一种可穿戴设备节能方法及设备技术

本发明专利技术提供一种可穿戴设备节能方法及设备，获取高斯分布概率密度函数，以及用于判断生理数据正常和异常的设定概率阈值，采集用户当前时刻的第一生理数据，并根据高斯分布概率密度函数计算第一生理数据对应的概率值，比较概率值与设定概率阈值，判断用户生理数据是正常或异常状态，以指令心率传感器在正常状态下低频采样，在异常状态下高频采样；将第一生理数据输入预设分类算法，获取用户当前时刻的活动状态，以指令GPS定位模块在静止状态、位移量较低的常规状态和位移量较高的运动状态下以不同频率采样。在确保监测人体健康功能和性能的同时，降低设备功耗，延长续航时间，减少充电次数。次数。次数。

A wearable device energy saving method and device

【技术实现步骤摘要】
一种可穿戴设备节能方法及设备


[0001]本专利技术涉及可穿戴设备领域，尤其涉及一种可穿戴设备节能方法及设备。

技术介绍

[0002]随着5G和物联网的快速发展，5G连接的对象从“人”扩展到“万物”，越来越多的物联终端走进人们的生产和生活中。体积小、功能强的可穿戴设备给人们的生活带来了极大的便利，因此备受青睐。其内置有高精度感应传感器，对人体心率、血氧和心电等生命特征信号进行采集，应用于人体的运动健康监测、日常健康监测和睡眠监测等方面，主要有运动计步、心率检测、睡眠质量监测、久坐提醒等功能，这些功能极大的丰富了人们的生活。随着可穿戴设备性能的不断提升，设备功耗问题也愈发严峻。可穿戴设备运行时需要采集数据、处理数据和传输数据，这些功能的运行需要消耗大量的电能。而可穿戴设备通常采用电池供电，由于设备的体积限制，放置的电池容量有限，从而导致了设备能量有限、续航时间短、迫使用户进行频繁充电等一系列问题，进而产生不佳的使用体验，同时也无法实现长时间的人体健康监测。
[0003]因此，在确保可穿戴设备能够实现基本功能，满足用户使用需求的同时，如何有本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种可穿戴设备节能方法，其特征在于，该方法运行在可穿戴设备的处理器上，包括：获取健康用户生理数据的高斯分布概率密度函数，以及用于判断所述生理数据正常和异常的设定概率阈值，所述健康用户生理数据至少包括加速度数据和心率数据，所述高斯分布概率密度函数是基于多个健康用户在不同活动状态下的生理数据计算得到的；采集用户在当前时刻的第一生理数据，并根据所述高斯分布概率密度函数计算所述第一生理数据对应的概率值，所述第一生理数据至少包括第一加速度数据和第一心率数据；将所述概率值和所述设定概率阈值进行比较：若所述概率值大于所述设定概率阈值，则判断当前时刻所述第一生理数据正常，并指令心率传感器以第一频率进行工作采样；若所述概率值小于所述设定概率阈值，则判断当前时刻所述第一生理数据异常，并指令所述心率传感器以第二频率进行工作采样，并至少持续第一设定时长；其中，所述第一频率小于所述第二频率；将所述第一生理数据输入预设分类算法以获取用户当前时刻的活动状态，所述活动状态至少包括：无位移的静止状态、位移量较低的常规状态和位移量较高的运动状态；若用户当前时刻处于静止状态，则指令GPS定位模块休眠不工作；若用户当前时刻处于常规状态，则指令所述GPS定位模块以第三频率获取定位数据；若用户当前时刻处于运动状态，则指令所述GPS定位模块以第四频率获取定位数据，其中，所述第三频率小于所述第四频率；以上三种状态被判定后，所述GPS定位模块工作至少持续第二设定时长。2.根据权利要求1所述的可穿戴设备节能方法，其特征在于，所述健康用户生理数据的高斯概率分布密度函数由以下步骤得到：采集多个年龄段健康用户在不同活动状态下包含加速度数据和心率数据的生理数据作为第一样本数据；利用二元高斯分布对所述第一样本数据做分布分析，拟合获得加速度和心率的分布概率，以得到所述健康用户生理数据的高斯分布概率密度函数。3.根据权利要求1所述的可穿戴设备节能方法，其特征在于，将所述第一生理数据输入预设分类算法以获取用户当前时刻的活动状态之前，还包括：获取多个年...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭少勇，陈钰，熊翱，杨少杰，才智，姚辉，彭凯，
申请(专利权)人：星耀能北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：