CN107231480A - 一种利用运动手环与手机进行场景精确自动识别的方法 - Google Patents

一种利用运动手环与手机进行场景精确自动识别的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种利用运动手环与手机进行场景精确自动识别的方法，包括：1)位置获取，利用手机GPS每间隔t1时间，进行一次位置获取并保存到基础数据库；2)睡眠、运动记录获取，利用手环产生睡眠、运动记录，将这些记录保存到基础数据库；3)根据基础数据库内的GPS记录与手环的睡眠、运动记录，生成家庭地址和运动地址并保存到地址数据库；4)根据地址数据库数据，经过重复次数相关性计算与分析，生成用户场景并保存到场景数据库。本发明结合运动手环和手机，在不需要额外添加硬件的情况下，对用户是否回家、是否在运动进行有效的智能化分析，使用大数据分析的方式能对家和运动场所等场景进行准确判断，智能化程度高。

Description

一种利用运动手环与手机进行场景精确自动识别的方法
技术领域
本发明涉及场景识别检测技术领域，尤其涉及一种利用运动手环与手机进行场景精确自动识别的方法。
背景技术
目前，已知的场景识别，例如，使用wifi连接情况进行用户“家”或者“工作地”场景判定，对重复连接N次的wifi地址进行保存，并以此进行场景识别，这样的判断不够精确，误判高，不能准确区分是“家”还是“工作地”场景，更不能对运动场所进行识别。例如，一些需要用户进行手动进行场景输入的应用(例如百度地图)，当用户的场景变化时(例如用户搬家)，仍然需要用户手动输入新地址，这样的场景识别用户操作太麻烦，不能达到智能识别的效果。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种利用运动手环与手机进行场景精确自动识别的方法，结合运动手环和手机，在不需要额外添加硬件的情况下，对用户是否回家、是否在运动进行有效的智能化分析，使用大数据分析的方式能对家和运动场所等场景进行准确判断。
为实现上述目的，本发明提供了一种利用运动手环与手机进行场景精确自动识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、位置获取，利用手机GPS每间隔t1时间，进行一次位置获取并保存到基础数据库，拥有各个时间位置P1(X1,X1),P2(X1,Y1),P3(X1,Y1)…Pn(Xn,Yn)，其中位置P(X,Y),X为位置点P的经纬度参数，Y为获取该经纬度时的标准时间；
步骤二、睡眠、运动记录获取，利用手环产生睡眠、运动记录，手机获取手环产生的睡眠SLEEP(Ts,Te)、运动记录SPORTS(Ts,Te)并保存到基础数据库，其中SLEEP(Ts,Te)中，Ts是睡眠的开始时间，Te是睡眠的结束时间；其中SPORTS(Ts,Te)中，Ts是运动的开始时间，Te是运动的结束时间；
步骤三、根据步骤二获取的睡眠、运动记录中的开始时间Ts和结束时间Te去匹配获取步骤一中的所有时间位置，生成家庭地址Ph(Ts,Te,Pavg)和运动地址Ps(Ts,Te,Pavg)并保存到地址数据库,其中Ph(Ts,Te,Pavg)代表用户在Pavg位置从Ts开始入睡到Te醒来，Ps(Ts,Te,Pavg)代表用户在Pavg位置从Ts开始运动到Te停止运；
步骤四、根据家庭地址Ph(Ts,Te,Pavg)和运动地址Ps(Ts,Te,Pavg)，进行大数据计算，寻找家的位置和运动场所位置，生成用户场景并保存到场景数据库。
进一步地，所述步骤三具体为：
1)根据步骤二生成的SLEEP记录中的开始时间Ts和结束时间Te去匹配获取步骤一中的所有位置点Ps1(Xs1,Ys1)、Ps2(Xs2,Ys2)、Ps3(Xs3,Ys3)…Psn(Xsn,Ysn)的集合,取出所有位置点的经纬度Xs1、Xs1、Xs1…Xsn和Ys1、Ys1、Ys1…Ysn，经过均值、滤波计算出合适的位置点Pavg(Xavg、Yavg)，根据开始时间Ts和结束时间Te生成家庭地址Ph(Ts,Te,Pavg)并保存到地址数据库；
