主导肢体识别方法和装置制造方法及图纸

本申请提供了一种主导肢体识别方法和装置，涉及可穿戴式设备领域。所述方法包括：获取用户的第一肢体的第一肌电信息；根据所述第一肌电信息和一参考信息，识别所述第一肢体是否是主导肢体。所述方法和装置，有利于用户佩戴的设备根据识别结果进行自动设置，提升用户体验。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本申请提供了一种主导肢体识别方法和装置，涉及可穿戴式设备领域。所述方法包括：获取用户的第一肢体的第一肌电信息；根据所述第一肌电信息和一参考信息，识别所述第一肢体是否是主导肢体。所述方法和装置，有利于用户佩戴的设备根据识别结果进行自动设置，提升用户体验。【专利说明】主导肢体识别方法和装置
本申请涉及可穿戴式设备领域，尤其涉及一种主导肢体识别方法和装置。
技术介绍
近年来，随着可穿戴式设备的发展，智能腕带、智能手环、智能眼镜等逐渐进入人们的生活，极大的丰富和便利了人们的生活。可穿戴式设备由于体积较小，一般交互能力较差。因此，用户一般都希望其具有较好的自识别能力，从而减少用户的设置操作。 人群中大约10-13%的人左手是主导手，其余的人右手是主导手。如果可穿戴式设备可以将用户的主导手识别出来，则可以作为自身或其他设备的输入，减少用户的设置操作，提高用户的使用体验。
技术实现思路
本申请的目的是:提供一种主导肢体识别方法和装置。 根据本申请至少一个实施例的一个方面，提供了一种主导肢体识别方法，所述方法包括: 获取用户的第一肢体的第一肌电信息； 根据所述第一肌电信息和一参考信息，识别所述第一肢体是否是主导肢体。 根据本申请至少一个实施例的一个方面，提供了一种主导肢体识别装置，所述装置包括: 一第一获取模块，用于获取用户的第一肢体的第一肌电信息； 一识别模块，用于根据所述第一肌电信息和一参考信息，识别所述第一肢体是否是主导肢体。 本申请实施例所述主导肢体识别方法和装置，获取用户的第一肢体的肌电信息，进而根据所述肌电信息和一参考信息识别所述第一肢体是否是主导肢体，从而提供了一种主导肢体的识别方法，有利于用户佩戴的设备根据识别结果进行自动设置，提升用户体验。 【专利附图】【附图说明】 图1是本申请一个实施例所述主导肢体识别方法的流程图； 图2是本申请一个实施方式中所述主导肢体识别方法的流程图； 图3是本申请另一个实施方式中所述主导肢体识别方法的流程图； 图4是本申请另一个实施方式中所述主导肢体识别方法的流程图； 图5是本申请另一个实施方式中所述主导肢体识别方法的流程图； 图6是本申请一个实施例中所述主导肢体识别装置的模块结构示意图； 图7是本申请一个实施方式中所述主导肢体识别装置的模块结构示意图； 图8是本申请另一个实施方式中所述主导肢体识别装置的模块结构示意图； 图9是本申请另一个实施方式中所述主导肢体识别装置的模块结构示意图； 图10是本申请另一个实施方式中所述主导肢体识别装置的模块结构示意图； 图11是本申请另一个实施方式中所述主导肢体识别装置的模块结构示意图； 图12是本申请另一个实施方式中所述主导肢体识别装置的模块结构示意图； 图13是本申请一个实施例所述主导肢体识别装置的硬件结构示意图。 【具体实施方式】 下面结合附图和实施例，对本申请的【具体实施方式】作进一步详细说明。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。 本领域技术人员理解，在本申请的实施例中，下述各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各步骤的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。 图1是本申请一个实施例所述主导肢体识别方法的流程图，所述方法可以在例如一主导肢体识别装置上实现。如图1所示，所述方法包括: S120:获取用户的第一肢体的第一肌电信息； S140:根据所述第一肌电信息和一参考信息，识别所述第一肢体是否是主导肢体。 