CN115153520A - 一种基于穿戴设备的增强运动识别方法及装置 - Google Patents
一种基于穿戴设备的增强运动识别方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115153520A CN115153520A CN202210949147.XA CN202210949147A CN115153520A CN 115153520 A CN115153520 A CN 115153520A CN 202210949147 A CN202210949147 A CN 202210949147A CN 115153520 A CN115153520 A CN 115153520A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- motion
- state
- sensor data
- master device
- slave devices
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/1116—Determining posture transitions
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/1118—Determining activity level
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
- A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Physiology (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于穿戴设备的增强运动识别方法及装置，该方法包括：主设备获取自身的多种传感器数据和多个从设备传输的信息，依据自身的多种传感器数据和多个从设备传输的信息，确定用户的运动行为和状态。通过结合自身以及多个从设备的传感器数据，可以增强穿戴设备对运动行为的识别能力，更准确地更多地识别出佩戴者的真实运动行为，从而提高了运动识别的准确率。
Description
技术领域
本发明实施例涉及智能设备技术领域，尤其涉及一种基于穿戴设备的增强运动识别方法及装置。
背景技术
近几年来，穿戴设备非常的受欢迎，可穿戴设备即直接穿在身上，或是整合到用户的衣服或配件的一种便携式设备。可穿戴设备不仅仅是一种硬件设备，更是通过软件支持以及数据交互、云端交互来实现强大的功能，可穿戴设备将会对我们的生活、感知带来很大的转变。
目前常规穿戴类设备(如手表、手环)都只能单一佩戴在某一手腕处，设备上的传感器仅能通过感知单只手腕在运动中产生的行为数据来估算和判断佩戴者此时的运动状态和行为，比如佩戴在左手时可以识别出走路、跳跃等运动行为，但无法识别出需要右手参与的排球、投篮、羽毛球挥拍、出拳、体操等运动行为，并且由于手腕处活动干扰较多，因此通过在手腕处识别的走路、跳跃行为也不如在脚踝处识别处的走路、跳跃行为精准；由于佩戴位置的单一化，限制了穿戴类设备的对佩戴者运动行为的识别能力的提升，导致很多运动行为识别不准确。因此，亟需一种可以提高运动行为准确率的计数方案。
发明内容
本发明实施例提供一种基于穿戴设备的增强运动识别方法及装置，可以通过多个设备的结合提高运动识别的准确率。
第一方面，本发明实施例提供的一种基于穿戴设备的增强运动识别方法，包括：
主设备获取自身的多种传感器数据和多个从设备传输的信息；
所述主设备依据所述自身的多种传感器数据和所述多个从设备传输的信息，确定用户的运动行为和状态。
可选地，所述多个从设备传输的信息包括从设备的多种传感器数据；
所述主设备依据所述自身的多种传感器数据和所述多个从设备传输的信息，确定用户的运动行为和状态，包括：
所述主设备依据所述自身的多种传感器数据和所述多个从设备的多种传感器数据，确定出各设备的运动行为和状态；
所述主设备依据所述各设备的运动行为和状态，以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为所述用户的运行行为和状态。
可选地，所述多个从设备传输的信息包括从设备的运动行为和状态；
所述主设备依据所述自身的多种传感器数据和所述多个从设备传输的信息，确定用户的运动行为和状态，包括：
所述主设备依据所述自身的多种传感器数据，确定出自身的运动行为和状态；
所述主设备依据所述自身的运动行为和状态、所述多个从设备的运动行为和状态以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为所述用户的运行行为和状态。
可选地，所述多个从设备传输的信息包括从设备的多种传感器数据；
所述主设备依据所述自身的多种传感器数据和所述多个从设备传输的信息，确定用户的运动行为和状态，包括：
所述主设备将所述自身的多种传感器数据和所述多个从设备的多种传感器数据传输给服务器，以使所述服务器依据所述主设备的多种传感器数据和所述多个从设备的多种传感器数据，确定出各设备的运动行为和状态，并所述各设备的运动行为和状态，以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为所述用户的运行行为和状态；
所述主设备获取所述用户的运行行为和状态。
可选地，所述多个从设备传输的信息包括从设备的运动行为和状态；
所述主设备依据所述自身的多种传感器数据和所述多个从设备传输的信息，确定用户的运动行为和状态，包括：