2)与第1)步同理生成运动地址Ps(Ts,Te,Pavg)并保存到地址数据库。
进一步地，所述步骤四具体为：
1)寻找家位置，收集N个家庭地址Ph(Ts,Te,Pavg),经过重复次数相关性计算与分析，用户Ua在某个家庭位置Phx(Tsx,Tex,Pavgx)重复出现了N1次，则判定Phx(Tsx,Tex,Pavgx)为用户Ua家的位置，当下次手机收集到该位置Phx(Tsx,Tex,Pavgx)时，则可认为用户Ua已经回家了；
2)寻找运动场所位置，收集N个运动地址Ps(Ts,Te,Pavg)，经过重复次数相关性计算与分析，用户在某个运动地址Psx(Tsx,Tex,Pavgx)重复运动了N1次，则判定Psx(Tsx,Tex,Pavgx)是一个运动场所，再结合手环端的手势识别，判定运动类型为type_a，可以判定Psx(Tsx,Tex,Pavgx)为type_a运动的运动场所，当下次手机收集到该位置Psx(Tsx,Tex,Pavgx)时，则可认为用户已经在进行了type_a运动。
本发明的有益效果是：
本发明结合运动手环和手机，在不需要额外添加硬件的情况下，对用户是否回家、是否在运动进行有效的智能化分析，使用大数据分析的方式能对家和运动场所等场景进行准确判断，智能化程度高，不需要用户额外的进行其他设置。
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
附图说明
图1是本发明的方法流程图。
具体实施方式
如图1所示，一种利用运动手环与手机进行场景精确自动识别的方法，包括以下步骤：
步骤一、位置获取，利用手机GPS每间隔t1时间，进行一次位置获取并保存到基础数据库，拥有各个时间位置P1(X1,X1),P2(X1,Y1),P3(X1,Y1)…Pn(Xn,Yn)，其中位置P(X,Y),X为位置点P的经纬度参数，Y为获取该经纬度时的标准时间；
步骤二、睡眠、运动记录获取，利用手环产生睡眠、运动记录，手机获取手环产生的睡眠SLEEP(Ts,Te)、运动记录SPORTS(Ts,Te)并保存到基础数据库，其中SLEEP(Ts,Te)中，Ts是睡眠的开始时间，Te是睡眠的结束时间；其中SPORTS(Ts,Te)中，Ts是运动的开始时间，Te是运动的结束时间；
步骤三、根据步骤二获取的睡眠、运动记录中的开始时间Ts和结束时间Te去匹配获取步骤一中的所有时间位置，生成家庭地址Ph(Ts,Te,Pavg)和运动地址Ps(Ts,Te,Pavg)并保存到地址数据库,其中Ph(Ts,Te,Pavg)代表用户在Pavg位置从Ts开始入睡到Te醒来，Ps(Ts,Te,Pavg)代表用户在Pavg位置从Ts开始运动到Te停止运；
步骤四、根据家庭地址Ph(Ts,Te,Pavg)和运动地址Ps(Ts,Te,Pavg)，进行大数据计算，寻找家的位置和运动场所位置，生成用户场景并保存到场景数据库。
本实施例中，所述步骤三具体为：
1)根据步骤二生成的SLEEP记录中的开始时间Ts和结束时间Te去匹配获取步骤一中的所有位置点Ps1(Xs1,Ys1)、Ps2(Xs2,Ys2)、Ps3(Xs3,Ys3)…Psn(Xsn,Ysn)的集合,取出所有位置点的经纬度Xs1、Xs1、Xs1…Xsn和Ys1、Ys1、Ys1…Ysn，经过均值、滤波计算出合适的位置点Pavg(Xavg、Yavg)，根据开始时间Ts和结束时间Te生成家庭地址Ph(Ts,Te,Pavg)并保存到地址数据库；
2)与第1)步同理生成运动地址Ps(Ts,Te,Pavg)并保存到地址数据库。
本实施例中，所述步骤四具体为：
1)寻找家位置，收集N个家庭地址Ph(Ts,Te,Pavg),经过重复次数相关性计算与分析，用户Ua在某个家庭位置Phx(Tsx,Tex,Pavgx)重复出现了N1次，则判定Phx(Tsx,Tex,Pavgx)为用户Ua家的位置，当下次手机收集到该位置Phx(Tsx,Tex,Pavgx)时，则可认为用户Ua已经回家了；
