CN109529306B - 跳绳计数方法、装置、可穿戴设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种跳绳计数方法、装置、可穿戴设备及存储介质。该方法包括：获取可穿戴设备中三轴陀螺仪采集的用户的运动数据，对所述运动数据进行主成分提取，得到主成分数据，统计所述主成分数据峰值点的峰值个数，将所述峰值个数作为所述用户跳绳的个数，解决了现有技术中利用人工、机械或电子计数产生的精度差的问题，通过具有三轴陀螺仪的可穿戴设备实现跳绳的自动计数，减小了计数误差，提高了计数精度。
Description
技术领域
本发明实施例涉及电子计数技术领域，尤其涉及一种跳绳计数方法、装置、可穿戴设备及存储介质。
背景技术
随着技术的不断发展，手环、手表等可穿戴设备越来越受欢迎，比如可以通过可穿戴设备完成身体指标的监测、GPS定位等功能，但大多数可穿戴设备都不支持跳绳计数功能。
目前常用的跳绳计数方法主要有人工计数、机械或电子计数等方式，人工计数方法需要耗费大量的人力，而且由于是人工目测，使得计数结果不够准确。机械或电子计数方式虽然可以在一定程度上节省人力资源，但由于跳绳装置的手柄中设置有计数装置，这种计数装置通常包括计数器和传动结构，由于个人习惯的不同，导致传动机构和技术器的精度较差，而且传动结构容易损坏。
发明内容
本发明实施例提供一种跳绳计数方法、装置、可穿戴设备及存储介质，以通过可穿戴设备实现跳绳的自动计数，提高跳绳计数的精度。
第一方面，本发明实施例提供一种跳绳计数方法，包括：
获取可穿戴设备中三轴陀螺仪采集的用户的运动数据；
对所述运动数据进行主成分提取，得到主成分数据；
统计所述主成分数据峰值点的峰值个数，将所述峰值个数作为所述用户跳绳的个数。
进一步的，所述对所述运动数据进行主成分提取，得到主成分数据，包括：
根据所述运动数据生成第一矩阵；
根据所述第一矩阵和协方差计算公式确定所述第一矩阵的协方差矩阵；
计算所述协方差矩阵的特征值和对应的特征向量；
根据所述特征值的大小顺序排列对应的特征向量，得到第二矩阵；
根据所述第二矩阵和第一矩阵确定所述运动数据的主成分数据。
进一步的，所述根据所述特征值的大小顺序排列对应的特征向量，具体为：
根据所述特征值由大到小的顺序排列对应的特征向量。
进一步的，所述统计所述主成分数据峰值点的峰值个数，将所述峰值个数作为所述用户跳绳的个数，包括：
对所述主成分数据进行滤波；
根据预设算法统计滤波后的主成分数据峰值点的峰值个数，将所述峰值个数作为所述用户跳绳的个数。
第二方面，本发明实施例还提供跳绳计数装置，该装置包括：
获取模块，用于获取可穿戴设备中三轴陀螺仪采集的用户的运动数据；
主成分提取模块，用于对所述运动数据进行主成分提取，得到主成分数据；
统计模块，用于统计所述主成分数据峰值点的峰值个数，将所述峰值个数作为所述用户跳绳的个数。
进一步的，所述主成分提取模块，包括：
生成单元，用于根据所述运动数据生成第一矩阵；
第一确定单元，用于根据所述第一矩阵和协方差计算公式确定所述第一矩阵的协方差矩阵；
计算单元，用于计算所述协方差矩阵的特征值和对应的特征向量；
排序单元，用于根据所述特征值的大小顺序排列对应的特征向量，得到第二矩阵；
第二确定单元，用于根据所述第二矩阵和第一矩阵确定所述运动数据的主成分数据。
进一步的，所述排序单元，具体为：
根据所述特征值由大到小的顺序排列对应的特征向量。
进一步的，所述统计模块，包括：
滤波单元，用于对所述主成分数据进行滤波；
统计单元，用于根据预设算法统计滤波后的主成分数据峰值点的峰值个数，将所述峰值个数作为所述用户跳绳的个数。
第三方面，本发明实施例还提供一种可穿戴设备，包括三轴陀螺仪，还包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的跳绳计数方法。
第四方面，本发明实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被控制器执行时实现如第一方面所述的跳绳计数方法。
