一种运动状态的识别方法、装置及终端制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种运动状态的识别方法，应用于数据处理技术领域，解决现有技术中走路状态和骑行状态不能准确区分的问题，该方法包括：获取运动传感器采集的数据，并当根据数据确定运动状态为走路或骑行模糊状态时，利用数据的期望以及预设的延时时间计算相关性系数；当相关性系数位于第一相关性系数区间时，则运动状态为走路状态；当相关性系数位于第二相关性系数区间时，则运动状态为骑行状态；该方法利用相关性系数能够准确的区分走路状态和骑行状态，进而提高了运动状态识别准确度；本发明专利技术还公开了一种运动状态的识别装置、终端及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。

A Motion State Recognition Method, Device and Terminal

The invention discloses a method for identifying motion state, which is applied in the field of data processing technology to solve the problem that walking state and riding state can not be accurately distinguished in the prior art. The method includes acquiring data collected by motion sensor, and utilizing data expectation and preset delay time meter when the motion state is determined as walking or riding fuzzy state according to data. The correlation coefficient is calculated; when the correlation coefficient is in the first correlation coefficient range, the motion state is walking state; when the correlation coefficient is in the second correlation coefficient range, the motion state is riding state; the method can accurately distinguish walking state from riding state by using the correlation coefficient, thereby improving the accuracy of motion state recognition; the invention also discloses the present invention. The utility model relates to a motion state recognition device, a terminal and a computer readable storage medium, which have the above beneficial effects.

【技术实现步骤摘要】
一种运动状态的识别方法、装置及终端
本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种运动状态的识别方法、装置、终端及计算机可读存储介质。
技术介绍
现有技术中运动状态的识别一般采用傅里叶变换、小波变换、以及均值、标准差等特征。但是这些只适用于理论研究，而在实际应用中，运动状态识别结果的好坏，完全取决于采集到的数据的好坏，特别是在两两运动状态的模糊边界区域，运动状态的识别结果不准确，因此，需要提高运动状态识别的准确性。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种运动状态的识别方法、装置、终端及计算机可读存储介质，能够准确的区分走路状态和骑行状态，进而提高了运动状态识别准确度。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种运动状态的识别方法，包括：获取运动传感器采集的数据，并当根据所述数据确定运动状态为走路或骑行模糊状态时，利用所述数据的期望以及预设的延时时间计算相关性系数；当所述相关性系数位于第一相关性系数区间时，则运动状态为走路状态；当所述相关性系数位于第二相关性系数区间时，则运动状态为骑行状态。可选地，在所述利用所述数据的期望以及预设的延时时间计算相关性系数之前，还包括：利用所述数据计算第一样本熵；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种运动状态的识别方法，其特征在于，包括：获取运动传感器采集的数据，并当根据所述数据确定运动状态为走路或骑行模糊状态时，利用所述数据的期望以及预设的延时时间计算相关性系数；当所述相关性系数位于第一相关性系数区间时，则运动状态为走路状态；当所述相关性系数位于第二相关性系数区间时，则运动状态为骑行状态。

【技术特征摘要】
1.一种运动状态的识别方法，其特征在于，包括：获取运动传感器采集的数据，并当根据所述数据确定运动状态为走路或骑行模糊状态时，利用所述数据的期望以及预设的延时时间计算相关性系数；当所述相关性系数位于第一相关性系数区间时，则运动状态为走路状态；当所述相关性系数位于第二相关性系数区间时，则运动状态为骑行状态。2.根据权利要求1所述的运动状态的识别方法，其特征在于，在所述利用所述数据的期望以及预设的延时时间计算相关性系数之前，还包括：利用所述数据计算第一样本熵；当所述第一样本熵位于第一样本熵区间时，则运动状态为走路状态；当所述第一样本熵位于第二样本熵区间时，则运动状态为骑行状态；当所述第一样本熵位于第三样本熵区间时，则执行所述利用所述数据的期望以及预设的延时时间计算相关性系数的步骤。3.根据权利要求2所述的运动状态的识别方法，其特征在于，在所述利用所述数据计算第一样本熵之前，还包括：利用所述数据计算第一峰度值；当所述第一峰度值位于第一峰度值区间时，则运动状态为走路状态；当所述第一峰度值位于第二峰度值区间时，则运动状态为骑行状态；当所述第一峰度值位于第三峰度值区间时，则执行所述利用所述数据计算第一样本熵的步骤。4.根据权利要求3所述的运动状态的识别方法，其特征在于，在所述利用所述数据计算第一峰度值之前，还包括：利用所述数据计算平稳性参数；当所述平稳性参数位于第一平稳性参数区间时，则执行所述利用所述数据计算第一峰度值的步骤；当所述平稳性参数位于第二平稳性参数区间时，利用所述数据计算第二样本熵；当所述第二样本熵大于样本熵阈值时，则运动状态为骑行状态；当所述第二样本熵小于所述样本熵阈值时，则运动状态为走路状态。5.根据权利要求4所述的运动状态的识别方法，其特征在于，所述利用所述数据计算平稳性参数，包括：获取预设窗口对应的三轴加速度的合加速度，确定所述预设窗口的最小合加速度Min1；利用公式计算总合加速度平均值Average1；确定所述预设窗口中各滑动小窗口的最小合加速度Min2q；利用公式计算各滑动小窗口的合加速度平均值Average2q；从所述总合加速度平均值Average1和各所述滑动小窗口的合加速度平均值Average2q中确定最大值Max和最小值Min；将Max与Min的比...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟洋，陈维亮，
申请(专利权)人：歌尔科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37