基于加速度计识别用户运动模式的方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本公开涉及基于加速度计识别用户运动模式的方法、装置及电子设备，其中，所述方法包括：根据加速度计数据，得到三轴数据和三轴模值的统计信息；根据所述统计信息，得到包括三轴模值的均值平均值、三轴模值的均方差平均值、三轴模值的峰值对称度、主轴的峰值对称度中至少一种的特征值；根据所述特征值识别用户运动模式，包括：根据三轴模值的峰值对称度和主轴的峰值对称度，识别用户的手持走路模式、摆臂走路模式、口袋走路模式中的至少一种。根据本公开实施例，通过使用加速度计数据，在极低功耗下准确识别出用户多种不同的运动行为模式，适合应用于手机环境中，且丰富了识别场景，使得运动模式识别结果更细化，可以满足用户需求。

Method, device and electronic equipment of identifying user's motion mode based on accelerometer

【技术实现步骤摘要】
基于加速度计识别用户运动模式的方法、装置及电子设备
本公开涉及计算机
，尤其涉及一种基于加速度计识别用户运动模式的方法、装置及电子设备。
技术介绍
随着智能手机等电子设备的大面积推广以及用户对于室内定位、计步等各种应用需求的不断提升，手机上用户运动模式识别的需求越来越广泛。相关技术中，在进行运动模式识别时，电子设备的硬件、功耗开销高，识别场景不够丰富，不能满足用户需求。
技术实现思路
有鉴于此，本公开提出了一种基于加速度计识别用户运动模式的方法、装置及电子设备。根据本公开的一方面，提供了一种基于加速度计识别用户运动模式的方法，包括：根据加速度计数据，得到三轴数据和三轴模值的统计信息；根据所述统计信息，得到包括三轴模值的均值平均值、三轴模值的均方差平均值、三轴模值的峰值对称度、主轴的峰值对称度中至少一种的特征值；根据所述特征值识别用户运动模式；所述根据所述特征值识别用户运动模式，包括：根据所述三轴模值的峰值对称度和主轴的峰值对称度，识别用户的手持走路模式、摆臂走路模式、口袋走路模式中的至少一种用户运动模式。<br>在一种可能的实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于加速度计识别用户运动模式的方法，其特征在于，包括：/n根据加速度计数据，得到三轴数据和三轴模值的统计信息；/n根据所述统计信息，得到包括三轴模值的均值平均值、三轴模值的均方差平均值、三轴模值的峰值对称度、主轴的峰值对称度中至少一种的特征值；/n根据所述特征值识别用户运动模式；/n所述根据所述特征值识别用户运动模式，包括：根据所述三轴模值的峰值对称度和主轴的峰值对称度，识别用户的手持走路模式、摆臂走路模式、口袋走路模式中的至少一种用户运动模式。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于加速度计识别用户运动模式的方法，其特征在于，包括：
根据加速度计数据，得到三轴数据和三轴模值的统计信息；
根据所述统计信息，得到包括三轴模值的均值平均值、三轴模值的均方差平均值、三轴模值的峰值对称度、主轴的峰值对称度中至少一种的特征值；
根据所述特征值识别用户运动模式；
所述根据所述特征值识别用户运动模式，包括：根据所述三轴模值的峰值对称度和主轴的峰值对称度，识别用户的手持走路模式、摆臂走路模式、口袋走路模式中的至少一种用户运动模式。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征值识别用户运动模式包括：
根据所述特征值进行分类，得到分类结果；
根据所述分类结果识别静止模式、走路\跑步高可能性模式、其他运动模式中的至少一种用户运动模式；
所述走路\跑步高可能性模式包括：跑步模式、手持走路模式、摆臂走路模式、口袋走路模式、其他走路模式中的至少一种用户运动模式。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取三轴原始数据；
对所述三轴原始数据进行预处理，得到所述加速度计数据。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据加速度计数据，得到三轴数据和三轴模值的统计信息，包括：
分别求取三轴数据的均值和均方差值；
根据预设缓存周期，求取并缓存三轴模值的均值和均方差值；
对三轴数据和三轴模值进行峰值检测，得到三轴数据和三轴模值的峰值。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对三轴数据和三轴模值进行峰值检测，得到三轴数据和三轴模值的峰值，包括：
根据波峰判别前置条件标志位、波谷判别前置条件标志位，对三轴数据和三轴模值进行峰值检测；
在波峰判别前置条件标志位为有效的情况下，判别出有效波峰；在波谷判别前置条件标志位为有效的情况下，判别出有效波谷；
记录第一预设数目的三轴数据的有效波峰和/或有效波谷的幅度及峰值时间间隔；
记录第一预设数目的三轴模值的有效波峰和/或有效波谷的幅度及峰值时间间隔。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述在波峰判别前置条件标志位为有效的情况下，判别出有效波峰，包括：
在波峰判别前置条件标志位为有效的情况下，同时满足以下条件，则判定为三轴模值的有效波峰：
当前时刻的三轴模值大于第一阈值；
当前时刻的三轴模值的峰峰值大于第二阈值；
当前时刻和上一峰值时刻时间间隔大于第三阈值；
当前时刻的三轴模值为邻近第二预设数目内数据的最大值。