本发明实施例提供一种跳绳计数方法、装置、可穿戴设备及存储介质，通过获取可穿戴设备中三轴陀螺仪采集的用户的运动数据，对所述运动数据进行主成分提取，得到主成分数据，统计所述主成分数据峰值点的峰值个数，将所述峰值个数作为所述用户跳绳的个数，解决了现有技术中利用人工、机械或电子计数产生的精度差的问题，通过具有三轴陀螺仪的可穿戴设备实现跳绳的自动计数，减小了计数误差，提高了计数精度。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的跳绳计数方法的流程图；
图2为X轴方向运动数据的示意图；
图3为Y轴方向运动数据的示意图；
图4为Z轴方向运动数据的示意图；
图5为本发明实施例二提供的一种跳绳计数方法的流程图；
图6为采用主成分分析法提取的主成分数据的示意图；
图7为滤波后的主成分数据的示意图；
图8为检测的滤波后的主成分数据的峰值点的示意图；
图9为跳绳计数的实现流程图；
图10为本发明实施例三提供的一种跳绳计数装置的结构图；
图11为本发明实施例四提供的一种可穿戴设备的结构图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的跳绳计数方法的流程图，本实施例可适用于利用可穿戴设备统计跳绳次数的情况，该方法可以由跳绳计数装置来执行，该装置集成在可穿戴设备中，其中，可穿戴设备可以是手环或手表等智能穿戴设备，具体的，该方法包括如下步骤：
S110、获取可穿戴设备中三轴陀螺仪采集的用户的运动数据。
陀螺仪是一种用于测量角速度的装置，实施例中利用三轴陀螺仪采集用户跳绳时的运动数据，三轴陀螺仪设安装于可穿戴设备中，当用户佩戴可穿戴设备进行跳绳时，三轴陀螺仪可以同时测量X轴、Y轴和Z轴三个方向的运动数据，其中，X轴、Y轴和Z轴的方向可以根据实际情况设置，例如可以将可穿戴设备的正上方设置为Z轴方向，X轴方向和Y轴方向位于可穿戴设备所在的平面，该平面与Z轴方向垂直，可穿戴设备包括但不限于：手环和手表等智能设备。
用户在配戴手环或手表进行跳绳时，手腕进行有规律的旋转运动，可以理解的是，每个用户佩戴手环或手表的方向以及跳绳的动作各不相同，采用三轴陀螺仪可以同时获取三个方向的运动数据。示例性的，以一个用户为例，三轴陀螺仪采集的用户的运动数据如图2-4所示，其中，图2为X轴方向运动数据的示意图，图3为Y轴方向运动数据的示意图，图4为Z轴方向运动数据的示意图，由此可以看出，跳绳过程中，三轴陀螺仪在不同方向上的表现是不同的，根据三个方向的运动数据确定跳绳的个数，既考虑了用户的习惯，又提高了计数的准确性。
S120、对所述运动数据进行主成分提取，得到主成分数据。
主成分数据即X轴、Y轴和Z轴动作幅度最大的运动数据，由于个人习惯不同，三轴陀螺仪采集的三个方向的运动数据其动作幅度也是不同的，例如有的用户是X轴方向动作幅度最大，有的用户是Y轴动作幅度最大，还有的用户是Z轴动作幅度最大，为了确定动作幅度最大的方向的运动数据作为跳绳计数的特征数据，实施例对获取到的运动数据进行主成分提取，其中，提取主成分的方法可以根据实际需要选择，例如可以采用主成分分析法(principal component analysis，PCA)，也可以利用SPSS软件进行主成分的提取。
其中，主成分分析法也称主分量分析，通过将给定的一组相关变量线性变换转换为另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列，变换过程中，始终保持变量的总方差不变，使得第一变量具有最大的方差，称为第一主成分，第二变量的方差次之，并且和第一变量不相关，称为第二主成分，依次类推。实施例中，提取的主成分数据是第一主成分数据，第一主成分数据的运动特征最明显，可以作为跳绳计数的特征数据。具体的，可穿戴设备在获取三轴陀螺仪采集的运动数据后，通过主成分提取模块提取运动数据的主成分数据。
S130、统计所述主成分数据峰值点的峰值个数，将所述峰值个数作为所述用户跳绳的个数。
具体的，在确定主成分数据后，统计主成分数据峰值点的峰值个数，即可得到跳绳的个数，其中统计峰值点的峰值个数的方式实施例不进行限定，例如可以采用人工方式，也可以由可穿戴设备中的统计模块根据峰值检测算法自动检测主成分数据的峰值点，进而统计峰值个数，其中，峰值检测算法可以是基于霍夫的峰值检测算法。
