CN116224387A - 可穿戴设备的定位方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种可穿戴设备的定位方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括在预设时间段内检测用户是否存在移动现象；若所述用户在所述预设时间段内存在移动现象，打开GPS定位模块，并检测所述GPS定位模块是否存在定位信号；在所述GPS定位模块不存在定位信号时，获取所述用户的移动速度，并根据所述移动速度确定打开所述GPS定位模块的具体条件，并在满足所述具体条件的情况下，打开所述GPS定位模块。采用本申请提供的可穿戴设备的定位方法，可以有效降低所述可穿戴设备的功耗。
Description
技术领域
本申请涉及可穿戴设备定位技术领域，尤其涉及一种可穿戴设备的定位方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
目前市场上的可穿戴设备都具备定位功能，虽然各个厂家生产的可穿戴设备的定位功能各不相同，但普遍具有GPS定位模块、WIFI定位模块和LBS定位模块，这些定位模块总是进行实时定位，增大了可穿戴设备的功耗，如果不采用适当的方法控制可穿戴设备的定位功能，将会导致可穿戴设备的功耗过大，从而影响可穿戴设备的使用性能。
发明内容
本申请实施例提供一种可穿戴设备的定位方法、装置、设备及存储介质，旨在解决目前的可穿戴设备在定位过程中功耗过大的问题。
第一方面，本申请实施例提供一种可穿戴设备的定位方法，包括：
检测用户在预设时间段内是否存在移动现象，其中，所述用户为所述可穿戴设备的佩戴用户；
若所述用户在所述预设时间段内存在移动现象，打开GPS定位模块，并检测所述GPS定位模块是否存在定位信号；
若所述GPS定位模块不存在定位信号，获取所述用户的移动速度，并判断所述移动速度是否大于第一预设速度；
若所述移动速度不大于所述第一预设速度，关闭所述GPS定位模块，并判断所述移动速度是否大于第二预设速度，其中，所述第一预设速度大于所述第二预设速度；
若所述移动速度大于所述第二预设速度，判断连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息是否已达到预设次数；
若连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息未达到所述预设次数，再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息。
在一些实施例中，所述方法还包括：
获取第一时刻信息，所述第一时刻信息为所述再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息的时刻信息；
获取第二时刻信息，所述第二时刻信息为在所述再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息之前的最后一次获取GPS定位信息的时刻信息；
判断所述第一时刻信息与所述第二时刻信息之间的时差是否大于预设时长；
若所述第一时刻信息与所述第二时刻信息之间的时差不大于所述预设时长，将再次获取到的所述LBS定位信息、所述WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息发送至服务器。
在一些实施例中，获取所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息的方法，包括：
以在所述再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息之前的最后一次获取到的GPS定位信息的位置为圆心，以与所述移动速度匹配的预设长度为半径画圆，得到所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息的采集区域；
过滤掉所述采集区域内不符合要求的所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息；
获取所述采集区域内符合要求的所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息。
在一些实施例中，获取所述用户所处的高度信息的方法，包括：
获取所述用户所处位置的气压、温度、湿度和光照强度，并将所述气压、所述温度、所述湿度和所述光照强度输入预设的高度预测模型，以获取所述用户所处的高度信息。
在一些实施例中，所述高度预测模型的训练方法，包括：
获取训练样本集，并将所述训练样本集分为训练集和校正集，所述训练样本集包括若干个映射关系，所述映射关系为高度和所述高度的预测参数集的映射关系；
将所述训练集输入初始高度预测模型，对所述初始高度预测模型进行训练，得到训练后的初始高度预测模型；
将所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集输入训练后的所述初始高度预测模型，得到所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集对应的预测高度；
构建所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集对应的预测高度和实际高度的映射关系；
将所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集对应的预测高度和实际高度的映射关系输入线性回归训练模型，得到训练后的所述初始高度预测模型的校正系数；
