本申请公开了一种游泳数据统计方法、装置、设备及介质，涉及信息融合技术领域。该方法应用于AR游泳眼镜，包括：获取游泳数据；将游泳数据按转身判断时间窗长度进行划分得到转身数据，转身判断时间窗用于判断用户是否转身，并统计转身次数；将转身数据按照滑窗长度进行划分得到GM粒子；根据游泳数据和GM粒子确定转身判断时间窗的信度，信度为表征用户是否转身的信度；判断信度大于预设信度时，采用协方差交叉融合得到转身时间节点和估计协方差；输出转身时间节点。该方法将达到表征用户在游泳过程中的信度的数据标记为转身，未达到可信度的数据不记为转身，提高记录运动数据的准确度；用户无需额外佩戴记录数据的设备，提升用户体验感。验感。验感。
【技术实现步骤摘要】
一种游泳数据统计方法、装置、设备及介质
[0001]本申请涉及信息融合
，特别是涉及一种游泳数据统计方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]随着科技不断进步，越来越多的技术应用在游泳运动中，其中对于游泳转身次数和时间的估计尤为重要，游泳转身主要分为碰壁转身和翻滚转身两种，通过转身的判断可以计算游泳的距离、卡路里等人们较为关注的信息，为用户提供更精确的运动数据，提高用户的体验度。
[0003]目前，市场上大多数游泳数据统计方法都是由运动手环所提供。当用户游泳时，通常需要测量用户的臂伸展，臂伸展可帮助区分较小的偶然摆臂运动和真正的泳姿。运动手环获取到游泳数据，并对游泳数据进行分析时，根据游泳数据获得用户运动的时长等运动过程中产生的参数。例如：运动手环将手臂从头移动到脚看作一次游泳过程中的转身，当用户在水中蹲下或做伸展运动时，运动手环此时也将这样的动作记为一次游泳过程中的转身。此时，运动手环所记录得出的运动数据不准确。
[0004]鉴于上述存在的问题，寻求如何精确的记录游泳过程中的运动数据是本领域技术人员竭力解决的问题。
技术实现思路
[0005]本申请的目的是提供一种游泳数据统计方法、装置、设备及介质，用于精确的记录游泳过程中的运动数据。
[0006]为解决上述技术问题，本申请提供一种游泳数据统计方法，应用于AR游泳眼镜，包括：获取游泳数据；将游泳数据按照转身判断时间窗长度进行划分，得到转身数据，转身判断时间窗用于判断用户是否转身，并统计转身次数；将转身数据按照滑窗长度进行划分，得到GM粒子；根据游泳数据和GM粒子确定转身判断时间窗的信度，所述信度为表征用户是否转身的信度；判断信度是否大于预设信度；若是，则采用协方差交叉融合得到用户的转身时间节点和估计协方差；输出转身时间节点。
[0007]优选地，将游泳数据按照转身判断时间窗长度进行划分，得到转身数据包括：获取游泳数据长度；将游泳数据长度除以转身判断时间窗长度，得到第一划分值；将第一划分值取整，根据取整后的第一划分值划分游泳数据，得到转身数据。
[0008]优选地，将转身数据按照滑窗长度进行划分，得到GM粒子包括：将转身判断时间窗长度除以滑窗长度，得到第二划分值；将第二划分值取整，根据第二划分值划分转身数据，得到GM粒子。
[0009]优选地，根据游泳数据和GM粒子确定转身判断时间窗内的表征用户是否转身的信度包括：对GM粒子初始化；根据GM粒子确定表征用户是否转身的概率、初始信度和游泳数据幅值；根据概率、初始信度和游泳数据幅值更新GM粒子；根据更新后的GM粒子确定信度。
[0010]优选地，在输出转身时间节点之后，还包括：判断第一划分值个转身判断时间窗是否全部输出转身次数和转身时间节点；若是，则结束；若否，则返回至获取游泳数据的步骤。
[0011]优选地，转身判断时间窗和滑窗均为多个且互不重叠。
[0012]优选地，在获取游泳数据之后，在将游泳数据按照转身判断时间窗长度进行划分，得到转身数据之前，还包括：对游泳数据进行卡尔曼滤波处理。
[0013]为解决上述技术问题，本申请还提供了一种游泳数据统计装置，应用于上述游泳数据统计方法包括：获取模块，用于获取游泳数据；第一划分模块，用于将游泳数据按照转身判断时间窗长度进行划分，得到转身数据，转身判断时间窗用于判断用户是否转身，并统计转身次数；第二划分模块，用于将转身数据按照滑窗长度进行划分，得到GM粒子；确定模块，用于根据游泳数据和GM粒子确定转身判断时间窗内的表征用户是否转身的信度；判断模块，用于判断信度是否大于预设信度；得到模块，用于若判断模块得出信度大于预设信度，则采用协方差交叉融合得到用户的转身时间节点和估计协方差；输出模块，用于输出转身时间节点。
[0014]为解决上述技术问题，本申请还提供了一种游泳数据统计设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行计算机程序时实现上述游泳数据统计方法的步骤。
[0015]为解决上述技术问题，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述游泳数据统计方法的步骤。
