可穿戴设备及利用其监测运动状态的方法技术

本发明专利技术公开了一种可穿戴设备及利用其监测运动状态的方法，该可穿戴设备中设置有传感器，本方法包括：当一次监测过程开始时控制传感器采集用户的运动数据；从运动数据中提取用于识别用户运动状态的一个或多个特征量，得到测试数据；将测试数据与存储的代表预定运动状态的模板数据进行匹配，得到与测试数据匹配成功的模板数据，确定该匹配到的测试数据关联的模板数据对应的运动状态发生。本发明专利技术实施例的技术方案通过可穿戴设备实现对佩戴者的运动状态进行监测，由于可穿戴设备的可穿戴特性，用户随身佩戴，在运动过程中可以随时对运动状态进行监测识别，方便用户了解自己的运动状态，帮助改善运动效果，提升了可穿戴设备的用户体验。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及可穿戴设备
，具体涉及一种可穿戴设备及利用其监测运动状态的方法。
技术介绍
传统地，对运动者的运动状态(例如，游泳状态)进行监控和跟踪主要通过视觉的方式进行，事后根据视频数据进行分析和识别，这种方案不能实时地给出统计识别结果；另外，也有一些专业的运动监测设备可以对游泳的姿态和运动量等运动数据进行分析，但是价格昂贵，而且携带不方便，不适用于普通的游泳爱好者。并且，现有的运动状态监测方案得到的运动状态监测结果的准确性也有待提高。
技术实现思路
本专利技术提供了一种可穿戴设备及利用其监测运动状态的方法，以解决现有技术只能事后对普通运动者的运动状态进行监测识别，便携性差，准确度低，不能满足普通用户游泳运动时对游泳状态的监测需求的问题。根据本专利技术的一个方面，提供了一种利用可穿戴设备监测运动状态的方法，该可穿戴设备中设置有传感器，方法包括：当一次监测过程开始时控制传感器采集用户的运动数据；从运动数据中提取用于识别用户运动状态的一个或多个特征量，得到测试数据；将测试数据与存储的代表预定运动状态的模板数据进行匹配，得到与测试数据匹配成功的模板数据，确定该匹配到的测试数据关联的模板数据对应的运动状态发生。可选地，控制传感器采集用户的运动数据包括：控制传感器采集一个轴向或多个轴向上用户的运动数据；从运动数据中提取用于识别用户运动状态的个或多个特征量包括：从每个轴向的运动数据中提取下述时域特征量中的一个或多个：均值、标准差、最小值、最大值、偏度、峰度和相关系数。可选地，该方法具体为：当一次监测过程开始时控制传感器采集用户的游泳动作数据；从游泳动作数据中提取用于识别用户游泳状态的一个或多个特征量，得到测试数据，将测试数据与每个代表游泳运动状态的模板数据进行匹配，得到与测试数据匹配成功的模板数据，识别用户的游泳状态为该测试数据关联的模板数据对应的游泳状态；其中，模板数据是由采集到的多个用户的标准游泳状态数据生成，并存储在可穿戴设备中，标准游泳状态数据至少包括如下类别数据：蛙泳数据、自由泳数据，蝶泳数据、仰泳数据以及折返状态数据；识别用户的游泳状态为该测试数据关联的模板数据对应的游泳状态包括：识别用户的游泳状态为该测试数据关联的模板数据对应的蛙泳泳姿、自由泳泳姿、蝶泳泳姿、仰泳泳姿或折返状态。可选地，控制传感器采集用户的游泳动作数据包括：控制三轴加速度传感器采集用户游泳运动时的三轴加速度数据，将采集的三轴加速度数据保存缓存中，在从游泳动作数据中提取用于识别用户游泳状态的特征量之前，对采集的三轴加速度数据进行如下预处理操作：按照预定的频率同时从缓存中采样，并以预定步长的滑动窗对采样数据进行加窗处理，得到预定长度的各轴向加速度数据，其中，滑动窗的移动步长需满足相邻滑动窗中的数据部分重叠的条件；以及，对得到的预定长度的各轴向加速度数据，分别采用K时间近邻均值滤波进行平滑滤波处理，以去除干扰噪声。可选地，该方法还包括：利用统计分析计算由一个或多个特征量组成的测试数据与用户运动状态之间的相关性，并根据测试数据与用户运动状态之间的相关性对测试数据进行筛选，得到筛选后的测试数据，将筛选后的测试数据与模板数据进行匹配。