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龙图腾网获悉深圳前海深蕾半导体有限公司申请的专利一种基于深度学习的电子设备使用时长控制方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120448237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510953672.2，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权一种基于深度学习的电子设备使用时长控制方法及装置是由毛伟明;李辉亮;罗桥水设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的电子设备使用时长控制方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于深度学习的电子设备使用时长控制方法及装置，获取当前屏幕图像序列的用户界面数据和当前设备相关信息，并依据所述对应关系确定出与所述用户界面数据和所述当前设备相关信息对应的当前场景标签；依据所述当前场景标签确定对应的模式权重和电子设备的使用时长基础阈值；依据所述当前设备相关信息确定在所述当前场景标签下的电子设备的工作时段、连续使用时长和实际使用时长；依据模式权重、使用时长基础阈值、工作时段、连续使用时长和实际使用时长生成电子设备的时长管控策略。通过多层级深度学习实现对屏幕内容的精细化识别，区分同一应用内的不同使用模式；通过多维度因素和使用场景，生成差异化管控策略，提升用户体验。

本发明授权一种基于深度学习的电子设备使用时长控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电子设备使用时长控制方法，其特征在于，所述方法应用于通过人工智能模型建立设备屏幕图像序列的用户界面数据和设备相关信息与对应的场景标签之间的对应关系；其中，所述用户界面数据包括用户操作界面布局和用户操作界面的视觉元素，所述用户操作界面布局包括用户操作界面各组件的空间排列方式、比例关系及功能分区，视觉元素指构成视频画面的不随时间变化的视觉组成部分；所述设备相关信息包括操作时间信息和历史场景识别信息； 所述方法包括： 获取当前屏幕图像序列的用户界面数据和当前设备相关信息，并依据所述对应关系确定出与所述用户界面数据和所述当前设备相关信息对应的当前场景标签； 依据所述当前场景标签确定对应的模式权重和电子设备的使用时长基础阈值； 依据所述当前设备相关信息确定在所述当前场景标签下的电子设备的工作时段、连续使用时长和实际使用时长； 依据所述模式权重、所述使用时长基础阈值、所述工作时段、所述连续使用时长和所述实际使用时长生成电子设备的时长管控策略；具体地，依据所述使用时长基础阈值、所述工作时段和所述连续使用时长生成对应的使用时长动态阈值；依据所述模式权重和所述实际使用时长生成加权使用时长；依据所述时长动态阈值和所述加权使用时长生成电子设备的时长管控策略。

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