CN114569083A - 一种智能穿戴设备和体征数据处理方法 - Google Patents

一种智能穿戴设备和体征数据处理方法 Download PDF

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CN114569083A CN202210272826.8A CN202210272826A CN114569083A CN 114569083 A CN114569083 A CN 114569083A CN 202210272826 A CN202210272826 A CN 202210272826A CN 114569083 A CN114569083 A CN 114569083A
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Abstract

本公开提供了一种智能穿戴设备和体征数据处理方法，所述智能穿戴设备包括CPU、MCU、传感器和转接模块，其中传感器，用于采集用户体征数据；MCU，用于接收来自传感器的用户体征数据，对用户体征数据进行计算得到计算结果，并按照预设周期向转接模块发送计算结果；转接模块，用于接收计算结果进行缓存，并响应于用户的查看请求，向CPU发送计算结果；CPU，用于对计算结果进行展示。避免了工作能耗较高的CPU需要被频繁唤醒进行计算，同时降低计算结果的展示频率，只在接收到用户的查看请求时才发送并展示，延长了设备的续航时间。

Description

一种智能穿戴设备和体征数据处理方法
技术领域
本公开涉及智能穿戴设备技术领域，尤其涉及一种智能穿戴设备和体征数据处理方法。
背景技术
随着智能手表、运动手环等智能穿戴设备走进更多人的生活，人们对智能穿戴设备的低功耗和实用性提出了更高的要求。现有的智能穿戴设备通常设置为双系统，即包括MCU(Microcontroller Unit，微控制单元)和CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，传感器在获取到用户的原始体征数据后，将原始体征数据发送至MCU，由MCU对用户的原始体征数据进行解析以获取真实体征数据，MCU再频繁唤醒CPU，令CPU从休眠状态进入工作状态后，接收MCU发送的真实体征数据，并在CPU进行逻辑计算，得到对应的体征计算结果。然而CPU的芯片计算时相较于应用于MCU的芯片使用功耗高，且CPU需要以被频繁唤醒的方式触发逻辑计算，在这种方式下，智能穿戴设备的续航性能较差。
发明内容
本公开提供一种智能穿戴设备和体征数据处理方法，以至少解决现有技术中存在的以上技术问题。
本公开一方面提供一种智能穿戴设备，所述智能穿戴设备包括CPU、MCU、传感器和转接模块，其中：
所述传感器，用于采集用户体征数据；
所述MCU，用于接收来自所述传感器的所述用户体征数据，对所述用户体征数据进行计算得到计算结果，并按照预设周期向所述转接模块发送所述计算结果；
所述转接模块，用于接收所述计算结果进行缓存，并响应于用户的查看请求，向所述CPU发送所述计算结果；
所述CPU，用于对所述计算结果进行展示。
在一可实施方式中，所述对所述用户体征数据进行计算得到计算结果时，所述MCU用于：
根据所述CPU提供的场景类型，调用对应的计算单元，对所述用户体征数据进行计算得到计算结果。
在一可实施方式中，向所述转接模块发送所述计算结果时，所述MCU用于：
确定所述计算结果对应的场景类型，通过对应于该场景类型的第一API接口将所述计算结果发送至所述转接模块。
在一可实施方式中，所述向所述CPU发送计算结果时，所述转接模块用于：
响应于用户的查看请求，确定所述计算结果对应的场景类型，通过对应于该场景类型的第二API接口将所述计算结果发送至所述CPU。
在一可实施方式中，所述CPU还用于：
响应于用户对OLED显示屏的触发操作，生成用户的查看请求并发送给所述转接模块，并将接收的所述计算结果通过所述OLED显示屏进行展示。
本公开另一方面提供一种体征数据处理方法，应用于智能穿戴设备，所述智能穿戴设备包括CPU、MCU、传感器和转接模块，该方法包括：