所述主设备依据所述自身的多种传感器数据，确定出自身的运动行为和状态；
所述主设备将所述自身的运动行为和状态以及所述多个从设备的运动行为和状态传输给服务器，以使所述服务器依据所述主设备的运动行为和状态、所述多个从设备的运动行为和状态以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为所述用户的运行行为和状态；
所述主设备获取所述用户的运行行为和状态。
可选地，在所述主设备获取自身的多种传感器数据和多个从设备传输的信息之前，还包括：
所述主设备依据各设备的佩戴位置和不同的运动类型，为各设备分配不同的可信度和优先级，以及同步各设备的系统时间。
第二方面，本发明实施例提供一种基于穿戴设备的增强运动识别装置，包括：
获取单元，用于获取主设备的多种传感器数据和多个从设备传输的信息；
处理单元，用于依据所述主设备的多种传感器数据和所述多个从设备传输的信息，确定用户的运动行为和状态。
可选地，所述多个从设备传输的信息包括从设备的多种传感器数据；
所述处理单元具体用于：
依据所述主设备的多种传感器数据和所述多个从设备的多种传感器数据，确定出各设备的运动行为和状态；
依据所述各设备的运动行为和状态，以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为所述用户的运行行为和状态。
可选地，所述多个从设备传输的信息包括从设备的运动行为和状态；
所述处理单元具体用于：
依据所述主设备的多种传感器数据，确定出主设备的运动行为和状态；
依据所述主设备的运动行为和状态、所述多个从设备的运动行为和状态以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为所述用户的运行行为和状态。
可选地，所述多个从设备传输的信息包括从设备的多种传感器数据；
所述处理单元具体用于：
将所述主设备的多种传感器数据和所述多个从设备的多种传感器数据传输给服务器，以使所述服务器依据所述主设备的多种传感器数据和所述多个从设备的多种传感器数据，确定出各设备的运动行为和状态，并所述各设备的运动行为和状态，以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为所述用户的运行行为和状态；
获取所述用户的运行行为和状态。
可选地，所述多个从设备传输的信息包括从设备的运动行为和状态；
所述处理单元具体用于：
依据所述主设备的多种传感器数据，确定出主设备的运动行为和状态；
将所述主设备的运动行为和状态以及所述多个从设备的运动行为和状态传输给服务器，以使所述服务器依据所述主设备的运动行为和状态、所述多个从设备的运动行为和状态以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为所述用户的运行行为和状态；
获取所述用户的运行行为和状态。
可选地，所述处理单元还用于：
在获取主设备的多种传感器数据和多个从设备传输的信息之前，依据各设备的佩戴位置和不同的运动类型，为各设备分配不同的可信度和优先级，以及同步各设备的系统时间。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算设备，包括：
存储器，用于存储程序指令；
处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序执行上述基于穿戴设备的增强运动识别方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读非易失性存储介质，包括计算机可读指令，当计算机读取并执行所述计算机可读指令时，使得计算机执行上述基于穿戴设备的增强运动识别方法。
本发明实施例中，主设备获取自身的多种传感器数据和多个从设备传输的信息，依据自身的多种传感器数据和多个从设备传输的信息，确定用户的运动行为和状态。通过结合自身以及多个从设备的传感器数据，可以增强穿戴设备对运动行为的识别能力，更准确地更多地识别出佩戴者的真实运动行为，从而提高了运动识别的准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，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1为本发明实施例提供的一种系统架构的示意图；
图2为本发明实施例提供的一种基于穿戴设备的增强运动识别方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种基于穿戴设备的增强运动识别方法的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的一种基于穿戴设备的增强运动识别方法的流程示意图；
图5为本发明实施例提供的一种基于穿戴设备的增强运动识别方法的流程示意图；
图6为本发明实施例提供的一种基于穿戴设备的增强运动识别方法的流程示意图；
图7为本发明实施例提供的一种基于穿戴设备的增强运动识别装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
首先，以图1所示的结构为例对本发明实施例所适用的系统架构进行介绍。在本发明实施例中，该系统架构可以包括主设备100、从设备200和服务器300其中，从设备200可以有多个，图1中仅是示例作用，在实际应用时可以使用多个从设备200。
