CN117633048A - 数据处理方法及装置、终端及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种数据处理方法及装置、终端及存储介质。该方法包括：获取第一传感器当前传感的第一传感数据；根据所述第一传感数据，确定所述第一传感器所检测的对象的状态；根据所述对象的状态，调整第二传感器的检测量程；获取所述第二传感器根据调整后的检测量程传感的第二传感数据，并根据所述第二传感数据进行数据分析。通过该方法，可以提高采集第二传感数据的精度，从而进一步提高根据第二传感数据进行数据分析得到分析结果的准确性。

Description

数据处理方法及装置、终端及存储介质

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法及装置、终端及存储介质。

背景技术

目前很多智能终端都支持对传感器采集的传感数据进行数据分析，确定传感器所检测的对象的状态，例如，智能手环通过对内置的加速度传感器采集的加速度进行数据分析，确定对象的运动状态、睡眠状态等，该类场景对数据分析结果的准确性提出了更高的要求。

发明内容

本公开提供一种数据处理方法及装置、终端及存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种数据处理方法，包括：

获取第一传感器当前传感的第一传感数据；

根据所述第一传感数据，确定所述第一传感器所检测的对象的状态；

根据所述对象的状态，调整第二传感器的检测量程；

获取所述第二传感器根据调整后的检测量程传感的第二传感数据，并根据所述第二传感数据进行数据分析。

在一些实施例中，所述方法还包括：

获取所述第一传感数据对应的第一状态阈值；

所述根据所述第一传感数据，确定所述第一传感器所检测的对象的状态，包括：

根据所述第一传感数据以及所述第一状态阈值，确定所述第一传感数据所表征的状态；

至少根据所述第一传感数据所表征的状态，确定所述对象的状态。

在一些实施例中，所述获取所述第一传感数据对应的第一状态阈值，包括：

若所述第一传感数据为所述第一传感器首次采集时间窗口内的数据，将预设的状态阈值作为所述第一状态阈值；

若所述第一传感数据不为所述第一传感器首次采集时间窗口内的数据，根据历史的传感数据确定所述第一状态阈值。

在一些实施例中，所述根据历史的传感数据确定所述第一状态阈值，包括：

对在所述第一传感数据之前的相邻采集时间窗口内的第三传感数据按第一预设时长进行分段，获得分段后的各第三子传感数据段；

针对每一第三子传感数据段，根据所述第三传感数据对应的第二状态阈值，确定每一第三子传感数据段对应的子状态；其中，所述第三传感数据对应的第二状态阈值为根据所述预设的状态阈值确定的，或根据采集时间在所述第三传感数据之前的传感数据确定的；

根据各第三子传感数据段对应的子状态，确定所述第二状态阈值对应的权重；

根据所述权重对所述第二状态阈值进行调整，得到所述第一传感数据对应的第一状态阈值。

在一些实施例中，所述针对每一第三子传感数据段，根据所述第三传感数据对应的第二状态阈值，确定每一第三子传感数据段对应的子状态，包括：

统计每一第三子传感数据段中第三子传感数据的第一和值；

根据所述第一和值与所述第二状态阈值的比较结果，确定每一第三子传感数据段对应的子状态。

在一些实施例中，所述方法还包括：

确定对所述第三传感数据进行分段后的第一总段数；

所述根据各第三子传感数据段对应的子状态，确定所述第二状态阈值对应的权重，包括：

根据各所述第三子传感数据段对应的子状态，统计存在连续同一预设状态的数据段的第二段数；

根据所述第一总段数以及所述第二段数，确定所述第二状态阈值对应的权重。

在一些实施例中，所述根据所述第一总段数以及所述第二段数，确定所述第二状态阈值对应的权重，包括：

若所述第二段数与所述第一总段数的比值大于预设比例阈值，将所述比值确定为所述第二状态阈值对应的权重；

若所述第二段数与所述第一总段数的比值小于或等于所述预设比例阈值，确定所述第二状态阈值对应的权重为1。

在一些实施例中，所述根据所述第一传感数据以及所述第一传感数据对应的第一状态阈值，确定所述第一传感数据所表征的状态，包括：

对所述第一传感数据按第二预设时长进行分段，获得分段后的各第一子传感数据段；

针对每一第一子传感数据段，根据所述第一传感数据对应的第一状态阈值，确定每一第一子传感数据段对应的子状态；

根据所述第一子传感数据段对应的子状态，确定所述第一传感数据所表征的状态。

在一些实施例中，所述针对每一第一子传感数据段，根据所述第一传感数据对应的第一状态阈值，确定每一第一子传感数据段对应的子状态，包括：

统计每一第一子传感数据段中第一子传感数据的第二和值；

根据所述第二和值与所述第一状态阈值的比较结果，确定每一第一子传感数据段对应的子状态。

在一些实施例中，所述根据所述第一子传感数据段对应的子状态，确定所述第一传感数据所表征的状态，包括：

根据各所述第一子传感数据段对应的子状态，统计存在连续同一预设状态的数据段的第三段数；

将不同预设状态对应的第三段数中，最大段数对应的预设状态确定为所述第一传感数据所表征的状态。

在一些实施例中，所述至少根据所述第一传感数据所表征的状态，确定所述对象的状态，包括：

根据所述第一传感数据所述表征的状态以及历史的传感数据所表征的状态，确定所述对象的状态。

在一些实施例中，所述历史的传感数据的采集时长与所述第一传感数据的采集时长不同。

在一些实施例中，所述对象的状态包括表征所述对象的动作幅度的状态；所述根据所述对象的状态，调整第二传感器的检测量程，包括：

根据表征所述对象的动作幅度的状态与所述检测量程正相关的关系，调整所述第二传感器的所述检测量程。

在一些实施例中，所述第一传感器为多方向轴的传感器；所述方法还包括：

获取所述第一传感器在各方向轴上采集的数据；

根据所述各方向轴上采集的数据，确定所述第一传感器的目标方向轴；

所述获取所述第一传感器当前传感的第一传感数据，包括：

根据所述第一传感器当前在所述目标方向轴上采集的数据获取所述第一传感数据。

在一些实施例中，所述根据所述各方向轴上采集的数据，确定所述第一传感器的目标方向轴，包括：

针对每一方向轴，将所述方向轴上传感的数据与预设数据阈值进行比较，确定是否存在预设连续时长内方向轴传感的数据大于所述预设数据阈值的方向轴；

若存在所述连续时长内方向轴传感的数据大于所述预设数据阈值的方向轴，将所述预设连续时长内方向轴传感的数据大于所述预设数据阈值的方向轴作为所述目标方向轴；

若不存在所述连续时长内方向轴传感的数据大于所述预设数据阈值的方向轴，将所述多方向轴确定为所述目标方向轴。

在一些实施例中，所述根据所述第一传感数据，确定所述第一传感器所检测的对象的状态，包括：

对所述第一传感数据进行预处理；其中，所述预处理包括以下至少之一：滤波处理、均值移除处理；

根据所述预处理后的第一传感数据确定所述第一传感器所检测的对象的状态。

在一些实施例中，所述第二传感器包括加速度传感器，所述根据所述第二传感数据进行数据分析，包括：

根据所述加速度传感器传感的所述第二传感数据，确定检测的所述对象的睡眠状态。

在一些实施例中，所述第一传感器和所述第二传感器为同一传感器。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种数据处理装置，包括：

获取模块，用于获取第一传感器当前传感的第一传感数据；

确定模块，用于根据所述第一传感数据，确定所述第一传感器所检测的对象的状态；

调整模块，用于根据所述对象的状态，调整第二传感器的检测量程；

分析模块，用于获取所述第二传感器根据调整后的检测量程传感的第二传感数据，并根据所述第二传感数据进行数据分析。

在一些实施例中，所述装置还包括：

第二获取模块，用于获取所述第一传感数据对应的第一状态阈值；

所述确定模块，用于根据所述第一传感数据以及所述第一状态阈值，确定所述第一传感数据所表征的状态；至少根据所述第一传感数据所表征的状态，确定所述对象的状态。

在一些实施例中，所述第二获取模块，用于若所述第一传感数据为所述第一传感器首次采集时间窗口内的数据，将预设的状态阈值作为所述第一状态阈值；若所述第一传感数据不为所述第一传感器首次采集时间窗口内的数据，根据历史的传感数据确定所述第一状态阈值。

