为历史亮度调节记录。其中，网络标识可以为移动终端接入的网络的名称，包括但不限于接入的wifi(无线保真)的名称。需要说明的是，上述调节时间可以选择开始执行屏幕亮度调节操作的时间，或者选择屏幕亮度调节操作执行完成的时间，或者选择屏幕亮度调节操作的开始时间与结束时间的中间时间。移动终端可以以数据表的形式存储上述历史亮度调节记录。该数据表存储于移动终端数据库。表1、历史亮度调节记录需要说明的是，可以将上述表格中的一行数据作为一条样本数据，上述表格中列举的特征包括当前环境光的强度值、应用程序、执行屏幕亮度调节操作前的第一屏幕亮度值、执行屏幕亮度调节操作的时间、接入网络的网络标识(可以是ssid，servicesetidentifier，服务集标识，表示wifi名称)以及执行屏幕亮度调节操作后的第二屏幕亮度，但历史亮度调节记录并不限于上述特征，还可以根据模型构建的实际需要增加剩余电量和/或位置信息等特征。另外，上述表1中时间可以转换为年月日时分秒格式。例如，1497590695469＝2017/6/1613:24:55。可以理解的是，需要对上述表格中的数据进行预处理得到样本矩阵，基于样本矩阵进行训练，构建亮度预测模型。在本申请实施例中，该预处理可以是：根据预设规则匹配该应用程序的程序编号，包括后台统计出用户在移动终端中安装的所有应用程序(即app)，为各个应用程序赋予不重复的数字。假设，用户按照的应用程序包括qq、微信、今日头条及微博等app，则为每个应用程序分配一个编号，即appid，以该appid替代应用程序。例如，为qq分配程序编号为0，为微信分配程序编号为1，为今日头条分配程序编号为2，…..，程序编号的最大编号取决于用户安装的应用程序的数量。可选的，还可以基于表1中记载的应用程序进行编号，即为表1中出现的各个不重复的应用程序分别赋予不重复的数字，作为程序编号，程序编号的最大编号取决于表1中应用程序的数量。根据预设规则匹配该网络标识的网络编号，包括但不限于后台统计出移动终端历史接入的wifi的ssid信息(也可以理解为用户所有使用过的wifi的名称)，为各个ssid赋予不重叠的数字。可以理解的是网络标号u∈[0，1，2…]，最大网络编号取决于移动终端总共接入过的多少个不同的wifi。可选的，还可以基于表1中记载的移动终端接入的wifi的ssid进行编号，为表1中出现的不同的ssid赋予不重复的数字，作为网络编号，最大网络编号取决于表1中出现过多少的不同的ssid。预先将自然日内24小时均分为若干个时间段。例如，若以1小时为时间间隔，则一个自然日24小时具有24个时间段，为时间段进行顺序编号，访问时间对应的时间编号t∈[0，1，2，3…23]，即为凌晨0点至凌晨1点之间检测到的屏幕亮度调节操作赋予时间编号0，为凌晨1点至凌晨2点之间检测到的屏幕亮度调节操作赋予时间编号1，……为23点至24点之间检测到的屏幕亮度调节操作赋予时间编号23。从而，根据该调节时间所属的时间段确定时间编号。例如，移动终端在检测到qq于前台运行时，用户输入亮度调节指示，且调节操作的调节时间是13:24:55，可以确定调节时间对应的时间编号是13。可以理解的是，由于用户不可能24小时均使用移动终端，也可以根据用户的使用习惯，对用户使用移动终端的时间区间进行划分。例如，用户在凌晨12点至早晨6点之间处于睡眠状态，不会使用移动终端，则可以对刨除这一休息时间区间之外的时间区间进行划分，得到时间段。由环境光的强度值、程序编号、时间编号、第一屏幕亮度值及网络编号构成特征集合，以第二屏幕亮度值构成预期结果集合，由特征集合及预期结果集合构成样本集合，以便于采用监督式学习方式，通过该样本集合对预先设计的深度学习网络进行训练，构成亮度预测模型。示例性的，最大亮度为最大屏幕亮度，该数值与屏幕属性相关。若以imax代表最大亮度，按照上述方法对表1的数据进行预处理，得到如下样本集合表。表2、样本集合表光强应用程序第一屏幕亮度调节时间网络标识第二屏幕亮度300020％imax13030％imax500140％imax13150％imax………………表2所述的样本集合表对应的样本矩阵d为：其中，上述样本集合表及样本矩阵并未列举全部历史亮度调节记录，省略号代表省略的历史亮度调节记录。