CN112698730A - 一种智能手表读写姿态识别方法 - Google Patents
一种智能手表读写姿态识别方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种智能手表读写姿态识别方法,包括:所述智能手表表盘侧面设有重力旋转轴,所述重力旋转轴上设有正交旋转框架,所述正交旋转框架内设有重力旋转平台,红外接近传感器设于所述重力旋转平台上;重力旋转轴两端设有多向压力传感器;通过所述多向压力传感器测量所述重力旋转轴两端压力变化,判断是否处于稳定的感应状态;通过所述红外接近传感器,从不同角度分别探测感应佩戴者头部、胸部、肩部三个特征部位的感应角度和感应距离;将探测感应数据传输到智能手表中央微处理器,智能识别读写姿态,记录分析姿态数据;判定所述读写姿态,如不标准则进行提醒;根据所述姿态数据分析结果,给出纠正建议。
Description
技术领域
本发明涉及智能识别、姿态感知技术领域,更具体地说,本发明涉及一种智能手表读写姿态识别方法。
背景技术
智能手表相关技术是一门非常热门的技术领域,但是其姿态感知方面的技术依然处于起步阶段,智能识别技术函待提高;相关技术竞争力和技术秩序尚需加强;如何将智能化进一步深化是其一个关键的技术方向。
目前的智能手表,其智能识别的和传感器探测的灵敏性、能耗量、有效性等技术方向都尚需提高;红外接近传感器以其探测的实时性和灵敏性、能耗、方案简洁等方面都具有独特的优势;将红外接近传感器应用于智能手表将是一个非常具有技术意义的方向。因此,有必要将红外接近传感器应用于智能手表提出一种姿态识别方法,至少部分地解决现有技术中存在的问题。
发明内容
在发明内容部分中引入了一系列简化形式的概念,这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本发明的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征,更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
为至少部分地解决上述问题,本发明提供了一种智能手表读写姿态识别方法,所述智能手表表盘侧面设有重力旋转轴,所述重力旋转轴上设有正交旋转框架,所述正交旋转框架内设有重力旋转平台;将红外接近传感器设于所述重力旋转平台上;重力旋转轴两端设有多向压力传感器;
所述方法包括:
通过所述多向压力传感器测量所述重力旋转轴两端压力变化,判断是否处于稳定的感应状态;
通过所述红外接近传感器,从不同角度分别探测感应佩戴者头部、胸部、肩部三个特征部位的感应角度和感应距离;
将探测感应数据传输到智能手表中央微处理器,智能识别读写姿态,并进行判定、提醒;
所述智能手表自动存储读写姿态数据,智能跟踪分析,给出纠正建议。
进一步的,所述智能手表表盘的侧面开设有半球形凹槽,所述重力调节旋转轴安装于所述半球形凹槽内,所述正交旋转框架的外圆框架旋转端与所述重力调节旋转轴两端内侧相连,所述正交旋转框架的内圆框架轴和外圆框架轴向正交设置;所述外圆框架直径小于半球形凹槽直径,内圆框架直径小于外圆框架直径;所述重力旋转平台设于所述内圆框架上,半球形凹槽外部设有透明球壳形防护盖;所述重力旋转平台设置有重心调节模块;所述半球形凹槽内设置有限位器;所述红外接近传感器和所述中央微处理器用软导线连接。
进一步的,所述多向压力传感器测量所述重力旋转轴两端压力变化,判断是否处于稳定的感应状态,包括:如果测量压力变化稳定在设定的变化范围内,多向压力传感器测量的压力方向符合读写姿态方向,则处于稳定的感应状态,则判断读写状态稳定;如果测量压力变化超过设定的变化范围时,或多向压力传感器测量的压力方向不符合读写姿态方向,则处于判断读写状态不稳定;所述判断是否处于稳定的感应状态,还包括:结合智能手表中的加速度传感器和陀螺仪综合探测加速惯性和转动角度,判断是否处于正常的读写状态;如加速惯性和转动角度小于设定阈值,则处于正常的读写状态,如超过设定阈值,则不处于正常的读写状态。
进一步的,所述读写状态稳定时,中央微处理器开启所述红外接近传感器,跟踪识别读写姿态,采集存储感应的读写姿态数据并进一步分析判定;所述读写状态不稳定时,中央微处理器关闭所述红外接近传感器,提示未进入稳定读写状态,记录存储未进入稳定读写状态的时长。
