CN113472945B - 一种基于碰撞检测的数据传输方法、系统和移动设备 - Google Patents

一种基于碰撞检测的数据传输方法、系统和移动设备 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种基于碰撞检测的数据传输方法、系统和移动设备，在检测到移动设备发生碰撞事件的情况下，基于传感器采集到的参数项，计算移动设备发生碰撞事件的时间戳。在移动设备发生碰撞事件的时间戳、与其它移动设备发生碰撞事件的时间戳的时间差的取值，归属于预设取值范围内的情况下，基于移动设备的运动特征、以及其它移动设备的运动特征，计算移动设备和其它移动设备的运动相关性。在运动相关性的取值大于预设阈值的情况下，控制移动设备与其它移动设备进行数据传输。相较于现有技术，本申请所述方案只需两个移动设备进行碰撞，便可控制移动设备进行数据传输操作，无需人工参与数据传输操作，有效降低了移动设备之间数据传输的复杂性。

Description

一种基于碰撞检测的数据传输方法、系统和移动设备
技术领域
本申请涉及通信交互领域，尤其涉及一种基于碰撞检测的数据传输方法、系统和移动设备。
背景技术
随着社会经济和科技的发展，手机、平板电脑等移动设备的普及率逐渐提高，人们越来越多地需要在多个移动设备之间进行数据传输。目前，常用的数据传输方式有很多，但是，大部分数据传输方式都需要进行必要的手动操作，以蓝牙传输为例，需要用户手动搜索附近的移动设备，选择目标设备，并在两个移动设备上确认配对，才能进行数据传输。显然，现有的数据传输方式操作都比较繁琐。
为此，如何降低移动设备之间数据传输的复杂性，成为本领域亟需解决的问题。
发明内容
本申请提供了一种基于碰撞检测的数据传输方法、系统和移动设备，目的在于降低移动设备之间数据传输的复杂性。
为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：
一种基于碰撞检测的数据传输方法，应用于移动设备，包括：
在检测到移动设备发生碰撞事件的情况下，基于传感器采集到的参数项，计算所述移动设备发生碰撞事件的时间戳；所述传感器预置在所述移动设备上；所述参数项用于指示所述移动设备的运动特征；
控制所述移动设备将第一碰撞信息发送给其它移动设备；所述第一碰撞信息包括所述移动设备发生碰撞事件的时间戳、以及所述移动设备的运动特征；
解析所述其它移动设备发送的第二碰撞信息，得到所述其它移动设备发生碰撞事件的时间戳，以及所述其它移动设备的运动特征；
在所述移动设备发生碰撞事件的时间戳、与所述其它移动设备发生碰撞事件的时间戳的时间差的取值，归属于预设取值范围内的情况下，确定所述移动设备发生碰撞事件的时间戳、与所述其它移动设备发生碰撞事件的时间戳相同；
利用所述时间差，将所述移动设备的运动特征、以及所述其它移动设备的运动特征进行时间对齐；
基于所述移动设备的运动特征、以及所述其它移动设备的运动特征，计算所述移动设备和所述其它移动设备的运动相关性；
在所述运动相关性的取值大于预设阈值的情况下，控制所述移动设备与所述其它移动设备进行数据传输。
可选的，所述在检测到移动设备发生碰撞事件的情况下，基于传感器采集到的参数项，计算所述移动设备发生碰撞事件的时间戳，包括：
在检测到所述移动设备发生第一碰撞事件的情况下，控制所述移动设备的传声器进行信号采集；所述传声器预置在所述移动设备上；
在检测到所述移动设备发生信号采集事件的情况下，获取预置在所述移动设备上的传感器在预设时间段内采集到的参数项；所述信号采集事件表征所述传声器采集到预设时间段内的声音信号；
将特征向量输入至预先构建的分类模型中，得到所述分类模型输出的分类结果；所述特征向量经由特征数据转换得到；所述特征数据包括基于对所述参数项进行解析得到的运动特征、以及基于对所述声音信号进行特征分析得到的碰撞特征；
基于第一参数项计算得到所述移动设备发生第一碰撞事件的时间戳；所述第一参数项为：在所述第一碰撞事件发生时，所述移动设备的传感器采集到的参数项；
在检测到所述移动设备发生第二碰撞事件的情况下，将基于第二参数项计算得到的时间戳、以及基于第一声音信号计算得到的时间戳，均标识为所述移动设备发生第二碰撞事件的时间戳；所述第二参数项为：在所述第二碰撞事件发生时，所述移动设备的传感器采集到的参数项；所述第一声音信号为：在所述第二碰撞事件发生时，所述移动设备的传声器采集到的声音信号。
可选的，所述在检测到所述移动设备发生第一碰撞事件的情况下，控制所述移动设备的传声器进行信号采集，包括：
获取预置在移动设备中的传感器采集到的参数项；
对所述参数项进行解析，得到第一运动特征；
将所述第一运动特征转换为第一特征向量；
将所述第一特征向量输入至第一分类模型中，得到所述第一分类模型输出的分类结果；所述第一分类模型以样本向量作为输入，所述样本向量的预设标签作为训练目标，训练得到；所述样本向量包括第一向量和第二向量；所述第一向量的预设标签表征碰撞事件；所述第二向量的预设标签表征非碰撞事件；
在所述分类结果为所述碰撞事件的情况下，确定所述移动设备发生第一碰撞事件；
控制所述移动设备的传声器进行信号采集。
可选的，所述将特征向量输入至预先构建的分类模型中，得到所述分类模型输出的分类结果，包括：
对所述传感器在预设时间内采集到的参数项进行解析，得到第二运动特征；
对所述声音信号进行特征分析，得到碰撞特征；
将所述第二运动特征和所述碰撞特征作为特征数据，并将所述特征数据转换为第二特征向量；
将所述第二特征向量输入至第二分类模型中，得到所述第二分类模型输出的分类结果；所述第二分类模型以样本向量作为输入，所述样本向量的预设标签作为训练目标，训练得到；所述样本向量包括第一向量和第二向量；所述第一向量的预设标签表征碰撞事件；所述第二向量的预设标签表征非碰撞事件；
在所述分类结果为所述碰撞事件的情况下，确定所述移动设备发生第二碰撞事件。
可选的，所述在所述移动设备发生碰撞事件的时间戳、与所述其它移动设备发生碰撞事件的时间戳的时间差的取值，归属于预设取值范围内的情况下，确定所述移动设备发生碰撞事件的时间戳、与所述其它移动设备发生碰撞事件的时间戳相同，包括：
计算第一时间戳和第二时间戳的时间差，得到第一数值；所述第一时间戳为所述移动设备发生第一碰撞事件的时间戳，所述第二时间戳为所述其它移动设备发生第一碰撞事件的时间戳；所述其它移动设备发生第一碰撞事件的时间戳基于第三参数项计算得到；所述第三参数项为：在所述第一碰撞事件发生时，所述其它移动设备的传感器采集到的参数项；
计算第三时间戳和第四时间戳的时间差，得到第二数值；所述第三时间戳为所述基于第二参数项计算得到的时间戳，所述第四时间戳为所述基于第四参数项计算得到的时间戳；所述第四参数项为：在所述第二碰撞事件发生时，所述其它移动设备的传感器采集到的参数项；
计算第五时间戳和第六时间戳的时间差，得到第三数值；所述第五时间戳为所述基于第一声音信号计算得到的时间戳，所述第六时间戳为所述基于第二声音信号计算得到的时间戳；所述第二声音信号为：在所述第二碰撞事件发生时，所述其它移动设备的传声器采集到的声音信号；
在所述第一数值、所述第二数值和所述第三数值均归属于预设取值范围内、且小于第一预设阈值的情况下，确定所述移动设备发生第一碰撞事件的时间戳与所述其它移动设备发生第一碰撞事件的时间戳相同、以及所述移动设备发生第二碰撞事件的时间戳与所述其它移动设备发生第二碰撞事件的时间戳相同。
