心率检测方法及装置、智能可穿戴设备制造方法及图纸

本公开提供了心率检测方法及装置、智能可穿戴设备，其中所述方法包括：获取用户在当前时间段的运动特征数据和心率数据；根据所述运动特征数据确定所述用户在所述当前时间段所属的活动状态；根据所述活动状态从所述心率数据中获取所述用户当前时刻的实时心率值。本公开中，智能电子设备可以根据用户在当前时间段的运动特征数据来确定所述用户所属的活动状态，从而根据所述活动状态从获取到的心率数据中确定所述用户的实时心率值。可以看出，上述过程不需要运动特征数据和心率数据的时间点严格对齐，且计算量小，容易在计算能力较差的智能设备上实现，可用性高，且具有可移植性。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及通信领域，尤其涉及心率检测方法及装置、智能可穿戴设备。
技术介绍
相关技术中，可以通过测量到的运动特征数据和心率数据来确定用户的实时心率值。但是，需要所述运动特征数据和所述心率数据的时间点精确对齐，且计算量大，因此，在计算能力较差的智能设备上很难实现，且计算结果准确性不高。
技术实现思路
有鉴于此，本公开提供了心率检测方法及装置、智能可穿戴设备，以解决相关技术中的不足。根据本公开实施例的第一方面，提供一种心率检测方法，所述方法包括：获取用户在当前时间段的运动特征数据和心率数据；根据所述运动特征数据确定所述用户在所述当前时间段所属的活动状态；根据所述活动状态从所述心率数据中获取所述用户当前时刻的实时心率值。根据本公开实施例的第二方面，提供一种心率检测装置，所述装置包括：数据获取模块，被配置为获取用户在当前时间段的运动特征数据和心率数据；活动状态确定模块，被配置为根据所述运动特征数据确定所述用户在所
述当前时间段所属的活动状态；实时心率获取模块，被配置为根据所述活动状态从所述心率数据中获取所述用户当前时刻的实时心率值。根据本公开实施例的第三方面，提供一种智能可穿戴设备，包括第二方面所述的心率检测装置。本公开实施例中，智能电子设备可以根据用户在当前时间段的运动特征数据来确定所述用户所属的活动状态，从而根据所述活动状态从获取到的心率数据中确定所述用户的实时心率值。可以看出，上述过程不需要运动特征数据和心率数据的时间点严格对齐，且计算量小，容易在计算能力较差的智能设备上实现，可用性高，且具有可移植性。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。图1是本公开根据一示例性实施例示出的一种心率检测方法流程图；图2是本公开根据一示例性实施例示出的另一种心率检测方法流程图；图3是本公开根据一示例性实施例示出的一种心率检测时数据集处理示意图；图4是本公开根据一示例性实施例示出的一种心率检测时运动特征数据提取示意图；图5是本公开根据一示例性实施例示出的另一种心率检测方法流程图；图6是本公开根据一示例性实施例示出的另一种心率检测方法流程图；图7A是本公开根据一示例性实施例示出的一种心率检测时的心率频域数据示意图；图7B是本公开根据一示例性实施例示出的一种心率检测时的加速度频
域数据示意图；图8是本公开根据一示例性实施例示出的另一种心率检测方法流程图；图9是本公开根据一示例性实施例示出的一种心率检测装置框图；图10是本公开根据一示例性实施例示出的一种用于心率检测的智能可穿戴设备的一结构示意图。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。本公开实施例提供的方法可以用于智能可穿戴设备，例如智能手环、智能手表、智能手镯等。如图1所示，图1是根据一示例性实施例示出的一种心率检测方法，包括以下步骤：在步骤101中，获取用户在当前时间段的运动特征数据和心率数据。可选地，步骤101如图2所示，图2是根据图1所示的基础上示出的另一种心率检测方法，可以包括：在步骤101-1中，通过加速度传感器采集所述用户在当前时间段产生的加速度数据。本步骤中，可以通过预先安装的所述加速度传感器按照预设频率，采集所述用户在所述当前时间段产生的所述加速度数据。在步骤101-2中，根据所述加速度数据确定目标加速度数据集。其中，所述目标加速度数据集是目标时长内的所有所述加速度数据的集合。本步骤中，为了确保后续心率检测结果的准确性，可以让相邻两次的所述目标加速度集之间的差值满足预设条件。可选地，所述目标加速度数据集是目标时长内采集到的所述加速度数据的集合。所述目标时长可以预先设定，例如设定为以每秒为单位，所述目标加速度集相应地，即为每1秒采集到的所述加速度数据的集合。在确定所述目标加速度集时，可以采用移窗的方法对所述加速度数据进行叠加处理。具体地，可以先从第一加速度数据集中移除所述第一加速度数据。其中，所述第一加速度数据集是截止到当前时刻包括所述目标时长的所有所述加速度数据的集合，所述第一加速度数据是所述第一加速度数据集中按照由前到后的顺序选定的预设时长内的所有所述加速度数据，所述预设时长短于所述目标时长。进一步地，再在所述第一加速度数据集中加入位于所述第一加速度数据集之后的所述预设时长内的所有所述加速度数据，即所述第二加速度数据，从而形成所述第二加速度数据集。本公开中，将所述第二加速度数据集确定为所述目标加速度数据集。例如，如图3所示，每次对目标时长为L的加速度数据的集合，即所述第一加速度数据集进行处理。所述预设时长小于所述目标时长且为M。将前M时长的所有所述加速度数据，即所述第一加速度数据删除，进而将所述第
一加速度集之后顺序相邻的时长为M的所述第二加速度数据加入所述第一加速度数据集，得到所述第二加速度数据集。此时可以将所述第二加速度数据集确定为所述目标加速度数据集。通过上述过程可以让相邻的所述目标加速度数据集之间的差值满足预设条件，从而准保后续心率检测的准确性。在步骤101-3中，根据所述目标加速度数据集确定所述运动特征数据。本步骤中，所述目标加速度数据集是在预设方向轴上产生的所述加速度数据进行叠加处理后得到的。在三个所述预设方向轴X、Y和Z轴上相应的所述目标加速度数据集如图4所示。本公开中，可以对所述目标加速度数据集按照相关技术，依次进行第一预处理、滤波处理和运动特征数据提取处理，得到所述运动特征数据，同样如图4所示。其中，所述第一预处理至少包括模长转换和零均值化处理，所述运动特征数据提取处理包括均值提取处理、方差提取处理、标准差提取处理或差分提取处理中的一项。在步骤101-4中，通过光电容积率脉搏波传感器采集所述用户日常活动时的所述心率数据。本步骤中，可以通过所述光电容积率脉搏波传感器按照相关技术采集所述心率数据。当然，本公开中，为了准保心率检测的准确性，可以采用跟确定所述目标加速度集的方式相同的移窗方式，对所述心率数据进行叠加处理。处理过程与上述移窗过程相同，在此不再赘述。在步骤102中本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种心率检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户在当前时间段的运动特征数据和心率数据；根据所述运动特征数据确定所述用户在所述当前时间段所属的活动状态；根据所述活动状态从所述心率数据中获取所述用户当前时刻的实时心率值。

【技术特征摘要】
1.一种心率检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户在当前时间段的运动特征数据和心率数据；根据所述运动特征数据确定所述用户在所述当前时间段所属的活动状态；根据所述活动状态从所述心率数据中获取所述用户当前时刻的实时心率值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户在当前时间段的运动特征数据和心率数据，包括：通过加速度传感器采集所述用户在当前时间段产生的加速度数据；根据所述加速度数据确定目标加速度数据集，所述目标加速度数据集是目标时长内的所有所述加速度数据的集合；根据所述目标加速度数据集确定所述运动特征数据；通过光电容积率脉搏波传感器采集所述用户日常活动时的所述心率数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述加速度数据确定所述目标加速度集包括：从第一加速度数据集中移除第一加速度数据，所述第一加速度数据集是截止到当前时刻包括所述目标时长的所有所述加速度数据的集合，所述第一加速度数据是所述第一加速度数据集中按照由前到后的顺序选定的预设时长内的所有所述加速度数据，所述预设时长短于所述目标时长；增加第二加速度数据到所述第一加速度数据集中，形成第二加速度数据集，所述第二加速度数据是位于所述第一加速度数据集之后的所述预设时长内的所有所述加速度数据；将所述第二加速度数据集确定为所述目标加速度数据集。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标加速
\t度数据集确定所述运动特征数据，包括：对所述目标加速度数据集依次进行第一预处理、滤波处理和运动特征数据提取处理，得到所述运动特征数据；其中，所述第一预处理至少包括模长转换和零均值化处理，所述运动特征数据提取处理包括均值提取处理、方差提取处理、标准差提取处理或差分提取处理中的一项。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述运动特征数据确定所述用户在所述当前时间段所属的活动状态，包括：当所述运动特征数据的运动特征数值低于第一预设值时，确定所述用户在所述当前时间段所属的活动状态为第一活动状态；当所述运动特征数值高于所述第一预设值且低于第二预设值时，确定所述用户在所述当前时间段所属的所述活动状态为第二活动状态；当所述运动特征数值高于所述第二预设值时，确定所述用户在所述当前时间段所属的所述活动状态为第三活动状态。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述活动状态从所述心率数据中获取所述用户当前时刻的实时心率值，包括：根据所述活动状态对所述心率数据进行滤波处理，得到备选心率数据；根据所述活动状态、所述备选心率数据、所述目标加速度数据集和前一时刻的历史心率值，确定所述用户当前时刻的所述实时心率值。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述活动状态对所述心率数据进行滤波处理，包括：当所述活动状态为所述第一活动状态或所述第二活动状态时，通过高通滤波器对所述心率数据进行滤波处理；当所述活动状态为所述第三活动状态时，通过带通滤波器对所述心率数据进行滤波处理。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述活动状态、所述备选心率数据、所述目标加速度数据集和前一时刻的历史心率值，确定