进一步的,所述感应角度和感应距离,包括:所述感应角度是指所述红外接近传感器感应面中心轴方向和所述半球形凹槽圆心轴方向之间的夹角;通过测量所述重心调节模块所处的位置,由中央微型处理器推算获得;所述感应距离是指传感器能够探测感应到所述特征部位的距离;预设置对应的传感器感应角度和感应距离,通过调节重力旋转平台重心调节模块位置和方向,调节所述重力调节旋转轴和重力旋转平台的相对稳定位置,使其处于相对稳定位置时,传感器的感应面朝向的角度,适应探测不同身高、不同臂长的佩戴者。
进一步的,所述从不同角度分别探测佩戴者头部、胸部、肩部三个特征部位的感应角度和感应距离,包括:分别调节三个感应角度,对应初始读写状态时头部、胸部、肩部三个特征位置;分别探测三个特征位置的感应距离;设置顺序为:第一感应位置为头部,感应距离为距离h1,感应角度为角度θ1;第二感应位置为胸部,感应距离为距离h2,感应角度为角度θ2;第三感应位置为肩部,感应距离为距离h3,感应角度为角度θ3;所述智能手表的中央处理器记录三个特征位置预设置的感应角度和感应距离。
进一步的,所述智能识别读写姿态,包括:在读写状态初始感应角度为角度θ1时,探测头部感应距离h1t,如头部感应距离低于预设定的感应距离h1时,h1t≤h1触发感应信号并传输到中央微处理器,中央微处理器记录读写姿态数据D1i;在读写状态初始感应角度为角度θ2时,探测胸部感应距离h2t,如胸部感应距离低于预设定的感应距离h2时,h2t≤h2触发感应信号并传输到中央微处理器,中央微处理器记录读写姿态数据D2i;在读写状态初始感应角度为角度θ3时,探测肩部感应距离h3t,如肩部感应距离低于预设定的感应距离h3时,h3t≤h3触发感应信号并传输到中央微处理器,中央微处理器记录读写姿态数据D3i;
所述中央微处理器在接收到所述红外接近传感器任一部位的触发感应信号时,根据设定的识别判定条件,触发智能手表的提醒装置,发出声音、震动提醒;所述提醒装置设置于智能手表内包括声音装置、震动装置;
红外接近传感器在姿态感应识别过程中,首先要降低环境光中的红外光噪声干扰,环境光中的红外光产生的光电流运算方法如下:
IΔ为所述环境噪声红外线产生的光电流;Wδ为所述红外接近传感器环境红外光的功率的有效值;Xδ为所述红外接近传感器反射光感应面的频谱响应;Rδ为所述防护外盖的穿透率;S为所述红外接近传感器感应反射光感应面的面积。通过降低环境红外光噪声产生的光电流,得到所述感应部位与红外接近传感器感应面中心的距离的运算方法为:
hi为所述感应部位与红外接近传感器感应面中心的距离;ρlds为所述红外接近传感器红外光发生器所发射的特定频率红外光波波长;Nf所述红外接近传感器红外光发生器的辐照通量;Ws为所述红外接近传感器红外光发生器的输出功率的有效值;为所述红外接近传感器红外光发生器发出特定频率红外光的散射角;γ为所述感应部位对所述红外接近传感器红外光发生器发射的特定频率红外光的反射率;S为所述红外接近传感器感应反射光感应面的面积;X(ρlds)为所述红外接近传感器反射光感应面对波长ρlds的响应度;R为所述特定频率光的穿透率;Ic为所述红外接近传感器感应器产生的有效光电流。
进一步的,所述进行判定提醒,还包括:所述中央微处理器接收到红外接近传感器的触发信号时,预设有触发延时时间,如果红外接近传感器触发感应信号持续未中断,且超过预设定延时时间,则触发智能手表的提醒装置;如果触发信号持续时间小于预设时间就中断,则不触发智能手表的提醒装置。
进一步的,所述智能手表自动存储读写姿态数据,还包括:在稳定读写状态时,中央微处理器持续记录三个特征感应部位的读写姿态数据,并汇总数据存储到所述智能手表存储器;非稳定读写状态时,中央微处理器持续记录非读写状态时长数据,并汇总数据存储到所述智能手表存储器;将红外接近传感器探测识别的读写姿态数据存储在所述智能手表存储器中,在所述智能手表收到传输数据指令时发送读写姿态数据到监护人接收端。
进一步的,所述智能跟踪分析,给出纠正建议,包括:所述中央微处理器按照设定的时间周期,读取存储器中的姿态识别记录数据,并进行智能自动分析;如分析结果为头部感应距离触发信号D1i出现频次较高,则判定佩戴者优先需要纠正的是头部姿态问题;如分析结果为胸部感应距离触发信号D2i出现频次较高,则优先需要纠正的是前倾姿态问题;如分析结果为肩部感应距离触发信号D3i出现频次最高,则优先需要纠正的是侧斜姿态问题;给出相应的纠正建议方案。
