CN104123435A - 服装和位置信息系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供用于计算运动活动参数的系统和方法。多个外壳被安置在用户身体的不同位置上。该外壳被配置为可移除地与包括传感器和被配置为计算运动活动参数的处理器的一电子模块接合。每个外壳被连接至或包括存储了用于识别外壳位置信息的识别存储器。当计算运动活动参数时，电子模块使用位置信息来选择要使用的算法。

Description

服装和位置信息系统
技术领域
本发明涉及监控运动活动的系统和方法，并且尤其是涉及当计算运动数据时在选择将要使用的算法时使用位置或其它信息的系统和方法。
背景技术
尽管大多数人意识到身体健康的重要性，但很多人难以找到坚持常规锻炼计划的动力。有些人发现，坚持涉及持续重复动作的锻炼方案尤为困难，如跑步、散步和骑自行车。
另外，个人可能把锻炼看作工作或烦心杂务，从而将其与他们日常生活的愉悦方面相分离。经常，运动活动和其它活动之间的这种明显分离减少了个人对于锻炼的动力数量。进一步地，指示鼓励个人参与运动活动的运动活动服务和系统也可能过度关注一个或多个特定活动而忽略了个人的兴趣。这可能进一步降低了用户参与运动活动或使用运动活动服务和系统的兴趣。
一些系统向用户提供音频和/或视频信息，或测量和追踪表现来鼓励个人参与运动活动。这样的系统可使用算法来追踪表现数据，例如速度、加速度、距离、步数等。尽管很多研究已被实施来开发用于确定表现数据的各种算法，但仍难以选择适合的算法。一些电子系统被设计来在大范围的个人群体中使用，并且使用的普通算法不像特定个人或特定系统配置可获取的其它算法那样准确。
因而，在本领域中需要针对那些或其它缺点的改进系统。
发明内容
下文呈现了简化的概要来提供对本发明一些方面的基本理解。该概要不是本发明的扩展性概览。其既不是旨在识别本发明的关键或重要元件，也不是描述本发明的范围。下文的概要仅仅是以简化的形式呈现本发明的概念来作为说明书下文的开端。
本发明的示例实施例包括被编程以计算运动活动参数的电子模块。用户可具有多个外壳，其被配置为与安置在他或她身体上的多个点的电子模块可移除地接合。每个外壳可被连接至或包括存储有识别该外壳位置的信息的存储器。当利用从一个或多个内部或外部传感器接收的数据计算运动活动参数时，电子模块可使用位置信息来选择将要使用的算法。
一些实施例中，本发明可部分地或完全地在计算机可读介质上执行，例如，通过存储计算机可执行指令或模块，或通过使用计算机可读数据结构。
当然，上述实施例的方法和系统还可包括其它额外的元件、步骤、计算机可执行指令或计算机可读数据结构。
本发明的这些或其它实施例的细节将在附图和说明书下文中被阐释。本发明的其它特征和优点在说明书和附图以及权利要求中是很明显的。
附图说明
本发明通过示例而得以说明，并没有被限制在用相似附图标记表示相似元件的附图中，并且其中：
图1A-B阐释了根据示例实施例提供个人训练的系统的示例，其中，图1A阐释了被配置为监控运动活动的示例网络，并且图1B阐释了根据示例实施例的计算设备的示例。
图2A-B阐释了根据示例实施例的可被用户穿戴的示例传感器组件。
图3阐释了根据本发明一实施例的计算能量消耗的方法。
图4示出了根据本发明一实施例的可被用于检测和发送数据的电子模块的示意图。
图5示出了根据本发明一实施例的示例配置，其中电子模块被配置为可移除地与外壳相接合。
图6示出了根据本发明一实施例的一示例，其中外壳可被附加到或嵌入到用户的衣服中。
图7阐释了根据本发明一实施例的可被用于选择算法和处理数据的过程。
图8阐释了根据本发明一实施例，数据如何在系统和数据使用中被交换。
具体实施方式
下文对各实施例的说明中，参考了附图，其构成了说明的一部分，并且其中示出了通过阐释本发明可被实施的各实施例。应当理解还可使用其它实施例，并且在不偏离本发明的范围和精神下，可做出结构和功能上的修改。进一步地，本发明的标题不应当被认为是用来限制本发明的各方面的。本领域技术人员得益于本发明将意识到示例实施例并不是被限制于示例标题。
I.个人训练系统示例
A.阐释性计算设备
图1阐释了根据示例实施例的个人训练系统100的示例。示例系统100可包括一个或多个电子设备，如计算机102。计算机102可包括移动终端，如电话、音乐播放器、平板电脑、上网本或任何便携设备。其它实施例中，计算机102可包括机顶盒(STB)、台式机、数字视频录像机(DVR)，计算机服务器、和/或任何其它期望的计算设备。在特定配置中，计算机102可包括游戏操纵杆，例如，XBOX、Playstation、和/或Wii游戏操纵杆。本领域技术人员将意识到这些仅仅是为了说明目的的示例操纵杆，并且本发明不限制于任何操纵杆和设备。
简化地转到图1B，计算机102可包括计算单元104，其可包括至少一个处理单元106。处理单元106可以是执行软件指令的任何类型的处理设备，例如，微处理器设备。计算机102可包括多种非暂时性计算机可读介质，例如存储器108。存储器108可包括，但不限制于随机访问存储器(RAM)，例如RAM110，和/或只读存储器(ROM)，例如ROM112。存储器108可包括任何的：电子可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，闪存存储器或其它存储器技术，CD-ROM，数字激光视盘(DVD)或其它光盘存储，磁存储设备，或可被用来存储能由计算机102访问的期望信息的其它任何介质。
处理单元106和系统存储器108可通过总线114或替代通信结构与一个或多个外围设备直接或间接地连接。例如，处理单元106或系统存储器108可被直接或间接地连接附加的存储器，例如硬盘驱动116、可移除磁盘驱动、光盘驱动118、以及闪存存储卡。处理单元106和系统存储器108还可被直接或间接地连接到一个或多个输入设备120以及一个或多个输出设备122。输出设备122可包括，例如，显示设备136、电视、打印机、立体声设备或扬声器。一些实施例中，一个或多个显示设备可被包括在眼镜中。被包括在眼镜中的显示设备可向用户提供反馈。包括了一个或多个显示设备的眼镜还可提供给便携显示系统。输入设备120可包括，例如，键盘、触摸屏、远程控制板、指针设备(如鼠标、触摸板、书写笔、追踪球或操纵杆)、扫描仪、照相机或麦克风。在这方面，输入设备120可包括一个或多个被配置为感测、检测和/或测量来自用户的运动动作，例如图1A示出的用户124。
再来看图1A，图像捕获设备126和/或传感器128可被用来检测和/或测量用户124的运动动作。一实施例中，从图像捕获设备126或传感器128获取的数据可直接检测运动动作，从而从图像捕获设备126或传感器128获取的数据直接与运动参数相关联。然而，其它实施例中，从图像捕获设备126和/或传感器128获取的数据可以彼此组合使用，或者与其它传感器组合使用以检测和/或测量动作。从而，特定的测量可从获取自两个或更多设备的数据组合而被确定。图像捕获设备126和/或传感器128可包括或被操作性地连接到一个或多个传感器，包括但不限制于：加速计、陀螺仪、位置确定设备(如，GPS)，光传感器、温度传感器(包括环境温度和/或身体温度)、心率监控器、图像捕获传感器、湿度传感器、和/或其组合。阐释性传感器126、128的示例性使用被提供在下文标题为“阐释性传感器”的I.C部分中。计算机102还可使用触摸屏或图像捕获设备来确定用户指向哪里以从图形用户界面进行选择。一个或多个实施例可单独地或组合地使用一个或多个有线或无线技术，其中无线技术的示例包括蓝牙技术、蓝牙低能量技术、和/或ANT技术。
