CN106645978A - 智能穿戴设备的穿戴状态检测方法及检测装置 - Google Patents

智能穿戴设备的穿戴状态检测方法及检测装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智能穿戴设备的穿戴状态检测方法,包括以下步骤:智能穿戴设备获取未佩戴参考值;每隔预定时间读取一个周期内所述智能穿戴设备与用户皮肤之间接触产生的接触容值,并计算所述接触容值与所述未佩戴参考值之间的差值;若在预定佩戴检测次数内所述差值均满足第一预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态。本发明还公开了一种检测装置。本发明可准确检测智能穿戴设备的穿戴状态,从而提供精确的检测数据,以提高用户体验。

Description

智能穿戴设备的穿戴状态检测方法及检测装置
技术领域
本发明涉及电子控制技术领域,尤其涉及一种智能穿戴设备的穿戴状态检测方法及检测装置。
背景技术
现有的智能穿戴设备如智能手表、智能手环等,在执行计步和睡眠等检测功能时,若用户佩戴该智能穿戴设备过于松弛时,则可能无法判断用户是否带上智能穿戴设备,进而会误认为用户处于久坐或深度睡眠的状态,从而导致监测的数据错误。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种智能穿戴设备的穿戴状态检测方法及检测装置,旨在准确检测智能穿戴设备的穿戴状态,从而提供精确的检测数据,以提高用户体验。
为实现上述目的,本发明提供一种智能穿戴设备的穿戴状态检测方法,包括以下步骤:
获取智能穿戴设备的未佩戴参考值;
每隔预定时间读取一个周期内所述智能穿戴设备与用户皮肤之间接触产生的接触容值,并计算所述接触容值与所述未佩戴参考值之间的差值;
若在预定佩戴检测次数内所述差值均满足第一预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态。
优选地,所述获取智能穿戴设备的未佩戴参考值的步骤包括:
在所述智能穿戴设备开机后,进行初始化;
待初始化完成,读取首个周期内的接触容值,并将所述接触容值作为未佩戴参考值。
优选地,所述若在预定佩戴检测次数内所述差值均满足第一预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态的步骤包括:
判断所述差值是否大于第一预定值;
若所述差值大于所述第一预定值,则将佩戴检测次数增加第一预设值,并记录当前佩戴值;
当佩戴检测次数超过预定次数时,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态。
优选地,所述判断所述差值是否大于第一预定值的步骤之后还包括:
若所述差值小于或等于所述第一预定值,则判断所述差值是否大于第二预定值;
若所述差值大于所述第二预定值,且小于或等于所述第一预定值,则将佩戴检测次数增加第二预设值,并记录当前佩戴值;
当佩戴检测次数超过预定次数时,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态,其中,所述第二预设值小于所述第一预设值。
优选地,所述每隔预定时间读取一个周期内所述智能穿戴设备与用户皮肤之间接触产生的接触容值,并计算所述接触容值与所述未佩戴参考值之间的差值的步骤之后还包括:
若所述差值不满足第一预设范围,则获取当前周期内智能穿戴设备与用户皮肤接触产生的接触容值,并计算上一周期的接触容值与所述当前周期内的接触容值之间的差值;
若所述差值满足第二预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。
优选地,所述若所述差值满足第二预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态的步骤包括:
判断所述差值是否大于第三预定值;
若所述差值大于所述第三预定值,则将佩戴检测次数减少第三预设值,并更新未佩戴参考值;
当佩戴检测次数满足预定次数范围且数据稳定次数满足预设默认值时,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。
优选地,所述若所述差值大于所述第三预定值,则将佩戴检测次数减少第三预设值,并更新未佩戴参考值的步骤之前还包括:
根据最近预定周期内的接触容值,统计出最小值;
在当前周期内的接触容值小于第四预定值时,将所述当前周期内的接触容值作为未佩戴参考值;
在当前周期内的接触容值大于或等于所述第四预定值时,将所述最小值作为未佩戴参考值。
优选地,所述获取当前周期内智能穿戴设备与用户皮肤接触产生的接触容值,并计算上一周期的接触容值与所述当前周期内的接触容值之间的差值的步骤之前还包括:
获取最近预定周期内的接触容值,并计算所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和。
优选地,所述判断所述差值是否大于第三预定值的步骤之后还包括:
若所述差值小于或等于所述第三预定值,则进一步判断所述差值是否大于第四预定值;
若所述差值大于所述第四预定值,且小于或等于所述第三预定值,则进一步比较所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和与第五预定值之间的大小;
若所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和大于所述第五预定值,则将佩戴检测次数增加第四预设值,同时将所述数据稳定次数增加第五预设值。
优选地,所述若所述差值大于所述第四预定值,且小于或等于所述第三预定值,则进一步比较所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和与第五预定值之间的大小的步骤之后还包括:
若所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和小于或等于所述第五预定值,则将佩戴检测次数减少所述第四预设值,同时将所述数据稳定次数清零。
优选地,所述若所述差值大于所述第三预定值,则将佩戴检测次数减少第三预设值,并更新未佩戴参考值的步骤之后还包括:
实时获取与用户皮肤接触的温度值,当佩戴检测次数满足预定次数范围且所述温度值的变化趋势为从下降到稳定时,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。
为实现上述目的,本发明还提供一种检测装置,所述检测装置包括:
获取模块,用于获取智能穿戴设备的未佩戴参考值;
计算模块,用于每隔预定时间读取一个周期内所述智能穿戴设备与用户皮肤之间接触产生的接触容值,并计算所述接触容值与所述未佩戴参考值之间的差值;
判定模块,用于若在预定佩戴检测次数内所述差值均满足第一预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态。
优选地,所述获取模块包括:
初始化单元,用于在所述智能穿戴设备开机后,进行初始化;
读取单元,用于待初始化完成,读取首个周期内的接触容值,并将所述接触容值作为未佩戴参考值。
优选地,所述判定模块包括:
判断单元,用于判断所述差值是否大于第一预定值;
判定单元,用于若所述差值大于所述第一预定值,则将佩戴检测次数增加第一预设值,并记录当前佩戴值;
所述判定单元,还用于当佩戴检测次数超过预定次数时,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态。
优选地,所述判断单元,还用于若所述差值小于或等于所述第一预定值,则判断所述差值是否大于第二预定值;
所述判定单元,还用于若所述差值大于所述第二预定值,且小于或等于所述第一预定值,则判定当前状态为松带,同时将佩戴检测次数增加第二预设值,并记录当前佩戴值;
所述判定单元,还用于当佩戴检测次数超过预定次数时,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态,其中,所述第二预设值小于所述第一预设值。
优选地,所述判定模块还包括:
计算单元,用于若所述差值不满足第一预设范围,则获取当前周期内智能穿戴设备与用户皮肤接触产生的接触容值,并计算上一周期的接触容值与所述当前周期内的接触容值之间的差值;
