【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能穿戴设备，尤其是涉及一种运动识别方法及运动识别系统。
技术介绍
1、离线版运动识别算法根据实时加速度传感器的数据计算中间特征，然后依据预设的模型参数，得到事先确定好的n种运动类型的概率，然后在这n种运动中选取概率最大的运动模式。然而这种方式，只能针对已有数据库的数据进行识别，实际用户在使用过程中，即使是进行了已有数据库的n种运动模式，也会有个体差异性，从而导致错误识别；此外，当用户增加自定义的运动模式时，离线版运动识别算法无法识别到运动模式，甚至错误识别为其他运动模式。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种运动识别方法及运动识别系统，以提高了运动识别的准确性。
2、为了实现上述目的，本专利技术实施例采用的技术方案如下：
3、第一方面，本专利技术实施例提供了一种运动识别方法，应用于运动识别系统，运动识别系统包括：智能穿戴设备和服务器；该方法包括：智能穿戴设备在进入运动模式后，获取用户在运动过程中的运动数据，并基于运动数据计算得到中间特征数据；服务器基于中间特征数据和用户的历史特征数据进行模型训练得到运动识别模型参数，并将运动识别模型参数发送至智能穿戴设备；智能穿戴设备基于运动识别模型参数和中间特征数据确定用户当前的运动模式。
4、在一种实施方式中，运动识别系统包括：终端设备，上述方法还包括：智能穿戴设备通过蓝牙将中间特征数据上传至终端设备；终端设备将中间特征数据上传至服务器。
5、在一种实施方式中，
6、在一种实施方式中，服务器基于中间特征数据和用户的历史特征数据进行模型训练得到运动识别模型参数之前，还包括：服务器获取中间特征数据，并在中间特征数据的数据量超过预设值时，从数据库中获取与中间特征数据等量的历史特征数据。
7、在一种实施方式中，智能穿戴设备包括运动传感器，运动传感器包括以下中的一种或多种：加速度传感器、陀螺仪传感器、压力传感器、磁力仪和gps接收器。
8、在一种实施方式中，智能穿戴设备在进入运动模式后，获取用户在运动过程中的运动数据，并基于运动数据计算得到中间特征数据，包括：智能穿戴设备在进入运动模式后，通过运动传感器获取用户在运动过程中的运动数据；智能穿戴设备对运动数据进行滤波处理和特征提取，得到中间特征数据。
9、第二方面，本专利技术实施例提供了一种运动识别系统，包括：智能穿戴设备和服务器；智能穿戴设备用于在进入运动模式后，获取用户在运动过程中的运动数据，并基于运动数据计算得到中间特征数据；服务器用于基于中间特征数据和用户的历史特征数据进行模型训练得到运动识别模型参数，并将运动识别模型参数发送至智能穿戴设备；智能穿戴设备用于基于运动识别模型参数和中间特征数据确定用户当前的运动模式。
10、在一种实施方式中，上述系统还包括：终端设备；智能穿戴设备还用于通过蓝牙将中间特征数据上传至终端设备；终端设备用于将中间特征数据上传至服务器。
11、在一种实施方式中，服务器还用于将识别准确率最高的运动识别模型参数进行加密，并将加密后的运动识别模型参数发送至终端设备；终端设备还用于对加密后的运动识别模型参数进行解密，并将解密后的运动识别模型参数通过蓝牙发送至智能穿戴设备。
12、在一种实施方式中，服务器还用于获取中间特征数据，并在中间特征数据的数据量超过预设值时，从数据库中获取与中间特征数据等量的历史特征数据。
13、本专利技术实施例带来了以下有益效果：
14、本专利技术实施例提供的上述运动识别方法及运动识别系统，应用于运动识别系统，运动识别系统包括：智能穿戴设备和服务器；首先，智能穿戴设备在进入运动模式后，获取用户在运动过程中的运动数据，并基于运动数据计算得到中间特征数据；然后，服务器基于中间特征数据和用户的历史特征数据进行模型训练得到运动识别模型参数，并将运动识别模型参数发送至智能穿戴设备；最后，智能穿戴设备基于运动识别模型参数和中间特征数据确定用户当前的运动模式。上述方法能够在用户运动过程中，利用智能穿戴设备实时获取的中间特征数据以及服务器中已有的历史特征数据训练得到新的运动识别模型参数，并利用新的运动识别模型参数对用户当前的运动模式进行识别，从而能够减少由于个体差异导致的识别误差，同时能够准确是被用户自定义的运动模式，提高了运动识别的准确性。
15、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。
16、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。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种运动识别方法，其特征在于，应用于运动识别系统，所述运动识别系统包括：智能穿戴设备和服务器；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动识别系统包括：终端设备，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器基于所述中间特征数据和所述用户的历史特征数据进行模型训练得到运动识别模型参数之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能穿戴设备包括运动传感器，所述运动传感器包括以下中的一种或多种：加速度度传感器、陀螺仪传感器、压力传感器、磁力仪和GPS接收器。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述智能穿戴设备在进入运动模式后，获取用户在运动过程中的运动数据，并基于所述运动数据计算得到中间特征数据，包括：
7.一种运动识别系统，其特征在于，包括：智能穿戴设备和服务器；
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：终端设备；
9.根据权利要求8所述的系统
10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述服务器还用于获取所述中间特征数据，并在所述中间特征数据的数据量超过预设值时，从数据库中获取与所述中间特征数据等量的历史特征数据。
...【技术特征摘要】
1.一种运动识别方法，其特征在于，应用于运动识别系统，所述运动识别系统包括：智能穿戴设备和服务器；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动识别系统包括：终端设备，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器基于所述中间特征数据和所述用户的历史特征数据进行模型训练得到运动识别模型参数之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能穿戴设备包括运动传感器，所述运动传感器包括以下中的一种或多种：加速度度传感器、陀螺仪传感器、压力传感器、磁力仪和gps接收器。
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱燕雄，赵燕，许晓凯，朱燕升，肖乐，
申请(专利权)人：深圳市爱都科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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