可选的，所述运动特征包括线性加速度和旋转矢量；
所述基于所述移动设备的运动特征、以及所述其它移动设备的运动特征，计算所述移动设备和所述其它移动设备的运动相关性，包括：
将所述移动设备的线性加速度，标识为第一线性加速度；
将所述其它移动设备的线性加速度，标识为第二线性加速度；
将所述移动设备的旋转矢量，标识为第一旋转矢量；
将所述其它移动设备的旋转矢量，标识为第二旋转矢量；
基于所述第一旋转矢量和所述第二旋转矢量，计算得到所述移动设备和所述其它移动设备之间的相对旋转矢量；
基于所述第一线性加速度和所述相对旋转矢量，计算得到目标线性加速度；
基于所述目标线性加速度和所述第二线性加速度，计算得到所述移动设备和所述其它移动设备的运动相关性。
可选的，所述控制所述移动设备与所述其它移动设备进行数据传输，包括：
控制所述移动设备与所述其它移动设备建立通信连接；
将目标数据转换为第三特征向量，并将第三特征向量输入至第三分类模型中，得到所述第三分类模型输出的分类结果；所述目标数据包括所述移动设备的特征数据、以及所述第二碰撞信息中所包含的所述其它移动设备的特征数据；所述第三分类模型以样本向量作为输入，所述样本向量的预设标签作为训练目标，训练得到；所述样本向量包括多种向量；每种所述向量的预设标签各自表征的碰撞姿态互不相同；
控制所述移动设备执行与所述碰撞姿态对应的预设数据传输操作。
一种移动设备，包括：
第一计算单元，用于在检测到移动设备发生碰撞事件的情况下，基于传感器采集到的参数项，计算所述移动设备发生碰撞事件的时间戳；所述传感器预置在所述移动设备上；所述参数项用于指示所述移动设备的运动特征；
发送单元，用于控制所述移动设备将第一碰撞信息发送给其它移动设备；所述第一碰撞信息包括所述移动设备发生碰撞事件的时间戳、以及所述移动设备的运动特征；
解析单元，用于解析所述其它移动设备发送的第二碰撞信息，得到所述其它移动设备发生碰撞事件的时间戳，以及所述其它移动设备的运动特征；
确定单元，用于在所述移动设备发生碰撞事件的时间戳、与所述其它移动设备发生碰撞事件的时间戳的时间差的取值，归属于预设取值范围内的情况下，确定所述移动设备发生碰撞事件的时间戳、与所述其它移动设备发生碰撞事件的时间戳相同；
对齐单元，用于利用所述时间差，将所述移动设备的运动特征、以及所述其它移动设备的运动特征进行时间对齐；
第二计算单元，用于基于所述移动设备的运动特征、以及所述其它移动设备的运动特征，计算所述移动设备和所述其它移动设备的运动相关性；
控制单元，用于在所述运动相关性的取值大于预设阈值的情况下，控制所述移动设备与所述其它移动设备进行数据传输。
一种基于碰撞检测的数据传输系统，包括：
第一移动设备和第二移动设备；
所述第一移动设备，用于：
在检测到自身发生碰撞事件的情况下，基于传感器采集到的参数项，计算自身发生碰撞事件的时间戳；所述传感器预置在自身上；所述参数项包括自身的运动特征；
将第一碰撞信息发送给第二移动设备；所述第一碰撞信息包括所述自身发生碰撞事件的时间戳、以及所述自身的运动特征；
解析所述第二移动设备发送的第二碰撞信息，得到所述第二移动设备发生碰撞事件的时间戳，以及所述第二移动设备的运动特征；
在所述自身发生碰撞事件的时间戳、与所述第二移动设备发生碰撞事件的时间戳的时间差的取值，归属于预设取值范围内的情况下，确定所述自身发生碰撞事件的时间戳、与所述第二移动设备发生碰撞事件的时间戳相同；
利用所述时间差，将所述自身的运动特征、以及所述第二移动设备的运动特征进行时间对齐；
基于所述自身的运动特征、以及所述第二移动设备的运动特征，计算所述自身和所述第二移动设备的运动相关性；
在所述运动相关性的取值大于预设阈值的情况下，与所述第二移动设备进行数据传输。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行所述的基于碰撞检测的数据传输方法。
本申请提供的技术方案，在检测到移动设备发生碰撞事件的情况下，基于传感器采集到的参数项，计算移动设备发生碰撞事件的时间戳，传感器预置在移动设备上，参数项用于指示移动设备的运动特征。控制移动设备将第一碰撞信息发送给其它移动设备，第一碰撞信息包括移动设备发生碰撞事件的时间戳、以及移动设备的运动特征。解析其它移动设备发送的第二碰撞信息，得到其它移动设备发生碰撞事件的时间戳，以及其它移动设备的运动特征。在移动设备发生碰撞事件的时间戳、与其它移动设备发生碰撞事件的时间戳的时间差的取值，归属于预设取值范围内的情况下，确定移动设备发生碰撞事件的时间戳、与其它移动设备发生碰撞事件的时间戳相同。利用时间差，将移动设备的运动特征、以及其它移动设备的运动特征进行时间对齐。基于移动设备的运动特征、以及其它移动设备的运动特征，计算移动设备和其它移动设备的运动相关性。在运动相关性的取值大于预设阈值的情况下，控制移动设备与其它移动设备进行数据传输。相较于现有技术，本申请所述方案只需两个移动设备进行碰撞，便可以控制移动设备进行数据传输操作，无需人工参与数据传输操作，有效降低了移动设备之间数据传输的复杂性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1a为本申请实施例提供的一种基于碰撞检测的数据传输方法的示意图；
图1b为本申请实施例提供的又一种基于碰撞检测的数据传输方法的示意图；
图2a为本申请实施例提供的一种空间坐标体系的示意图
图2b为本申请实施例提供的一种时域示意图；
图2c为本申请实施例提供的一种频域示意图；
图2d为本申请实施例提供的另一种时域示意图；
图2e为本申请实施例提供的另一种频域示意图；
图2f为本申请实施例提供的一种相对旋转矢量的示意图；
图2g为本申请实施例提供的一种手机碰撞示意图；
图3为本申请实施例提供的另一种基于碰撞检测的数据传输方法的示意图；
图4为本申请实施例提供的一种移动设备的架构示意图；
图5为本申请实施例提供的一种基于碰撞检测的数据传输系统的架构示意图。
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，所描述的实施例仅仅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做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。
如图1a和图1b所示，为本申请实施例提供的一种基于碰撞检测的数据传输方法的示意图，应用于移动设备，包括如下步骤：
S101：获取预置在移动设备中的传感器采集到的参数项。
其中，传感器包括但不限于为加速度传感器、线性加速度传感器、重力传感器、陀螺仪传感器、旋转矢量传感器、以及磁力传感器。参数项用于指示移动设备的运动特征，在本申请实施例中，运动特征包括但不限于为：线性加速度、旋转矢量、重力加速度、以及角速度等。
具体的，线性加速度传感器采集到的参数项包括移动设备在预设方向轴上的线性加速度，重力传感器采集到的参数项包括移动设备在预设方向轴上的重力加速度，陀螺仪传感器采集到的参数项包括移动设备在预设方向轴上的角速度。
需要说明的是，预设方向轴包括第一方向轴(即x方向轴)、第二方向轴(即y方向轴)、以及第三方向轴(即z方向轴)，第一方向轴、第二方向轴和第三方向轴所组成的空间坐标体系，如图2a所示。
S102：对参数项进行解析，得到第一运动特征。