7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述统计信息，得到包括三轴模值的均值平均值、三轴模值的均方差平均值、三轴模值的峰值对称度、主轴的峰值对称度中至少一种的特征值，包括：
根据所述第一预设数目的三轴模值的有效波峰和/或有效波谷的幅度及峰值时间间隔，得到三轴模值的峰值对称度；
在预设时刻，根据所述三轴数据的均值和均方差信息，选取主轴；
根据所述第一预设数目的三轴数据的有效波峰和/或有效波谷的幅度及峰值时间间隔，得到所述主轴的峰值对称度。


8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述三轴数据的均值和均方差信息，选取主轴，包括：
在所述三轴数据的均方差值中任意两个差值大于第四阈值的情况下，选取均方差值最大的轴为主轴；
在所述三轴数据的均方差值中任意两个差值小于第四阈值的情况下，选取均值绝对值最大的轴为主轴。


9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一预设数目的三轴模值的有效波峰和/或有效波谷的幅度及峰值时间间隔，得到三轴模值的峰值对称度，包括：
在所述有效波峰和/或有效波谷的幅度小于第五阈值，且所述峰值时间间隔小于第六阈值的情况下，记录三轴模值的峰值对称度为1；
在所述有效波峰和/或有效波谷的幅度不小于第五阈值，且所述峰值时间间隔小于第六阈值的情况下，记录三轴模值的峰值对称度为2；
在所述有效波峰和/或有效波谷的幅度不小于第五阈值，且所述峰值时间间隔不小于第六阈值的情况下，记录三轴模值的峰值对称度为0。


10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据三轴模值的峰值对称度和主轴的峰值对称度，识别用户的手持走路模式、摆臂走路模式、口袋走路模式中的至少一种用户运动模式，包括：
在至少满足所述三轴模值的峰值对称度为1的情况下，判定用户处于手持走路模式；
在至少满足所述三轴模值的峰值对称度为2、主轴的峰值对称度为1的情况下，判定用户处于摆臂走路模式；
在至少满足所述三轴模值的峰值对称度为2、主轴的峰值对称度为2的情况下，判定用户处于口袋走路模式。


11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征值识别用户运动模式，包括：
在所述三轴模值的均方差平均值大于第七阈值的情况下，用户由静止模式跳转为其他运动模式；
在第一预设时间间隔内，所述三轴模值的均方差平均值小于第八阈值的情况下，用户由其他运动模式跳转为静止模式；
在所述三轴模值的峰值对称度大于0的情况下，用户由其他运动模式跳转为走路\跑步高可能性模式；
在用户处于走路\跑步高可能性模式的状态下，在第二预设时间间隔内，没有进行状态跳转，用户跳转至其他运动模式；
在用户处于走路\跑步高可能性模式的状态下，在其他走路计数、手持走路计数、口袋走路计数、跑步计数、摆臂走路计数之一超过预设阈值的情况下，则跳转至当前计数对应的运动模式。


12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述口袋走路计数，在同时满足下述条件的情况下，计数增加1：
主轴的峰值对称度等于2、三轴模值的峰值对称度等于2、三轴模值的均值平均值大于第九阈值且小于第十阈值、三轴模值的均方差平均值大于第十一阈值、手持走路计数小于第十二阈值。


13.一种基于加速度计识别用户运动模式的装置，其特征在于，包括：
统计信息提取模块，用于根据加...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵岩，
申请(专利权)人：展讯通信上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31