利用所述校正系数对训练后的所述初始高度预测模型进行校正，得到所述高度预测模型。
在一些实施例中，所述高度预测模型的训练方法，包括：
获取第一训练样本集，所述第一训练样本集为针对所述可穿戴设备的训练数据；
基于所述第一训练样本集，对第一高度预测模型进行训练，在所述第一高度预测模型收敛之后，得到对应的第一模型参数；
获取所述可穿戴设备当前所处的定位；
根据所述可穿戴设备当前所处的定位，获取多个第三方可穿戴设备，其中，所述第三方可穿戴设备的定位与所述可穿戴设备的定位之间满足预设的距离关系，且各个所述第三方可穿戴设备上分别设置有第二高度预测模型以及对应的第二训练样本集；
获取各个所述第三方可穿戴设备上的第二模型参数，其中，各个所述第三方可穿戴设备基于对应的所述第二训练样本集训练所述第二高度预测模型，得到所述第二模型参数；
将所述第一模型参数与各个所述第二模型参数进行融合计算，得到融合模型参数；
将所述第一高度预测模型中的第一模型参数更新为所述融合模型参数，得到训练完成的所述高度预测模型。
第二方面，本申请实施例提供一种可穿戴设备定位装置，包括：
检测模块，用于检测用户在预设时间段内是否存在移动现象；其中，所述用户为所述可穿戴设备的佩戴用户；
开启模块，用于若所述用户在所述预设时间段内存在移动现象，打开GPS定位模块，并检测所述GPS定位模块是否存在定位信号；
第一获取模块，用于若所述GPS定位模块不存在定位信号，获取所述用户的移动速度，并判断所述移动速度是否大于第一预设速度；
第一判断模块，用于若所述移动速度不大于所述第一预设速度，关闭所述GPS定位模块，并判断所述移动速度是否大于第二预设速度；
第二判断模块，用于若所述移动速度大于所述第二预设速度，判断连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息是否已达到预设次数；
第二获取模块，用于若连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息未达到所述预设次数，再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息。
第三方面，本申请实施例提供一种终端设备，所述终端设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上所述的任一种可穿戴设备的定位方法。
第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上所述的任一种可穿戴设备的定位方法。
本申请实施例公开了一种可穿戴设备的定位方法、装置、设备及存储介质，其中，所述可穿戴设备的定位方法通过在预设时间段内检测所述用户是否存在移动现象，若所述用户在所述预设时间段内存在移动现象，打开GPS定位模块，并检测所述GPS定位模块是否存在定位信号，在所述GPS定位模块不存在定位信号时，获取所述用户的移动速度，并判断所述移动速度是否大于第一预设速度，若所述移动速度不大于所述第一预设速度，关闭所述GPS定位模块，并判断所述移动速度是否大于第二预设速度，若所述移动速度大于所述第二预设速度，判断连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息是否已达到预设次数，若连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息未达到所述预设次数，再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息，解决了目前的可穿戴设备在定位过程中功耗过大的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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1为本申请实施例提供的可穿戴设备的定位方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的可穿戴设备定位装置的结构示意性框图；
图3为本申请实施例提供的终端设备的结构示意性框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
目前市场上的可穿戴设备都具备定位功能，虽然各个厂家生产的可穿戴设备的定位功能各不相同，但普遍具有GPS定位模块、WIFI定位模块和LBS定位模块，这些定位模块总是进行实时定位，实时将定位信息发送至服务器，增大了可穿戴设备的功耗，如果不采用适当的方法控制可穿戴设备的定位功能，将会导致可穿戴设备的功耗过大，从而影响可穿戴设备的使用性能。为此，本申请实施例提供一种可穿戴设备的定位方法、装置、设备及存储介质，以解决上述问题。
下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述实施例及实施例中的特征可以相互结合。
请参阅图1，图1为本申请实施例提供的可穿戴设备的定位方法的流程示意图，如图1所示可穿戴设备的定位方法包括步骤S101至步骤S106。
步骤S101、检测用户在预设时间段内是否存在移动现象，其中，所述用户为所述可穿戴设备的佩戴用户。
其中，所述可穿戴设备可以为智能手表、智能手环、智能眼镜、VR头戴、智能头盔等。
在一些实施例中，所述可穿戴设备设有加速传感器，所述检测用户在预设的时间段内是否存在移动现象的方法，包括以下步骤：
获取所述加速传感器在所述预设时间段内的工作模式和所述加速传感器在所述预设时间段内检测到的所述用户的运动信息；
根据所述运动信息判断所述用户在所述预设时间段内的移动步数；
