一种游泳划水次数确定方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种游泳划水次数确定方法、装置、设备及存储介质，涉及信息融合技术领域。该方法包括：根据目标时段中的多个采样时刻的游泳动作数据以及采样时刻的前后采样时刻的游泳动作数据，确定各采样时刻对应的振幅状态，进而基于预先设定的参考波形对多个采样时刻的游泳动作数据所形成的数据序列进行遍历划分，得到多个数据粒子；根据各数据粒子包括的游泳动作数据，确定各数据粒子的可信度；根据预设的时间阈值以及各数据粒子对应的中间采样时刻，确定是否对相邻数据粒子进行合并；若进行合并，则根据合并数据粒子的可信度，确定在目标时段内的划水次数。这样可以减少估计得到的游泳划水次数与实际的游泳划水次数之间的偏差。的偏差。的偏差。

【技术实现步骤摘要】
一种游泳划水次数确定方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及信息融合
，具体而言，涉及一种游泳划水次数确定方法、装置及存储介质。

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，其中对于游泳划水次数的估计尤为重要，可根据估计得到的游泳划水次数进一步判断用户的游泳姿势。现有方式虽然可以实现对游泳划水次数进行估计，但是估计得到的游泳划水次数与实际的游泳划分次数之间有较大的偏差。所以，如何减少估计得到的游泳划水次数与实际的游泳划水次数之间的偏差是当前亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]本申请的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种游泳划水次数确定方法、装置、设备及存储介质，可以减少估计得到的游泳划水次数与实际的游泳划水次数之间的偏差。
[0004]为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：第一方面，本申请实施例提供了一种游泳划水次数确定方法，所述方法包括：获取目标时段中多个采样时刻的游泳动作数据；根据各所述采样时刻的游泳动作数据以及所述采样时刻的前后采样时刻的游泳动作数据，确定各所述采样时刻对应的振幅状态，所述振幅状态为波谷状态或波峰状态；基于预先设定的参考波形以及各所述采样时刻对应的振幅状态，对所述多个采样时刻的游泳动作数据所形成的数据序列进行遍历划分，得到多个数据粒子；根据各所述数据粒子包括的游泳动作数据，确定各所述数据粒子的可信度，所述可信度用于表征划水发生的可能性；根据预设的时间阈值以及各所述数据粒子对应的中间采样时刻，确定是否对相邻数据粒子进行合并；若确定对相邻数据粒子进行合并，则根据合并数据粒子的可信度，确定在所述目标时段内的划水次数。
[0005]可选地，所述根据各所述采样时刻的游泳动作数据以及所述采样时刻的前后采样时刻的游泳动作数据，确定各所述采样时刻对应的振幅状态，包括：分别将待测采样时刻的游泳动作数据与前采样时刻的游泳动作数据、后采样时刻的游泳动作数据进行比对，得到所述待测采样时刻对应的前比较结果和后比较结果，所述待测采样时刻为所述多个采样时刻中的任一采样时刻；根据所述前比较结果以及所述后比较结果，确定所述待测采样时刻的振幅状态。
[0006]可选地，所述基于参考波形以及各所述采样时刻对应的振幅状态，对所述多个采样时刻的游泳动作数据所形成的数据序列进行遍历划分，得到多个数据粒子，包括：
根据所述参考波形对应的采样点个数对所述数据序列进行遍历；针对当前遍历到的待划分数据段，确定所述待划分数据段中包括的各所述采样时刻对应的振幅状态形成的波形是否为所述参考波形；若是，则将所述待划分数据段作为一个所述数据粒子，并从所述待划分数据段的下一采样时刻的游泳动作数据进行遍历。
[0007]可选地，所述根据各所述数据粒子包括的游泳动作数据，确定各所述数据粒子的可信度，包括：根据各所述数据粒子包括的游泳动作数据以及预设先验权重，确定各所述数据粒子对应的粒子参数集合，所述粒子参数集合中包括：初始权重、初始幅度；根据各所述数据粒子对应的粒子参数集合、预设幅度阈值、预设检测概率和预设杂波强度，对所述粒子参数集合中的初始权重进行更新，得到各所述数据粒子的可信度。