在一些实施例中，所述第二获取模块，用于对在所述第一传感数据之前的相邻采集时间窗口内的第三传感数据按第一预设时长进行分段，获得分段后的各第三子传感数据段；针对每一第三子传感数据段，根据所述第三传感数据对应的第二状态阈值，确定每一第三子传感数据段对应的子状态；其中，所述第三传感数据对应的第二状态阈值为根据所述预设的状态阈值确定的，或根据采集时间在所述第三传感数据之前的传感数据确定的；根据各第三子传感数据段对应的子状态，确定所述第二状态阈值对应的权重；根据所述权重对所述第二状态阈值进行调整，得到所述第一传感数据对应的第一状态阈值。

在一些实施例中，所述第二获取模块，用于统计每一第三子传感数据段中第三子传感数据的第一和值；根据所述第一和值与所述第二状态阈值的比较结果，确定每一第三子传感数据段对应的子状态。

在一些实施例中，所述装置还包括：

第三确定模块，用于确定对所述第三传感数据进行分段后的第一总段数；

所述第二获取模块，用于根据各所述第三子传感数据段对应的子状态，统计存在连续同一预设状态的数据段的第二段数；根据所述第一总段数以及所述第二段数，确定所述第二状态阈值对应的权重。

在一些实施例中，所述第二获取模块，用于若所述第二段数与所述第一总段数的比值大于预设比例阈值，将所述比值确定为所述第二状态阈值对应的权重；若所述第二段数与所述第一总段数的比值小于或等于所述预设比例阈值，确定所述第二状态阈值对应的权重为1。

在一些实施例中，所述确定模块，用于对所述第一传感数据按第二预设时长进行分段，获得分段后的各第一子传感数据段；针对每一第一子传感数据段，根据所述第一传感数据对应的第一状态阈值，确定每一第一子传感数据段对应的子状态；根据所述第一子传感数据段对应的子状态，确定所述第一传感数据所表征的状态。

在一些实施例中，所述确定模块，用于统计每一第一子传感数据段中第一子传感数据的第二和值；根据所述第二和值与所述第一状态阈值的比较结果，确定每一第一子传感数据段对应的子状态。

在一些实施例中，所述确定模块，用于根据各所述第一子传感数据段对应的子状态，统计存在连续同一预设状态的数据段的第三段数；将不同预设状态对应的第三段数中，最大段数对应的预设状态确定为所述第一传感数据所表征的状态。

在一些实施例中，所述确定模块，用于根据所述第一传感数据所述表征的状态以及历史的传感数据所表征的状态，确定所述对象的状态。

在一些实施例中，所述历史的传感数据的采集时长与所述第一传感数据的采集时长不同。

在一些实施例中，所述调整模块，用于根据表征所述对象的动作幅度的状态与所述检测量程正相关的关系，调整所述第二传感器的所述检测量程。

在一些实施例中，所述第一传感器为多方向轴的传感器；所述装置还包括：

第三获取模块，用于获取所述第一传感器在各方向轴上采集的数据；

选取模块，用于根据所述各方向轴上采集的数据，确定所述第一传感器的目标方向轴；

所述第一获取模块，用于根据所述第一传感器当前在所述目标方向轴上采集的数据获取所述第一传感数据。

在一些实施例中，所述选取模块，用于针对每一方向轴，将所述方向轴上传感的数据与预设数据阈值进行比较，确定是否存在预设连续时长内方向轴传感的数据大于所述预设数据阈值的方向轴；若存在所述连续时长内方向轴传感的数据大于所述预设数据阈值的方向轴，将所述预设连续时长内方向轴传感的数据大于所述预设数据阈值的方向轴作为所述目标方向轴；若不存在所述连续时长内方向轴传感的数据大于所述预设数据阈值的方向轴，将所述多方向轴确定为所述目标方向轴。

在一些实施例中，所述确定模块，用于对所述第一传感数据进行预处理；其中，所述预处理包括以下至少之一：滤波处理、均值移除处理；根据所述预处理后的第一传感数据确定所述第一传感器所检测的对象的状态。

在一些实施例中，所述第二传感器包括加速度传感器，所述分析模块，用于根据所述加速度传感器传感的所述第二传感数据，确定检测的所述对象的睡眠状态。

在一些实施例中，所述第一传感器和所述第二传感器为同一传感器。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种终端，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行如上述第一方面中所述的数据处理方法。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种存储介质，包括：

当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行如上述第一方面中所述的数据处理方法。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

在本公开的实施例中，根据第一传感器当前传感的第一传感数据，确定对象的状态，根据对象的状态，调整第二传感器的检测量程，使得第二传感器的检测量程可以更好的匹配对象的状态变化所引起的传感数据的变化，减少如对象大幅度动作对应的传感数据超出检测量程所导致的数据不准确的问题，或减少对象小幅度动作而检测量程为较高的量程所导致的检测精度低的问题。因此，通过本公开调整第二传感器的检测量程的方法，可以提高采集第二传感数据的精度，从而进一步提高根据第二传感数据进行数据分析得到分析结果的准确性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是本公开实施例示出的一种数据处理方法流程图。

图2是本公开实施例示出的一种加速度数据处理方法流程示例图。

图3是根据一示例性实施例示出的一种数据处理装置图。

图4是本公开实施例示出的一种终端的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是本公开实施例示出的一种数据处理方法流程图，如图1所示，应用于终端中的数据处理方法包括以下步骤：

S11、获取第一传感器当前传感的第一传感数据；

S12、根据所述第一传感数据，确定所述第一传感器所检测的对象的状态；

S13、根据所述对象的状态，调整第二传感器的检测量程；

S14、获取所述第二传感器根据调整后的检测量程传感的第二传感数据，并根据所述第二传感数据进行数据分析。

在本公开的实施例中，终端包括：移动设备和固定设备；所述移动设备包括：手机、平板电脑或可穿戴式设备等。所述固定设备包括但不限于个人电脑(Personal Computer，PC)。其中，可穿戴设备可以内置有第一传感器和第二传感器，以便执行上述步骤S11～S14。或，手机等终端通过有线方式或无线方式与如包括第一传感器和第二传感器的可穿戴设备通信，可穿戴设备向终端发送第一传感器采集的数据；终端根据接收的数据确定对象的状态，并根据对象的状态向可穿戴设备发送调整第二传感器的检测量程的信号；可穿戴设备根据该信号调整第二传感器的检测量程，并将调整检测量程后的第二传感器采集的数据发送给终端；从而终端获取该数据，并进行数据分析。

本公开实施例中第一传感器和第二传感器可以是加速度传感器、速度传感器、压力传感器、心电图传感器等，对应的，传感数据可以是所检测的对象的加速度、速度、承受的压力、心脏起搏等，其中，传感器所检测的对象可以是人、动物、物体等，第一传感器和第二传感器检测的对象为同一个体。

在步骤S11中，终端获取第一传感器当前传感的第一传感数据，可以是将当前时刻第一传感器采集的传感数据作为第一传感数据，也可以是将第一传感器在当前时间窗口内采集的传感数据作为第一传感数据，其中，当前时间窗口的时长为包括当前时间在内的预设时长。

终端在获取第一传感数据后，执行步骤S12，根据第一传感数据，确定第一传感器所检测的对象的状态，在一种实施方式中，可以根据第一传感数据与预设阈值的比较结果，确定对象的状态，其中，第一传感数据与预设阈值的比较结果与对象的状态具有对应关系。示例性的，若第一传感器为速度传感器或加速度传感器，根据第一传感数据与预设阈值的比较结果，可以确定对象的运动状态，如动作状态或静止状态。若第一传感器为压力传感器，根据第一传感数据与预设阈值的比较结果，可以确定对象的超载状态，如超载状态或未超载状态。若第一传感器为心电图传感器，根据第一传感数据与预设阈值的比较结果，可以确定对象的情绪状态，如平静状态或激动状态。

在另一种实施方式中，可以利用状态识别模型对第一传感数据进行处理，得到对象的状态。其中，状态识别模型可以是基于深度学习网络训练而成，例如，基于训练样本数据以及标签值，对如卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)、深度学习网络(Deep Neural Networks，DNN))等网络进行训练调参后，得到该状态识别模型，其中，标签值即为预设的状态。本公开基于训练好的状态识别模型，在获取第一传感数据后，将第一传感数据输入该模型即可得到对应的状态。

