识别用户动作的方法和系统技术方案

本申请提供一种识别用户动作的方法和系统。该方法和系统，能够获取从用户身上多个测量位置采集的用户动作数据，所述用户动作数据对应于未知的用户动作；基于至少一套目标参考动作数据，在获取所述用户动作数据的同时识别所述用户动作中包括目标动作，所述至少一套目标参考动作数据对应于所述目标动作；以及向所述用户发送与所述目标动作相关的信息。述用户发送与所述目标动作相关的信息。述用户发送与所述目标动作相关的信息。

【技术实现步骤摘要】
识别用户动作的方法和系统


[0001]本申请涉及可穿戴设备
，尤其涉及一种识别用户动作的方法和系统。

技术介绍

[0002]随着人们对科学运动和身体健康的关注，健身运动监控设备正在极大的发展。目前运动监控设备对用户运动时的动作进行监控的主要方式是，在已知用户动作类型的情况下，基于参考动作数据，对用户的运动时的动作数据进行分析，从而监控用户运动时的动作是否规范。因此，在实际应用场景中，需要用户在运动前，将健身动作类型提前告知给所述运动监控设备，所述运动监控设备才能选取所述动作类型的参考动作数据，从而对用户动作做出准确监控。对于用户来说，在每做一个健身动作之前，都要将动作类型告知给运动监控设备，这导致用户体验不好。其次，目前的运动监控设备对用户动作的监控都是非实时的，导致用户在做完运动动作之后，才能够收到与运动动作有关的信息，这也导致用户体验不好。
[0003]因此，需要提供一种能够不需要用户提前输入动作类型，即可对用户运动动作进行实时识别的方法和系统。