其中，对参数项进行解析的具体实现方式，包括但不限于为：提取传感器在预设时间段内的时间窗口内的数据序列的运动特征。预设时间段内的时间窗口内数据序列，是指：以500ms为例，在采集时刻t处，取t-500～t这过去500ms的时间段中传感器采集到的参数项的取值的序列(参数项有一个采样频率，即预设的间隔采样时间点)，具体的，以手机的传感器为例，传感器的采样频率是50Hz(20ms采集参数项的一个取值，取值即为数据)，即表示对每个传感器取t-500～t这500ms中的25个数据构成的数据序列。
具体的，对于线性加速度传感器所采集到的参数项，第一运动特征包括：移动设备在预设方向轴上的线性加速度的平均值、最大值、最小值、标准差、峰度和偏度。
具体的，对于重力传感器所采集到的参数项，第一运动特征包括：移动设备在预设方向轴上的重力加速度的平均值、最大值、最小值、标准差、峰度和偏度。
具体的，对于陀螺仪传感器所采集到的参数项，第一运动特征包括：移动设备在预设方向轴上的角速度的平均值、最大值、最小值、标准差、峰度和偏度。
需要说明的是，上述具体实现过程仅仅用于举例说明。
S103：将第一运动特征转换为第一特征向量，并将第一特征向量输入至预先构建的第一支持向量机中，得到第一支持向量机输出的分类结果。
其中，将第一运动特征转换为第一特征向量的具体实现方式，为本领域技术人员所熟悉的公知常识，这里不再赘述。在本申请实施例中，第一支持向量机包括具有径向基函数内核的支持向量机。此外，第一支持向量机输出的分类结果包括碰撞事件和非碰撞事件。
所谓的碰撞事件，用于指示移动设备与其它移动设备发生碰撞。所谓的非碰撞事件，用于指示移动设备未与其它移动设备发生碰撞。
需要说明的是，第一支持向量机以样本向量作为输入，样本向量的预设标签作为训练目标，训练得到。样本向量包括第一向量和第二向量，第一向量的预设标签表征碰撞事件，第二向量的预设标签表征非碰撞事件。
具体的，第一支持向量机的构建过程为：将预先采集的与碰撞事件对应的运动特征样本，转换为第一向量；将预先采集的与非碰撞事件对应的运动特征样本，转换为第二向量；将第一向量作为正例样本，并为正例样本设置正标签；将第二向量作为负例样本，并为负例样本设置负标签；将正例样本和负例样本作为第一支持向量机的输入，并将正标签和负标签作为训练目标，利用预设的损失函数调整第一支持向量机的参数，直至第一支持向量机输出的分类结果与训练目标之间的误差精度小于预设阈值，确认第一支持向量机收敛。
S104：在第一支持向量机输出的分类结果为碰撞事件的情况下，确定移动设备发生第一碰撞事件，并控制移动设备的传声器进行信号采集。
其中，所述传声器，即所谓的麦克风，其工作原理为本领域技术人员所熟悉的公知常识，这里不再赘述。在本申请实施例中，在检测到第一碰撞事件发生之后，控制传声器进行工作，能够避免传声器处于长时间工作状态，降低移动设备的功耗。
需要说明的是，若移动设备上预置有多个传声器，则可以控制全部传声器进行声音信号采集，当然，也可以控制部分传声器进行声音信号采集，具体控制哪些传声器进行声音信号采集，可由技术人员根据实际情况进行设置。
需要强调的是，因不同传声器安置在移动设备的不同部位，故对于同一信号发生源(即移动设备与其它设备发生碰撞的部位，在现实生活中，碰撞会产生声音信号)，不同传声器所采集的信号的强度会有所不同。显然，靠近信号发生源的传声器，其所采集的信号的强度，会比远离信号发生源的传声器所采集的信号的强度高。
S105：在检测到传声器采集到预设时间段内的声音信号的情况下，对传感器在预设时间内采集到的参数项进行解析，得到第二运动特征。
其中，信号采集事件表征传声器采集到声音信号。第一运动特征和第二运动特征，均用于区别不同时序所得到运动特征。
S106：对声音信号进行特征分析，得到碰撞特征。
其中，对声音信号进行特征分析的具体实现方式，包括但不限于：对声音信号进行短时傅里叶变换(short-term Fourier transform，STFT)，以及对声音信号进行梅尔倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，MFCC)识别。
所谓的STFT，是一种用于分析非平稳信号并提取时间及频率特征的经典算法，使用STFT将手势的音频时间序列转换为二维的时间—频率图像，得到频率特征(即碰撞特征的一种具体表现形式)。在实际生活中，噪声会对声音信号产生较大的影响，使声音波形出现较大的波动，较难与碰撞区分，STFT可以获取声音信号的频域信息，例如，人说话的声音和碰撞的声音在频率上的分布是不同的，可以从噪声中更准确地区分出碰撞。具体的，人类声音的声音信号的时域如图2b所示、频域如图2c所示，移动设备之间碰撞产生的声音信号的时域如图2d所示、频域如图2e所示，由图可知，移动设备碰撞产生的声音信号在时域上有明显的尖峰，相较于人类声音的声音信号，频域特征较为突兀。
所谓的MFCC，由声音信号的倒谱表示的系数得到，可以用于近似人类的听觉特征，提取26个MFCC特征(即碰撞特征的一种具体表现形式)。在实际生活中，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度，噪声与碰撞声音在听觉上有一定区别，MFCC可以用于近似人类的听觉特征，获取梅尔标度频率域提取出来的倒谱参数，区分碰撞与噪声。
S107：将第二运动特征和碰撞特征作为特征数据，并将特征数据转换为第二特征向量。
其中，将特征数据转换为第二特征向量的具体实现方式，为本领域技术人员所熟悉的公知常识，这里不再赘述。此外，第一特征向量和第二特征向量，均用于区别不同时序所得到的特征向量。
S108：将第二特征向量输入至预先构建的第二支持向量机中，得到第二支持向量机输出的分类结果。
其中，第二支持向量机包括具有径向基函数内核的支持向量机。此外，第二支持向量机输出的分类结果包括碰撞事件和非碰撞事件。第一支持向量机和第二支持向量机，均用于区别不同的支持向量机。
需要说明的是，第二支持向量机以样本向量作为输入，样本向量的预设标签作为训练目标，训练得到。样本向量包括第一向量和第二向量，第一向量的预设标签表征碰撞事件，第二向量的预设标签表征非碰撞事件。
具体的，第二支持向量机的构建过程为：将预先采集的与碰撞事件对应的样本特征数据，转换为第一向量；将预先采集的与非碰撞事件对应的样本特征数据，转换为第二向量；将第一向量作为正例样本，并为正例样本设置正标签；将第二向量作为负例样本，并为负例样本设置负标签；将正例样本和负例样本作为第二支持向量机的输入，并将正标签和负标签作为训练目标，利用预设的损失函数调整第二支持向量机的参数，直至第二支持向量机输出的分类结果与训练目标之间的误差精度小于预设阈值，确认第二支持向量机收敛。
需要强调的是，特征数据包括第二运动特征和碰撞特征，相较于利用第一支持向量机检测第一碰撞事件，仅参考传感器所采集的运动特征，利用第二支持向量机检测第二碰撞事件，额外还参考了传声器所采集的碰撞特征，其碰撞检测的准确性得到进一步地提高。
S109：在第二支持向量机输出的分类结果为碰撞事件的情况下，确定移动设备发生第二碰撞事件，控制移动设备的超声波发射器对外发送第一碰撞信息。
