CN112767434B - 步长获取方法和电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种步长获取方法及电子设备，属于电子技术领域，以解决现有技术中的步长获取方法准确率较低的问题。其中，方法，包括：在校正模式下，获取目标时段内的目标运动特征信息，并确定该时段的目标运动场景；分别获取目标时段内由预设方式计算得到的第一运动距离和由测量得到的第二运动距离，并确定目标运动场景的目标校正比例；在运动模式下，根据目标时刻的运动特征信息，确定目标时刻为目标运动场景；获取由预设方式计算得到的、目标时刻对应的步长为第一步长；根据第一步长和目标校正比例，更新目标时刻对应的步长为第二步长；其中，运动特征信息至少包括运动能力等级和步频等级。本申请中的步长获取方法应用于电子设备中。

Description

步长获取方法和电子设备

技术领域

本申请属于电子技术领域，具体涉及一种步长获取方法和电子设备。

背景技术

目前，用户会通过手环、手机等电子设备来记录自己在运动过程中的运动距离。

在现有技术中，计算运动距离的方法是：综合大量人群的身高、步频、运动能量与真实步长的关系，使用多项式逼近方法拟合出跟真实步长最接近的函数关系，从而利用函数关系计算步长，再把一段运动时间内的步长向量与步数向量做内积，进而得到运动距离。

因个体差异，每个人的运动习惯不同，因此运动过程中的步长差异较大，从而导致现有技术中的步长计算方法并不是适用于每一个人，进而导致获取步长的准确率较低。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种步长获取方法，能够解决现有技术中的步长获取方法准确率较低的问题。

为了解决上述技术问题，本申请是这样实现的：

第一方面，本申请实施例提供了一种步长获取方法，该方法包括：在校正模式下，获取所述校正模式所处的目标时段内的目标运动特征信息；根据所述目标运动特征信息，确定所述目标时段所对应的目标运动场景；分别获取所述目标时段内的第一运动距离和第二运动距离；所述第一运动距离由预设方式计算得到，所述第二运动距离由测量得到；根据所述第一运动距离和所述第二运动距离，确定所述目标运动场景的目标校正比例；在运动模式下，根据目标时刻的运动特征信息，确定所述目标时刻为所述目标运动场景；获取所述目标时刻对应的步长为第一步长；所述第一步长由所述预设方式计算得到；根据所述第一步长和所述目标校正比例，更新所述目标时刻对应的步长为第二步长；其中，所述运动特征信息至少包括运动能力等级和步频等级。

第二方面，本申请实施例提供了一种步长获取装置，该装置包括：第一获取模块，用于在校正模式下，获取所述校正模式所处的目标时段内的目标运动特征信息；第一确定模块，用于根据所述目标运动特征信息，确定所述目标时段所对应的目标运动场景；第二获取模块，用于分别获取所述目标时段内的第一运动距离和第二运动距离；所述第一运动距离由预设方式计算得到，所述第二运动距离由测量得到；第二确定模块，用于根据所述第一运动距离和所述第二运动距离，确定所述目标运动场景的目标校正比例；第三确定模块，用于在运动模式下，根据目标时刻的运动特征信息，确定所述目标时刻为所述目标运动场景；第三获取模块，用于获取所述目标时刻对应的步长为第一步长；所述第一步长由所述预设方式计算得到；校正模块，用于根据所述第一步长和所述目标校正比例，更新所述目标时刻对应的步长为第二步长；其中，所述运动特征信息至少包括运动能力等级和步频等级。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如第一方面的方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，可读存储介质上存储程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如第一方面的方法的步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种芯片，芯片包括处理器和通信接口，通信接口和处理器耦合，处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面的方法。

这样，在本申请的实施例中，提供了一种步长获取方法。首先，在校正模式下，用户可基于较为稳定的运动特征(如稳定的运动速度等)进行运动，从而电子设备可输入该运动特征所对应的运动场景。其中，在校正模式下，可获取校正模式所处的目标时段的目标运动能量等级和目标步频等目标运动特征信息，作为该时段的运动特征，从而根据目标运动特征信息，确定与目标运动特征信息对应的目标运动场景。其次，目标时段结束后，按照预设方式计算得来第一运动距离，以及由地图等工具测量得来第二运动距离，结合第一运动距离和第二运动距离，得到适用于目标运动场景的目标校正比例。从而，基于上述校正模式，可得到各个运动场景的校正比例。然后，用户在运动模式下进行运动，可根据用户每个时刻的运动能量等级和步频等级等运动特征信息，确定每个时刻所对应的运动场景。从而，在每个时刻，基于预设方式得到对应的第一步长后，可利用该时刻对应的运动场景的校正比例进行校正，以得到校正后的第二步长。可见，校正后的第二步长相比于第一步长，结合了用户实际的运动特征，使得最终获取的步长更加准确，从而有效提高步长获取方法的准确率。

附图说明

图1是本申请实施例的步长获取方法的流程图；

图2是本申请实施例的电子设备的界面示意图；

图3是本申请实施例的步长获取装置的框图；

图4是本申请实施例的电子设备的硬件结构示意图之一。

图5是本申请实施例的电子设备的硬件结构示意图之二。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的步长获取方法进行详细地说明。