所述判定单元,还用于若所述差值满足第二预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。
优选地,所述判定单元包括:
判断子单元,用于判断所述差值是否大于第三预定值;
更新子单元,用于若所述差值大于所述第三预定值,则将佩戴检测次数减少第三预设值,并更新未佩戴参考值;
判定子单元,用于当佩戴检测次数满足预定次数范围且数据稳定次数满足预设默认值时,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。
优选地,所述判定单元还包括:
统计子单元,用于根据最近预定周期内的接触容值,统计出最小值;
处理子单元,用于在当前周期内的接触容值小于第四预定值时,将所述当前周期内的接触容值作为未佩戴参考值;
所述处理子单元,还用于在当前周期内的接触容值大于或等于所述第四预定值时,将所述最小值作为未佩戴参考值。
优选地,所述判定单元还包括:
计算子单元,用于获取最近预定周期内的接触容值,并计算所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和。
优选地,所述判断子单元,还用于若所述差值小于或等于所述第三预定值,则进一步判断所述差值是否大于第四预定值;
所述处理子单元,还用于若所述差值大于所述第四预定值,且小于或等于所述第三预定值,则进一步比较所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和与第五预定值之间的大小;
所述处理子单元,还用于若所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和大于所述第五预定值,则将佩戴检测次数增加第四预设值,同时将所述数据稳定次数增加第五预设值。
优选地,所述处理子单元,还用于:
若所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和小于或等于所述第五预定值,则将佩戴检测次数减少所述第四预设值,同时将所述数据稳定次数清零。
优选地,所述判定子单元,还用于:
实时获取与用户皮肤接触的温度值,当佩戴检测次数满足预定次数范围且所述温度值的变化趋势为从下降到稳定时,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。
本发明提供的智能穿戴设备的穿戴状态检测方法及检测装置,通过每隔预定时间读取一个周期内所述智能穿戴设备与用户皮肤之间接触产生的接触容值,并计算所述接触容值与未佩戴参考值之间的差值,若在预定佩戴检测次数内所述差值均满足第一预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态。基于佩戴状态检测的接触容值比未佩戴状态检测的接触容值较高,且接触容值的变化更明显,因此,本发明通过检测的接触容值与未佩戴参考值进行比较,可以准确检测智能穿戴设备的穿戴状态,从而提供精确的检测数据,以提高用户体验。
附图说明
图1为本发明智能穿戴设备的穿戴状态检测方法第一实施例的流程示意图;
图2为图1中步骤智能穿戴设备获取未佩戴参考值的细化流程示意图;
图3为图1中步骤若在预定佩戴检测次数内所述差值均满足预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态第一实施例的细化流程示意图;
图4为图1中步骤若在预定佩戴检测次数内所述差值均满足预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态第二实施例的细化流程示意图;
图5为本发明智能穿戴设备的穿戴状态检测方法第二实施例的流程示意图;
图6为本发明智能穿戴设备的穿戴状态检测方法第三实施例的流程示意图;
图7为图6中步骤若所述差值满足第二预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态第一实施例的细化流程示意图;
图8为图6中步骤若所述差值满足第二预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态第二实施例的细化流程示意图;
图9为本发明智能穿戴设备的穿戴状态检测方法第四实施例的流程示意图;
图10为图6中步骤若所述差值满足第二预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态第三实施例的细化流程示意图;
图11为图6中步骤若所述差值满足第二预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态第四实施例的细化流程示意图;
图12为图6中步骤若所述差值满足第二预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态第五实施例的细化流程示意图;
图13为为本发明智能穿戴设备的穿戴状态检测方法第五实施例的流程示意图;
图14为本发明检测装置第一实施例的功能模块示意图;
图15为图14中获取模块的细化功能模块示意图;
图16为图14中判定模块第一实施例的细化功能模块示意图;
图17为图14中判定模块第二实施例的细化功能模块示意图;
图18为图17中判定单元第一实施例的细化功能模块示意图;
图19为图17中判定单元第二实施例的细化功能模块示意图;
图20为图17中判定单元第三实施例的细化功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明提供一种智能穿戴设备的穿戴状态检测方法,通过每隔预定时间读取一个周期内所述智能穿戴设备与用户皮肤之间接触产生的接触容值,并计算所述接触容值与未佩戴参考值之间的差值,因此,可以根据差值是否在预定佩戴检测次数内均满足第一预设范围,来判定所述智能穿戴设备的穿戴状态如佩戴或未佩戴状态。基于佩戴状态检测的接触容值比未佩戴状态检测的接触容值较高,且接触容值的变化更明显,因此,本发明通过检测的接触容值与未佩戴参考值进行比较,可以准确检测智能穿戴设备的穿戴状态,从而提供精确的检测数据,以提高用户体验。
参照图1,在一实施例中,所述智能穿戴设备的穿戴状态检测方法包括以下步骤:
步骤S10、获取智能穿戴设备的未佩戴参考值;
本实施例中,所述智能穿戴设备可以为智能手环、智能手表等,具有步数、睡眠、心率、体温、光照、环境噪声、饮食等多种检测功能,并可与移动终端如手机、平板电脑等设备、智能家居如空调等进行无线连接。因此,本发明可以由智能穿戴设备来直接执行对应的检测程序,也可以由移动终端来获取由智能穿戴设备检测的各种容值,进而控制检测程序。
在一具体实施例中,参照图2,所述步骤S10包括:
步骤S101,在所述智能穿戴设备开机后,进行初始化;
本实施例中,当启动智能穿戴设备开机后,智能穿戴设备在开机预定时间如15s后会自动进入初始化程序,以获取未佩戴参考值。
步骤S102,待初始化完成,读取首个周期内的接触容值,并将所述接触容值作为未佩戴参考值。
本实施例中,一个周期会读取3次用户皮肤与所述智能穿戴设备之间接触产生的容值,并将3次获取的容值进行加和运算得到接触容值。当然,本发明并不限定一个周期内的容值的读取次数,在其他实施例中,可以根据实际需要合理设置次数。
本优选实施例中,在智能穿戴设备完成初始化后,读取首个周期内的接触容值,并将该接触容值作为用户没有佩戴智能穿戴设备的未佩戴参考值,如4850±100。
步骤S20、每隔预定时间读取一个周期内的用户皮肤与所述智能穿戴设备之间接触产生的接触容值,并计算所述接触容值与所述未佩戴参考值之间的差值;
本实施例中,在获取到未佩戴参考值后,可以每隔10s读取一个周期内的用户皮肤与所述智能穿戴设备之间接触产生的接触容值,并计算读取的接触容值与未佩戴参考值之间的差值,根据差值的大小范围来确定智能穿戴设备的穿戴状态,如佩戴状态或未佩戴状态。
步骤S30、若在预定佩戴检测次数内所述差值均满足第一预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态。
本优选实施例中,预定佩戴次数可以设定为20次等,具体不作限定;而差值M满足的预设范围可以是:差值M>800或300<M≤800,当然具体数值范围并不局限于本实施例。
