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申请/专利权人：深圳市芯科云科技有限公司

摘要：本申请提供一种应用于智能手表的低电量充电预警方法及系统，属于智能手表技术领域，在该方法中，首先根据智能手表的多维监测数据，确定智能手表的使用场景标签；再利用云端服务器对使用场景标签进行识别，输出得到使用偏好画像，进而通过综合考虑环境温度和使用偏好画像，能够得到电量消耗预测模型输出的预测耗电量，然后根据预测耗电量和智能手表的电池状态信息，确定预测剩余电量；最后基于预测剩余电量和使用场景标签，确定合适的目标预警策略，并执行目标预警策略对应的电量预警操作。本申请实施例通过综合考虑与智能手表耗电相关的多方面因素，能够实现对剩余电量的准确预测，进而提前对电量进行准确预警，有效提高用户的使用体验。

主权项：1.一种应用于智能手表的低电量充电预警方法，其特征在于，所述方法包括：获取智能手表的多维监测数据；所述多维监测数据包括运动信息、用户体征信息、时间信息和位置信息；基于所述多维监测数据，确定所述智能手表的使用场景标签；向云端服务器发送包含所述使用场景标签和所述智能手表的终端标识的数据获取请求，以使得所述云端服务器响应于所述数据获取请求，基于所述使用场景标签和所述终端标识，确定用户针对所述智能手表的使用偏好画像，并向所述智能手表反馈所述使用偏好画像；所述使用偏好画像表征用户在所述使用场景标签对应的使用场景下针对所述智能手表的使用偏好；获取所述智能手表所在位置的环境温度，并基于所述环境温度、所述使用偏好画像以及预设的电量消耗预测模型，得到所述电量消耗预测模型针对所述智能手表输出的预测耗电量；基于所述预测耗电量和所述智能手表的电池状态信息，确定预测剩余电量；基于所述预测剩余电量和所述使用场景标签，确定目标预警策略，并基于所述目标预警策略，执行电量预警操作；所述基于所述环境温度、所述使用偏好画像以及预设的电量消耗预测模型，得到所述电量消耗预测模型针对所述智能手表输出的预测耗电量的步骤，包括：基于所述环境温度和所述智能手表的电池温度特性，确定环境影响因子；所述电池温度特性表征所述智能手表在不同温度下的电池性能；将所述环境影响因子和所述使用偏好画像输入所述电量消耗预测模型，输出得到所述预测耗电量；所述电池状态信息包括电池容量、电池内阻、电池温度、累计充放电次数和当前剩余电量；所述基于所述预测耗电量和所述智能手表的电池状态信息，确定预测剩余电量的步骤，包括：将所述电池容量、所述电池内阻和所述电池温度和所述累计充放电次数输入预设的老化模型，输出得到电池老化系数；基于所述预测耗电量和所述电池老化系数，确定目标耗电量；基于所述当前剩余电量和所述目标耗电量，确定所述预测剩余电量。

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