其中，超声波发射器对外发送第一碰撞信息的通信方式，即超声波传输，具体的，将数据(比如文本、数值等)转化成可以在固定频率(>18kHz，多数人听不到的频率)上传播的碰撞信息，并发出该碰撞信息；接收设备(即移动设备)在收到碰撞信息后，转化为原始格式(如文本)，具体的，可以使用FSK(移频键控)方法等对碰撞信息进行调制和解调。此外，除了控制移动设备的超声波发射器对外发送第一碰撞信息，还可以控制移动设备采用其它的通信传输方式对外发送第一碰撞信息，例如，采用蓝牙传输、以及红外线传输等方式。
需要说明的是，第一碰撞信息包括移动设备发生第一碰撞事件的时间戳、发生第二碰撞事件的时间戳、以及移动设备的特征数据(特征数据包括运动特征和碰撞特征)。具体的，第一碰撞信息的具体格式为：|源设备标识|传输总长度|校验码|数据部分|。
在本申请实施例中，移动设备发生第一碰撞事件的时间戳基于第一参数项计算得到。第一参数项为：在第一碰撞事件发生时，移动设备的传感器采集到的参数项。移动设备发生第二碰撞事件的时间戳包括基于第二参数项计算得到的时间戳、以及基于第一声音信号计算得到的时间戳。第二参数项为：在第二碰撞事件发生时，移动设备的传感器采集到的参数项。第一声音信号为：在第二碰撞事件发生时，移动设备的传声器采集到的声音信号。
需要强调的是，根据参数项、以及声音信号计算时间戳的具体实现方式，为本领域技术人员所熟悉的公知常识，这里不再赘述。
S110：在检测到移动设备的超声波接收器，接收到其它移动设备发送的第二碰撞信息的情况下，解析第二碰撞信息，得到其它移动设备发生第一碰撞事件的时间戳、发生第二碰撞事件的时间戳、以及其它移动设备的特征数据(特征数据包括运动特征和碰撞特征)。
其中，第一碰撞信息和第二碰撞信息，均用于区别不同移动设备发送的碰撞信息。
在本申请实施例中，其它移动设备发生第一碰撞事件的时间戳基于第三参数项计算得到。第三参数项为：在第一碰撞事件发生时，其它移动设备的传感器采集到的参数项。其它移动设备发生第二碰撞事件的时间戳包括基于第四参数项计算得到的时间戳、以及基于第二声音信号计算得到的时间戳。第四参数项为：在第二碰撞事件发生时，其它移动设备的传感器采集到的参数项。第二声音信号为：在第二碰撞事件发生时，其它移动设备的传声器采集到的声音信号。
S111：计算第一时间戳和第二时间戳的时间差，得到第一数值。
其中，第一时间戳为移动设备发生第一碰撞事件的时间戳，第二时间戳为其它移动设备发生第一碰撞事件的时间戳。
S112：计算第三时间戳和第四时间戳的时间差，得到第二数值。
其中，第三时间戳为基于第二参数项计算得到的时间戳，第四时间戳为基于第四参数项计算得到的时间戳。
S113：计算第五时间戳和第六时间戳的时间差，得到第三数值。
其中，第五时间戳为基于第一声音信号计算得到的时间戳，第六时间戳为基于第二声音信号计算得到的时间戳。
S114：判断第一数值、第二数值和第三数值是否均归属于预设取值范围内、且小于第一预设阈值。
若第一数值、第二数值和第三数值均归属于预设取值范围内、且小于第一预设阈值，则确定移动设备发生第一碰撞事件的时间戳与其它移动设备发生第一碰撞事件的时间戳相同、以及移动设备发生第二碰撞事件的时间戳与其它移动设备发生第二碰撞事件的时间戳相同，并执行S115。若第一数值、第二数值和第三数值均不归属于预设取值范围内、且不小于第一预设阈值，则确定移动设备和其它移动设备未发生两次碰撞，并执行S116。
S115：利用第一数值、第二数值、以及第三数值，将移动设备的特征数据、以及其它移动设备的特征数据进行时间对齐，并基于移动设备的特征数据、以及其它移动设备的特征数据，计算移动设备和其它移动设备的运动相关性。
在执行S115之后，继续执行S117。
其中，将移动设备的特征数据、以及其它移动设备的特征数据进行时间对齐，实质上就是：利用时间差，将移动设备的运动特征、以及其它移动设备的运动特征进行时间对齐。时间对齐的具体实现方式，为本领域技术人员所熟悉的公知常识，这里不再赘述。
需要说明的是，移动设备和其它移动设备的运动相关性的计算过程，包括但不限于：
1、解析移动设备的特征数据，得到第一旋转矢量和第一线性加速度。
具体的，将移动设备的线性加速度，标识为第一线性加速度，将移动设备的旋转矢量，标识为第一旋转矢量。
2、解析其它移动设备的特征数据，得到第二旋转矢量和第二线性加速度。
具体的，将其它移动设备的线性加速度，标识为第二线性加速度，将其它移动设备的旋转矢量，标识为第二旋转矢量。
3、将第一旋转矢量和第二旋转矢量代入公式(1)，计算得到移动设备和其它移动设备之间的相对旋转矢量。
其中，公式(1)为：
Δq＝qBqA -1 (1)
在公式(1)中，Δq代表相对旋转矢量，qA代表第一旋转矢量，qB代表第二旋转矢量。具体的，Δq、qA和qB之间的关系，如图2f所示。
4、将第一线性加速度和相对旋转矢量代入公式(2)中，计算得到目标线性加速度。
其中，公式(2)为：
Figure BDA0003158618340000161
在公式(2)中，
Figure BDA0003158618340000162
代表目标线性加速度，mA代表第一线性加速度，mB代表第二线性加速度。所谓的目标线性加速度，即将移动设备的运动旋转到其它移动设备的运动坐标系上后，所得到移动设备的新的线性加速度。
在本申请实施例中，公式(2)是由公式(3)推导得到的，公式(3)为：
M＝qA -1mAqA＝-qB -1mBqB (3)
在公式(3)中，M代表移动设备和其它移动设备发生碰撞时所产生的相对作用力，具体的，相对作用力的具体表现形式，如图2g所示。
5、将目标线性加速度和第二线性加速度代入公式(4)中，计算得到移动设备和其它移动设备的运动相关性。
其中，公式(4)为：
Figure BDA0003158618340000163
在公式(4)中，
Figure BDA0003158618340000164
代表移动设备和其它移动设备在x方向轴上的运动相关性，
Figure BDA0003158618340000165
代表x方向轴上的目标线性加速度，mB X代表x方向轴上的第二线性加速度，
Figure BDA0003158618340000166
代表移动设备和其它移动设备在y方向轴上的运动相关性，
Figure BDA0003158618340000167
代表y方向轴上的目标线性加速度，mB Y代表y方向轴上的第二线性加速度，
Figure BDA0003158618340000168
代表移动设备和其它移动设备在z方向轴上的运动相关性，
Figure BDA0003158618340000171
代表z方向轴上的目标线性加速度，mB Z代表z方向轴上的第二线性加速度。
需要说明的是，上述具体实现过程仅仅用于举例说明。
S116：禁止移动设备和其它移动设备进行通信连接。
S117：判断运动相关性的取值是否大于第二预设阈值。
若运动相关性的取值大于第二预设阈值，则确定移动设备和其它移动设备发生两次碰撞，并执行S118。若运动相关性的取值不大于第二预设阈值，则确定移动设备和其它移动设备未发生两次碰撞，并执行S116。
需要说明的是，运动相关性包括第一运动相关性、第二运动相关性和第三运动相关性，第一运动相关性为
Figure BDA0003158618340000172
第二运动相关性为
Figure BDA0003158618340000173
第三运动相关性为
Figure BDA0003158618340000174