图1为本申请实施例提供的一种屏幕亮度的智能调节方法的流程图。该方法可以由屏幕亮度的智能调节装置来执行，其中，该装置可由软件和/或硬件实现，一般可集成在移动终端中。如图1所示，该方法包括：步骤110、获取环境光的强度值、前台运行的应用程序的应用标识及终端状态。需要说明的是，本申请实施例中的环境光的强度值为表征环境光强弱的数值。该数值可以根据内置于移动终端的设定传感器采集。其中，设定传感器包括但不限于环境光传感器。例如，按照设定的采样间隔由环境光传感器获取环境光的强度值。根据该强度值可以判断预设的亮度调节事件是否被触发。示例性的，根据当前采样时刻对应的第一强度值与上一采样时刻对应的第二强度值判断移动终端内预设的亮度调节事件是否被触发。判断预设的亮度调节事件是否被触发的方式可以是：获取当前采样时刻由环境光传感器输出的数值，作为当前采样时刻的第一强度值。由设定存储空间内读取上一采样时刻对应的第二强度值，计算该第一强度值与第二强度值的偏差量；在所述偏差量超过设定阈值时，确定亮度调节事件被触发。可以理解的是，设定阈值可以是系统默认，还可以是由用户根据实际需要进行设置，该设定阈值用于判断是否触发执行屏幕亮度调节事件。在判定预设的亮度调节事件被触发时，获取当前前台运行的应用程序的应用标识，以确定前台运行何种应用程序；并且，获取当前的系统时间、屏幕的当前亮度值及网络标识作为终端状态，其中，所述网络标识为终端接入的无线网络的名称(可以是ssid)。在判定预设的亮度调节事件未被触发时，按照设定的采样间隔获取环境光传感器输出的数值，而并不获取前台运行的应用程序的应用标识及当前的终端状态，以减少检测数据占用移动终端的存储空间。可以理解的是，前台运行的应用程序是指在移动终端界面中显示的应用程序，用户可以对前台运行的应用程序进行操作。例如，移动终端中同时运行有应用程序a、应用程序b和应用程序c，其中，仅有应用程序a是当前移动终端界面中显示的应用程序，那么可以将应用程序a确定为前台运行的应用程序，应用程序b和应用程序c确定为后台运行的应用程序。需要说明的是，应用标识是可以唯一确定应用程序的字符，包括但不限于应用包名、应用的用户名(uid)或应用的进程名(pid)。一般地，终端可以是搭载有操作系统的移动终端，包括但不限于智能手机、平板电脑、掌上游戏机、笔记本电脑及智能手表等。需要说明的是，终端状态包括网络标识、屏幕亮度调节操作前的亮度值(即当前屏幕亮度值)、当前的系统时间、剩余电量、位置信息中的至少一项。在本申请实施例中，当前的终端状态包括当前wifi的ssid、当前系统时间及当前屏幕亮度值。步骤120、在预设的亮度调节事件被触发时，通过预先配置的亮度预测模型确定与所述强度值、应用程序及终端状态对应的目标亮度值。需要说明的是，亮度预测模型为根据历史亮度调节记录训练的深度学习模型。亮度预测模型的构建方式可以如本申请实施例中记载的方式，也可以采用其它方式进行构建，此处并不作限定。在本申请实施例中，对亮度调节事件被触发时刻的应用程序、系统时间、ssid进行预处理，以符合亮度预设模型的输入要求，得到关于强度值、应用程序、系统时间、ssid及当前屏幕亮度值的一条模型输入记录(也可以认为是用户当前使用终端的状态，该状态包括终端本身的状态、使用情况及环境光情况等)。其中，对上述应用程序、系统时间、ssid进行预处理的方式包括：根据预设第一规则匹配该当前前台运行的应用程序的程序编号a，且a∈[0，1，2…]；根据预设第二规则匹配该ssid的网络编号u，且u∈[0，1，2…]；根据上述记载可知对自然日内预设时间区间进行均分得到所述时间段，该时间段与时间编号关联存储于白名单内，可以根据当前的系统时间所属的时间段查询该白名单确定其时间编号。将该强度值、程序编号、时间编号、屏幕的当前亮度值及网络编号输入预先配置的亮度预测模型，以通过该亮度预测模型计算出目标亮度值。步骤130、根据所述目标亮度值对屏幕亮度进行调节。在本申请实施例中，根据目标亮度值对屏幕亮度进行调节可以是采用该目标亮度值替换上述屏幕的当前亮度值。但是，此处调节方式比较生硬，对于目标亮度值与当前亮度值相差较大的情况，直接替换会导致用户体验不佳。