一种用户身高的估计方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

技术编号:20518162 阅读:19 留言:0更新日期:2019-03-06 02:45
本发明专利技术实施例涉及一种用户身高的估计方法、装置及计算机可读存储介质,所述用户身高的估计方法包括:通过对获取与用户身高相关的步伐行为信号,并从所述步伐行为信号中提取步伐加速度信号的特征,根据所述步伐加速度信号的特征和用于估计用户身高的身高估计模型,估计所述用户的身高。本发明专利技术实施例有效解决了现有技术中获取用户身高信息不便的技术问题,实现了随时随地、方便快捷地获取用身高信息,提升用户交互体验。

A Method, Device and Computer Readable Storage Media for Estimating User's Height

The embodiment of the present invention relates to a method, device and computer readable storage medium for estimating user's height. The method of estimating user's height includes: by acquiring a step behavior signal related to user's height and extracting the characteristics of the step acceleration signal from the step behavior signal, according to the characteristics of the step acceleration signal and the height used for estimating user's height. An overestimation model for estimating the height of the user. The embodiment of the invention effectively solves the technical problem of inconvenience in acquiring user's height information in the prior art, realizes acquiring user's height information anytime, anywhere, conveniently and quickly, and enhances user's interactive experience.

【技术实现步骤摘要】
一种用户身高的估计方法、装置及计算机可读存储介质
本专利技术涉及人体身高测量
,尤其涉及一种用户身高的估计方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着科技的迅猛发展和生活方式的不断改变,方便快捷地获取用户的身高信息为诸如关于健康和运动的软硬件系统等越来越多的生活场景所需要。通常情况下,尽管用户手动输入身高参数能够得到较为准确的数据,却严重影响和降低用户的交互体验。因此,提供一种能够随时随地、方便快捷地获取用身高信息的方法,减少用户手工输入,对提高用户交互体验必要且紧迫。当前,身高的测量主要包括:直接测量和间接测量。直接测量,使用尺子或身高测量仪等设备,这些方法在多数场合下具有较强的可用性,可以获得精确、可靠的身高数据,但是往往依赖于特定的测量设备,且需要人工读取身高数据,不适用于对交互体验要求较高的智能产品。间接测量,通过图像识别等方法间接得到身高数据,如申请号为201410704890.4的专利技术专利,将人脸图像数据输入到训练好的身高识别模型中得到用户的身高,此类方法依然需要额外的人工操作,并且对获取图像信息的设备有一定的需求,交互体验依然难以满足一些特定的智能产品。
技术实现思路
本专利技术实施例涉及一种用户身高的估计方法、装置及计算机可读存储介质,以解决现有技术中获取用户身高信息不便的技术问题。依据本专利技术实施例的第一个方面,提供了一种用户身高的估计方法,所述方法包括:获取与用户身高相关的步伐行为信号;从所述步伐行为信号中提取步伐加速度信号的特征;根据所述步伐加速度信号的特征和用于估计用户身高的身高估计模型,估计所述用户的身高。进一步地,所述方法还包括:确定机器学习模型和训练集,所述训练集中包含多个不同训练样本用户的步伐加速度信号的训练样本特征,所述训练样本特征是从每个训练样本用户的步伐行为信号中提取的;根据所述训练集,对所述机器学习模型进行训练;根据所述机器学习模型的训练结果,生成用于估计用户身高的身高估计模型。进一步地,所述从所述步伐行为信号中提取步伐加速度信号的特征,包括:根据所述步伐行为信号,确定步伐事件;以所述步伐事件发生的时刻对所述步伐行为信号中的加速度数据进行分割,得到所述步伐信号中单步的加速度数据;根据所述单步的加速度数据,提取所述步伐加速度信号的特征。进一步地,所述步伐加速度信号的特征,包括:时域特征和频域特征,其中,所述时域特征包括以下一项或多项:步伐加速度分别在第一方向、第二方向与第三方向上最大值amax、最小值amin、均值aAVE、方差astd、均方根arms、能量aenergy,以及步频SF(StepFrequency);所述频域特征包括所述步伐行为信号在频域上的频率幅值。依据本专利技术实施例的第二个方面,提供了一种用户身高估计的装置,所述装置包括:获取模块,用于获取与用户身高相关的步伐行为信号;提取模块,用于从所述步伐行为信号中提取步伐加速度信号的特征;处理模块,用于根据所述步伐加速度信号的特征和用于估计用户身高的身高估计模型,估计所述用户的身高。进一步,所述装置还包括:确定模块,用于确定机器学习模型和训练集,所述训练集中包含多个不同训练样本用户的步伐加速度信号的训练样本特征,所述训练样本特征是从每个训练样本用户的步伐行为信号中提取的;训练模块,用于根据所述训练集,对所述机器学习模型进行训练;生成模块,用于根据所述机器学习模型的训练结果,生成用于估计用户身高的身高估计模型。进一步地,所述提取模块包括:确定单元,用于根据所述步伐行为信号,确定步伐事件;处理单元,用于根据所述步伐事件发生的时刻对所述步伐行为信号中的加速度数据进行分割,得到所述步伐信号中单步的加速度数据;提取单元,用于根据所述单步的加速度数据,提取所述步伐加速度信号的特征。进一步地,所述步伐加速度信号的特征,包括:时域特征和频域特征,其中,所述时域特征包括以下一项或多项:步伐加速度分别在第一方向、第二方向与第三方向上最大值amax、最小值amin、均值aAVE、方差astd、均方根arms、能量aenergy,以及步频SF;所述频域特征包括所述步伐行为信号在频域上的频率幅值。依据本专利技术实施例的第三个方面,提供了一种用户身高估计的装置,包括:存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现以上所述的用户身高的估计方法中的步骤。依据本专利技术实施例的第四个方面,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以上所述的用户身高的估计方法中的步骤。本专利技术所带来的有益效果如下:本专利技术实施例涉及一种用户身高的估计方法、装置及计算机可读存储介质,通过对获取与用户身高相关的步伐行为信号,并从所述步伐行为信号中提取步伐加速度信号的特征,根据所述步伐加速度信号的特征和用于估计用户身高的身高估计模型,估计所述用户的身高。本专利技术实施例有效解决了现有技术中获取用户身高信息不便的技术问题,实现随时随地、方便快捷地获取用身高信息,提升用户交互体验。附图说明图1表示本专利技术一个实施例中的用户身高估计方法的流程图;图2表示本专利技术另一实施例中的用户身高估计方法的流程图;图3表示表示本专利技术一个实施例中的户身高估计装置的结构示意图;图4表示本专利技术另一实施例中的户身高估计装置的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本专利技术实施例中的附图,对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本专利技术一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。本专利技术的说明书和权利要求书中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本专利技术实施例提供一种用户身高的估计方法、装置及计算机可读存储介质,解决现有技术中获取用户身高信息不便的问题。参见图1,图1中示出本专利技术一个实施例中的用户身高估计方法的流程,具体步骤如下:S101、获取与用户身高相关的步伐行为信号。在本专利技术实施例中,所述获取与用户身高相关的步伐行为信号可以通过行人手持配备加速度传感器手机的方式,采集行为人每一步步伐的加速度数据。将采集到的原始加速度数据上传至云端服务器,利用该加速度数据的频域分布特性,确定与步伐行为相关的信号的频率分布范围。大量实验与研究表明,步伐行为的最低频率分布在0.4Hz~0.8Hz,步伐的最高频率分布在3Hz~3.75Hz。最后,利用带通滤波器对原始信号在时域上进行滤波处理,去除无关信号,得到与身高行为相关的步伐行为信号。S102、从所述步伐行为信号中提取步伐加速度信号的特征。在本专利技术实施例中,所述从所述步伐行为信号中提取步伐加速度信号的特征,包括:根据所述步伐行为信号,确定步伐事件;以所述步伐事件发生的时刻对所述步伐行为信号中的加速度数据进行分割,得到所述步伐信号中单步的加速度数据;根据所述单步的加速度数据,提取所述步伐加速度信号的特征。其中,所述步伐加速度信号的特本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户身高的估计方法,其特征在于,所述方法包括:获取与用户身高相关的步伐行为信号;从所述步伐行为信号中提取步伐加速度信号的特征;根据所述步伐加速度信号的特征和用于估计用户身高的身高估计模型,估计所述用户的身高。