2)寻找运动场所位置，收集N个运动地址Ps(Ts,Te,Pavg)，经过重复次数相关性计算与分析，用户在某个运动地址Psx(Tsx,Tex,Pavgx)重复运动了N1次，则判定Psx(Tsx,Tex,Pavgx)是一个运动场所，再结合手环端的手势识别，判定运动类型为type_a，可以判定Psx(Tsx,Tex,Pavgx)为type_a运动的运动场所，当下次手机收集到该位置Psx(Tsx,Tex,Pavgx)时，则可认为用户已经在进行了type_a运动。
本发明结合运动手环和手机，在不需要额外添加硬件的情况下，对用户是否回家、是否在运动进行有效的智能化分析，使用大数据分析的方式能对家和运动场所等场景进行准确判断，智能化程度高，不需要用户额外的进行其他设置。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (3)

1.一种利用运动手环与手机进行场景精确自动识别的方法，其特征在于，
包括以下步骤：
步骤一、位置获取，利用手机GPS每间隔t1时间，进行一次位置获取并保存到基础数据库，拥有各个时间位置P1(X1,X1),P2(X1,Y1),P3(X1,Y1)…Pn(Xn,Yn)，其中位置P(X,Y),X为位置点P的经纬度参数，Y为获取该经纬度时的标准时间；
步骤二、睡眠、运动记录获取，利用手环产生睡眠、运动记录，手机获取手环产生的睡眠SLEEP(Ts,Te)、运动记录SPORTS(Ts,Te)并保存到基础数据库，其中SLEEP(Ts,Te)中，Ts是睡眠的开始时间，Te是睡眠的结束时间；其中SPORTS(Ts,Te)中，Ts是运动的开始时间，Te是运动的结束时间；
步骤三、根据步骤二获取的睡眠、运动记录中的开始时间Ts和结束时间Te去匹配获取步骤一中的所有时间位置，生成家庭地址Ph(Ts,Te,Pavg)和运动地址Ps(Ts,Te,Pavg)并保存到地址数据库,其中Ph(Ts,Te,Pavg)代表用户在Pavg位置从Ts开始入睡到Te醒来，Ps(Ts,Te,Pavg)代表用户在Pavg位置从Ts开始运动到Te停止运；
步骤四、根据家庭地址Ph(Ts,Te,Pavg)和运动地址Ps(Ts,Te,Pavg)，进行大数据计算，寻找家的位置和运动场所位置，生成用户场景并保存到场景数据库。
2.如权利要求1所述的一种利用运动手环与手机进行场景精确自动识别的方法，其特征在于，所述步骤三具体为：
1)根据步骤二生成的SLEEP记录中的开始时间Ts和结束时间Te去匹配获取步骤一中的所有位置点Ps1(Xs1,Ys1)、Ps2(Xs2,Ys2)、Ps3(Xs3,Ys3)…Psn(Xsn,Ysn)的集合,取出所有位置点的经纬度Xs1、Xs1、Xs1…Xsn和Ys1、Ys1、Ys1…Ysn，经过均值、滤波计算出合适的位置点Pavg(Xavg、Yavg)，根据开始时间Ts和结束时间Te生成家庭地址Ph(Ts,Te,Pavg)并保存到地址数据库；
2)与第1)步同理生成运动地址Ps(Ts,Te,Pavg)并保存到地址数据库。
3.如权利要求1所述的一种利用运动手环与手机进行场景精确自动识别的方法，其特征在于，所述步骤四具体为：
1)寻找家位置，收集N个家庭地址Ph(Ts,Te,Pavg),经过重复次数相关性计算与分析，用户Ua在某个家庭位置Phx(Tsx,Tex,Pavgx)重复出现了N1次，则判定Phx(Tsx,Tex,Pavgx)为用户Ua家的位置，当下次手机收集到该位置Phx(Tsx,Tex,Pavgx)时，则可认为用户Ua已经回家了；
2)寻找运动场所位置，收集N个运动地址Ps(Ts,Te,Pavg)，经过重复次数相关性计算与分析，用户在某个运动地址Psx(Tsx,Tex,Pavgx)重复运动了N1次，则判定Psx(Tsx,Tex,Pavgx)是一个运动场所，再结合手环端的手势识别，判定运动类型为type_a，可以判定Psx(Tsx,Tex,Pavgx)为type_a运动的运动场所，当下次手机收集到该位置Psx(Tsx,Tex,Pavgx)时，则可认为用户已经在进行了type_a运动。
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