若所述移动步数大于所述工作模式下的所述预设时间段内的预设移动步数，确定所述用户在所述预设时间段内存在移动现象。
例如，所述工作模式为ACCURATE模式时，所述预设时间段内的预设移动步数为100步，所述工作模式为NORMAL模式时，所述预设时间段的预设移动步数为50步，当获取到的所述加速传感器的工作模式为NORMAL模式，所述用户在所述预设时间段内的移动步数为51步，则确定所述用户在所述预设时间段内出现移动现象，当获取到的所述加速传感器的工作模式为ACCURATE模式，所述用户在所述预设时间段内的移动步数为90步，则确定所述用户在所述预设时间段内未出现移动现象。
在一些实施例中，所述检测用户在预设的时间段内是否存在移动现象的方法，包括以下步骤：
获取云端或本地数据库保存的最后一个LBS定位信息、WIFI定位信息和用户所处的高度信息，并获取所述用户的LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息；
若所述用户的LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息中的任一个信息相对于所述云服务器或所述本地数据库保存的最后一个LBS定位信息、WIFI定位信息和用户所处的高度信息发生变化，确定所述用户在所述预设时间段内存在移动现象。
步骤S102、若所述用户在所述预设时间段内存在移动现象，打开GPS定位模块，并检测所述GPS定位模块是否存在定位信号。
可以理解地，由于打开所述GPS定位模块的瞬间可能无法及时获取到所述定位信号，因此，可以设置在一定的时间段内检测所述GPS定位模块是否存在定位信号，例如，设置在所述GPS定位模块打开后的1min内检测所述GPS定位模块是否存在定位信号。
需要说明的是，若所述用户在所述预设时间段内未存在移动现象，继续执行步骤S101。
步骤S103、若所述GPS定位模块不存在定位信号，获取所述用户的移动速度，并判断所述移动速度是否大于第一预设速度。
需要说明的是，若所述GPS存在定位信号，则获取所述GPS定位信息和所述用户所处的高度信息。
步骤S104、若所述移动速度不大于所述第一预设速度，关闭所述GPS定位模块，并判断所述移动速度是否大于第二预设速度，其中，所述第一预设速度大于所述第二预设速度。
需要说明的是，当所述移动速度大于所述第一预设速度时，说明所述用户处于高速移动状态，所述用户的位置变化快，需要将所述GPS定位模块置于常开状态，以便在所述GPS定位模块存在定位信号时，及时获取所述用户的GPS定位信息，可以理解地，所述GPS定位模块处于常开状态时可能会在较长一段时间内没有定位信号，例如，所述用户处于室内较长时间时，所述GPS定位模块没有信号，在所述GPS定位模块处于常开状态时，若在预设时间段内所述GPS定位模块没有信号，则需要获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息。
可以理解地，若所述移动速度不大于所述第一预设速度，说明所述用户并不是处于高速移动状态，所述用户的位置变化较慢，不需要将所述GPS定位模块置于常开状态，以节省所述可穿戴设备的功耗。
步骤S105、若所述移动速度大于所述第二预设速度，判断连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息是否已达到预设次数。
其中，所述判断连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息是否已达到预设次数是指在当前时间点之前连续每次获取到的定位信息是否都是LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息，且已达到预设次数。
例如，所述预设次数为2次，若在当前时间点之前已经连续两次获取到的定位信息为LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息，则连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息已达到预设次数。
需要说明的是，若所述移动速度大于所述第二预设速度，说明所述用户处于快速移动状态，步骤S105中的所述预设次数为与所述快速移动状态匹配的预设次数，需要注意的是，若所述移动速度小于所述第二预设速度，说明所述用户处于低速移动状态，当所述用户处于低速移动状态时，需要判断连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息是否已达到与所述低速运动状态匹配的预设次数，其中，与所述低速移动状态匹配的预设次数大于与所述快速移动状态匹配的预设次数。
步骤S106、若连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息未达到所述预设次数，再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息。
其中，所述预设次数是与所述快速移动状态匹配的预设次数。
可以理解地，在所述快速移动状态下，若连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息未达到与所述快速移动状态匹配的所述预设次数，说明所述用户的位置变化程度较小，不需要打开GPS定位模块进行位置校正。
需要说明的是，若连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息已达到所述预设次数，说明所述用户的位置变化程度较大，需要打开所述GPS定位模块对所述用户所处的位置进行校正，并检测所述GPS定位模块是否存在定位信号，若所述GPS定位模块存在定位信号，获取GPS定位信息和所述用户所处的高度信息，若所述GPS定位模块不存在定位信号，开始执行步骤S101。