在步骤S13中，终端根据对象的状态调整第二传感器的检测量程，在一种实施方式中，所述对象的状态包括表征所述对象的动作幅度的状态；根据表征所述对象的动作幅度的状态与所述检测量程正相关的关系，调整第二传感器的检测量程。

需要说明的是，在一些实施例中，所述第一传感器和所述第二传感器为同一传感器。终端根据表征对象的动作幅度的状态与检测量程正相关的关系，将传感器(包括第一传感器和第二传感器)的检测量程调整为与动作幅度匹配的检测量程，以传感器为加速度传感器为例，若对象的状态为静止状态，终端调整加速度传感器的检测量程为较低的检测量程，如-4G～+4G，以适应小幅度动作场景，其中G表示重力加速度，单位为m/s²。可以理解的是，由于在相同模数转换器(Analog-to-digital Converter，ADC)位数的情况下，检测量程越低，有效尾数就越长，表示加速度大小的数值就越精确，因此，降低检测量程后的加速度传感器可以捕捉到对象的微小动作信息，用来如区分对象是真实睡眠状态的静止还是清醒状态下的稳定静止，如对象睡前看手机，加速度传感器获取单个或多个手指操作屏幕引起的手腕轻微震动等，终端可以根据加速度传感器在捕捉到这些微小动作的情况下，确定对象未入睡，从而提高确定对象的状态的准确性。若对象的状态为动作状态，表征当前时段内对象主动活动较多，因此终端提高加速度传感器的检测量程，如-16G～+16G，以适应大幅度动作场景，减少对象大幅度动作对应的传感数据超出检测量程所导致的数据不准确的问题。

在另一种实施方式中，终端根据状态确定增大检测量程或减小检测量程，并根据第一传感数据调整检测量程。仍以传感器为加速度传感器为例，若对象的状态为静止状态，终端根据状态确定减小检测量程，并将当前检测量程与第一传感数据的加权值的差值确定为调整后的检测量程，其中，第一传感数据的加权值与当前检测量程在同一数量级。若对象的状态为动作状态，终端根据状态确定增大检测量程，并将第一传感数据的加权值与检测量程的和值确定为调整后的检测量程，本公开实施例不限定终端根据对象的状态调整传感器的检测量程的具体方式。

在一些实施例中，第一传感器和第二传感器还可以是不同的传感器，示例性的，第一传感器为心电图传感器，第二传感器为加速度传感器，在根据第一传感器检测的第一传感数据确定对象的状态为激动状态的情况下，表征对象动作幅度较大的可能性较高，从而根据对象的状态调整第二传感器为较高的检测量程，提高第二传感器采集第二传感数据的准确性。

在步骤S14中，终端获取第二传感器根据调整后的检测量程传感的第二传感数据，并根据第二传感数据进行数据分析，得到分析结果，例如，若第二传感器为加速度传感器，终端对调整检测量程后传感的加速度数据进行数据分析，可以得到包括对象运动规律的分析结果；若第二传感器为压力传感器，对调整检测量程后传感的压力数据进行数据分析，可以得到包括对象超载频率的分析结果；若第二传感器为心电图传感器，对调整检测量程后传感的心电图数据进行数据分析，可以得到包括对象情绪变化规律的分析结果等。

可以理解的是，本公开实施例根据第一传感器当前传感的第一传感数据，确定对象的状态，根据对象的状态，调整第二传感器的检测量程，使得第二传感器的检测量程可以更好的匹配对象的状态变化所引起的传感数据的变化，减少对象大幅度动作对应的传感数据超出检测量程所导致的数据不准确的问题，或减少对象小幅度动作而检测量程为较高的量程所导致的检测精度低的问题。因此，通过本公开调整第二传感器的检测量程的方法，可以提高采集第二传感数据的精度，从而进一步提高根据第二传感数据进行数据分析得到分析结果的准确性。

在一些实施例中，所述方法还包括：

获取所述第一传感数据对应的第一状态阈值；

所述根据所述第一传感数据，确定所述第一传感器所检测的对象的状态，包括：

根据所述第一传感数据以及所述第一状态阈值，确定所述第一传感数据所表征的状态；

至少根据所述第一传感数据所表征的状态，确定所述对象的状态。

在本公开实施例中，终端获取第一传感数据对应的第一状态阈值，在一种实施方式中，第一状态阈值可以是预设的状态阈值，或是基于第一传感数据确定的状态阈值，还可以是基于预设的状态阈值以及第一传感数据共同确定的状态阈值。其中，基于第一传感数据确定的状态阈值可以是对第一传感数据加权运算后的结果，如第一传感数据的平均值、第一传感数据的加权平均值等。基于预设的状态阈值以及第一传感数据共同确定的状态阈值，可以是将预设状态阈值与前述第一传感数据加权运算后的结果的和值作为第一状态阈值等，本公开实施例对此不做限定。

在另一种实施方式中，第一状态阈值还可以是根据历史的传感数据所表征的状态确定的状态阈值。以第一传感器为加速度传感器为例，若历史的加速度所表征的状态为静止状态，第一状态阈值可以是预设的静止阈值，若历史的加速度所表征的状态为动作状态，第一状态阈值可以是预设的动作阈值等，其中，历史的加速度所表征的状态为根据历史的加速度以及历史的加速度对应的状态阈值确定的。

在本公开实施例中，终端可以根据第一传感数据(或第一传感数据的绝对值)与第一传感数据对应的第一状态阈值的比较结果，确定比较结果落入的区间，从而确定第一传感数据所表征的状态，其中区域与状态具有对应关系。例如，第一传感数据为加速度，第一状态阈值包括50、100，划分的区间为[0，50)、[50，100)、[100，160)，各区间对应的状态分别为静止状态、微动状态、动作状态。若第一传感数据为30，根据30落入的区间确定第一传感数据所表征的状态为静止状态，若第一传感数据为80，根据80落入的区间确定第一传感数据所表征的状态为微动状态，若第一传感数据为120，根据120落入的区间确定第一传感数据所表征的状态为动作状态。

在确定第一传感数据所表征的状态后，在一种实施方式中，可根据第一传感数据所表征的状态确定对象的状态，其中，若第一传感数据为一个数据，可以将第一传感数据所表征的状态确定为对象的状态；若第一传感数据为至少两个数据，各第一传感数据对应一个状态，可根据各状态中同一状态的个数或连续为同一状态的个数大于预设个数阈值的状态确定为对象的状态。

在另一种实施方式中，可根据历史对象的状态(包括历史一天或一周中对象的状态，历史统计学规律，如历史睡眠的统计学规律)以及第一传感数据所表征的状态，确定对象的状态。例如，若历史对象的状态与第一传感数据所表征的状态相匹配，如历史对象的状态为持续的静止状态，第一传感数据所表征的状态也为静止状态，将第一传感数据所表征的状态确定为对象的状态；若历史对象的状态与第一传感数据所表征的状态不匹配，计算第一传感数据所表征的状态在历史对象的状态中的占比，若该占比大于预设占比阈值，将第一传感数据所表征的状态确定为对象的状态，若占比小于或等于预设占比阈值，将历史对象的状态中占比最大的状态确定为对象的状态。

可以理解的是，本公开实施例根据第一传感数据以及第一传感数据对应的第一状态阈值，确定第一传感数据所表征的状态，相较于基于固定的状态阈值确定第一传感数据所表征的状态，本公开可以提高确定第一传感数据所表征的状态的灵活性以及准确性；此外，本公开至少根据第一传感数据所表征的状态，确定对象的状态，在第一传感数据包括多个传感数据的情况下，基于多个传感数据，和/或历史对象的状态确定当前对象的状态，可以提高确定对象的状态的准确性。

在一些实施例中，所述获取所述第一传感数据对应的第一状态阈值，包括：

若所述第一传感数据为所述第一传感器首次采集时间窗口内的数据，将预设的状态阈值作为所述第一状态阈值；

若所述第一传感数据不为所述第一传感器首次采集时间窗口内的数据，根据历史的传感数据确定所述第一状态阈值。

在本公开实施例中，若第一传感数据为第1次采集时间窗口内的数据，将预设的状态阈值作为第一状态阈值；若第一传感数据为第N次采集时间窗口内的数据，至少根据第N-1次采集时间窗口内的传感数据确定第一状态阈值，从而基于第一状态阈值以及第一传感数据确定第一传感数据所表征的状态。其中，N为大于1的整数。可以理解的是，本公开实施例中传感数据对应有状态阈值，各传感数据对应的状态阈值是基于采集该传感数据之前的历史的传感数据动态确定的。