本发明实施例一提供一种跳绳计数方法，通过获取可穿戴设备中三轴陀螺仪采集的用户的运动数据，对所述运动数据进行主成分提取，得到主成分数据，统计所述主成分数据峰值点的峰值个数，将所述峰值个数作为所述用户跳绳的个数，解决了现有技术中利用人工、机械或电子计数产生的精度差的问题，通过具有三轴陀螺仪的可穿戴设备实现跳绳的自动计数，减小了计数误差，提高了计数精度。
实施例二
图5为本发明实施例二提供的一种跳绳计数方法的流程图，该方法在上述实施例的基础上具体化，具体的，该方法包括如下步骤：
S210、获取可穿戴设备中三轴陀螺仪采集的用户的运动数据。
S220、根据所述运动数据生成第一矩阵。
实施例采用主成分分析方法提取运动数据的主成分数据，具体的，假定X轴方向的运动数据为x＝(a11，a12，…，a1n)，Y轴方向的运动数据为y＝(a21，a22，…，a2n)，Z轴方向的运动数据为z＝(a31，a32，…，a3n)，其中，n为运动数据的个数，则根据X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的运动数据生成的第一矩阵A＝[x，y，z]T，第一矩阵A为3×n矩阵。
S230、根据所述第一矩阵和协方差计算公式确定所述第一矩阵的协方差矩阵。
为了将第一矩阵A转换为不相关的矩阵，需要先计算第一矩阵的协方差矩阵，具体的，协方差计算公式为：
其中，A为第一矩阵，C为协方差矩阵，协方差矩阵C为3×3矩阵，根据协方差计算公式和第一矩阵A即可确定第一矩阵A的协方差矩阵C。
S240、计算所述协方差矩阵的特征值和对应的特征向量。
设A是n阶方阵，如果存在数λ和非零的n维列向量x，使得关系式Ax＝λx成立，则称λ是方阵A的一个特征值，列向量x为特征值λ对应的特征向量，方阵A为n阶矩阵，则有n个特征值，对应有n个特征向量，其中，关系式Ax＝λx也可以表示为(A-λE)x＝0，该方程组有解的充分必要条件是行列式|A-λE|＝0，E为单位矩阵。可以理解的，由于|A-λ0E|＝0，则(A-λ0E)x＝θ必定存在非零解x1，则x1称为方阵A的属于特征值λ0的特征向量。
具体的，根据(C-λE)x＝0即可计算协方差矩阵C的特征值λ1、λ2和λ3，将特征值分别代入(C-λE)x＝θ，即可得到特征值λ1对应的特征向量α1、特征值λ2对应的特征向量α2以及特征值λ3对应的特征向量α3，特征向量α1、征向量α2以及特征向量α3均为3×1的列向量。
S250、根据所述特征值的大小顺序排列对应的特征向量，得到第二矩阵。
按照特征值的大小顺序排列对应的特征向量，得到第二矩阵P，例如特征值按照大小排序后为λ2、λ3和λ1，则第二矩阵P＝(α2，α3，α1)，其中，第二矩阵P为3×3的矩阵。实施例中，将特征值按照由大到小的顺序排列，具体的，S250具体化为：
根据所述特征值由大到小的顺序排列对应的特征向量。
S260、根据所述第二矩阵和第一矩阵确定所述运动数据的主成分数据。
具体的，以特征向量α1、征向量α2和特征向量α3为坐标轴，建立坐标系，并根据第二矩阵P和第一矩阵A确定坐标系转换后的轨迹数据，即Y＝PA，Y为坐标系转换后的3×n的矩阵，则Y(1)即为提取出的主成分数据，其中，Y(1)表示矩阵Y的第一列。示例性的，参考图6，图6为采用主成分分析法提取的主成分数据的示意图。
S270、对所述主成分数据进行滤波。
可以理解的是，用户在跳绳过程中，其动作和速度是变化的，因此三轴陀螺仪采集的运动数据难免会存在噪声干扰，为了提高计数的准确性，实施例设定在利用主成分分析法提取出主成分数据后，利用滤波器对主成分数据进行滤波，其中，滤波器包括但不限于：贝塞尔滤波器、切比雪夫滤波器和巴特沃斯滤波器等。示例性的，参考图7，图7为滤波后的主成分数据的示意图，由此可见，滤波后的数据噪声干扰明显减小。
S280、根据预设算法统计滤波后的主成分数据峰值点的峰值个数，将所述峰值个数作为所述用户跳绳的个数。
示例性的，参考图8，图8为检测的滤波后的主成分数据的峰值点的示意图，统计峰值点的峰值个数即可确定用户跳绳的个数，无需增加而外的人力资源，而且提高了精度。
下面对跳绳技术的过程进行简单描述，以手环为例，参考图9，图9为跳绳计数的实现流程图，用户佩戴手环进行跳绳时，手环中的三轴陀螺仪采集用户的运动数据，手环中的主成分提取模块对运动数据进行主成分分析，提取主成分数据，并对主成分数据进行滤波处理，减小主成分数据中的噪声干扰，然后检测滤波后的主成分数据的峰值点，统计峰值点的峰值个数，将峰值点的峰值个数作为用户跳绳的个数，最终通过手环的显示界面，显示跳绳个数。