【技术特征摘要】
1.一种用户身高的估计方法,其特征在于,所述方法包括:获取与用户身高相关的步伐行为信号;从所述步伐行为信号中提取步伐加速度信号的特征;根据所述步伐加速度信号的特征和用于估计用户身高的身高估计模型,估计所述用户的身高。2.根据权利要求1所述的用户身高的估计方法,其特征在于,所述方法还包括:确定机器学习模型和训练集,所述训练集中包含多个不同训练样本用户的步伐加速度信号的训练样本特征,所述训练样本特征是从每个训练样本用户的步伐行为信号中提取的;根据所述训练集,对所述机器学习模型进行训练;根据所述机器学习模型的训练结果,生成用于估计用户身高的身高估计模型。3.根据权利要求1所述的用户身高的估计方法,其特征在于,所述从所述步伐行为信号中提取步伐加速度信号的特征,包括:根据所述步伐行为信号,确定步伐事件;以所述步伐事件发生的时刻对所述步伐行为信号中的加速度数据进行分割,得到所述步伐信号中单步的加速度数据;根据所述单步的加速度数据,提取所述步伐加速度信号的特征。4.根据权利要求1所述的用户身高的估计方法,其特征在于,所述步伐加速度信号的特征,包括:时域特征和频域特征,其中,所述时域特征包括以下一项或多项:步伐加速度分别在第一方向、第二方向与第三方向上最大值amax、最小值amin、均值aAVE、方差astd、均方根arms、能量aenergy,以及步频SF;所述频域特征包括所述步伐行为信号在频域上的频率幅值。5.一种用户身高估计的装置,其特征在于,所述装置包括:获取模块,用于获取与用户身高相关的步伐行为信号;提取模块,用于从所述步伐行为信号中提取步伐加速度信号的特征;处理模块,用于根据所述步伐加速度信号的特征和用于估...

【专利技术属性】
技术研发人员:何建桥
申请(专利权)人:中兴通讯股份有限公司西北工业大学
类型:发明
国别省市:广东,44

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