CN105190242A - 信息处理装置、信息处理系统和信息处理方法 - Google Patents

Abstract

提供一种信息处理装置，其包括：运动数据获取单元，其用于获取运动数据的信息，所述运动数据包括运动的位置信息以及获取所述位置信息的时间；运动数据分析单元，其用于基于所述运动数据分析在特定路径上的运动的速率；以及路径分割单元，其用于基于通过分析所述速率获得的结果分割所述特定路径。

Description

信息处理装置、信息处理系统和信息处理方法

技术领域

本公开涉及一种信息处理装置、信息处理系统和信息处理方法。

背景技术

例如，专利文献1常规地描述了如果提前存储在用户任意选择的地点处的分段时间等，并且该用户或者另一用户在相同的路线上跑步，则在该点处自动获取例如分段时间等。专利文献1进一步描述了基于当前分段时间等和提前存储的过去分段时间等为下一次跑步提供有效装置的技术。

引用列表

专利文献

专利文献1：JP2010-197344A

发明内容

技术问题

然而，如在上述专利文献中描述的按照预定间隔设置校验点意味着在不考虑移动路线的状况下设置校验点，从而使得不可能在对用户有意义的位置处设置校验点。虽然用户可以通过在跑步过程中按下按钮来将校验点设置在该地点，但却不可能在跑步之后查看全程并且编辑校验点所在地方。

在上述专利文献中描述的技术是为了在跑步期间设置校验点，而且，设置校验点依赖于单个用户的跑步历史信息。因此，难以通过使用甚至另一用户的跑步历史在路线上设置有用的校验点。

由此，需要根据跑步路径等的状况在用户设置的给定路线上的最佳位置处设置校验点。

解决方案

根据本公开，提供了一种信息处理装置，其包括：移动数据获取单元，该移动数据获取单元配置为获取多条移动数据，该移动数据包括移动的位置信息以及获取到位置信息的时间；移动数据分析单元，该移动数据分析单元配置为基于多条移动数据分析在特定路线上的移动的速度；以及路线划分单元，该路线划分单元配置为基于通过分析速度获得的结果划分特定路线。

另外，该信息处理装置可以进一步包括：校验点设置单元，该校验点设置单元配置为设置校验点，该校验点用于测量在划分的特定路线上的时间。

另外，移动数据分析单元可以基于通过对将在多个位置处获取的每个速度除以在所有路段中的速度而获得的多个归一化速度进行分析所获得的结果，针对每条移动数据，分析在特定路线上的移动的速度。

另外，移动数据分析单元可以基于在与特定路线上的给定位置相邻的位置处获取的归一化速度，来分析在该特定路线上的给定位置处的移动的速度。

另外，移动数据分析单元可以基于具有与在特定路线上的给定位置处的速度的方向相同的方向的归一化速度，来分析在该特定路线上的给定位置处的移动的速度。

另外，路线划分单元可以基于在特定路线上的给定位置处的移动的速度的变化，来划分该特定路线。校验点设置单元可以在通过划分获得的每个路段中设置校验点。

另外，路线划分单元可以基于在特定路线上的给定位置处的移动的速度的移动平均值，来划分该特定路线。校验点设置单元可以在通过划分获得的每个路段中设置校验点。

另外，校验点设置单元可以在通过划分获得的每个路段的中间位置处设置校验点。

另外，校验点设置单元可以从通过所述划分获得的各个路段中选择一个或者多个路段，每个路段都具有较大变化的移动平均值，并且可以在每个所选择的路段中设置校验点。

进一步，根据本公开，提供了一种信息处理装置，其包括：位置信息获取单元，该位置信息获取单元配置为获取移动的位置信息；传输单元，该传输单元配置为向服务器发送移动数据，该移动数据包括位置信息和获取到位置信息的时间；以及接收单元，该接收单元配置为接收有关设置在移动数据的路线上的校验点的信息。有关校验点的该信息由服务器设置，该服务器基于从不同装置接收的多条移动数据来分析在移动数据的路线上的移动的速度。

进一步，根据本公开，提供了一种信息处理系统，其包括：信息处理装置，该信息处理装置包括：移动数据获取单元，该移动数据获取单元配置为获取多条移动数据，该移动数据包括移动的位置信息以及获取到位置信息的时间；移动数据分析单元，该移动数据分析单元配置为基于多条移动数据分析在特定路线上的移动的速度；路线划分单元，该路线划分单元配置为基于通过分析速度获得的结果划分特定路线；校验点设置单元，该校验点设置单元配置为设置校验点，该校验点用于测量在划分的特定路线上的时间；以及传输单元，该传输单元配置为发送在校验点上的信息；以及，移动装置，该移动装置包括：位置信息获取单元，该位置信息获取单元配置为获取移动的位置信息；传输单元，该传输单元配置为向信息处理装置发送移动数据，该移动数据包括位置信息和获取到位置信息的时间；以及接收单元，该接收单元配置为接收由信息处理装置发送的在校验点上的信息。

进一步，根据本公开，提供了一种信息处理方法，其包括：获取多条移动数据，该移动数据包括移动的位置信息和获取到位置信息的时间；基于多条移动数据分析在特定路线上的移动的速度；以及基于通过分析速度获得的结果划分特定路线。

进一步，根据本公开，提供了一种信息处理方法，其包括：获取移动的位置信息；向服务器发送移动数据，该移动数据包括位置信息和获取到位置信息的时间；以及接收有关设置在移动数据的路线上的校验点的信息。有关校验点的信息由服务器设置，该服务器基于从不同装置接收的多条移动数据来分析在移动数据的路线上的移动的速度。