可选的，可以在目标亮度值与当前亮度值之间设置预设数量的中间值，以避免屏幕亮度骤然跳变使人眼感觉不适的情况发生。例如，计算该目标亮度值与该当前亮度值的差值；在该差值超过设定调节间隔值时，根据与该目标亮度值的亮度偏差将该差值分成至少两个数值区间；根据所述数值区间对屏幕亮度进行平滑调节。可选的，上述至少两个数值区间可以是均分当前亮度值与目标亮度值的差值对应的间隔区间的结果。还可以根据实际需要首先采用较小的数值变化量调整远离目标亮度值的当前亮度，在靠近目标亮度值时可以增加数值变化量。例如，目标亮度值是500，当前亮度值是400，则可以确定目标亮度值与当前亮度值的差值是100，可以均分该差值成为4份，以每隔设定时间区间将屏幕亮度值增加25的方式逐步调整当前亮度值，以达到目标亮度值。可选的，还可以根据实际需要设置变化的调节策略，如在当前亮度值达到460之前，以每隔设定时间区间将屏幕亮度增加10的方式进行调整，在当前亮度达到460后，以每隔设定时间区间将屏幕亮度增加20的方式进行调整。本实施例的技术方案，通过获取环境光的强度值、前台运行的应用程序的应用标识及终端状态；在预设的亮度调节事件被触发时，通过预先配置的亮度预测模型确定与该强度值、应用程序及终端状态对应的目标亮度值，根据该目标亮度值对屏幕亮度进行调节，实现基于用户当前使用终端的状态结合用户的历史亮度调节记录，分析出用户偏好的目标亮度值，并基于该目标亮度值对屏幕亮度进行自动调节，且调节结果更符合用户的实际体验要求。采用上述技术方案，解决了相关技术中因屏幕亮度调节方案的调节结果与用户对亮度的心里预期不相符导致多次调节的问题，提升了移动终端在屏幕亮度调节方面的智能度。图2是本申请实施例提供的另一种屏幕亮度的智能调节方法的流程图。如图2所示，该方法包括：步骤201、按照设定的采样间隔获取环境光传感器输出的数值作为环境光的强度值。可以理解的是，强度值的获取方式有很多种，并不限于上述列举的通过环境光传感器获取，还可以通过摄像头拍摄一幅外界环境的图像，分析该图像得到环境光的强度值等等。步骤202、根据所述强度值判断预设的亮度调节事件是否被触发，若是，则执行步骤203，否则返回执行步骤201。在本申请实施例中，计算当前采样时刻对应的第一强度值与上一采样时刻对应的第二强度值的偏差量；在该偏差量大于或等于设定阈值时，执行步骤203；在该偏差值小于设定阈值时，执行步骤201。可选的，还可以获取当前的系统时间，确定当前的系统时间与上一次屏幕亮度调节操作的时间的时间间隔，在该时间间隔超过设定时间阈值时，也可以触发亮度调节事件。需要说明的是，在每次完成屏幕亮度调节操作时，启动计时器开始计时，以记录当前时间与上一次屏幕亮度调节操作的时间的时间间隔。上述时间阈值可以是系统默认，或用户根据实际需要自行设置的，用于触发亮度调节事件。例如，设定时间间隔可以是1小时，获取计时器的读数，判断该时间间隔是否超过1小时。在计时器达到预设时间阈值时，控制计时器清零，以待完成屏幕亮度调节操作后，重新计时。步骤203、获取前台运行的应用程序的应用标识，并获取系统时间、屏幕的当前亮度值及网络标识作为终端状态。步骤204、根据预设第一规则匹配所述应用程序的程序编号。需要说明的是，该第一规则可以是为移动终端内安装的不同应用程序赋予不同的数字编号，作为程序编号。步骤205、根据预设第二规则匹配所述网络标识的网络编号。需要说明的是，该第二规则可以是为移动终端接入过的不同wifi的ssid赋予不同的数字编号，作为网络编号。步骤206、根据所述系统时间所属的时间段确定时间编号。步骤207、将所述强度值、程序编号、时间编号、屏幕的当前亮度值及网络编号输入预先配置的亮度预测模型。步骤208、获取亮度预测模型输出的目标亮度值，计算所述当前亮度值与所述目标亮度值的差值。步骤209、判断所述差值是否超过设定调节间隔值，若是，则执行步骤210，否则执行步骤211。需要说明的是，上述调节间隔值可以根据上述大量用户群体的屏幕亮度历史调节记录进行分析确定。例如，在执行完由当前亮度调节至目标亮度值的操作后，用户又手动调节了屏幕亮度，则认为本次屏幕亮度调节操作中，当前亮度值与目标亮度值的亮度偏差较大，根据该规律，对屏幕亮度历史调节记录进行分析，确定设定调节间隔值。