[发明专利]分体式智能眼镜控制方法、系统及介质

权利要求书

1.一种分体式智能眼镜控制方法，其特征在于，包括：

预测模型训练步骤：采用输入样本、输出样本训练预测模型；

预测步骤：通过训练得到的预测模型预测将转移智能眼镜上部分的计算量至智能终端进行计算的延迟量；

转移判断步骤：在计算得到的所述延迟量大于等于预设阈值的情况下，不进行计算量的转移，在转移后的延迟量小于预设阈值的情况下，将智能眼镜上的计算量转移至智能终端进行计算；

回传步骤：将转移至能终端进行计算的结果回传至智能眼镜。

2.根据权利要求1所述的分体式智能眼镜控制方法，其特征在于，所述输入样本包括：实际转移的计算量、实际转移前智能眼镜的温度和实际转移前的延迟量；

所述输出样本包括：实际转移后智能眼镜的温度和实际转移后的延迟量。

3.根据权利要求1所述的分体式智能眼镜控制方法，其特征在于，所述预测步骤中的输入量包括：待转移的计算量、当前智能眼镜的温度以及当前智能终端的延迟量；

所述预测步骤中的输出量包括：预测的转移后的智能终端的延迟量。

4.根据权利要求1所述的分体式智能眼镜控制方法，其特征在于，在智能眼镜上通过三维图像显示正在运行的程序，在智能眼镜的屏幕内设置有中心区域或中心点，将进入屏幕中心区域或中心点的程序作为前台程序在前台运行，其余程序切换至后台运行，通过视角的转动来实现前后台切换。

5.根据权利要求1所述的分体式智能眼镜控制方法，其特征在于，所述智能终端包括与所述智能眼镜有线连接的智能终端，或者与所述智能眼镜位于同一局域网中的智能终端；

在所述预测模型训练步骤中，所述智能眼镜从所述局域网中搜索智能终端并建立通信连接；所述智能眼镜中设置有测试计算量，分多次将不同比例的测试计算量分配至建立通信连接的所述智能终端中计算，得到对应不同比例的计算量下的转移后的延迟量；

所述转移判断步骤中，在转移后的延迟量小于预设阈值的情况下，选择计算量比例最高的方案将对应比例的计算量传输至所述智能终端进行计算。

6.一种分体式智能眼镜控制系统，其特征在于，包括：

预测模型训练模块：采用输入样本、输出样本训练预测模型；

预测模块：通过训练得到的预测模型预测将转移智能眼镜上部分的计算量至智能终端进行计算的延迟量；

转移判断模块：在计算得到的所述延迟量大于等于预设阈值的情况下，不进行计算量的转移，在转移后的延迟量小于预设阈值的情况下，将智能眼镜上的计算量转移至智能终端进行计算；

回传模块：将转移至能终端进行计算的结果回传至智能眼镜。

7.根据权利要求6所述的分体式智能眼镜控制系统，其特征在于，所述输入样本包括：实际转移的计算量、实际转移前智能眼镜的温度和实际转移前的延迟量；

所述输出样本包括：实际转移后智能眼镜的温度和实际转移后的延迟量；

所述预测模块中的输入量包括：待转移的计算量、当前智能眼镜的温度以及当前智能终端的延迟量；

所述预测模块中的输出量包括：预测的转移后的智能终端的延迟量。

8.根据权利要求6所述的分体式智能眼镜控制系统，其特征在于，在智能眼镜上通过三维图像显示正在运行的程序，在智能眼镜的屏幕内设置有中心区域或中心点，将进入屏幕中心区域或中心点的程序作为前台程序在前台运行，其余程序切换至后台运行，通过视角的转动来实现前后台切换。