图1示出了本申请一个实施例的步长获取方法的流程图，该方法应用于电子设备，包括：

步骤S1：在校正模式下，获取校正模式所处的目标时段内的目标运动特征信息。

其中，运动特征信息至少包括运动能力等级和步频等级。

对应地，目标运动特征信息至少包括目标运动能力等级和目标步频等级。

可选地，本实施例适用于的电子设备包括：手环、手表等穿戴设备，以及手机、平板等可携带的终端设备。

本实施例的应用场景为：用户在运动时，将电子设备携带或者穿戴在身上。

在现有技术中，用户在运动过程中，因个人差异，导致电子设备通过公式计算出来的步长不准确。因此，在本实施例中，基于上述现象，提出了一种对步长进行校正的方法。

在该步骤中，校正模式用于用户在运动之前，通过运动得到校正比例，进一步地，用户进入运动模式开始运动之后，可利用校正比例对通过公式计算出来的步长进行校正。

可选地，用户通过预设的输入方式进入校正模式。

可参考地，用户点击手表上的“室内跑步校正模式”，进入校正模式。

可选地，目标时段为：从校正模式的开始时刻，至校正模式的结束时刻，的整个时段；可选地，目标时段为：从校正模式的开始时刻，至校正模式的结束时刻，包括的某个时段。

可参考地，在校正模式下，可将运动特征较为稳定的时段，作为目标时段，以确保本次校正模式中获取的数据为有效数据。

其中，本实施例中的运动特征信息至少包括：运动能量和步频。当运动特征较为稳定时，运动能量和步频的波动保持在一个小范围内，这样，便于在校正模式下，确定校正模式所对应的运动场景。

需要说明的是，在本实施例中，提供了一种通过校正来获取步长的方法。因为不同的步频、不同的人、不同的运动能量和不同的速度等多种因素都会影响获取步长的准确率，因此在获取校正比例时，需要考虑的因素也很多。而在本实施例中，主要考虑运动能量和步频这两个变量。在更多的实施例中，还可以考虑更多的变量。

可参考地，目标时段可以是一分钟等较短的时长。这样，用户在目标时段内的能量和步频可以保持在一个较小的变化范围内，以便于得到目标时段对应的目标运动能量等级和目标步频等级。

例如，在目标时段内，用户一直处于匀速跑步，且保持习惯性的摆手动作，以确保能量和步频可以保持在一个较小的变化范围内。

可选地，电子设备采集加速度传感器数据，利用加速度传感器数据计算目标时段对应的目标运动能量等级和目标步频等级。

例如，在目标时段内，可计算每个时刻的运动能量等级和步频等级，根据每个时刻的运动能量等级和步频等级，得到出现频繁的运动能量等级和步频等级，作为目标时段对应的目标运动能量等级和目标步频等级。

又如，在目标时段内，可计算每个时刻的运动能量等级和步频等级，根据每个时刻的运动能量等级和步频等级，得到目标时段平均的运动能量等级和步频等级，作为目标时段对应的目标运动能量等级和目标步频等级。

另外，在利用加速度传感器数据计算目标时段对应的目标运动能量等级和目标步频等级的情况下，还可结合电子设备中记录的年龄、性别、身高、体重等与用户运动相关的信息，以提高计算目标运动能量等级和目标步频等级的准确度。

可选地，用户在实际运动时，运动特征的变化较大，因此，在一次运动中，出现的运动场景也包括很多个。例如，一次运动中，用户可能会出现快跑、慢跑、慢走等多种状态，每个状态对应一个运动场景。这样，为了实现在各个运动场景中对得到的步长进行校正，用户可预先以各种运动特征，来获取各个运动特征对应的运动场景的校正比例。

在该步骤之前，预先将各个运动能量划分为多个等级，以及将各个步频划分为多个等级。

对应地，在本实施例中，获取目标时段的目标运动能量的取值，根据该取值，确定其所属的等级；以及获取目标时段的目标步频的取值，根据该取值，确定其所属的等级。

步骤S2：根据目标运动特征信息，确定目标时段所对应的目标运动场景。

在该步骤中，将目标运动能量等级和目标步频等级结合，确定为一个运动场景，即目标运动场景。

可选地，基于不同的运动能量等级和不同的步频等级，可划分出多个运动场景，从而基于不同的场景，得到适用于该场景的校正比例，进而在不同的运动场景下实现步长的校正。这样，可提高各个场景下获取步长的准确率。

其中，运动场景划分得越细致，对提高获取步长准确率越有帮助。

步骤S3：分别获取目标时段内的第一运动距离和第二运动距离。

其中，第一运动距离由预设方式计算得到，第二运动距离由测量得到。

可选地，预设方式为背景技术中的算法。该算法包括利用函数关系计算步长，以及将一段运动时间内的步长向量与步数向量做内积，计算运动距离。

可选地，第二运动距离是真实的距离数据，可由全球定位系统(GlobalPositioning System，简称GPS)设备测量而来，或者可由跑步机等高精度设备测量而来。

本实施例的应用场景如，目标时段结束后，一方面计算出第一运动距离，另一方面，弹出结束运动确认框，用户确认后，弹出距离校准界面，用户在距离校准界面输入第二运动距离。从而在该步骤中获取第一运动距离和第二运动距离。