[0008]可选地，所述根据各所述数据粒子对应的粒子参数集合、预设幅度阈值、预设检测概率和预设杂波强度，对所述粒子参数集合中的初始权重进行更新，得到各所述数据粒子的可信度，包括：分别将各所述数据粒子对应的粒子参数集合中的初始幅度和所述预设幅度阈值作为预设幅度函数的输入参数，计算得到各所述数据粒子对应的幅度参数；分别将各所述数据粒子对应的粒子参数集合中的初始权重和所述幅度参数以及所述预设幅度阈值、所述预设检测概率和所述预设杂波强度输入预设权重更新函数中，计算得到各所述数据粒子的可信度。
[0009]可选地，所述根据预设的时间阈值以及各所述数据粒子对应的中间采样时刻，确定是否对相邻数据粒子进行合并之前，所述方法还包括：将各所述数据粒子的可信度与预设阈值进行比较，得到比较结果；根据所述比较结果，从各所述数据粒子中筛选出至少一个中间数据粒子。
[0010]可选地，所述根据预设的时间阈值以及各所述数据粒子对应的中间采样时刻，确定是否对相邻数据粒子进行合并，包括：根据待合并的相邻中间数据粒子中的各中间数据粒子对应的中间采样时刻，确定待合并的相邻中间数据粒子之间的时间间隔；将所述时间间隔与所述时间阈值进行比较，确定是否对所述待合并的相邻中间数据粒子进行合并。
[0011]可选地，所述将所述时间间隔与所述时间阈值进行比较，确定是否对所述待合并的相邻中间数据粒子进行合并，包括：根据待合并的相邻中间数据粒子中的各中间数据粒子的长度，确定待处理中间数据粒子，所述待处理中间数据粒子的长度大于相邻的中间数据粒子的长度；根据所述待处理中间数据粒子中的波峰对应的位置对所述待处理中间数据粒子进行长度更新，得到更新后中间数据粒子；根据所述更新后中间数据粒子包括的采样时刻的游泳动作数据、与所述待处理中间数据粒子相邻的中间数据粒子包括的采样时刻的游泳动作数据，确定所述待合并的相邻中间数据粒子的相关性；根据所述待合并的相邻中间数据粒子的相关性对所述时间阈值进行更新，得到更
新后时间阈值；根据所述更新后时间阈值以及所述时间间隔，确定是否对所述待合并的相邻中间数据粒子进行合并。
[0012]可选地， 所述根据所述更新后中间数据粒子包括的采样时刻的游泳动作数据、与所述待处理中间数据粒子相邻的中间数据粒子包括的采样时刻的游泳动作数据，确定所述待合并的相邻中间数据粒子的相关性，包括：根据所述更新后中间数据粒子包括的采样时刻的游泳动作数据，确定所述更新后中间数据粒子对应的均值以及协方差；根据与所述待处理中间数据粒子相邻的中间数据粒子包括的采样时刻的游泳动作数据，确定所述相邻的中间数据粒子对应的均值以及协方差；根据所述更新后中间数据粒子对应的均值以及协方差以及所述相邻的中间数据粒子对应的均值以及协方差，确定所述待合并的相邻中间数据粒子的相关性。
[0013]可选地，所述根据所述待合并的相邻中间数据粒子的相关性对所述时间阈值进行更新，得到更新后时间阈值，包括：根据所述更新后中间数据粒子对应的协方差、所述相邻的中间数据粒子对应的协方差以及预设调节参数，确定目标调节参数；将所述时间阈值与所述目标调节参数相乘，得到更新后时间阈值。
[0014]可选地， 所述若确定对相邻数据粒子进行合并，则根据合并数据粒子的可信度，确定在所述目标时段内的划水次数，包括：若确定对相邻数据粒子进行合并，则得到至少一个合并后数据粒子；分别将各所述合并数据粒子中包括的数据粒子对应的可信度相加，得到各所述合并数据粒子的总可信度；根据各所述合并数据粒子的总可信度、预设检测概率以及预设可信度，确定在所述目标时段内的划水次数。