B.阐释性网络
计算机102、计算单元104、和/或任何其它电子设备可被直接地或间接地连接到一个或多个网络接口，例如用于与网络通信的示例接口130(图1B中所示)，例如网络132。图1B的示例中，网络接口130可包括网络适配器或网络接口卡(NIC)，被配置为根据一个或多个通信协议，例如，传输控制协议(TCP)、因特网协议(IP)以及用户数据报协议(UDP)等，将来自计算单元104的数据和控制信号转换为网络消息。这些协议是本领域中公知的，因而在此对于其细节不做更多讨论。接口130可使用任意适合的连接代理来连接到包括有例如无线收发器、电源线适配器、调制解调器或以太网连接的网络上。然而，网络132可以是任何类型或拓扑结构的任何一个或多个信息发布网络中的单独一个或其组合，例如因特网、内部网、云端、局域网(LAN)。网络132可以是电缆网、光纤网、卫星、电话网、蜂窝网、无线网中的任何一个或多个。这些网络是本领域中公知的，因而在此对于其细节不做更多讨论。网络132可被不同地配置为，例如，具有一个或多个有线或无线通信信道来将一个或多个位置(例如，学校、公司、家庭、消费者住所、网络资源等)连接到一个或多个远程服务器134，或连接到例如与计算机102相似或相同的其它计算机。确实，系统100包括每个元件的多于一个的实例(例如，多于一个的计算机102、多于一个的显示器136等)。
不考虑网络132中的计算机102或其它电子设备是便携的还是位置固定的，应当理解，除了上文特别列出的输入、输出、存储外围设备，计算设备可以，例如，或直接地或通过网络132而被连接到多个其它外围设备，包括一些能够实施输入、输出和存储功能的外围设备或其组合。特定实施例中，图1A示出的一个或多个组件可集成在单个设备上。例如，单个设备可包括计算机102、图像捕获设备126、传感器128、显示器136和/或另外的组件。一实施例中，传感器设备138可包括具有显示器136、图像捕获设备126以及一个或多个传感器128的移动终端。然而，另一实施例中，图像捕获设备126和/或传感器128可以是外围设备，被配置为操作性地连接到包括有例如游戏或媒体系统的媒体设备。从而，通过前文可知本发明未被限制为固定的系统和方法。相反，特定实施例可几乎在任何位置被用户124所实施。
C.阐释性传感器
计算机102和/或其它设备可包括一个或多个传感器126、128，被配置为检测和/或监控用户124的至少一个健康参数。传感器126和/或128可包括但不限于：加速计、陀螺仪、位置确定设备(如，GPS)，光传感器、温度传感器(包括环境温度和/或身体温度)、睡眠模式传感器、心率监控器、图像捕获传感器、湿度传感器、和/或其组合。网络132和/或计算机102可与系统100的一个或多个电子设备进行通信，包括例如，显示器136、图像捕获设备126(例如，一个或多个视频摄像机)以及可以是红外(IR)设备的传感器128。一实施例中，传感器128可包括IR收发器。例如，传感器126和/或128可以向包括朝向用户方向的环境中发射波形，并且接收“反射”或检测那些所释放的波形的变型。在另一实施例中，图像捕获设备126和/或传感器128可被配置为发射和/或接收其它无线信号，例如，雷达、声纳和/或音频信息。根据各实施例，本领域技术人员已经意识到对应于大量不同数据频谱的信号可被使用。在这方面，传感器126和/或128可检测由外部源(例如，非系统100)发射的波形。例如，传感器126和/或128可检测由用户124和/或周围环境所发射的热量。因此，图像捕获设备126和/或传感器128可包括一个或多个热成像设备。一实施例中，图像捕获设备126和/或传感器128可包括被配置为完成范围现象学的IR设备。作为非限制性示例，被配置为完成范围现象学的图像捕获设备126，是商业可用的俄勒冈波特兰公司(Inc.ofPortland，Oregon)的Flir系统。尽管图像捕获设备126和传感器128以及显示器136被显示为直接(无线地或有线地)与计算机102通信，本领域技术人员将意识到其中任何一个都可直接(无线地或有线地)与网络132通信。
1、多用途电子设备
用户124可拥有、携带和/或穿戴任何数量的电子设备，包括传感设备138、140、142和/或144。特定实施例中，一个或多个设备138、140、142、144并不是为了健康或运动目的而特别制造的。确实，本发明的多方面涉及使用来自多个设备的数据，其中的一些并不是健康设备，来收集、检测和/或测量运动数据。一实施例中，设备138可包括便携电子设备，例如电话或数字音乐播放器，包括可获取自加利福尼亚州Cupertino苹果公司的包括、或的品牌设备，或者可获取自华盛顿州Redmond微软公司的、或Windows设备。如本领域中已知的，数字媒体播放器既可以作为计算机的输出设备(例如，从声音文件输出音乐或从图像文件输出图片)，也可以作为存储设备。一实施例中，设备138可以是计算机102，但另一实施例中，计算机102可完全不同于设备138。不管是否设备138被配置来提供特定输出，其可作为用于接收传感信息的输入设备。设备138、140、142和/或144可包括一个或多个传感器，包括但不限于：加速计、陀螺仪、位置确定设备(如，GPS)，光传感器、温度传感器(包括环境温度和/或身体温度)、心率监控器、图像捕获传感器、湿度传感器、和/或其组合。特定实施例中，传感器可以是被动的，如反光材料可以由图像捕获设备126和/或传感器128(其中)。特定实施例中，传感器144可集成在服装上，例如运动服装。例如，用户124可穿着一个或多个人体传感器144a-b。传感器144可被集成在用户124的衣服中，和/或被安置在用户124身体的任何期望位置。传感器144可与计算机102、传感器128、138、140和142、和/或摄像机126进行通信(例如，无线地)。互动游戏服装的示例描述在申请号为U.S.Pat.App.No.10/286,396、申请日为2002年10月30日、并且公布号为U.S.Pat.Pub.No.2004/0087366的美国专利申请中，为了任何以及所有非限制性的目的，其全部内容通过引用而被包括在此。特定实施例中，无源传感表面可反射波形，例如由图像捕获设备126和/或传感器128发射的红外光。一实施例中，位于用户衣服中的无源传感器可包括由玻璃，或可反射波形的其它透明或半透明表面制作的大致为球形的结构。可使用不同类型的衣服，其中一给定类型的衣服，具有在适当穿着时被配置为安装在接近用户124身体的特定部分的特定传感器。例如，在第一配置中高尔夫服装可包括位于衣服中的一个或多个传感器，而在第二配置中足球服装可包括位于衣服中的一个或多个传感器。
设备138-144可直接地或通过网络，例如网络132，而彼此通信。一个或多个设备138-144之间的通信可通过计算机102实现。例如，两个或更多个设备138-144可以是操作性地连接到计算机102的外围设备114。而另一实施例中，例如设备138的第一设备，可与例如计算机102的第一计算机，以及例如设备142的另一设备，都进行通信，然而，设备142可不被配置为连接到计算机102但可与设备138进行通信。本领域技术人员将意识到其它配置也是可行的。
