【技术实现步骤摘要】
一种花式跳绳识别方法与设备
[0001]本专利技术涉及跳绳识别处理
，特别涉及一种花式跳绳识别方法与设备。
技术介绍
[0002]目前市面上的数字式跳绳现有的技术方案，可以在跳绳端识别花式跳绳动作的智能跳绳大多数是利用加速度传感器对双摇或者多摇动作进行识别，缺少对一些交叉类动作的识别。交叉跳绳即为跳绳过程中，左手移到身体右侧，右手移到身体左侧，左右手在身前或身后形成一个交叉，然后左手回到身体左侧，右手回到身体右侧，复原成一般跳绳动作，也叫做编花交叉跳绳
[0003]为了节约成本，智能跳绳一般不会使用太高端的芯片，因此，在现有的一些可以识别交叉类动作的跳绳设备，跳绳设备只是充当数据采集的功能，需要通过多个传感器的数据采集之后传送到手机等终端设备进行识别，不能实现离线识别功能。因此，需研发一种可适用于跳绳设备的简易且满足离线设备识别的方法。
技术实现思路
[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种花式跳绳识别方法与设备。
[0005]本专利技术的...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种花式跳绳识别方法，其特征在于，跳绳包括3轴加速度、3轴陀螺仪及分类器；所述3轴加速度传感器用于采集3轴的加速度数据，所述3轴陀螺仪用于采集3轴的角速度数据；所述花式跳绳识别方法包括：S1：以相同的采样率采集跳绳的加速度和角速度的数据；S2：把S1获取的角速度和加速度数据融合成四元数；S3：把S2获取的四元数的每个轴单独进行带通滤波处理的简化处理；S4：判定查找S3简化处理后队列在预设时间段内的特征窗口T1；S5：提取S4内四元数每个轴内特征窗口T1内的特征数据；S6：将S5内特征窗口的数据输入分类器，分类器识别判断该特征窗口T1内的特征数据是否为交叉动作；S7：对S6内识别为交叉动作的特征窗口T1进行有效性判断。2.根据权利要求1所述的花式跳绳识别方法，其特征在于：步骤S3和步骤S4之间，还包括步骤S31；所述步骤S31为：对步骤S3带通滤波之后的数据再进行卡尔曼滤波处理。3.根据权利要求2所述的花式跳绳识别方法，其特征在于：所述步骤S4：判定查找S3简化处理后队列在预设时间段内的特征窗口T1的具体方法如下：S41：数据缓存，预留至少可以缓存2s卡尔曼滤波之后的四元数数据和加速度原始数据的队列，如果队列里面的数据小于2s，每新增一次采样数据，都直接推入队列，当队列里面的数据已满，就把最早推入的数据删除，再把新的数据推入；S42：缓存阈值：当队列里面的数据大于1s，每次有新的数据推入，都开始进行特征查找，小于阈值不进行查找；S43：找出四元数最大“峰谷峰”：查找四元数各轴队列点的数据，满足“当前点”>“前一个点”，且“当前点”>“后一个点”，则记录为“峰”；满足“当前点”<“前一个点”且“当前点”<“后一个点”记录为“谷”；“峰谷峰”的数值M1是指，前面的“峰”减去“谷”加上后面的“峰”减去“谷”的数值；S44：对四元数4个轴找到的最大“峰谷峰”进行扩展，得到特征窗口T1：对四元数的每个轴记录下来的M1最大“峰谷峰”的第一个峰的位置进行排序，位置最靠前，也就是对应的采样序号最小的那个“峰”为左边界；把每个轴记录下来的最大“峰谷峰”的第二个峰的位置进行排序，位置最靠后，也就是对应的采样序号最大的那个“峰”为右边界，左右边界即为特征窗口T1的边界。4.根据权利要求3所述的花式跳绳识别方法，其特征在于：所述步骤S5：提取S4内四元数每个轴内特征窗口T1内的特征数据，包括如下数据特征：特征a1，四元数每个轴最大“峰谷峰”的数值M1；特征b1，四元数每个轴最大“峰谷峰”的宽度；特征c1，四元数四个轴里面，所有“峰谷峰”最大的那个出现在哪个轴；特征d 1，四元数每个轴最大“峰谷峰”的第一个“峰”的幅值减去第二个“峰”的幅值；特征e 1，四元数每个轴都有多少个“峰谷峰”；特征f 1，特征窗口T1内的加速度平均能量；特征g1，特征窗口T1内的加速度平均变化量。
5.根据权利要求4所述的花式跳绳识别方法，其特征在于：所述步骤S5和步骤S6之间，还设置有步骤S51；所述步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：高瑞军，
申请(专利权)人：广东沃莱科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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