可选地，为了避免在距离校准界面出现数据丢失的情况，提出一下方案：一、校准界面不支持右滑等返回，且灭屏不退出；二、当处于距离校准界面时，若用户长按上键使得电子设备关机、或者电子设备自动关机等，关机前保存第一运动距离；三、当消息通知、电话、闹钟、计时器等画面临时显示，依旧返回到距离校准界面。

步骤S4：根据第一运动距离和第二运动距离，确定目标运动场景的目标校正比例。

在该步骤得到的目标校正比例，用于在目标运动场景中对有预设方式计算而来的步长进行校正，以提高获取步长的准确率。

目标校正比例可以是第一运动距离与第二运动距离的比值，还可以是第二运动距离与第一运动距离的比值，还有是结合一些系数而来的比值，以实际情况而定。

步骤S5：在运动模式下，根据目标时刻的运动特征信息，确定目标时刻为目标运动场景。

可参考地，用户点击手表上的“室内跑步模式”，进入运动模式。

在运动模式下，可实时获取每个时刻的运动特征信息，运动特征信息至少包括运动能量等级和步频等级，从而根据获取的运动能量等级和步频等级等运动特征信息，确定每个时刻对应的运动场景。

其中，目标时刻为任意时刻，该时刻为前述得到的目标运动场景。

步骤S6：获取目标时刻对应的步长为第一步长。

其中，第一步长由预设方式计算得到。

基于背景技术中的算法，可算出该时刻对应的步长为第一步长。

在该步骤中，获取第一步长。

其中，第一步长为校正前的步长。

步骤S7：根据第一步长和目标校正比例，更新目标时刻对应的步长为第二步长。

当目标时刻对应为目标运动场景时，利用目标运动场景的目标校正比例，对第一步长进行校正，以得到校正后的第二步长，作为目标时刻对应的步长。

进一步地，在运动模式下，基于各个时刻校正后的步长，把一段时间内的步长向量与步数向量做内积得到运动距离，使得运动距离与真实距离更接近。

这样，在本申请的实施例中，提供了一种步长获取方法。首先，在校正模式下，用户可基于较为稳定的运动特征(如稳定的运动速度等)进行运动，从而电子设备可输入该运动特征所对应的运动场景。其中，在校正模式下，可获取校正模式所处的目标时段的目标运动能量等级和目标步频等目标运动特征信息，作为该时段的运动特征，从而根据目标运动特征信息，确定与目标运动特征信息对应的目标运动场景。其次，目标时段结束后，按照预设方式计算得来第一运动距离，以及由地图等工具测量得来第二运动距离，结合第一运动距离和第二运动距离，得到适用于目标运动场景的目标校正比例。从而，基于上述校正模式，可得到各个运动场景的校正比例。然后，用户在运动模式下进行运动，可根据用户每个时刻的运动能量等级和步频等级等运动特征信息，确定每个时刻所对应的运动场景。从而，在每个时刻，基于预设方式得到对应的第一步长后，可利用该时刻对应的运动场景的校正比例进行校正，以得到校正后的第二步长。可见，校正后的第二步长相比于第一步长，结合了用户实际的运动特征，使得最终获取的步长更加准确，从而有效提高步长获取方法的准确率。

需要说明的是，运动模式也可以作为校正模式。例如，在运动模式下，用户始终处于匀速跑步中，从而在运动模式结束后，可输入测量而来的运动距离，以得到校正比例。

在本申请另一个实施例的步长获取方法的流程中，第一矩阵包括N×M个元素，N、M为正整数。在第一矩阵中，包括N个运动能量等级和M个步频等级，任意一个运动能量等级与任意一个步频等级组合，用于表示一个运动场景。

步骤S2，包括：

子步骤A1：根据目标运动特征信息包括的目标运动能量等级和目标步频等级，在第一矩阵中标记第一目标元素。

其中，第一目标元素用于表示目标运动场景。

可选地，把运动能量分成0～9档，步频分为0～9档，构造一个二维矩阵，即第一矩阵。

在第一矩阵中，1～10行分别对应10个档位的运动能量，1～10行对应的运动能量逐行增加。其中，第0行作为备用，暂不存放元素，以用于扩展更多的运动场景。1～10列分别对应10个档位的步频，1～10列对应的步频逐列递减。第1列对应步频大于3.4步每秒，向右对应的步频依次递减，第10列保存非跑步的特征，例如在跑步机上走路或者站立等。其中，第0列作为备用，暂不存放元素，以用于扩展更多的运动场景。

在该步骤中，在校正模式下，获取目标时段的目标运功能量等级和目标步频，再在第一矩阵中，找到对应哪一行哪一列，从而将对应位置的元素，作为第一目标元素，并进行标记，以将标记的第一目标元素与目标校正比例进行关联，用于后续的步长校正中。