本发明实施例二提供一种跳绳计数方法，在上述实施例的基础上，利用主成分分析法提取用户运动数据的主成分，在对主成分数据进行滤波后，检测滤波后的主成分数据的峰值点，统计峰值个数，作为用户跳绳的个数，既考虑了用户的习惯，节省了人力资源，又避免了人工技术的误差，简单方便。
实施例三
图10为本发明实施例三提供的一种跳绳计数装置的结构图，该装置可以执行上述实施例所述的跳绳计数方法，具体的，参考图10，该装置包括：
获取模块310，用于获取可穿戴设备中三轴陀螺仪采集的用户的运动数据；
主成分提取模块320，用于对所述运动数据进行主成分提取，得到主成分数据；
统计模块330，用于统计所述主成分数据峰值点的峰值个数，将所述峰值个数作为所述用户跳绳的个数。
本发明实施例三提供一种跳绳计数装置的结构图，通过获取可穿戴设备中三轴陀螺仪采集的用户的运动数据，对所述运动数据进行主成分提取，得到主成分数据，统计所述主成分数据峰值点的峰值个数，将所述峰值个数作为所述用户跳绳的个数，解决了现有技术中利用人工、机械或电子计数产生的精度差的问题，通过具有三轴陀螺仪的可穿戴设备实现跳绳的自动计数，减小了计数误差，提高了计数精度。
在上述实施例的基础上，主成分提取模块320，包括：
生成单元，用于根据所述运动数据生成第一矩阵；
第一确定单元，用于根据所述第一矩阵和协方差计算公式确定所述第一矩阵的协方差矩阵；
计算单元，用于计算所述协方差矩阵的特征值和对应的特征向量；
排序单元，用于根据所述特征值的大小顺序排列对应的特征向量，得到第二矩阵；
第二确定单元，用于根据所述第二矩阵和第一矩阵确定所述运动数据的主成分数据。
在上述实施例的基础上，所述排序单元，具体为：
根据所述特征值由大到小的顺序排列对应的特征向量。
在上述实施例的基础上，统计模块330，包括：
滤波单元，用于对所述主成分数据进行滤波；
统计单元，用于根据预设算法统计滤波后的主成分数据峰值点的峰值个数，将所述峰值个数作为所述用户跳绳的个数。
本发明实施例提供的跳绳计数装置可以用于执行上述任意实施例提供的跳绳计数方法，具备相应的功能和有益效果。
实施例四
图11为本发明实施例四提供的一种可穿戴设备的结构图，具体的，参考图11，该可穿戴设备包括：三轴陀螺仪400、处理器410、存储器420、输入装置430和输出装置440，三轴陀螺仪400用于采集用户的运动数据，可穿戴设备中处理器410的数量可以是一个或多个，图11中以一个处理器410为例，可穿戴设备中的三轴陀螺仪400、处理器410、存储器420、输入装置430和输出装置440可以通过总线或其他方式连接，图11中以通过总线连接为例。
存储器420作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的跳绳计数方法对应的程序指令/模块。处理器410通过运行存储在存储器420中的软件程序、指令以及模块，从而执行可穿戴设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述实施例的跳绳计数方法。
存储器420主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器420可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器420可进一步包括相对于处理器410远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至可穿戴设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置430可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与可穿戴设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置440可包括显示屏等显示设备、扬声器以及蜂鸣器等音频设备。