本申请实施例所述方法，获取用户的第一肢体的第一肌电信息，进而根据所述第一肌电信息和一参考信息识别所述第一肢体是否是主导肢体，从而提供了一种主导肢体的识别方法，有利于用户佩戴的设备根据识别结果进行自动设置，提升用户体验。 以下将结合【具体实施方式】，详细说明所述步骤S120和S140的功能。 S120:获取用户的第一肢体的第一肌电信息。 其中，所述一肢体可以是所述用户的两只手中的一只手，也可以是用户的两只胳膊中的一只胳膊。简单起见，以下多以所述第一肢体是所述用户的两只手中的一只手为例进行说明。所述肌电信息可以是一段时间的肌电信号，其可以通过与用户皮肤相接触的一组肌电传感器获取，所述一组肌电传感器包括一个或者多个肌电传感器。 S140:根据所述第一肌电信息和一参考信息，识别所述第一肢体是否是主导肢体。 专利技术人在研究过程中发现，当肌肉以不同的负荷进行收缩时，肌电信息的幅度值和肌力成正比关系，即肌肉产生的张力越大，肌电信息的幅度值越大。进一步的，当肌肉用40% MVC(最大静态肌力)以下的强度收缩时，肌力与肌电的幅度值呈线性关系；当肌肉用60% MVC以上强度时，肌力与肌电的幅度值也呈线性关系，但此时的直线斜率较大。而肌力在40 % -60 % MVC之间时，肌力和肌电信息的幅度值之间的线性关系不存在，但是仍呈正比关系。 另外，专利技术人在研究过程中还发现，人的主导肢体被使用的频率明显高于非主导肢体，换句话说，人的主导肢体的肌肉收缩的频率明显高于非主导肢体收缩的频率。因此，当专利技术人在研究过程中，在一段时间(比如I小时)内，用相同的采样频率，对一用户的主导肢体和非主导肢体的相同的肌肉或肌肉群采集肌电信息后，会发现主导肢体的肌电信息的平均幅度值明显高于非主导肢体的肌电信息的平均幅度值。本申请正是基于上述原理，实现对主导肢体的识别。 在一种实施方式中，所述参考信息是根据所述用户的左肢的肌电信息的平均幅度值和右肢的肌电信息的平均幅度值确定的一阈值。 所述步骤S140可以包括: S141:响应于所述第一肌电信息的平均幅度值大于所述阈值，确定所述第一肢体是主导肢体； S142:响应于所述第一肌电信息的平均幅度值小于所述阈值，确定所述第一肢体不是主导肢体。 比如，所述参考信息可以是根据所述用户的左手的肌电信息的平均幅度值和右手的肌电信息的平均幅度值确定的一阈值，假设所述用户的左手的肌电信息的平均幅度值落入第一区间(Lmin，Lmax)，假设所述用户的右手的肌电信息的平均幅度值落入第二区间(Rfflin, Rfflax)，并且假设所述用户的左手是主导手，则会有Lmin > Rfflax,则可以确定所述阈值为M，并且Lmin > M > Rfflax0也就是说，所述阈值M是所述第一区间和所述第二区间之间的一个数值。 因此，如果所述肌电信息的平均值大于所述阈值M，则认为其落入所述第一区间，所述肢体是主导手；如果所述肌电信息的平均值小于所述阈值M，则认为其落入所述第二区间，所述肢体不是主导手。 需要说明的是，本实施方式中，所述参考信息需要根据所述用户的左肢的肌电信息和右肢的肌电信息确定，因此，需要预先获取所述用户的左肢的肌电信息和右肢的肌电信息，比如在用户正式使用所述主导肢体识别装置之前，先在左手上佩戴一段时间，再在右手上佩戴一段时间，以完成训练过程。 在另一种实施方式中，所述参考信息是所述用户的第二肢体的第二肌电信息。 所述步骤S140可以包括: S141’:响应于所述第一肌电信息的平均幅度值大于所述第二肌电信息的平均幅度值，确定所述第一本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种主导肢体识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的第一肢体的第一肌电信息；根据所述第一肌电信息和一参考信息，识别所述第一肢体是否是主导肢体。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘浩，
申请(专利权)人：北京智谷技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11