本发明专利技术提供了一种运动数据的处理方法、装置及电子设备，涉及计算机应用的技术领域，该方法包括：获取待处理运动数据；使用预先建立的归纳推理特征集识别待处理运动数据对应的运动类型；对运动类型包含的基本运动数据进行运动数据解算，得到运动类型下的多种运动数据；对多种运动数据进行场景动作识别，输出多种运动数据对应的场景运动数据，并输出包含场景运动数据的场景运动结果。本发明专利技术提供的运动数据的处理方法、装置及电子设备，可以识别多种运动数据的动作特征，以覆盖多种运动场景，进而可以实现多个运动场景的运动数据的处理过程，不仅能够满足用户多场景运动的需求，也进一步提高了用户的运动乐趣。进一步提高了用户的运动乐趣。进一步提高了用户的运动乐趣。
【技术实现步骤摘要】
运动数据的处理方法、装置及电子设备
[0001]本专利技术涉及计算机应用的
，尤其是涉及一种运动数据的处理方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]目前，对于体育运动中的智能设备，为了不影响用户的运动，一般都设计成用户佩戴的方式，以便于在用户运动过程中进行佩戴并采集相应的运动数据，而运动结束之后，用户可以通过智能终端对运动数据进行查看。
[0003]但是，常用的智能设备，在进行运动数据收集时，往往只能收集和识别简单类型的运动数据，如跑步、静走等，功能相对单一，难以根据具体的运动场景识别出有效的运动数据，不仅难以满足用户多场景运动的需求，也降低了用户的运动乐趣。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种运动数据的处理方法、装置及电子设备，以缓解上述技术问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种运动数据的处理方法，所述方法包括：获取待处理运动数据；使用预先建立的归纳推理特征集识别所述待处理运动数据对应的运动类型；其中，所述归纳推理特征集记录有动作特征与运动类型的对应关系；对所述运动类型包含的基本运动数据进行运动数据解算，得到所述运动类型下的多种运动数据；对多种所述运动数据进行场景动作识别，输出多种所述运动数据对应的场景运动数据，并输出包含所述场景运动数据的场景运动结果。
[0006]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，上述方法还包括：获取所述待处理运动数据之后，获取预设的标准动作特征集；基于所述标准动作特征集对所述待处理运动数据进行判定，输出所述待处理运动数据对应的精细化场景动作特征；将所述精细化场景动作特征与所述场景运动数据进行整合，得到精细化场景运动数据，并输出包括所述精细化场景运动数据的场景运动结果。
[0007]结合第一方面的第一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，上述方法还包括：将所述场景运动结果输入至预设的运动程序，通过所述运动程序对所述场景运动结果进行呈现。
[0008]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，上述获取待处理运动数据的步骤，包括：获取数据收集系统发送的原始运动数据，其中，所述原始运动数据为所述数据收集系统基于惯性传感器模块采集的体育运动数据；对所述原始运动数据进行滤波处理得到所述待处理运动数据。
[0009]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，上述使用预先建立的归纳推理特征集识别所述待处理运动数据对应的运动类型的步骤，包括：将所述待处理运动数据输入至预先训练完成的动作识别模型；使所述动作识别模型基
于预先建立的归纳推理特征集识别所述待处理运动数据对应的运动类型；其中，所述动作识别模型为基于机器学习方式学习训练数据得到的，所述训练数据包含有标准动作特征。
[0010]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，上述方法还包括：输出所述运动类型包含的基本运动数据，将所述基本运动数据输入至预设的运动程序，通过所述运动程序对所述基本运动数据进行呈现。
[0011]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，上述对所述运动类型包含的基本运动数据进行运动数据解算，得到所述运动类型下的多种运动数据的步骤，包括：按照预设的解算方法，对所述基本运动数据进行解算，得到以下运动数据至少之一：角度、速度、力量、距离、力量、次数、频率、持续时间。
[0012]结合第一方面的第六种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式，其中，上述对多种所述运动数据进行场景动作识别，输出多种所述运动数据对应的场景运动数据的步骤，包括：获取预先建立的标准动作特征集，通过所述标准动作特征集对多种所述运动数据进行场景动作识别；输出包含所述场景运动数据的结构化数据，并将包含所述场景运动数据的结构化数据存储至预设的动作结构化数据数据库。