通过所述MCU对所述传感器采集的用户体征数据进行计算得到计算结果，并按照预设周期向所述转接模块发送所述计算结果；
通过所述转接模块对所述计算结果进行缓存；
响应于用户的查看请求，通过所述转接模块将所述计算结果发送给所述CPU；
通过所述CPU对所述计算结果进行展示。
在一可实施方式中，所述对所述传感器采集的用户体征数据进行计算得到计算结果，包括：
根据所述CPU提供的场景类型，通过所述MCU调用对应的计算单元，对所述用户体征数据进行计算得到计算结果。
在一可实施方式中，所述向所述转接模块发送所述计算结果，包括：
通过所述MCU确定所述计算结果对应的场景类型，通过对应于该场景类型的第一API接口将所述计算结果发送至所述转接模块。
在一可实施方式中，所述通过所述转接模块将所述计算结果发送给所述CPU，包括：
响应于用户的查看请求，确定所述计算结果对应的场景类型，通过对应于该场景类型的第二API接口将所述计算结果发送至所述CPU。
在一可实施方式中，响应于用户对OLED显示屏的触发操作，通过所述CPU生成用户的查看请求并发送给所述转接模块，并将接收的所述计算结果通过所述OLED显示屏进行展示。
基于上述方案，本公开提供一种智能穿戴设备和体征数据处理方法，将逻辑计算放置在工作能耗较低的MCU中，在接收来自传感器的用户体征数据之后，在MCU中进行计算得到对应的计算结果；此外，增加转接模块用于在MCU按照预设周期发送计算结果时进行缓存，当接收到用户的查看请求时，才向CPU发送计算结果；避免了工作能耗较高的CPU需要被频繁唤醒进行计算，同时降低计算结果的展示频率，只在接收到用户的查看请求时才发送并展示，延长了设备的续航时间。
附图说明
图1所示为本公开一实施例提供的智能穿戴设备的的装置示意图；
图2所示为本公开另一实施例提供的体征数据处理方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开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公开一部分实施例，而非全部实施例。基于本公开中的实施例，本领域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，都属于本公开保护的范围。
为了降低体征数据计算衍生的工作能耗，如图1所示，本公开一实施例提供了一种智能穿戴设备100，智能穿戴设备包括CPU101、MCU102、传感器103和转接模块104，MCU102的工作能耗小于CPU101的工作能耗，其中：
所述传感器103，用于采集用户体征数据；
在一示例中，智能穿戴设备100配置有多种传感器103，不同类型的传感器103用于采集对应于用户不同体征的数据。
例如利用心率传感器103获取心率数据、利用血压传感器103获取血压数据和利用计步传感器103获取的步数等。
在一示例中，智能穿戴设备100启用时，传感器103就会获取用户当前状态下不同体征的数据传输给MCU102。
所述MCU102，用于接收来自所述传感器103的所述用户体征数据，对所述用户体征数据进行计算得到计算结果，并按照预设周期向所述转接模块104发送所述计算结果；
在一示例中，MCU102用于接收从传感器103发送的用户体征数据，并根据CPU101提供的场景类型，调用对应的计算单元1020，对用户体征数据进行计算得到计算结果。
在一示例中，场景类型由CPU101提供，场景类型包括心率，血压，步幅、慢跑状态下的卡路里和快走状态下的卡路里等等，此处仅用于举例说明，在此不做具体限定。用户登录CPU101运行下的应用程序，选择相应的场景类型并发送至转接模块104，MCU102接收来自传感器103的用户体征数据，且MCU102还通过转接模块104提供的场景类型，确定相应的计算结果，并根据对应的类型发送计算结果。