本发明的有益效果如下：

根据本公开，可以根据跑步路径等的状况在用户设置的给定路线上的最佳位置处设置校验点。

附图说明

图1是图示了根据本公开的实施例的系统的示意性配置的示意图。

图2是图示了移动终端的LCD的显示屏的转换的示意图。

图3是图示了跑步数据的示意图。

图4是图示了移动终端的LCD的显示屏的转换的示意图。

图5是图示了移动终端的LCD的显示屏的转换的示意图。

图6是图示了移动终端的LCD的显示屏的转换的示意图。

图7是图示了移动终端的LCD的显示屏的转换的示意图。

图8是图示了移动终端的LCD的显示屏的转换的示意图。

图9是图示了移动终端的LCD的显示屏的转换的示意图。

图10是图示了移动终端的LCD的显示屏的转换的示意图。

图11是图示了移动终端的LCD的显示屏的转换的示意图。

图12是图示了移动终端的LCD的显示屏的转换的示意图。

图13是用于描述自动校验点部署函数的概述的示意图。

图14是用于描述自动校验点部署函数的概述的示意图。

图15是图示了校验点自动设置在跑步数据中的示例的示意图。

图16是图示了获得每个元素的归一化速度的示意图。

图17是图示了获得p(i)和u(i)的一对{p,u}(i)的过程的流程图。

图18是图示了待存储在数据库中的归一化速度的示意图。

图19是图示了获得元素k的层级的过程的流程图。

图20是图示了获得层级h(k)的移动平均值w(k)并且搜索层级发生较大变化的路段(片段)的过程的流程图。

图21是图示了按照从跑步数据R'的第一元素k＝0到最后一个元素k＝n-1的顺序获得层级h(k)的移动平均值w(k)的过程的流程图。

图22是图示了针对在所有片段{b(j),e(j)}之中具有大变化幅度的m个片段中的每一个片段的中心元素(元素号为(e(i)-b(i))/2)部署校验点的过程的流程图。

图23是图示了用于自动设置校验点的系统配置的示意图。

图24是图示了通过使用设置在另一条跑步数据中的校验点来设置校验点的示例的示意图。

图25是图示了基于通过分析跑步数据获得的结果来估计交通灯的位置的技术的示意图。

图26是图示了如果路段1是平路并且路段2是上坡则设置校验点的示例的示意图。

具体实施方式

在下文中，将参照附图对本公开的优选实施例进行详细描述。注意，在本说明和附图中，具有基本相同功能和结构的元件用相同的附图标记表示，并且省略了重复的阐释。

现在将按照以下顺序进行描述：

1、系统的整体配置的示例

2、在系统中执行的过程的概述

3、自动校验点部署函数

4、在服务器中执行的过程的特定示例

5、根据本实施例的系统的配置的示例

6、基于已经设置的校验点设置校验点的示例

[1、系统的整体配置的示例]

首先，将参照图1对根据本公开的实施例的系统的示意配置进行描述。如图1所示，根据本实施例的系统包括：移动终端100，其测量跑步中的用户的跑步数据并且提供指令；个人计算机(PC)200，其用于从跑步数据和地图信息创建比赛赛程；以及云服务器300，其管理多个用户的多条跑步数据、比赛记录等。另外，PC200也可以是装置，诸如，平板计算机终端。

移动终端100是可以利用例如臂带等固定在手臂上的智能手机。用户将移动终端100戴在手臂上跑步，从而使移动终端100能够获取对应于跑步路线的位置信息和对应于该位置信息的时间。移动终端100具有用户界面(UI)(诸如，液晶显示装置(LCD)和触控面板)的功能、GPS功能、声音(音频)输出功能、以及用于连接至网络400的功能，并且可以经由网络400(诸如，互联网400)与服务器300通信。使用移动终端100的UI功能使得用户能够操作触控面板并且在观看屏幕时指出在液晶显示装置屏幕上的显示内容。移动终端100存储有关服务器300可以识别的特定用户的账户信息(用户ID和密码)。

信息处理装置200具有UI(诸如，液晶显示装置(LCD)和鼠标或者触控面板)的功能。使用信息处理装置200的UI功能使得用户能够在观看屏幕时利用鼠标或者触控面板指出在LCD屏幕上的显示内容。信息处理装置200可以经由网络400与服务器300通信。信息处理装置200可以通过在液晶显示装置(LCD)的显示屏上显示地图或者已经测量到跑步数据的路线并且设置校验点，来编辑并且设置比赛赛程。

服务器300提供数据库和访问该数据库的功能。数据库从移动终端100和信息处理装置200接收跑步数据，诸如，用户信息、用户的跑步数据、有关用户创建的赛程和比赛的信息、以及比赛记录，并且永久记录该数据。另外，服务器300响应于来自这些装置的询问而发送该数据。

[2、在系统中执行的过程的概述]

接下来，将对跑步数据的获取进行描述。用户戴好移动终端100并且开跑。在以下说明中，图2和图4至图12都图示了移动终端100的LCD的显示屏的转换。如图2所示，用户在跑步之前按下在移动终端100的UI上的“测量跑步数据”按钮→“开始测量”按钮，并且开跑。在用户跑步过程中，移动终端100利用GPS按照预定时间间隔测量位置，以获取跑步数据。

如图3所示，该条跑步数据是具有一对时间和位置的多条数据的阵列。在跑步期间，移动终端100的UI在地图上显示跑步数据作为“从跑步开始到当前位置的轨迹(跑步轨迹)”。进一步显示测量从出发地点(出发点)到当前位置的跑步轨迹的距离和时间。当在地图上显示当前位置时，也显示GPS的信号强度。无论用户何时跑步，用户都可以通过按下在移动终端100的UI上的“完成测量”按钮来结束跑步。一旦跑步结束，移动终端100将测量到的跑步数据上传至与用户ID相关联的服务器300并且存储在该服务器300中。

接下来，将对赛程设置和公布比赛进行描述。用户可以通过登录到服务器300、显示已经测量到跑步数据的地图和赛程、以及利用信息处理装置200(也可以使用用于获取跑步数据的移动终端100)在赛程上设置校验点，来编辑比赛赛程并且向另一用户公布该比赛赛程。

如图4所示，用户按下在信息处理装置200的UI上的“设置赛程”按钮，并且从存储在服务器300中的并且在用户自己跑步时测量到的多条跑步数据列表中选择一条跑步数据。将跑步日期和时间、跑步距离、跑步时间等作为多条跑步数据列表的元素进行存储。一旦用户选定了跑步数据，信息处理装置200显示对应于该条跑步信息的地图并且进一步将跑步轨迹覆盖该地图上。分别在该条跑步信息的出发地点和目标地点显示出发点(S)的图标和目标点(G)的图标。如以下所述，进一步显示“完成”按钮，当校验点设置结束时按下该“完成”按钮。

具体地，服务器300提供用于返回与用户ID相关联的多条跑步数据ID列表的API。另外，服务器300提供用于从跑步数据ID获取其跑步数据、其跑步距离和元数据(诸如，日期和时间)的API。信息处理装置200使用这些API来获取进行显示所需的一条数据。

如图5所示，用户通过在该显示器上部署并且编辑校验点的图标来在赛程上设置校验点。用户可以通过点击跑步轨迹来部署校验点。不可以在跑步数据的轨迹之外的部分上部署校验点。然后，可以利用以下将论述的自动校验点部署函数来首先部署校验点，并且可以之后手动移动、添加、或者删除校验点。也可以只按照手动的方式而不利用自动校验点部署函数来部署校验点。按照离轨迹上的出发点的距离递增的方式，将部署的校验点编号。如果设置有N个校验点，则按照离出发点的距离递增的顺序，将单个校验点表示为CP#k(k＝1,2,...,N)。另外，将出发点和CP#1之间的路段表示为赛程的第一路段，将CP#1和CP#2之间的路段表示为第二路段，以此类推。最后的路段为第(N+1)路段。

如图6所示，一旦用户按下在UI上的“完成”按钮，则校验点设置结束。用户进一步输入所创建赛程的比赛名称，并且按下“公布”按钮。将跑步数据ID、设置的校验点、以及比赛名称上传至服务器并且存储。信息处理装置200通过UI(诸如，对话)通知用户新的比赛成功创建并且公布。服务器300允许除了赛程创建者之外的用户查阅所公布的比赛。

具体地，服务器300提供新的比赛创建API。指定跑步数据ID、比赛名称、以及校验点的坐标阵列创建了新的比赛ID。单场比赛具有供所有用户共享的赛程记录的元数据和已参赛用户的个人最佳记录。

赛程记录是通过针对全程和每个路段具有最短奔跑时间的该条跑步数据决定的元数据并且利用相关跑步数据ID决定，并且在UI上显示跑步的时间和距离以及用户名。将赛程创建者用于创建赛程的该条跑步数据的跑步数据ID设置为赛程记录的初始值(全程和每个路段所需的时间)。

个人最佳记录是通过针对全程和每个路段具有最短奔跑时间的该条跑步数据决定的元数据并且通过与相关跑步数据ID相同的方式决定，并且在UI上显示跑步的时间和距离。将赛程创建者用于创建赛程的该条跑步数据的跑步数据ID设置为利用比赛ID和赛程创建者的用户ID决定的个人最佳记录的初始值(全程和每个路段所需的时间)。

接下来，将对通过网络400搜索比赛进行描述。如图7所示，用户按下在移动终端100的UI上的“搜索比赛”按钮，并且显示已公布比赛的列表。针对作为列表中的元素的每个比赛，显示比赛名称、赛程记录的时间和距离、以及参与用户的数量。一旦选择了一个比赛，便显示有关该比赛的信息。将赛程的出发点和目标点、所有校验点、以及赛程记录的该条跑步数据的跑步轨迹覆盖在地图上，作为除比赛名称、赛程记录的时间和距离、以及参与用户的数量之外的比赛信息。也显示用于显示比赛详细信息的“详情”按钮和用于开始比赛的“开始比赛”按钮。

如果用户按下“详情”按钮而在图7中的移动终端100上显示出比赛信息，则显示有关比赛、赛程记录、以及个人最佳记录的基本信息(参与用户的数量和赛程创建者)，如图8所示。然而，如果用户尚未跑完全程，则不会显示个人最佳记录。

具体地，服务器300提供用于获取比赛ID列表的API。服务器300提供用于通过比赛ID获取比赛名称、参与用户的数量、赛程创建者、出发点的坐标、目标点的坐标、校验点的坐标阵列、以及赛程记录的API。服务器300也提供用于通过比赛ID和用户ID获取用户在比赛中的个人最佳记录的API。使用这些API执行该过程。

接下来，将对比赛的开始和结束进行描述。如果用户按下“开始比赛”按钮而在图7中的移动终端100上显示出比赛信息，则显示用于开始比赛的待机屏幕，如图9所示。用户戴好移动终端100并且开跑。移动终端100在地图上显示比赛的出发点和当前位置，并且显示指示“到达出发点的同时比赛开始”的向导。不仅显示该向导，而且还将该向导提供为音频引导(以下相同)。另外，显示到出发点的直线距离和GPS的信号强度。用户跟着向导前进到出发点。

一旦移动终端100的当前位置到达出发点，则比赛开始。此时，当前位置到达特定地点是指该地点包括在距离当前位置r米的半径范围内。r是阈值并且决定于GPS的精确度。一旦移动终端100的当前位置到达出发点，移动终端100显示指示“到达出发点，比赛已经开始”的向导，如图9所示。如图10所示，移动终端100连续更新并且显示在比赛期间跑过的距离和所经过的时间。显示用于退出比赛的“退出”按钮。