本发明提供的智能穿戴设备的穿戴状态检测方法,通过每隔预定时间读取一个周期内所述智能穿戴设备与用户皮肤之间接触产生的接触容值,并计算所述接触容值与未佩戴参考值之间的差值,若在预定佩戴检测次数内所述差值均满足第一预设范围,来判定所述智能穿戴设备的穿戴状态如佩戴或未佩戴状态。基于佩戴状态检测的接触容值比未佩戴状态检测的接触容值较高,且接触容值的变化更明显,因此,本发明通过检测的接触容值与未佩戴参考值进行比较,可以准确检测智能穿戴设备的穿戴状态,从而提供精确的检测数据,以提高用户体验。
在第一实施例中,如图3所示,在上述图1或图2所示的基础上,所述步骤S30包括:
步骤S301,判断所述差值是否大于第一预定值;
步骤S302,若所述差值大于所述第一预定值,则将佩戴检测次数增加第一预设值,并记录当前佩戴值;
本实施例中,判断差值是否大于所述第一预定值,若满足该条件,即M>800时,则可以判定当前智能穿戴设备的状态为紧带,此时,将佩戴检测次数N增加第一预定值如5:N+5,并记录当前佩戴值。
步骤S303,当佩戴检测次数超过预定次数时,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态。
本实施例中,当佩戴检测次数N+5超过预定次数如20时,则判定智能穿戴设备处于佩戴状态。应当理解的是,若佩戴检测次数增加达到30后,则无需再增加佩戴检测次数。本实施例中的具体数值仅用于帮助理解本发明,并不作具体限定作用。
在第二实施例中,如图4所示,在上述图3所示的基础上,所述步骤S301之后还包括:
步骤S304,若所述差值小于或等于所述第一预定值,则判断所述差值是否大于第二预定值;
步骤S305,若所述差值大于所述第二预定值,且小于或等于所述第一预定值,则判定当前状态为松带,同时将佩戴检测次数增加第二预设值,并记录当前佩戴值;
本实施例中,当判定M≤800时,则进一步判定差值M是否大于第二预定值,即判断M是否满足以下条件:300<M≤800,若满足该条件,则判定智能穿戴设备当前状态为松带,此时,将佩戴检测次数N增加第二预定值如4:N+4,并记录当前佩戴值。其中,所述第二预设值小于所述第一预设值。这样,在紧带状态下,可以加快佩戴检测。
步骤S306,当佩戴检测次数超过预定次数时,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态。
本优选实施例中,当佩戴检测次数N超过预定次数如20时,则表明在预定佩戴检测次数内所述差值均满足预设范围,则可以判定智能穿戴设备处于佩戴状态。
本实施例中,由于可以根据差值的大小范围,具体判定智能穿戴设备如手环是紧带还是松带状态,因此,可以在手环处于松带状态时,以亮灯显示、语音提示或振动提醒等方式来提醒用户手环处于松带状态,为提高手环的检测准确度,应及时戴紧手环;还可以通过移动终端来提醒用户及时戴紧手环。
在一实施例中,如图5所示,在上述图1所示的基础上,所述步骤S20之后还包括:
S40,若佩戴检测次数不满足预定次数或所述差值不满足所述预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。
本实施例中,当佩戴检测次数N<20,或M≤300时,则可以判定智能穿戴设备处于未佩戴。也即只要佩戴检测次数或差值的大小范围,任一不满足预设条件时,即判定智能穿戴设备处于未佩戴状态。
以下结合具体场景来进行说明:
由于智能穿戴设备可以实时或定时检测用户的体表温度、心率等参数,这样,当用户进入室内时,若判断智能穿戴设备为佩戴状态,则可以准确地获取用户的体表温度,并通过智能穿戴设备直接发送至智能家居如空调或由移动终端转发至空调,从而自动调整到用户感觉舒适的温度、湿度等;若判断智能穿戴设备为未佩戴状态,则可以提示用户在预设时间内及时佩戴智能穿戴设备,当超过预定时间,仍然判断为未佩戴状态,则自动由空调获取室内环境温度,进行正常的空调控制程序。
当用户在卧室睡觉时,若判断智能穿戴设备为佩戴状态,则可以准确地获取用户的心率参数,并通过智能穿戴设备直接发送至智能家居如空调或由移动终端转发至空调,从而自动调整到用户感觉舒适的温度、湿度等;若判断智能穿戴设备为未佩戴状态,则可以提示用户在预设时间内及时佩戴智能穿戴设备,当超过预定时间,仍然判断为未佩戴状态,则自动进行睡眠模式。
在一实施例中,如图6所示,在上述图1所示的基础上,所述步骤S20之后还包括:
步骤S50、若所述差值不满足第一预设范围,则获取当前周期内智能穿戴设备与用户皮肤接触产生的接触容值,并计算上一周期的接触容值与所述当前周期内的接触容值之间的差值;
本实施例中,所述智能穿戴设备可以为智能手环、智能手表等,具有步数、睡眠、心率、体温、光照、环境噪声、饮食等多种检测功能,并可与移动终端如手机、平板电脑等设备、智能家居如空调等进行无线连接。因此,本发明可以由智能穿戴设备来直接执行对应的检测程序,也可以由移动终端来获取由智能穿戴设备检测的各种容值,进而控制检测程序。
本实施例中,一个周期会读取3次用户皮肤与所述智能穿戴设备之间接触产生的容值,并将3次获取的容值进行加和运算得到接触容值。当然,本发明并不限定一个周期内的容值的读取次数,在其他实施例中,可以根据实际需要合理设置次数。其中,当前周期与上一周期的间隔时间可以根据实际需要合理设置,本实施例中,以10s为例进行说明。
步骤S60、若所述差值满足第二预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。
本实施例中,上一周期的接触容值与所述当前周期内的接触容值之间的差值M满足的第二预设范围可以是:差值M>800或300<M≤800,当然具体数值范围并不局限于本实施例。
当智能穿戴设备如手环判定穿戴状态为未佩戴状态时,可以亮灯显示、语音提示或振动提醒等方式来提醒用户及时佩戴或紧带手环,以提高手环的检测准确度。还可以通过移动终端来提醒用户及时戴紧手环。
这样,通过获取当前周期内智能穿戴设备与用户皮肤接触产生的接触容值,并计算上一周期的接触容值与所述当前周期内的接触容值之间的差值,若所述差值满足第二预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。这样,可以准确检测智能穿戴设备的穿戴状态,从而提供精确的检测数据,以提高用户体验。
在一实施例中,如图7所示,在上述图6所示的基础上,所述步骤S60包括:
步骤S601、判断所述差值是否大于第三预定值;
步骤S602、若所述差值大于所述第三预定值,则将佩戴检测次数减少第三预设值,并更新未佩戴参考值;
本实施例中,判断差值是否大于所述第三预定值,若满足该条件,即M>800时,则将佩戴检测次数N减少第三预设值如4,并更新未佩戴参考值。
应当理解的是,当佩戴检测次数N减少第三预设值所得值为负数时,则直接对N进行清零处理。
步骤S603、当佩戴检测次数满足预定次数范围且数据稳定次数满足预设默认值时,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。
本实施例中,当佩戴检测次数N小于预定次数如10,且数据稳定次数Y大于预设默认值如20,则判定智能穿戴设备处于未佩戴状态。应当理解的是,预定次数范围以及预设默认值并不仅限于本实施例,在其他实施例中,可以根据实际需要合理设置。
在一具体实施例中,更新未佩戴参考值的具体步骤如下:
如图8所示,在上述图7所示的基础上,所述步骤S602之前还包括:
步骤S604、根据最近预定周期内的接触容值,统计出最小值;
本实施例中,统计最近10个周期内的接触容值,并从中获取最小接触容值。可以理解的是,预定周期的数量并不局限于此处列举的10个,在其他实施例中,还可根据实际情况合理设置。
步骤S605、在当前周期内的接触容值小于第四预定值时,将所述当前周期内的接触容值作为未佩戴参考值;
本实施例中,在当前周期内的接触容值小于所述第四预定值如300时,则将当前周期内的接触容值作为未佩戴参考值。
步骤S606、在当前周期内的接触容值大于或等于所述第四预定值时,将所述最小值作为未佩戴参考值。
本实施例中,在当前周期内的接触容值大于或等于300时,则将从最近10个周期中统计的最小接触容值作为未佩戴参考值。其中,第四预定值的具体取值仅用于帮助理解,并不作具体限定作用。
在一实施例中,如图9所示,在上述图6所示的基础上,所述步骤S50之前还包括:
步骤S70、获取最近预定周期内的接触容值,并计算所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和。