技术实现思路

[0004]本申请披露了一种识别用户动作的方法。根据本申请的一个方面，所述方法包括:获取从用户身上多个测量位置采集的用户动作数据，所述用户动作数据对应于未知的用户动作；基于至少一套目标参考动作数据，在获取所述用户动作数据的同时识别所述用户动作中包括目标动作，所述至少一套目标参考动作数据对应于所述目标动作；以及向所述用户发送与所述目标动作相关的信息。
[0005]在一些实施例中，其中所述识别所述用户动作中包括目标动作包括：获取多套候选参考动作数据，其中，每套所述参考动作数据对应于至少一个参考动作；将所述多套参考动作数据分别基于所述用户动作数据做二级筛选，所述二级筛选包括基于差异度的筛选和基于概率的筛选组合；以及基于所述二级筛选的结果确定所述用户动作包括所述目标动作。
[0006]在一些实施例中，其中所述识别所述用户动作中包括所述目标动作包括：获取多套参考动作数据，其中，每套所述参考动作数据对应于至少一个参考动作；从所述多套参考动作数据中依次选取一套作为候选参考动作数据；将所述候选参考动作数据中的至少一段子动作标识数据同对应的子用户动作数据逐段对比，确定至少一个差异度；以及对所述至少一个差异度加权求和，获得综合差异度。
[0007]在一些实施例中，每套所述参考动作数据包括M组子参考动作数据，每组所述子参考动作数据包括至少一段所述子动作标识数据，M为大于1的整数；所述M个所述至少一段子动作标识数据组成整体的动作标识数据，每段所述子动作标识数据对应于所述参考动作在所述多个测量位置处的至少一个测量位置上的至少一部分动作。
[0008]在一些实施例中，所述将所述候选参考动作数据中的至少一段子动作标识数据同对应的子用户动作数据逐段对比，确定至少一个差异度包括：在每组子用户动作数据上选取预设长度的滑窗，所述滑窗内包括所述用户动作数据在预设的时间区间采集的数据片段；以及对于当前时刻的所述滑窗，确定所述数据片段与相应的所述子动作标识数据的差异度。
[0009]在一些实施例中，所述识别所述用户动作中包括所述目标动作还包括：确定所述综合差异度值大于第一预设值；以及以预设的步长滑动所述滑窗至下一个数据片段，然后重复所述对比。
[0010]在一些实施例中，所述滑窗中的用户动作数据片段对应的数据采集时间长度与用户动作速度负相关。
[0011]在一些实施例中，其中所述预设步长满足下列条件中的至少一个：所述预设步长与前一个时刻的所述综合差异度值的大小正相关；以及所述预设步长与所述综合差异度值的变化趋势正相关。
[0012]在一些实施例中，所述数据片段包括多个用户动作数据点；以及所述将所述候选参考动作数据中的至少一段子动作标识数据同对应的子用户动作数据逐段对比确定至少一个差异度包括：从所述子动作标识数据中选取目标对比数据区间，其中所述目标对比数据区间包括多个标识数据点，以及将所述数据片段按照多个尺度调整，获得多个调整过的数据片段，将所述多个调整过的数据片段分别确定同所述子标识数据的差异度，以及确定所述数据片段同所述子标识数据对应的最小差异度。
[0013]在一些实施例中，所述将所述候选参考动作数据中的至少一段子动作标识数据同对应的子用户动作数据逐段对比确定至少一个差异度包括：计算确定距离矩阵[D
ij
]，其中D
ij
表示所述目标对比数据区间中第i个数据点同所述数据片段中第j个数据点之间的距离；确定所述距离矩阵的最短距离路径，其中，所述最短距离路径需满足：所述最短距离路径的起点为[D
ij
]的第一行，所述最短距离路径上的相邻两点在所述距离矩阵中相邻，所述最短距离路径上后一点在前一点的右方、下方或右下方，所述最短距离路径的终点在[D
ij
]的最后一行，以及所述最短距离路径的规整代价最小，其中所述规整代价由所述距离矩阵上对应所述最短距离路径上的点的所述距离确定；以及所述差异度同所述规整代价相关。
[0014]在一些实施例中，若所述数据片段的第一个数据点被确定为用户动作开始的数据点，则所述最短距离路径的起点为所述数据片段第一点同所述目标对比数据区域第一点的距离D
11
。
[0015]在一些实施例中，若所述数据片段的最后一个数据点被确定为用户动作结束的数据点，则所述最短距离路径的终点为所述数据片段最后点同所述目标对比数据区域最后一点的距离D
mn
。
[0016]在一些实施例中，所述识别所述用户动作中包括所述目标动作还包括：从所述多套参考动作数据中选择N个第二级候选参考动作数据，所述第二级候选参考动作数据的所述综合差异度值小于第一预设值，N为大于1的整数；分别计算出所述用户动作数据与所述N个第二级候选参考动作数据之间的N个距离；基于所述N个距离分别计算出N个概率值；以及选取所述概率值大于第二预设值的第二级候选参考动作数据为目标参考动作数据；以及确定所述目标参考动作对应的参考动作为目标动作。
[0017]本申请的另一个方面披露了一种识别用户动作的系统。所述识别用户动作的系统包括：至少一个存储介质，所述至少一个存储介质存储有至少一个指令集用于获取用户运动时的用户动作数据；以及至少一个处理器，同所述至少一个存储介质通信连接，其中当所述系统运行时，所述至少一个处理器读取所述至少一个指令集并执行上述方法以及实施例中披露的识别目标动作的方法。
附图说明
[0018]本申请将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
[0019]图1是根据本申请一些实施例所示的运动监控系统的应用场景示意图；
[0020]图2是根据本申请一些实施例所示的可穿戴设备的示例性硬件和/或软件的示意图；
[0021]图3是根据本申请一些实施例所示的计算设备的示例性硬件和/或软件的示意图；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种识别用户动作的方法，其特征在于，包括：获取从用户身上多个测量位置采集的用户动作数据，所述用户动作数据对应于未知的用户动作；基于至少一套目标参考动作数据，在获取所述用户动作数据的同时识别所述用户动作中包括目标动作，所述至少一套目标参考动作数据对应于所述目标动作；以及向所述用户发送与所述目标动作相关的信息。2.如权利要求1所述的识别用户动作的方法，其特征在于，其中所述识别所述用户动作中包括目标动作包括：获取多套候选参考动作数据，其中，每套所述参考动作数据对应于至少一个参考动作；将所述多套参考动作数据分别基于所述用户动作数据做二级筛选，所述二级筛选包括基于差异度的筛选和基于概率的筛选组合；以及基于所述二级筛选的结果确定所述用户动作包括所述目标动作。3.如权利要求1所述识别用户动作的方法，其特征在于，其中所述识别所述用户动作中包括所述目标动作包括：获取多套参考动作数据，其中，每套所述参考动作数据对应于至少一个参考动作；从所述多套参考动作数据中依次选取一套作为候选参考动作数据；将所述候选参考动作数据中的至少一段子动作标识数据同对应的子用户动作数据逐段对比，确定至少一个差异度；以及对所述至少一个差异度加权求和，获得综合差异度。4.如权利要求3所述的识别用户动作的方法，其特征在于，其中，每套所述参考动作数据包括M组子参考动作数据，每组所述子参考动作数据包括至少一段所述子动作标识数据，M为大于1的整数；所述M个所述至少一段子动作标识数据组成整体的动作标识数据，每段所述子动作标识数据对应于所述参考动作在所述多个测量位置处的至少一个测量位置上的至少一部分动作。5.如权利要求3所述的识别用户动作的方法，其特征在于，其中，所述将所述候选参考动作数据中的至少一段子动作标识数据同对应的子用户动作数据逐段对比，确定至少一个差异度包括：在每组子用户动作数据上选取预设长度的滑窗，所述滑窗内包括所述用户动作数据在预设的时间区间采集的数据片段；以及对于当前时刻的所述滑窗，确定所述数据片段与相应的所述子动作标识数据的差异度。6.如权利要求5所述的识别用户动作的方法，其特征在于，所述识别所述用户动作中包括所述目标动作还包括：确定所述综合差异度值大于第一预设值；以及以预设的步长滑动所述滑窗至下一个数据片段，然后重复所述对比。7.如权利要求6所述的识别用户动作的方法，其特征在于，所述滑窗中的用户动作数据片段对应的数据采集时间长度与用户动作速度负相关。8.如权利要求7所述的识别用户动作的方法，其特征在于，其中所述预设步长满足下列
条件中的至少一个：所述预设步长与前一个时刻的所述综合差异度值的大小正相关；以及所述预设步长与所述综合差异度值的变化趋势正相关。9.如权利要求5所述的识别用户动作的方法，其特征在于，其中，所述数据片段包括多个用户动作数据点；以及所述将所述候选参考动作数据中的至少一段子动作标识数据同...

【专利技术属性】
技术研发人员：黎美琪，苏雷，周鑫，廖风云，齐心，
申请(专利权)人：深圳市韶音科技有限公司，
类型：发明
国别省市：