示例实施例的一些实现方式可替换地或额外地使用计算设备，旨在实现多种功能，例如台式或笔记本个人计算机。这些计算设备可包括外围设备或期望的附加组件的任意组合。另外，图1B示出的组件可包括在服务器134中、其它计算机、装置中等。
2、阐释性服装/配件传感器
特定实施例中，传感设备138、140、142和/或144可形成于或关联于用户124的服装或配件，包括手表、臂章、袖口、项链、衬衫、鞋子等等。鞋上安装的和戴在手腕上的设备(分别是设备140和142)在下文中接着进行说明，然后，这些仅仅是示例实施例并且本发明不应当被限制于此。
i.鞋上安装的设备
特定实施例中，传感设备140可包括具有一个或多个传感器的鞋类，包括但不限于：加速计、例如GPS的位置感测组件、和/或力量传感器系统。图2A阐释了传感器系统202的示例实施例。配件204可包括一个或多个传感器，例如，加速计、位置确定组件、和/或力量传感器。特定实施例中，系统202可包括传感配件204。配件204可包括一个或多个传感器，例如加速计、位置确定组件、和/或力量传感器。在阐释的实施例中，配件204包括多个传感器，其可包括力量敏感电阻(FSR)传感器206。而另一实施例中，可使用其它传感器。端口208可安置在鞋子鞋底结构209中。端口208可选择性地被提供来与电子模块210(其可能位于外壳211中)以及将FSR206连接到端口208的多个导线212进行通信。模块210可被包含在鞋子鞋底结构的凹处或空穴中。端口208和模块210包括用于连接和通信的互补接口214、216。
特定实施例中，在图2A中示出的至少一个力量敏感电阻206可包括第一和第二电极或电性接触点218、220，并且力量敏感电阻材料222布置在电极218、220之间来将电极218、220电气连接在一起。当压力施加到力量敏感材料222时，力量敏感材料222的电阻和/或导电性变化，其改变了电极218、220之间的电势。电阻变化由传感器系统202检测来检测施加到传感器216上的力量。力量敏感电阻材料222能以多种方式在压力下改变其电阻。例如，力量敏感材料222可具有在材料被压缩时而减小的内部电阻，与下文中更详细说明的量子隧道效应合成物类似。这种材料的进一步压缩将进一步减小电阻，来允许定量测量和二进制(开/闭)测量。一些环境中，这种类型的力量敏感电阻行为可被表述为“基于体积的电阻”，并且展现这种行为的材料被称为“智能材料”。作为另一实施例，材料222能通过面对面接触的程度来改变电阻。这可通过多种方式实现，例如通过使用表面上的显微投影在无压缩条件下提高表面电阻，在这里当显微投影被压缩时表面电阻降低，或通过使用可被变形来产生与另一电极之间的增大的面对面接触的弹性电极。该表面电阻可以是材料222和电极218、220、222之间的电阻，和/或导电层(例如，碳或石墨)与多层材料222中的力量敏感层(如，半导体之)间的表面电阻。压缩越大，面对面接触越大，会导致更低的电阻并使能定量测量。一些环境中，这种类型的力量敏感电阻行为可被表述为“基于接触的电阻”。应当理解在此说明的力量敏感电阻材料222可以是或包括掺杂型或非掺杂性半导体材料。
FSR传感器216的电极218、220可由任何导电材料形成，包括金属、碳/石墨纤维或合成物、其它导电合成物、导电聚合物或包括导电材料的聚合物、导电陶瓷、掺杂型半导体或任何其它导电材料。导线212可通过任何合适的方法被连接到电极218、220，包括焊接、锡焊、铜焊、粘接、锁扣或任何其它整体的或非整体的连接方法。可替换地，电极218、220和相关的导线212可由相同材料的单独块构造。
ii.戴在手腕上的设备
如图2B所示，设备226(其可类似于或为图1A中所示的传感设备142)可被配置为由用户124所穿戴，例如绕在手腕、胳膊、脚踝上等等。设备226可监控用户的运动动作，包括用户124全天的活动。在这方面，设备配件226可检测用户124在与计算机102交互期间，和/或在独立操作计算机102期间的运动动作。例如，一实施例中，设备226可以是测量运动的全天运动监控器，而不管用户与计算机102的接近与交互。设备226可直接与网络132和/或其它设备通信，例如设备138和/或140。其它实施例中，从设备226获取的运动数据可被用于由计算机102所指示的决定，例如与哪个锻炼计划被呈现给用户124相关的决定。一实施例中，设备226还可无线地与移动设备交互，例如与用户124相关的设备138，或例如专用于健康或健康相关主题的站点的远程网站。在一些预定时间，用户可希望将数据从设备226传送到另一位置。
如图2B所示，设备226可包括输入机制，例如辅助操作设备226的可压输入按钮228。输入按钮228可操作性地连接至控制器230和/或任何其它电子组件，例如图1B中示出的与计算机102相关的一个或多个所讨论的组件。控制器230可以是嵌入在外壳232中或其一部分。外壳232可以由一种或多种包括弹性组件的材料构成，并且包括一个或多个显示器，例如显示器234。显示器可以被认为是设备226的可照明部分。显示器234可包括一系列独立发光元件或发光组件，例如示例实施例中的LED灯234。LED灯可被布置为阵列，并且可操作地连接到控制器230。设备226可包括指示器系统236，其还可被认为是整个显示器234的一部分或组件。应当理解指示器系统236能够与显示器234(其可能具有像素组件235)一起进行操作和照明，或完全与显示器234分离。指示器系统236还可包括多个额外的发光元件或发光组件238，其在示例实施例中也可采用LED灯的形式。特定实施例中，指示器系统可提供目标的可视化指示，例如通过照明发光组件238的一部分来表示一个或多个目标的完成。
锁扣机制240可被打开，其中设备226可绕在用户124的手腕上被安装并且该锁扣机制240接着被安装在锁定位置。只要需要，用户可一直穿戴设备226。一实施例中，锁扣机制240可包括接口，包括但不限于：用于操作性地与计算机102和/或设备138、140交互的USB端口。
特定实施例中，设备226可包括传感器组件(图2B中未示出)。传感器组件可包括多个不同的传感器。示例实施例中，传感器组件可包括或允许操作性的连接至加速计(包括多轴加速计的形式)、心率传感器、例如GPS传感器的位置确定传感器、和/或其它传感器。设备142的传感器所检测的动作或参数，可包括(或被用于形成)多个不同参数、测量或身体特征，包括但不限于速度、距离、步数，以及例如卡路里的能量消耗、心率、汗水检测、力量、耗氧和/或有氧运动。这样的参数还能被表达为基于用户活动的由用户所挣到的运动点数或货币。
II.能量消耗点数计算
图3阐释了用于计算能量消耗值的方法，例如根据本发明实施例的点数。特定实施例可分类用户的身体动作。例如，在阐释性步骤302，一个或多个活动可被分类。系统100可处理从上文描述的一个或多个传感器接收的数据来试图将用户活动分类。例如，系统100可将传感器信号与对应于所选择的活动的一个或多个信号或活动“模板”或“签名”相比较。特定实施例中，当用户实施不同的活动时，通过将传感器附连至用户身上并且监控所生成的信号而创建模板。根据特定实施例，活动可以与特定于用户124的活动模板相关。在这样的实施例中，可针对特定活动给用户分配默认模板，除非特定模板已经分配给该活动。从而，用户124可创建或接收(但不是被要求来创建或接收)比默认模板更准确的活动模板，因为该模板特定于该用户和/或该活动。用户124可选择来创建用于一个或多个预定义或未定义的活动的模板。特定的或新的模板可在用户组中被分享。分享的模板可基于多个不同的传感器。一些实施例中，模板可使用不同传感器改善或调整。例如，被创建来在基于鞋子的传感器中使用的模板，可被改善来使用在戴在手腕上的传感器中。