本发明实施例提供的可穿戴设备与上述实施例提供的跳绳计数方法属于同一发明构思，未在本实施例中详尽描述的技术细节可参见上述实施例，并且本实施例具备执行跳绳计数方法相同的有益效果。
实施例五
本发明实施例五还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所述的跳绳计数方法。
当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的跳绳计数方法中的操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的跳绳计数方法中的相关操作，且具备相应的功能和有益效果。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是机器人，个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的跳绳计数方法。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (8)
1.一种跳绳计数方法，其特征在于，包括：
获取可穿戴设备中三轴陀螺仪采集的用户的运动数据；
对所述运动数据进行主成分提取，得到主成分数据；
统计所述主成分数据峰值点的峰值个数，将所述峰值个数作为所述用户跳绳的个数；
所述对所述运动数据进行主成分提取，得到主成分数据，包括：
根据所述运动数据生成第一矩阵；
根据所述第一矩阵和协方差计算公式确定所述第一矩阵的协方差矩阵；
计算所述协方差矩阵的特征值和对应的特征向量；
根据所述特征值的大小顺序排列对应的特征向量，得到第二矩阵；
根据所述第二矩阵和第一矩阵确定所述运动数据的主成分数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征值的大小顺序排列对应的特征向量，具体为：
根据所述特征值由大到小的顺序排列对应的特征向量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述统计所述主成分数据峰值点的峰值个数，将所述峰值个数作为所述用户跳绳的个数，包括：
对所述主成分数据进行滤波；
根据预设算法统计滤波后的主成分数据峰值点的峰值个数，将所述峰值个数作为所述用户跳绳的个数。
4.一种跳绳计数装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取可穿戴设备中三轴陀螺仪采集的用户的运动数据；
主成分提取模块，用于对所述运动数据进行主成分提取，得到主成分数据；
统计模块，用于统计所述主成分数据峰值点的峰值个数，将所述峰值个数作为所述用户跳绳的个数；
所述主成分提取模块，包括：
生成单元，用于根据所述运动数据生成第一矩阵；
第一确定单元，用于根据所述第一矩阵和协方差计算公式确定所述第一矩阵的协方差矩阵；
计算单元，用于计算所述协方差矩阵的特征值和对应的特征向量；
排序单元，用于根据所述特征值的大小顺序排列对应的特征向量，得到第二矩阵；
第二确定单元，用于根据所述第二矩阵和第一矩阵确定所述运动数据的主成分数据。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述排序单元，具体为：
根据所述特征值由大到小的顺序排列对应的特征向量。
6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述统计模块，包括：
滤波单元，用于对所述主成分数据进行滤波；
统计单元，用于根据预设算法统计滤波后的主成分数据峰值点的峰值个数，将所述峰值个数作为所述用户跳绳的个数。
7.一种可穿戴设备，包括三轴陀螺仪，其特征在于，还包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-3中任一项所述的跳绳计数方法。
8.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被控制器执行时实现如权利要求1-3中任一项所述的跳绳计数方法。
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