信号端点检测方法、信号获取方法及可穿戴设备技术

本申请提供一种信号端点检测方法、信号获取方法、一种可穿戴设备及存储介质。信号端点检测方法包括：获取用户的腕部运动信号，所述腕部运动信号为所述用户的腕部运动时产生的一段连续信号；将所述腕部运动信号输入预先训练好的信号检测模型，以获取信号检测结果，所述信号检测结果为对所述腕部运动信号中的各帧信号是否为手势信号的检测结果；基于线性距离因子从所述信号检测结果中确定出有效信号片段及所述有效信号片段对应的信号端点。通过预先训练好的信号检测模型，可以较为快速地获取信号检测结果，通过线性距离因子对信号检测结果进行再次检测，从而确定出更为精确的有效信号片段及对应的信号端点。信号片段及对应的信号端点。信号片段及对应的信号端点。

【技术实现步骤摘要】
信号端点检测方法、信号获取方法及可穿戴设备


[0001]本申请涉及信号处理领域，具体地，涉及一种信号端点检测方法、一种信号获取方法、一种可穿戴设备及一种计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]现有的一些设备可以通过手势进行控制。其中，手势可以包括手语手势和鼠标手势，而鼠标手势的手势种类较少，这导致使用鼠标手势对设备进行控制时，需对鼠标手势进行更精确的识别。
[0003]现有的鼠标手势信号获取前，通常是先从用户的一段连续运动信号中确定出手势信号的起点与终点，再根据起点与终点拆分出对设备进行控制的手势信号。但由于手势信号的边界处的信号会因信号变化强烈而产生无效的信号，导致通过现有方式所获取的手势信号端点不准确，进而使得所获取的手势信号片段精度较低，无法对设备进行准确地控制。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术旨在提供一种信号端点检测方法、一种信号获取方法、一种可穿戴设备及一种计算机可读存储介质，用于提高对鼠标手势识别中，所获取的手势信号片段的信号端点的精确性，进而获取更准确的手势信号。
[0005]第一方面，本申请实施例中提供一种信号端点检测方法，应用于鼠标手势识别，所述方法包括：获取用户的腕部运动信号，所述腕部运动信号为所述用户的腕部运动时产生的一段连续信号；将所述腕部运动信号输入预先训练好的信号检测模型，以获取信号检测结果，所述信号检测结果为对所述腕部运动信号中的各帧信号是否为手势信号的检测结果，所述信号检测结果中连续帧所述手势信号为信号片段；基于线性距离因子从所述信号检测结果中确定出有效信号片段及所述有效信号片段对应的信号端点，所述线性距离因子用于判断所述手势信号的信号片段是否满足预设长度。
[0006]本申请实施例中，将所获取的用户的腕部运动信号输入预先训练好的信号检测模型，可以较为快速地获取对腕部运动信号中手势信号的检测结果。通过线性距离因子对信号检测结果进行再次检测，从而确定出信号检测结果中有效手势的有效信号片段及有效信号片段对应的信号端点，从而使所获取的信号端点的更精确。
[0007]一实施例中，所述基于线性距离因子从所述信号检测结果中确定出有效信号片段对应的信号端点，包括：基于所述信号检测结果确定所述腕部运动信号中所包括的所述手势信号的起点与终点；基于相邻的所述起点与所述终点确定所述手势信号的信号片段；将所述信号片段与所述线性距离因子进行对比；在确定所述信号片段的长度不小于所述线性距离因子时，确定所述信号片段为所述有效信号片段；将所述起点与所述终点确定为所述有效信号片段对应的信号端点。
[0008]本申请实施例中，根据信号检测结果可以确定出手势信号片段的起点与终点，进而可以将相邻起点与终点之间的片段确定出信号片段。通过将信号片段的长度与线性距离
因子进行比较，可以判断出该信号片段是否为表征控制指令的有效手势信号。其中，在信号片段长度不小于线性距离因子时，可以确定该信号片段为有效信号片段，进一步地，将有效信号片段的起点与终端确定为信号端点，由此，使得确定出的信号端点均为有效信号片段的端点，从而提高信号端点的精确性。
[0009]一实施例中，在确定所述信号片段的长度小于所述线性距离因子时，确定所述信号片段为无效手势信号的片段；将所述信号片段内的所有信号置零。
[0010]本申请实施例中，通过线性距离因子可以确定出信号检测结果中无效手势信号的片段，再将无效信号片段置零，使得最终确定出的信号片段中不再包括无效信号片段，由此，通过置零后的信号检测结果中，得到的信号片段和信号端点更精确。
[0011]一实施例中，所述基于线性距离因子从所述信号检测结果中确定出有效信号片段对应的信号端点，包括：在确定所述信号检测结果中的一帧信号为所述手势信号时，获取所述信号包括前后预设长度的信号片段，所述预设长度为所述线性距离因子的长度；基于所述线性距离因子对所述包括前后预设长度的信号片段进行检测，以获取所述有效信号片段对应的信号端点。
[0012]本申请实施例中，由于信号检测模型所输出的信号检测结果中，各帧信号呈离散状态，各信号之间无关联性，因此，对于为手势信号的信号，获取其前后预设长度的信号片段，使得信号之间更具关联性，通过线性距离因子对包括前后预设长度的信号片段进行检测，所确定出的有效信号片段也与其他信号具有关联性。其中，将预设长度设为线性距离因子的长度，在检测时可快速检测该信号的前后信号组成的信号片段是否有效，由此，可以有效提高检测信号的速度。