[0015]第二方面，本申请实施例还提供了一种游泳划水次数确定装置，所述装置包括：获取模块，用于获取目标时段中多个采样时刻的游泳动作数据；第一确定模块，用于根据各所述采样时刻的游泳动作本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种游泳划水次数确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标时段中多个采样时刻的游泳动作数据；根据各所述采样时刻的游泳动作数据以及所述采样时刻的前后采样时刻的游泳动作数据，确定各所述采样时刻对应的振幅状态，所述振幅状态为波谷状态或波峰状态；基于预先设定的参考波形以及各所述采样时刻对应的振幅状态，对所述多个采样时刻的游泳动作数据所形成的数据序列进行遍历划分，得到多个数据粒子；根据各所述数据粒子包括的游泳动作数据，确定各所述数据粒子的可信度，所述可信度用于表征划水发生的可能性；根据预设的时间阈值以及各所述数据粒子对应的中间采样时刻，确定是否对相邻数据粒子进行合并；若确定对相邻数据粒子进行合并，则根据合并数据粒子的可信度，确定在所述目标时段内的划水次数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述采样时刻的游泳动作数据以及所述采样时刻的前后采样时刻的游泳动作数据，确定各所述采样时刻对应的振幅状态，包括：分别将待测采样时刻的游泳动作数据与前采样时刻的游泳动作数据、后采样时刻的游泳动作数据进行比对，得到所述待测采样时刻对应的前比较结果和后比较结果，所述待测采样时刻为所述多个采样时刻中的任一采样时刻；根据所述前比较结果以及所述后比较结果，确定所述待测采样时刻的振幅状态。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预先设定的参考波形以及各所述采样时刻对应的振幅状态，对所述多个采样时刻的游泳动作数据所形成的数据序列进行遍历划分，得到多个数据粒子，包括：根据所述参考波形对应的采样点个数对所述数据序列进行遍历；针对当前遍历到的待划分数据段，确定所述待划分数据段中包括的各所述采样时刻对应的振幅状态形成的波形是否为所述参考波形；若是，则将所述待划分数据段作为一个所述数据粒子，并从所述待划分数据段的下一采样时刻的游泳动作数据进行遍历。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述数据粒子包括的游泳动作数据，确定各所述数据粒子的可信度，包括：根据各所述数据粒子包括的游泳动作数据以及预设先验权重，确定各所述数据粒子对应的粒子参数集合，所述粒子参数集合中包括：初始权重、初始幅度；根据各所述数据粒子对应的粒子参数集合、预设幅度阈值、预设检测概率和预设杂波强度，对所述粒子参数集合中的初始权重进行更新，得到各所述数据粒子的可信度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各所述数据粒子对应的粒子参数集合、预设幅度阈值、预设检测概率和预设杂波强度，对所述粒子参数集合中的初始权重进行更新，得到各所述数据粒子的可信度，包括：分别将各所述数据粒子对应的粒子参数集合中的初始幅度和所述预设幅度阈值作为预设幅度函数的输入参数，计算得到各所述数据粒子对应的幅度参数；分别将各所述数据粒子对应的粒子参数集合中的初始权重和所述幅度参数以及所述
预设幅度阈值、所述预设检测概率和所述预设杂波强度输入预设权重更新函数中，计算得到各所述数据粒子的可信度。6.根据权利要求1
‑
5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据预设的时间阈值以及各所述数据粒子对应的中间采样时刻，确定是否对相邻数据粒子进行合并之前，所述方法还包括：将各所述数据粒子的可信度与预设阈值进行比较，得到比较结果；根据所述比较结果，从各所述数据粒子中筛选出至少一个中间数据粒子。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据预设的时间阈值以及各所述数据粒子对应的中间采样时刻，确定是否对相邻数据粒子进行合并，包括：根据待合并的相邻中间数据粒子中的各中间数据粒子对应的中间采样时刻，确定待合并的相邻中间数据粒子之间的时间间隔；将所述时间间隔与所述时间阈值进行比较，确定是否对所述待合并的相邻中间数据粒子进行合并。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述将所述时间间隔与所述时间阈值进行比较...

【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：