在本实施例中，通过构建矩阵的方式，可将多种运动场景通过矩阵中的元素表现出来。其中，每个等级的运动能量和每个等级的步频结合，均可对应矩阵中的一个元素，而每个元素对应一个运动场景。这样，通过矩阵的方式，结合运动能量和步频的不同组合方式，可在矩阵中划分出多个运动场景。第一矩阵中的元素越多，划分场景越精细，从而可以在更多的运动场景中校正步长，进而大大提高获取步长的准确率。其中，可通过标记的方式，在第一矩阵中确定目标运动场景，以为后续与目标校正比例关联做准备。

在本申请另一个实施例的步长获取方法的流程中，步骤A1，包括：

子步骤B1：根据目标时段中的至少两个时刻的运动能量等级和步频等级，分别在第一矩阵中标记每个时刻对应的元素。

可选地，在每个时刻，分别获取当前的运动能量等级和步频等级，从而在第一矩阵中，找到每个时刻对应于哪一行哪一列，并标记每个时刻对应位置的元素。

可选地，对于任意时刻，可基于当前时刻往前1.5秒左右内的时段的数据，计算当前时刻的运动能量，并获取运动能量等级。这样，以时段内的数据进行能量计算，既可以实现对运动能量的计算，又确保了计算结果的时效性。

可选地，对于任意时刻，可基于当前时刻的步频，获取当前时刻的步频等级，从而确保步频等级的时效性。

子步骤B2：在目标时段的结束时刻，在至少两个被标记的元素中，确定被标记频率最高的前S个元素为第一目标元素。

其中，S为正整数，且S＞1。

在该步骤中，在校正模式下，考虑到用户的运动特征可能会出现波动，因此会有多个元素被标记，可将被标记频率最高的前S个元素作为第一目标元素。

即，目标时段的目标运动场景的数量不限于一个，可以是多个。但目标运动场景的数量也不宜太多，以避免太多的运动场景跨越的运动能量等级和步频等级太大，不能够体现出目标时段的真正运动特征。

可选地，S的取值关联于第一矩阵的元素数量。例如，第一矩阵包括100个元素，可将S的取值定义为3，即将被标记频率最高的3个元素作为第一目标元素。

在本实施例中，在校正模式下，可通过多个时刻的运动能量等级和步频等级，来确定多个运动场景，再在多个运动场景中，找到出现频率最多的运动场景，作为目标运动场景，以避免因用户运动特征出现波动，而导致误将不具代表性的运动场景作为目标运动场景。进一步地，在本实施例中，通过标记的方式，在第一矩阵中体现各个时刻的运动场景，以便于从标记情况来找到出现较为频繁的几个运动场景，作为目标运动场景。

在本申请另一个实施例的步长获取方法的流程中，在目标时段的结束时刻，对第一矩阵中被标记的元素进行分析。若被标记的元素分布离散，认为本次校正模式下产生的数据无效。因被标记的元素分散，说明用户的运动特征不稳定，从而无法基于不稳定的运动特征来确定运动场景。

在本申请另一个实施例的步长获取方法的流程中，在目标时段的开始时刻，第一矩阵的每个元素的取值均为0。

步骤A1，包括：

子步骤C1：通过对第一目标元素的取值累加一个预设值的方式，对第一目标元素进行标记。

可选地，预设值为1。

应用场景如，计算当前的运动能量等级和步频等级，并且找到当前时刻对应于第一矩阵的哪一行哪一列，将对应位置的元素的取值加1。

进一步地，目标时段之后，在第一矩阵中，找到取值最大的前S个元素，即第一目标元素。

另一种方案中，目标时段之后，在第一矩阵中，将所有元素的取值除以元素取值的总和，得到百分比，从而找到百分比取值最大的前S个元素，即第一目标元素。

其中，在这一方案中，若得到的百分比均较小，如均没有达到预设百分比，则认为被标记的元素分布离散，用户的运动特征不稳定，本次校正模式下产生的数据无效。

其中，在目标时段的开始时刻之前，需将第一矩阵中的各个元素的取值清零，以避免对本次校正模式产生的数据造成干扰。

在本实施例中，提出了一种累加的方式，对第一矩阵中的元素进行标记，标记方法简单，便于通过元素的取值快速第一目标元素。

在本申请另一个实施例的步长获取方法的流程中，第二矩阵包括N×M个元素。第二矩阵中的元素与第一矩阵中的元素一一对应，且第二矩阵中的元素用于表示对应的运动场景的校正比例。

步骤S2之后，还包括：

步骤D1：根据第一矩阵中的第一目标元素，在第二矩阵中确定与第一目标元素对应的第二目标元素。

步骤D2：根据目标校正比例，更新第二目标元素的取值。

在本实施例中，构建第二矩阵，第二矩阵与第一矩阵的元素分布一致。

其中，第一矩阵用于保存运动特征组合的运动场景，以及各个运动场景在一次校正模式中的时间长度占比；第二矩阵用于保存与第一矩阵对应的不同运动场景下的校正比例。

可选地，基于每个用户之间存在个体差异的情况，可将一个用户的所有校正比例在第二矩阵中进行累计。

例如，在第一矩阵中，某行某列对应位置为a1元素，第二矩阵中，同一位置找到a2元素。对于a1元素所表示的运动场景，在一次校正模式下，得到校正比例为b1，则在a2元素当前取值的基础上，根据b1进行更新，以得到更新后的取值为c1。在下一次校正模式下，得到校正比例为b2，则在c1的基础上，根据b2进行更新，以得到更新后的取值为c2。