\t所述用户当前时刻的所述实时心率值，包括：将所述备选心率数据和所述目标加速度数据集中的所有所述加速度数据转换为频域数据，分别得到心率频域数据和加速度频域数据；根据所述活动状态和所述加速度频域数据，从所述心率频域数据中移除第一心率频域数据，得到第二心率频域数据；根据所述第二心率频域数据和所述历史心率值，确定所述实时心率值。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述活动状态为所述第一活动状态时，所述第一心率频域数据的数目为0。10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述活动状态为所述第二活动状态或所述第三活动状态时，所述根据所述加速度频域数据，从所述心率频域数据中移除第一心率频域数据，包括：按照幅度值由大到小的顺序从所述加速度频域数据的加速度峰值中选取预设数目的备选加速度频域数据；根据所述备选加速度频域数据确定目标阈值；从所述心率频域数据中移除所述心率频域数据的心率值小于所述目标阈值的所述第一心率频域数据。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，当所述活动状态为所述第二活动状态时，所述根据所述备选加速度频域数据确定目标阈值，包括：如果所述备选加速度频域数据中的第一备选加速度频域数据对应的第一加速度频率值为所述备选加速度频域数据中的第二备选加速度频域数据的第二加速度频率值的一半，比较所述第一加速度频率值和预设频率值的大小；将所述第一加速度频率值和所述预设频率值中的最大值确定为所述目标阈值。12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，当所述活动状态为所述第三活动状态时，所述根据所述备选加速度频域数据确定目标阈值，包括：如果所述备选加速度频域数据中的第一备选加速度频域数据对应的第一加速度频率值为所述备选加速度频域数据中的第二备选加速度频域数据的
\t第二加速度频率值的一半，将所述第一加速度频率值确定为所述目标阈值。13.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二心率频域数据和所述历史心率值，确定所述实时心率值，包括：按照由大到小的顺序选取幅度值大于预设幅度值的所述第二心率频域数据作为第一备选心率频域数据；根据所述第一备选心率频域数据和所述历史心率值，确定所述实时心率值。14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，当所述第一备选心率频域数据的数目为1时，所述根据所述第一备选心率频域数据和所述历史心率值，确定所述实时心率值，包括：判断所述第一备选心率频域数据的备选心率值和所述历史心率值的第一差值是否小于第一预设差值；当所述第一差值小于所述第一预设差值时，将所述备选心率值确定为所述实时心率值；当所述差值不小于所述第一预设差值时，将目标幅度值对应的目标心率值确定为所述实时心率值，所述目标幅度值是与所述第一备选心率频域数据的幅度值最接近的峰值。15.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，当所述第一备选心率频域数据的数目为多个时，所述根据所述第一备选心率频域数据和所述历史心率值，确定所述实时心率值，包括：从所述加速度频域数据中确定第一目标备选加速度频域数据；从所述第一目标备选加速度频域数据中删除第二目标备选加速度频域数据，得到第三目标备选加速度频域数据，所述第二目标备选加速度频域数据是与所述第一目标备选加速度频域数据对应的第一目标备选加速度频率值与所述历史心率值的第二差值小于第二预设差值的所述第一目标备选加速度频域数据；根据所述第一备选心率频域数据、所述第三目标备选加速度频域数据和
\t所述历史心率值，确定所述实时心率值。16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述从所述加速度频域数据中确定第一目标备选加速度频域数据，包括：将包括所述第一备选加速度频域数据、所述第二备选加速度频域数据、所述第一备选加速度频域数据的倍频所对应的所述备选加速度频域数据和所述第二备选加速度频域数据的倍频所对应的所述备选加速度频域数据作为所述第一目标备选加速度频域数据。17.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一备选心率频域数据、所述第三目标备选加速度频域数据和所述历史心率值，确定所述实时心率值，包括：在所述第一备选心率频域数据中删除所述备选心率值与所述第三目标加速度频域数据对应的目标加速度频率值的第三差值小于第三预设差值的所述第一备选心率频域数据，得到所述第二备选心率频域数据；判断所述第二备选心率频域数据的第二目标备选心率值与所述历史心率值的第四差值是否小于第四预设差值；如果有多个所述第二目标备选心率值与所述历史心率值的所述第四差值小于所述第四预设差值，将幅度值最大的所述第二目标备选心率频域数据对应的所述第二目标备选心率值确定为所述实时心率值；如果有一个所述第二目标备选心率值与所述历史心率值的所述第四差值小于所述第四预设差值，则将与所述历史心率值的所述第四差值小于所述第四预设差值的所述第二目标备选心率值确定为所述实时心率值；如果所有所述第二目标备选心率值与所述历史心率值的所述第四差值均不小于所述第四预设差值，将所述历史心率值确定为所述实时心率值。18.一种心率检测装置，其特征在于，所述装置包括：数据获取模块，被配置为获取用户在当前时间段的运动特征数据和心率数据；活动状态确定模块，被配置为根据所述运动特征数据确定所述用户在所
\t述当前时间段所属的活动状态；实时心率获取模块，...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯镝，高一军，
申请(专利权)人：安徽华米信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34