活动模块可从多个不同传感器中的一个或多个获取的数据中被创建。例如，第一组传感器(例如，传感器126和138)可被用来形成或优化第一活动模板；然而，第二组传感器(例如，传感器128和140)可被用来形成或优化第二活动模板。但在另一实施例中，第三组传感器，例如传感器128和140(和/或其它传感器)，可被用于为第二用户(例如，非用户124)创建第一活动模板，而不是用于形成与用户124相同的活动模板。从而，根据特定实施例，不要求来自特定传感器的数据被接收自：1)不同用户的相同活动模板；和/或2)相同用户的不同活动模板。
一实施例中，戴在手腕上的加速计，其可以是多轴加速计，可被附连至用户身上，并且当用户跑步、走路等等时基于加速计输出的信号模板可被创建。模板可以是所使用的传感器的功能和/或传感器的位置。一些实施例中，单个信号(或值)通过组合多个信号(或值)被创建。例如，三轴加速计的三个输出可被累加或者组合来创建一个或多个信号。示例步骤302可包括将信号、多个信号或信号的组合与一个或多个模板进行比较。一些实施例中，最佳匹配方式可被实现，在其中每个活动都试图被分类。其它实施例中，如果信号、多个信号或信号的组合没有与模板足够匹配，该活动保持为未分类状态。一些实施例使用仅用于跑步和散步的模板，并且最佳握拳方式被用于确定是否用户正在跑步或散步。
在用户124的至少一个活动被分类之后，步骤304可被执行来确定相应的活动因子。活动因子可对应于快跑、中速跑、慢走或任何其它活动。用于活动的活动因子可被关联于实施活动所大致需要的卡路里或能量。如果活动在步骤302中没有被分类，可选择或获取默认的活动因子。一些实施例中，使用多个默认的活动因子。活动的强度、持续时间或其它特征能被评定，其中一个或多个活动因子可被使用。多个活动因子可通过中数/平均值、范围或其它统计方式而被设定。
能量消耗点数计算可与游戏和竞赛一起被使用。由于活动具有相对低的活动因子，一些游戏和竞赛能限制奖励能量消耗点数。一些实施例中，对具有相对低的活动因子的活动奖励能量消耗点数会被一直限制或在其它情况下被限制。步骤306中，可确定活动因子是否超出阈值。例如，示例阈值可以是1.0、2.0或3.0。另一实施例中，阈值等于2.8。不同的游戏和竞赛可使用其它阈值。当活动因子没有超出阈值时，步骤308可被执行来忽略相应活动并且在计算能量消耗点数时不使用该活动。
另一实施例可具有普遍应用的阈值，但不是当游戏或竞赛，或至少特定游戏或竞赛，正在进行中时。该游戏和竞赛可基于所有的点数。另一实施例中，阈值总是同样应用到游戏和竞赛。另一实施例中，不同阈值可由活动、游戏和/或竞赛应用，例如，一个用于快跑，一个用于跑步，一个用于散步以及一个默认阈值。
本发明的多个实施例中，活动因子被用于计算能量消耗点数。在至少一个用户124活动被分类之后，步骤310中可计算能量消耗点数。能量消耗点数的使用允许比较活动水平，并且可以在用户之间提升合作，使不同能力用户之间的竞赛规范化，并且鼓励活动。一实施例中，能量消耗点数按照下面被计算：
EEPs＝AF*duration(方程1)
EEPs＝能量消耗点数
AF＝步骤304中确定的活动因子
duration＝步骤302中分类的活动的持续时间
步骤310可被实施在包括监控活动的传感器的设备上，和/或包括处理器的另一设备上，例如移动电话(参见，例如，138)或服务器(参见，例如，134)。替代性实施例中，方程1可被修改来包括其它因子、标量和/或其不同组合。
一些实施例中方程1可被修改来包括由活动因子和持续时间所相乘的标量(scalar)。标量可被选择使得典型的能量消耗点数落入期望范围。点数范围可被不同游戏或竞赛期望。标量还可表示活动的强度。例如，第一标量可对应于快跑，以及第二标量对应于中速跑。替代性实施例中，可使用附加活动模板和活动因子，并且可对应于跑步或散步的不同强度。
方程1的变型可用于本发明的其它实施例中。一些实施例中，用户可选择方程和/或一个或多个变量，例如标量。方程可选择来用于不同的游戏和竞赛。一实施例中，一组用户可基于健康程度在选手间设定障碍，从而只有他们参与公共活动或参与更长时间的活动，最健康的选手才生成EEPs。参与能量消耗点数竞赛的一组用户在竞赛开始之前可就特定的方程或方法达成一致。本发明的一些实施例中，用户可参与多个竞赛，并且因为不同的计算方法对于相同活动可挣得不同点数。例如，用户可参与具有独特计算方法的两个竞赛。用户对于两个不同的游戏可挣得两个不同的点数总和，以及第三个点数总和作为他们的整体能量消耗。一些点数总和可被分离于整体点数总和而保持。
本发明的替代性实施例可使用替代的或附加的方程来计算点数值和/或其它数量。该方程可包括测量的和/或计算的值的导出值。包括时间周期的导出值可被用于呈现速度和速度变化。例如，一方程可被用于确定累加活动点数或能量消耗点数的速度。另一方程可被用于确定在预确定的时间周期内累加的活动点数或能量消耗点数的数量。
一些方程使用变量而不是时间。例如，一些方程可被用于计算作为活动点数或能量消耗点数和步数的函数的数值。所计算的活动点数或能量消耗点数以及其它变量的函数数值可被用于比较不同活动的效率。例如，一方程可被用于确定，更快步速的步伐将使得活动点数或能量消耗点数在更快的每步步速上的累加。另一示例方程可确定，每个预定义距离或距离单元上的活动点数或能量消耗点数。
一些方程可被用于计算测量的或计算的值的第一和/或第二导出值来显示速度和速度变化。例如，一方程被用来计算或估计给定时间的活动点数或能量消耗点数的累加速度。一些实施例中，活动点数或能量消耗点数的即时累加速度通过显示器235或作为移动设备一部分的显示器而被呈现给用户。
在能量消耗点数被计算之后，计算的点数可被组合，例如被加到步骤312中的总和。该总和可允许用户124(和/或由用户124选择的个人或批准的用户组)来查看经过各个周期时间，例如天、周和月，有多少点数被挣到。总分还可在多个时间周期被计算。例如，用户可接收包括24小时、一周、一月和一年的周期总和。一些实施例中，用户可选择其它时间周期或取消选择时间周期。用户可同时追踪多个时间周期并追踪自开始使用设备或开始计划以来的点数。任何给定时间周期的总和可表示多个活动所挣的点数。例如，一天中用户可接收在不同时间周期内的散步、慢跑、快跑的点数。如上所述，每项活动所挣点数可以是相应活动因子的函数。
当用户124已经在一段预定时间没有活动时，或者当达到了特定标准时能量消耗点数可被扣除，。这个特点可被包括在所有的计算中或可被使用在多种游戏或竞赛中。例如，在步骤314中，其可被确定是否达到调整标准。调整标准可包括在一段预定时间周期中非活动。一些实施例中，非活动的确定并不是仅仅通过确定自用户活动开始所经过的时间总量。休息、恢复和睡眠周期也可被考虑。评定不仅要求关注在一段预定时间周期中的非活动，还关注(i)一段时间中累加的非活动(尤其是参照该段时间中的累加的活动)，和/或(ii)活动和非活动的互影响，例如，在考虑非活动周期之前所经过的某些先前时间量。