应该理解的是，在一示例中，例如计算心率，用户登录CPU101运行下的应用程序，CPU101自动向转接模块104提供对应于心率的应用场景，当用户以某种姿态运动或行走或静坐，对应于心率的心率传感器103就获取相应的用户体征数据发送至MCU102，此处仅以心率作为举例，CPU101对应的应用程序，在用户启动后，可自动向转接模块104提供其他一种或多种应用场景，具体应根据实际情况进行调整，在此不做具体限定。
而在另一示例中，例如计算心率或者快走状态下的卡路里，用户登录CPU101运行下的应用程序后，还需选择心率或选择快走状态下的卡路里，CPU101才会向转接模块104提供相应的场景类型，以使MCU102根据相应的场景类型提供对应的计算结果，此处仅作为举例，在此不做具体限定。
在一示例中，MCU102根据CPU101提供的场景类型，调用对应的计算单元1020，对用户体征数据进行计算得到计算结果；对应的计算单元1020指用于执行根据场景类型不同而预设有不同计算逻辑的单元，如计算步幅的计算单元1020所使用的计算逻辑与计算卡路里的计算单元1020所使用的计算逻辑不同。需要强调的是，若计算慢走与快跑的卡路里的计算逻辑一致，则即便这两者对应的场景类型不同，也可使用相同的计算单元1020。
在一示例中，确定计算结果对应的场景类型，通过对应于该场景类型的第一API接口将计算结果发送至转接模块104。例如，对应于卡路里的计算结果和对应于心率的计算结果，应通过各自对应的第一API接口发送。
所述转接模块104，用于接收所述计算结果进行缓存，并响应于用户的查看请求，向所述CPU101发送所述计算结果；
在一示例中，转接模块104根据预设周期接收从MCU102定期传输的计算结果并缓存，在接收到用户的查看请求时，确定计算结果对应的场景类型，通过对用于该场景类型的第二API接口将计算结果发送至CPU101。
应该理解的是，为了保证用户查看的计算结果为当下最新的结果，在一示例中，转接模块104在每次接收到从MCU102发送的最新的计算结果时，覆盖历史缓存结果。
所述CPU101，用于对所述计算结果进行展示；
在一示例中，CPU101控制有OLED显示屏，当用户触发OLED显示屏，即CPU101响应于用户对OLED显示屏的触发操作，CPU101则生成用户的查看请求并发送至转接模块104，CPU101还用于将接收的计算结果通过OLED显示屏进行展示。
在一示例中，MCU102也可控制OLED显示屏对计算结果进行展示。应该理解的是，触发操作即指将OLED显示屏唤醒进行工作或显示的状态。
当用户对OLED显示屏进行触发，唤醒CPU101时，CPU101才令转接模块104发送计算结果以进行展示，因此，只需极少的能耗。
应该理解的是，计算结果所对应的场景类型能够在CPU101运行下的第三方应用程序中，显示的数量也以第三方应用程序自身的API接口属性所决定。例如，若第二API接口对应于100个不同场景类型，而第三方应用程序只提供56种场景类型对应的API接口，则CPU101只能接收这56种计算结果。
本公开将逻辑计算放置在工作能耗较低的MCU102中，在接收来自传感器103的用户体征数据之后，在MCU102中进行计算得到对应的计算结果；此外，增加转接模块104用于在MCU102按照预设周期发送计算结果时进行缓存，当接收到用户的查看请求时，才向CPU101发送计算结果；避免了工作能耗较高的CPU101需要被频繁唤醒进行计算，同时降低计算结果的展示频率，只在接收到用户的查看请求时才发送并展示，延长了设备的续航时间。
如图2所示，本公开另一实施例提供了一种体征数据处理方法，该方法应用于智能穿戴设备，所述智能穿戴设备包括CPU、MCU、传感器和转接模块，该方法包括：
步骤201，通过所述MCU对所述传感器采集的用户体征数据进行计算得到计算结果，并按照预设周期向所述转接模块发送所述计算结果；
在一示例中，智能穿戴设备配置有多种传感器，不同类型的传感器用于采集对应于用户不同体征的数据。
例如利用心率传感器获取心率数据、利用血压传感器获取血压数据和利用计步传感器获取的步数等。智能穿戴设备启用时，传感器就会获取用户当前状态下不同体征的数据传输给MCU。
在一示例中，MCU用于接收从传感器发送的用户体征数据，并根据CPU提供的场景类型，调用对应的计算单元，对用户体征数据进行计算得到计算结果。