在一些实施例中，所述方法还包括以下步骤：
获取第一时刻信息，所述第一时刻信息为所述再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息的时刻信息；
获取第二时刻信息，所述第二时刻信息为在所述再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息之前的最后一次获取GPS定位信息的时刻信息；
判断所述第一时刻信息与所述第二时刻信息之间的时差是否大于预设时长；
若所述第一时刻信息与所述第二时刻信息之间的时差不大于所述预设时长，将再次获取到的所述LBS定位信息、所述WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息发送至服务器。
需要说明的是，若所述第一时刻信息与所述第二时刻信息之间的时差大于所述预设时长，需要打开所述GPS定位模块，并判断所述GPS定位模块是否存在定位信号，若所述GPS定位模块存在定位信号，获取GPS定位信息和所述用户所处的高度信息，并将获取到的GPS定位信息和所述用户所处的高度信息发送至所述服务器，若所述GPS定位模块不存在定位信号，执行步骤是S101。
本实施例通过判断所述时刻信息与所述第二时刻信息之间的时差是否大于预设时长，在所述第一时刻信息与所述第二时刻信息之间的时差不大于所述预设时长时，将再次获取到的所述LBS定位信息、所述WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息发送至服务器，在所述第一时刻信息与所述第二时刻信息之间的时差大于所述预设时长时，打开所述GPS定位模块，并判断所述GPS定位模块是否存在定位信号，若所述GPS定位模块存在定位信号，获取GPS定位信息和所述用户所处的高度信息，并将获取到的GPS定位信息和所述用户所处的高度信息发送至所述服务器，提高了所述可穿戴设备的定位精度。
在一些实施例中，获取所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息的方法，包括以下步骤：
以在所述再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息之前的最后一次获取到的GPS定位信息的位置为圆心，以与所述移动速度匹配的预设长度为半径画圆，得到所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息的采集区域；
过滤掉所述采集区域内不符合要求的所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息；
获取所述采集区域内符合要求的所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息。
其中，所述移动速度和所述预设长度呈正比关系。
其中，不符合要求的所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息为一些特殊的无线访问接入点，例如，360WIFI，CMCC等。
本实施例通过过滤掉所述采集区域内不符合要求的所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息，提高了所述可穿戴设备的定位精度。
在一些实施例中，获取所述用户所处的高度信息的方法，包括以下步骤：
获取所述用户所处位置的气压、温度、湿度和光照强度，并将所述气压、所述温度、所述湿度和所述光照强度输入预设的高度预测模型，以获取所述用户所处的高度信息。
其中，所述气压可以通过设于所述可穿戴设备的气压计获取，所述温度、所述湿度和所述光照强度可以通过云端服务器获取。
采用本实施例的方法可以使获取到的所述高度信息更加准确。
在一些实施例中，所述高度预测模型的训练方法，包括：
获取训练样本集，并将所述训练样本集分为训练集和校正集，所述训练样本集包括若干个映射关系，所述映射关系为高度和所述高度的预测参数集的映射关系；
将所述训练集输入初始高度预测模型，对所述初始高度预测模型进行训练，得到训练后的初始高度预测模型；
将所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集输入训练后的所述初始高度预测模型，得到所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集对应的预测高度；
构建所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集对应的预测高度和实际高度的映射关系；
将所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集对应的预测高度和实际高度的映射关系输入线性回归训练模型，得到训练后的所述初始高度预测模型的校正系数；
利用所述校正系数对训练后的所述初始高度预测模型进行校正，得到所述高度预测模型。
其中，所述预测参数集中的参数包括气压、温度、湿度和光照强度。
本实施例通过构建所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集对应的预测高度和实际高度的映射关系，并将所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集对应的预测高度和实际高度的映射关系输入线性回归训练模型，得到训练后的所述初始高度预测模型的校正系数，及利用所述校正系数对训练后的所述初始高度预测模型进行校正，可以使得到的所述高度预测模型的预测结果更加准确。