在本申请实施例中，需要判断第一运动相关性、第二运动相关性和第三运动相关性各自的取值，是否均大于第二预设阈值。若第一运动相关性、第二运动相关性和第三运动相关性各自的取值，均大于第二预设阈值，则确定移动设备和其它移动设备发生两次碰撞，否则确定移动设备和其它移动设备未发生两次碰撞。
S118：控制移动设备与其它移动设备建立通信连接。
其中，通信连接包括但不限于为：基于超声波传输的通信连接、以及基于蓝牙传输的通信连接等方式。
需要说明的是，使用超声波传输进行通信连接，传输速度快，安全性高，且不依赖网络，能够适用于不同的应用场景下。
此外，在确定移动设备和其它移动设备发生两次碰撞的情况下，控制移动设备与其它移动设备建立通信连接，其碰撞识别过程、以及通信连接过程，仅仅在两个移动设备之间进行，不借助网络服务器，从而能够有效降低信息交互的延迟，并保证用户的隐私。
S119：将目标数据转换为第三特征向量，并将第三特征向量输入至预先构建的第三支持向量机中，得到第三支持向量机输出的分类结果。
其中，目标数据包括移动设备的特征数据、以及其它移动设备的特征数据。将目标数据转换为第三特征向量的具体实现方式，为本领域技术人员所熟悉的公知常识，这里不再赘述。
在本申请实施例中，第三支持向量机包括具有径向基函数内核的支持向量机，第一支持向量机、第二支持向量机、以及第三支持向量机，均用于区别不同的支持向量机。此外，第三支持向量机输出的分类结果，用于指示移动设备和其它移动设备的碰撞姿态。
在本申请实施例中，碰撞姿态包括但不限于为：第一碰撞姿态、第二碰撞姿态、第三碰撞姿态和第四碰撞姿态。
具体的，第一碰撞姿态为：移动设备的左侧面碰撞其它移动设备的右侧面，或者移动设备的右侧面碰撞其它移动设备的左侧面。第二碰撞姿态为：移动设备的左上角碰撞其它移动设备的右侧面，或者移动设备的右上角碰撞其它移动设备的左侧面。第三碰撞姿态为：移动设备的背面上边缘碰撞其它移动设备的左边，或者移动设备的背面上边缘碰撞其它移动设备的右边缘。第四碰撞姿态为：移动设备的正面上边缘碰撞其它移动设备的左边，或者移动设备的正面上边缘碰撞其它移动设备的右边缘。
需要说明的是，第三支持向量机以样本向量作为输入，样本向量的预设标签作为训练目标，训练得到。样本向量包括多种向量，每种向量的预设标签各自表征的碰撞姿态互不相同。
具体的，第三支持向量机的构建过程为：将预先采集的与第一碰撞姿态对应的样本目标数据，转换为第一向量；将预先采集的与第二碰撞姿态对应的样本目标数据，转换为第二向量；将预先采集的与第三碰撞姿态对应的样本目标数据，转换为第三向量；将预先采集的与第四碰撞姿态对应的样本目标数据，转换为第四向量；将第一向量作为第一正例样本，将第二向量作为第二正例样本，将第三向量作为第三正例样本，将第四向量作为第四正例样本；为第一正例样本设置第一标签，为第二正例样本设置第二标签，为第三正例样本设置第三标签，为第四正例样本设置第四标签；将第一正例样本、第二正例样本、第三正例样本和第四正例样本，作为第三支持向量机的输入，并将第一标签、第二标签、第三标签和第四标签作为训练目标，利用预设的损失函数调整第三支持向量机的参数，直至第三支持向量机输出的分类结果与训练目标之间的误差精度小于预设阈值，确认第三支持向量机收敛。
S120：控制移动设备执行与碰撞姿态对应的预设数据传输操作。
其中，预设数据传输操作包括但不限于为：向其它移动设备发送视频文件，以及向其它移动设备发送图像文件等。
S121：控制传声器停止信号采集。
需要说明的是，第一支持向量机、第二支持向量机、以及第三支持向量机，均为本申请实施例所示支持向量机的一种具体表现方式，此外，支持向量机也为本申请实施例所采用的分类模型的一种可选的实现方式，当然，也可以采用其它算法模型，作为分类模型。
综上所述，相较于现有技术，本实施例所述方案只需两个移动设备进行两次碰撞，便可以控制移动设备进行数据传输操作，无需人工参与数据传输操作，有效降低了移动设备之间数据传输的复杂性。
需要说明的是，上述实施例提及的S120，为本申请所述基于碰撞检测的数据传输方法的一种可选的实现方式。此外，上述实施例提及的S121，也为本申请所述基于碰撞检测的数据传输方法的一种可选的实现方式。为此，上述实施例提及的流程，可以概括为图3所示的方法。
如图3所示，为本申请实施例提供的另一种基于碰撞检测的数据传输方法的示意图，应用于移动设备，包括如下步骤：
S301：在检测到移动设备发生碰撞事件的情况下，基于传感器采集到的参数项，计算移动设备发生碰撞事件的时间戳。
其中，传感器预置在移动设备上，参数项用于指示移动设备的运动特征。
需要说明的是，上述实施例提及的第一运动特征、以及第二运动特征，均为本实施例运动特征的一种具体表现形式。上述实施例提及的第一碰撞事件、以及第二碰撞事件，也均为本实施例碰撞事件的一种具体表现形式。
S302：控制移动设备将第一碰撞信息发送给其它移动设备。
其中，第一碰撞信息包括移动设备发生碰撞事件的时间戳、以及移动设备的运动特征。
S303：解析其它移动设备发送的第二碰撞信息，得到其它移动设备发生碰撞事件的时间戳，以及其它移动设备的运动特征。
S304：在移动设备发生碰撞事件的时间戳、与其它移动设备发生碰撞事件的时间戳的时间差的取值，归属于预设取值范围内的情况下，确定移动设备发生碰撞事件的时间戳、与其它移动设备发生碰撞事件的时间戳相同。
S305：利用时间差，将移动设备的运动特征、以及其它移动设备的运动特征进行时间对齐。
其中，上述实施例提及的第一数值、第二数值、以及第三数值，均为时间差的一种具体表现形式。
S306：基于移动设备的运动特征、以及其它移动设备的运动特征，计算移动设备和其它移动设备的运动相关性。
S307：在运动相关性的取值大于预设阈值的情况下，控制移动设备与其它移动设备进行数据传输。
其中，上述实施例提及的第二预设阈值，为本实施例所述预设阈值的一种具体表现形式。
综上所述，相较于现有技术，本实施例所述方案只需两个移动设备进行碰撞，便可以控制移动设备进行数据传输操作，无需人工参与数据传输操作，有效降低了移动设备之间数据传输的复杂性。
与上述本申请实施例提供的基于碰撞检测的数据传输方法，本申请实施例还提供了一种移动设备。
如图4所示，为本申请实施例提供的一种移动设备的架构示意图，包括：
第一计算单元100，用于在检测到移动设备发生碰撞事件的情况下，基于传感器采集到的参数项，计算移动设备发生碰撞事件的时间戳；传感器预置在移动设备上；参数项用于指示移动设备的运动特征。
其中，第一计算单元100具体用于：在检测到移动设备发生第一碰撞事件的情况下，控制移动设备的传声器进行信号采集；传声器预置在移动设备上；在检测到移动设备发生信号采集事件的情况下，获取预置在移动设备上的传感器在预设时间段内采集到的参数项；信号采集事件表征传声器采集到预设时间段内的声音信号；将特征向量输入至预先构建的分类模型中，得到分类模型输出的分类结果；特征向量经由特征数据转换得到；特征数据包括基于对参数项进行解析得到的运动特征、以及基于对声音信号进行特征分析得到的碰撞特征；基于第一参数项计算得到移动设备发生第一碰撞事件的时间戳；第一参数项为：在第一碰撞事件发生时，移动设备的传感器采集到的参数项；在检测到移动设备发生第二碰撞事件的情况下，将基于第二参数项计算得到的时间戳、以及基于第一声音信号计算得到的时间戳，均标识为移动设备发生第二碰撞事件的时间戳；第二参数项为：在第二碰撞事件发生时，移动设备的传感器采集到的参数项；第一声音信号为：在第二碰撞事件发生时，移动设备的传声器采集到的声音信号。