在一示例中，场景类型由CPU提供，场景类型包括心率，血压，步幅、慢跑状态下的卡路里和快走状态下的卡路里等，此处仅用于举例说明，在此不做具体限定。用户登录CPU运行下的应用程序，选择相应的场景类型并发送至转接模块，MCU接收来自传感器的用户体征数据，且MCU还通过转接模块提供的场景类型，确定相应的计算结果，并根据对应的类型发送计算结果。
在一示例中，确定计算结果对应的场景类型，通过对应于该场景类型的第一API接口将计算结果发送至转接模块。例如，对应于卡路里的计算结果和对应于心率的计算结果，分别通过各自对应的第一API接口发送。
步骤202，通过所述转接模块对所述计算结果进行缓存；
在一示例中，转接模块根据预设周期接收从MCU定期传输的计算结果，并缓存，以待在接收到来自于用户的查看请求时发送。
应该理解的是，为了保证用户查看的计算结果为当下最新的结果，在一示例中，转接模块在每次接收到从MCU发送的最新的计算结果时，覆盖历史缓存结果。
步骤203，响应于用户的查看请求，通过所述转接模块将所述计算结果发送给所述CPU；
在一示例中，响应于用户的查看请求，如用户唤醒CPU，确定计算结果对应的场景类型，通过对应于该场景类型的第二API接口将计算结果发送至CPU。
步骤204，通过所述CPU对所述计算结果进行展示。
在一示例中，CPU控制有OLED显示屏，当用户触发OLED显示屏，即CPU响应于用户对OLED显示屏的触发操作，CPU则生成用户的查看请求并发送至转接模块，CPU还用于将接收的计算结果通过OLED显示屏进行展示。
在一示例中，MCU也可控制OLED显示屏对计算结果进行展示。应该理解的是，触发操作即指将OLED显示屏唤醒进行工作或显示的状态。
当用户对OLED显示屏进行触发，唤醒CPU时，CPU才令转接模块发送计算结果进行展示，因此，只需极少的能耗。
下面提供一种以上述方法和设备执行的具体实施例，该具体实施例以场景类型为慢跑状态下的卡路里为例，如下：
用户佩戴智能穿戴设备，输入相应的用户信息，如用户名、用户年龄和用户体重等，选择对应的场景类型，此处用户选择计算慢跑状态下的卡路里，假设该场景类型对应有通道号，通道号为3，CPU将3传递给转接模块，通过转接模块发送给MCU。
心率传感器监测用户的心率，并在获取到用户心率数据后传输给MCU，MCU根据通道号3确定场景类型为慢跑状态下的卡路里，则调用对应的计算单元，通过计算单元中预设的逻辑公式进行计算，公式如下：
Cal＝1.673f*(weight/60f)*(heartRate–60)*factor*1.2f/1000f
Cal为卡路里的计算结果，weight为用户的体重(单位为千克)，heartRate为当前的心率数据，factor为年龄系数，f为浮点类型。
其中，当卡路里的计算结果小于0时，则输出的计算结果显示为0。
在一示例中，年龄系数根据年龄的范围取值不同，如年龄小于等于10，则factor＝1.0182f；而若年龄大于等于80，则factor＝1.0103f等，不同年龄的范围取值，根据提前设定好的函数进行调用。
MCU每秒接收一次由心率传感器发送的心率数据，并进行计算得到计算结果，将计算结果缓存的同时进行累计，按照预设周期，通过对应于通道号3(即对应于慢跑状态下的卡路里)的第一API接口，将计算结果发送至转接模块。若预设周期为2分钟，则第一次发送的计算结果为2分钟内每秒计算的卡路里的累加和，第二次发送的计算结果为4分钟内每秒计算的卡路里的累加和，以此类推，不予赘述。
当转接模块在第一预设周期内接收到计算结果时，进行缓存，在第二预设周期内接收到计算结果时则自动覆盖前述在第一预设周期内接收到的计算结果。当用户唤醒OLED屏进行查看时，CPU向转接模块发送查看请求，转接模块通过对应于通道号3(即对应于慢跑状态下的卡路里)的第二API接口将计算结果传输至CPU，使得用户能够在OLED显示屏上读取到最新的计算结果。