本实施例中,最近预定周期可以取最近10个周期的采集的接触容值,并对所有相邻两周期获取的容值之间的差值进行取和运算,以得出在预定周期内的接触容值变化情况。根据计算得到的所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和的大小,可以代表数据稳定性。当然,在其他实施例中,并不仅限于对所有相邻两周期进行容值差值的计算,还可以间隔或对所有两周期进行两两取差值计算,本发明并不对此作具体限定,可以根据实际需要合理选择。
在一实施例中,如图10所示,在上述图7或图8所示的基础上,所述步骤S601之后还包括:
步骤S607、若所述差值小于或等于所述第三预定值,则进一步判断所述差值是否大于第四预定值;
步骤S608、若所述差值大于所述第四预定值,且小于或等于所述第三预定值,则进一步比较所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和与第五预定值之间的大小;
本实施例中,若M≤800时,则进一步判断M是否大于第四预定值如300,也即判断M是否满足以下条件:300<M≤800,若满足该条件,则比较所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和X与第五预定值如50之间的大小。
步骤S609、若所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和大于所述第五预定值,则将佩戴检测次数增加第四预设值,同时将所述数据稳定次数增加第五预设值。
本实施例中,若所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和X>50,则将佩戴检测次数N增加第四预设值如1,同时将所述数据稳定次数Y增加第三预设值如1。应当理解的是,X、N、Y、第四预设值以及第五预设值,本发明并不作具体限定,可以根据实际需要合理设置。
在一实施例中,如图11所示,在上述图10所示的基础上,所述步骤S608之后还包括:
步骤S610、若所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和小于或等于所述第五预定值,则将佩戴检测次数减少所述第四预设值,同时将所述数据稳定次数清零。
本实施例中,若所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和X≤50,则将佩戴检测次数N减少所述第四预设值如1,同时将所述数据稳定次数清零。应当理解的是,本实施例中,所述N减少的具体数值并不限于于与第四预设值相等,在其他实施例中,可以不等。
在一实施例中,如图12所示,在上述图11所示的基础上,所述步骤S602之后还包括:
步骤S611、实时获取与用户皮肤接触的温度值,当佩戴检测次数满足预定次数范围且所述温度值的变化趋势为从下降到稳定时,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。
本实施例中,由于用户从佩戴智能穿戴设备到取下的过程中,温度变化比较明显,因此,可以结合温度的取值变化来判定所述智能穿戴设备的穿戴状态。可以理解的是,所述智能穿戴设备上设置有温度传感器,可以实时或定时检测人体皮肤的温度,当在预定佩戴检测次数内,检测到温度的变化趋势由下降到一个温度值的过程,则可以判定为为佩戴状态。
在一实施例中,如图13所示,在上述图1所示的基础上,所述步骤S50之后还包括:
步骤S80、若所述差值不满足所述第二预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态。
本实施例中,当M≤300时,则可以判定智能穿戴设备处于佩戴。本实施例中的具体数值仅用于帮助理解本发明,并不作具体限定作用。
以下结合具体场景来进行说明:
由于智能穿戴设备可以实时或定时检测用户的体表温度、心率等参数,这样,当用户进入室内时,若判断智能穿戴设备为佩戴状态,则可以准确地获取用户的体表温度,并通过智能穿戴设备直接发送至智能家居如空调或由移动终端转发至空调,从而自动调整到用户感觉舒适的温度、湿度等;若判断智能穿戴设备为未佩戴状态,则可以提示用户在预设时间内及时佩戴智能穿戴设备,当超过预定时间,仍然判断为未佩戴状态,则自动由空调获取室内环境温度,进行正常的空调控制程序。
当用户在卧室睡觉时,若判断智能穿戴设备为佩戴状态,则可以准确地获取用户的心率参数,并通过智能穿戴设备直接发送至智能家居如空调或由移动终端转发至空调,从而自动调整到用户感觉舒适的温度、湿度等;若判断智能穿戴设备为未佩戴状态,则可以提示用户在预设时间内及时佩戴智能穿戴设备,当超过预定时间,仍然判断为未佩戴状态,则自动进行睡眠模式。
本发明还提供一种检测装置1,参照图14,在一实施例中,所述检测装置1包括:
获取模块10,用于获取智能穿戴设备的未佩戴参考值;
本实施例中,所述智能穿戴设备可以为智能手环、智能手表等,具有步数、睡眠、心率、体温、光照、环境噪声、饮食等多种检测功能,并可与移动终端如手机、平板电脑等设备、智能家居如空调等进行无线连接。因此,本发明可以由智能穿戴设备来直接执行对应的检测程序,也可以由移动终端来获取由智能穿戴设备检测的各种容值,进而控制检测程序。因此,本发明的检测装置1可以是智能穿戴设备,由智能穿戴设备来直接执行对应的检测程序,也可以是移动终端,由移动终端来获取由智能穿戴设备检测的各种容值,进而控制检测程序。
在一实施例中,如图15所示,在上述图14所示的基础上,所述获取模块10包括:
初始化单元101,用于在所述智能穿戴设备开机后,进行初始化;
本实施例中,当启动智能穿戴设备开机后,智能穿戴设备在开机预定时间如15s后会自动进入初始化程序,以获取未佩戴参考值。
读取单元102,用于待初始化完成,读取首个周期内的接触容值,并将所述接触容值作为未佩戴参考值。
本实施例中,一个周期会读取3次用户皮肤与所述智能穿戴设备之间接触产生的容值,并将3次获取的容值进行加和运算得到接触容值。当然,本发明并不限定一个周期内的容值的读取次数,在其他实施例中,可以根据实际需要合理设置次数。
本优选实施例中,在智能穿戴设备完成初始化后,读取首个周期内的接触容值,并将该接触容值作为用户没有佩戴智能穿戴设备的未佩戴参考值,如4850±100。
计算模块20,用于每隔预定时间读取一个周期内的用户皮肤与所述智能穿戴设备之间接触产生的接触容值,并计算所述接触容值与所述未佩戴参考值之间的差值;
本实施例中,在获取到未佩戴参考值后,可以每隔10s读取一个周期内的用户皮肤与所述智能穿戴设备之间接触产生的接触容值,并计算读取的接触容值与未佩戴参考值之间的差值,根据差值的大小范围来确定智能穿戴设备的穿戴状态,如佩戴状态或未佩戴状态。
判定模块30,用于若在预定佩戴检测次数内所述差值均满足第一预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态。
本优选实施例中,预定佩戴次数可以设定为20次等,具体不作限定;而差值M满足的预设范围可以是:差值M>800或300<M≤800,当然具体数值范围并不局限于本实施例。
本发明提供的检测装置,通过每隔预定时间读取一个周期内所述智能穿戴设备与用户皮肤之间接触产生的接触容值,并计算所述接触容值与未佩戴参考值之间的差值,若在预定佩戴检测次数内所述差值均满足第一预设范围,来判定所述智能穿戴设备的穿戴状态如佩戴或未佩戴状态。基于佩戴状态检测的接触容值比未佩戴状态检测的接触容值较高,且接触容值的变化更明显,因此,本发明通过检测的接触容值与未佩戴参考值进行比较,可以准确检测智能穿戴设备的穿戴状态,从而提供精确的检测数据,以提高用户体验。
在第一实施例中,如图16所示,在上述图14或图15所示的基础上,所述判定模块30包括:
判断单元301,用于判断所述差值是否大于第一预定值;
判定单元302,用于若所述差值大于所述第一预定值,则将佩戴检测次数增加第一预设值,并记录当前佩戴值;
本实施例中,判断差值是否大于所述第一预定值,若满足该条件,即M>800时,则可以判定当前智能穿戴设备的状态为紧带,此时,将佩戴检测次数N增加第一预定值如5:N+5,并记录当前佩戴值。
所述判定单元302,还用于当佩戴检测次数超过预定次数时,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态。