第一计算单元100用于在检测到移动设备发生第一碰撞事件的情况下，控制移动设备的传声器进行信号采集的过程包括：获取预置在移动设备中的传感器采集到的参数项；对参数项进行解析，得到第一运动特征；将第一运动特征转换为第一特征向量；将第一特征向量输入至第一分类模型中，得到第一分类模型输出的分类结果；第一分类模型以样本向量作为输入，样本向量的预设标签作为训练目标，训练得到；样本向量包括第一向量和第二向量；第一向量的预设标签表征碰撞事件；第二向量的预设标签表征非碰撞事件；在分类结果为碰撞事件的情况下，确定移动设备发生第一碰撞事件；控制移动设备的传声器进行信号采集。
第一计算单元100用于将特征向量输入至预先构建的分类模型中，得到分类模型输出的分类结果的过程，包括：对传感器在预设时间内采集到的参数项进行解析，得到第二运动特征；对声音信号进行特征分析，得到碰撞特征；将第二运动特征和碰撞特征作为特征数据，并将特征数据转换为第二特征向量；将第二特征向量输入至第二分类模型中，得到第二分类模型输出的分类结果；第二分类模型以样本向量作为输入，样本向量的预设标签作为训练目标，训练得到；样本向量包括第一向量和第二向量；第一向量的预设标签表征碰撞事件；第二向量的预设标签表征非碰撞事件；在分类结果为碰撞事件的情况下，确定移动设备发生第二碰撞事件。
发送单元200，用于控制移动设备将第一碰撞信息发送给其它移动设备；第一碰撞信息包括移动设备发生碰撞事件的时间戳、以及移动设备的运动特征。
解析单元300，用于解析其它移动设备发送的第二碰撞信息，得到其它移动设备发生碰撞事件的时间戳，以及其它移动设备的运动特征。
确定单元400，用于在移动设备发生碰撞事件的时间戳、与其它移动设备发生碰撞事件的时间戳的时间差的取值，归属于预设取值范围内的情况下，确定移动设备发生碰撞事件的时间戳、与其它移动设备发生碰撞事件的时间戳相同。
其中，确定单元400具体用于：计算第一时间戳和第二时间戳的时间差，得到第一数值；第一时间戳为移动设备发生第一碰撞事件的时间戳，第二时间戳为其它移动设备发生第一碰撞事件的时间戳；其它移动设备发生第一碰撞事件的时间戳基于第三参数项计算得到；第三参数项为：在第一碰撞事件发生时，其它移动设备的传感器采集到的参数项；计算第三时间戳和第四时间戳的时间差，得到第二数值；第三时间戳为基于第二参数项计算得到的时间戳，第四时间戳为基于第四参数项计算得到的时间戳；第四参数项为：在第二碰撞事件发生时，其它移动设备的传感器采集到的参数项；计算第五时间戳和第六时间戳的时间差，得到第三数值；第五时间戳为基于第一声音信号计算得到的时间戳，第六时间戳为基于第二声音信号计算得到的时间戳；第二声音信号为：在第二碰撞事件发生时，其它移动设备的传声器采集到的声音信号；在第一数值、第二数值和第三数值均归属于预设取值范围内、且小于第一预设阈值的情况下，确定移动设备发生第一碰撞事件的时间戳与其它移动设备发生第一碰撞事件的时间戳相同、以及移动设备发生第二碰撞事件的时间戳与其它移动设备发生第二碰撞事件的时间戳相同。
对齐单元500，用于利用时间差，将移动设备的运动特征、以及其它移动设备的运动特征进行时间对齐。
第二计算单元600，用于基于移动设备的运动特征、以及其它移动设备的运动特征，计算移动设备和其它移动设备的运动相关性。
其中，运动特征包括线性加速度和旋转矢量。
第二计算单元600具体用于：将移动设备的线性加速度，标识为第一线性加速度；将其它移动设备的线性加速度，标识为第二线性加速度；将移动设备的旋转矢量，标识为第一旋转矢量；将其它移动设备的旋转矢量，标识为第二旋转矢量；基于第一旋转矢量和第二旋转矢量，计算得到移动设备和其它移动设备之间的相对旋转矢量；基于第一线性加速度和相对旋转矢量，计算得到目标线性加速度；基于目标线性加速度和第二线性加速度，计算得到移动设备和其它移动设备的运动相关性。
控制单元700，用于在运动相关性的取值大于预设阈值的情况下，控制移动设备与其它移动设备进行数据传输。
其中，控制单元700具体用于：控制移动设备与其它移动设备建立通信连接；将目标数据转换为第三特征向量，并将第三特征向量输入至第三分类模型中，得到第三分类模型输出的分类结果；目标数据包括移动设备的特征数据、以及第二碰撞信息中所包含的其它移动设备的特征数据；第三分类模型以样本向量作为输入，样本向量的预设标签作为训练目标，训练得到；样本向量包括多种向量；每种向量的预设标签各自表征的碰撞姿态互不相同；控制移动设备执行与碰撞姿态对应的预设数据传输操作。
综上所述，相较于现有技术，本实施例所述方案只需两个移动设备进行碰撞，便可以控制移动设备进行数据传输操作，无需人工参与数据传输操作，有效降低了移动设备之间数据传输的复杂性。
有鉴于上述实施例提及的移动设备，本申请实施例还提供了一种基于碰撞检测的数据传输系统。
如图5所示，为本申请实施例提供的一种基于碰撞检测的数据传输系统的架构示意图，包括：
第一移动设备501和第二移动设备502。
第一移动设备501，用于：
在检测到自身发生碰撞事件的情况下，基于传感器采集到的参数项，计算自身发生碰撞事件的时间戳；传感器预置在自身上；参数项包括自身的运动特征；
将第一碰撞信息发送给第二移动设备；第一碰撞信息包括自身发生碰撞事件的时间戳、以及自身的运动特征；
解析第二移动设备502发送的第二碰撞信息，得到第二移动设备502发生碰撞事件的时间戳，以及第二移动设备502的运动特征；
在自身发生碰撞事件的时间戳、与第二移动设备502发生碰撞事件的时间戳的时间差的取值，归属于预设取值范围内的情况下，确定自身发生碰撞事件的时间戳、与第二移动设备502发生碰撞事件的时间戳相同；
利用时间差，将自身的运动特征、以及第二移动设备502的运动特征进行时间对齐；
基于自身的运动特征、以及第二移动设备502的运动特征，计算自身和第二移动设备502的运动相关性；
在运动相关性的取值大于预设阈值的情况下，与第二移动设备502进行数据传输。
综上所述，相较于现有技术，本实施例所述方案只需两个移动设备进行碰撞，便可以控制移动设备进行数据传输操作，无需人工参与数据传输操作，有效降低了移动设备之间数据传输的复杂性。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，程序执行上述本申请实施例提供的基于碰撞检测的数据传输方法。
本申请实施例方法所述的功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算设备可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算设备(可以是个人计算机，服务器，移动计算设备或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种基于碰撞检测的数据传输方法，其特征在于，应用于移动设备，包括：
在检测到移动设备发生碰撞事件的情况下，基于传感器采集到的参数项，计算所述移动设备发生碰撞事件的时间戳；所述传感器预置在所述移动设备上；所述参数项用于指示所述移动设备的运动特征；
控制所述移动设备将第一碰撞信息发送给其它移动设备；所述第一碰撞信息包括所述移动设备发生碰撞事件的时间戳、以及所述移动设备的运动特征；
解析所述其它移动设备发送的第二碰撞信息，得到所述其它移动设备发生碰撞事件的时间戳，以及所述其它移动设备的运动特征；
在所述移动设备发生碰撞事件的时间戳、与所述其它移动设备发生碰撞事件的时间戳的时间差的取值，归属于预设取值范围内的情况下，确定所述移动设备发生碰撞事件的时间戳、与所述其它移动设备发生碰撞事件的时间戳相同；
利用所述时间差，将所述移动设备的运动特征、以及所述其它移动设备的运动特征进行时间对齐；
基于所述移动设备的运动特征、以及所述其它移动设备的运动特征，计算所述移动设备和所述其它移动设备的运动相关性；
在所述运动相关性的取值大于预设阈值的情况下，控制所述移动设备与所述其它移动设备进行数据传输；
所述在检测到移动设备发生碰撞事件的情况下，基于传感器采集到的参数项，计算所述移动设备发生碰撞事件的时间戳，包括：
在检测到所述移动设备发生第一碰撞事件的情况下，控制所述移动设备的传声器进行信号采集；所述传声器预置在所述移动设备上；
在检测到所述移动设备发生信号采集事件的情况下，获取预置在所述移动设备上的传感器在预设时间段内采集到的参数项；所述信号采集事件表征所述传声器采集到预设时间段内的声音信号；
将特征向量输入至预先构建的分类模型中，得到所述分类模型输出的分类结果；所述特征向量经由特征数据转换得到；所述特征数据包括基于对所述参数项进行解析得到的运动特征、以及基于对所述声音信号进行特征分析得到的碰撞特征；
基于第一参数项计算得到所述移动设备发生第一碰撞事件的时间戳；所述第一参数项为：在所述第一碰撞事件发生时，所述移动设备的传感器采集到的参数项；
在检测到所述移动设备发生第二碰撞事件的情况下，将基于第二参数项计算得到的时间戳、以及基于第一声音信号计算得到的时间戳，均标识为所述移动设备发生第二碰撞事件的时间戳；所述第二参数项为：在所述第二碰撞事件发生时，所述移动设备的传感器采集到的参数项；所述第一声音信号为：在所述第二碰撞事件发生时，所述移动设备的传声器采集到的声音信号；
所述控制所述移动设备与所述其它移动设备进行数据传输，包括：
控制所述移动设备与所述其它移动设备建立通信连接；
将目标数据转换为第三特征向量，并将第三特征向量输入至第三分类模型中，得到所述第三分类模型输出的分类结果；所述目标数据包括所述移动设备的特征数据、以及所述第二碰撞信息中所包含的所述其它移动设备的特征数据；所述第三分类模型以样本向量作为输入，所述样本向量的预设标签作为训练目标，训练得到；所述样本向量包括多种向量；每种所述向量的预设标签各自表征的碰撞姿态互不相同；
控制所述移动设备执行与所述碰撞姿态对应的预设数据传输操作；
所述碰撞姿态具体包括：
第一碰撞姿态为：移动设备的左侧面碰撞其它移动设备的右侧面，或者移动设备的右侧面碰撞其它移动设备的左侧面；
第二碰撞姿态为：移动设备的左上角碰撞其它移动设备的右侧面，或者移动设备的右上角碰撞其它移动设备的左侧面；
第三碰撞姿态为：移动设备的背面上边缘碰撞其它移动设备的左边，或者移动设备的背面上边缘碰撞其它移动设备的右边缘；
第四碰撞姿态为：移动设备的正面上边缘碰撞其它移动设备的左边，或者移动设备的正面上边缘碰撞其它移动设备的右边缘。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在检测到所述移动设备发生第一碰撞事件的情况下，控制所述移动设备的传声器进行信号采集，包括：
获取预置在移动设备中的传感器采集到的参数项；
对所述参数项进行解析，得到第一运动特征；
将所述第一运动特征转换为第一特征向量；
将所述第一特征向量输入至第一分类模型中，得到所述第一分类模型输出的分类结果；所述第一分类模型以样本向量作为输入，所述样本向量的预设标签作为训练目标，训练得到；所述样本向量包括第一向量和第二向量；所述第一向量的预设标签表征碰撞事件；所述第二向量的预设标签表征非碰撞事件；
在所述分类结果为所述碰撞事件的情况下，确定所述移动设备发生第一碰撞事件；
控制所述移动设备的传声器进行信号采集。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将特征向量输入至预先构建的分类模型中，得到所述分类模型输出的分类结果，包括：
对所述传感器在预设时间内采集到的参数项进行解析，得到第二运动特征；
对所述声音信号进行特征分析，得到碰撞特征；
将所述第二运动特征和所述碰撞特征作为特征数据，并将所述特征数据转换为第二特征向量；
将所述第二特征向量输入至第二分类模型中，得到所述第二分类模型输出的分类结果；所述第二分类模型以样本向量作为输入，所述样本向量的预设标签作为训练目标，训练得到；所述样本向量包括第一向量和第二向量；所述第一向量的预设标签表征碰撞事件；所述第二向量的预设标签表征非碰撞事件；
在所述分类结果为所述碰撞事件的情况下，确定所述移动设备发生第二碰撞事件。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述移动设备发生碰撞事件的时间戳、与所述其它移动设备发生碰撞事件的时间戳的时间差的取值，归属于预设取值范围内的情况下，确定所述移动设备发生碰撞事件的时间戳、与所述其它移动设备发生碰撞事件的时间戳相同，包括：
计算第一时间戳和第二时间戳的时间差，得到第一数值；所述第一时间戳为所述移动设备发生第一碰撞事件的时间戳，所述第二时间戳为所述其它移动设备发生第一碰撞事件的时间戳；所述其它移动设备发生第一碰撞事件的时间戳基于第三参数项计算得到；所述第三参数项为：在所述第一碰撞事件发生时，所述其它移动设备的传感器采集到的参数项；
计算第三时间戳和第四时间戳的时间差，得到第二数值；所述第三时间戳为所述基于第二参数项计算得到的时间戳，所述第四时间戳为所述基于第四参数项计算得到的时间戳；所述第四参数项为：在所述第二碰撞事件发生时，所述其它移动设备的传感器采集到的参数项；
计算第五时间戳和第六时间戳的时间差，得到第三数值；所述第五时间戳为所述基于第一声音信号计算得到的时间戳，所述第六时间戳为所述基于第二声音信号计算得到的时间戳；所述第二声音信号为：在所述第二碰撞事件发生时，所述其它移动设备的传声器采集到的声音信号；
在所述第一数值、所述第二数值和所述第三数值均归属于预设取值范围内、且小于第一预设阈值的情况下，确定所述移动设备发生第一碰撞事件的时间戳与所述其它移动设备发生第一碰撞事件的时间戳相同、以及所述移动设备发生第二碰撞事件的时间戳与所述其它移动设备发生第二碰撞事件的时间戳相同。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动特征包括线性加速度和旋转矢量；
所述基于所述移动设备的运动特征、以及所述其它移动设备的运动特征，计算所述移动设备和所述其它移动设备的运动相关性，包括：
将所述移动设备的线性加速度，标识为第一线性加速度；
将所述其它移动设备的线性加速度，标识为第二线性加速度；
将所述移动设备的旋转矢量，标识为第一旋转矢量；
将所述其它移动设备的旋转矢量，标识为第二旋转矢量；
基于所述第一旋转矢量和所述第二旋转矢量，计算得到所述移动设备和所述其它移动设备之间的相对旋转矢量；
基于所述第一线性加速度和所述相对旋转矢量，计算得到目标线性加速度；
基于所述目标线性加速度和所述第二线性加速度，计算得到所述移动设备和所述其它移动设备的运动相关性。
6.一种移动设备，其特征在于，包括：