相比现有技术,本发明至少包括以下有益效果:
可以多角度、多部位感应识别读写姿态,相对于固定不变的探测方向,可以尽量提高传感器探测有效性和准确性,相对固定角度探测方式也更适合不同身高、不同臂长及不同年龄段的佩戴者;将红外接近传感器安装于所述重力旋转平台,可实现红外接近传感器在特定范围内随着旋转平台的多角度无电功耗调节,节省了小型智能化系统中非常重要的电量能耗,并能保持传感器在感应识别过程中设定范围内感应测量的稳定性,稳定性更好;相对于通过电驱动调节方式,小范围、小幅度调节的实时性也有很大的优势;另一优点是其能节省很多平台控制及逻辑运算部件,进一步提高主要感应识别功能的效能;通过测量旋转轴压力变化和方向变化,测量方式更简单高效;可以结合多种传感器实现更加精确的控制及各种不同的组合功能;可以进一步优化判定的准确性和实时识别状态的真实性;同时可以进一步提高数据记录的完整性。所述方法和算法,能够降低复杂环境中噪声对读写姿态识别、身体部位、感应距离的干扰影响;结合多部位感应数据,能够使所述智能手表能够给出更具体、具有真对性的方案建议;进一步提高智能手表的智能化程度。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明所述的一种智能手表读写姿态识别方法的流程图。
图2为本发明所述的一种智能手表的红外接近传感器安装结构图。
具体实施方式
下面结合附图以及实施例对本发明做进一步的详细说明,以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
如图1-图2所示,本发明实施例提供了一种智能手表读写姿态识别方法,所述智能手表表盘侧面设有重力旋转轴1,所述重力旋转轴1上设有正交旋转框架2,所述正交旋转框架2内设有重力旋转平台3;红外接近传感器4设于所述重力旋转平台3上;重力旋转轴1两端设有多向压力传感器;
所述方法包括:
通过所述多向压力传感器测量所述重力旋转轴1两端压力变化,判断是否处于稳定的感应状态;
通过所述红外接近传感器4,从不同角度分别探测感应佩戴者头部、胸部、肩部三个特征部位的感应角度和感应距离;
将探测感应数据传输到智能手表中央微处理器,智能识别读写姿态,并进行判定、提醒;
所述智能手表自动存储读写姿态数据,智能跟踪分析,给出纠正建议。
上述技术方案的工作原理为:通过重力作用和重心偏移原理,在所述智能手表角度转动时,重力旋转平台3在重心调节模块的作用下,将保持一定范围内角度不变,实现重力旋转平台3多角度无电功耗相对调节;在智能手表表盘侧面连接安装微型重力旋转轴1、正交旋转框架2和重力旋转平台3,将红外接近传感器4安装于所述重力旋转平台3,实现所述红外接近传感器4的多角度无电功耗相对调节,进一步可以使红外接近传感器4可以多角度、多部位感应识别读写姿态;通过限位器可以进一步限制平台的旋转范围,维持原惯性角度的稳定性,通过多向压力传感器测量重力旋转轴1和表盘连接处压力变化,结合陀螺仪和加速度传感器,中央微处理器判断是否处于读写状态:如果是,则开启红外接近传感器4、采集感应的读写姿态数据并存储,如果否,则关闭红外接近传感器4,在收到指令时发送读写姿态数据到监护人客户端。将探测感应数据传输到智能手表中央微处理器,智能识别读写姿态,并进行判定、提醒;所述智能手表自动存储读写姿态数据,智能跟踪分析,给出纠正建议。
上述技术方案的有益效果为:通过多角度调节的红外接近传感器,从不同角度分别探测佩戴者头部、胸部、肩部三个特征部位的感应角度和感应距离,可以多角度、多部位感应识别读写姿态;将红外接近传感器安装于所述重力旋转平台,当智能手表角度在一定范围内变化时,所述重力旋转平台将在特定角度范围内趋向于保持初始设定角度,且读写姿态较为稳定状态时,佩戴手表的动作幅度一般都不大,加之旋转平台惯性和限位器作用,从而实现了稳定读写状态,红外接近传感器在适应性范围内的多角度无电功耗调节,节省了小型智能化系统中非常重要的电量能耗,并能保持传感器在感应识别过程中设定范围内感应测量的稳定性;对于微型平台,节省能耗,稳定性好;相对于固定不变的探测方向,多向可调节的探测方式可以尽量提高传感器探测有效性和准确性;相对于通过电驱动主动驱动调节方式,小范围、小幅度调节的实时性也有很大的优势;进一步提高主要探测功能的效能;测量方式简单高效;可以结合多种传感器实现更加精确的控制及各种不同的组合功能;所述方法和算法,能够降低复杂环境中噪声对读写姿态、身体部位、感应距离的干扰影响;能够使所述智能手表能够给出更具体、具有真对性的方案建议;进一步提高智能手表的智能化程度。