本实施例中,当佩戴检测次数N+5超过预定次数如20时,则判定智能穿戴设备处于佩戴状态。应当理解的是,若佩戴检测次数增加达到30后,则无需再增加佩戴检测次数。本实施例中的具体数值仅用于帮助理解本发明,并不作具体限定作用。
在第二实施例中,在上述图16所示的基础上,所述判断单元301,还用于若所述差值小于或等于所述第一预定值,则判断所述差值是否大于第二预定值;
所述判定单元302,还用于若所述差值大于所述第二预定值,且小于或等于所述第一预定值,则判定当前状态为松带,同时将佩戴检测次数增加第二预设值,并记录当前佩戴值;
本实施例中,当判定M≤800时,则进一步判定差值M是否大于第二预定值,即判断M是否满足以下条件:300<M≤800,若满足该条件,则判定智能穿戴设备当前状态为松带,此时,将佩戴检测次数N增加第二预定值如4:N+4,并记录当前佩戴值。其中,所述第二预设值小于所述第一预设值。这样,在紧带状态下,可以加快佩戴检测。
所述判定单元302,还用于当佩戴检测次数超过预定次数时,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态。
本优选实施例中,当佩戴检测次数N超过预定次数如20时,则表明在预定佩戴检测次数内所述差值均满足预设范围,则可以判定智能穿戴设备处于佩戴状态。
本实施例中,由于可以根据差值的大小范围,具体判定智能穿戴设备如手环是紧带还是松带状态,因此,可以在手环处于松带状态时,以亮灯显示、语音提示或振动提醒等方式来提醒用户手环处于松带状态,为提高手环的检测准确度,应及时戴紧手环;还可以通过移动终端来提醒用户及时戴紧手环。
在一实施例中,在上述图14和图16所示的基础上,所述判定模块30还用于:
若佩戴检测次数不满足预定次数或所述差值不满足所述预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。
本实施例中,当佩戴检测次数N<20,或M≤300时,则可以判定智能穿戴设备处于未佩戴。也即只要佩戴检测次数或差值的大小范围,任一不满足预设条件时,即判定智能穿戴设备处于未佩戴状态。
以下结合具体场景来进行说明:
由于智能穿戴设备可以实时或定时检测用户的体表温度、心率等参数,这样,当用户进入室内时,若判断智能穿戴设备为佩戴状态,则可以准确地获取用户的体表温度,并通过智能穿戴设备直接发送至智能家居如空调或由移动终端转发至空调,从而自动调整到用户感觉舒适的温度、湿度等;若判断智能穿戴设备为未佩戴状态,则可以提示用户在预设时间内及时佩戴智能穿戴设备,当超过预定时间,仍然判断为未佩戴状态,则自动由空调获取室内环境温度,进行正常的空调控制程序。
当用户在卧室睡觉时,若判断智能穿戴设备为佩戴状态,则可以准确地获取用户的心率参数,并通过智能穿戴设备直接发送至智能家居如空调或由移动终端转发至空调,从而自动调整到用户感觉舒适的温度、湿度等;若判断智能穿戴设备为未佩戴状态,则可以提示用户在预设时间内及时佩戴智能穿戴设备,当超过预定时间,仍然判断为未佩戴状态,则自动进行睡眠模式。
在一实施例中,参照图17,在上述图14和图16所示的基础上,所述判定模块30还包括:
计算单元303,用于若所述差值不满足第一预设范围,则获取当前周期内智能穿戴设备与用户皮肤接触产生的接触容值,并计算上一周期的接触容值与所述当前周期内的接触容值之间的差值;
本实施例中,所述智能穿戴设备可以为智能手环、智能手表等,具有步数、睡眠、心率、体温、光照、环境噪声、饮食等多种检测功能,并可与移动终端如手机、平板电脑等设备、智能家居如空调等进行无线连接。因此,本发明可以由智能穿戴设备来直接执行对应的检测程序,也可以由移动终端来获取由智能穿戴设备检测的各种容值,进而控制检测程序。因此,本发明的检测装置1可以是智能穿戴设备,由智能穿戴设备来直接执行对应的检测程序,也可以是移动终端,由移动终端来获取由智能穿戴设备检测的各种容值,进而控制检测程序。
本实施例中,一个周期会读取3次用户皮肤与所述智能穿戴设备之间接触产生的容值,并将3次获取的容值进行加和运算得到接触容值。当然,本发明并不限定一个周期内的容值的读取次数,在其他实施例中,可以根据实际需要合理设置次数。其中,当前周期与上一周期的间隔时间可以根据实际需要合理设置,本实施例中,以10s为例进行说明。
所述判定单元302,用于若所述差值满足第二预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。
本实施例中,上一周期的接触容值与所述当前周期内的接触容值之间的差值M满足的第二预设范围可以是:差值M>800或300<M≤800,当然具体数值范围并不局限于本实施例。
当智能穿戴设备如手环判定穿戴状态为未佩戴状态时,可以亮灯显示、语音提示或振动提醒等方式来提醒用户及时佩戴或紧带手环,以提高手环的检测准确度。还可以通过移动终端来提醒用户及时戴紧手环。
这样,通过获取当前周期内智能穿戴设备与用户皮肤接触产生的接触容值,并计算上一周期的接触容值与所述当前周期内的接触容值之间的差值,若所述差值满足第二预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。这样,可以准确检测智能穿戴设备的穿戴状态,从而提供精确的检测数据,以提高用户体验。
在一实施例中,如图18所示,在上述图17所示的基础上,所述判定单元302:
判断子单元3021,用于判断所述差值是否大于第三预定值;
更新子单元3022,用于若所述差值大于所述第三预定值,则将佩戴检测次数减少第三预设值,并更新未佩戴参考值;
本实施例中,判断差值是否大于所述第三预定值,若满足该条件,即M>800时,则将佩戴检测次数N减少第三预设值如4,并更新未佩戴参考值。
应当理解的是,当佩戴检测次数N减少第三预设值所得值为负数时,则直接对N进行清零处理。
判定子单元3023,用于当佩戴检测次数满足预定次数范围且数据稳定次数满足预设默认值时,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。
本实施例中,当佩戴检测次数N小于预定次数如10,且数据稳定次数Y大于预设默认值如20,则判定智能穿戴设备处于未佩戴状态。应当理解的是,预定次数范围以及预设默认值并不仅限于本实施例,在其他实施例中,可以根据实际需要合理设置。
在一实施例中,如图19所示,在上述图18所示的基础上,所述判定单元302还包括:
统计子单元3024,用于根据最近预定周期内的接触容值,统计出最小值;
本实施例中,统计最近10个周期内的接触容值,并从中获取最小接触容值。可以理解的是,预定周期的数量并不局限于此处列举的10个,在其他实施例中,还可根据实际情况合理设置。
处理子单元3025,用于在当前周期内的接触容值小于所述第四预定值时,将所述当前周期内的接触容值作为未佩戴参考值;
本实施例中,在当前周期内的接触容值小于所述第四预定值如300时,则将当前周期内的接触容值作为未佩戴参考值。
所述处理子单元3025,还用于在当前周期内的接触容值大于或等于所述第四预定值时,将所述最小值作为未佩戴参考值。
本实施例中,在当前周期内的接触容值大于或等于300时,则将从最近10个周期中统计的最小接触容值作为未佩戴参考值。其中,第四预定值的具体取值仅用于帮助理解,并不作具体限定作用。
在一实施例中,如图20所示,在上述图19所示的基础上,所述判定单元302还包括:
计算子单元3026,获取最近预定周期内的接触容值,并计算所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和。
本实施例中,最近预定周期可以取最近10个周期的采集的接触容值,并对所有相邻两周期获取的容值之间的差值进行取和运算,以得出在预定周期内的接触容值变化情况。根据计算得到的所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和的大小,可以代表数据稳定性。当然,在其他实施例中,并不仅限于对所有相邻两周期进行容值差值的计算,还可以间隔或对所有两周期进行两两取差值计算,本发明并不对此作具体限定,可以根据实际需要合理选择。
在一实施例中,在上述图20所示的基础上,所述判断子单元3023,还用于若所述差值小于或等于所述第三预定值,则进一步判断所述差值是否大于第四预定值;
所述处理子单元3025,用于若所述差值大于所述第四预定值,且小于或等于所述第三预定值,则进一步比较所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和与第五预定值之间的大小;
