一种运动识别方法及电子设备技术

本申请实施例公开了一种运动识别方法及电子设备，应用于电子设备技术领域，可解决现有运动识别技术因运动类型较多导致现有运动识别算法较为复杂的问题。该方法包括：获取目标数据，该目标数据包括：目标时长内通过加速度计采集的电子设备的加速度计数据，以及该目标时长内通过陀螺仪采集的该电子设备的陀螺仪数据；基于运动识别模型，对该目标数据进行分析，得到目标运动类型，该运动识别模型是根据至少两种运动类型对应的历史样本数据生成的，该目标运动类型为该至少两种运动类型中的与该目标数据对应的运动类型。与该目标数据对应的运动类型。与该目标数据对应的运动类型。

【技术实现步骤摘要】
一种运动识别方法及电子设备


[0001]本申请实施例涉及电子设备
，尤其涉及一种运动识别方法及电子设备。

技术介绍

[0002]随着终端技术的迅速发展，电子设备的应用越来越广泛。例如，用户利用电子设备监测自身的运动类型和运动量，从而通过合适的运动类型和运动强度以达到强身健体的目的。
[0003]目前，传统的运动识别算法，需要根据用户选择的运动场景，针对与运动场景相应的运动类型的进行识别，那么若设计的运动类型较多，将会导致识别算法十分复杂。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种运动识别方法及电子设备，用以解决现有运动识别技术因运动类型较多导致现有运动识别算法较为复杂的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：
[0006]第一方面，提供一种运动识别方法，该方法包括：获取目标数据，该目标数据包括：目标时长内通过加速度计采集的电子设备的加速度计数据，以及该目标时长内通过陀螺仪采集的该电子设备的陀螺仪数据；基于运动识别模型，对该目标数据进行分析，得到目标运动类型，该运动识别模型是根据至少两种运动类型对应的历史样本数据生成的，该目标运动类型为该至少两种运动类型中的与该目标数据对应的运动类型。
[0007]作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第一方面中，该基于运动识别模型，对该目标数据进行分析，得到目标运动类型，包括：对该目标数据进行特征提取，得到目标特征参数；将该目标特征参数输入至运动识别模型，得到该目标运动类型。
[0008]作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第一方面中，该基于运动识别模型，对该目标数据进行分析，得到目标运动类型之前，该方法还包括：根据第一数据确定该电子设备是否处于运动状态，第一数据为该目标数据中的加速度计数据；该基于运动识别模型，对该目标数据进行分析，得到目标运动类型，包括：在确定该电子设备处于运动状态的情况下，基于该运动识别模型，对该目标数据进行分析，得到该目标运动类型。
[0009]作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第一方面中，该获取目标数据之前，该方法还包括：获取该历史样本数据；根据该历史样本数据和机器学习模型，生成该运动识别模型。
[0010]作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第一方面中，该基于运动识别模型，对该目标数据进行分析，得到目标运动类型之后，该方法还包括：显示提示信息，该提示信息用于提示当前运动属于该目标运动类型。
[0011]作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第一方面中，该提示信息包括第一选项和第二选项，第一选项用于指示当前运动属于该目标运动类型，第二选项用于指示当前运动不属于该目标运动类型；该显示提示信息之后，该方法还包括：接收用户对该提示信
息的输入，该输入为用户选择第一选项时的输入操作；响应于该输入，将该目标数据和该目标运动类型作为一个样本数据更新至该历史样本数据。
[0012]第二方面，提供一种运动识别装置，该装置包括：获取模块和识别模块；该获取模块，用于获取目标数据，该目标数据包括：目标时长内通过加速度计采集的电子设备的加速度计数据，以及该目标时长内通过陀螺仪采集的该电子设备的陀螺仪数据；该识别模块，用于基于运动识别模型，对该获取模块获取的该目标数据进行分析，得到目标运动类型，该运动识别模型是根据至少两种运动类型对应的历史样本数据生成的，该目标运动类型为该至少两种运动类型中的与该目标数据对应的运动类型。
[0013]作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第二方面中，该识别模块，具体用于对该目标数据进行特征提取，得到目标特征参数；将该目标特征参数输入至运动识别模型，得到该目标运动类型。
[0014]作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第二方面中，该装置还包括：确定模块；该确定模块，用于在该识别模块基于运动识别模型，对该目标数据进行分析，得到目标运动类型之前，根据第一数据确定该电子设备是否处于运动状态，第一数据为该目标数据中的加速度计数据；该识别模块，具体用于在该确定模块确定该电子设备处于运动状态的情况下，基于该运动识别模型，对该目标数据进行分析，得到该目标运动类型。
