本申请公开了一种基于手环的骑行判断方法和装置、存储介质和处理器。该方法包括：通过所述GPS和所述加速度计确定目标用户在预设时间一内的速度变化量；通过所述加速度计和所述陀螺仪获取所述目标用户的速度变化拟合函数，其中，所述速度变化拟合函数由所述目标用户对骑行设备执行了捏闸操作而产生；判断所述速度变化量是否在所述速度变化拟合函数的值域范围内；当所述速度变化量在所述速度变化拟合函数的值域范围内且所述目标用户处于运动状态时，则确定所述目标用户处于骑行状态。通过本申请，解决了相关技术中仅仅通过用户的速度来判断用户是否在骑行状态，导致骑行状态判断的准确性较低的问题。准确性较低的问题。准确性较低的问题。
【技术实现步骤摘要】
基于手环的骑行判断方法和装置、存储介质和处理器
[0001]本申请涉及运动识别
，具体而言，涉及一种基于手环的骑行判断方法和装置、存储介质和处理器。
技术介绍
[0002]手环/手表作为常见的智能穿戴设备，能够实现运动类型的自动识别，例如走路、跑步等，同时能够自动记录用户的运动状态。但是，当前运动类型自动识别主要集中在跑步、走路等场景，而且对于骑行状态的自动识别的准确性较低。现有技术中主要通过两种方式实现骑行状态的识别，一是借助GPS计算用户的变化速度，当运行速度在某一区间内时，判断为骑行。那么当用户乘坐缓慢运行的汽车时，容易出现误识别的情况。二是借助加速度计(ACC)中加速度信号实现速度计算和速度变化特征，从而判断为骑行。ACC积累的误差较大，在较长时间内速度计算和特征容易受干扰，从而出现误判的情况。
[0003]针对相关技术中仅仅通过用户的速度来判断用户是否在骑行状态，导致骑行状态判断的准确性较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0004]本申请的主要目的在于提供一种基于手环的骑行判断方法和装置、存储介质和处理器，以解决相关技术中仅仅通过用户的速度来判断用户是否在骑行状态，导致骑行状态判断的准确性较低的问题。
[0005]为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种基于手环的骑行判断方法。该方法包括：通过所述GPS和所述加速度计确定目标用户在预设时间一内的速度变化量；通过所述加速度计和所述陀螺仪获取所述目标用户的速度变化拟合函数，其中，所述速度变化拟合函数由所述目标用户对骑行设备执行了捏闸操作而产生；判断所述速度变化量是否在所述速度变化拟合函数的值域范围内；当所述速度变化量在所述速度变化拟合函数的值域范围内且所述目标用户处于运动状态时，则确定所述目标用户处于骑行状态。
[0006]进一步地，在当所述速度变化量在所述速度变化拟合函数的值域范围内且所述目标用户处于运动状态时，则确定所述目标用户处于骑行状态之前，所述方法还包括：通过所述GPS和所述加速度计获取目标用户的运动速度；依据所述运动速度，判断所述目标用户是否处于运动状态。
[0007]进一步地，通过所述GPS和所述加速度计获取所述目标用户的运动速度，包括：所述GPS按照预设时间周期一输出速度一；对所述加速度计采集的数据进行时间积分处理，得到速度二；当所述GPS的搜星数量大于等于预设数值一且所述目标用户的两次位置变化范围小于预设数值二时，则所述速度一作为所述运动速度。
[0008]进一步地，所述方法还包括：当所述GPS的搜星数量小于所述预设数值一，或者，所述目标用户的两次位置变化范围大于等于所述预设数值二时，将所述速度一和所述速度二通过预设算法进行处理，得到所述运动速度。
[0009]进一步地，依据所述运动速度，判断所述目标用户是否处于运动状态，包括：当所述运动速度大于等于预设数值三且所述目标用户保持所述运动速度的时间大于等于预设时间二时，确定所述目标用户处于运动状态。
[0010]进一步地，通过所述加速度计和所述陀螺仪获取所述目标用户的速度变化拟合函数，包括：按照预设时间周期二获取所述加速度计和所述陀螺仪采集的数据信息；对所述数据信息采用预设方法进行特征值提取，得到所述目标用户的手部动作特征值，其中，所述预设方法为以下至少之一：小波分析、EMD；将所述手部动作特征值输入预设算法模型，所述预设算法模型按照预设时间周期三输出捏闸操作的置信度和捏闸力度值；依据所述捏闸操作的置信度，所述捏闸力度值和所述目标用户的基础信息，得到所述速度变化拟合函数，其中，所述基础信息至少包括：身高，体重，年龄和性别。
[0011]进一步地，所述预设算法模型为以下之一：SVM、随机森林和逻辑回归。
[0012]为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种基于手环的骑行判断装置。该装置包括：第一确定单元，用于通过所述GPS和所述加速度计确定目标用户在预设时间一内的速度变化量；第一获取单元，用于通过所述加速度计和所述陀螺仪获取所述目标用户的速度变化拟合函数，其中，所述速度变化拟合函数由所述目标用户对骑行设备执行了捏闸操作而产生；第一判断单元，用于判断所述速度变化量是否在所述速度变化拟合函数的值域范围内；第二确定单元，用于当所述速度变化量在所述速度变化拟合函数的值域范围内且所述目标用户处于运动状态时，则确定所述目标用户处于骑行状态。