终端在根据历史的传感数据确定第一状态阈值时，如前所述的，可以是根据历史的传感数据所表征的状态确定的，其中，历史的传感数据所表征的状态为根据历史的加速度以及历史的加速度对应的状态阈值确定的。

需要说明的是，若N为2，在根据第N-1次采集时间窗口内的传感数据确定第一状态阈值时，第N-1次采集时间窗口内的传感数据对应的状态阈值为预设的状态阈值。

可以理解的是，由于如对象的状态具有连续性的特点，本公开实施例在第一传感数据不为首次采集时间窗口内的数据的情况下，根据历史的传感数据确定第一状态阈值，相较于基于固定的状态阈值确定第一状态阈值，本公开可以提高第一状态阈值与第一传感数据的匹配程度，从而提高后续基于第一传感数据以及第一状态阈值确定第一传感数据所表征的状态的准确性，以及提高基于第一传感数据所表征的状态确定对象的状态的准确性。

在一些实施例中，所述根据历史的传感数据确定所述第一状态阈值，包括：

对在所述第一传感数据之前的相邻采集时间窗口内的第三传感数据按第一预设时长进行分段，获得分段后的各第三子传感数据段；

针对每一第三子传感数据段，根据所述第三传感数据对应的第二状态阈值，确定每一第三子传感数据段对应的子状态；其中，所述第三传感数据对应的第二状态阈值为根据所述预设的状态阈值确定的，或根据采集时间在所述第三传感数据之前的传感数据确定的；

根据各第三子传感数据段对应的子状态，确定所述第二状态阈值对应的权重；

根据所述权重对所述第二状态阈值进行调整，得到所述第一传感数据对应的第一状态阈值。

在本公开实施例中，终端对在第一传感数据之前的相邻采集时间窗口内的第三传感数据按第一预设时长进行分段，获得分段后的各第三子传感数据段，其中，第一预设时长小于采集时间窗口的时长，相邻采集时间窗口的时长可以与当前时间窗口的时长相同，也可以与当前时间窗口的时长不同。

本公开实施例在获得分段后的各第三子传感数据段后，针对每一第三子传感数据段，根据第三子传感数据段中的第三子传感数据与第三传感数据对应的第二状态阈值的比较结果，确定每一第三子传感数据段对应的子状态；其中，采用如前述确定第一传感数据对应的第一状态阈值同样的方式，若第三传感数据为第M个采集时间窗口内的数据，根据第M-1个采集时间窗口内的数据以及第M-1个采集时间窗口内的数据对应的状态阈值，确定第二状态阈值，其中，M为大于1的整数；若第三传感数据为首次采集时间窗口内的数据，第二状态阈值为预设的状态阈值。

在确定各第三子传感数据段对应的子状态后，终端根据各第三子传感数据段对应的子状态，确定第二状态阈值对应的权重，进而根据权重对第二状态阈值进行调整，得到第一状态阈值。示例性的，权重可以是各子状态中静止状态的个数与所有子状态的总数的比值，该比值小于1，从而在静止状态的占比较多(如比值大于预设比值阈值)时，将第二状态阈值与该比值的乘积确定为第一状态阈值，使得第一状态阈值小于第二状态阈值，由于状态具有连续性，第一传感数据如表征小幅度的动作的可能性较大，因此可以提高第一状态阈值与第一传感数据的匹配度。权重还可以是所有子状态的总数与各子状态中动作状态的个数的比值，该比值大于1，从而在动作状态的占比较多(如比值小于预设比值阈值)时，将第二状态阈值与该比值的乘积确定为第一状态阈值，使得第一状态阈值大于第二状态阈值，由于状态具有连续性，第一传感数据如表征大幅度的动作的可能性较大，因此可以提高第一状态阈值与第一传感数据的匹配度。

可以理解的是，本公开实施例根据第三传感数据对应的第二状态阈值，确定每一第三子传感数据段对应的子状态；其中，第三传感数据对应的第二状态阈值为根据预设的状态阈值确定的，或根据采集时间在第三传感数据之前的传感数据确定的，相较于第二状态阈值为固定阈值，本公开可以提高确定每一第三子传感数据段对应的子状态的灵活性以及准确性；此外，由于状态具有连续性的特点，根据各第三子传感数据段对应的子状态所确定的权重，调整第二状态阈值，可以提高第一传感数据与第一状态阈值的匹配度，进而提高后续基于第一传感数据以及第一状态阈值确定第一传感数据所表征的状态的准确性，以及提高基于第一传感数据所表征的状态确定对象的状态的准确性。

在一些实施例中，所述针对每一第三子传感数据段，根据所述第三传感数据对应的第二状态阈值，确定每一第三子传感数据段对应的子状态，包括：

统计每一第三子传感数据段中第三子传感数据的第一和值；

根据所述第一和值与所述第二状态阈值的比较结果，确定每一第三子传感数据段对应的子状态。

在本公开实施例中，统计每一第三子传感数据段中第三子传感数据的第一和值，其中，若第三子传感数据具有方向性(如正、负)，第一和值为第三子传感数据段中各第三子传感数据的绝对值之和。从而终端根据第一和值与第二状态阈值的比较结果，确定每一第三子传感数据段对应的子状态。

需要说明的是，本公开实施例中第二状态阈值的量级与第三子传感数据段对应的第一和值的量级一致，例如，若第三子传感数据段中第三子传感数据的个数为10，第一和值为790第二状态阈值可以是820。

可以理解的是，本公开实施例统计每一第三子传感数据段中第三子传感数据的第一和值，根据第一和值与第二状态阈值的比较结果确定每一第三子传感数据段对应的子状态，相较于根据一个第三传感数据确定子状态，可以减小因噪声等干扰，或减小根据采集对象瞬间的传感数据所确定的子状态对后续基于子状态确定对象的状态的影响，提高确定对象的状态的准确性。

在一些实施例中，所述方法还包括：

确定对所述第三传感数据进行分段后的第一总段数；

所述根据各第三子传感数据段对应的子状态，确定所述第二状态阈值对应的权重，包括：

根据各所述第三子传感数据段对应的子状态，统计存在连续同一预设状态的数据段的第二段数；

根据所述第一总段数以及所述第二段数，确定所述第二状态阈值对应的权重。

在本公开实施例中，每一第三子传感数据段对应一个子状态，连续同一预设状态是指至少两个连续的第三子传感数据段对应的子状态相同。

本公开实施例根据第一总段数以及第二段数，确定第二状态阈值对应的权重，例如，将第二段数与第一总段数的比值确定为第二状态阈值对应的权重，或将该比值的加权运算结果确定为第二状态阈值对应的权重等，本公开实施例对此不做限定。

可以理解的是，本公开实施例中第二段数与对象连续为同一状态的程度正相关，第二段数越高，表征对象处于第二段数对应的状态的可能性越大。本公开根据第一总段数以及第二段数，确定第二状态阈值对应的权重，可以提高后续根据第二状态阈值对应的权重调整得到的第一状态阈值与对象的状态的匹配程度。

在一些实施例中，所述根据所述第一总段数以及所述第二段数，确定所述第二状态阈值对应的权重，包括：

若所述第二段数与所述第一总段数的比值大于预设比例阈值，将所述比值确定为所述第二状态阈值对应的权重；

若所述第二段数与所述第一总段数的比值小于或等于所述预设比例阈值，确定所述第二状态阈值对应的权重为1。

在本公开实施例中，若第二段数与第一总段数的比值大于预设比例阈值，表征如连续为较小动作幅度的子状态的占比较大，本公开将该比值确定为第二状态阈值对应的权重，根据第二状态阈值与第二状态阈值对应的权重，确定第一状态阈值，可以用如下公式(1)表示：

C＝A*B (1)；

其中，C表示第一状态阈值，A表示第二状态阈值，B表示第二状态阈值对应的权重。由于第二段数与第一总段数的比值小于1，因此，第一状态阈值小于第二状态阈值，由于状态具有连续性，对象动作幅度较小的可能性较大，因此，利用减小的第一状态阈值可以更好的识别较小动作幅度的传感数据所表征的状态。

在本公开实施例中，若第二段数与第一总段数的比值小于或等于预设比例阈值，表征如连续为较大动作幅度的子状态的占比较大，因此无需通过减小第二状态阈值得到第一状态阈值，本公开确定第二状态阈值对应的权重B为1，由于状态具有连续性，对象动作幅度较小的可能性较大，利用未减小的第一状态阈值可以更好的识别较大动作幅度的传感数据所表征的状态。

可以理解的是，为了进一步提高根据第二状态阈值以及第二状态阈值确定的第一状态阈值与第一传感数据的匹配程度，本公开在比值大于预设比例阈值时，将比值确定为第二状态阈值对应的权重，得到减小后的第一状态阈值，提高与表征动作幅度较小的第一传感数据的匹配程度；在比值小于或等于预设比例阈值时，确定第二状态阈值对应的权重为1，提高未减小的第一状态阈值与表征动作幅度较大的第一传感数据的匹配程度，从而提高后续根据第一传感数据以及第一状态阈值确定对象的状态、根据对象的状态调整检测量程的准确性。

在一些实施例中，所述根据所述第一传感数据以及所述第一传感数据对应的第一状态阈值，确定所述第一传感数据所表征的状态，包括：

对所述第一传感数据按第二预设时长进行分段，获得分段后的各第一子传感数据段；

针对每一第一子传感数据段，根据所述第一传感数据对应的第一状态阈值，确定每一第一子传感数据段对应的子状态；

根据所述第一子传感数据段对应的子状态，确定所述第一传感数据所表征的状态。

在本公开实施例中，终端对第一传感数据按第二预设时长进行分段，获得分段后的各第一子传感数据段；其中，第二预设时长小于第一传感数据的采集时长。

本公开实施例在获得各第一子传感数据段后，针对每一第一子传感数据段，根据第一子传感数据段中的第一子传感数据与第一传感数据对应的第一状态阈值的比较结果，确定每一第一子传感数据段对应的子状态。其中，第一子传感数据段中的第一子传感数据与第一传感数据对应的第一状态阈值的比较结果，可以是计算第一子传感数据段中第一子传感数据的均值，与和均值处于相同数量级的第一状态阈值的比较结果，或是统计第一子传感数据段中第一子传感数据的和值，与和该和值处于相同数量级的第一状态阈值的比较结果等。

在确定各第一子传感数据段对应的子状态后，终端根据各第一子传感数据段对应的子状态，确定第一传感数据所表征的状态。例如，可以统计各子状态中同一状态的占比，或统计连续同一状态的占比，将最大的占比所对应的状态确定为第一传感数据所表征的状态。

可以理解的是，由前述可知，第一传感数据对应的第一状态阈值为根据预设的状态阈值确定的，或根据采集时间在第一传感数据之前的传感数据动态确定的，本公开实施例根据第一状态阈值，确定每一第一子传感数据段对应的子状态，相较于基于固定的状态阈值，本公开可以提高确定每一第一子传感数据段对应的子状态的灵活性以及准确性，从而提高根据第一子传感数据段对应的子状态确定第一传感数据所表征的状态的准确性。

在一些实施例中，所述针对每一第一子传感数据段，根据所述第一传感数据对应的第一状态阈值，确定每一第一子传感数据段对应的子状态，包括：

统计每一第一子传感数据段中第一子传感数据的第二和值；

根据所述第二和值与所述第一状态阈值的比较结果，确定每一第一子传感数据段对应的子状态。

在本公开实施例中，统计每一第一子传感数据段中第一子传感数据的第二和值，其中，若第一子传感数据具有方向性(如正、负)，第二和值为第一子传感数据段中第一子传感数据的绝对值之和。从而终端根据第二和值与第一状态阈值的比较结果，确定每一第一子传感数据段对应的子状态。

需要说明的是，本公开实施例中第一状态阈值的量级与第一子传感数据段对应的第二和值的量级一致。

可以理解的是，本公开实施例统计每一第一子传感数据段中第一子传感数据的第二和值，根据第二和值与第一状态阈值的比较结果确定每一第一子传感数据段对应的子状态，相较于仅根据一个传感数据确定子状态，可以减小因噪声等干扰，或采集对象瞬间的传感数据确定的子状态对后续基于子状态确定对象的状态的影响，提高确定对象的状态的准确性。

在一些实施例中，所述根据所述第一子传感数据段对应的子状态，确定所述第一传感数据所表征的状态，包括：

根据各所述第一子传感数据段对应的子状态，统计存在连续同一预设状态的数据段的第三段数；

将不同预设状态对应的第三段数中，最大段数对应的预设状态确定为所述第一传感数据所表征的状态。

在本公开实施例中，每一第一子传感数据段对应一个子状态，连续同一预设状态是指至少两个连续的第一子传感数据段对应的子状态相同。

本公开实施例根据各第一子传感数据段对应的子状态，统计存在连续同一预设状态的数据段的第三段数，并将不同预设状态对应的第三段数中最大段数对应的预设状态确定为第一传感数据所表征的状态；或统计连续同一预设状态的数据段的第三段数在所有第一子传感数据段的段数的占比，将最大占比对应的预设状态确定为第一传感数据所表征的状态。

可以理解的是，本公开实施例中第三段数与对象连续为同一状态的程度正相关，第三段数越高，表征对象处于第三段数对应的状态的可能性越大。本公开将第三段数中最大段数对应的预设状态确定为第一传感数据所表征对象处于较稳定的状态，可以提高确定第一传感数据所表征的状态的准确性。

在一些实施例中，所述至少根据所述第一传感数据所表征的状态，确定所述对象的状态，包括：

根据所述第一传感数据所述表征的状态以及历史的传感数据所表征的状态，确定所述对象的状态。

在本公开实施例中，终端获取历史的传感数据所表征的状态，其中，历史的传感数据的采集时长与第一传感数据的采集时长可以相同，也可以不同。

本公开根据第一传感数据所述表征的状态以及历史的传感数据所表征的状态，确定对象的状态，可以是在第一传感数据所述表征的状态与历史的传感数据所表征的状态匹配的情况下，将第一传感数据所表征的状态确定为对象的状态；或是，在第一传感数据所表征的状态与历史的传感数据所表征的状态不匹配的情况下，若第一传感数据对应的各子状态中连续同一预设状态的占比大于预设占比阈值(如0.8)，将第一传感数据所述表征的状态确定为对象的状态，若第一传感数据对应的各子状态中连续同一预设状态的占比均小于或等于预设占比阈值，将历史的传感数据所述表征的状态确定为对象的状态。其中，本公开实施例可以分别根据不同的预设间隔时长对历史的传感数据表征的状态进行分段，得到不同的预设间隔时长内同一预设状态的占比，并将最大的同一预设状态的占比确定为历史的传感数据所表征的状态。

可以理解的是，本公开第一传感数据所表征的状态为实时性较高的状态，由于对象的状态具有持续性的特点，本公开根据实时性较高的状态与历史的传感数据所表征的状态共同确定对象的状态，相较于仅基于第一传感数据所表征的状态确定对象的状态，可以减小因噪声等干扰，或采集对象瞬间的传感数据确定的第一传感数据所表征的状态对对象的状态的错误认定。

在一些实施例中，所述历史的传感数据的采集时长与所述第一传感数据的采集时长不同。

在本公开实施例中，为提高第一传感数据表征的状态的实时性，通常第一传感数据的采集时长较短，为提高历史的传感数据所表征的状态的持续性，通常获取较长时长内的历史的传感数据，从而根据实时性较高的第一传感数据所表征的状态，以及持续性更好的历史的传感数据所表征的状态，综合确定对象的状态。

示例性的，若预设间隔时长为1分钟，最大的同一预设状态的占比为静止状态占比80％，虽然该占比较高，但由于预设间隔时长较短，因此表征状态频繁在静止与动作之间切换；若预设间隔时长为20分钟，最大的同一预设状态的占比为静止状态占比70％，虽然该占比小于80％，但由于预设间隔时长较长，因此表征状态较稳定为静止状态。结合改变预设时长前后静止状态的占比，可以确定对象在如20分钟的前一段时间内处于静止状态，后一段时间内处于动作状态的可能性较大，在此情况下，若第一传感数据表征的状态为动作状态，结合状态的持续性特点，可以确定对象的状态是动作状态的可能性较大。因此，通过本公开实施例的方案可以提高确定对象的状态的准确性。