在一个实施例中,所述智能手表表盘的侧面开设有半球形凹槽,所述重力调节旋转轴安装于所述半球形凹槽内,所述正交旋转框架2的外圆框架旋转端与所述重力调节旋转轴两端内侧相连,所述正交旋转框架2的内圆框架轴和外圆框架轴向正交设置;所述外圆框架直径小于半球形凹槽直径,内圆框架直径小于外圆框架直径;所述重力旋转平台3设于所述内圆框架上,半球形凹槽外部设有透明球壳形防护盖;所述重力旋转平台3设置有重心调节模块;所述半球形凹槽内设置有限位器;所述红外接近传感器4和所述中央微处理器用软导线连接。
上述技术方案的工作原理为:半球形凹槽可以实现圆形旋转框架的自由旋转,正交设置两种框架通过相互交叉的连接轴正交方向旋转,重心调节模块通过重心偏移原理,调整旋转平台的重心位置,结合限位器,从而调节其朝向;在一定范围内转动时,由于重力方向不变而趋向于重心方向角度不变,由于一定的惯性作用结合限位器,从而产生相对所述智能手表的相对运动,被动调节感应角度,一定范围内保持预设状态的感应角度,而不必通过电动驱动进行频繁的方向调节;通过限位器可以进一步限制平台的旋转范围,维持调节角度的稳定性。
上述技术方案的有益效果为:对于微型平台,节省能耗,稳定性好;感应角度在感应距离设定的范围内转动时,由于重力方向不变而趋向于不变,始终保持预设状态的感应角度,而不必通过电动驱动进行方向调节;相对于固定不变的探测方向,多向可调节的探测方式可以尽量提高传感器探测有效性和准确性;相对于通过电驱动主动驱动调节方式,小范围、小幅度调节的实时性也有很大的优势;而且另一关键的优点是其能节省大量的控制及逻辑运算部件,进一步提高主要探测目标的效能。
在一个实施例中,所述多向压力传感器测量所述重力旋转轴1两端压力变化,判断是否处于稳定的感应状态,包括:如果测量压力变化稳定在设定的变化范围内,多向压力传感器测量的压力方向符合读写姿态方向,则处于稳定的感应状态,则判断读写状态稳定;如果测量压力变化超过设定的变化范围时,或多向压力传感器测量的压力方向不符合读写姿态方向,则处于判断读写状态不稳定;所述判断是否处于稳定的感应状态,还包括:结合智能手表中的加速度传感器和陀螺仪综合探测加速惯性和转动角度,判断是否处于正常的读写状态;如加速惯性和转动角度小于设定阈值,则处于正常的读写状态,如超过设定阈值,则不处于正常的读写状态。
上述技术方案的工作原理为:多向压力传感器测量所述重力旋转轴1两端压力变化及方向变化,中央微处理器分析判断压力测量数据;另外可结合智能手表中的加速度传感器和陀螺仪综合探测加速惯性和转动角度,判断加速惯性和转动角度阈值。
上述技术方案的有益效果为:所述多向压力传感器测量所述重力旋转轴1两端压力变化,可以判断是否处于稳定的感应状态,可以判断读写状态是否稳定;结合智能手表中的加速度传感器和陀螺仪综合探测加速惯性和转动角度,可以进一步判断读写状态是否正常;多种判断方式结合,可以进一步优化判定的准确性和实时识别状态的真实性;同时可以进一步提高数据记录的完整性。
在一个实施例中,所述读写状态稳定时,中央微处理器开启所述红外接近传感器4,跟踪识别读写姿态,采集存储感应的读写姿态数据并进一步分析判定;所述读写状态不稳定时,中央微处理器关闭所述红外接近传感器4,提示未进入稳定读写状态,记录存储未进入稳定读写状态的时长。
上述技术方案的工作原理为:中央微处理器开启所述红外接近传感器4,跟踪识别读写姿态,采集存储感应的读写姿态数据并进一步分析判定;中央微处理器关闭所述红外接近传感器4,提示未进入稳定读写状态,记录存储未进入稳定读写状态的时长。
上述技术方案的有益效果为:所述读写状态稳定时,感应数据更准确;跟踪识别读写姿态时长更长;采集存储感应的读写姿态数据并进一步分析判定的可靠性更好;记录存储未进入稳定读写状态的时长,减少占用有限的存储空间;控制合理的开关时长;避免大量无效的感应数据,干扰有效数据的记录,提高有效的数据跟踪及状态分析。
在一个实施例中,所述感应角度和感应距离,包括:所述感应角度是指所述红外接近传感器4感应面中心轴方向和所述半球形凹槽圆心轴方向之间的夹角;通过测量所述重心调节模块所处的位置,由中央微型处理器推算获得;所述感应距离是指传感器能够探测感应到所述特征部位的距离;预设置对应的传感器感应角度和感应距离,通过调节重力旋转平台3重心调节模块位置和方向,调节所述重力调节旋转轴和重力旋转平台3的相对稳定位置,使其处于相对稳定位置时,传感器的感应面朝向的角度,适应探测不同身高、不同臂长的佩戴者。
上述技术方案的工作原理为:根据不同身高、臂长的佩戴者调节所述重力旋转平台3的重心位置,预设置对应的传感器感应角度和感应距离;重力旋转平台3的重心位置通过可调节位置方向的重心调节模块实现。
上述技术方案的有益效果为:实现了根据不同身高、臂长的佩戴者,对应的传感器感应角度和感应距离均可调节;以使感应识别的适应性、有效性和准确性大为提高;还更适用不同年龄阶段的佩戴使用;相对与固定角度的传感器,其灵活性更高;重力旋转平台3的重心位置可调节,实现各个方向上能找到更适合的探测角度。
在一个实施例中,所述从不同角度分别探测佩戴者头部、胸部、肩部三个特征部位的感应角度和感应距离,包括:分别调节三个感应角度,对应初始读写状态时头部、胸部、肩部三个特征位置;分别探测三个特征位置的感应距离;设置顺序为:第一感应位置为头部,感应距离为距离h1,感应角度为角度θ1;第二感应位置为胸部,感应距离为距离h2,感应角度为角度θ2;第三感应位置为肩部,感应距离为距离h3,感应角度为角度θ3;所述智能手表的中央处理器记录三个特征位置预设置的感应角度和感应距离。
上述技术方案的工作原理为:传感器感应角度和感应距离,通过调节重力旋转平台3重心调节模块位置和方向,调节所述重力调节旋转轴和重力旋转平台3的相对稳定位置,使其处于相对稳定位置时,传感器的感应面朝向的角度,适应探测不同身高、不同臂长的佩戴者;分别调节三个感应角度,对应初始读写状态时头部、胸部、肩部三个特征位置;分别探测三个特征位置的感应距离;所述智能手表的中央处理器记录三个特征位置预设置的感应角度和感应距离。
上述技术方案的有益效果为:传感器感应角度和感应距离,通过调节重力旋转平台重心调节模块位置和方向,调节相对位置稳定,使传感器感应角度和感应距离处于相对更稳定位置;传感器的感应面朝向的角度,适应探测不同方向;可以分别调节不同感应角度,对应初不同特征位置;可以分别探测不同特征位置的感应距离;感应位置更多、记录分析数据更全面、方案分析更准确。
在一个实施例中,所述智能识别读写姿态,包括:在读写状态初始感应角度为角度θ1时,探测头部感应距离h1t,如头部感应距离低于预设定的感应距离h1时,h1t≤h1触发感应信号并传输到中央微处理器,中央微处理器记录读写姿态数据D1i;在读写状态初始感应角度为角度θ2时,探测胸部感应距离h2t,如胸部感应距离低于预设定的感应距离h2时,h2t≤h2触发感应信号并传输到中央微处理器,中央微处理器记录读写姿态数据D2i;在读写状态初始感应角度为角度θ3时,探测肩部感应距离h3t,如肩部感应距离低于预设定的感应距离h3时,h3t≤h3触发感应信号并传输到中央微处理器,中央微处理器记录读写姿态数据D3i;
所述中央微处理器在接收到所述红外接近传感器4任一部位的触发感应信号时,根据设定的识别判定条件,触发智能手表的提醒装置,发出声音、震动提醒;所述提醒装置设置于智能手表内包括声音装置、震动装置;
红外接近传感器4在姿态感应识别过程中,首先要降低环境光中的红外光噪声干扰,环境光中的红外光产生的光电流运算方法如下:
IΔ为所述环境噪声红外线产生的光电流;Wδ为所述红外接近传感器4环境红外光的功率的有效值;Xδ为所述红外接近传感器4反射光感应面的频谱响应;Rδ为所述防护外盖的穿透率;S为所述红外接近传感器4感应反射光感应面的面积。通过降低环境红外光噪声产生的光电流,得到所述感应部位与红外接近传感器4感应面中心的距离的运算方法为:
hi为所述感应部位与红外接近传感器4感应面中心的距离;ρlds为所述红外接近传感器4红外光发生器所发射的特定频率红外光波波长;Nf所述红外接近传感器4红外光发生器的辐照通量;Ws为所述红外接近传感器4红外光发生器的输出功率的有效值;为所述红外接近传感器4红外光发生器发出特定频率红外光的散射角;γ为所述感应部位对所述红外接近传感器4红外光发生器发射的特定频率红外光的反射率;S为所述红外接近传感器4感应反射光感应面的面积;
X(ρlds)为所述红外接近传感器4反射光感应面对波长ρlds的响应度;R为所述特定频率光的穿透率;Ic为所述红外接近传感器4感应器产生的有效光电流。
上述技术方案的工作原理为:多角度、多部位感应识别读写姿态,在读写状态初始感应角度为角度θ1时,探测头部感应距离h1t,如头部感应距离低于预设定的感应距离h1时:h1t≤h1,触发感应信号并进行提醒;在读写状态初始感应角度为角度θ2时,探测胸部感应距离h2t,如胸部感应距离低于预设定的感应距离h2时:h2t≤h2,触发感应信号并进行提醒;在读写状态初始感应角度为角度θ3时,探测肩部感应距离h3t,如肩部感应距离低于预设定的感应距离h3时:h3t≤h3,触发感应信号并进行提醒;当红外接近传感器4红外光发生器发出的特定频段红外光碰撞到感应范围内的目标时,会反射到所属红外接近传感器4光电感应器件上,该光电感应器件测得的红外能量会随着感应距离的靠近而增加,在光电感应器件测得的红外能量达到一定值时触发脉冲发送到中央微处理器,从而达到探测感应距离范围内目标的作用。
上述技术方案的有益效果为:可以分别识别不同角度、不同部位读写姿态的数据;多角度、多部位感应识别读写姿态;并可结合数据分析和处理,进一步更精确的识别读写姿态的需纠正特征部位及纠正方向;在长时间读写姿态识别过程中,数据统计状态和针对性更强;识别判定方式更为合理;算法及数据分析更加智能化。所述方法和算法,能够降低复杂环境中噪声对读写姿态、身体部位、感应距离的干扰影响;能够使所述智能手表能够给出更具体、具有真对性的方案建议;进一步提高智能手表的智能化程度。
在一个实施例中,所述进行判定提醒,还包括:所述中央微处理器接收到红外接近传感器4的触发信号时,预设有触发延时时间,如果红外接近传感器4触发感应信号持续未中断,且超过预设定延时时间,则触发智能手表的提醒装置;如果触发信号持续时间小于预设时间就中断,则不触发智能手表的提醒装置。
上述技术方案的工作原理为:微处理器接如果收到红外接近传感器4的触发信号时,通过预设定时间进行分析判定:如果触发信号持续未中断,且超过预设定时间,则触发提醒装置发出震动或声音进行提醒;如果触发信号持续时间小于预设时间就中断,则不触发提醒装置。
上述技术方案的有益效果为:在人体进入读写状态时,读写过程中身体会有偶尔的移动和姿态调整,通过预设定触发提醒时间,可以避免频繁触发提醒,从而避免读写过程频繁被打断或扰乱。
在一个实施例中,所述智能手表自动存储读写姿态数据,还包括:在稳定读写状态时,中央微处理器持续记录三个特征感应部位的读写姿态数据,并汇总数据存储到所述智能手表存储器;非稳定读写状态时,中央微处理器持续记录非读写状态时长数据,并汇总数据存储到所述智能手表存储器;将红外接近传感器4探测识别的读写姿态数据存储在所述智能手表存储器中,在所述智能手表收到传输数据指令时发送读写姿态数据到监护人接收端。
上述技术方案的工作原理为:中央微处理器持续记录三个特征感应部位的读写姿态数据,并汇总数据存储到所述智能手表存储器;非稳定读写状态时,中央微处理器持续记录非读写状态时长数据,并汇总数据存储到所述智能手表存储器;将红外接近传感器4探测识别的读写姿态数据存储在所述智能手表存储器中,在所述智能手表收到传输数据指令时发送读写姿态数据到监护人接收端。
上述技术方案的有益效果为:所述智能手表的微型智能系统各信号通道资源匹配合理性相对更高;可以降低系统频繁触发而造成的信号通道拥挤;能耗和续航时间也进一步提高;进而延长所述智能手表的综合使用周期;提高识别跟踪、纠正姿态数据统计时长。
在一个实施例中,所述智能跟踪分析,给出纠正建议,包括:所述中央微处理器按照设定的时间周期,读取存储器中的姿态识别记录数据,并进行智能自动分析;如分析结果为头部感应距离触发信号D1i出现频次较高,则判定佩戴者优先需要纠正的是头部姿态问题;如分析结果为胸部感应距离触发信号D2i出现频次较高,则优先需要纠正的是前倾姿态问题;如分析结果为肩部感应距离触发信号D3i出现频次最高,则优先需要纠正的是侧斜姿态问题;给出相应的纠正建议方案。
上述技术方案的工作原理为:所述中央微处理器设定读取存储器中的姿态识别记录数据的时间周期;按照设定的时间周期读取存储器中的姿态识别记录数据,并进行智能自动分析;给出相应的纠正建议方案。
上述技术方案的有益效果为:可以给出不同部位的出现频率和分析结果;佩戴者优先需要纠正的姿态问题部位更准确;跟踪分析更加智能化;纠正建议方案更精准;佩戴者对姿态的调整更有针对性;监护端获取数据信息更全面。
尽管本发明的实施方案已公开如上,但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用,它完全可以被适用于各种适合本发明的领域,对于熟悉本领域的人员而言,可容易地实现另外的修改,因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下,本发明并不限于特定的细节与这里示出与描述的图例。
Claims (10)
1.一种智能手表读写姿态识别方法,其特征在于,所述智能手表表盘侧面设有重力旋转轴(1),所述重力旋转轴(1)上设有正交旋转框架(2),所述正交旋转框架(2)内设有重力旋转平台(3);红外接近传感器(4)设于所述重力旋转平台(3)上;重力旋转轴(1)两端设有多向压力传感器;
所述方法包括:
通过所述多向压力传感器测量所述重力旋转轴(1)两端压力变化,判断是否处于稳定的感应状态;
通过所述红外接近传感器(4),从不同角度分别探测感应佩戴者头部、胸部、肩部三个特征部位的感应角度和感应距离;
将探测感应数据传输到智能手表中央微处理器,智能识别读写姿态,并进行判定、提醒;
所述智能手表自动存储读写姿态数据,智能跟踪分析,给出纠正建议。
2.根据权利要求1所述的一种智能手表读写姿态识别方法,其特征在于,所述智能手表表盘的侧面开设有半球形凹槽,所述重力调节旋转轴安装于所述半球形凹槽内,所述正交旋转框架(2)的外圆框架旋转端与所述重力调节旋转轴两端内侧相连,所述正交旋转框架(2)的内圆框架轴和外圆框架轴向正交设置;所述外圆框架直径小于半球形凹槽直径,内圆框架直径小于外圆框架直径;所述重力旋转平台(3)设于所述内圆框架上,半球形凹槽外部设有透明球壳形防护盖;所述重力旋转平台(3)设置有重心调节模块;所述半球形凹槽内设置有限位器;所述红外接近传感器(4)和所述中央微处理器用软导线连接。
3.根据权利要求1所述的一种智能手表读写姿态识别方法,其特征在于,所述多向压力传感器测量所述重力旋转轴(1)两端压力变化,判断是否处于稳定的感应状态,包括:如果测量压力变化稳定在设定的变化范围内,多向压力传感器测量的压力方向符合读写姿态方向,则处于稳定的感应状态,则判断读写状态稳定;如果测量压力变化超过设定的变化范围时,或多向压力传感器测量的压力方向不符合读写姿态方向,则处于判断读写状态不稳定;
所述判断是否处于稳定的感应状态,还包括:结合智能手表中的加速度传感器和陀螺仪综合探测加速惯性和转动角度,判断是否处于正常的读写状态;如加速惯性和转动角度小于设定阈值,则处于正常的读写状态,如超过设定阈值,则不处于正常的读写状态。
4.根据权利要求3所述的一种智能手表读写姿态识别方法,其特征在于,所述读写状态稳定时,中央微处理器开启所述红外接近传感器(4),跟踪识别读写姿态,采集存储感应的读写姿态数据并进一步分析判定;所述读写状态不稳定时,中央微处理器关闭所述红外接近传感器(4),提示未进入稳定读写状态,记录存储未进入稳定读写状态的时长。
5.根据权利要求1所述的一种智能手表读写姿态识别方法,其特征在于,所述感应角度和感应距离,包括:所述感应角度是指所述红外接近传感器(4)感应面中心轴方向和所述半球形凹槽圆心轴方向之间的夹角;通过测量所述重心调节模块所处的位置,由中央微型处理器推算获得;所述感应距离是指传感器能够探测感应到所述特征部位的距离;预设置对应的传感器感应角度和感应距离,通过调节重力旋转平台(3)重心调节模块位置和方向,调节所述重力调节旋转轴和重力旋转平台(3)的相对稳定位置,使其处于相对稳定位置时,传感器的感应面朝向的角度,适应探测不同身高、不同臂长的佩戴者。