主设备100可以但不限于包括手表、手环等穿戴设备，其可以支持多种传感器，如加速度、陀螺仪、地磁、气压等，具备无线通讯能力(如：蓝牙、WiFi或者数据连接)，常规佩戴在手腕处，这里简称主设备。
从设备200可以为运动配件，支持多种传感器,如加速度、陀螺仪、地磁、气压等，具备无线通讯能力(如：蓝牙、WiFi或者数据连接)，小型化，可以通过腕带、松紧带或者卡扣等佩戴在手腕、手臂、脚踝以及腰部，这里简称为从设备。
服务器300用于与主设备100进行通信，接收主设备100发送的数据并进行相应的处理，以及向主设备100反馈结果。
需要说明的是，上述图1所示的结构仅是一种示例，本发明实施例对此不做限定。
图2示例性的示出了本发明实施例提供的一种基于穿戴设备的增强运动识别流程，该流程可以由基于穿戴设备的增强运动识别装置执行，该装置可以为主设备，也可以位于主设备中。
如图2所示，该流程具体包括：
步骤201，主设备获取自身的多种传感器数据和多个从设备传输的信息。
在本发明实施例中，主设备可以采集自身的多种传感器数据，还可以接收多个从设备传输的信息，而从设备传输的信息可以包括从设备的多种传感器数据，也可以包括从设备以及自身的多种传感器数据确定出的自身的运动行为和状态。
其中，在获取主设备的多种传感器数据和多个从设备传输的信息之前，需要依据各设备的佩戴位置和不同的运动类型，为各设备分配不同的可信度和优先级，以及同步各设备的系统时间。主、从设备的佩戴位置设定很重要，可以依据佩戴位置信息来优化运动行为和状态的识别。
首先，从设备佩戴在与主设备相对的手腕处、脚踝处、腰部或者手臂上，并设定好佩戴部位。然后主、从设备的系统时间需要同步。最后主从设备通过各自传感器同步检测佩戴者运动产生的传感器数据。
步骤202，所述主设备依据所述自身的多种传感器数据和所述多个从设备传输的信息，确定用户的运动行为和状态。
依据从设备传输信息的不同，可以通过下述几种方式来确定用户的运动行为和状态。
方式一
多个从设备传输的信息包括从设备的多种传感器数据。
此时，主设备依据自身的多种传感器数据和多个从设备的多种传感器数据，确定出各设备的运动行为和状态。然后依据各设备的运动行为和状态，以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为用户的运行行为和状态。
如图3所示，从设备将自身的多种传感器的传感器数据通过无线通讯方式(蓝牙或WiFi)传输给主设备，主设备收到从设备的多传感器数据后，结合自身的多传感器数据和从设备的多传感器数据分别计算出各设备的运动行为和状态；结合运动行为和状态在对不同佩戴位置的可信度和优先级，主设备筛选出概率最高的运动行为和状态，即可得到用户的运动行为和状态。
其中，计算各设备的运动行为和状态方式，具体如下：
1、各设备分别获取加速度传感器、陀螺仪、地磁传感器、气压计传感器数据；
2、设置最小加速度启动阈值(可以依据经验设置)，判断用户是否处于静止状态。
3、若用户开始运动：检测加速度波形，设置滤波器，去除噪声，并通过预设波形模板(依据经验设置)，提取可能的运动动作波形数据。
4、配合陀螺仪三轴角速度值，对加速度波形进行二重积分，计算得出空间轨迹。
5、配合地磁传感器，判断空间轨迹与地面参考系的关系，得出运动的方向。
6、利用气压计获取到相对的高度变化。
7、根据加速度传感器判断用户是否停止运动。
8、通过上述步骤计算出的空间轨迹、运动方向、加速度动作波形数据以及高度变化，经过预设的分类器识别出可能的运动行为(行为类型和概率)和运动状态(状态类型和概率)。
上述计算各设备的运动行为和状态的步骤，主、从设备和服务器都可以使用。
方式二
多个从设备传输的信息包括从设备的运动行为和状态；
主设备依据自身的多种传感器数据，确定出自身的运动行为和状态。然后依据自身的运动行为和状态、多个从设备的运动行为和状态以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为用户的运行行为和状态。
如图4所示，从设备根据自身的多种传感器数据和佩戴部位信息，通过相应算法自行完成运动行为和状态识别，然后将运动行为和状态通过无线通讯方式传输给主设备。主设备结合自身的多传感器数据计算出主设备的运动行为和状态；主设备结合主、从设备的运动行为和状态在对不同佩戴位置的可信度和优先级，筛选出概率最高的运动行为和状态。
方式三
多个从设备传输的信息包括从设备的多种传感器数据；
主设备将自身的多种传感器数据和多个从设备的多种传感器数据传输给服务器，以使服务器依据主设备的多种传感器数据和多个从设备的多种传感器数据，确定出各设备的运动行为和状态，并各设备的运动行为和状态，以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为用户的运行行为和状态；主设备获取用户的运行行为和状态。
如图5所示，从设备通过无线通讯方式将自身的多传感器数据通过无线通讯方式传输给主设备，主设备将从设备的多传感器数据与主设备的多传感器数据一起通过数据连接上传到的服务器。服务器收到主、从设备的多传感器数据后，结合各设备的多传感器数据分别计算出各设备的运动行为和状态；结合各设备的运动运行和状态在对不同佩戴位置的可信度和优先级，服务器筛选出概率最高的运动动作和状态。
方式四
多个从设备传输的信息包括从设备的运动行为和状态；
主设备依据自身的多种传感器数据，确定出自身的运动行为和状态；主设备将自身的运动行为和状态以及多个从设备的运动行为和状态传输给服务器，以使服务器依据主设备的运动行为和状态、多个从设备的运动行为和状态以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为用户的运行行为和状态；主设备获取用户的运行行为和状态。