[0013]进一步地，所述装置还包括：第二获取单元，用于在当所述速度变化量在所述速度变化拟合函数的值域范围内且所述目标用户处于运动状态时，则确定所述目标用户处于骑行状态之前，通过所述GPS和所述加速度计获取目标用户的运动速度；第二判断单元，用于依据所述运动速度，判断所述目标用户是否处于运动状态。
[0014]进一步地，所述第二获取单元包括：输出模块，用于所述GPS按照预设时间周期一输出速度一；第一处理模块，用于对所述加速度计采集的数据进行时间积分处理，得到速度二；判断模块，用于当所述GPS的搜星数量大于等于预设数值一且所述目标用户的两次位置变化范围小于预设数值二时，则所述速度一作为所述运动速度。
[0015]进一步地，所述装置还包括：处理单元，用于当所述GPS的搜星数量小于所述预设数值一，或者，所述目标用户的两次位置变化范围大于等于所述预设数值二时，将所述速度一和所述速度二通过预设算法进行处理，得到所述运动速度。
[0016]进一步地，所述第二判断单元包括：确定模块，用于当所述运动速度大于等于预设数值三且所述目标用户保持所述运动速度的时间大于等于预设时间二时，确定所述目标用户处于运动状态。
[0017]进一步地，所述第一获取单元包括：获取模块，用于按照预设时间周期二获取所述加速度计和所述陀螺仪采集的数据信息；提取模块，用于对所述数据信息采用预设装置进行特征值提取，得到所述目标用户的手部动作特征值，其中，所述预设装置为以下至少之一：小波分析、EMD；输出模块，用于将所述手部动作特征值输入预设算法模型，所述预设算法模型按照预设时间周期三输出捏闸操作的置信度和捏闸力度值；第二处理模块，用于依据所述捏闸操作的置信度，所述捏闸力度值和所述目标用户的基础信息，得到所述速度变化拟合函数，其中，所述基础信息至少包括：身高，体重，年龄和性别。
[0018]进一步地，所述预设算法模型为以下之一：SVM、随机森林和逻辑回归。
[0019]为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储程序，其中，所述程序执行上述任意一项所述的基于手环的骑行判断方法。
[0020]为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述任意一项所述的基于手环的骑行判断方法。
[0021]通过本申请，采用以下步骤：通过GPS和加速度计确定目标用户在预设时间一内的速度变化量；通过加速度计和陀螺仪获取目标用户的速度变化拟合函数，其中，速度变化拟合函数由目标本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于手环的骑行判断方法，其特征在于，所述手环包括GPS，加速度计和陀螺仪，包括：通过所述GPS和所述加速度计确定目标用户在预设时间一内的速度变化量；通过所述加速度计和所述陀螺仪获取所述目标用户的速度变化拟合函数，其中，所述速度变化拟合函数由所述目标用户对骑行设备执行了捏闸操作而产生；判断所述速度变化量是否在所述速度变化拟合函数的值域范围内；当所述速度变化量在所述速度变化拟合函数的值域范围内且所述目标用户处于运动状态时，则确定所述目标用户处于骑行状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在当所述速度变化量在所述速度变化拟合函数的值域范围内且所述目标用户处于运动状态时，则确定所述目标用户处于骑行状态之前，所述方法还包括：通过所述GPS和所述加速度计获取目标用户的运动速度；依据所述运动速度，判断所述目标用户是否处于运动状态。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述GPS和所述加速度计获取所述目标用户的运动速度，包括：所述GPS按照预设时间周期一输出速度一；对所述加速度计采集的数据进行时间积分处理，得到速度二；当所述GPS的搜星数量大于等于预设数值一且所述目标用户的两次位置变化范围小于预设数值二时，则所述速度一作为所述运动速度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述GPS的搜星数量小于所述预设数值一，或者，所述目标用户的两次位置变化范围大于等于所述预设数值二时，将所述速度一和所述速度二通过预设算法进行处理，得到所述运动速度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，依据所述运动速度，判断所述目标用户是否处于运动状态，包括：当所述运动速度大于等于预设数值三且所述目标用户保持所述运动速度的时间大于等于预设时间二时，确定所述目标用户...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨斌，
申请(专利权)人：北京卡路里信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。