在一些实施例中，所述高度预测模型的训练方法，包括：
获取第一训练样本集，所述第一训练样本集为针对所述可穿戴设备的训练数据；
基于所述第一训练样本集，对第一高度预测模型进行训练，在所述第一高度预测模型收敛之后，得到对应的第一模型参数；
获取所述可穿戴设备当前所处的定位；
根据所述可穿戴设备当前所处的定位，获取多个第三方可穿戴设备，其中，所述第三方可穿戴设备的定位与所述可穿戴设备的定位之间满足预设的距离关系，且各个所述第三方可穿戴设备上分别设置有第二高度预测模型以及对应的第二训练样本集；
获取各个所述第三方可穿戴设备上的第二模型参数，其中，各个所述第三方可穿戴设备基于对应的所述第二训练样本集训练所述第二高度预测模型，得到所述第二模型参数；
将所述第一模型参数与各个所述第二模型参数进行融合计算，得到融合模型参数；
将所述第一高度预测模型中的第一模型参数更新为所述融合模型参数，得到训练完成的所述高度预测模型。
本实施例提供的所述高度预测模型的训练方法将所述第一模型参数与多个所述第二模型参数进行融合，得到融合模型参数，并将所述第一高度预测模型中的第一模型参数更新为所述融合模型参数，提高了所述高度预测模型的训练效果，从而提高了所述高度预测模型的预测结果的准确性，同时，本实施例提供的所述高度预测模型的训练方法只传输模型参数，不进行训练数据传输，有益于保护私密数据，避免私密数据泄露。
本申请实施例提供的可穿戴设备的定位方法，一方面，通过检测所述用户在所述预设时间段内是否出现移动现象来确定是否要对所述用户进行定位，节省了所述可穿戴设备的功耗，另一方面，在对所述用户进行定位的过程中根据所述用户的移动速度确定打开所述GPS定位模块的具体条件，并在满足所述具体条件的情况下，打开所述GPS定位模块，节省了所述可穿戴设备的功耗，同时，还提高了所述可穿戴设备的定位精度，再一方面，本申请实施例提供的可穿戴设备的定位方法还会获取所述用户所处的高度信息，进一步提高了所述可穿戴设备的定位精度。
请参阅图2，图2为本申请实施例提供的可穿戴设备定位装置100的结构示意性框图，如图2所示，可穿戴设备定位装置100包括：
检测模块101，用于检测用户在预设时间段内是否存在移动现象，其中，所述用户为所述可穿戴设备的佩戴用户；
开启模块102，用于若所述用户在所述预设时间段内存在移动现象，打开GPS定位模块，并检测所述GPS定位模块是否存在定位信号；
第一获取模块103，用于若所述GPS定位模块不存在定位信号，获取所述用户的移动速度，并判断所述移动速度是否大于第一预设速度；
第一判断模块104，用于若所述移动速度不大于所述第一预设速度，关闭所述GPS定位模块，并判断所述移动速度是否大于第二预设速度；
第二判断模块105，用于若所述移动速度大于所述第二预设速度，判断连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息是否已达到预设次数；
第二获取模块106，用于若连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息未达到所述预设次数，再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息。
如图2所示，在一些实施例中，可穿戴设备定位装置100还包括：
第三获取模块107，用于获取第一时刻信息和第二时刻信息，所述第一时刻信息为所述再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息的时刻信息，所述第二时刻信息为在所述再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息之前的最后一次获取GPS定位信息的时刻信息。
第四判断模块108，用于判断所述第一时刻信息与所述第二时刻信息之间的时差是否大于预设时长。
发送模块109，用于若所述第一时刻信息与所述第二时刻信息之间的时差不大于所述预设时长，将再次获取到的所述LBS定位信息、所述WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息发送至服务器。
在一些实施例中，第二获取模块106执行以下步骤：
以在所述再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息之前的最后一次获取到的GPS定位信息的位置为圆心，以与所述移动速度匹配的预设长度为半径画圆，得到所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息的采集区域；
过滤掉所述采集区域内不符合要求的所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息；
获取所述采集区域内符合要求的所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息。
在一些实施例中，第二获取模块106执行以下步骤：
获取所述用户所处位置的气压、温度、湿度和光照强度，并将所述气压、所述温度、所述湿度和所述光照强度输入预设的高度预测模型，以获取所述用户所处的高度信息。
如图2所示，在一些实施例中，可穿戴设备定位装置100还包括模型训练模块110，模型训练模块110用于训练所述高度预测模型。
在一些实施例中，模型训练模块110用于执行以下步骤：