在一些实施例中，所述第一传感器为多方向轴的传感器；所述方法还包括：

获取所述第一传感器在各方向轴上采集的数据；

根据所述各方向轴上采集的数据，确定所述第一传感器的目标方向轴；

所述获取所述第一传感器当前传感的第一传感数据，包括：

根据所述第一传感器当前在所述目标方向轴上采集的数据获取所述第一传感数据。

在本公开实施例中，第一传感器为多方向轴的传感器，如三轴加速度传感器。

本公开实施例中终端根据获取的各方向轴上采集的数据，确定目标方向轴，可以是每间隔时长将最大的当前在各方向轴上采集的数据所在的方向轴确定为目标方向轴；或是每间隔时长计算各方向轴上采集的数据的均值，将最大的均值对应的方向轴确定为目标方向轴等，本公开对此不做限定。从而，终端根据目标方向轴采集的第一传感数据确定对象的状态、根据对象的状态调整第二传感器的检测量程。

需要说明的是，为减少目标方向轴的频繁切换，可以适当提高间隔时长，如10分钟。

可以理解的是，本公开实施例中目标方向轴与如对象的运动方向一致的概率较高，目标方向轴采集的数据更能表征对象的状态，因此，本公开根据目标方向轴采集的第一传感数据确定对象的状态、根据对象的状态调整第二传感器的检测量程的准确性更高。

在一些实施例中，所述根据所述各方向轴上采集的数据，确定所述第一传感器的目标方向轴，包括：

针对每一方向轴，将所述方向轴上传感的数据与预设数据阈值进行比较，确定是否存在预设连续时长内方向轴传感的数据大于所述预设数据阈值的方向轴；

若存在所述连续时长内方向轴传感的数据大于所述预设数据阈值的方向轴，将所述预设连续时长内方向轴传感的数据大于所述预设数据阈值的方向轴作为所述目标方向轴；

若不存在所述连续时长内方向轴传感的数据大于所述预设数据阈值的方向轴，将所述多方向轴确定为所述目标方向轴。

在本公开实施例中，针对每一方向轴，将方向轴上采集的数据与预设数据阈值进行比较，基于比较结果，若存在方向轴采集的数据大于预设数据阈值，将该方向轴作为目标方向轴。或是，将方向轴采集的数据按预设个数进行分段，对各分段后的数据进行加权平均后与预设数据阈值进行比较，若方向轴存在连续预设段数个分段后的数据加权平均的结果大于预设数据阈值，将该方向轴确定为目标方向轴。其中，若第一传感器为加速度传感器，分段后的数据加权平均的结果可以是分段后的数据的平均值与重力加速度G的比值。

若不存在连续时长内方向轴传感的数据大于预设数据阈值的方向轴，将多方向轴确定为目标方向轴。以第一传感器为三轴传感器为例，可以基于如下公式(2)确定目标方向轴的传感数据：

其中，x、y、z分别表示三轴传感器的各方向轴上采集的传感数据，amp表示目标方向轴的传感数据。从而终端根据目标方向轴采集的第一传感数据确定对象的状态、根据对象的状态调整第二传感器的检测量程等。

可以理解的是，本公开实施例在存在连续时长内方向轴传感的数据大于预设数据阈值的方向轴的情况下，将该方向轴作为目标方向轴，在不存在连续时长内方向轴传感的数据大于预设数据阈值的方向轴的情况下，将各方向轴确定目标方向轴，从而获得目标方向轴采集的更能表征对象的状态的第一传感数据，进而提高根据目标方向轴采集的第一传感数据确定对象的状态、根据对象的状态调整第二传感器检测量程的准确性。

在一些实施例中，所述根据所述第一传感数据，确定所述第一传感器所检测的对象的状态，包括：

对所述第一传感数据进行预处理；其中，所述预处理包括以下至少之一：滤波处理、均值移除处理；

根据所述预处理后的第一传感数据确定所述第一传感器所检测的对象的状态。

在本公开实施例中，终端对第一传感数据进行预处理，从而根据预处理后的第一传感数据确定对象的状态、根据对象的状态调整检测量程等。其中，预处理包括滤波处理，如低通滤波处理、高通滤波处理、均值滤波处理等，得到滤波后的第一传感数据，该第一传感数据具有平滑且噪声低的特点。

本公开实施例中预处理还可以包括均值移除处理，基于采集第一传感数据的时间顺序，统计各预设间隔时长内第一传感数据的均值，并针对各预设间隔时长，将预设间隔时长内的第一传感数据中的各数据减去该均值，得到均值移除后的第一传感数据，该第一传感数据具有易于后续数据处理的特点。

需要说明的是，本公开实施例还可以对第一传感数据进行滤波处理以及均值移除处理，不限定处理的先后顺序。

可以理解的是，本公开实施例对第一传感数据进行预处理，可以得到平滑且噪声低的第一传感数据，易于后续对第一传感数据进行处理，从而可以提高根据预处理后的第一传感数据确定对象的状态的准确性。

在一些实施例中，所述第二传感器包括加速度传感器，所述根据所述第二传感数据进行数据分析，包括：

根据所述加速度传感器传感的所述第二传感数据，确定检测的所述对象的睡眠状态。

在本公开实施例中，第二传感器包括加速度传感器，第二传感数据包括调整检测量程后的加速度传感器传导的加速度。

本公开实施例中终端根据第二传感数据确定检测的对象的睡眠状态，可以是若第二传感数据中存在加速度大于第三状态阈值，表征对象的动作幅度较大，确定对象的睡眠状态为未入睡状态；或是第二传感数据中存在加速度小于第三状态阈值的占比大于预设静止占比阈值，表征对象静止，确定对象的睡眠状态为入睡状态；还可以是第二传感数据中存在连续加速度小于第三状态阈值的个数大于预设静止个数阈值、且在之后的加速度中存在连续加速度大于第三状态阈值的个数大于预设动作个数阈值，表征对象从睡眠中醒来，确定对象的睡眠状态为出睡状态等，进而可以根据对象的入睡状态开始时间和/或对象的出睡状态开始时间，确定对象的睡眠规律。其中，第三预设状态阈值可以是预设的状态阈值，或是根据第二传感数据确定的阈值，还可以是根据第一状态阈值以及第一传感数据确定的阈值等，本公开对此不做限定。

此外，终端还可以结合第二传感数据以及历史的对象的状态共同确定对象的睡眠状态，其中，历史的对象的状态为根据采集第二传感数据之前的传感数据确定的对象的状态。例如，可以在第二传感数据确定对象的状态为出睡状态，且历史的对象的状态中动作状态的占比大于预设占比阈值，确定对象的睡眠状态为出睡状态等。

可以理解的是，由于第二传感数据为调整检测量程后的第二传感器所采集的数据，调整后的检测量程与对象的状态匹配程度更高，可以减少第二传感数据超出检测量程所导致的数据不准确的问题、提高检测第二传感数据的精度。因此，本公开实施例获取的第二传感数据的精度更高，从而提高根据加速度第二传感器采集的第二传感数据确定对象的睡眠状态的准确性。

下面以终端为智能手环为例，智能手环中内置了传感器(对应前述第一传感器和第二传感器，第一传感器和第二传感器为同一传感器)以及处理芯片。图2是本公开实施例示出的一种加速度数据处理方法流程示例图，如图2所示，处理芯片对加速度数据进行处理包括如下步骤：

S21、获取第一加速度数据；

在本公开实施例中，处理芯片获取智能手环中内置的传感器当前采集的第一加速度数据，其中，当前采集的第一加速度数据可以是包括当前时间在内的时间窗口内采集的数据。

S22、预处理；

在本公开实施例中，传感器为多方向轴的加速度传感器。处理芯片对第一加速度数据进行预处理，包括：动态选轴、平滑滤波以及均值去除。

其中，动态选轴可以是处理芯片在获取该加速度传感器在各方向轴上采集的第一加速度数据，根据各方向轴上采集的第一加速度数据确定目标方向轴。

在确定目标方向轴后，处理芯片对目标方向轴上采集的第一加速度数据进行平滑滤波以及均值去除处理，还可以对目标方向轴上采集的第一加速度数据进行低通滤波处理、高通滤波处理等，得到预处理后的第一加速度数据。