可见，对应第二矩阵而言，只要不更改用户信息，第二矩阵中的元素取值不需要恢复初始值。而多次得到的校正比例不断累积，可使得同一运动场景的校正比例越来越精确，从而达到自学习较准的目的。

可参考地，电子设备在关机之前，可自动保存第二矩阵中的数据至文件系统里。在下次开机后，先对第二矩阵执行常规的初始化操作，每个元素的取值都置为初始值，然后再把文件系统里保存的第二矩阵中的数据重新加载。

在本实施例中，在第一矩阵中确定当前场景对应第一目标元素后，根据第一目标元素所在的行和列，可在第二矩阵中找到对应的第二目标元素，从而将得到的目标校正比例，通过第二目标元素的取值体现出来。这样，用户在运动模式下，针对每个时刻获取的运动能量等级和步频等级，在第二矩阵中确定对应运动场景的校正比例，实现步长的校正，进而提高获取步长的准确率。

需要说明的是，在运动模式下，可直接在第二矩阵中确定校正比例，以实现步长的校正。另外，还可在第一矩阵中标记运动场景，以用于自学习较准。

在本申请另一个实施例的步长获取方法的流程中，第二矩阵的每个元素的初始值均为1。步骤D2，包括：

子步骤E1：将第二目标元素的取值与目标校正比例相乘，得到更新后的第二目标元素的取值。

其中，目标校正比例为第二运动距离与第一运动距离的比值。

在本实施例中，第二矩阵的每个元素的初始值均为1，第二矩阵的元素取值乘以校正比例，从而使得第二矩阵的元素取值可表示校正比例，进而可直接将第二矩阵中的元素取值用于步长的校正中。

在本实施例中，基于第二矩阵的对应行和对应列的元素的取值的初始值为1的情况，可通过乘以校正比例的方法，将校正比例直接记录在第二矩阵中。而且，同一运动场景中得到的多个校正比例，可以累乘的方式进行记录，使得校正比例越来越精确。

在本申请另一个实施例的步长获取方法的应用场景中，在校正模式下，若检测到用户停止运动，或者检测到达到预设时间，则认为校正模式结束，从而提示用户开始校准距离。

其中，在一种情况下，若第一运动距离数值小于0.10公里，则弹框会提示“运动距离过短结束运动将无记录确定要结束运动吗”；在另一种情况下，若第一运动距离数值大于或者等于0.10公里，则进入距离较准界面。

进一步地，参见图2，在距离校准界面，取得运动报告的第一运动距离后，此距离作为基准(默认值)，计算出每格增量(校准界面每上下滑动一格的距离的增减幅度)，公式为：每格增量＝0.01*((取整(取整(x)/3))+1)，其中，x为第一运动距离；然后，选择列表增长方向，可选的个数为50；减小方向，可选的个数最大值为50，不可出现负数和零。

表1

参见表1，根据第一运动距离，来设计一种距离校准方案，以便于用户输入第二运动距离。

进一步地，用户选择第二运动距离后，将该距离作为实际运动距离，并重新计算平均配速、折线配速、最大配速和最小配速，存入运动报告，并显示在运动报告画面上。当再次从运动记录上查看室内运动记录时，显示校准后的距离和配速。

当距离校准界面选择的距离与原数据一致，则不需要再次重新计算平均配速。

其中，平均配速＝(运动时长\校准距离)；

配速伸缩比例X＝(算法给出的距离\校准距离)；

最大配速＝算法给出的最大配速*X；

最小配速＝算法给出的最小配速*X；

折线配速＝折线配速*X。

本实施例提供了一种通过设置多个调节格，供用户输入第二运动距离的方式。这样，用户通过简单的调整操作，就可完成输入，操作简单。同时，这样的输入方式，可直观地体现出与第一运动距离之间的关系，以便于用户了解电子设备的计算偏差。

综上，本申请的实施例中，根据不同运动特征组合划分为不同的运动场景，针对各种运动场景(慢中快各种速度跑)逐个校正，得到各个运动场景中的校正比例。可见，本申请考虑到每个人个体差异导致运动习惯不同，从而对步长造成的影响，使得每一种运动场景下的步长都得到校正，从而使得每种场景下最终获取的步长，达到很高的准确率。经测试，本申请实施例相对于现有技术，获取步长的准确率提高了12个百分点，可达到了97％的准确率。

需要说明的是，本申请实施例提供的步长获取方法，执行主体可以为步长获取装置，或者该步长获取装置中的用于执行步长获取方法的控制模块。本申请实施例中以步长获取装置执行步长获取方法为例，说明本申请实施例提供的步长获取方法的步长获取装置。