获取训练样本集，并将所述训练样本集分为训练集和校正集，所述训练样本集包括若干个映射关系，所述映射关系为高度和所述高度的预测参数集的映射关系；
将所述训练集输入初始高度预测模型，对所述初始高度预测模型进行训练，得到训练后的初始高度预测模型；
将所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集输入训练后的所述初始高度预测模型，得到所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集对应的预测高度；
构建所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集对应的预测高度和实际高度的映射关系；
将所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集对应的预测高度和实际高度的映射关系输入线性回归训练模型，得到训练后的所述初始高度预测模型的校正系数；
利用所述校正系数对训练后的所述初始高度预测模型进行校正，得到所述高度预测模型。
在一些实施例中，模型训练模块110用于执行以下步骤：
获取第一训练样本集，所述第一训练样本集为针对所述可穿戴设备的训练数据；
基于所述第一训练样本集，对第一高度预测模型进行训练，在所述第一高度预测模型收敛之后，得到对应的第一模型参数；
获取所述可穿戴设备当前所处的定位；
根据所述可穿戴设备当前所处的定位，获取多个第三方可穿戴设备，其中，所述第三方可穿戴设备的定位与所述可穿戴设备的定位之间满足预设的距离关系，且各个所述第三方可穿戴设备上分别设置有第二高度预测模型以及对应的第二训练样本集；
获取各个所述第三方可穿戴设备上的第二模型参数，其中，各个所述第三方可穿戴设备基于对应的所述第二训练样本集训练所述第二高度预测模型，得到所述第二模型参数；
将所述第一模型参数与各个所述第二模型参数进行融合计算，得到融合模型参数；
将所述第一高度预测模型中的第一模型参数更新为所述融合模型参数，得到训练完成的所述高度预测模型。
需要说明的是，所属技术领域的技术人员可以清楚了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的装置和各个模块及单元的具体工作过程，可以参考前述可穿戴设备的定位方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
上述实施例提供的可穿戴设备定位装置100可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图3所示的终端设备200上运行。
请参阅图3，图3为本申请实施例提供的终端设备200的结构示意性框图，终端设备200包括处理器201和存储器202，处理器201和存储器202通过系统总线203连接，其中，存储器202可以包括非易失性存储介质和内存储器。
非易失性存储介质可存储计算机程序。该计算机程序包括程序指令，该程序指令被处理器201执行时，可使得处理器201执行上述任一种可穿戴设备的定位方法。
处理器201用于提供计算和控制能力，支撑整个终端设备200的运行。
内存储器为非易失性存储介质中的计算机程序的运行提供环境，该计算机程序被处理器201执行时，可使得处理器201执行上述任一种可穿戴设备的定位方法。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所涉及的终端设备200的限定，具体的终端设备200可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
应当理解的是，处理器201可以是中央处理单元 (Central Processing Unit，CPU)，该处理器201还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
其中，在一些实施例中，处理器201用于运行存储在存储器中的计算机程序，以实现如下步骤：
检测用户在预设时间段内是否存在移动现象，其中，所述用户为所述可穿戴设备的佩戴用户；
若所述用户在所述预设时间段内存在移动现象，打开GPS定位模块，并检测所述GPS定位模块是否存在定位信号；
若所述GPS定位模块不存在定位信号，获取所述用户的移动速度，并判断所述移动速度是否大于第一预设速度；
若所述移动速度不大于所述第一预设速度，关闭所述GPS定位模块，并判断所述移动速度是否大于第二预设速度，其中，所述第一预设速度大于所述第二预设速度；
若所述移动速度大于所述第二预设速度，判断连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息是否已达到预设次数；
若连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息未达到所述预设次数，再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息。
在一些实施例中，处理器201还用于实现：
获取第一时刻信息，所述第一时刻信息为所述再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息的时刻信息；
获取第二时刻信息，所述第二时刻信息为在所述再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息之前的最后一次获取GPS定位信息的时刻信息；
判断所述第一时刻信息与所述第二时刻信息之间的时差是否大于预设时长；