本实施例中,若M≤800时,则进一步判断M是否大于第四预定值如300,也即判断M是否满足以下条件:300<M≤800,若满足该条件,则比较所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和X与第五预定值如50之间的大小。
所述处理子单元3025,还用于若所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和大于所述第五预定值,则将佩戴检测次数增加第四预设值,同时将所述数据稳定次数增加第五预设值。
本实施例中,若所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和X>50,则将佩戴检测次数N增加第四预设值如1,同时将所述数据稳定次数Y增加第三预设值如1。应当理解的是,X、N、Y、第四预设值以及第五预设值,本发明并不作具体限定,可以根据实际需要合理设置。
在一实施例中,在上述图20所示的基础上,所述处理子单元3025,还用于:
若所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和小于或等于所述第五预定值,则将佩戴检测次数减少所述第四预设值,同时将所述数据稳定次数清零。
本实施例中,若所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和X≤50,则将佩戴检测次数N减少所述第四预设值如1,同时将所述数据稳定次数清零。应当理解的是,本实施例中,所述N减少的具体数值并不限于于与第四预设值相等,在其他实施例中,可以不等。
在一实施例中,在上述图20所示的基础上,所述判定子单元3023,还用于:
实时获取与用户皮肤接触的温度值,当佩戴检测次数满足预定次数范围且所述温度值的变化趋势为从下降到稳定时,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。
本实施例中,由于用户从佩戴智能穿戴设备到取下的过程中,温度变化比较明显,因此,可以结合温度的取值变化来判定所述智能穿戴设备的穿戴状态。可以理解的是,所述智能穿戴设备上设置有温度传感器,可以实时或定时检测人体皮肤的温度,当在预定佩戴检测次数内,检测到温度的变化趋势由下降到一个温度值的过程,则可以判定为为佩戴状态。
在一实施例中,在上述图16或图17所示的基础上,所述判定模块20,还用于:
若所述差值不满足所述第二预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态。
本实施例中,当M≤300时,则可以判定智能穿戴设备处于佩戴。本实施例中的具体数值仅用于帮助理解本发明,并不作具体限定作用。
以下结合具体场景来进行说明:
由于智能穿戴设备可以实时或定时检测用户的体表温度、心率等参数,这样,当用户进入室内时,若判断智能穿戴设备为佩戴状态,则可以准确地获取用户的体表温度,并通过智能穿戴设备直接发送至智能家居如空调或由移动终端转发至空调,从而自动调整到用户感觉舒适的温度、湿度等;若判断智能穿戴设备为未佩戴状态,则可以提示用户在预设时间内及时佩戴智能穿戴设备,当超过预定时间,仍然判断为未佩戴状态,则自动由空调获取室内环境温度,进行正常的空调控制程序。
当用户在卧室睡觉时,若判断智能穿戴设备为佩戴状态,则可以准确地获取用户的心率参数,并通过智能穿戴设备直接发送至智能家居如空调或由移动终端转发至空调,从而自动调整到用户感觉舒适的温度、湿度等;若判断智能穿戴设备为未佩戴状态,则可以提示用户在预设时间内及时佩戴智能穿戴设备,当超过预定时间,仍然判断为未佩戴状态,则自动进行睡眠模式。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (22)

1.一种智能穿戴设备的穿戴状态检测方法,其特征在于,所述智能穿戴设备的穿戴状态检测方法包括以下步骤:
获取智能穿戴设备的未佩戴参考值;
每隔预定时间读取一个周期内所述智能穿戴设备与用户皮肤之间接触产生的接触容值,并计算所述接触容值与所述未佩戴参考值之间的差值;
若在预定佩戴检测次数内所述差值均满足第一预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态。
2.如权利要求1所述的智能穿戴设备的穿戴状态检测方法,其特征在于,所述获取智能穿戴设备的未佩戴参考值的步骤包括:
在所述智能穿戴设备开机后,进行初始化;
待初始化完成,读取首个周期内的接触容值,并将所述接触容值作为未佩戴参考值。
3.如权利要求1或2所述的智能穿戴设备的穿戴状态检测方法,其特征在于,所述若在预定佩戴检测次数内所述差值均满足第一预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态的步骤包括:
判断所述差值是否大于第一预定值;
若所述差值大于所述第一预定值,则将佩戴检测次数增加第一预设值,并记录当前佩戴值;
当佩戴检测次数超过预定次数时,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态。
4.如权利要求3所述的智能穿戴设备的穿戴状态检测方法,其特征在于,所述判断所述差值是否大于第一预定值的步骤之后还包括:
若所述差值小于或等于所述第一预定值,则判断所述差值是否大于第二预定值;
若所述差值大于所述第二预定值,且小于或等于所述第一预定值,则将佩戴检测次数增加第二预设值,并记录当前佩戴值;
当佩戴检测次数超过预定次数时,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态,其中,所述第二预设值小于所述第一预设值。
5.如权利要求1所述的智能穿戴设备的穿戴状态检测方法,其特征在于,所述每隔预定时间读取一个周期内所述智能穿戴设备与用户皮肤之间接触产生的接触容值,并计算所述接触容值与所述未佩戴参考值之间的差值的步骤之后还包括:
若所述差值不满足第一预设范围,则获取当前周期内智能穿戴设备与用户皮肤接触产生的接触容值,并计算上一周期的接触容值与所述当前周期内的接触容值之间的差值;
若所述差值满足第二预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。
6.如权利要求5所述的智能穿戴设备的穿戴状态检测方法,其特征在于,所述若所述差值满足第二预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态的步骤包括:
判断所述差值是否大于第三预定值;
若所述差值大于所述第三预定值,则将佩戴检测次数减少第三预设值,并更新未佩戴参考值;
当佩戴检测次数满足预定次数范围且数据稳定次数满足预设默认值时,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。
7.如权利要求6所述的智能穿戴设备的穿戴状态检测方法,其特征在于,所述若所述差值大于所述第三预定值,则将佩戴检测次数减少第三预设值,并更新未佩戴参考值的步骤之前还包括:
根据最近预定周期内的接触容值,统计出最小值;
在当前周期内的接触容值小于第四预定值时,将所述当前周期内的接触容值作为未佩戴参考值;
在当前周期内的接触容值大于或等于所述第四预定值时,将所述最小值作为未佩戴参考值。
8.如权利要求6所述的智能穿戴设备的穿戴状态检测方法,其特征在于,所述获取当前周期内智能穿戴设备与用户皮肤接触产生的接触容值,并计算上一周期的接触容值与所述当前周期内的接触容值之间的差值的步骤之前还包括:
获取最近预定周期内的接触容值,并计算所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和。
9.如权利要求8所述的智能穿戴设备的穿戴状态检测方法,其特征在于,所述判断所述差值是否大于第三预定值的步骤之后还包括:
若所述差值小于或等于所述第三预定值,则进一步判断所述差值是否大于第四预定值;
若所述差值大于所述第四预定值,且小于或等于所述第三预定值,则进一步比较所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和与第五预定值之间的大小;