特定实施例中，随着不同时间周期数量会有变化。例如，非活动的预定时间量可以是早晨一时间周期中的第一数值，以及第二时间周期中的第二数值，例如在夜晚。当具有超过阈值的相应活动因子的活动不存在时，用户124可被确定已经处于非活动。当达到调整标准时，能量消耗点数总和在步骤316中被调整。该调整可以是非活动持续时间的函数。一些实施例中，设备可提醒用户124(或授权用户组/个体)他们已经接近于接收能量消耗点数的扣除来鼓励活动。而另一实施例中，警告可告知用户124(和/或其他授权个体和/或用户组)他们已经接收了能量消耗点数的扣除。特定实施例中，同组成员和/或竞赛用户可被告知扣除(或扣除的可能性)。另一实施例中，教师、训练员和/或父母能更好地准备来健康其他人的身体活动。当用户还没非活动时，该过程结束在步骤318。当然，图3所示的方法可被重复在多个时间间隔，并且允许在不同时间周期，例如天、周和年，同时追踪点数。
在另一方面，设备，例如设备226，可基于静止或非活动周期提供消息。如果设备10感测到用户已经处于非活动状态(例如，低活动量)一段预定的时间量，提醒消息可被传送到指示器系统或显示器来提醒用户要变得更有活力。该提醒消息能够以在此说明的任何方式被传送。低活动状态的阈值水平和非活动时间量也能改变并且能被用户独立地设定。
一些方案中，用户非活动或静止还可被检测并影响用户对于活动目标完成的进程。例如，当用户在特定的时间量中没有呈现特定水平的动作或一类型的动作时，没有呈现至少一阈值水平的心率时，没有在一时间量中移动足够的距离时等，和/或其组合，静止可被检测。对于用户积累活动点数来达到活动点数目标的方案，当一非活动(例如，非活动或久坐状态)的量被检测到时，点数或数值能从用户的活动点数或其它活动测量总分中扣除。多种将静止转换为活动点数扣除的转换率可被使用。特定实施例中，10分钟的静止对应于5分扣除。另一实施例中，30分钟的静止对应于100分扣除。活动点数的损失或减少可以是线性的或非线性的，例如，指数的、抛物线的等等。
用户的不活动时间可包括静止时间和久坐时间。静止和久坐时间可被多种不同的动作、心率、步伐或其它阈值所定义，或可被使用相同阈值而定义。一示例中，久坐时间可具有比静止阈值更高的阈值(例如，需要更高的活动水平)。即，个体可被认为是久坐的而不是静止的。如果需要，非活动阈值可对应于久坐阈值或更高的阈值。可替代地，静止阈值可大于久坐阈值。还可具有多个久坐阈值、静止阈值和/或不活动阈值(例如，每个久坐或静止阈值可以是不活动阈值)。不同的点数扣除或点数扣除率还可被定义在很少活动至没有活动(不活动)之间的多个阈值以及多个水平。例如，用户每一小时静止可损失50点数，并且每一小时久坐活动损失30点数，反之亦然。进一步地，依赖于用户是否是静止的或久坐的，活动点数扣除可在多个时间被触发。例如，用户在30分钟静止或45分钟久坐时间之后，开始损失活动点数。另外的阈值(例如，多于两个阈值)以及相应的活动点数损失率也可被定义。
一些方案中，多个传感器可被用于检测不活动时间周期。如所述的，非活动时间周期可基于心率、动作信号幅度、步速(例如，＜10步/分钟)等等而被定义。可替换地或另外地，静止和久坐时间周期可基于物理位置、身体位置、身体朝向、或个体正在实施的身体姿势或活动类型而被测量。不同的身体静止或久坐身体位置或朝向的损害也不同。因此，斜靠30分钟会带来与45分钟的就坐相同的健康风险。潜在健康风险也是依赖于时间的。相应地，特定的持续时间范围内的不活动(例如，睡觉)以及在特定的时间范围内，将不会产生健康风险。一示例中，在晚上9点到上午9点之间睡眠7-9小时将不会产生损害性的健康风险，因此，将不会导致活动点数或其它活动测量值的扣除。确实，一些示例中，特定持续时间范围内的和/或在特定时间范围的持续期间内的静止(例如，睡眠)的缺少可被认为是有害于用户的健康。因此，活动点数可被扣除，或活动点数在这些时间中以较低的速率被累加。
可替换地或另外地，活动测量的数值(例如，活动点数)所减少的量可基于每天中的时间、用户位置、用户的身体位置、静止水平等而被确定。例如，用户在下午比在晚上会更大地，和/或以更快的速率上损失活动测量值。另一实施例中，如果用户在健身房，比起如果用户位于家中，用户会更少地或在更低的速率上损失活动点数或其它活动测量值或损失测量值。
考虑到不活动动作(例如，在被认为是活动的必需动作水平之下)的多种类型，系统将在物理身体位置或朝向之间做出区别，包括例如，睡眠、倚躺、坐着和站立。在物理身体位置或朝向之间做出区别包括在用户身体的不同位置放置传感器来检测每一身体部分的各位置。用户的物理身体位置然后可基于身体部分彼此之间的相对位置而被确定。例如，当膝盖位置传感器在手腕或胸部传感器的第一阈值距离之内时，系统能确定用户是坐着的。如果膝盖位置传感器在第一阈值距离之外，系统能确定用户是站着的。上文示例中，系统可使用距离的一部分，例如垂直距离。通过单独使用垂直距离或与绝对距离(例如，两个传感器时间的直线距离)一起使用，系统能进一步在用户躺下时和站立时做出区别。例如，躺下的位置可对应于膝盖传感器与胸部或手腕传感器之间非常小的垂直距离，即使绝对距离可能更大。站立的位置可对应于膝盖传感器与胸部或手腕传感器之间更大，的垂直距离，但呈现相似的绝对距离。其它实施例中，由多个传感器形成的角度可用于确定个体的位置。另外地或可替换地，用户多个身体部分的位置可与加速计或动作数据一起来确定用户是否在呈现动作或(如，在，以上或以下)动作的特定水平。
除了扣除活动点数，系统能提醒非活动的用户来鼓励活动的生活方式。一实施例中，在例如2分钟、5分钟、30分钟、1小时等的非活动时间量之后，系统可通过在例如此处说明的可穿戴设备配件的设备上显示消息或指示符来提醒用户。非活动时间量在非连续性时间周期被累加。连续非活动时间量可替代地或另外地被追踪。例如，如果用户在上午10:15和11:00之间不活动，并且在下午2:00和2:30之间又不活动，不活动时间的总量是1小时15分中。不活动的消息或指示符可在扣除活动点数之前作为提醒被提供。例如，如果用户在特定时间量(例如，30分钟、5分钟、10秒、30秒、1小时、2小时等)内没有呈现足够的活动水平，消息可指示活动点数数量X将被扣除。相应地，设备包括不活动计时器来确定用户的不活动时间量。另外，消息可提供建议，如用户应当实施的能抵除由非活动带来的风险的活动类型。例如，系统可建议用户应当以10分钟每英里的速度上步行。设备或系统可使用来自多个组织的用户档案或数据，包括他们的朋友的数据，来提供活动建议。使用来提供活动建议的数据可包括运动数据和/或非运动数据。设备或系统还可建议休息或恢复周期，例如，基于用户在一段时间或任一特定时间内的活动。当用户已经抵除了或考虑了所检测的非活动时间量的风险或消极作用时，可提供祝贺消息或其它指示符。
如果用户在退出特定的久坐或不活动模式的特定时间量内又返回久坐状态或不活动模式，则可提供提醒、点数扣除和/或其它告知。例如，用户可锻炼或呈现足够的活动水平来退出久坐或不活动模式10分钟时间周期。然而，系统或设备可要求至少活动30分钟，来避免另外的例如1小时、2小时、3小时等的时间周期提醒。例如，提醒可指示用户没有在足够的时间量内呈现活动或足够的活动水平或其组合。另外，短时间量(例如，时间的阈值量)内的多个久坐周期可要求更高或额外水平的活动来抵除潜在的久坐影响，包括健康风险等。特定实施例中，用户可被要求来实施更高水平的活动来阻止点数扣除。