若所述第一时刻信息与所述第二时刻信息之间的时差不大于所述预设时长，将再次获取到的所述LBS定位信息、所述WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息发送至服务器。
在一些实施例中，处理器201在实现获取所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息时，用于实现：
以在所述再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息之前的最后一次获取到的GPS定位信息的位置为圆心，以与所述移动速度匹配的预设长度为半径画圆，得到所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息的采集区域；
过滤掉所述采集区域内不符合要求的所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息；
获取所述采集区域内符合要求的所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息。
在一些实施例中，处理器201在实现获取所述用户所处的高度信息时，用于实现：
获取所述用户所处位置的气压、温度、湿度和光照强度，并将所述气压、所述温度、所述湿度和所述光照强度输入预设的高度预测模型，以获取所述用户所处的高度信息。
在一些实施例中，处理器201还用于实现：
获取训练样本集，并将所述训练样本集分为训练集和校正集，所述训练样本集包括若干个映射关系，所述映射关系为高度和所述高度的预测参数集的映射关系；
将所述训练集输入初始高度预测模型，对所述初始高度预测模型进行训练，得到训练后的初始高度预测模型；
将所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集输入训练后的所述初始高度预测模型，得到所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集对应的预测高度；
构建所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集对应的预测高度和实际高度的映射关系；
将所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集对应的预测高度和实际高度的映射关系输入线性回归训练模型，得到训练后的所述初始高度预测模型的校正系数；
利用所述校正系数对训练后的所述初始高度预测模型进行校正，得到所述高度预测模型。
在一些实施例中，处理器201还用于实现：
获取第一训练样本集，所述第一训练样本集为针对所述可穿戴设备的训练数据；
基于所述第一训练样本集，对第一高度预测模型进行训练，在所述第一高度预测模型收敛之后，得到对应的第一模型参数；
获取所述可穿戴设备当前所处的定位；
根据所述可穿戴设备当前所处的定位，获取多个第三方可穿戴设备，其中，所述第三方可穿戴设备的定位与所述可穿戴设备的定位之间满足预设的距离关系，且各个所述第三方可穿戴设备上分别设置有第二高度预测模型以及对应的第二训练样本集；
获取各个所述第三方可穿戴设备上的第二模型参数，其中，各个所述第三方可穿戴设备基于对应的所述第二训练样本集训练所述第二高度预测模型，得到所述第二模型参数；
将所述第一模型参数与各个所述第二模型参数进行融合计算，得到融合模型参数；
将所述第一高度预测模型中的第一模型参数更新为所述融合模型参数，得到训练完成的所述高度预测模型。
需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的终端设备200的具体工作过程，可以参考前述可穿戴设备的定位方法的对应过程，在此不再赘述。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器实现如本申请实施例提供的可穿戴设备的定位方法。
其中，所述计算机可读存储介质可以是前述实施例终端设备200的内部存储单元，例如终端设备200的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是终端设备200的外部存储设备，例如终端设备200配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (9)
1.一种可穿戴设备的定位方法，其特征在于，包括：
检测用户在预设时间段内是否存在移动现象，其中，所述用户为所述可穿戴设备的佩戴用户；
若所述用户在所述预设时间段内存在移动现象，打开GPS定位模块，并检测所述GPS定位模块是否存在定位信号；
若所述GPS定位模块不存在定位信号，获取所述用户的移动速度，并判断所述移动速度是否大于第一预设速度；
若所述移动速度不大于所述第一预设速度，关闭所述GPS定位模块，并判断所述移动速度是否大于第二预设速度，其中，所述第一预设速度大于所述第二预设速度；
若所述移动速度大于所述第二预设速度，判断连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息是否已达到预设次数；
若连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息未达到所述预设次数，再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息。
2.根据权利要求1所述的可穿戴设备的定位方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取第一时刻信息，所述第一时刻信息为所述再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息的时刻信息；