可选地，将测试数据与存储的代表预定运动状态的模板数据进行匹配，得到与测试数据匹配成功的模板数据，确定该匹配到的测试数据关联的模板数据对应的运动状态发生包括：利用模板数据训练支持向量机SVM分类器，从模板数据中选择任意两种类别的模板数据训练一个两类分类器，得到训练好的能够将N种模板数据中任意两种模板数据区分开的SVM两类分类器，分别将测试数据与训练好的每个SVM两类分类器进行匹配，获取测试数据与每个SVM两类分类器的匹配结果，每一匹配结果对应一模板数据，并统计出现的模板数据的数目，将出现次数最多的模板数据作为与测试数据匹配成功的模板数据。可选地，该方法还包括：在确定出用户当前的游泳状态为折返状态后，判断本次折返状态发生的时间点与上一次折返状态发生的时间点之间的时间间隔是否大于预设的时间阈值，是则，确定本次判断出的折返状态有效，否则，确定本次判断出的折返状态无效；以及，当折返状态判断为有效时，保存本次折返状态发生的时间点并用本次折返状态发生的时间点更新存储的折返状态发生时间点。可选地，该方法还包括：在将测试数据与每个模板数据进行匹配之前，分别计算采集的各轴上传感器数据的标准差；将各轴上传感器数据的标准差与一个预设的标准差阈值进行比较，若各轴上传感器数据的标准差都小于该标准差阈值，则确定用户未处于运动状态，不做进一步的匹配处理。根据本专利技术的另一个方面，提供了一种可穿戴设备，该可穿戴设备中设置有传感器，可穿戴设备包括：数据采集单元，用于当一次监测过程开始时控制传感器采集用户的运动数据；特征提取单元，用于从运动数据中提取用于识别用户运动状态的一个或多个特征量，得到测试数据；状态监测单元，用于将测试数据与存储的代表预定运动状态的模板数据进行匹配，得到与测试数据匹配成功的模板数据，确定该匹配到的测试数据关联的模板数据对应的运动状态发生。可选地，数据采集单元，具体用于控制传感器采集一个轴向或多个轴向上用户的运动数据；特征提取单元，具体用于从每个轴向的运动数据中提取下述时域特征量中的一个或多个：均值、标准差、最小值、最大值、偏度、峰度和相关系数。本专利技术的有益效果是：本专利技术实施例的利用可穿戴设备进行运动状态监测的方法，一方面，利用可穿戴设备具有的可编程能力，可穿戴设备中可同时嵌入多种低成本微机电系统MEMS传感器(如加速度计、陀螺仪等)这为基于传感器的游泳等运动状态识别提供了软硬件支持。另一方面，可穿戴设备大多都轻便小巧，通常用户会随身佩戴，在进行游泳等活动时可以随时对运动状态进行识别，并进行相应的运动量统计，给用户相应的反馈，并促进人们更好地运动。相比现有技术方案，基于可穿戴设备中运动传感器的运动状态(如游泳姿势)识别灵活可靠，不受环境、光线等的影响，系统实现简单，用户携带方便，满足了普通运动者的使用需求，也提高了可穿戴设备的市场竞争力。并且，本实施例的技术方案通过特征量提取和模板数据匹配相结合的技术手段，能够识别多种用户运动状态，经实验验证，本方案得到的监测结果的准确度较高。附图说明图1是本专利技术一个实施例的一种利用可穿戴设备监测运动状态的方法的流程图；图2是本专利技术另一个实施例的一种利用可穿戴设备监测运动状态的方法的流程图；图3是本专利技术又一个实施例的数据采集的示意图；图4是本专利技术又一个实施例的数据加窗处理的示意图；图5是本专利技术一个实施例的可穿戴设备的结构框图。具体实施方式目前，智能手表等可穿戴设备的兴起给运动识别的广泛应用提供了可能。首先，智能手表等可穿戴设备具有可编程能力，同时嵌入多种低成本MEMS传感器，如加速度计、陀螺仪等，对基于传感器的游泳等活动识别提供了软硬件支持。其次，智能手表轻便小巧，用户随身佩戴，在进行游泳等活动时可以随时对运动姿势等进行识别，并进行相应的运动量统计，给用户反馈，促进人们更好地运动。基于此，本专利技术的设计构思在于：利用可穿戴设备实现运动状态的检测，具体根据可穿戴设备如智能手表中运动传感器采集的数据，将这些采集的测试数据和预设的模板数据比较，得到识别结果。相比传统方式，这种运动状态监测的方案灵活可本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用可穿戴设备监测运动状态的方法，其特征在于，该可穿戴设备中设置有传感器，所述方法包括：当一次监测过程开始时控制所述传感器采集用户的运动数据；从所述运动数据中提取用于识别用户运动状态的一个或多个特征量，得到测试数据；将所述测试数据与存储的代表预定运动状态的模板数据进行匹配，得到与测试数据匹配成功的模板数据，确定该匹配到的测试数据关联的模板数据对应的运动状态发生。

【技术特征摘要】
1.一种利用可穿戴设备监测运动状态的方法，其特征在于，该可穿戴设备中设置有传感器，所述方法包括：当一次监测过程开始时控制所述传感器采集用户的运动数据；从所述运动数据中提取用于识别用户运动状态的一个或多个特征量，得到测试数据；将所述测试数据与存储的代表预定运动状态的模板数据进行匹配，得到与测试数据匹配成功的模板数据，确定该匹配到的测试数据关联的模板数据对应的运动状态发生。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，控制所述传感器采集用户的运动数据包括：控制所述传感器采集一个轴向或多个轴向上用户的运动数据；从所述运动数据中提取用于识别用户运动状态的一个或多个特征量包括：从每个轴向的运动数据中提取下述时域特征量中的一个或多个：均值、标准差、最小值、最大值、偏度、峰度和相关系数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法具体为：当一次监测过程开始时控制传感器采集用户的游泳动作数据；从所述游泳动作数据中提取用于识别用户游泳状态的一个或多个特征量，得到测试数据，将所述测试数据与每个代表游泳运动状态的模板数据进行匹配，得到与测试数据匹配成功的模板数据，识别用户的游泳状态为该测试数据关联的模板数据对应的游泳状态；其中，所述模板数据是由采集到的多个用户的标准游泳状态数据生成，并存储在可穿戴设备中，所述标准游泳状态数据至少包括如下类别数据：蛙泳数据、自由泳数据，蝶泳数据、仰泳数据以及折返状态数据；所述识别用户的游泳状态为该测试数据关联的模板数据对应的游泳状态包括：识别用户的游泳状态为该测试数据关联的模板数据对应的蛙泳泳姿、自由泳泳姿、蝶泳泳姿、仰泳泳姿或折返状态。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述控制传感器采集用户的游泳动作数据包括：控制三轴加速度传感器采集用户游泳运动时的三轴加速度数据，将采集的三轴加速度数据保存缓存中，在从所述游泳动作数据中提取用于识别用户游泳状态的特征量之前，对采集的三轴加速度数据进行如下预处理操作：按照预定的频率同时从所述缓存中采样，并以预定步长的滑动窗对采样数据进行加窗处理，得到预定长度的各轴向加速度数据，其中，所述滑动窗的移动步长需满足相邻滑动窗中的数据部分重叠的条件；以及，对得到的预定长度的各轴向加速度数据，分别采用K时间近邻均值滤波进行平滑滤波处理，以去除干扰噪声。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：利用统计分析计算由一个或多个特征量组成的测试数据与用户运动状态之间的相关性...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏鹏程，张一凡，
申请(专利权)人：歌尔股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37