例如设备226的设备或其它系统，可进一步建议用户，在可能发生消极健康影响之前所被允许的不活动时间量。一实施例中，设备或系统可包括指示在潜在健康风险起作用之前可允许的不活动时间的剩余时间量的倒数计数。基于实施的活动量，能挣得或累加可允许的非活动时间量。相应地，设备还提供建议或推荐，能被实施来挣得特定非活动时间量(例如，1小时的看电视时间)的活动类型和/或持续时间。不活动或久坐活动的不同类型要求不同类型或数量的活动。例如，倚躺1小时比坐着1小时，需要更强或更长的锻炼。另一实施例中，坐着并且编织1小时比坐着并且看电视1小时，需要强度更小或更低量的锻炼或活动。根据一个或多个方案，基于经验数据，和/或指定了活动的类型和/或持续时间及其对应的可允许不活动时间量的预定义编程数据表，推荐建议可被生成。
例如设备226的设备，或其它活动追踪系统，可进一步基于历史数据而推荐活动。例如，设备或追踪系统能确定由用户在过去所实施的活动并且基于活动的那些类型来生成推荐建议。另外地或可替代地，设备或追踪系统可生成由用户在过去所实施的特定训练课的推荐建议。例如，用户需要实施相当于500卡路里的活动来抵消看电视2小时。这个例子中，系统能推荐由用户在过去实施的燃烧了500卡路里的特定的训练课。历史活动类型和特定历史训练课的组合可被用于生成推荐建议。一示例中，系统可推荐用户已在过去基于用户看起来更偏好的训练课类型而实施的两个训练课中的一种。这种偏好基于用户已经实施的每种类型训练课的次数而被确定。训练课或活动类型还可基于位置和时间而被推荐。例如，如果用户先前在相同的位置和/或相同的时间实施了特定类型的活动或特定训练课例程，则系统推荐该类型的活动或训练课例程。其它推荐算法和因子可被使用。
活动和非活动可在多个设备中被追踪，例如图1A示出以及在上文说明的设备。该设备可包括计算机、移动电话、音乐播放器、游戏操纵杆、机顶盒等。计算能量消耗点数的系统能将多个设备中的追踪的活动和非活动联系起来，使得相同的活动或非活动不被多次计算。在数据上加时间戳能促进在多个设备中的活动和非活动追踪。一些实施例中，从多个设备接收的数据被一起分析来增加能量消耗点数的准确度。
系统100可被配置为向社交网络站点发送能量消耗点数。基于期望的时间间隔中他们的总点数量，用户可被评级(例如，按天、周、月、年等评级)。
图4示出了根据本发明实施例的示例电子模块402的示意图，其可被用于感测和发送数据。电子模块402被配置为可移除地与外壳404连接。图5示出的示例配置中，电子模块402被配置为可移除地与外壳404连接。电子模块402可伸入外壳404中，或通过允许电子模块402可移除地与外壳404连接的机械结构、磁力或其它机制而被固定。
外壳404可被嵌入在衣服、鞋类、运动装备或与锻炼或活动相关的其它设备或位置中。电子模块402和外壳404中每一个可包括一个或多个电接触点，例如，接触点408和410。当电子模块402外壳404连接时，识别存储器412可被附连至外壳404的电接触点上来向电子模块402提供信息。识别存储器412可被实现为包括单个接触点串联接口的存储器，例如存储器、RFID标签、或其它任何存储识别信息的设备。包括单个接触点串联接口的存储器设备允许使用单个接触点检索存储器中的内容。本发明的多个实施例能使用有源或无源识别存储器。替代性的识别存储器可使用RFID或近场通信(NFC)组件和技术。一些识别存储器可包括和/或被连接到一个或多个相关的传感器。相关传感器可包括电源或从识别存储器中接收电能。一些实施例中传感器保持断电状态直到从识别存储器或其它组件接收到信号。
识别存储器412可存储关于衣服、位置、用户、装备的信息以及用于估计运动活动的其它类型的信息。其它类型的信息可包括制造数据，例如制造商的身份、制造日期、制造时间和制造地点。产品使用信息也可被存储在识别存储器中。
一特定实施例中，识别存储器412存储用于识别品牌和期望使用类别的数据位。期望使用类别对应于例如篮球或跑步的运动。性别信息和进一步识别服装的信息，例如左脚或右脚鞋设计，和/或一系列数字也可被包括。识别存储器在制造期间可被嵌入到或关联到衣服中。一些实施例中，或在第一次售出、第一次使用时，或在制造过程之后的其它时间，识别存储器被激活和/或被配置。激活和/或配置通过提供到电池的连接或改变识别存储器的状态而使能操作。激活和/或配置信息可被提供到计算机设备，例如计算机设备430和/或服务器446。
图6示出的示例中，外壳404可被附加到或嵌入到用户的衣服中。该外壳被安置在衬衫、短裤、夹克、鞋、手腕戴设备、心率监控带以及允许电子模块402确定例如活动点数的信息的其它位置中。本发明的替代实施例包括嵌入在衣服中的未与外壳连接的识别存储器。这样的实施例中，识别存储器可被连接到一个或多个传感器、致动器、开关、显示元件或其它电子组件。例如，衬衫袖子可包括嵌入的识别存储器，来存储与衬衫类型和识别存储器位置相关的信息。当选择或修改算法时，存储的信息可被使用。除了选择或修改算法，例如电子模块402的电子模块，可从识别存储器读取信息并使用该信息来激活或打开相关传感器。例如，电子模块402知晓特定的识别存储器与三个传感器相关联，并且来自这些传感器之一的数据将被选择的算法使用。这样的情况下，电子模块402能促使识别存储器激活或打开被指示的传感器。
电子模块402可包括一个或多个传感器，例如加速计414以及处理系统416(例如，一个或多个微处理器)以及存储器418。存储器418可存储被用于确定例如运动表现参数和活动点数的信息的多个算法。基于电子模块402的位置，算法可被优化来生成结果。例如，存储器418可包括用于确定活动点数的多个算法。操作中，处理系统416可从识别存储器412的检索识别电子模块402的当前位置的信息。位置信息可识别例如衬衫、裤子、短裤、鞋、帽、配饰等服装。位置信息还可识别设备，例如球、棒球手套、鞋底、训练自行车以及用户可使用的其它装备。位置信息还可进一步识别服装上的位置，例如鞋中的、在衬衫袖子上的等。根据这种位置信息，当加速计414在指示位置时，处理系统416可检索被优化来使用加速计数据确定活动点数的算法。
位置信息可与其它信息相关联，例如服装的期望移动范围。一些服装被期望是宽松的，例如，篮球运动衫，而其它服装被期望是紧身的，例如美式足球运动衫。识别存储器能存储位置和期望的移动范围信息。可替代地，识别存储器可存储位置信息和服装属性，并且电子设备402或其它设备可确定期望的移动范围。当选择或修改算法时，该结果信息可被使用。另外，这样的信息可被用于验证从传感器接收的数据。例如，识别存储器可存储信息，其指示该位置是期望紧身穿着的运动衫的袖子。加速计信号值可被丢弃，因为其超出了预期值，但是当从附连至宽松穿着的运动衫上的加速计接收时，相同的值可以是有效的。
电子模块402，或一些其它设备还可基于从一个或多个识别存储器接收的信息来修改或更新一个或多个算法。修改可包括增加或移除步骤、变量、标量、边界条件、参数、项目或被算法使用的其它元素。修改还可包括设定标量值、边界条件等。例如，识别存储器可识别鞋子的尺寸，并且鞋的尺寸信息可被用于在算法中设定标量值。存在识别存储器中存储的信息，还可用于从选择过程中去除算法。例如，识别特定鞋子类型的信息可被用于去除一个或多个算法。
除了修改一个或多个算法，从识别存储器接收的信息还可随时间被用于修改在软件、固件等中实现的过程。例如，电子模块402能使用从识别存储器中获取的信息，既修改算法，又改变控制发射/接收系统(TX-RX)428的操作的软件来改变数据发射的频率。一些信息被使用来改变可被存储在电子模块402、计算机设备430、和/或服务器446中的用户资料数据的范围。一些实施例中，识别存储器包括例如电子颜色显示器的指示器。显示器状态可被设置为关于存储器是否被开启，和/或正被提供用于选择或修改当前正在使用的算法的数据的函数。
除了包括一个或多个传感器，电子模块402可被连接到一个或多个外部传感器，例如传感器420、422和424。传感器420、422和424可以是加速计、压力传感器、高度计、陀螺仪或上述任何其它类型的传感器。外部传感器可包括存储位置信息的存储器。一些实施例中，从存储器418中选择的算法还可以是可获取的传感器数据函数、传感器数据以及例如天气数据的外部数据的值。例如，传感器420可以是加速计，并且处理系统416从存储器418中选择被优化来与来自外部加速计和通过存储在识别存储器412中的信息而确定为位于鞋中的内部加速计414的数据一起使用的算法。来自传感器420的数据还可被初始化地分析来确定是否用户正在跑步或散步，并且在选择算法时也使用这种信息。一些算法可以不使用来自所有可用传感器的数据。计算机设备430或一些其它设备可被用于通知用户哪些传感器目前正被使用。一些实施例中，计算机设备430、电子模块402或一些其它设备能识别可获取的传感器及位置，并建议修改电子模块402的位置。例如，电子模块402可确定用户正在跑步，电子模块402被附连至袖子上并且以活动和其它可获得的传感器数据为基础，把电子模块402重新放置在鞋中将生成更准确的结果。电子模块402的重新放置还可导致选择不同算法或修改算法。
嵌入在服装中的识别存储器还可用于利用不同的置信度水平来帮助对活动的识别。例如，嵌入在鞋中的识别存储器可包括用于识别期望在打篮球时使用的鞋子的类别信息。当该信息在手机或其它设备中被接收时，该设备在第一置信度水平假定用户正在打篮球。嵌入在用户所穿短裤中的识别存储器可识别该短裤为篮球短裤。当鞋和短裤数据与传感器数据组合起来时，手机或其它设备可在比第一置信度水平高的第二置信度水平假定用户正在打篮球。识别存储器可相似地被嵌入到或附加到设备来提供相似信息。例如，识别存储器可被嵌入在篮球中并且识别篮球的信息可被用于在甚至更高的置信度水平上将活动识别为篮球。活动的识别被用于选择和修改算法。一些实施例中，当活动以相对较低的置信度水平被识别时，选择更一般性的算法，并且当活动以相对较高的置信度水平被识别时，选择更准确的算法。使用多种置信度水平的活动识别还可用于调整显示器和其它软件，例如控制发射/接收系统(TX-RX)428的操作来改变数据发射频率的软件。
在本发明的一些实施例中，算法可被动态地选择或修改。电子模块402，计算机设备430和/或服务器446可被编程为周期性地选择或修改算法，或当条件改变时选择或修改算法。当不同数据从识别存储器接收时，条件能够改变。例如，用户可能正在健身房中锻炼并在不同时间使用多个设备。每个设备可具有嵌入的或附加的识别存储器。当用户向不同设备移动并且进入识别存储器的范围时，算法可被修改，或不同的算法可被选择。相似地，当用户服装改变时，算法可被动态地选择或修改。一些实施例中，错误条件，例如当传感器值或计算值超出阈值时，可被用来重启算法选择过程。
电子模块402可包括附加的组件，例如电源426和发射/接收系统(TX-RX)428。在一实施例中，电源426可被配置为用于充电导电，例如通过包括线圈或导电组件。这种配置下，电子模块402可通过被设置在导电板上或其它导电充电器上而被充电。另一实施例中，电源426可附加地或替代地被配置为使用电量收集技术来充电，并且可包括用于电量收集的设备，例如吸收用户动作的动能而充电的充电器。尽管图4中的示例结构阐释了数据发射/接收系统(TX-RX)428被集成在电子模块402中，本领域技术人员将意识到分离组件也可被用于本发明的实施例。发射/接收系统(TX-RX)428可使用一个或多个无线通信信道(包括但不限于：近场通信(NFC)、ANT技术和/或移动电话技术)。
电子模块402可使用发射/接收系统(TX-RX)428与计算机设备430和/或广域网432通信。计算机设备430可以是外部的计算机或计算机系统、移动电话设备、游戏系统或其它类型的电子设备。示例计算机设备430包括处理系统434、存储器436、电源438、显示器440、用户输入442和数据发射/接收系统444。发射/接收系统444被配置为用于通过电子模块402的发射/接收系统(TX-RX)428与电子模块402通信，通过任何已知类型电子通信，包括此处上文中或其它部分说明的有接触的和无接触的通信方法。一些实施例中，计算机设备430被实现为移动电话，并且识别存储器412的信息被从电子模块402发送到计算机设备430。识别存储器412的信息被显示在显示器440上或在处理系统434中被使用。当发射/接收系统(TX-RX)428正在发送数据并且电子设备402没有连接到例如识别存储器412的识别存储器时，处理系统434可被编程为促使显示器440提醒用户。一些实施例中，当电子模块402被连接到例如识别存储器412的识别存储器时，处理系统416可被配置为只允许电源被施加到发射/接收系统(TX-RX)428。
图4示出的系统包括连接到广域网432的服务器446。服务器446可编译和允许用户来比较性能数据。服务器446还可集成与产品使用相关的信息。电子模块402可检索一个或多个识别存储器中的识别信息，并使用该信息来识别产品的使用、产品或潮流组合的使用。例如，识别存储器可存储产品尺寸信息，并且服务器446可集成从多个源检索的信息来确定不同尺寸的产品有多频繁地被使用。相似地，配饰还可包括识别配饰和尺寸的识别存储器。当开发未来产品时，可使用获取的产品使用信息。例如，当在将来确定相似产品的尺寸时，可使用间隔和范围组件的使用频率。当选择或修改算法时，产品尺寸信息还可与档案数据一起被使用。例如，用户档案数据能指示用户的实际手腕尺寸，以及被包括在手腕穿戴设备中的识别存储器的信息和间隔可识别手腕戴设备和间隔的尺寸。结果信息可被用于确定手腕戴设备正以多紧地程度被穿戴，其将被用于选择或修改算法。
数据还可在服务器446上被分析来向用户推荐产品和活动。例如，如果服务器446确定用户最近开始使用新产品，服务器446可推荐使用该产品的活动。推荐建议可基于用户之前的活动。推荐建议可以用音频和/或视频数据的形式向计算机设备430发送。一些实施例中，计算机设备430被实现为移动电话，并且从服务器446接收的推荐建议包括互动游戏或对于怎样使用新产品的演示。服务器446或其它计算机设备还可基于例如类别、颜色、从识别存储器中接收的期望使用信息等属性，来推荐附加的或替代的服装。