获取第二时刻信息，所述第二时刻信息为在所述再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息之前的最后一次获取GPS定位信息的时刻信息；
判断所述第一时刻信息与所述第二时刻信息之间的时差是否大于预设时长；
若所述第一时刻信息与所述第二时刻信息之间的时差不大于所述预设时长，将再次获取到的所述LBS定位信息、所述WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息发送至服务器。
3.根据权利要求1所述的可穿戴设备的定位方法，其特征在于，获取所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息的方法，包括：
以在所述再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息之前的最后一次获取到的GPS定位信息的位置为圆心，以与所述移动速度匹配的预设长度为半径画圆，得到所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息的采集区域；
过滤掉所述采集区域内不符合要求的所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息；
获取所述采集区域内符合要求的所述LBS定位信息和所述WIFI定位信息。
4.根据权利要求1所述的可穿戴设备的定位方法，其特征在于，获取所述用户所处的高度信息的方法，包括：
获取所述用户所处位置的气压、温度、湿度和光照强度，并将所述气压、所述温度、所述湿度和所述光照强度输入预设的高度预测模型，以获取所述用户所处的高度信息。
5.根据权利要求4所述的可穿戴设备的定位方法，其特征在于，所述高度预测模型的训练方法，包括：
获取训练样本集，并将所述训练样本集分为训练集和校正集，所述训练样本集包括若干个映射关系，所述映射关系为高度和所述高度的预测参数集的映射关系；
将所述训练集输入初始高度预测模型，对所述初始高度预测模型进行训练，得到训练后的初始高度预测模型；
将所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集输入训练后的所述初始高度预测模型，得到所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集对应的预测高度；
构建所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集对应的预测高度和实际高度的映射关系；
将所述校正集中的每一个所述高度的预测参数集对应的预测高度和实际高度的映射关系输入线性回归训练模型，得到训练后的所述初始高度预测模型的校正系数；
利用所述校正系数对训练后的所述初始高度预测模型进行校正，得到所述高度预测模型。
6.根据权利要求4所述的可穿戴设备的定位方法，其特征在于，所述高度预测模型的训练方法，包括：
获取第一训练样本集，所述第一训练样本集为针对所述可穿戴设备的训练数据；
基于所述第一训练样本集，对第一高度预测模型进行训练，在所述第一高度预测模型收敛之后，得到对应的第一模型参数；
获取所述可穿戴设备当前所处的定位；
根据所述可穿戴设备当前所处的定位，获取多个第三方可穿戴设备，其中，所述第三方可穿戴设备的定位与所述可穿戴设备的定位之间满足预设的距离关系，且各个所述第三方可穿戴设备上分别设置有第二高度预测模型以及对应的第二训练样本集；
获取各个所述第三方可穿戴设备上的第二模型参数，其中，各个所述第三方可穿戴设备基于对应的所述第二训练样本集训练所述第二高度预测模型，得到所述第二模型参数；
将所述第一模型参数与各个所述第二模型参数进行融合计算，得到融合模型参数；
将所述第一高度预测模型中的第一模型参数更新为所述融合模型参数，得到训练完成的所述高度预测模型。
7.一种可穿戴设备定位装置，其特征在于，包括：
检测模块，用于检测用户在预设时间段内是否存在移动现象；其中，所述用户为所述可穿戴设备的佩戴用户；
开启模块，用于若所述用户在所述预设时间段内存在移动现象，打开GPS定位模块，并检测所述GPS定位模块是否存在定位信号；
第一获取模块，用于若所述GPS定位模块不存在定位信号，获取所述用户的移动速度，并判断所述移动速度是否大于第一预设速度；
第一判断模块，用于若所述移动速度不大于所述第一预设速度，关闭所述GPS定位模块，并判断所述移动速度是否大于第二预设速度；
第二判断模块，用于若所述移动速度大于所述第二预设速度，判断连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息是否已达到预设次数；
第二获取模块，用于若连续获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息未达到所述预设次数，再次获取LBS定位信息、WIFI定位信息和所述用户所处的高度信息。
8.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至6中任一项所述的可穿戴设备的定位方法。
9.一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上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至6中任一项所述的可穿戴设备的定位方法。
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