[发明专利]一种智能玩具的控制方法、设备、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种智能玩具的控制方法，其特征在于，包括：

获取可穿戴设备采集的用户在预设时长内的有效脑电波信号，所述脑电波信号包括α波信号、θ波信号以及γ波信号；

对所述脑电波信号进行傅里叶变换，得到预设频段的频段能量；

基于所述频段能量确定智能玩具当前的目标工作模式，并输出用于控制所述智能玩具工作在所述目标工作模式的控制信号；

所述基于所述频段能量确定智能玩具当前的目标工作模式，并输出用于控制所述智能玩具工作在所述目标工作模式的控制信号，包括：

基于γ波频段能量确定用户面部表情，包括：

根据预设的频段划分规则将所述γ波划分为预设数量的频段；

分别计算所述预设数量的频段的频段能量的平均值；

根据预先存储的能量平均值与面部状态之间的第三映射关系，确定用户面部表情；

根据预先存储的用户面部表情与玩具工作模式之间的第二映射关系，确定与所述确定的用户面部表情相匹配的第二目标工作模式，输出用于控制所述智能玩具工作在所述第二目标工作模式的第二控制信号；

所述基于所述频段能量确定智能玩具当前的目标工作模式，并输出用于控制所述智能玩具工作在所述目标工作模式的控制信号，包括：

基于所述频段能量确定用户情绪；

根据预先存储的用户情绪与玩具工作模式之间的第一映射关系，确定与所述确定的用户情绪相匹配的第一目标工作模式，输出用于控制智能玩具工作在所述第一目标工作模式的第一控制信号；

所述预设频段的频段能量包括α波频段能量、θ波频段能量以及γ波频段能量，所述基于所述频段能量确定用户情绪，包括：

分别将所述预设时长内每秒的所述α波频段能量与θ波频段能量代入预设的能量特征值计算公式，计算得到所述每秒脑电波信号的能量特征值，预设的能量特征值计算公式为：f_k，α/θ＝sum(f_k，α)/sum(f_k，θ)，其中sum(f_k，α)表示第k秒α波频段能量的和，sum(f_k，θ)表示第k秒θ波频段能量的和，f_k，α/θ表示第k秒脑电波信号的能量特征值；

获取所述能量特征值的最大值和最小值；

将所述能量特征值的最大值和最小值代入预设的脑动力评分公式，计算得到所述每秒脑电波信号的脑动力评分，基于所述脑动力评分判定用户情绪，预设的脑动力评分公式为：f_k，s＝100*(f_k，α-f_min，α)/(f_max，α-f_min，α)，其中，f_k，s表示第k秒的脑动力，f_k，α表示第k秒的能量特征值，f_min，α表示预设时长内每秒的能量特征值中的最小值，f_max，α表示预设时长内每秒的能量特征值中的最大值。

2.如权利要求1所述的智能玩具控制方法，其特征在于，还包括：

当所述预设频段的频段能量均大于预设的能量阈值时，获取可穿戴设备采集的用户在所述预设时长内的头部运动信息，所述头部运动信息包括头部在预定义轴向的偏移角度和偏移加速度；

基于所述偏移角度和偏移加速度，判定头部运动状态；

基于所述头部运动状态确定智能玩具当前的目标工作模式，并生成用于控制智能玩具工作在所述目标工作模式的控制信号并输出。

3.如权利要求2所述的智能玩具控制方法，其特征在于，还包括：

当所述预设频段的频段能量均大于预设的能量阈值时，生成用于控制所述智能玩具工作模式的操作界面；所述操作界面包括供用户输入目标工作模式的输入框或者供用户选择目标工作模式的选择项。