图3示出了本申请另一个实施例的步长获取装置的框图，包括：

第一获取模块10，用于在校正模式下，获取校正模式所处的目标时段内的目标运动特征信息；

第一确定模块20，用于根据目标运动特征信息，确定目标时段所对应的目标运动场景；

第二获取模块30，用于分别获取目标时段内的第一运动距离和第二运动距离；第一运动距离由预设方式计算得到，第二运动距离由测量得到；

第二确定模块40，用于根据第一运动距离和第二运动距离，确定目标运动场景的目标校正比例；

第三确定模块50，用于在运动模式下，根据目标时刻的运动特征信息，确定目标时刻为目标运动场景；

第三获取模块60，用于获取目标时刻对应的步长为第一步长；第一步长由预设方式计算得到；

校正模块70，用于根据第一步长和目标校正比例，更新目标时刻对应的步长为第二步长；

其中，运动特征信息至少包括运动能力等级和步频等级。

这样，在本申请的实施例中，提供了一种步长获取方法。首先，在校正模式下，用户可基于较为稳定的运动特征(如稳定的运动速度等)进行运动，从而电子设备可输入该运动特征所对应的运动场景。其中，在校正模式下，可获取校正模式所处的目标时段的目标运动能量等级和目标步频等目标运动特征信息，作为该时段的运动特征，从而根据目标运动特征信息，确定与目标运动特征信息对应的目标运动场景。其次，目标时段结束后，按照预设方式计算得来第一运动距离，以及由地图等工具测量得来第二运动距离，结合第一运动距离和第二运动距离，得到适用于目标运动场景的目标校正比例。从而，基于上述校正模式，可得到各个运动场景的校正比例。然后，用户在运动模式下进行运动，可根据用户每个时刻的运动能量等级和步频等级等运动特征信息，确定每个时刻所对应的运动场景。从而，在每个时刻，基于预设方式得到对应的第一步长后，可利用该时刻对应的运动场景的校正比例进行校正，以得到校正后的第二步长。可见，校正后的第二步长相比于第一步长，结合了用户实际的运动特征，使得最终获取的步长更加准确，从而有效提高步长获取方法的准确率。

可选地，第一矩阵包括N×M个元素，N、M为正整数；在第一矩阵中，包括N个运动能量等级和M个步频等级，任意一个运动能量等级与任意一个步频等级组合，用于表示一个运动场景；

第一确定模块20，包括：

标记单元，用于根据目标运动特征信息包括的目标运动能量等级和目标步频等级，在第一矩阵中标记第一目标元素；

其中，第一目标元素用于表示目标运动场景。

可选地，标记单元，包括：

多元素标记子单元，用于根据目标时段中的至少两个时刻的运动能量等级和步频等级，分别在第一矩阵中标记每个时刻对应的元素；

多元素确定子单元，用于在目标时段的结束时刻，在至少两个被标记的元素中，确定被标记频率最高的前S个元素为第一目标元素；

其中，S为正整数，且S＞1。

可选地，在目标时段的开始时刻，第一矩阵的每个元素的取值均为0；标记单元，包括：

取值累加子单元，用于通过对第一目标元素的取值累加一个预设值的方式，对第一目标元素进行标记。

可选地，第二矩阵包括N×M个元素；第二矩阵中的元素与第一矩阵中的元素一一对应，且第二矩阵中的元素用于表示对应的运动场景的校正比例；

装置，还包括：

第四确定模块，用于根据第一矩阵中的第一目标元素，在第二矩阵中确定与第一目标元素对应的第二目标元素；

更新模块，用于根据目标校正比例，更新第二目标元素的取值。

可选地，第二矩阵的每个元素的初始值均为1；更新模块，包括：

取值更新单元，用于将第二目标元素的取值与目标校正比例相乘，得到更新后的第二目标元素的取值；

其中，目标校正比例为第二运动距离与第一运动距离的比值。

本申请实施例中的步长获取装置可以是装置，也可以是终端中的部件、集成电路、或芯片。该装置可以是移动电子设备，也可以为非移动电子设备。示例性的，移动电子设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载电子设备、可穿戴设备、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，UMPC)、上网本或者个人数字助理(personaldigital assistant，PDA)等，非移动电子设备可以为服务器、网络附属存储器(NetworkAttached Storage，NAS)、个人计算机(personal computer，PC)、电视机(television，TV)、柜员机或者自助机等，本申请实施例不作具体限定。

本申请实施例中的步长获取装置可以为具有操作系统的装置。该操作系统可以为安卓(Android)操作系统，可以为ios操作系统，还可以为其他可能的操作系统，本申请实施例不作具体限定。

本申请实施例提供的步长获取装置能够实现上述方法实施例实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。

可选地，如图4所示，本申请实施例还提供一种电子设备100，包括处理器101，存储器102，存储在存储器102上并可在所述处理器101上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器101执行时实现上述任一种步长获取方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

需要说明的是，本申请实施例中的电子设备包括上述所述的移动电子设备和非移动电子设备。

图5为实现本申请实施例的一种电子设备的硬件结构示意图。

该电子设备1000包括但不限于：射频单元1001、网络模块1002、音频输出单元1003、输入单元1004、传感器1005、显示单元1006、用户输入单元1007、接口单元1008、存储器1009、处理器1010等部件。

本领域技术人员可以理解，电子设备1000还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，电源可以通过电源管理系统与处理器1010逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。图5中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置，在此不再赘述。

其中，处理器1010，用于在校正模式下，获取所述校正模式所处的目标时段内的目标运动特征信息；根据所述目标运动特征信息，确定所述目标时段所对应的目标运动场景；分别获取所述目标时段内的第一运动距离和第二运动距离；所述第一运动距离由预设方式计算得到，所述第二运动距离由测量得到；根据所述第一运动距离和所述第二运动距离，确定所述目标运动场景的目标校正比例；在运动模式下，根据目标时刻的运动特征信息，确定所述目标时刻为所述目标运动场景；获取所述目标时刻对应的步长为第一步长；所述第一步长由所述预设方式计算得到；根据所述第一步长和所述目标校正比例，更新所述目标时刻对应的步长为第二步长；其中，所述运动特征信息至少包括运动能力等级和步频等级。

这样，在本申请的实施例中，提供了一种步长获取方法。首先，在校正模式下，用户可基于较为稳定的运动特征(如稳定的运动速度等)进行运动，从而电子设备可输入该运动特征所对应的运动场景。其中，在校正模式下，可获取校正模式所处的目标时段的目标运动能量等级和目标步频等目标运动特征信息，作为该时段的运动特征，从而根据目标运动特征信息，确定与目标运动特征信息对应的目标运动场景。其次，目标时段结束后，按照预设方式计算得来第一运动距离，以及由地图等工具测量得来第二运动距离，结合第一运动距离和第二运动距离，得到适用于目标运动场景的目标校正比例。从而，基于上述校正模式，可得到各个运动场景的校正比例。然后，用户在运动模式下进行运动，可根据用户每个时刻的运动能量等级和步频等级等运动特征信息，确定每个时刻所对应的运动场景。从而，在每个时刻，基于预设方式得到对应的第一步长后，可利用该时刻对应的运动场景的校正比例进行校正，以得到校正后的第二步长。可见，校正后的第二步长相比于第一步长，结合了用户实际的运动特征，使得最终获取的步长更加准确，从而有效提高步长获取方法的准确率。

可选地，第一矩阵包括N×M个元素，N、M为正整数；在所述第一矩阵中，包括N个运动能量等级和M个步频等级，任意一个运动能量等级与任意一个步频等级组合，用于表示一个运动场景；处理器1010，还用于根据所述目标运动特征信息包括的目标运动能量等级和目标步频等级，在所述第一矩阵中标记第一目标元素；其中，所述第一目标元素用于表示所述目标运动场景。

可选地，处理器1010，还用于根据所述目标时段中的至少两个时刻的运动能量等级和步频等级，分别在所述第一矩阵中标记每个时刻对应的元素；在所述目标时段的结束时刻，在至少两个被标记的元素中，确定被标记频率最高的前S个元素为所述第一目标元素；其中，S为正整数，且S＞1。

可选地，在所述目标时段的开始时刻，所述第一矩阵的每个元素的取值均为0；处理器1010，还用于通过对所述第一目标元素的取值累加一个预设值的方式，对所述第一目标元素进行标记。

可选地，第二矩阵包括N×M个元素；所述第二矩阵中的元素与所述第一矩阵中的元素一一对应，且所述第二矩阵中的元素用于表示对应的运动场景的校正比例；处理器1010，还用于根据所述第一矩阵中的所述第一目标元素，在所述第二矩阵中确定与所述第一目标元素对应的第二目标元素；根据所述目标校正比例，更新所述第二目标元素的取值。

可选地，所述第二矩阵的每个元素的初始值均为1；处理器1010，还用于将所述第二目标元素的取值与所述目标校正比例相乘，得到更新后的所述第二目标元素的取值；其中，所述目标校正比例为所述第二运动距离与所述第一运动距离的比值。

综上，本申请的实施例中，根据不同运动特征组合划分为不同的运动场景，针对各种运动场景(慢中快各种速度跑)逐个校正，得到各个运动场景中的校正比例。可见，本申请考虑到每个人个体差异导致运动习惯不同，从而对步长造成的影响，使得每一种运动场景下的步长都得到校正，从而使得每种场景下最终获取的步长，达到很高的准确率。经测试，本申请实施例相对于现有技术，获取步长的准确率提高了12个百分点，可达到了97％的准确率。

应理解的是，本申请实施例中，输入单元1004可以包括图形处理器(GraphicsProcessing Unit，GPU)10041和麦克风10042，图形处理器10041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。显示单元1006可包括显示面板10061，可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板10061。用户输入单元1007包括触控面板10071以及其他输入设备10072。触控面板10071，也称为触摸屏。触控面板10071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其他输入设备10072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。存储器1009可用于存储软件程序以及各种数据，包括但不限于应用程序和操作系统。处理器1010可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1010中。

本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述任一种步长获取方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

其中，所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等。

本申请实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述任一种步长获取方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

应理解，本申请实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或片上系统芯片等。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本申请实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请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，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。

Claims (9)

1.一种步长的获取方法，其特征在于，所述方法包括：

在校正模式下，获取所述校正模式所处的目标时段内的目标运动特征信息；

根据所述目标运动特征信息，确定所述目标时段所对应的目标运动场景；

分别获取所述目标时段内的第一运动距离和第二运动距离；所述第一运动距离由预设方式计算得到，所述第二运动距离由测量得到；

根据所述第一运动距离和所述第二运动距离，确定所述目标运动场景的目标校正比例；

在运动模式下，根据目标时刻的运动特征信息，确定所述目标时刻为所述目标运动场景；

获取所述目标时刻对应的步长为第一步长；所述第一步长由所述预设方式计算得到；

根据所述第一步长和所述目标校正比例，更新所述目标时刻对应的步长为第二步长；

其中，所述运动特征信息至少包括运动能量等级和步频等级；

第一矩阵包括N×M个元素，N、M为正整数；在所述第一矩阵中，包括N个运动能量等级和M个步频等级，任意一个运动能量等级与任意一个步频等级组合，用于表示一个运动场景；

所述根据所述目标运动特征信息，确定所述目标时段所对应的目标运动场景，包括：

根据所述目标运动特征信息包括的目标运动能量等级和目标步频等级，在所述第一矩阵中标记第一目标元素；

其中，所述第一目标元素用于表示所述目标运动场景；所述根据所述目标运动特征信息包括的目标运动能量等级和目标步频等级，在所述第一矩阵中标记第一目标元素，包括：

根据所述目标时段中的至少两个时刻的运动能量等级和步频等级，分别在所述第一矩阵中标记每个时刻对应的元素；

在所述目标时段的结束时刻，在至少两个被标记的元素中，确定被标记频率最高的前S个元素为所述第一目标元素；

其中，S为正整数，且S>1。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述目标时段的开始时刻，所述第一矩阵的每个元素的取值均为0；所述在所述第一矩阵中标记第一目标元素，包括：

通过对所述第一目标元素的取值累加一个预设值的方式，对所述第一目标元素进行标记。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第二矩阵包括N×M个元素；所述第二矩阵中的元素与所述第一矩阵中的元素一一对应，且所述第二矩阵中的元素用于表示对应的运动场景的校正比例；

所述根据所述第一运动距离和所述第二运动距离，确定所述目标运动场景的目标校正比例之后，还包括：

根据所述第一矩阵中的所述第一目标元素，在所述第二矩阵中确定与所述第一目标元素对应的第二目标元素；

根据所述目标校正比例，更新所述第二目标元素的取值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二矩阵的每个元素的初始值均为1；所述更新所述第二目标元素的取值，包括：

将所述第二目标元素的取值与所述目标校正比例相乘，得到更新后的所述第二目标元素的取值；

其中，所述目标校正比例为所述第二运动距离与所述第一运动距离的比值。

5.一种步长获取装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于在校正模式下，获取所述校正模式所处的目标时段内的目标运动特征信息；

第一确定模块，用于根据所述目标运动特征信息，确定所述目标时段所对应的目标运动场景；

第二获取模块，用于分别获取所述目标时段内的第一运动距离和第二运动距离；所述第一运动距离由预设方式计算得到，所述第二运动距离由测量得到；

第二确定模块，用于根据所述第一运动距离和所述第二运动距离，确定所述目标运动场景的目标校正比例；

第三确定模块，用于在运动模式下，根据目标时刻的运动特征信息，确定所述目标时刻为所述目标运动场景；

第三获取模块，用于获取所述目标时刻对应的步长为第一步长；所述第一步长由所述预设方式计算得到；

校正模块，用于根据所述第一步长和所述目标校正比例，更新所述目标时刻对应的步长为第二步长；

其中，所述运动特征信息至少包括运动能量等级和步频等级；

第一矩阵包括N×M个元素，N、M为正整数；在所述第一矩阵中，包括N个运动能量等级和M个步频等级，任意一个运动能量等级与任意一个步频等级组合，用于表示一个运动场景；

所述第一确定模块，包括：

标记单元，用于根据所述目标运动特征信息包括的目标运动能量等级和目标步频等级，在所述第一矩阵中标记第一目标元素；

其中，所述第一目标元素用于表示所述目标运动场景；

所述标记单元，包括：

多元素标记子单元，用于根据所述目标时段中的至少两个时刻的运动能量等级和步频等级，分别在所述第一矩阵中标记每个时刻对应的元素；

多元素确定子单元，用于在所述目标时段的结束时刻，在至少两个被标记的元素中，确定被标记频率最高的前S个元素为所述第一目标元素；

其中，S为正整数，且S>1。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，在所述目标时段的开始时刻，所述第一矩阵的每个元素的取值均为0；所述标记单元，包括：

取值累加子单元，用于通过对所述第一目标元素的取值累加一个预设值的方式，对所述第一目标元素进行标记。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，第二矩阵包括N×M个元素；所述第二矩阵中的元素与所述第一矩阵中的元素一一对应，且所述第二矩阵中的元素用于表示对应的运动场景的校正比例；

所述装置，还包括：

第四确定模块，用于根据所述第一矩阵中的所述第一目标元素，在所述第二矩阵中确定与所述第一目标元素对应的第二目标元素；

更新模块，用于根据所述目标校正比例，更新所述第二目标元素的取值。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二矩阵的每个元素的初始值均为1；所述更新模块，包括：

取值更新单元，用于将所述第二目标元素的取值与所述目标校正比例相乘，得到更新后的所述第二目标元素的取值；

其中，所述目标校正比例为所述第二运动距离与所述第一运动距离的比值。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-4任一项所述的步长获取方法的步骤。