[0015]作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第二方面中，该装置还包括：生成模块；该获取模块，还用于在该获取目标数据之前，获取该历史样本数据；该生成模块，用于根据该获取模块获取的该历史样本数据和机器学习模型，生成该运动识别模型。
[0016]作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第二方面中，该装置还包括：显示模块；该显示模块，用于在该识别模块基于运动识别模型，对该目标数据进行分析，得到目标运动类型之后，显示提示信息，该提示信息用于提示当前运动属于该目标运动类型。
[0017]作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第二方面中，该提示信息包括第一选项和第二选项，第一选项用于指示当前运动属于该目标运动类型，第二选项用于指示当前运动不属于该目标运动类型；该装置还包括：确定模块；接收模块和更新模块；该接收模块，用于在该显示模块显示提示信息之后，接收用户对该提示信息的输入，该输入为用户选择第一选项时的输入操作；该更新模块，用于响应于该接收模块接收的该输入，将该目标数据和该目标运动类型作为一个样本数据更新至该历史样本数据。
[0018]第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在该存储器上并可在该处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被该处理器执行时实现如第一方面所述的运动识别方法的部分或全部步骤。
[0019]第四方面，一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的运动识别方法的部分或全部步骤。
[0020]第五方面，提供一种计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得该计算机执行第一方面的运动识别方法的部分或全部步骤。
[0021]第六方面，提供一种应用发布平台，该应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得该计算机执行第一方面的运动识别方法的部分或全部步骤。
[0022]与现有技术相比，本申请实施例具有以下有益效果：
[0023]本申请实施例中提供的运动识别方法，通过获取电子设备的目标数据(运动数据)，并基于运动识别模型(根据至少两种运动类型对应的历史样本数据生成的)，对该目标数据进行分析，得到目标运动类型(为该至少两种运动类型中的与该目标数据对应的运动类型)。如此，可以直接对目标数据进行运动识别，确定运动类型，进而也可以对该运动类型的运动进一步分析和统计，无需在用户选择运动类型之后再针对用户选择的运动类型对运动进行识别和统计，因此，可以不用根据不同运动类型设计不同算法，如此可以降低算法的复杂度，降低功耗，降低设备成本。而且本申请实施例中自动识别的方案，由于减少人为参与，可以避免因用户改变运动类型，但未重新选择运动类型而导致的识别精度降低的问题。
附本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运动识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标数据，所述目标数据包括：目标时长内通过加速度计采集的电子设备的加速度计数据，以及所述目标时长内通过陀螺仪采集的所述电子设备的陀螺仪数据；基于运动识别模型，对所述目标数据进行分析，得到目标运动类型，所述运动识别模型是根据至少两种运动类型对应的历史样本数据生成的，所述目标运动类型为所述至少两种运动类型中的与所述目标数据对应的运动类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于运动识别模型，对所述目标数据进行分析，得到目标运动类型，包括：对所述目标数据进行特征提取，得到目标特征参数；将所述目标特征参数输入至运动识别模型，得到所述目标运动类型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于运动识别模型，对所述目标数据进行分析，得到目标运动类型之前，所述方法还包括：根据第一数据确定所述电子设备是否处于运动状态，所述第一数据为所述目标数据中的加速度计数据；所述基于运动识别模型，对所述目标数据进行分析，得到目标运动类型，包括：在确定所述电子设备处于运动状态的情况下，基于运动识别模型，对所述目标数据进行分析，得到所述目标运动类型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标数据之前，所述方法还包括：获取所述历史样本数据；根据所述历史样本数据和机器学习模型，生成所述运动识别模型。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于运动识别模型，对所述目标数据进行分析，得到目标运动类型之后，所述方法还包括：显示提示信息，所述提示信息用于提示当前运动属于所述目标运动类型。6.根据权利要求5所述的方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：周奎，
申请(专利权)人：广东小天才科技有限公司，
类型：发明
国别省市：