如图6所示，从设备将自身的多数据传感器通过相应算法已经识别出的运动状态和行为通过无线通讯方式传输给主设备，主设备也同步通过相应算法根据自身的多传感器数据识别出运动行为和状态，并将主、从设备的的运动行为和状态通过数据连接上传到的服务器。服务器收到主、从设备各自的运动行为和状态后，结合各设备的运动行为和状态在对不同佩戴位置的可信度和优先级，服务器筛选出概率最高的运动动作和状态。
本发明实施例可以根据佩戴部位来筛选主、从设备的运动行为和状态。
一是在明确的运动方式下，为不同部位的设备数据分配不同的可信度，在融合主、从设备的多传感器数据时，可以根据可信度高低选取更合适的数据进行运动行为和状态的计算；例如，用户启动了户外跑步这个运动方式，进行跑步，如果主设备佩戴在手腕，从设备佩戴在腿部，由于跑步过程中腿部的加速度传感器信号要明显好于在手腕出的主设备，那么算法会将从设备加速度传感器信号可信度配置得更高，优先使用从设备信号；又如，在用户启动了篮球运动功能时，在运动过程中，算法会优先利用佩戴在腕部的设备数据计算出用户投球次数和力度，优先考虑用腿部设备计算出奔跑次数或者跑动积极性。
二是在非明确运动方式下，需要通过从设备的多传感器数据融合后推算运动行为时，通过先验经验为可识别的各类运动行为配置不同佩戴部位下的设备数据优先级，在做运动行为推算时优先参考优先级较高的设备数据；例如，当佩戴在手腕上的设备检测到有起身行为，而佩戴在腿部的设备都检测到有下蹲行为，由于预先设定起身和下蹲行为在腿部设备上的数据优先级更高，那么算法会优先考虑信赖是发生了下蹲行为；又如，在可识别运动行为--拍球预设右手设备数据识别出拍球动作的优先级较高，检测到拍球动作后，将提高识别为拍球行为的概率；如果是在左手设备数据上识别到拍球动作，算法认为拍球行为的可行度还需要进一步确认，初始的拍球行为概率不会明显提高，一旦发生右手拍球，概率会明显提高。
在本发明实施例中，主从设备通过无线通讯(蓝牙、WiFi、数据连接)进行传感器数据或者运动行为和状态数据传输；数据连接的方式可以主要用于主设备数据需要在服务器上进行融合运算的方式；蓝牙、WiFi方式可以用于主、从设备间数据传输。
上述实施例表明，主设备获取自身的多种传感器数据和多个从设备传输的信息，依据自身的多种传感器数据和多个从设备传输的信息，确定用户的运动行为和状态。通过结合自身以及多个从设备的传感器数据，可以增强穿戴设备对运动行为的识别能力，更准确地更多地识别出佩戴者的真实运动行为，从而提高了运动识别的准确率。
基于相同的技术构思，图7示例性的示出了本发明实施例提供的一种基于穿戴设备的增强运动识别装置的结构，该装置可以执行基于穿戴设备的增强运动识别流程。
如图7所示，该装置可以包括：
获取单元701，用于获取主设备的多种传感器数据和多个从设备传输的信息；
处理单元702，用于依据所述主设备的多种传感器数据和所述多个从设备传输的信息，确定用户的运动行为和状态。
可选地，所述多个从设备传输的信息包括从设备的多种传感器数据；
所述处理单元702具体用于：
依据所述主设备的多种传感器数据和所述多个从设备的多种传感器数据，确定出各设备的运动行为和状态；
依据所述各设备的运动行为和状态，以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为所述用户的运行行为和状态。
可选地，所述多个从设备传输的信息包括从设备的运动行为和状态；
所述处理单元702具体用于：
依据所述主设备的多种传感器数据，确定出主设备的运动行为和状态；
依据所述主设备的运动行为和状态、所述多个从设备的运动行为和状态以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为所述用户的运行行为和状态。
可选地，所述多个从设备传输的信息包括从设备的多种传感器数据；
所述处理单元702具体用于：
将所述主设备的多种传感器数据和所述多个从设备的多种传感器数据传输给服务器，以使所述服务器依据所述主设备的多种传感器数据和所述多个从设备的多种传感器数据，确定出各设备的运动行为和状态，并所述各设备的运动行为和状态，以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为所述用户的运行行为和状态；
获取所述用户的运行行为和状态。
可选地，所述多个从设备传输的信息包括从设备的运动行为和状态；
所述处理单元702具体用于：
依据所述主设备的多种传感器数据，确定出主设备的运动行为和状态；
将所述主设备的运动行为和状态以及所述多个从设备的运动行为和状态传输给服务器，以使所述服务器依据所述主设备的运动行为和状态、所述多个从设备的运动行为和状态以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为所述用户的运行行为和状态；
获取所述用户的运行行为和状态。
可选地，所述处理单元702还用于：
在获取主设备的多种传感器数据和多个从设备传输的信息之前，依据各设备的佩戴位置和不同的运动类型，为各设备分配不同的可信度和优先级，以及同步各设备的系统时间。
基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种计算设备，包括：
存储器，用于存储程序指令；
处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序执行上述基于穿戴设备的增强运动识别方法。