[0013]第二方面，本专利技术实施例还提供一种运动数据的处理装置，所述装置包括：获取模块，用于获取待处理运动数据；第一识别模块，用于使用预先建立的归纳推理特征集识别所述待处理运动数据对应的运动类型；其中，所述归纳推理特征集记录有动作特征与运动类型的对应关系；解算模块，用于对所述运动类型包含的基本运动数据进行运动数据解算，得到所述运动类型下的多种运动数据；第二识别模块，用于对多种所述运动数据进行场景动作识别，输出多种所述运动数据对应的场景运动数据，并输出包含所述场景运动数据的场景运动结果。
[0014]第三方面，本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器执行所述机器可执行指令以实现第一方面所述的方法。
[0015]第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面所述的方法的步骤。
[0016]本专利技术实施例带来了以下有益效果：
[0017]本专利技术实施例提供的运动数据的处理方法、装置及电子设备，能够获取待处理运动数据；然后使用预先建立的归纳推理特征集识别待处理运动数据对应的运动类型；并对该运动类型包含的基本运动数据进行运动数据解算，得到该运动类型下的多种运动数据，进而对多种运动数据进行场景动作识别，输出多种运动数据对应的场景运动数据，并输出包含该场景运动数据的场景运动结果，并且，上述归纳推理特征集记录有动作特征与运动类型的对应关系，因此，可以识别多种运动数据的动作特征，以覆盖多种运动场景，进而可以实现多个运动场景的运动数据的处理过程，不仅能够满足用户多场景运动的需求，也进一步提高了用户的运动乐趣。
[0018]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0019]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域技术人员来讲，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。
[0021]图1为本专利技术实施例提供的一种运动数据的处理方法的流程图；
[0022]图2为本专利技术实施例提供的另一种运动数据的处理方法的流程图；
[0023]图3为本专利技术实施例提供的一种运动数据的处理装置的结构示意图；
[0024]图4为本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0025]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种运动数据的处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理运动数据；使用预先建立的归纳推理特征集识别所述待处理运动数据对应的运动类型；其中，所述归纳推理特征集记录有动作特征与运动类型的对应关系；对所述运动类型包含的基本运动数据进行运动数据解算，得到所述运动类型下的多种运动数据；对多种所述运动数据进行场景动作识别，输出多种所述运动数据对应的场景运动数据，并输出包含所述场景运动数据的场景运动结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述待处理运动数据之后，获取预设的标准动作特征集；基于所述标准动作特征集对所述待处理运动数据进行判定，输出所述待处理运动数据对应的精细化场景动作特征；将所述精细化场景动作特征与所述场景运动数据进行整合，得到精细化场景运动数据，并输出包括所述精细化场景运动数据的场景运动结果。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：将所述场景运动结果输入至预设的运动程序，通过所述运动程序对所述场景运动结果进行呈现。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待处理运动数据的步骤，包括：获取数据收集系统发送的原始运动数据，其中，所述原始运动数据为所述数据收集系统基于惯性传感器模块采集的体育运动数据；对所述原始运动数据进行滤波处理得到所述待处理运动数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用预先建立的归纳推理特征集识别所述待处理运动数据对应的运动类型的步骤，包括：将所述待处理运动数据输入至预先训练完成的动作识别模型；使所述动作识别模型基于预先建立的归纳推理特征集识别所述待处理运动数据对应的运动类型；其中，所述动作识别模型为基于机器学习方式学习训练数据得到的，所述训练数据包含有标准动作特...
【专利技术属性】
技术研发人员：万姜磊，刘卫帅，
申请(专利权)人：乐渊网络科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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