图7中阐释了根据本发明的一实施例的一处理过程，其可被处理器或处理系统使用，例如处理系统416，来选择算法和处理数据。首先，步骤702识别从识别存储器中检索到的信息。识别信息可识别设备和/或位置。位置可对应于用户身体上的位置。如上所述，用户可具有多个安装在他或她身上的外壳，并且每个外壳被附加到或包括存储了位置信息的识别存储器。步骤704中，确定是否接收了附加数据。附加数据可包括用户档案数据、来自一个或多个传感器的数据、环境数据、与产品尺寸或配置相关的数据、来自锻炼设备的数据或可被用于帮助选择算法来计算例如活动点数的表现数据的任何其它数据。一些实施例中，数据从服务器446中被接收。从服务器446接收的数据可包括档案数据、与过去使用产品相关的数据、过去的活动、以及可被用来在选择适合的算法时使用的其它数据。数据还可从附近的锻炼设备中接收。本发明的一实施例中，计算机设备430被实现为包括摄像头的移动设备。该摄像头被用于捕捉锻炼设备的条形码或其它识别信息。RFID标签和光学地或电学地存储信息的其它设备还可被用来存储以及向计算机设备430和/或电子模块402提供信息。
当没有附加数据被接收时，步骤706中基于识别信息来选择算法。当附加数据可获取时，在步骤708中基于识别信息和附加数据来选择算法。算法与在选择过程中使用的元数据一起存储在存储器中。例如，当电子设备设置在适当的物品鞋子中并且该电子设备从心率传感器接收附加数据时，算法可包括用来指示算法适合用于年龄为15-20岁的男性用户的元数据。查找表和数据结构还可被用来将算法属性和算法相关联并且来促进选择适合的算法。选择算法之后，在步骤710中表现数据使用该选择的算法被计算。表现数据可包括速度、加速度、距离、步数、方向、特定身体部分或目标之间的相对移动，或其它可被表达为角速率、线性速率或其组合的动作参数。生理参数，例如卡路里、心率、汗水检测、力量、耗氧量、耗氧运动以及其它测量，也可使用适合的算法而计算。一些实施例中，计算活动点数和在预定时间周期内挣得的活动点数或每一步骤中所挣的点数或其它数值。计算表现数据之后，在步骤712中表现数据可被发射到计算机设备。发射可通过无线协议。一些实施例中，表现数据在服务器接收并且服务器允许多个用户比较表现数据。
根据本发明的实施例，图8示出了在例如如图4中所示出的系统中的数据如何被交换，以及数据的使用。首先，步骤802中接收设备指定数据。设备指定数据可包括来自一个或多个传感器和/或识别存储器的数据。该数据在例如电子模块402、计算机设备430或服务器446的设备中接收。接着，在步骤804中，确定是否附加数据是可获取的。附加数据可包括天气数据、使用数据、档案数据或可被用于帮助选择和修改算法的任何其它数据。当附加数据可获取时，在步骤806中接收附加数据。附加数据可在例如电子模块402、计算机设备430或服务器446的设备中接收。步骤808中，算法可被选择或修改。该算法可以是上文说明的类型，并且可按照上述说明来选择或修改。表现数据接着在步骤810中被计算。表现数据包括速度、加速度、距离、步数、活动点数、能量消耗和其它与运动和身体健康相关的数据。
在步骤812中可向用户提供表现数据。步骤812可包括在计算机设备430或其它一些设备上显示数据。步骤814中，数据可被提供至产品源或例如制造商和第三方的一些其它实体。步骤814中提供的数据可以是表现数据和/或例如产品使用数据、档案数据的其它数据和步骤806中接收的附加数据。
步骤816中可集成和/或分析数据。步骤816可包括集成从多个用户接收的数据以及识别趋势，并且可在例如服务器446的服务器上实施。步骤816还可包括分析各个用户、传感器和设备的数据。步骤816中集成和分析的数据可被用于在步骤818中开发未来产品和服务。相同的数据可被用来修改已经存在的产品和服务。集成和/或分析的数据还可被用于其它用途，例如在步骤820中补正附加数据。附加数据可在步骤806中被接收。设备参数还可在步骤822中被调整。设备参数可包括对传感器和/或识别存储器的设置或调整。
结论
在此说明的提供具有一个或多个特征的活动环境，能为用户提供体验，来鼓励和激励用户参与运动活动，并提高他或她的健康程度。用户可进一步通过社交团体来通信并在点数挑战赛中彼此挑战。
根据阐释性实施例，已经对实施例的各方面做出说明。回顾本发明，在从属权利要求的范围和精神内的多个其它实施例、修改和变型，对于本领域的普通技术人员而言是很容易的。例如，本领域的普通技术人员将意识到在阐释性附图中阐释的步骤能以与所说明的顺序不同的顺序而实施，并且根据本实施例的各方面，所阐释的一个或多个步骤是可选的。

Claims (20)

1.一种电子模块，被配置为可移除地与容器相接合； 
接口，其接收来自被附连至该容器上的识别存储器的信息； 
非暂时性计算机可读介质，其包括用于计算运动数据的多个算法； 
处理器，其由计算机可执行指令编程，当该指令被执行时使得该处理器实施的步骤包括： 
(i)检索该识别存储器中的识别信息；以及 
(ii)基于该识别信息从该多个算法中选择一算法。 
2.如权利要求1的电子模块，其中该识别存储器包括具有单触点串联接口的存储器。 
3.如权利要求1的电子模块，其中该识别存储器包括RFID标签。 
4.如权利要求1的电子模块，其中该多个算法包括用于计算活动点数的算法。 
5.如权利要求1的电子模块，其中识别信息识别位于用户身体上的该容器的位置。 
6.如权利要求1的电子模块，其中识别信息识别接近于用户的位置。 
7.如权利要求1的电子模块，其中识别信息识别运动装备。 
8.如权利要求1的电子模块，其中该处理器进一步被计算机可执行指令编程来实施的步骤包括： 
(iii)使用在步骤(ii)选择的算法计算活动点数。 
9.如权利要求1的电子模块，其中该处理器进一步被计算机可执行指令编程来实施的步骤包括： 
(iii)无线地向计算机设备发送数据。 
10.如权利要求1的电子模块，其中该处理器进一步被计算机可执行指令编程来实施的步骤包括： 
(iii)无线地从一计算机设备接收数据。 
11.如权利要求10的电子模块，其中该处理器进一步被计算机可执行指令编程来实施的步骤包括： 
(iv)无线地向一计算机设备发送数据。 
12.如权利要求10的电子模块，其中步骤(ii)包括基于该识别数据和 在步骤(iii)中接收的数据从该多个算法中选择一算法。 
13.如权利要求10的电子模块，其中该处理器进一步被计算机可执行指令编程来实施的步骤包括： 
(iv)使用在步骤(ii)中选择的算法和在步骤(iii)中接收的数据计算活动点数。 
14.如权利要求1的电子模块，进一步包括加速计，该加速计被配置为向该处理器提供加速度数据。 
15.一种活动监控系统，包括： 
多个容器，被附连至衣服上； 
识别存储器，被附连至多个容器中的每一个并且包含有识别信息； 
电子模块，被配置为可移除地与该多个容器接合，并且当接入在容器中时读取包含在识别存储器中的识别信息。 
16.如权利要求15的系统，其中该电子模块包括： 
非暂时性计算机可读介质，包括用于计算运动数据的多个算法； 
处理器，由计算机可执行指令编程，当该指令被执行时使得该处理器实施的步骤包括： 
(i)基于该识别信息从该多个算法中选择一算法； 
(ii)使用在步骤(i)选择的算法计算活动点数。 
17.如权利要求16的系统，其中该识别存储器包括具有单触点串联接口的存储器。 
18.如权利要求16的系统，其中该识别存储器包括RFID标签。 
19.如权利要求16的系统，其中该处理器进一步被计算机可执行指令编程来实施的步骤包括： 
(iii)无线地向计算机设备发送数据。 
20.如权利要求19的系统，其中该处理器进一步被计算机可执行指令编程来实施的步骤包括： 
(iv)无线地从一计算机设备接收数据。 
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