基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种计算机可读非易失性存储介质，包括计算机可读指令，当计算机读取并执行所述计算机可读指令时，使得计算机执行上述基于穿戴设备的增强运动识别方法。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种基于穿戴设备的增强运动识别方法，其特征在于，包括：
主设备获取自身的多种传感器数据和多个从设备传输的信息；
所述主设备依据所述自身的多种传感器数据和所述多个从设备传输的信息，确定用户的运动行为和状态。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个从设备传输的信息包括从设备的多种传感器数据；
所述主设备依据所述自身的多种传感器数据和所述多个从设备传输的信息，确定用户的运动行为和状态，包括：
所述主设备依据所述自身的多种传感器数据和所述多个从设备的多种传感器数据，确定出各设备的运动行为和状态；
所述主设备依据所述各设备的运动行为和状态，以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为所述用户的运行行为和状态。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个从设备传输的信息包括从设备的运动行为和状态；
所述主设备依据所述自身的多种传感器数据和所述多个从设备传输的信息，确定用户的运动行为和状态，包括：
所述主设备依据所述自身的多种传感器数据，确定出自身的运动行为和状态；
所述主设备依据所述自身的运动行为和状态、所述多个从设备的运动行为和状态以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为所述用户的运行行为和状态。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个从设备传输的信息包括从设备的多种传感器数据；
所述主设备依据所述自身的多种传感器数据和所述多个从设备传输的信息，确定用户的运动行为和状态，包括：
所述主设备将所述自身的多种传感器数据和所述多个从设备的多种传感器数据传输给服务器，以使所述服务器依据所述主设备的多种传感器数据和所述多个从设备的多种传感器数据，确定出各设备的运动行为和状态，并所述各设备的运动行为和状态，以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为所述用户的运行行为和状态；
所述主设备获取所述用户的运行行为和状态。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个从设备传输的信息包括从设备的运动行为和状态；
所述主设备依据所述自身的多种传感器数据和所述多个从设备传输的信息，确定用户的运动行为和状态，包括：
所述主设备依据所述自身的多种传感器数据，确定出自身的运动行为和状态；
所述主设备将所述自身的运动行为和状态以及所述多个从设备的运动行为和状态传输给服务器，以使所述服务器依据所述主设备的运动行为和状态、所述多个从设备的运动行为和状态以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为所述用户的运行行为和状态；
所述主设备获取所述用户的运行行为和状态。
6.如权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，在所述主设备获取自身的多种传感器数据和多个从设备传输的信息之前，还包括：
所述主设备依据各设备的佩戴位置和不同的运动类型，为各设备分配不同的可信度和优先级，以及同步各设备的系统时间。
7.一种基于穿戴设备的增强运动识别装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取主设备的多种传感器数据和多个从设备传输的信息；
处理单元，用于依据所述主设备的多种传感器数据和所述多个从设备传输的信息，确定用户的运动行为和状态。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述多个从设备传输的信息包括从设备的多种传感器数据；
所述处理单元具体用于：
依据所述主设备的多种传感器数据和所述多个从设备的多种传感器数据，确定出各设备的运动行为和状态；
依据所述各设备的运动行为和状态，以及各设备预设的可信度和优先级，将概率最高的设备的运动行为和状态确定为所述用户的运行行为和状态。
9.一种计算设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储程序指令；
处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序执行权利要求1至6任一项所述的方法。
10.一种计算机可读非易失性存储介质，其特征在于，包括计算机可读指令，当计算机读取并执行所述计算机可读指令时，使得计算机执行如权利要求1至6任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210949147.XA CN115153520A (zh) | 2022-08-10 | 2022-08-10 | 一种基于穿戴设备的增强运动识别方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210949147.XA CN115153520A (zh) | 2022-08-10 | 2022-08-10 | 一种基于穿戴设备的增强运动识别方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115153520A true CN115153520A (zh) | 2022-10-11 |
