本发明专利技术公开了一种运动轨迹处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括获取目标对象在运动过程中的初始运动轨迹；基于预设运动类型模型将初始运动轨迹按运动类型划分为多条运动轨迹；在接收到目标对象输入的携带有目标运动类型的运动轨迹展示指令时，从多条运动轨迹中选择与目标运动类型对应的目标运动轨迹，并向目标对象展示目标运动轨迹。本发明专利技术通过将初始运动轨迹按运动类型划分为多条运动轨迹，然后从多条运动轨迹中选择与目标运动类型对应的目标运动轨迹，避免了现有技术在进行多种混合运动的场景下，当用户切换另一种类型的运动时，需要用户手动进行运动记录的结束、开始和切换的情况，有效提高了用户的运动体验。有效提高了用户的运动体验。有效提高了用户的运动体验。
【技术实现步骤摘要】
运动轨迹处理方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种运动轨迹处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]目前，随着健康运动的普及，越来越多人参与到运动中，为了提高运动体验，往往使用移动终端来记录运动过程中的运动轨迹，以根据运动轨迹对运动过程进行相应调整。
[0003]但是，在用户进行多种混合运动的场景下，用户在运动终端中一次只能使用一种确定的运动类型来记录运动轨迹，当切换另一种类型的运动时，需要用户手动进行运动记录的结束、开始和切换，使得记录过程非常繁琐，导致用户的运动体验较差。
[0004]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
[0005]本专利技术的主要目的在于提供了一种运动轨迹处理方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术在用户进行多种混合运动的场景下，一次只能使用一种确定的运动类型来记录运动轨迹，当切换另一种类型的运动时，需要用户手动进行运动记录的结束、开始和切换，使得记录过程非常繁琐，导致用户的运动体验较差的技术问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了一种运动轨迹处理方法，所述运动轨迹处理方法包括以下步骤：
[0007]获取目标对象在运动过程中的初始运动轨迹；
[0008]基于预设运动类型模型将所述初始运动轨迹按运动类型划分为多条运动轨迹；
[0009]在接收到所述目标对象输入的携带有目标运动类型的运动轨迹展示指令时，从所述多条运动轨迹中选择与所述目标运动类型对应的目标运动轨迹，并向所述目标对象展示所述目标运动轨迹。
[0010]可选地，所述基于预设运动类型模型将所述初始运动轨迹按运动类型划分为多条运动轨迹的步骤，包括：
[0011]基于预设分割参数将所述初始运动轨迹分割为多条子轨迹；
[0012]将所述多条子轨迹输入至所述预设运动类型模型中进行运动类型识别，获得识别结果；
[0013]判断所述识别结果中是否存在未识别出运动类型的目标子轨迹；
[0014]若不存在所述目标子轨迹，则将运动类型一致的子轨迹合并，获得按运动类型划分的多条运动轨迹。
[0015]可选地，所述判断所述识别结果中是否存在未识别出运动类型的目标子轨迹的步骤之后，还包括：
[0016]若存在所述目标子轨迹，则基于预设梯度策略降低所述预设分割参数，获得降低
后的分割参数；
[0017]将所述降低后的分割参数作为所述预设分割参数，并返回所述基于预设分割参数将所述初始运动轨迹分割为多条子轨迹的步骤，直至所述预设运动类型模型输出的识别结果中不存在未识别出运动类型的目标子轨迹。
[0018]可选地，所述将所述多条子轨迹输入至所述预设运动类型模型中进行运动类型识别，获得识别结果的步骤之前，还包括：
[0019]获取所述目标对象在以往运动过程中的单一运动类型的历史运动轨迹；
[0020]根据所述历史运动轨迹以及与所述历史运动轨迹对应的运动类型构建模型训练样本；
[0021]根据所述模型训练样本对初始训练模型进行迭代训练，获得预设运动类型模型。
[0022]可选地，所述获取目标对象在运动过程中的初始运动轨迹的步骤之前，还包括：
[0023]采集目标对象在运动过程中的运动数据；
[0024]根据所述运动数据确定所述目标对象的运动方向和运动距离；
[0025]通过所述运动方向和所述运动距离生成所述目标对象的初始运动轨迹，并保存所述初始运动轨迹至本地；
[0026]相应地，所述获取目标对象在运动过程中的初始运动轨迹的步骤，包括：
[0027]在接收到所述目标对象输入的运动结束指令时，获取所述初始运动轨迹。
[0028]可选地，所述在接收到所述目标对象输入的携带有目标运动类型的运动轨迹展示指令时，从所述多条运动轨迹中选择与所述目标运动类型对应的目标运动轨迹，并向所述目标对象展示所述目标运动轨迹的步骤之后，还包括：
[0029]从所述运动数据中提取出与所述目标运动类型对应的目标运动数据；
[0030]在预设映射关系中查询与所述目标运动类型对应的标准运动数据；
[0031]判断所述目标运动数据与所述标准运动数据之间的偏差程度是否处于预设标准范围；
[0032]若未处于所述预设标准范围，则判定所述目标对象在运动过程中的运动行为不标准，并生成运动行为不标准报告，以提示所述目标对象进行调整。
[0033]可选地，所述在接收到所述目标对象输入的携带有目标运动类型的运动轨迹展示指令时，从所述多条运动轨迹中选择与所述目标运动类型对应的目标运动轨迹，并向所述目标对象展示所述目标运动轨迹的步骤之后，还包括：
[0034]检测所述目标对象的当前身体状态信息，并根据所述当前身体状态信息确定所述目标对象的总运动量数据；
[0035]提取所述运动数据中的实际运动量数据；
[0036]判断所述实际运动量数据是否达到所述总运动量数据；
[0037]若未达到，则基于预设调整策略对所述总运动量数据进行调整。
[0038]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种运动轨迹处理装置，所述运动轨迹处理装置包括：
[0039]运动轨迹获取模块，用于获取目标对象在运动过程中的初始运动轨迹；
[0040]运动轨迹划分模块，用于基于预设运动类型模型将所述初始运动轨迹按运动类型划分为多条运动轨迹；
[0041]运动轨迹展示模块，用于在接收到所述目标对象输入的携带有目标运动类型的运动轨迹展示指令时，从所述多条运动轨迹中选择与所述目标运动类型对应的目标运动轨迹，并向所述目标对象展示所述目标运动轨迹。
[0042]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种运动轨迹处理设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的运动轨迹处理程序，所述运动轨迹处理程序配置为实现如上文所述的运动轨迹处理方法的步骤。
[0043]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有运动轨迹处理程序，所述运动轨迹处理程序被处理器执行时实现如上文所述的运动轨迹处理方法的步骤。
[0044]本专利技术提供了一种运动轨迹处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括获取目标对象在运动过程中的初始运动轨迹；基于预设运动类型模型将初始运动轨迹按运动类型划分为多条运动轨迹；在接收到目标对象输入的携带有目标运动类型的运动轨迹展示指令时，从多条运动轨迹中选择与目标运动类型对应的目标运动轨迹，并向目标对象展示目标运动轨迹。本专利技术通过将初始运动轨迹按运动类型划分为多条运动轨迹，然后从多条运动轨迹中选择与目标运动类型对应的目标运动轨迹，相较于现有技术在进行多种混合运动的场景下，当用户切换另一种类型的运动时，需要用户手动进行运动记录的结束、开始和切换，使得记录过程非常繁琐的情况，本专利技术上述运动轨迹处理方法有效简化了本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种运动轨迹处理方法，其特征在于，所述运动轨迹处理方法包括以下步骤：获取目标对象在运动过程中的初始运动轨迹；基于预设运动类型模型将所述初始运动轨迹按运动类型划分为多条运动轨迹；在接收到所述目标对象输入的携带有目标运动类型的运动轨迹展示指令时，从所述多条运动轨迹中选择与所述目标运动类型对应的目标运动轨迹，并向所述目标对象展示所述目标运动轨迹。2.如权利要求1所述的运动轨迹处理方法，其特征在于，所述基于预设运动类型模型将所述初始运动轨迹按运动类型划分为多条运动轨迹的步骤，包括：基于预设分割参数将所述初始运动轨迹分割为多条子轨迹；将所述多条子轨迹输入至所述预设运动类型模型中进行运动类型识别，获得识别结果；判断所述识别结果中是否存在未识别出运动类型的目标子轨迹；若不存在所述目标子轨迹，则将运动类型一致的子轨迹合并，获得按运动类型划分的多条运动轨迹。3.如权利要求2所述的运动轨迹处理方法，其特征在于，所述判断所述识别结果中是否存在未识别出运动类型的目标子轨迹的步骤之后，还包括：若存在所述目标子轨迹，则基于预设梯度策略降低所述预设分割参数，获得降低后的分割参数；将所述降低后的分割参数作为所述预设分割参数，并返回所述基于预设分割参数将所述初始运动轨迹分割为多条子轨迹的步骤，直至所述预设运动类型模型输出的识别结果中不存在未识别出运动类型的目标子轨迹。4.如权利要求3所述的运动轨迹处理方法，其特征在于，所述将所述多条子轨迹输入至所述预设运动类型模型中进行运动类型识别，获得识别结果的步骤之前，还包括：获取所述目标对象在以往运动过程中的单一运动类型的历史运动轨迹；根据所述历史运动轨迹以及与所述历史运动轨迹对应的运动类型构建模型训练样本；根据所述模型训练样本对初始训练模型进行迭代训练，获得预设运动类型模型。5.如权利要求1所述的运动轨迹处理方法，其特征在于，所述获取目标对象在运动过程中的初始运动轨迹的步骤之前，还包括：采集目标对象在运动过程中的运动数据；根据所述运动数据确定所述目标对象的运动方向和运动距离；通过所述运动方向和所述运动距离生成所述目标对象的初始运动轨迹，并保存所述初始运动轨迹至本地；相应地，所述获取目标对象在运动过程中的初始运动轨迹的步骤，包括：在接收到所述目标对象...
【专利技术属性】
技术研发人员：李关，黄欣欣，
申请(专利权)人：广东科技学院，
类型：发明
国别省市：
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