步骤210、根据与所述目标亮度值的亮度偏差将所述差值分成至少两个数值区间，根据所述数值区间对屏幕亮度进行平滑调节。需要说明的是，上述数值区间的划分依据可以是均分该亮度偏差对应的数值间隔。可选的，划分依据还可以是根据距离目标亮度值的偏差。例如，在距离目标亮度值较远时，采用较小的数值区间进行平滑调整，在靠近目标亮度值时，采用较大的数值区间进行亮度调节。需要说明的是，本步骤执行完成后，执行步骤212。步骤211、采用所述目标亮度值替换当前亮度值。可以理解的是，由于目标亮度值与当前亮度值的差值并不大，可以采用直接替换的方式调节屏幕亮度，本步骤执行完成后执行步骤212。步骤212、获取与所述目标亮度值对应的目标图像亮度值，并根据所述目标图像亮度值调节当前显示内容的亮度。可以理解的是，在某些场景下，影响用户看屏幕的感受的因素不仅是屏幕亮度，屏幕中所显示内容也会影响用户的观看体验。考虑到这一点，采集设定数量的用户群体针对屏幕亮度及屏幕中显示的图像亮度的历史设置操作，采用数据分析手段对上述历史设置操作进行分析，得到与屏幕亮度匹配的显示图像的亮度，并预先配置于移动终端内。例如，可以采用白名单的形式存储上述屏幕亮度与图像亮度的对应关系。本申请实施例中，在获取目标亮度值之后，根据目标亮度值查询上述白名单，确定对应的图像亮度值，根据该图像亮度值调节当前显示内容的亮度。需要说明的是，在当前图像亮度值与目标图像亮度值的偏差较大时，可以根据与目标图像亮度值的偏差将差值区间(当前图像亮度值与目标图像亮度值的差值的取值范围)分成至少两个子区间，根据该子区间对图像亮度进行平滑调节，实现显示内容的图像亮度调节过程与屏幕亮度平滑过度相适应。需要说明的是，本步骤并非本申请实施例的必要步骤，即步骤212可执行也可不执行。同时，步骤212的执行顺序并不限于本申请实施例所记载的情况，步骤212在确定目标亮度值之后执行即可。本实施例的技术方案，通过获取与目标亮度值对应的目标图像亮度值，并根据该目标图像亮度值调节当前显示内容的亮度，实现在调节屏幕亮度之外，还调节显示内容的亮度，更好的符合用户感受，有效地避免多次调节屏幕亮度，提高移动终端的执行效率。图3是本申请实施例提供的一种屏幕亮度的智能调节装置的结构框图。该装置可以通过软件和/或硬件实现，可被集成于移动终端内，用于执行本申请实施例提供的屏幕亮度的智能调节方法。如图3所示，该装置包括：状态获取模块310，用于获取环境光的强度值、前台运行的应用程序的应用标识及终端状态；目标值确定模块320，用于在预设的亮度调节事件被触发时，通过预先配置的亮度预测模型确定与所述强度值、应用程序及终端状态对应的目标亮度值，其中，所述亮度预测模型为根据历史亮度调节记录训练的深度学习模型；亮度调节模块330，用于根据所述目标亮度值对屏幕亮度进行调节。本实施例的技术方案提供一种屏幕亮度的智能调节装置，实现基于用户当前使用状态结合用户的历史亮度调节记录，分析出用户偏好的目标亮度值，并基于该目标亮度值对屏幕亮度进行自动调节，且调节结果更符合用户的实际体验要求。采用上述技术方案，解决了相关技术中因屏幕亮度调节方案的调节结果与用户对亮度的心里预期不相符导致多次调节的问题，提升了移动终端在屏幕亮度调节方面的智能度。可选的，状态获取模块310具体用于：按照设定的采样间隔获取环境光传感器输出的数值作为环境光的强度值；以及，还包括：事件判定模块，用于在获取环境光的强度值之后，根据所述强度值判断预设的亮度调节事件是否被触发。可选的，事件判定模块具体用于：计算当前采样时刻对应的第一强度值与上一采样时刻对应的第二强度值的偏差量；在所述偏差量超过设定阈值时，确定亮度调节事件被触发。可选的，状态获取模块310还具体用于：在所述亮度调节事件被触发时，获取前台运行的应用程序的应用标识，并获取系统时间、屏幕的当前亮度值及网络标识作为终端状态，其中，所述网络标识为终端接入的无线网络的名称。可选的，还包括：预处理模块，用于在获取环境光的强度值、前台运行的应用程序的应用标识及终端状态之后，根据预设第一规则匹配所述应用程序的程序编号；根据预设第二规则匹配所述网络标识的网络编号；根据所述系统时间所属的时间段确定时间编号，其中，对自然日内预设时间区间进行均分得到所述时间段，所述时间段与时间编号关联存储；模型输入模块，用于将所述强度值、程序编号、时间编号、屏幕的当前亮度值及网络编号输入预先配置的亮度预测模型。可选的，亮度调节模块330具体用于：计算所述当前亮度值与所述目标亮度值的差值；在所述差值超过设定调节间隔值时，根据与所述目标亮度值的亮度偏差将所述差值分成至少两个数值区间；根据所述数值区间对屏幕亮度进行平滑调节。可选的，还包括：内容亮度调节模块，获取与所述目标亮度值对应的目标图像亮度值，并根据所述目标图像亮度值调节当前显示内容的亮度。本申请实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种屏幕亮度的智能调节方法，该方法包括：获取环境光的强度值、前台运行的应用程序的应用标识及终端状态；在预设的亮度调节事件被触发时，通过预先配置的亮度预测模型确定与所述强度值、应用程序及终端状态对应的目标亮度值，其中，所述亮度预测模型为根据历史亮度调节记录训练的深度学习模型；根据所述目标亮度值对屏幕亮度进行调节。存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如cd-rom、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如dram、ddrram、sram、edoram，兰巴斯(rambus)ram等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的第一计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到第一计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给第一计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。当然，本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的屏幕亮度的智能调节操作，还可以执行本申请任意实施例所提供的屏幕亮度的智能调节方法中的相关操作。本申请实施例提供了一种移动终端，该移动终端内具有操作系统，该移动终端中可集成本申请实施例提供的屏幕亮度的智能调节装置。其中，移动终端可以为智能手机、pad(平板电脑)、掌上游戏机等。图4是本申请实施例提供的一种移动终端的结构框图。如图4所示，存储器410及处理器420。所述存储器410，用于存储计算机程序、亮度预测模型及历史强度值等；所述中央处理器420读取并执行所述存储器410中存储的计算机程序。所述处理器420在执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取环境光的强度值、前台运行的应用程序的应用标识及终端状态；在预设的亮度调节事件被触发时，通过预先配置的亮度预测模型确定与所述强度值、应用程序及终端状态对应的目标亮度值，其中，所述亮度预测模型为根据历史亮度调节记录训练的深度学习模型；根据所述目标亮度值对屏幕亮度进行调节。上述示例中列举的存储器及处理器均为移动终端的部分元器件，所述移动终端还可以包括其它元器件。以智能手机为例，说明上述移动终端可能的结构。图5是本申请实施例提供的一种智能手机的结构框图。如图5所示，该智能手机可以包括：存储器501、中央处理器(centralprocessingunit，cpu)502(又称处理器，以下简称cpu)、外设接口503、rf(radiofrequency，射频)电路505、音频电路506、扬声器511、显示器512、电源管理芯片508、输入/输出(i/o)子系统509、其他输入/控制设备510以及外部端口504，这些部件通过一个或多个通信总线或信号线507来通信。应该理解的是，图示智能手机500仅仅是移动终端的一个范例，并且智能手机500可以具有比图中所示出的更多的或者更少的部件，可以组合两个或更多的部件，或者可以具有不同的部件配置。