[0013]一实施例中，所述基于线性距离因子从所述信号检测结果中确定出有效信号片段及所述有效信号片段对应的信号端点之前，所述方法还包括：获取所述腕部运动信号的样本数据集中长度最短的信号片段；将所述长度最短的信号片段的长度的一半确定为所述线性距离因子的长度。
[0014]本申请实施例中，由于手势信号的边界处的信号会因信号变化强烈而产生无效的信号通常较短，因此，通过将样本数据集中最短的信号片段的长度的一半确定为线性距离因子，根据线性距离因子，可以在不影响有效信号片段的前提下，有效确定出信号检测结果中的无效信号片段，从而提高所确定出的有效信号片段及对应的信号端点的精确性。
[0015]一实施例中，获取所述预先训练好的信号检测模型，包括：获取腕部运动信号的样本数据集；提取样本数据集中各信号的特征量；将特征量输入预先构建的信号检测模型，以获取预先构建的信号检测模型的输出结果；基于输出结果调整预先构建的信号检测模型的测试参数集；在确定预先构建的信号检测模型的输出结果满足预设识别率时，确定预先构建的信号检测模型为预先训练好的信号检测模型。
[0016]本申请实施例中，通过样本数据集对预先构建的信号检测模型进行训练，并根据信号检测模型的输出结果调整参数集，可以有效提高信号检测模型对腕部运动信号中各帧信号的识别率。在信号检测模型的输出结果的识别率满足预设识别率时，确定信号检测模型训练完成，由此，信号检测模型可以较为准确的输出对腕部运动信号的识别结果。
[0017]一实施例中，预先构建的信号检测模型为基于RLS算法的自适应滤波器结构的模型。
[0018]本申请实施例中，预先构建的信号检测模型为基于RLS算法的自适应滤波器构建的模型，能够对所输入的腕部运动信号的手势信号的特征进行学习，并根据学习的结果自适应调整测试参数集，从而使得输出的结果更符合用户个人的手势特征，进一步提高对用户腕部运动信号的信号检测结果的准确性。
[0019]第二方面，本申请实施例提供一种信号获取方法，应用于鼠标手势识别，所述方法包括：获取用户的腕部运动信号，所述腕部运动信号为所述用户的腕部运动时产生的一段连续信号；将所述腕部运动信号输入预先训练好的信号检测模型，以获取第一信号检测结果，所述信号检测结果为对所述腕部运动信号中的信号是否为手势信号的检测结果，所述信号检测结果中连续帧所述手势信号为信号片段；基于线性距离因子从所述信号检测结果中确定出有效信号片段及所述有效信号片段对应的信号端点，所述线性距离因子用于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信号端点检测方法，其特征在于，应用于鼠标手势识别，所述方法包括：获取用户的腕部运动信号，所述腕部运动信号为所述用户的腕部运动时产生的一段连续信号；将所述腕部运动信号输入预先训练好的信号检测模型，以获取信号检测结果，所述信号检测结果为对所述腕部运动信号中的各帧信号是否为手势信号的检测结果，所述信号检测结果中连续帧所述手势信号为信号片段；基于线性距离因子从所述信号检测结果中确定出有效信号片段及所述有效信号片段对应的信号端点，所述线性距离因子用于判断所述手势信号的信号片段是否满足预设长度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于线性距离因子从所述信号检测结果中确定出有效信号片段及所述有效信号片段对应的信号端点，包括：基于所述信号检测结果确定所述腕部运动信号中所包括的所述手势信号的起点与终点；基于相邻的所述起点与所述终点确定信号片段；将所述信号片段与所述线性距离因子进行对比；在确定所述信号片段的长度大于所述线性距离因子时，确定所述信号片段为所述有效信号片段；将所述起点与所述终点确定为所述有效信号片段对应的信号端点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在确定所述信号片段的长度小于所述线性距离因子时，确定所述信号片段为无效手势信号的片段；将所述信号片段内的所有信号置零。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于线性距离因子从所述信号检测结果中确定出有效信号片段及所述有效信号片段对应的信号端点，包括：在确定所述信号检测结果中的一帧信号为所述手势信号时，获取所述信号包括前后预设长度的信号片段，所述预设长度为所述线性距离因子的长度；基于所述线性距离因子对所述包括前后预设长度的信号片段进行检测，以获取所述有效信号片段对应的信号端点。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于线性距离因子从所述信号检测结果中确定出有效信号片段及所述有效信号片段对应的信号端点之前...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡跃辉，胡家玮，张舒凡，钟纪权，张涛，
申请(专利权)人：合肥溪流光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：