S23、动静检测；

在本公开实施例中，处理芯片根据预处理后的第一加速度数据进行动静检测，包括：动态阈值、动静分类、滑动窗口。

动态阈值的确定可以是，处理芯片根据采集该第一加速度数据之前的加速度数据，确定预处理后的第一加速度数据对应的状态阈值，其中，加速度传感器首次采集时间窗口内的数据对应的状态阈值为预设的状态阈值。

在本公开实施例中，在确定预处理后的第一加速度数据对应的状态阈值后，处理芯片根据预处理后的第一加速度数据与预处理后的第一加速度数据对应的状态阈值的比较结果，得到第一加速度数据所表征的动静状态。其中，若预处理后的第一加速度数据大于状态阈值，第一加速度数据所表征的动静状态为动作状态；若预处理后的第一加速度数据小于状态阈值，第一加速度数据所表征的动静状态为静止状态，该过程属于动静分类的过程。

在执行动静分类后，根据预处理后的第一加速度数据确定的对象的状态以及历史状态，统计各预设滑动窗口中同一状态的占比，将占比最大的状态确定为预设滑动窗口所表征的状态；统计连续表征同一状态的预设滑动窗口个数，将最大个数对应的状态确定为对象的状态，该状态表征对象的动作幅度。

S24、量程切换；

在本公开实施例中，处理芯片根据表征对象的动作幅度的状态与检测量程正相关的关系，调整加速度传感器的检测量程，包括：大动作提高量程、小动作降低量程。其中，若对象的状态为动作状态，提高加速度传感器的检测量程，对应大动作提高量程过程；若对象的状态为静止状态，降低加速度传感的检测量程，对应小动作降低量程过程。

S25、睡眠监测；

在本公开实施例中，处理芯片对检测的对象进行睡眠监测，包括：小动作捕捉、出入睡状态监测。

本公开实施例处理芯片获取量程切换后的加速度传感器采集的第二加速度数据，其中，量程切换可以是在对象的状态为静止状态的情况下降低检测量程，从而基于降低检测量程后的加速度传感器捕捉对象较小幅度的动作所传感的加速度数据，对应小动作捕捉过程。从而，处理芯片根据捕捉的较小幅度的动作所传感的加速度数据，确定对象的睡眠状态为未入睡状态，减小因较大检测量程无法捕捉小动作而误判对象的睡眠状态为入睡状态。

此外，量程切换还可以是在对象的状态为动作状态的情况下提高检测量程，从而基于提高检测量程后的加速度传感器捕捉对象较大幅度的动作所传感的加速度数据，从而处理芯片根据捕捉的较大幅度的动作所传感的加速度数据，确定对象的睡眠状态为未入睡状态。

S26、输出结果。

在本公开实施例中，处理芯片可以向智能手环内置的输出组件或与智能手环通信的其他输出组件输出睡眠监测的结果，其中，输出组件可以是显示组件、语音组件等，从而用户可以查看显示组件显示的包括睡眠监测的结果的信息、收听语音组件播放的包括睡眠监测的结果的语音等。

可以理解的是，本公开实施例根据加速度传感器获取的第一传感数据，切换加速度传感器的量程，使得加速度传感器的检测量程可以更好的匹配对象的状态变化所引起的加速度数据的变化，减少对象大幅度动作对应的传感数据超出检测量程所导致的数据不准确的问题，以及减少如对象小幅度动作，而检测量程为较高的量程所导致的检测精度低的问题。因此通过本方案可以提高采集第二加速度数据的精度，从而进一步提高根据第二加速度数据进行睡眠监测的准确性。

图3是根据一示例性实施例示出的一种数据处理装置图。参照图3，在一个可选的实施例中，所述装置包括：

第一获取模块301，用于获取第一传感器当前传感的第一传感数据；

确定模块302，用于根据所述第一传感数据，确定所述第一传感器所检测的对象的状态；

调整模块303，用于根据所述对象的状态，调整第二传感器的检测量程；

分析模块304，用于获取所述第二传感器根据调整后的检测量程传感的第二传感数据，并根据所述第二传感数据进行数据分析。

在一些实施例中，所述装置还包括：

第二获取模块305，用于获取所述第一传感数据对应的第一状态阈值；

所述确定模块302，用于根据所述第一传感数据以及所述第一状态阈值，确定所述第一传感数据所表征的状态；至少根据所述第一传感数据所表征的状态，确定所述对象的状态。

在一些实施例中，所述第二获取模块305，用于若所述第一传感数据为所述第一传感器首次采集时间窗口内的数据，将预设的状态阈值作为所述第一状态阈值；若所述第一传感数据不为所述第一传感器首次采集时间窗口内的数据，根据历史的传感数据确定所述第一状态阈值。

在一些实施例中，所述第二获取模块305，用于对在所述第一传感数据之前的相邻采集时间窗口内的第三传感数据按第一预设时长进行分段，获得分段后的各第三子传感数据段；针对每一第三子传感数据段，根据所述第三传感数据对应的第二状态阈值，确定每一第三子传感数据段对应的子状态；其中，所述第三传感数据对应的第二状态阈值为根据所述预设的状态阈值确定的，或根据采集时间在所述第三传感数据之前的传感数据确定的；根据各第三子传感数据段对应的子状态，确定所述第二状态阈值对应的权重；根据所述权重对所述第二状态阈值进行调整，得到所述第一传感数据对应的第一状态阈值。

在一些实施例中，所述第二获取模块305，用于统计每一第三子传感数据段中第三子传感数据的第一和值；根据所述第一和值与所述第二状态阈值的比较结果，确定每一第三子传感数据段对应的子状态。

在一些实施例中，所述装置还包括：

第三确定模块306，用于确定对所述第三传感数据进行分段后的第一总段数；

所述第二获取模块305，用于根据各所述第三子传感数据段对应的子状态，统计存在连续同一预设状态的数据段的第二段数；根据所述第一总段数以及所述第二段数，确定所述第二状态阈值对应的权重。

在一些实施例中，所述第二获取模块305，用于若所述第二段数与所述第一总段数的比值大于预设比例阈值，将所述比值确定为所述第二状态阈值对应的权重；若所述第二段数与所述第一总段数的比值小于或等于所述预设比例阈值，确定所述第二状态阈值对应的权重为1。

在一些实施例中，所述确定模块302，用于对所述第一传感数据按第二预设时长进行分段，获得分段后的各第一子传感数据段；针对每一第一子传感数据段，根据所述第一传感数据对应的第一状态阈值，确定每一第一子传感数据段对应的子状态；根据所述第一子传感数据段对应的子状态，确定所述第一传感数据所表征的状态。

在一些实施例中，所述确定模块302，用于统计每一第一子传感数据段中第一子传感数据的第二和值；根据所述第二和值与所述第一状态阈值的比较结果，确定每一第一子传感数据段对应的子状态。

在一些实施例中，所述确定模块302，用于根据各所述第一子传感数据段对应的子状态，统计存在连续同一预设状态的数据段的第三段数；将不同预设状态对应的第三段数中，最大段数对应的预设状态确定为所述第一传感数据所表征的状态。

在一些实施例中，所述确定模块302，用于根据所述第一传感数据所述表征的状态以及历史的传感数据所表征的状态，确定所述对象的状态。

在一些实施例中，所述历史的传感数据的采集时长与所述第一传感数据的采集时长不同。

在一些实施例中，所述调整模块303，用于根据表征所述对象的动作幅度的状态与所述检测量程正相关的关系，调整所述第二传感器的所述检测量程。

在一些实施例中，所述第一传感器为多方向轴的传感器；所述装置还包括：

第三获取模块307，用于获取所述第一传感器在各方向轴上采集的数据；

选取模块308，用于根据所述各方向轴上采集的数据，确定所述第一传感器的目标方向轴；

所述第一获取模块301，用于根据所述第一传感器当前在所述目标方向轴上采集的数据获取所述第一传感数据。

在一些实施例中，所述选取模块308，用于针对每一方向轴，将所述方向轴上传感的数据与预设数据阈值进行比较，确定是否存在预设连续时长内方向轴传感的数据大于所述预设数据阈值的方向轴；若存在所述连续时长内方向轴传感的数据大于所述预设数据阈值的方向轴，将所述预设连续时长内方向轴传感的数据大于所述预设数据阈值的方向轴作为所述目标方向轴；若不存在所述连续时长内方向轴传感的数据大于所述预设数据阈值的方向轴，将所述多方向轴确定为所述目标方向轴。

在一些实施例中，所述确定模块302，用于对所述第一传感数据进行预处理；其中，所述预处理包括以下至少之一：滤波处理、均值移除处理；根据所述预处理后的第一传感数据确定所述第一传感器所检测的对象的状态。

在一些实施例中，所述第二传感器包括加速度传感器，所述分析模块304，用于根据所述加速度传感器传感的所述第二传感数据，确定检测的所述对象的睡眠状态。

在一些实施例中，所述第一传感器和所述第二传感器为同一传感器。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图4是根据一示例性实施例示出的一种移动终端装置800的框图。例如，装置800可以是移动电话，移动电脑等。

参照图4，装置800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。

处理组件802通常控制装置800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。

存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在设备800的操作。这些数据的示例包括用于在装置800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件806为装置800的各种组件提供电力。电力组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件808包括在所述装置800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当装置800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为装置800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测装置800或装置800一个组件的位置改变，用户与装置800接触的存在或不存在，装置800方位或加速/减速和装置800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件816被配置为便于装置800和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置800可以接入基于通信标准的无线网络，如Wi-Fi，4G或5G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器804，上述指令可由装置800的处理器820执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行数据处理方法，所述方法包括：

获取第一传感器当前传感的第一传感数据；

根据所述第一传感数据，确定所述第一传感器所检测的对象的状态；

根据所述对象的状态，调整第二传感器的检测量程；

获取所述第二传感器根据调整后的检测量程传感的第二传感数据，并根据所述第二传感数据进行数据分析。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由上面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (21)

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一传感器当前传感的第一传感数据；

根据所述第一传感数据，确定所述第一传感器所检测的对象的状态；

根据所述对象的状态，调整第二传感器的检测量程；

获取所述第二传感器根据调整后的检测量程传感的第二传感数据，并根据所述第二传感数据进行数据分析。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述第一传感数据对应的第一状态阈值；

所述根据所述第一传感数据，确定所述第一传感器所检测的对象的状态，包括：

根据所述第一传感数据以及所述第一状态阈值，确定所述第一传感数据所表征的状态；

至少根据所述第一传感数据所表征的状态，确定所述对象的状态。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一传感数据对应的第一状态阈值，包括：

若所述第一传感数据为所述第一传感器首次采集时间窗口内的数据，将预设的状态阈值作为所述第一状态阈值；

若所述第一传感数据不为所述第一传感器首次采集时间窗口内的数据，根据历史的传感数据确定所述第一状态阈值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据历史的传感数据确定所述第一状态阈值，包括：

对在所述第一传感数据之前的相邻采集时间窗口内的第三传感数据按第一预设时长进行分段，获得分段后的各第三子传感数据段；

针对每一第三子传感数据段，根据所述第三传感数据对应的第二状态阈值，确定每一第三子传感数据段对应的子状态；其中，所述第三传感数据对应的第二状态阈值为根据所述预设的状态阈值确定的，或根据采集时间在所述第三传感数据之前的传感数据确定的；

根据各第三子传感数据段对应的子状态，确定所述第二状态阈值对应的权重；

根据所述权重对所述第二状态阈值进行调整，得到所述第一传感数据对应的第一状态阈值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述针对每一第三子传感数据段，根据所述第三传感数据对应的第二状态阈值，确定每一第三子传感数据段对应的子状态，包括：

统计每一第三子传感数据段中第三子传感数据的第一和值；

根据所述第一和值与所述第二状态阈值的比较结果，确定每一第三子传感数据段对应的子状态。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定对所述第三传感数据进行分段后的第一总段数；

所述根据各第三子传感数据段对应的子状态，确定所述第二状态阈值对应的权重，包括：

根据各所述第三子传感数据段对应的子状态，统计存在连续同一预设状态的数据段的第二段数；

根据所述第一总段数以及所述第二段数，确定所述第二状态阈值对应的权重。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一总段数以及所述第二段数，确定所述第二状态阈值对应的权重，包括：

若所述第二段数与所述第一总段数的比值大于预设比例阈值，将所述比值确定为所述第二状态阈值对应的权重；

若所述第二段数与所述第一总段数的比值小于或等于所述预设比例阈值，确定所述第二状态阈值对应的权重为1。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一传感数据以及所述第一传感数据对应的第一状态阈值，确定所述第一传感数据所表征的状态，包括：

对所述第一传感数据按第二预设时长进行分段，获得分段后的各第一子传感数据段；

针对每一第一子传感数据段，根据所述第一传感数据对应的第一状态阈值，确定每一第一子传感数据段对应的子状态；

根据所述第一子传感数据段对应的子状态，确定所述第一传感数据所表征的状态。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述针对每一第一子传感数据段，根据所述第一传感数据对应的第一状态阈值，确定每一第一子传感数据段对应的子状态，包括：

统计每一第一子传感数据段中第一子传感数据的第二和值；

根据所述第二和值与所述第一状态阈值的比较结果，确定每一第一子传感数据段对应的子状态。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一子传感数据段对应的子状态，确定所述第一传感数据所表征的状态，包括：

根据各所述第一子传感数据段对应的子状态，统计存在连续同一预设状态的数据段的第三段数；

将不同预设状态对应的第三段数中，最大段数对应的预设状态确定为所述第一传感数据所表征的状态。

11.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少根据所述第一传感数据所表征的状态，确定所述对象的状态，包括：

根据所述第一传感数据所述表征的状态以及历史的传感数据所表征的状态，确定所述对象的状态。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述历史的传感数据的采集时长与所述第一传感数据的采集时长不同。

13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象的状态包括表征所述对象的动作幅度的状态；所述根据所述对象的状态，调整第二传感器的检测量程，包括：

根据表征所述对象的动作幅度的状态与所述检测量程正相关的关系，调整所述第二传感器的所述检测量程。

14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一传感器为多方向轴的传感器；所述方法还包括：

获取所述第一传感器在各方向轴上采集的数据；

根据所述各方向轴上采集的数据，确定所述第一传感器的目标方向轴；

所述获取所述第一传感器当前传感的第一传感数据，包括：

根据所述第一传感器当前在所述目标方向轴上采集的数据获取所述第一传感数据。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述根据所述各方向轴上采集的数据，确定所述第一传感器的目标方向轴，包括：

针对每一方向轴，将所述方向轴上传感的数据与预设数据阈值进行比较，确定是否存在预设连续时长内方向轴传感的数据大于所述预设数据阈值的方向轴；

若存在所述连续时长内方向轴传感的数据大于所述预设数据阈值的方向轴，将所述预设连续时长内方向轴传感的数据大于所述预设数据阈值的方向轴作为所述目标方向轴；

若不存在所述连续时长内方向轴传感的数据大于所述预设数据阈值的方向轴，将所述多方向轴确定为所述目标方向轴。

16.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一传感数据，确定所述第一传感器所检测的对象的状态，包括：

对所述第一传感数据进行预处理；其中，所述预处理包括以下至少之一：滤波处理、均值移除处理；

根据所述预处理后的第一传感数据确定所述第一传感器所检测的对象的状态。

17.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二传感器包括加速度传感器，所述根据所述第二传感数据进行数据分析，包括：

根据所述加速度传感器传感的所述第二传感数据，确定检测的所述对象的睡眠状态。

18.根据权利要求1至17中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一传感器和所述第二传感器为同一传感器。

19.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取第一传感器当前传感的第一传感数据；

确定模块，用于根据所述第一传感数据，确定所述第一传感器所检测的对象的状态；

调整模块，用于根据所述对象的状态，调整第二传感器的检测量程；

分析模块，用于获取所述第二传感器根据调整后的检测量程传感的第二传感数据，并根据所述第二传感数据进行数据分析。

20.一种终端，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行如权利要求1至18中任一项所述的方法。

21.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行如权利要求1至18中任一项所述的方法。