图中所示出的各种部件可以在包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路在内的硬件、软件、或硬件和软件的组合中实现。下面就本实施例提供的集成有屏幕亮度的智能调节装置的智能手机进行详细的描述。存储器501，所述存储器501可以被cpu502、外设接口503等访问，所述存储器501可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如一个或多个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。在存储器511中存储计算机程序，还可以存储人脸状态理解模型、人脸图像及白名单等。外设接口503，所述外设接口503可以将设备的输入和输出外设连接到cpu502和存储器501。i/o子系统509，所述i/o子系统509可以将设备上的输入输出外设，例如屏幕512和其他输入/控制设备510，连接到外设接口503。i/o子系统509可以包括显示控制器5091和用于控制其他输入/控制设备510的一个或多个输入控制器5092。其中，一个或多个输入控制器5092从其他输入/控制设备510接收电信号或者向其他输入/控制设备510发送电信号，其他输入/控制设备510可以包括物理按钮(按压按钮、摇臂按钮等)、拨号盘、滑动开关、操纵杆、点击滚轮。值得说明的是，输入控制器5092可以与以下任一个连接：键盘、红外端口、usb接口以及诸如鼠标的指示设备。屏幕512，所述屏幕512是用户终端与用户之间的输入接口和输出接口，将可视输出显示给用户，可视输出可以包括图形、文本、图标、视频等。i/o子系统509中的显示控制器5051从屏幕512接收电信号或者向屏幕512发送电信号。屏幕512检测屏幕上的接触，显示控制器5091将检测到的接触转换为与显示在屏幕512上的用户界面对象的交互，即实现人机交互，显示在屏幕512上的用户界面对象可以是运行游戏的图标、联网到相应网络的图标等。值得说明的是，设备还可以包括光鼠，光鼠是不显示可视输出的触摸敏感表面，或者是由屏幕形成的触摸敏感表面的延伸。rf电路505，主要用于建立手机与无线网络(即网络侧)的通信，实现手机与无线网络的数据接收和发送。例如收发短信息、电子邮件等。具体地，rf电路505接收并发送rf信号，rf信号也称为电磁信号，rf电路505将电信号转换为电磁信号或将电磁信号转换为电信号，并且通过该电磁信号与通信网络以及其他设备进行通信。rf电路505可以包括用于执行这些功能的已知电路，其包括但不限于天线系统、rf收发机、一个或多个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、数字信号处理器、codec(coder-decoder，编译码器)芯片组、用户标识模块(subscriberidentitymodule，sim)等等。音频电路506，主要用于从外设接口503接收音频数据，将该音频数据转换为电信号，并且将该电信号发送给扬声器511。扬声器511，用于将手机通过rf电路505从无线网络接收的语音信号，还原为声音并向用户播放该声音。电源管理芯片508，用于为cpu502、i/o子系统及外设接口所连接的硬件进行供电及电源管理。本申请实施例提供的移动终端，可以实现基于用户当前使用终端的状态结合用户的历史亮度调节记录，分析出用户偏好的目标亮度值，并基于该目标亮度值对屏幕亮度进行自动调节，且调节结果更符合用户的实际体验要求，从而，提升了用户体验。上述实施例中提供的屏幕亮度的智能调节装置、存储介质及移动终端可执行本申请任意实施例所提供的屏幕亮度的智能调节方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果。未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请任意实施例所提供的屏幕亮度的智能调节方法。注意，上述仅为本申请的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由所附的权利要求范围决定。当前第1页12