[0016]本申请所提供的一种游泳数据统计方法，应用于AR游泳眼镜，包括：获取游泳数据；将游泳数据按照转身判断时间窗长度进行划分，得到转身数据，转身判断时间窗用于判断用户是否转身，并统计转身次数；将转身数据按照滑窗长度进行划分，得到GM粒子；根据游泳数据和GM粒子确定转身判断时间窗内的表征用户是否转身的信度；判断信度是否大于
预设信度；若是，则采用协方差交叉融合得到用户的转身时间节点和估计协方差；输出转身时间节点。由于对游泳数据进行了划分，且得到对应的GM粒子，进而得出表征用户在游泳过程中的信度，将达到信度的数据标记为一次转身，未达到信度的数据不记为一次转身，此时提高了记录游泳过程中的运动数据的准确度；同时，当该方法应用于AR游泳眼镜时，用户无需额外佩戴记录数据的设备，提升用户体验感。
[0017]本申请还提供了一种游泳数据统计装置、设备和介质，效果同上。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本申请实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]图1为本申请实施例所提供的一种游泳数据统计方法的流程图；图2为本申请实施例所提供的另一种游泳数据统计方法的流程图；图3为本申请实施例所提供的一种游泳数据统计装置结构图；图4为本申请实施例所提供的一种游泳数据统计设备结构图。
具体实施方式
[0020]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下，所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护范围。
[0021]本申请的核心是提供一种游泳数据统计方法、装置、设备及介质，其能够精确的记录游泳过程中的运动数据。
[0022]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步的详细说明。
[0023]图1为本申请实施例所提供的一种游泳数据统计方法的流程图。如图1所示，该游泳数据统计方法，应用于AR游泳眼镜，该AR游泳眼镜中设置有6通道IMU传感器，且该传感器为两个三轴传感器组合而成。该方法包括：S10：获取游泳数据；通过6通道IMU传感器获取游泳数据，并得出游泳数据的长度，其中，将6通道IMU传感器采样频率记为，单位为赫兹（Hz）。获取游泳数据的采样时间记为S，单位为秒（s），则游泳数据的长度可以通过以下公式计算：其中，对于长度为L的6通道IMU传感器获取的游泳数据可以表示为。
[0024]其中，表示k采样时刻x轴坐标方向的加本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种游泳数据统计方法，其特征在于，应用于AR游泳眼镜，包括：获取游泳数据；将所述游泳数据按照转身判断时间窗长度进行划分，得到转身数据，所述转身判断时间窗用于判断用户是否转身，并统计转身次数；将所述转身数据按照滑窗长度进行划分，得到GM粒子；根据所述游泳数据和所述GM粒子确定所述转身判断时间窗的信度，所述信度为表征所述用户是否转身的信度；判断所述信度是否大于预设信度；若是，则采用协方差交叉融合得到所述用户的转身时间节点和估计协方差；输出所述转身时间节点。2.根据权利要求1所述的游泳数据统计方法，其特征在于，所述将所述游泳数据按照转身判断时间窗长度进行划分，得到转身数据包括：获取所述游泳数据长度；将所述游泳数据长度除以所述转身判断时间窗长度，得到第一划分值；将所述第一划分值取整，根据取整后的所述第一划分值划分所述游泳数据，得到所述转身数据。3.根据权利要求1所述的游泳数据统计方法，其特征在于，所述将所述转身数据按照滑窗长度进行划分，得到GM粒子包括：将所述转身判断时间窗长度除以所述滑窗长度，得到第二划分值；将所述第二划分值取整，根据所述第二划分值划分所述转身数据，得到所述GM粒子。4.根据权利要求1所述的游泳数据统计方法，其特征在于，所述根据所述游泳数据和所述GM粒子确定所述转身判断时间窗内的表征所述用户是否转身的信度包括：对所述GM粒子初始化；根据所述GM粒子确定表征所述用户是否转身的概率、初始信度和游泳数据幅值；根据所述概率、所述初始信度和所述游泳数据幅值更新所述GM粒子；根据更新后的所述GM粒子确定所述信度。5.根据权利要求2所述的游泳数据统计方法，其特征在于，在所述输出所述转身时间节点...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏一振，申屠晗，朱袁伟，张卓鹏，
申请(专利权)人：杭州光粒科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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