若所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和大于所述第五预定值,则将佩戴检测次数增加第四预设值,同时将所述数据稳定次数增加第五预设值。
10.如权利要求9所述的智能穿戴设备的穿戴状态检测方法,其特征在于,所述若所述差值大于所述第四预定值,且小于或等于所述第三预定值,则进一步比较所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和与第五预定值之间的大小的步骤之后还包括:
若所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和小于或等于所述第五预定值,则将佩戴检测次数减少所述第四预设值,同时将所述数据稳定次数清零。
11.如权利要求6所述的智能穿戴设备的穿戴状态检测方法,其特征在于,所述若所述差值大于所述第三预定值,则将佩戴检测次数减少第三预设值,并更新未佩戴参考值的步骤之后还包括:
实时获取与用户皮肤接触的温度值,当佩戴检测次数满足预定次数范围且所述温度值的变化趋势为从下降到稳定时,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。
12.一种检测装置,其特征在于,所述检测装置包括:
获取模块,用于获取智能穿戴设备的未佩戴参考值;
计算模块,用于每隔预定时间读取一个周期内所述智能穿戴设备与用户皮肤之间接触产生的接触容值,并计算所述接触容值与所述未佩戴参考值之间的差值;
判定模块,用于若在预定佩戴检测次数内所述差值均满足第一预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态。
13.如权利要求12所述的检测装置,其特征在于,所述获取模块包括:
初始化单元,用于在所述智能穿戴设备开机后,进行初始化;
读取单元,用于待初始化完成,读取首个周期内的接触容值,并将所述接触容值作为未佩戴参考值。
14.如权利要求12或13所述的检测装置,其特征在于,所述判定模块包括:
判断单元,用于判断所述差值是否大于第一预定值;
判定单元,用于若所述差值大于所述第一预定值,则将佩戴检测次数增加第一预设值,并记录当前佩戴值;
所述判定单元,还用于当佩戴检测次数超过预定次数时,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态。
15.如权利要求14所述的检测装置,其特征在于,所述判断单元,还用于若所述差值小于或等于所述第一预定值,则判断所述差值是否大于第二预定值;
所述判定单元,还用于若所述差值大于所述第二预定值,且小于或等于所述第一预定值,则判定当前状态为松带,同时将佩戴检测次数增加第二预设值,并记录当前佩戴值;
所述判定单元,还用于当佩戴检测次数超过预定次数时,则判定所述智能穿戴设备处于佩戴状态,其中,所述第二预设值小于所述第一预设值。
16.如权利要求12所述的检测装置,其特征在于,所述判定模块还包括:
计算单元,用于若所述差值不满足第一预设范围,则获取当前周期内智能穿戴设备与用户皮肤接触产生的接触容值,并计算上一周期的接触容值与所述当前周期内的接触容值之间的差值;
所述判定单元,还用于若所述差值满足第二预设范围,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。
17.如权利要求16所述的检测装置,其特征在于,所述判定单元包括:
判断子单元,用于判断所述差值是否大于第三预定值;
更新子单元,用于若所述差值大于所述第三预定值,则将佩戴检测次数减少第三预设值,并更新未佩戴参考值;
判定子单元,用于当佩戴检测次数满足预定次数范围且数据稳定次数满足预设默认值时,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。
18.如权利要求17所述的检测装置,其特征在于,所述判定单元还包括:
统计子单元,用于根据最近预定周期内的接触容值,统计出最小值;
处理子单元,用于在当前周期内的接触容值小于第四预定值时,将所述当前周期内的接触容值作为未佩戴参考值;
所述处理子单元,还用于在当前周期内的接触容值大于或等于所述第四预定值时,将所述最小值作为未佩戴参考值。
19.如权利要求17所述的检测装置,其特征在于,所述判定单元还包括:
计算子单元,用于获取最近预定周期内的接触容值,并计算所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和。
20.如权利要求19所述的检测装置,其特征在于,所述判断子单元,还用于若所述差值小于或等于所述第三预定值,则进一步判断所述差值是否大于第四预定值;
所述处理子单元,还用于若所述差值大于所述第四预定值,且小于或等于所述第三预定值,则进一步比较所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和与第五预定值之间的大小;
所述处理子单元,还用于若所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和大于所述第五预定值,则将佩戴检测次数增加第四预设值,同时将所述数据稳定次数增加第五预设值。
21.如权利要求20所述的检测装置,其特征在于,所述处理子单元,还用于:
若所述所有相邻两周期获取的容值之间的差值的和小于或等于所述第五预定值,则将佩戴检测次数减少所述第四预设值,同时将所述数据稳定次数清零。
22.如权利要求17所述的检测装置,其特征在于,所述判定子单元,还用于:
实时获取与用户皮肤接触的温度值,当佩戴检测次数满足预定次数范围且所述温度值的变化趋势为从下降到稳定时,则判定所述智能穿戴设备处于未佩戴状态。
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Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107154136A (zh) * 2017-06-23 2017-09-12 广东乐源数字技术有限公司 一种智能手环的温度提醒方法
CN107817534A (zh) * 2017-10-31 2018-03-20 深圳还是威健康科技有限公司 一种智能穿戴设备的数据采集方法、装置及智能穿戴设备
CN107907916A (zh) * 2017-10-20 2018-04-13 歌尔科技有限公司 一种智能穿戴设备的佩戴状态检测方法及装置
WO2018076744A1 (zh) * 2016-10-28 2018-05-03 广东美的制冷设备有限公司 智能穿戴设备的穿戴状态检测方法及检测装置
CN108697329A (zh) * 2017-06-29 2018-10-23 华为技术有限公司 可穿戴设备的检测方法及可穿戴设备
CN109034060A (zh) * 2018-07-25 2018-12-18 深圳还是威健康科技有限公司 一种佩戴状态检测的方法及装置
WO2019000742A1 (zh) * 2017-06-29 2019-01-03 华为技术有限公司 可穿戴设备的检测方法及可穿戴设备
CN109257674A (zh) * 2018-09-28 2019-01-22 歌尔科技有限公司 一种无线耳机的佩戴情况检测方法、装置及无线耳机
CN109725716A (zh) * 2018-11-30 2019-05-07 歌尔科技有限公司 一种ar眼镜的佩戴检测方法、装置及ar眼镜
CN110114738A (zh) * 2019-03-25 2019-08-09 深圳市汇顶科技股份有限公司 可穿戴设备、佩戴检测方法及存储介质
CN110737026A (zh) * 2019-10-31 2020-01-31 歌尔科技有限公司 一种设备佩戴检测方法、装置、设备及可读存储介质
CN111134648A (zh) * 2018-11-01 2020-05-12 华为终端有限公司 心率检测方法及电子设备
CN113892920A (zh) * 2020-07-06 2022-01-07 华为技术有限公司 可穿戴设备的佩戴检测方法、装置及电子设备

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111681144B (zh) * 2020-06-04 2023-03-28 雷昊 一种直播教学过程中检测学生听课状态的方法及装置