第一计算单元，用于在检测到移动设备发生碰撞事件的情况下，基于传感器采集到的参数项，计算所述移动设备发生碰撞事件的时间戳；所述传感器预置在所述移动设备上；所述参数项用于指示所述移动设备的运动特征；
发送单元，用于控制所述移动设备将第一碰撞信息发送给其它移动设备；所述第一碰撞信息包括所述移动设备发生碰撞事件的时间戳、以及所述移动设备的运动特征；
解析单元，用于解析所述其它移动设备发送的第二碰撞信息，得到所述其它移动设备发生碰撞事件的时间戳，以及所述其它移动设备的运动特征；
确定单元，用于在所述移动设备发生碰撞事件的时间戳、与所述其它移动设备发生碰撞事件的时间戳的时间差的取值，归属于预设取值范围内的情况下，确定所述移动设备发生碰撞事件的时间戳、与所述其它移动设备发生碰撞事件的时间戳相同；
对齐单元，用于利用所述时间差，将所述移动设备的运动特征、以及所述其它移动设备的运动特征进行时间对齐；
第二计算单元，用于基于所述移动设备的运动特征、以及所述其它移动设备的运动特征，计算所述移动设备和所述其它移动设备的运动相关性；
控制单元，用于在所述运动相关性的取值大于预设阈值的情况下，控制所述移动设备与所述其它移动设备进行数据传输；
所述第一计算单元，具体用于：
在检测到所述移动设备发生第一碰撞事件的情况下，控制所述移动设备的传声器进行信号采集；所述传声器预置在所述移动设备上；
在检测到所述移动设备发生信号采集事件的情况下，获取预置在所述移动设备上的传感器在预设时间段内采集到的参数项；所述信号采集事件表征所述传声器采集到预设时间段内的声音信号；
将特征向量输入至预先构建的分类模型中，得到所述分类模型输出的分类结果；所述特征向量经由特征数据转换得到；所述特征数据包括基于对所述参数项进行解析得到的运动特征、以及基于对所述声音信号进行特征分析得到的碰撞特征；
基于第一参数项计算得到所述移动设备发生第一碰撞事件的时间戳；所述第一参数项为：在所述第一碰撞事件发生时，所述移动设备的传感器采集到的参数项；
在检测到所述移动设备发生第二碰撞事件的情况下，将基于第二参数项计算得到的时间戳、以及基于第一声音信号计算得到的时间戳，均标识为所述移动设备发生第二碰撞事件的时间戳；所述第二参数项为：在所述第二碰撞事件发生时，所述移动设备的传感器采集到的参数项；所述第一声音信号为：在所述第二碰撞事件发生时，所述移动设备的传声器采集到的声音信号；
所述控制单元，具体用于在所述运动相关性的取值大于预设阈值的情况下：
控制所述移动设备与所述其它移动设备建立通信连接；
将目标数据转换为第三特征向量，并将第三特征向量输入至第三分类模型中，得到所述第三分类模型输出的分类结果；所述目标数据包括所述移动设备的特征数据、以及所述第二碰撞信息中所包含的所述其它移动设备的特征数据；所述第三分类模型以样本向量作为输入，所述样本向量的预设标签作为训练目标，训练得到；所述样本向量包括多种向量；每种所述向量的预设标签各自表征的碰撞姿态互不相同；
控制所述移动设备执行与所述碰撞姿态对应的预设数据传输操作；
所述碰撞姿态具体包括：
第一碰撞姿态为：移动设备的左侧面碰撞其它移动设备的右侧面，或者移动设备的右侧面碰撞其它移动设备的左侧面；
第二碰撞姿态为：移动设备的左上角碰撞其它移动设备的右侧面，或者移动设备的右上角碰撞其它移动设备的左侧面；
第三碰撞姿态为：移动设备的背面上边缘碰撞其它移动设备的左边，或者移动设备的背面上边缘碰撞其它移动设备的右边缘；
第四碰撞姿态为：移动设备的正面上边缘碰撞其它移动设备的左边，或者移动设备的正面上边缘碰撞其它移动设备的右边缘。
7.一种基于碰撞检测的数据传输系统，其特征在于，包括：
第一移动设备和第二移动设备；
所述第一移动设备，用于：
在检测到自身发生碰撞事件的情况下，基于传感器采集到的参数项，计算自身发生碰撞事件的时间戳；所述传感器预置在自身上；所述参数项包括自身的运动特征；
将第一碰撞信息发送给第二移动设备；所述第一碰撞信息包括所述自身发生碰撞事件的时间戳、以及所述自身的运动特征；
解析所述第二移动设备发送的第二碰撞信息，得到所述第二移动设备发生碰撞事件的时间戳，以及所述第二移动设备的运动特征；
在所述自身发生碰撞事件的时间戳、与所述第二移动设备发生碰撞事件的时间戳的时间差的取值，归属于预设取值范围内的情况下，确定所述自身发生碰撞事件的时间戳、与所述第二移动设备发生碰撞事件的时间戳相同；
利用所述时间差，将所述自身的运动特征、以及所述第二移动设备的运动特征进行时间对齐；
基于所述自身的运动特征、以及所述第二移动设备的运动特征，计算所述自身和所述第二移动设备的运动相关性；
在所述运动相关性的取值大于预设阈值的情况下，与所述第二移动设备进行数据传输；
所述第一移动设备具体用于：
在检测到所述第一移动设备发生第一碰撞事件的情况下，控制所述第一移动设备的传声器进行信号采集；所述传声器预置在所述第一移动设备上；
在检测到所述第一移动设备发生信号采集事件的情况下，获取预置在所述第一移动设备上的传感器在预设时间段内采集到的参数项；所述信号采集事件表征所述传声器采集到预设时间段内的声音信号；
将特征向量输入至预先构建的分类模型中，得到所述分类模型输出的分类结果；所述特征向量经由特征数据转换得到；所述特征数据包括基于对所述参数项进行解析得到的运动特征、以及基于对所述声音信号进行特征分析得到的碰撞特征；
基于第一参数项计算得到所述第一移动设备发生第一碰撞事件的时间戳；所述第一参数项为：在所述第一碰撞事件发生时，所述第一移动设备的传感器采集到的参数项；
在检测到所述第一移动设备发生第二碰撞事件的情况下，将基于第二参数项计算得到的时间戳、以及基于第一声音信号计算得到的时间戳，均标识为所述第一移动设备发生第二碰撞事件的时间戳；所述第二参数项为：在所述第二碰撞事件发生时，所述第一移动设备的传感器采集到的参数项；所述第一声音信号为：在所述第二碰撞事件发生时，所述第一移动设备的传声器采集到的声音信号；
所述第一移动设备具体用于在所述运动相关性的取值大于预设阈值的情况下：
控制所述第一移动设备与所述第二移动设备建立通信连接；
将目标数据转换为第三特征向量，并将第三特征向量输入至第三分类模型中，得到所述第三分类模型输出的分类结果；所述目标数据包括所述第一移动设备的特征数据、以及所述第二碰撞信息中所包含的所述第二移动设备的特征数据；所述第三分类模型以样本向量作为输入，所述样本向量的预设标签作为训练目标，训练得到；所述样本向量包括多种向量；每种所述向量的预设标签各自表征的碰撞姿态互不相同；
控制所述第一移动设备执行与所述碰撞姿态对应的预设数据传输操作；
所述碰撞姿态具体包括：
第一碰撞姿态为：第一移动设备的左侧面碰撞第二移动设备的右侧面，或者第一移动设备的右侧面碰撞第二移动设备的左侧面；
第二碰撞姿态为：第一移动设备的左上角碰撞第二移动设备的右侧面，或者第一移动设备的右上角碰撞第二移动设备的左侧面；
第三碰撞姿态为：第一移动设备的背面上边缘碰撞第二移动设备的左边，或者第一移动设备的背面上边缘碰撞第二移动设备的右边缘；
第四碰撞姿态为：第一移动设备的正面上边缘碰撞第二移动设备的左边，或者第一移动设备的正面上边缘碰撞第二移动设备的右边缘。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1-5任一所述的基于碰撞检测的数据传输方法。
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