如图10所示，在比赛期间，移动终端100利用GPS按照预定时间间隔测量位置，以获取跑步数据。移动终端100显示用户当前所跑路段的目的地点(最终路段的目标点、或者其他路段的校验点)和到达该点的直线距离。然而，如果当前位置到达除了最终路段之外的路段的目的地，则在预定时间内显示用于指示“当前位置到达该路段的目的地”并且指示“该路段中的跑步时间和跑步步速”的向导。之后，将该显示更新为下个路段的显示。而且，显示从出发点到当前位置的跑步轨迹的距离和时间。另外，当在地图上显示当前位置时，也显示GPS的信号强度。

如果当前位置到达用户路段的目的地，并且在移动终端100的向导显示中的“该路段的跑步时间和跑步步速”表明跑步时间超过赛程记录或者个人最佳记录，则可以另外通过向导显示(和音频引导)将该跑步时间表示出来。

在比赛开始后，移动终端100立即在地图上显示第一路段(包括出发点和CP#1)和当前位置。一旦当前位置到达CP#1，则显示上述向导显示，然后在地图上显示第二路段(包括CP#1和CP#2)和当前位置。以相同的方式重复这些过程。一旦当前位置到达目标点而显示出最终路段，显示指示“到达目标点”并且指示“在最终路段中的跑步时间和跑步步速”的向导，如图11所示，并且结束比赛。之后，向导显示展示“整次比赛中的跑步时间、跑步距离和跑步步速”，并且显示“结果”按钮。一旦用户按下“结果”按钮，装置上传测量到的跑步数据并且将其存储在与用户ID和比赛ID相关联的服务器300中。

接下来，将对比赛结果的显示进行描述。如图12所示，移动终端100显示从跑步数据获取的从出发点到目标点的时间和跑步距离作为比赛结果。如果结果表明跑步时间超过以前的赛程记录或者个人最佳记录，则将该跑步时间显示出来。针对每个路段显示相似的结果。

[3、自动校验点部署函数]

接下来，将对自动校验点部署函数进行描述。在本实施例中，统计处理每个用户的跑步数据来估计赛程特点，诸如，坡路和有大量交通灯的街道。按照对人类有意义的形式，自动划分从用户测得的跑步数据获取的跑步轨迹(在地图上)。这使得能够按照比从起点开始每隔1km机械划分赛程的方法更有意义的方式来划分赛程。

图13是用于描述自动校验点部署函数的概述的示意图。如图13所示，假设有作为从开始地点1到目标地点2的路线的路线A、路线B和路线C的三条跑步数据。如果创建路线B的跑步数据的用户试图部署校验点，则路线B在路段1中与路线A的跑步数据重叠并且在路段2中与路线C的跑步数据重叠。因此，可以在跑步者的速度发生较大改变等的位置等处划分路线，并且甚至可以通过使用路段1中的线路A的跑步数据在最佳位置处部署校验点。按照相同的方式，可以通过使用路段2中的路线C的跑步数据在最佳位置处部署校验点。越多的跑步数据包括除了线路A和线路C之外的与线路B重叠的线路，则可以部署越多有用的校验点。

图14(A)图示了跑步者A具有路线4的跑步数据，并且跑步者B具有线路5的跑步数据。在这种情况下，针对跑步者A的线路4获得归一化速度，并且针对跑步者B的线路5获得归一化速度，如图14(B)所示。如图14(C)所示，在路段3和路段4中，跑步者A的线路4与跑步者B的线路5重叠。由此，可以通过获得路段3和路段4中的跑步者A和跑步者B的归一化速度的统计平均值来更准确地估计路段3和路段4的状况。例如，如果来自路段3和路段4中的地点4到地点3的归一化速度的统计平均值(比附近的路段)较慢，则可以在地点3和地点4处划分通过路段3和路段4的跑步数据，并且可以在地点3和地点4处设置校验点。这可以在跑步者经历速度变化的地方划分路线并且设置校验点。

图29图示了例如路段1是平路并且路段2是上坡的示例。在这种情况下，将平路变为上坡的部分的中部用作路段的分隔线(校验点CP)。

图15是图示了按照上述方式在跑步数据中自动设置校验点的示例的示意图。图15示出了通过使用另一条跑步数据将跑步数据A划分为四个路段5、6、7和8并且提供了校验点CP1、CP2和CP3的示例。这样，使用自动校验点部署函数使得能够在最佳位置处部署校验点。

服务器300存储多个用户的跑步数据。通过统计地使用这些跑步数据来估计赛程的局部特点。例如，在有大量交通灯的街道的路段中的步速慢于全程中的步速。坡路导致步速不同，甚至在相同路段中也不同，取决于行进的方向。上坡导致步速更慢，而下坡导致步速更快。快步速和慢步速不是绝对值。它们是通过检查特点用户的特点跑步数据而获得的相对比较值。因此，将通过步速归一化获得的值用于统计地处理所有用户的所有跑步数据。然后，使用该估计结果来在赛程的局部特点变化的位置处自动设置校验点。这按照对用户有意义的方式来划分赛程的每个路段。

如上所述，跑步数据是多对时间和坐标的阵列。在选择某条跑步数据R之后，将阵列中的给定元素k(k＝0、1、...、n-1)表示为一对时间t(k)和坐标p(k)或者{t(k),p(k)}。可以从{t(k),p(k)}和下一个元素{t(k+1),p(k+1)}获得除了最终元素k＝n-1之外的元素k的速度v(k)。

针对跑步数据R的每个元素获得速度v(k)的幅值(速率)，并且计算出平均速率V_ave＝Σ|v(k)|/n。通过按照V_ave的幅值为1.0的方式将速度v(k)的幅值归一化获得归一化速度，并且针对R的每个元素获得归一化速度u(k)＝v(k)/V_ave，如图16所示。这样，针对每个用户的每条跑步数据获得归一化速度，并且将坐标p(i)和归一化速度u(i)的一组多对{p(i),u(i)}存储在服务器的数据库310(见图23)中。按照该方式基于归一化速度执行过程使得可以从多条跑步数据获得路线的合适速度，排除个体跑步者的表现差异因素。

[4、在服务器中执行的过程的具体示例]

下面将基于图17、图19、图20和图22对由服务器300执行的过程进行描述。图17是图示了获得p(i)和u(i)的一对{p,u}(i)的过程的流程图。跑步数据是具有按照时间顺序排列的多对“时间t和坐标p”作为元素的阵列，如图3所示。以下将元素{p(k),t(k)}(k＝0、1、…、n-1)描述为{p,t}(k)。首先，在步骤S100中，通过元素{p,t}(k)和下一个元素{p,t}(k+1)获得针对除了最终元素之外的每个元素的速度v(i)(i＝0、1、…、n-2)。此处，v(i)可以通过以下表达式获得。

v(i)＝(p(i+1)-p(i))/(t(i+1)-t(i))

在下一个步骤S101中，获得所有速度v(i)的幅值|v(i)|的平均值Vave。Vave可以通过以下表达式获得。

Vave＝(|v(0)|+|v(1)|+…+|v(n-2)|)/(n-1)

在下一个步骤S102中，获得归一化速度u(i)＝v(i)/Vave。在该阶段中，获得除了最终元素之外的每个元素的归一化速度，如图16所示。在下一个步骤S103中，将p(i)和u(i)的n-1对{p,u}(i)存储在服务器的数据库310中。在步骤S103之后，终止该过程。结果，如图18(A)所示，数据库310在每个坐标(由图18(A)中的○代表)处存储一组归一化速度(由图18(A)中的箭头的方向和幅值表示)。

将作为自动校验点部署函数的目标的跑步数据用作跑步数据R'。如图18(B)所示，通过上述方法，计算R'的给定元素k(即，{t(k),p(k)})和u(k)，并且提取在p(k)附近的数据库310的数据{p(i),u(i)}。而且，如图18(C)所示，提取具有与在p(k)附近的数据库310的数据{p(i),u(i)}中的u(k)的方向相同的方向的多个u(i)。将内积u(k)·u(i)与合适的阈值比较可以确定这些方向是否相同。将提取的归一化速度u(i)的幅值的平均值定义为h(k)。该h(k)称为跑步数据R'的元素k的层级。这样，可以针对跑步数据R'的所有元素从数据库310获得层级。

下面将基于图19的流程图进行具体描述。图19是图示了获取元素k的层级的过程的流程图。作为前提，假设服务器300的数据库310存储通过计算各个用户的所有跑步数据而获得的结果。而且，假设特定用户在其跑步数据R中设置流量校验点，并且开始设置比赛赛程。另外，数据库310已经通过从S100至S103的过程存储了该条跑步数据R的坐标和归一化速度。

在从S200至S209的过程中获得在跑步数据R的n个坐标处的“层级”(不包括最终坐标)。首先，在步骤S200中，通过包括在跑步数据R中的时间t和坐标q的n对{t,q}(i)(i＝0、1、…、n-1)获得在除了最终元素之外的所有坐标q(k)(k＝0,1,…,n-2)处的归一化速度s(k)。该过程已经相对于图17的S100至S103进行了描述。

在步骤S201中，将k初始化为0。在步骤S202中，获取在坐标q(k)附近的数据库310的全部数据{p,u}。假设在q(k)附近有m(m≥1)条数据，这些数据表示为{p,u}(j)(j＝0、1、…、m-1)。另外，“在坐标q(k)附近”指包括在具有离q(k)预定半径的圆圈中的部分(预定半径定义为指示该附近的阈值)。

在步骤S203至S207中，从这些m条数据{p,u}(j)中选择归一化速度u具有与在步骤S200中获得的归一化速度s(k)的方向相同的方向的数据，并且获得它们的u的幅值的平均值h。如果由通过s(k)和u的内积获得的两个向量形成的角度θ小于或者等于特定阈值，则确定方向相同。

在步骤S203中，将j初始化为0。将用于获得具有与s(k)的方向相同的方向的u的幅值的总和的H初始化为0，并且将用于计算具有与s(k)的方向相同的方向的u的数量的T初始化为0。

在步骤S204中，比较s(k)和u(j)，以确定方向是否相同。如果相同，则该过程进入步骤S205。如果不相同，则该过程进入步骤S206。在步骤S205中，将|u(j)|添加到H，并且将T增加1。在步骤S206中，将j增加1。如果在步骤S207中j和m相等，则该过程进入S208，而如果j和m不相等，则该过程进入S204。

在步骤S208中，用H/T初始化层级h(k)的值。H/T是具有与归一化速度s(k)的方向相同的方向的u(j)的幅值的平均值。而且，将k增加1。该过程产生了从步骤S202到S208的循环，并且，如果在步骤S209中k等于n-1，则进入图22中的步骤S210中的处理。如果k不等于n-1，则该过程返回到步骤S202。另外，在S201至S209这些步骤中的处理中，获得对应于除了跑步数据R的最终元素除外的所有坐标q(k)的层级h(k)。

接下来，如图21所示，基于速度划分跑步数据。具体地，如图21所示，按照从跑步数据R'的第一元素k＝0到最终元素k＝n-1的顺序，获得层级h(k)的移动平均值w(k)。这样，层级h(k)波动相对较大，从而，获得层级h(k)的移动平均值w(k)可以使层级h(k)平滑。在w(k)发生变化(增加或者降低)时，提取元素的路段(片段)。另外，w(k)的变化意味着元素w(k)与下一个元素w(k+1)之差的绝对值|w(k+1)-w(k)|超过合适的阈值。片段表示为变化开始处的元素号b(j)和元变化结束处的素号e(j)的一对{b(j),e(j)}。

图20是图示了获得层级h(k)的移动平均值w(k)并且搜索该层级发生较大变化的路段(片段)的过程的流程图。搜索相邻元素的层级差超过特定阈值的元素号B，从相邻元素的层级差降到低于特定阈值之处搜索元素号E，并且获得在B和E中间的元素号L。另外，获得w(B)和w(E)之差D。而且，计算检测到的这些D和L的多对S＝{D,L}的数量z。

首先，在步骤S210中，获得层级h(k)的移动平均值w(k)。在步骤S211中，获得相邻的w(k)的层级差(d(i)←w(i+1)-w(i))。在下一个步骤S212中，初始化i和z的值。

在步骤S213中，确定|d(i)|是否超过阈值。如果在步骤S213中|d(i)|超过了阈值，则该过程进入步骤S214。如果|d(i)|不超过阈值，则该过程进入步骤S220。在步骤S214中，用i替代超过阈值的元素的编号B(元素开始超过阈值)。然后，用j替代紧挨着i的元素号(i+1)。

如果|d(i)|超过阈值并且d(j)具有与在步骤S215中的d(B)的符号相同的符号，则该过程进入步骤S216。如果|d(j)|不超过阈值或者d(j)不具有与d(B)的符号相同的符号，则该过程进入步骤S218。

在步骤S216中，用j替代i，并且将j增加1。如果在步骤S217中i等于n-3(i为最终元素)，则该过程进入图22的步骤S222。如果i不等于n-3，则该过程返回到步骤S215。

在步骤S218中，用i替代先后超过B的阈值的最终元素的编号E。也就是说，意味着，紧挨着E的元素不超过步骤S215的阈值。用“E的层级和B的层级之差的绝对值”替代D。用“B和E的中间的元素号”替代L(如果L不能被2整除，则将其四舍五入为最接近的整数)。在步骤S219中，用第z个{D,L}替代S(z)并且存储。这使得在B和E之间的路段成为移动平均值w(i)增加(或者降低)的路段。由此，可以获得片段1、片段2和片段3，如图21所示。获得B和E的中间的元素号L可以检测具有基本恒定的移动平均值w(i)的路段，并且可以在这些路段之间的边界处设置校验点。

在步骤S220中，将i增加1。如果在步骤S221中i等于n-3(i为最终元素)，则该过程进入图22的步骤S222。如果i不等于n-3，则该过程返回到步骤S213。

按照上述方式中，从步骤S210到S221的处理使得能够获得zS(i)＝{D,L}(i)(i＝0、1、…、z-1)。

接下来，基于图22的流程图，进一步从按照变化幅值的递减排序排列的所有片段{b(j),e(j)}或者从最大的|w(e(j))-w(b(j))|选择前m个片段。然后，针对这些m个片段中的每个片段的中心元素(元素号为(e(i)-b(i))/2)部署校验点。通过这种方式，参阅数据库310使得能够在跑步数据R'中自动设置m个校验点。

在该阶段中，已经获取了作为校验点的候选坐标的所有元素号(L(i)(i＝0、1、…、z-1)。然而，宜针对校验点自动部署加上限制，诸如“多至M个校验点”。因此，在图22的步骤S222中确定z是否超过M，并且，如果z超过M，则在步骤S223中，按照D的幅值的递减顺序重新排列S(i)＝{D,L}(i)。在步骤S224中，将z的值设置为M，并且，在步骤S225中，按照L(i＝0、1、…、z-1)的递增顺序存储S(i)。将z个校验点设置在赛程中，q(L(0))、q(L(1))、…用作CP#1、#2、…，并且，在步骤S226中，将前M个L(i)用作校验点。如果在步骤S222中z小于或者等于M，则该过程进入步骤S226并且将z个L(i)继续用作校验点。结果，将坐标q(L(0))、q(L(1))、…分别自动设置为校验点#1、#2、…。

[5、根据本实施例的系统的配置的示例]

图23是图示了用于自动设置校验点的系统配置的示意图。如图23所示，移动终端100包括位置信息获取单元(GPS)102、传输单元104、接收单元106、以及显示单元(LCD)108。位置信息获取单元102获取用户的跑步的位置信息。传输单元104将包括位置信息和获取到该位置信息的时间的跑步数据发送至服务器300。接收单元106接收有关从服务器300发来的校验点的信息。显示单元108显示覆盖有校验点的跑步数据的路线。

另外，服务器300包括跑步数据获取单元302、跑步数据分析单元304、跑步数据划分单元305、校验点设置单元306、校验点信息传输单元308、以及数据库310。跑步数据获取单元302从移动终端100获取跑步数据。跑步数据分析单元304基于多条跑步数据分析在特定跑步数据的路线上的移动的速度。跑步数据划分单元305基于通过分析在特定跑步数据的路线上的移动的速度而获得的结果来划分该特定跑步数据的路线。校验点设置单元306设置校验点，该校验点用于测量在划分的特定数据的路线上的时间。校验点信息传输单元308发送有关设置的校验点的信息。

个人计算机200按照与移动终端100相同的方式配置。然而，个人计算机200获取从移动终端100发来的跑步数据，并且将该跑步数据发送至服务器300。

图23所示的移动终端100和服务器300的每个结构元件可以由硬件(电路)或者中央处理装置(诸如，CPU)和使其发挥作用的软件(程序)配置而成。在这种情况下，可以将程序存储在包括在移动终端100或者服务器300中的存储器中，或者存储在从外部连接至移动终端100或者服务器300的记录介质中。

[6、基于已经设置的校验点设置校验点的示例]

基于在上述示例中的跑步数据的速度来设置校验点，但是也可以使用设置在另一条跑步数据中的校验点来设置校验点，如图24所示。如图14所示，假设在图24中的服务器300中已经获取了路线4和路线5。假设校验点CP1至CP4设置在路线4上，并且校验点CP5至CP8设置在路线5上。路线4的校验点CP2设置在与路线5的校验点CP6的位置基本相同的位置处，并且路线4的校验点CP3设置在与路线5的校验点CP7的位置基本相同的位置处。由此，可以考虑到校验点CP2和校验点CP6的位置容易设置校验点，这是因为校验点CP2和校验点CP6的位置包括在速度变化的路段中，或者校验点CP2和校验点CP6的位置靠近地标，或者因为其他因素。同理，校验点CP2和校验点CP6的位置也被认为容易设置校验点。因此，服务器302的跑步数据分析单元304从已经提供校验点的跑步数据中获取校验点的位置。然后，校验点设置单元306，基于设置在多条跑步数据中的校验点的位置，在设置有校验点的路线上在频繁设置校验点的位置处设置校验点。这使得能够基于设置在多条跑步数据中的校验点的位置而在最佳位置处设置校验点。

同时，图25是图示了基于通过分析跑步数据获得的结果来估计交通灯的位置的技术的示意图。如图25所示，如果针对具有相同路线的多条跑步数据A、B、C和D的分析表明在特定路段D1和D2中的速度变小，则估计在路段D1和路段D2中有交通灯。对于跑步数据A，可以估计，当获取到跑步数据A时，路段D1中的交通灯为“红色”并且路段D2中的交通灯为“绿色”。对于跑步数据B，可以通过相同的方式估计，当获取到跑步数据B时，路段D1中的交通灯为“绿色”并且路段D2中的交通灯为“红色”。同时，可以估计，当获取到跑步数据C时，路段D1和路段D2中的交通灯都为绿色，而当获取跑步数据D时，路段D1和路段D2中的交通灯都为“红色”。这样，可以基于跑步数据来确定在给定路段中是否有交通灯。由此，可以在具有交通灯的路段中(路段的两端)设置校验点，并且执行最佳过程，诸如，从比赛结果中排除该路段。

由于在校验点之间的路段不受限制，因此可以通过大众分类的方式在最短时间内在校验点之间找到允许用户跑步的路线。例如，如果校验点仅仅设置在图14中的出发地点1和目标地点2，则按照无论用户跑的是哪个赛程都会产生基本相同的结果的方式，来部署校验点。这可以提高跑步路线的灵活性。严格固定的赛程使得用户不能进行比赛哪怕甚至一条道路由于道路建设等原因被封闭，但是灵活性提高的赛程则使用户长时间享受创建的比赛。

根据上面描述的本实施例，可以在路线上发生速度变化的位置处将路线划分作为边界，这是因为基于跑步数据对该路线进行了分析。这可以在对跑步用户有意义的位置处划分路线，并且可以在最佳位置处部署校验点。这使用户基于校验点认识到跑步的结果，从而使跑步的训练效果更加明确。这提供了新的用户体验，诸如，通过与其他用户比赛来提高动力。

上面已经结合附图描述了本公开的优选实施例，然而，当然，本公开不限于上面的示例。本领域的技术人员可以在随附权利要求书的范围内做出各种变更和修改，并且应该理解，这些变更和修改自然归入本公开的技术范围内。

另外，本技术也可以如下配置。

(1)一种信息处理装置，其包括：

移动数据获取单元，该移动数据获取单元配置为获取多条移动数据，该移动数据包括移动的位置信息以及获取到位置信息的时间；

移动数据分析单元，该移动数据分析单元配置为基于多条移动数据分析在特定路线上的移动的速度；以及

路线划分单元，该路线划分单元配置为基于通过分析速度获得的结果划分特定路线。

(2)根据(1)所述的信息处理装置，其进一步包括：

校验点设置单元，该校验点设置单元配置为设置校验点，该校验点用于测量在划分的特定路线上的时间。

(3)根据(1)所述的信息处理装置，

其中，移动数据分析单元基于通过对将在多个位置处获取的每个速度除以在所有路段中的速度而获得的多个归一化速度进行分析所获得的结果，针对每条移动数据，分析在特定路线上的移动的速度。

(4)根据(3)所述的信息处理装置，

其中，移动数据分析单元基于在与特定路线上的给定位置相邻的位置处获取的归一化速度，来分析在特定路线上的给定位置处的移动的速度。

(5)根据(4)所述的信息处理装置，

其中，移动数据分析单元基于具有与在特定路线上的给定位置处的速度的方向相同的方向的归一化速度，来分析在特定路线上的给定位置处的移动的速度。

(6)根据(4)所述的信息处理装置，

其中，路线划分单元基于在特定路线上的给定位置处的移动的速度的变化来划分特定路线，以及

其中，校验点设置单元在通过划分获得的每个路段中设置校验点。

(7)根据(4)所述的信息处理装置，

其中，路线划分单元基于在特定路线上的给定位置处的移动的速度的移动平均值来划分特定路线，以及

其中，校验点设置单元在通过划分获得的每个路段中设置校验点。

(8)根据(6)或者(7)所述的信息处理装置，

其中，校验点设置单元在通过划分获得的每个路段的中间位置处设置校验点。

(9)根据(7)所述的信息处理装置，

其中，校验点设置单元从通过所述划分获得的各个路段中选择一个或者多个路段，每个路段都具有较大变化的移动平均值，并且在每个所选择的路段中设置校验点。

(10)一种信息处理装置，其包括：

位置信息获取单元，该位置信息获取单元配置为获取移动的位置信息；

传输单元，该传输单元配置为向服务器发送移动数据，该移动数据包括位置信息和获取到位置信息的时间；以及

接收单元，该接收单元配置为接收有关设置在移动数据的路线上的校验点的信息，

其中，有关校验点的信息由服务器设置，该服务器基于从不同装置接收的多条移动数据来分析在移动数据的路线上的移动的速度。

(11)一种信息处理系统，其包括

信息处理装置，其包括：

移动数据获取单元，该移动数据获取单元配置为获取多条移动数据，该移动数据包括移动的位置信息以及获取到位置信息的时间，

移动数据分析单元，该移动数据分析单元配置为基于多条移动数据分析在特定路线上的移动的速度，

路线划分单元，该路线划分单元配置为基于通过分析速度获得的结果划分特定路线；

校验点设置单元，该校验点设置单元配置为设置校验点，校验点用于测量在划分的特定路线上的时间，以及

传输单元，该传输单元配置为发送在校验点上的信息；以及

移动装置，其包括：

位置信息获取单元，该位置信息获取单元配置为获取移动的位置信息；

传输单元，该传输单元配置为向信息处理装置发送移动数据，该移动数据包括位置信息和获取到位置信息的时间；以及

接收单元，该接收单元配置为接收由信息处理装置发送的在校验点上的信息。

(12)一种信息处理方法，其包括：

获取多条移动数据，该移动数据包括移动的位置信息和获取到位置信息的时间；

基于多条移动数据分析在特定路线上的移动的速度；以及

基于通过分析速度获得的结果划分特定路线。

(13)一种信息处理方法，其包括：

获取移动的位置信息；

向服务器发送移动数据，该移动数据包括位置信息和获取到位置信息的时间；以及

接收有关设置在移动数据的路线上的校验点的信息，

其中，有关校验点的信息由服务器设置，该服务器基于从不同装置接收的多条移动数据来分析在移动数据的路线上的移动的速度。

附图标记列表

100移动终端

102位置信息获取单元

104传输单元

106接收单元

300服务器

302跑步数据获取单元

304跑步数据分析单元

305跑步数据划分单元

306校验点设置单元

308校验点信息传输单元

310数据库

Claims (13)

1.一种信息处理装置，其包括：

移动数据获取单元，所述移动数据获取单元配置为获取多条移动数据，所述移动数据包括移动的位置信息以及获取到所述位置信息的时间；

移动数据分析单元，所述移动数据分析单元配置为基于所述多条移动数据分析在特定路线上的移动的速度；以及

路线划分单元，所述路线划分单元配置为基于通过分析所述速度获得的结果划分所述特定路线。

2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其进一步包括：

校验点设置单元，所述校验点设置单元配置为设置校验点，所述校验点用于测量在划分的特定路线上的时间。

3.根据权利要求2所述的信息处理装置，

其中，所述移动数据分析单元基于通过对将在多个位置处获取的每个速度除以在所有路段中的速度而获得的多个归一化速度进行分析所获得的结果，针对每条所述移动数据，分析在所述特定路线上的所述移动的所述速度。

4.根据权利要求3所述的信息处理装置，

其中，所述移动数据分析单元基于在与所述特定路线上的给定位置相邻的位置处获取的所述归一化速度，来分析在所述特定路线上的所述给定位置处的移动的速度。

5.根据权利要求4所述的信息处理装置，

其中，所述移动数据分析单元基于具有与在所述特定路线上的所述给定位置处的速度的方向相同的方向的所述归一化速度，来分析在所述特定路线上的所述给定位置处的移动的速度。

6.根据权利要求4所述的信息处理装置，

其中，所述路线划分单元基于在所述特定路线上的所述给定位置处的所述移动的所述速度的变化，来划分所述特定路线，以及

其中，所述校验点设置单元在通过划分获得的每个路段中设置所述校验点。

7.根据权利要求4所述的信息处理装置，

其中，所述路线划分单元基于在所述特定路线上的所述给定位置处的所述移动的所述速度的移动平均值来划分所述特定路线，以及

其中，所述校验点设置单元在通过划分获得的每个路段中设置所述校验点。

8.根据权利要求6或者7所述的信息处理装置，

其中，所述校验点设置单元在通过所述划分获得的每个所述路段的中间位置处设置所述校验点。

9.根据权利要求7所述的信息处理装置，

其中，所述校验点设置单元从通过所述划分获得的各个路段中选择一个或者多个路段，每个路段都具有较大变化的移动平均值，并且在每个所选择的路段中设置所述校验点。

10.一种信息处理装置，其包括

位置信息获取单元，所述位置信息获取单元配置为获取移动的位置信息；

传输单元，所述传输单元配置为向服务器发送移动数据，所述移动数据包括所述位置信息和获取到所述位置信息的时间；以及

接收单元，所述接收单元配置为接收有关设置在所述移动数据的路线上的校验点的信息，

其中，有关所述校验点的所述信息由所述服务器设置，所述服务器基于从不同装置接收的所述多条移动数据来分析在所述移动数据的所述路线上的移动的速度。

11.一种信息处理系统，其包括：

信息处理装置，其包括：

移动数据获取单元，所述移动数据获取单元配置为获取多条移动数据，所述移动数据包括移动的位置信息以及获取到所述位置信息的时间，

移动数据分析单元，所述移动数据分析单元配置为基于所述多条移动数据分析在特定路线上的移动的速度，

路线划分单元，所述路线划分单元配置为基于通过分析所述速度获得的结果划分所述特定路线；

校验点设置单元，所述校验点设置单元配置为设置校验点，所述校验点用于测量在划分的特定路线上的时间，以及

传输单元，所述传输单元配置为发送在所述校验点上的信息；以及

移动装置，其包括：

位置信息获取单元，所述位置信息获取单元配置为获取移动的位置信息；

传输单元，所述传输单元配置为向所述信息处理装置发送移动数据，所述移动数据包括所述位置信息和获取到所述位置信息的时间；以及

接收单元，所述接收单元配置为接收由信息处理装置发送的在所述校验点上的所述信息。

12.一种信息处理方法，其包括：

获取多条移动数据，所述移动数据包括移动的位置信息和获取到所述位置信息的时间；

基于所述多条移动数据分析在特定路线上的移动的速度；以及

基于通过分析所述速度获得的结果划分所述特定路线。

13.一种信息处理方法，其包括：

获取移动的位置信息；

向服务器发送移动数据，所述移动数据包括所述位置信息和获取到所述位置信息的时间；以及

接收有关设置在所述移动数据的路线上的校验点的信息，

其中，有关所述校验点的所述信息由所述服务器设置，所述服务器基于从不同装置接收的所述多条移动数据来分析在所述移动数据的所述路线上的移动的速度。