6.根据权利要求1所述的一种智能手表读写姿态识别方法,其特征在于,所述从不同角度分别探测佩戴者头部、胸部、肩部三个特征部位的感应角度和感应距离,包括:分别调节三个感应角度,对应初始读写状态时头部、胸部、肩部三个特征位置;分别探测三个特征位置的感应距离;设置顺序为:第一感应位置为头部,感应距离为距离h1,感应角度为角度θ1;第二感应位置为胸部,感应距离为距离h2,感应角度为角度θ2;第三感应位置为肩部,感应距离为距离h3,感应角度为角度θ3;所述智能手表的中央处理器记录三个特征位置预设置的感应角度和感应距离。
7.根据权利要求1所述的一种智能手表读写姿态识别方法,其特征在于,所述智能识别读写姿态,并进行判定、提醒,包括:在读写状态初始感应角度为角度θ1时,探测头部感应距离h1t,如头部感应距离低于预设定的感应距离h1时,h1t≤h1触发感应信号并传输到中央微处理器,中央微处理器记录读写姿态数据D1i;在读写状态初始感应角度为角度θ2时,探测胸部感应距离h2t,如胸部感应距离低于预设定的感应距离h2时,h2t≤h2触发感应信号并传输到中央微处理器,中央微处理器记录读写姿态数据D2i;在读写状态初始感应角度为角度θ3时,探测肩部感应距离h3t,如肩部感应距离低于预设定的感应距离h3时,h3t≤h3触发感应信号并传输到中央微处理器,中央微处理器记录读写姿态数据D3i;
所述中央微处理器在接收到所述红外接近传感器(4)任一部位的触发感应信号时,根据设定的识别判定条件,触发智能手表的提醒装置,发出声音、震动提醒;所述提醒装置设置于智能手表内,包括声音装置、震动装置;
红外接近传感器(4)在姿态感应识别过程中,首先要降低环境光中的红外光噪声干扰,环境光中的红外光产生的光电流运算方法如下:
IΔ为所述环境噪声红外线产生的光电流;Wδ为所述红外接近传感器(4)环境红外光的功率的有效值;Xδ为所述红外接近传感器(4)反射光感应面的频谱响应;Rδ为所述防护外盖的穿透率;S为所述红外接近传感器(4)感应反射光感应面的面积;
通过降低环境红外光噪声产生的光电流,得到所述感应部位与红外接近传感器(4)感应面中心的距离的运算方法为:
hi为所述感应部位与红外接近传感器(4)感应面中心的距离;ρlds为所述红外接近传感器(4)红外光发生器所发射的特定频率红外光波波长;Nf所述红外接近传感器(4)红外光发生器的辐照通量;Ws为所述红外接近传感器(4)红外光发生器的输出功率的有效值;为所述红外接近传感器(4)红外光发生器发出特定频率红外光的散射角;γ为所述感应部位对所述红外接近传感器(4)红外光发生器发射的特定频率红外光的反射率;S为所述红外接近传感器(4)感应反射光感应面的面积;X(ρlds)为所述红外接近传感器(4)反射光感应面对波长ρlds的响应度;R为所述特定频率光的穿透率;Ic为所述红外接近传感器(4)感应器产生的有效光电流。
8.根据权利要求1所述的一种智能手表读写姿态识别方法,其特征在于,所述进行判定提醒,还包括:所述中央微处理器接收到红外接近传感器(4)的触发信号时,预设有触发延时时间,如果红外接近传感器(4)触发感应信号持续未中断,且超过预设定延时时间,则触发智能手表的提醒装置;如果触发信号持续时间小于预设时间就中断,则不触发智能手表的提醒装置。
9.根据权利要求1所述的一种智能手表读写姿态识别方法,其特征在于,所述智能手表自动存储读写姿态数据,包括:在稳定读写状态时,中央微处理器持续记录三个特征感应部位的读写姿态数据,并汇总数据存储到所述智能手表存储器;非稳定读写状态时,中央微处理器持续记录非读写状态时长数据,并汇总数据存储到所述智能手表存储器;将红外接近传感器(4)探测识别的读写姿态数据存储在所述智能手表存储器中,在所述智能手表收到传输数据指令时发送读写姿态数据到监护人接收端。
10.根据权利要求1所述的一种智能手表读写姿态识别方法,其特征在于,所述智能跟踪分析,给出纠正建议,包括:所述中央微处理器按照设定的时间周期,读取存储器中的姿态识别记录数据,并进行智能自动分析;如分析结果为头部感应距离触发信号D1i出现频次较高,则判定佩戴者优先需要纠正的是头部姿态问题;如分析结果为胸部感应距离触发信号D2i出现频次较高,则优先需要纠正的是前倾姿态问题;如分析结果为肩部感应距离触发信号D3i出现频次最高,则优先需要纠正的是侧斜姿态问题;给出相应的纠正建议方案。
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