CN113960917A (zh) * 2021-11-02 2022-01-21 Oppo广东移动通信有限公司 智能穿戴设备以及智能穿戴设备的控制方法
CN115015814A (zh) * 2022-05-31 2022-09-06 歌尔股份有限公司 可穿戴产品的绑带识别的方法、装置、可穿戴产品及介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090043709A (ko) * 2007-10-30 2009-05-07 엘아이지넥스원 주식회사 착용형 휴대용 기기의 착용 여부 판단 방법 및 장치
CN104879889A (zh) * 2015-04-30 2015-09-02 广东美的制冷设备有限公司 空调的控制方法、可穿戴设备、智能控制设备及空调系统
CN104939927A (zh) * 2015-05-26 2015-09-30 深圳市宏电技术股份有限公司 智能穿戴设备的穿戴状态检测方法、装置及智能穿戴设备
CN105301949A (zh) * 2015-10-23 2016-02-03 广东小天才科技有限公司 一种智能手表佩戴状态的检测方法、系统及智能手表
WO2016049859A1 (zh) * 2014-09-30 2016-04-07 华为技术有限公司 一种穿戴状态监测方法和穿戴式设备
CN106054273A (zh) * 2016-06-01 2016-10-26 广东小天才科技有限公司 一种智能穿戴设备皮肤接触的检测方法及系统
CN106291121A (zh) * 2016-07-29 2017-01-04 歌尔股份有限公司 一种可穿戴设备的佩戴状态检测方法和可穿戴设备

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105786155B (zh) * 2016-02-22 2018-09-14 广东小天才科技有限公司 一种可穿戴设备佩戴状态的判断方法及系统
CN105769196A (zh) * 2016-04-27 2016-07-20 深圳市宏电技术股份有限公司 一种穿戴设备的佩戴状态识别电路和穿戴设备
CN106645978B (zh) * 2016-10-28 2019-07-19 广东美的制冷设备有限公司 智能穿戴设备的穿戴状态检测方法及检测装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090043709A (ko) * 2007-10-30 2009-05-07 엘아이지넥스원 주식회사 착용형 휴대용 기기의 착용 여부 판단 방법 및 장치
WO2016049859A1 (zh) * 2014-09-30 2016-04-07 华为技术有限公司 一种穿戴状态监测方法和穿戴式设备
CN104879889A (zh) * 2015-04-30 2015-09-02 广东美的制冷设备有限公司 空调的控制方法、可穿戴设备、智能控制设备及空调系统
CN104939927A (zh) * 2015-05-26 2015-09-30 深圳市宏电技术股份有限公司 智能穿戴设备的穿戴状态检测方法、装置及智能穿戴设备
CN105301949A (zh) * 2015-10-23 2016-02-03 广东小天才科技有限公司 一种智能手表佩戴状态的检测方法、系统及智能手表
CN106054273A (zh) * 2016-06-01 2016-10-26 广东小天才科技有限公司 一种智能穿戴设备皮肤接触的检测方法及系统
CN106291121A (zh) * 2016-07-29 2017-01-04 歌尔股份有限公司 一种可穿戴设备的佩戴状态检测方法和可穿戴设备

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018076744A1 (zh) * 2016-10-28 2018-05-03 广东美的制冷设备有限公司 智能穿戴设备的穿戴状态检测方法及检测装置
WO2018233315A1 (zh) * 2017-06-23 2018-12-27 广东乐源数字技术有限公司 一种智能手环的温度提醒方法
CN107154136A (zh) * 2017-06-23 2017-09-12 广东乐源数字技术有限公司 一种智能手环的温度提醒方法
CN108697329B (zh) * 2017-06-29 2021-05-18 华为技术有限公司 可穿戴设备的检测方法及可穿戴设备
CN108697329A (zh) * 2017-06-29 2018-10-23 华为技术有限公司 可穿戴设备的检测方法及可穿戴设备
WO2019000742A1 (zh) * 2017-06-29 2019-01-03 华为技术有限公司 可穿戴设备的检测方法及可穿戴设备
US11169588B2 (en) 2017-10-20 2021-11-09 Goertek Technology Co, Ltd Method and apparatus for detecting wearing state of smart wearable device
CN107907916B (zh) * 2017-10-20 2019-04-02 歌尔科技有限公司 一种智能穿戴设备的佩戴状态检测方法及装置
WO2019075914A1 (zh) * 2017-10-20 2019-04-25 歌尔科技有限公司 一种智能穿戴设备的佩戴状态检测方法及装置
CN107907916A (zh) * 2017-10-20 2018-04-13 歌尔科技有限公司 一种智能穿戴设备的佩戴状态检测方法及装置
CN107817534A (zh) * 2017-10-31 2018-03-20 深圳还是威健康科技有限公司 一种智能穿戴设备的数据采集方法、装置及智能穿戴设备
CN107817534B (zh) * 2017-10-31 2020-05-12 深圳市元征科技股份有限公司 一种智能穿戴设备的数据采集方法、装置及智能穿戴设备
CN109034060A (zh) * 2018-07-25 2018-12-18 深圳还是威健康科技有限公司 一种佩戴状态检测的方法及装置
CN109034060B (zh) * 2018-07-25 2022-04-12 深圳市元征科技股份有限公司 一种佩戴状态检测的方法及装置
CN109257674A (zh) * 2018-09-28 2019-01-22 歌尔科技有限公司 一种无线耳机的佩戴情况检测方法、装置及无线耳机
CN109257674B (zh) * 2018-09-28 2020-03-24 歌尔科技有限公司 一种无线耳机的佩戴情况检测方法、装置及无线耳机
CN111134648B (zh) * 2018-11-01 2021-05-04 华为终端有限公司 心率检测方法及电子设备
CN111134648A (zh) * 2018-11-01 2020-05-12 华为终端有限公司 心率检测方法及电子设备
CN109725716A (zh) * 2018-11-30 2019-05-07 歌尔科技有限公司 一种ar眼镜的佩戴检测方法、装置及ar眼镜
CN110114738B (zh) * 2019-03-25 2020-12-01 深圳市汇顶科技股份有限公司 可穿戴设备、佩戴检测方法及存储介质
CN110114738A (zh) * 2019-03-25 2019-08-09 深圳市汇顶科技股份有限公司 可穿戴设备、佩戴检测方法及存储介质
US11438685B2 (en) 2019-03-25 2022-09-06 Shenzhen GOODIX Technology Co., Ltd. Wearable device, wearing detection method, and storage medium
CN110737026A (zh) * 2019-10-31 2020-01-31 歌尔科技有限公司 一种设备佩戴检测方法、装置、设备及可读存储介质
CN113892920A (zh) * 2020-07-06 2022-01-07 华为技术有限公司 可穿戴设备的佩戴检测方法、装置及电子设备

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