以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理，但是，需要指出的是，在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。
本申请中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“如但不限于”，且可与其互换使用。
还需要指出的是，在本申请的装置、和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此，本申请不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims (10)

1.一种智能穿戴设备，其特征在于，所述智能穿戴设备包括CPU、MCU、传感器和转接模块，其中：
所述传感器，用于采集用户体征数据；
所述MCU，用于接收来自所述传感器的所述用户体征数据，对所述用户体征数据进行计算得到计算结果，并按照预设周期向所述转接模块发送所述计算结果；
所述转接模块，用于接收所述计算结果进行缓存，并响应于用户的查看请求，向所述CPU发送所述计算结果；
所述CPU，用于对所述计算结果进行展示。
2.根据权利要求1所述的智能穿戴设备，其特征在于，所述对所述用户体征数据进行计算得到计算结果时，所述MCU用于：
根据所述CPU提供的场景类型，调用对应的计算单元，对所述用户体征数据进行计算得到计算结果。
3.根据权利要求2所述的智能穿戴设备，其特征在于，向所述转接模块发送所述计算结果时，所述MCU用于：
确定所述计算结果对应的场景类型，通过对应于该场景类型的第一API接口将所述计算结果发送至所述转接模块。
4.根据权利要求3所述的智能穿戴设备，其特征在于，所述向所述CPU发送计算结果时，所述转接模块用于：
响应于用户的查看请求，确定所述计算结果对应的场景类型，通过对应于该场景类型的第二API接口将所述计算结果发送至所述CPU。
5.根据权利要求1所述的智能穿戴设备，其特征在于，所述CPU还用于：
响应于用户对OLED显示屏的触发操作，生成用户的查看请求并发送给所述转接模块，并将接收的所述计算结果通过所述OLED显示屏进行展示。
6.一种体征数据处理方法，其特征在于，应用于智能穿戴设备，所述智能穿戴设备包括CPU、MCU、传感器和转接模块，该方法包括：
通过所述MCU对所述传感器采集的用户体征数据进行计算得到计算结果，并按照预设周期向所述转接模块发送所述计算结果；
通过所述转接模块对所述计算结果进行缓存；
响应于用户的查看请求，通过所述转接模块将所述计算结果发送给所述CPU；
通过所述CPU对所述计算结果进行展示。
7.根据权利要求6所述的体征数据处理方法，其特征在于，所述对所述传感器采集的用户体征数据进行计算得到计算结果，包括：
根据所述CPU提供的场景类型，通过所述MCU调用对应的计算单元，对所述用户体征数据进行计算得到计算结果。
8.根据权利要求7所述的体征数据处理方法，其特征在于，所述向所述转接模块发送所述计算结果，包括：
通过所述MCU确定所述计算结果对应的场景类型，通过对应于该场景类型的第一API接口将所述计算结果发送至所述转接模块。
9.根据权利要求8所述的体征数据处理方法，其特征在于，所述通过所述转接模块将所述计算结果发送给所述CPU，包括：
响应于用户的查看请求，确定所述计算结果对应的场景类型，通过对应于该场景类型的第二API接口将所述计算结果发送至所述CPU。
10.根据权利要求6所述的体征数据处理方法，其特征在于，
响应于用户对OLED显示屏的触发操作，通过所述CPU生成用户的查看请求并发送给所述转接模块，并将接收的所述计算结果通过所述OLED显示屏进行展示。
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CN117435025A (zh) * 2023-12-20 2024-01-23 深圳市光速时代科技有限公司 一种基于多源数据的智能穿戴设备数据处理方法及系统

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