Family
ID=83479837
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210949147.XA Pending CN115153520A (zh) | 2022-08-10 | 2022-08-10 | 一种基于穿戴设备的增强运动识别方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115153520A (zh) |
-
2022
- 2022-08-10 CN CN202210949147.XA patent/CN115153520A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| TWI610084B (zh) | 用於判定基於來自複數個與人共定位之行動裝置之感測器量測之移動之技術 | |
| US20170095693A1 (en) | System and method for a wearable technology platform | |
| US20210254979A1 (en) | Method of estimating a metric of interest related to the motion of a body | |
| US20150179050A1 (en) | Wearable device assisting smart media application and vice versa | |
| US20120123735A1 (en) | Walking situation detection device, walking situation detection method, and walking situation detection program | |
| US11341776B2 (en) | Method, electronic apparatus and recording medium for automatically configuring sensors | |
| CN107223247A (zh) | 用于获得多个健康参数的方法、系统和可穿戴装置 | |
| CN112169296A (zh) | 一种运动数据监测方法和装置 | |
| CN107389052A (zh) | 一种踝泵运动监测系统及终端设备 | |
| US20200023237A1 (en) | Moving body information providing system and program | |
| US11460912B2 (en) | System and method related to data fusing | |
| CN106975218B (zh) | 基于多个可穿戴设备控制体感游戏的方法及装置 | |
| CN113906371A (zh) | 根据锻炼环境提供锻炼信息的电子装置及操作该电子装置的方法 | |
| KR102253298B1 (ko) | 골프 퍼팅라인 측정장치 | |
| US11692829B2 (en) | System and method for determining a trajectory of a subject using motion data | |
| CA3174383A1 (en) | Methods and system for training and improving machine learning models | |
| KR20150057803A (ko) | 멀티 센서 착용형 디바이스 기반의 인터페이스 시스템 및 그 방법 | |
| CN115153520A (zh) | 一种基于穿戴设备的增强运动识别方法及装置 | |
| CN117109567A (zh) | 用于动感单车运动的骑行姿态监测方法、系统以及穿戴式骑行姿态监测设备 | |
| US20220151511A1 (en) | System, apparatus and method for activity classification for a watch sensor | |
| WO2018179664A1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム | |
| US11426629B2 (en) | Method for quantifying a sporting activity | |
| JP6787368B2 (ja) | データ処理システム、サーバ装置、端末装置、データ処理方法及びプログラム | |
| JP2022520219A (ja) | 足装着型ウェアラブルデバイスおよびその動作方法 | |
| CN114100101B (zh) | 一种跑步姿态检测方法及设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |