CN117194927A - 基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法、系统及介质 - Google Patents
基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法、系统及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117194927A CN117194927A CN202311447266.6A CN202311447266A CN117194927A CN 117194927 A CN117194927 A CN 117194927A CN 202311447266 A CN202311447266 A CN 202311447266A CN 117194927 A CN117194927 A CN 117194927A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- acceleration
- rope skipping
- data
- motion
- human body
- 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.)
- Granted
Links
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 title claims abstract description 248
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 80
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims abstract description 151
- 230000009471 action Effects 0.000 claims abstract description 48
- 210000003371 toe Anatomy 0.000 claims abstract description 35
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 50
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 28
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 24
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 18
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 claims description 18
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 claims description 13
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 12
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 12
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 8
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims description 8
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 10
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 description 6
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 4
- 210000002683 foot Anatomy 0.000 description 4
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 4
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 3
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000009191 jumping Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
本申请实施例提供了一种基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法、系统及介质，该方法包括：获取跳绳运动中加速度数据，根据跳绳运动幅度规则得到若干个周期的加速度信息；根据同一周期内的加速度信息计算跳绳运动中的人体速度信息；根据人体速度信息计算脚尖离地面的高度；判断所述高度是否大于或等于预设的高度阈值；若大于或等于，则跳绳计数加一；若小于，则计数保持不变；通过对加速度信号进行采集处理，分析人体脚尖与地面的高度进行判断跳绳动作是否完成，当调整动作完成后进行计数统计，提高统计的精准性。
Description
技术领域
本申请涉及智能计数领域，具体而言，涉及一种基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法、系统及介质。
背景技术
现有的智能跳绳计数器计数精确度不够高，无法精确地识别跳绳状态，也难以提取有效的跳绳运动的波峰和波谷，并根据预设的跳绳逻辑判断规则，计算跳绳次数，其计数准确度较差，针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法、系统及介质，可以通过对加速度信号进行采集处理，分析人体脚尖与地面的高度进行判断跳绳动作是否完成，当调整动作完成后进行计数统计，提高统计的精准性
本申请实施例还提供了一种基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法，包括：
获取跳绳运动中加速度数据，根据跳绳运动幅度规则得到若干个周期的加速度信息；
根据同一周期内的加速度信息计算跳绳运动中的人体速度信息；
根据人体速度信息计算脚尖离地面的高度；
判断所述高度是否大于或等于预设的高度阈值；
若大于或等于，则跳绳计数加一；
若小于，则计数保持不变。
可选地，在本申请实施例所述的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法中，所述获取跳绳运动中加速度数据，根据跳绳运动幅度规则得到若干个周期的加速度信息，具体包括：
获取人体运动数据，将人体运动数据进行滤波处理，得到优化后的运动数据；
将优化后的运动数据进行向量分解，得到三轴加速度向量；
获取人体姿态信息，根据人体姿态信息生成三轴加权系数；
将三轴加权系数分别乘以对应的三轴加速度向量，得到三轴加权加速度向量；
根据三轴加权加速度向量进行向量合成，得到最终的加速度合成向量；
根据加速度合成向量计算合成后的加速度数据。
可选地，在本申请实施例所述的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法中，获取人体运动数据，将人体运动数据进行滤波处理，得到优化后的运动数据，具体包括：
获取人体运动数据，提取数据特征；
将数据特征与预设的特征进行比较，得到特征偏差率；
判断所述特征偏差率是否大于或等于预设的特征偏差率阈值；
若大于或等于，则生成修正信息，根据修正信息对滤波频率进行调整；
若小于，则得到优化后的运动数据。
可选地，在本申请实施例所述的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法中，获取跳绳运动中加速度数据，根据跳绳运动幅度规则得到若干个周期的加速度信息之后，还包括：
获取加速度数据，并计算数据点分布特征；
根据调整运动幅度规则得到标准数据分布特征；
将数据点分布特征与标准数据分布特征进行相似度计算，得到数据离散度；
判断所述数据离散度是否大于或等于预设的阈值；
若大于或等于，则剔除对应数据点的加速度数据；
若小于，则生成加速度与跳绳运动之间的相关性曲线，并根据相关性曲线对跳绳运动周期进行识别。
可选地，在本申请实施例所述的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法中，根据同一周期内的加速度信息计算跳绳运动中的人体速度信息，根据人体速度信息计算脚尖离地面的高度，具体包括：
获取同一周期内的加速度信息，计算加速度的变化率；
根据加速度的变化率判断加速度是否为零；
若为零，则判定此时人体速度为零，脚尖与地面距离到达峰值；
若不为零，则判定人体处于上升或下降过程。
可选地，在本申请实施例所述的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法中，若不为零，则判定人体处于上升或下降过程，具体为：
获取人体加速度，判断加速度方向与重力加速度方向是否相同；
若相同，则人体处于落地动作，
若不同，则人体动作处于上升过程，并实时获取脚尖与地面之间的距离，并计算距离峰值。
第二方面，本申请实施例提供了一种基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数系统，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法的程序，所述基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
获取跳绳运动中加速度数据，根据跳绳运动幅度规则得到若干个周期的加速度信息；
根据同一周期内的加速度信息计算跳绳运动中的人体速度信息；
根据人体速度信息计算脚尖离地面的高度；
判断所述高度是否大于或等于预设的高度阈值；
若大于或等于，则跳绳计数加一；
若小于，则计数保持不变。
可选地，在本申请实施例所述的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数系统中，所述获取跳绳运动中加速度数据，根据跳绳运动幅度规则得到若干个周期的加速度信息，具体包括：
获取人体运动数据，将人体运动数据进行滤波处理，得到优化后的运动数据；
将优化后的运动数据进行向量分解，得到三轴加速度向量；
获取人体姿态信息，根据人体姿态信息生成三轴加权系数；
将三轴加权系数分别乘以对应的三轴加速度向量，得到三轴加权加速度向量；
根据三轴加权加速度向量进行向量合成，得到最终的加速度合成向量；
根据加速度合成向量计算合成后的加速度数据。
可选地，在本申请实施例所述的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数系统中，获取人体运动数据，将人体运动数据进行滤波处理，得到优化后的运动数据，具体包括：
获取人体运动数据，提取数据特征；
将数据特征与预设的特征进行比较，得到特征偏差率；
判断所述特征偏差率是否大于或等于预设的特征偏差率阈值；
若大于或等于，则生成修正信息，根据修正信息对滤波频率进行调整；
若小于，则得到优化后的运动数据。
第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法程序，所述基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法的步骤。
由上可知，本申请实施例提供的一种基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法、系统及介质，通过获取跳绳运动中加速度数据，根据跳绳运动幅度规则得到若干个周期的加速度信息；根据同一周期内的加速度信息计算跳绳运动中的人体速度信息；根据人体速度信息计算脚尖离地面的高度；判断所述高度是否大于或等于预设的高度阈值；若大于或等于，则跳绳计数加一；若小于，则计数保持不变；通过对加速度信号进行采集处理，分析人体脚尖与地面的高度进行判断跳绳动作是否完成，当调整动作完成后进行计数统计，提高统计的精准性。
本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，本申请的目的和优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本申请实施例提供的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法的加速度数据合成流程图；
图3为本申请实施例提供的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法的运动数据优化流程图；
图4为本申请实施例提供的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图，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。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域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，都属于本申请保护的范围。
应注意到，相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参照图1，图1是本申请一些实施例中的一种基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法的流程图。该基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法用于终端设备中，该基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法，包括以下步骤：
S101，获取跳绳运动中加速度数据，根据跳绳运动幅度规则得到若干个周期的加速度信息；
S102，根据同一周期内的加速度信息计算跳绳运动中的人体速度信息；
S103，根据人体速度信息计算脚尖离地面的高度；
S104，判断高度是否大于或等于预设的高度阈值；
S105，若大于或等于，则跳绳计数加一；若小于，则计数保持不变。
需要说明的是，跳绳运动会产生多个周期性重复动作，通过对加速度数据进行分析，对同一周期内的跳绳动作过程进行分析，即可得到重复动作过程，当出现一次重复动作时，则判定跳绳动作完成一次，并进行一次计数，统计精度较高，且在跳绳过程中，只有完成一次超过预定高度的过程才可记为一次成功跳绳动作，避免跳绳计数的误判断。
请参照图2，图2是本申请一些实施例中的一种基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法的加速度数据合成流程图。根据本发明实施例，获取跳绳运动中加速度数据，根据跳绳运动幅度规则得到若干个周期的加速度信息，具体包括：
S201，获取人体运动数据，将人体运动数据进行滤波处理，得到优化后的运动数据；
S202，将优化后的运动数据进行向量分解，得到三轴加速度向量；
S203，获取人体姿态信息，根据人体姿态信息生成三轴加权系数；
S204，将三轴加权系数分别乘以对应的三轴加速度向量，得到三轴加权加速度向量；
S205，根据三轴加权加速度向量进行向量合成，得到最终的加速度合成向量，根据加速度合成向量计算合成后的加速度数据。
需要说明的是，在跳绳动作过程中虽然垂直方向的运动变化较大，但水平方向也会影响数据的误差，通过三轴向量分解，并进行加权计算，得到合成后的加速度数据，提高数据判断的精度。
请参照图3，图3是本申请一些实施例中的一种基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法的运动数据优化流程图。根据本发明实施例，获取人体运动数据，将人体运动数据进行滤波处理，得到优化后的运动数据，具体包括：
S301，获取人体运动数据，提取数据特征；
S302，将数据特征与预设的特征进行比较，得到特征偏差率；
S303，判断特征偏差率是否大于或等于预设的特征偏差率阈值；
S304，若大于或等于，则生成修正信息，根据修正信息对滤波频率进行调整；
S305，若小于，则得到优化后的运动数据。
需要说明的是，通过对人体运动数据进行滤波处理，从连续或离散的信号中将噪声和干扰信号消除，减少数据噪声的干扰，在对运动数据进行分析时，分析结果更加的精确，更加接近实际结果。
根据本发明实施例，获取跳绳运动中加速度数据，根据跳绳运动幅度规则得到若干个周期的加速度信息之后，还包括：
获取加速度数据，并计算数据点分布特征；
根据调整运动幅度规则得到标准数据分布特征；
将数据点分布特征与标准数据分布特征进行相似度计算，得到数据离散度；
判断数据离散度是否大于或等于预设的阈值；
若大于或等于，则剔除对应数据点的加速度数据；
若小于，则生成加速度与跳绳运动之间的相关性曲线，并根据相关性曲线对跳绳运动周期进行识别。
需要说明的是，通过分析数据点的分布进行判断数据是否离散，若数据离散则进行处理，保证数据能够更加精准的反应跳绳运动过程中的加速度变化，从而判断跳绳动作的状态，提高跳绳计数的精度。
根据本发明实施例，根据同一周期内的加速度信息计算跳绳运动中的人体速度信息，根据人体速度信息计算脚尖离地面的高度，具体包括：
获取同一周期内的加速度信息，计算加速度的变化率；
根据加速度的变化率判断加速度是否为零；
若为零，则判定此时人体速度为零，脚尖与地面距离到达峰值；
若不为零，则判定人体处于上升或下降过程。
需要说明的是，通过判断人体速度变化，当人体速度变化为零时，则分为两种情况，一种是人体完成一次跳绳动作且已落至地面，另外一种情况是人体在上升过程中由于受到自身重力的影响，向上移动的速度逐渐降为零，说明人体跳绳已到达最高点，此时即将进入下降阶段，可以通过判断此时最高点的高度是否达到要求，若达到要求，说明跳绳动作完成，即可进行一次计数，不会出现误判断。
根据本发明实施例，若不为零，则判定人体处于上升或下降过程，具体为：
获取人体加速度，判断加速度方向与重力加速度方向是否相同；
若相同，则人体处于落地动作，
若不同，则人体动作处于上升过程，并实时获取脚尖与地面之间的距离，并计算距离峰值。
需要说明的是，通过判断人体加速度方向与重力加速度方向，因为重力加速度方向始终竖直朝下，通过判断人体加速度方向可以灵活计算人体处于上升还是下降过程，也可以通过分析两种方向角，对人体运动特征进行精准分析，判断人体跳绳过程中出现的身体倾斜角度或人体偏离位置，进行辅助判断跳绳动作的完成度。
根据本发明实施例，还包括：在跳绳时，人的身体会上下挥动，形成一定频率的周期性运动。因此，人在跳绳时，其垂直加速度会有明显的变化。而完成一个跳绳动作的关键所在是跳到最高点时的高度，当达到一定的高度阈值才能完成跳绳动作，低于高度阈值则不算完成跳绳动作，而完成一次跳绳动作的时间也是一个重要的因素。
人在起跳前会有一个下蹲的动作，随后肌肉发力起跳，在脚尖离开地面之前这个力持续增加，垂直加速度也随之增加。脚尖离开地面的瞬间肌肉力消失，垂直加速度只剩重力加速度g。人带着一个垂直向上的初速度离开地面，在g的作用下速度逐步减至为0，此时脚尖与地面的距离最大为h，然后落地完成一次跳绳动作。
人在发力前垂直方向基本只有重力加速度g，所以在起跳前会有一段时间垂直加速度保持持平。一般情况下起跳之前这段时间的肌肉力的变化都是非线性的，所以向上的加速度也是波动式上升。当人离开地面的时候，肌肉力瞬间消失，所以人会在瞬间只受到重力加速度，并且在落地之前基本不受外力，所以这段时间垂直加速度也保持持平。当人在落地的时候会有一个弯腿缓冲的动作，这个时候会有一个向上缓冲力，所以此时垂直加速度会变大然后再恢复为g。
人的肌肉发力是一个非线性变化过程，所以产生的加速度也是非线性变化的，所以定义一个速度增量与时间增量的关系，计算公式如下：
；
表示速度增量，/>表示时间增量，将时间增量内的加速度变化与微分结合，把每个时间增量内加速度的变化量作为整个加速的微分，/>和/>分别为时间增量前和时间增量后所检测到的加速度值，而人起跳时的人的初速度为0，只有加速度大于0的时候人才会产生向上的速度，设定微分内加速度是线性变化的，所以在时间增量内取两个加速度的平均值，以此来计算时间增量内速度增量，从起跳到离开地面之前的速度增量计算公式如下：
；
n是时间增量的总数，对每个时间增量内的速度增量求和，最后得到总时间内速度总增量值，也就脚离开地面时的初速度v。
当脚离开地面的时候人在垂直方向上基本只收到一个重力加速度g，离开地面后在g的作用下v会逐渐变小，当速度为0时达到最高点h。而人在空中时的速度与v和g的关系如下公式所示：
；
所以当速度为0时：
；
所以速度变为0所需要的时间为：
；
这个时间也是从离开地面达到最高点h的时间，所以起跳最大高度h的计算公式如下所示：
；
最后得出每次起跳的最大高度，当此高度在限定的阈值之上时算完成一次跳绳动作，计数加一，当低于限定阈值时不算完成跳绳动作，计数保持不变。
请参照图4，图4是本申请一些实施例中的一种基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数系统的结构示意图。第二方面，本申请实施例提供了一种基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数系统4，该系统包括：存储器41及处理器42，存储器41中包括基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法的程序，基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法的程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取跳绳运动中加速度数据，根据跳绳运动幅度规则得到若干个周期的加速度信息；
根据同一周期内的加速度信息计算跳绳运动中的人体速度信息；
根据人体速度信息计算脚尖离地面的高度；
判断高度是否大于或等于预设的高度阈值；
若大于或等于，则跳绳计数加一；
若小于，则计数保持不变。
需要说明的是，跳绳运动会产生多个周期性重复动作，通过对加速度数据进行分析，对同一周期内的跳绳动作过程进行分析，即可得到重复动作过程，当出现一次重复动作时，则判定跳绳动作完成一次，并进行一次计数，统计精度较高，且在跳绳过程中，只有完成一次超过预定高度的过程才可记为一次成功跳绳动作，避免跳绳计数的误判断。
根据本发明实施例，获取跳绳运动中加速度数据，根据跳绳运动幅度规则得到若干个周期的加速度信息，具体包括：
获取人体运动数据，将人体运动数据进行滤波处理，得到优化后的运动数据；
将优化后的运动数据进行向量分解，得到三轴加速度向量；
获取人体姿态信息，根据人体姿态信息生成三轴加权系数；
将三轴加权系数分别乘以对应的三轴加速度向量，得到三轴加权加速度向量；
根据三轴加权加速度向量进行向量合成，得到最终的加速度合成向量；
根据加速度合成向量计算合成后的加速度数据。
需要说明的是，在跳绳动作过程中虽然垂直方向的运动变化较大，但水平方向也会影响数据的误差，通过三轴向量分解，并进行加权计算，得到合成后的加速度数据，提高数据判断的精度。
根据本发明实施例，获取人体运动数据，将人体运动数据进行滤波处理，得到优化后的运动数据，具体包括：
获取人体运动数据，提取数据特征；
将数据特征与预设的特征进行比较，得到特征偏差率；
判断特征偏差率是否大于或等于预设的特征偏差率阈值；
若大于或等于，则生成修正信息，根据修正信息对滤波频率进行调整；
若小于，则得到优化后的运动数据。
需要说明的是，通过对人体运动数据进行滤波处理，从连续或离散的信号中将噪声和干扰信号消除，减少数据噪声的干扰，在对运动数据进行分析时，分析结果更加的精确，更加接近实际结果。
根据本发明实施例，获取跳绳运动中加速度数据，根据跳绳运动幅度规则得到若干个周期的加速度信息之后，还包括：
获取加速度数据，并计算数据点分布特征；
根据调整运动幅度规则得到标准数据分布特征；
将数据点分布特征与标准数据分布特征进行相似度计算，得到数据离散度；
判断数据离散度是否大于或等于预设的阈值；
若大于或等于，则剔除对应数据点的加速度数据；
若小于，则生成加速度与跳绳运动之间的相关性曲线，并根据相关性曲线对跳绳运动周期进行识别。
需要说明的是，通过分析数据点的分布进行判断数据是否离散，若数据离散则进行处理，保证数据能够更加精准的反应跳绳运动过程中的加速度变化，从而判断跳绳动作的状态，提高跳绳计数的精度。
根据本发明实施例，根据同一周期内的加速度信息计算跳绳运动中的人体速度信息，根据人体速度信息计算脚尖离地面的高度，具体包括：
获取同一周期内的加速度信息，计算加速度的变化率；
根据加速度的变化率判断加速度是否为零；
若为零，则判定此时人体速度为零，脚尖与地面距离到达峰值；
若不为零，则判定人体处于上升或下降过程。
需要说明的是，通过判断人体速度变化，当人体速度变化为零时，则分为两种情况，一种是人体完成一次跳绳动作且已落至地面，另外一种情况是人体在上升过程中由于受到自身重力的影响，向上移动的速度逐渐降为零，说明人体跳绳已到达最高点，此时即将进入下降阶段，可以通过判断此时最高点的高度是否达到要求，若达到要求，说明跳绳动作完成，即可进行一次计数，不会出现误判断。
根据本发明实施例，若不为零，则判定人体处于上升或下降过程，具体为：
获取人体加速度，判断加速度方向与重力加速度方向是否相同；
若相同，则人体处于落地动作，
若不同，则人体动作处于上升过程，并实时获取脚尖与地面之间的距离，并计算距离峰值。
需要说明的是，通过判断人体加速度方向与重力加速度方向，因为重力加速度方向始终竖直朝下，通过判断人体加速度方向可以灵活计算人体处于上升还是下降过程，也可以通过分析两种方向角，对人体运动特征进行精准分析，判断人体跳绳过程中出现的身体倾斜角度或人体偏离位置，进行辅助判断跳绳动作的完成度。
根据本发明实施例，还包括：根据本发明实施例，还包括：在跳绳时，人的身体会上下挥动，形成一定频率的周期性运动。因此，人在跳绳时，其垂直加速度会有明显的变化。而完成一个跳绳动作的关键所在是跳到最高点时的高度，当达到一定的高度阈值才能完成跳绳动作，低于高度阈值则不算完成跳绳动作，而完成一次跳绳动作的时间也是一个重要的因素。
人在起跳前会有一个下蹲的动作，随后肌肉发力起跳，在脚尖离开地面之前这个力持续增加，垂直加速度也随之增加。脚尖离开地面的瞬间肌肉力消失，垂直加速度只剩重力加速度g。人带着一个垂直向上的初速度离开地面，在g的作用下速度逐步减至为0，此时脚尖与地面的距离最大为h，然后落地完成一次跳绳动作。
人在发力前垂直方向基本只有重力加速度g，所以在起跳前会有一段时间垂直加速度保持持平。一般情况下起跳之前这段时间的肌肉力的变化都是非线性的，所以向上的加速度也是波动式上升。当人离开地面的时候，肌肉力瞬间消失，所以人会在瞬间只受到重力加速度，并且在落地之前基本不受外力，所以这段时间垂直加速度也保持持平。当人在落地的时候会有一个弯腿缓冲的动作，这个时候会有一个向上缓冲力，所以此时垂直加速度会变大然后再恢复为g。
人的肌肉发力是一个非线性变化过程，所以产生的加速度也是非线性变化的，所以定义一个速度增量与时间增量的关系，计算公式如下：
；
表示速度增量，/>表示时间增量，将时间增量内的加速度变化与微分结合，把每个时间增量内加速度的变化量作为整个加速的微分，/>和/>分别为时间增量前和时间增量后所检测到的加速度值，而人起跳时的人的初速度为0，只有加速度大于0的时候人才会产生向上的速度，设定微分内加速度是线性变化的，所以在时间增量内取两个加速度的平均值，以此来计算时间增量内速度增量，从起跳到离开地面之前的速度增量计算公式如下：
；
n是时间增量的总数，对每个时间增量内的速度增量求和，最后得到总时间内速度总增量值，也就脚离开地面时的初速度v。
当脚离开地面的时候人在垂直方向上基本只收到一个重力加速度g，离开地面后在g的作用下v会逐渐变小，当速度为0时达到最高点h。而人在空中时的速度与v和g的关系如下公式所示：
；
所以当速度为0时：
；
所以速度变为0所需要的时间为：
；
这个时间也是从离开地面达到最高点h的时间，所以起跳最大高度h的计算公式如下所示：
；
最后得出每次起跳的最大高度，当此高度在限定的阈值之上时算完成一次跳绳动作，计数加一，当低于限定阈值时不算完成跳绳动作，计数保持不变。
本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质，可读存储介质中包括基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法程序，基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法的步骤。
本发明公开的一种基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法、系统及介质，通过获取跳绳运动中加速度数据，根据跳绳运动幅度规则得到若干个周期的加速度信息；根据同一周期内的加速度信息计算跳绳运动中的人体速度信息；根据人体速度信息计算脚尖离地面的高度；判断高度是否大于或等于预设的高度阈值；若大于或等于，则跳绳计数加一；若小于，则计数保持不变；通过对加速度信号进行采集处理，分析人体脚尖与地面的高度进行判断跳绳动作是否完成，当调整动作完成后进行计数统计，提高统计的精准性。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、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。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例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机设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
Claims (10)
1.一种基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法，其特征在于，包括：
获取跳绳运动中加速度数据，根据跳绳运动幅度规则得到若干个周期的加速度信息；
根据同一周期内的加速度信息计算跳绳运动中的人体速度信息；
根据人体速度信息计算脚尖离地面的高度；
判断所述高度是否大于或等于预设的高度阈值；
若大于或等于，则跳绳计数加一；
若小于，则计数保持不变。
2.根据权利要求1所述的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法，其特征在于，所述获取跳绳运动中加速度数据，根据跳绳运动幅度规则得到若干个周期的加速度信息，具体包括：
获取人体运动数据，将人体运动数据进行滤波处理，得到优化后的运动数据；
将优化后的运动数据进行向量分解，得到三轴加速度向量；
获取人体姿态信息，根据人体姿态信息生成三轴加权系数；
将三轴加权系数分别乘以对应的三轴加速度向量，得到三轴加权加速度向量；
根据三轴加权加速度向量进行向量合成，得到最终的加速度合成向量；
根据加速度合成向量计算合成后的加速度数据。
3.根据权利要求2所述的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法，其特征在于，获取人体运动数据，将人体运动数据进行滤波处理，得到优化后的运动数据，具体包括：
获取人体运动数据，提取数据特征；
将数据特征与预设的特征进行比较，得到特征偏差率；
判断所述特征偏差率是否大于或等于预设的特征偏差率阈值；
若大于或等于，则生成修正信息，根据修正信息对滤波频率进行调整；
若小于，则得到优化后的运动数据。
4.根据权利要求3所述的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法，其特征在于，获取跳绳运动中加速度数据，根据跳绳运动幅度规则得到若干个周期的加速度信息之后，还包括：
获取加速度数据，并计算数据点分布特征；
根据调整运动幅度规则得到标准数据分布特征；
将数据点分布特征与标准数据分布特征进行相似度计算，得到数据离散度；
判断所述数据离散度是否大于或等于预设的阈值；
若大于或等于，则剔除对应数据点的加速度数据；
若小于，则生成加速度与跳绳运动之间的相关性曲线，并根据相关性曲线对跳绳运动周期进行识别。
5.根据权利要求4所述的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法，其特征在于，根据同一周期内的加速度信息计算跳绳运动中的人体速度信息，根据人体速度信息计算脚尖离地面的高度，具体包括：
获取同一周期内的加速度信息，计算加速度的变化率；
根据加速度的变化率判断加速度是否为零；
若为零，则判定此时人体速度为零，脚尖与地面距离到达峰值；
若不为零，则判定人体处于上升或下降过程。
6.根据权利要求5所述的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法，其特征在于，若不为零，则判定人体处于上升或下降过程，具体为：
获取人体加速度，判断加速度方向与重力加速度方向是否相同；
若相同，则人体处于落地动作，
若不同，则人体动作处于上升过程，并实时获取脚尖与地面之间的距离，并计算距离峰值。
7.一种基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数系统，其特征在于，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法的程序，所述基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
获取跳绳运动中加速度数据，根据跳绳运动幅度规则得到若干个周期的加速度信息；
根据同一周期内的加速度信息计算跳绳运动中的人体速度信息；
根据人体速度信息计算脚尖离地面的高度；
判断所述高度是否大于或等于预设的高度阈值；
若大于或等于，则跳绳计数加一；
若小于，则计数保持不变。
8.根据权利要求7所述的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数系统，其特征在于，所述获取跳绳运动中加速度数据，根据跳绳运动幅度规则得到若干个周期的加速度信息，具体包括：
获取人体运动数据，将人体运动数据进行滤波处理，得到优化后的运动数据；
将优化后的运动数据进行向量分解，得到三轴加速度向量；
获取人体姿态信息，根据人体姿态信息生成三轴加权系数；
将三轴加权系数分别乘以对应的三轴加速度向量，得到三轴加权加速度向量；
根据三轴加权加速度向量进行向量合成，得到最终的加速度合成向量；
根据加速度合成向量计算合成后的加速度数据。
9.根据权利要求8所述的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数系统，其特征在于，获取人体运动数据，将人体运动数据进行滤波处理，得到优化后的运动数据，具体包括：
获取人体运动数据，提取数据特征；
将数据特征与预设的特征进行比较，得到特征偏差率；
判断所述特征偏差率是否大于或等于预设的特征偏差率阈值；
若大于或等于，则生成修正信息，根据修正信息对滤波频率进行调整；
若小于，则得到优化后的运动数据。
10.一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中包括基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法程序，所述基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6中任一项所述的基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311447266.6A CN117194927B (zh) | 2023-11-02 | 2023-11-02 | 基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法、系统及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311447266.6A CN117194927B (zh) | 2023-11-02 | 2023-11-02 | 基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法、系统及介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117194927A true CN117194927A (zh) | 2023-12-08 |
| CN117194927B CN117194927B (zh) | 2024-03-22 |
Family
ID=88985403
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311447266.6A Active CN117194927B (zh) | 2023-11-02 | 2023-11-02 | 基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法、系统及介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117194927B (zh) |
Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140018210A1 (en) * | 2011-03-13 | 2014-01-16 | Peilin LIN | Electronic skipping rope structure and competition system therefor |
| US20160000359A1 (en) * | 2013-12-31 | 2016-01-07 | Goertek Inc | Human Body Movement State Monitoring Method And Device |
| US20160059073A1 (en) * | 2014-08-29 | 2016-03-03 | Famspo Co., Ltd. | Health promotion system using wireless and ropeless jump rope apparatus |
| US20170368413A1 (en) * | 2016-03-12 | 2017-12-28 | Arie Shavit | Training system and methods for designing, monitoring and providing feedback of training |
| CN111415720A (zh) * | 2020-03-17 | 2020-07-14 | 中山优感科技有限公司 | 一种基于多数据采集的训练辅助方法和装置 |
| CN111467729A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-07-31 | 北京市纯美炫音国际教育咨询有限公司 | 一种基于预测模型的跳绳计数方法 |
| CN213667716U (zh) * | 2020-12-15 | 2021-07-13 | 栾文博 | 一种新型智能跳绳 |
| CN113244565A (zh) * | 2021-05-11 | 2021-08-13 | 北京小米移动软件有限公司 | 跳绳手柄、跳绳、跳绳的计数确定方法 |
| US20210308551A1 (en) * | 2020-04-06 | 2021-10-07 | Agt International Gmbh | Method of scoring a motion of a user and system thereof |
| CN115054889A (zh) * | 2022-06-09 | 2022-09-16 | 荣耀终端有限公司 | 跳绳识别方法及电子设备 |
| CN115310574A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-11-08 | 南京百舸争流网络科技有限公司 | 运动计数方法、装置、电子设备及计算机可读介质 |
| CN115518330A (zh) * | 2022-09-30 | 2022-12-27 | 安徽一视科技有限公司 | 一种基于人工智能的跳绳训练系统及方法 |
| CN116212354A (zh) * | 2023-04-03 | 2023-06-06 | 深圳市爱都科技有限公司 | 一种跳绳计数方法、装置、设备及介质 |
| US20230181994A1 (en) * | 2021-12-10 | 2023-06-15 | Jianjun Liu | Skipping rope |
| CN116474311A (zh) * | 2023-05-22 | 2023-07-25 | 漳州松霖智能家居有限公司 | 跳绳动作识别方法、跳绳识别系统、健身垫及健身设备 |
| CN116563922A (zh) * | 2023-05-12 | 2023-08-08 | 南京羚跃乾诚智能科技有限公司 | 一种基于人工智能的跳绳自动计数方法 |
| CN116747495A (zh) * | 2023-06-15 | 2023-09-15 | 深圳市前海研祥亚太电子装备技术有限公司 | 一种动作计数方法、装置、终端设备及可读存储介质 |
-
2023
- 2023-11-02 CN CN202311447266.6A patent/CN117194927B/zh active Active
Patent Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140018210A1 (en) * | 2011-03-13 | 2014-01-16 | Peilin LIN | Electronic skipping rope structure and competition system therefor |
| US20160000359A1 (en) * | 2013-12-31 | 2016-01-07 | Goertek Inc | Human Body Movement State Monitoring Method And Device |
| US20160059073A1 (en) * | 2014-08-29 | 2016-03-03 | Famspo Co., Ltd. | Health promotion system using wireless and ropeless jump rope apparatus |
| US20170368413A1 (en) * | 2016-03-12 | 2017-12-28 | Arie Shavit | Training system and methods for designing, monitoring and providing feedback of training |
| CN111415720A (zh) * | 2020-03-17 | 2020-07-14 | 中山优感科技有限公司 | 一种基于多数据采集的训练辅助方法和装置 |
| CN111467729A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-07-31 | 北京市纯美炫音国际教育咨询有限公司 | 一种基于预测模型的跳绳计数方法 |
| US20210308551A1 (en) * | 2020-04-06 | 2021-10-07 | Agt International Gmbh | Method of scoring a motion of a user and system thereof |
| CN213667716U (zh) * | 2020-12-15 | 2021-07-13 | 栾文博 | 一种新型智能跳绳 |
| CN113244565A (zh) * | 2021-05-11 | 2021-08-13 | 北京小米移动软件有限公司 | 跳绳手柄、跳绳、跳绳的计数确定方法 |
| US20230181994A1 (en) * | 2021-12-10 | 2023-06-15 | Jianjun Liu | Skipping rope |
| CN115054889A (zh) * | 2022-06-09 | 2022-09-16 | 荣耀终端有限公司 | 跳绳识别方法及电子设备 |
| CN115310574A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-11-08 | 南京百舸争流网络科技有限公司 | 运动计数方法、装置、电子设备及计算机可读介质 |
| CN115518330A (zh) * | 2022-09-30 | 2022-12-27 | 安徽一视科技有限公司 | 一种基于人工智能的跳绳训练系统及方法 |
| CN116212354A (zh) * | 2023-04-03 | 2023-06-06 | 深圳市爱都科技有限公司 | 一种跳绳计数方法、装置、设备及介质 |
| CN116563922A (zh) * | 2023-05-12 | 2023-08-08 | 南京羚跃乾诚智能科技有限公司 | 一种基于人工智能的跳绳自动计数方法 |
| CN116474311A (zh) * | 2023-05-22 | 2023-07-25 | 漳州松霖智能家居有限公司 | 跳绳动作识别方法、跳绳识别系统、健身垫及健身设备 |
| CN116747495A (zh) * | 2023-06-15 | 2023-09-15 | 深圳市前海研祥亚太电子装备技术有限公司 | 一种动作计数方法、装置、终端设备及可读存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117194927B (zh) | 2024-03-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107220617A (zh) | 人体姿态识别系统及方法 | |
| CN110169774B (zh) | 一种基于区块链的运动状态识别系统及方法 | |
| CN108021888A (zh) | 一种跌倒检测方法 | |
| EP3032496A1 (en) | State estimation apparatus, program, and integrated circuit | |
| CN112346050A (zh) | 基于Wi-Fi设备的跌倒检测方法及系统 | |
| CN113963192A (zh) | 跌倒检测方法、装置和电子设备 | |
| CN115240149A (zh) | 三维点云检测识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN108717548B (zh) | 一种面向传感器动态增加的行为识别模型更新方法及系统 | |
| CN117194927B (zh) | 基于三轴加速度传感器的室内跳绳计数方法、系统及介质 | |
| CN107016411B (zh) | 数据处理方法及装置 | |
| CN111860598B (zh) | 一种用于运动行为、关系识别的数据分析方法、电子设备 | |
| CN113495913A (zh) | 一种空气质量数据缺失值插补方法及装置 | |
| CN109190762A (zh) | 基于遗传算法编码的上肢姿态识别算法 | |
| Erol et al. | Hyperbolically-warped cepstral coefficients for improved micro-Doppler classification | |
| CN110021144B (zh) | 一种摔倒检测方法、终端设备及存储介质 | |
| WO2014191803A1 (en) | Acceleration-based step activity detection and classification on mobile devices | |
| Dwiyantoro et al. | A simple hierarchical activity recognition system using a gravity sensor and accelerometer on a smartphone | |
| CN116840835B (zh) | 一种基于毫米波雷达的跌倒检测方法、系统及设备 | |
| CN114216440B (zh) | 一种高耸结构安全姿态监测及其预警方法及系统 | |
| CN105147249A (zh) | 一种可穿戴或可植入设备评价系统与方法 | |
| CN111743668B (zh) | 假肢控制方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN114034313A (zh) | 计步方法和装置 | |
| JP2023551075A (ja) | 転倒危険予防方法およびこのような方法を遂行する装置 | |
| JP7087969B2 (ja) | 前処理装置、前処理方法及び前処理プログラム | |
| JP2012108836A (ja) | 日常計測データからの対人特性推定装置、推定方法および推定プログラム |
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 | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Country or region after: China Address after: 4208, Tower A, Hongrongyuan North Station Center, Minzhi Street North Station Community, Longhua District, Shenzhen City, Guangdong Province, 518000 Applicant after: Shenzhen Weike Technology Co.,Ltd. Address before: 4208, Tower A, Hongrongyuan North Station Center, Minzhi Street North Station Community, Longhua District, Shenzhen City, Guangdong Province, 518000 Applicant before: SHENZHEN WAKE UP TECHNOLOGY CO.,LTD. Country or region before: China |
|
| CB02 | Change of applicant information | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |