JP2016528590A - 歩数カウント方法及び装置 - Google Patents

歩数カウント方法及び装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2016528590A
JP2016528590A JP2016520244A JP2016520244A JP2016528590A JP 2016528590 A JP2016528590 A JP 2016528590A JP 2016520244 A JP2016520244 A JP 2016520244A JP 2016520244 A JP2016520244 A JP 2016520244A JP 2016528590 A JP2016528590 A JP 2016528590A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
acceleration signal
uniaxial
pass
uniaxial acceleration
step counting
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
Application number
JP2016520244A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6069590B2 (ja
Inventor
リュー,ソン
ワン,フーポ
リー,ナ
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Goertek Inc
Original Assignee
Goertek Inc
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Goertek Inc filed Critical Goertek Inc
Publication of JP2016528590A publication Critical patent/JP2016528590A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6069590B2 publication Critical patent/JP6069590B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C22/00Measuring distance traversed on the ground by vehicles, persons, animals or other moving solid bodies, e.g. using odometers, using pedometers
    • G01C22/006Pedometers
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1118Determining activity level
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/112Gait analysis
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7225Details of analog processing, e.g. isolation amplifier, gain or sensitivity adjustment, filtering, baseline or drift compensation
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • A61B5/725Details of waveform analysis using specific filters therefor, e.g. Kalman or adaptive filters
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A63SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63BAPPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B24/00Electric or electronic controls for exercising apparatus of preceding groups; Controlling or monitoring of exercises, sportive games, training or athletic performances
    • A63B24/0062Monitoring athletic performances, e.g. for determining the work of a user on an exercise apparatus, the completed jogging or cycling distance
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0219Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A63SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63BAPPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B2220/00Measuring of physical parameters relating to sporting activity
    • A63B2220/17Counting, e.g. counting periodical movements, revolutions or cycles, or including further data processing to determine distances or speed

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physical Education & Sports Medicine (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

【解決手段】本発明の歩数カウント方法は、歩走行者に装着された三軸加速度センサの三軸出力から、所定の長さを有する三つの一軸加速度信号を取得し(a)、各一軸加速度信号に対してハイパスフィルタリングを行い(b)、ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号に対して基本周波数検出を行い(c)、検出された基本周波数を遮断周波数としてフィルタリングするローパス又はバンドパスフィルタを用いて、該フィルタによって、ハイパスフィルタリングされた一軸加速度信号に対してローパス又はバンドパスフィルタリングを行い(d)、ローパス又はバンドパスフィルタリングされた各一軸加速度信号から加速度信号極値点を獲得するとともに、その中の干渉極値点を除去し(e)、干渉極値点が除去された加速度信号極値点の数を計測し(f)、前記歩走行者の歩走行の累積歩数を算出する(g)、というステップを繰り返して実行することを含む。【選択図】図2

Description

本発明は、スポーツ器具分野に関し、具体的には、歩数カウント方法及び歩数カウント装置に関する。
歩数計は、その装着者の歩行又は走行(以下、「歩走行」と略称する)の歩数を算出可能な装置である。人々が健康状況にますます関心を寄せてきているにつれて、歩数計は、運動プランを定量的に作成する補助具になっており、幅広く利用されている。
現在、歩数計は、主に、機械式歩数計と電子式歩数計との二種類に分かれている。機械式歩数計は、その装着者の歩走行時に引き起こされた、歩数計の内部リード又は弾性ボールの振動によって、電気パルスを発生させるとともに、内部プロセッサによってこれらの電気パルスの数を計測することにより、歩数カウント機能を実現する。機械式歩数計は、コストが比較的低いが、その正確さと感度が比較的低下している。電子式歩数計は、一般的に、加速度センサの出力信号に基づいて、その装着者の歩走行の歩数を取得する。電子式歩数計は、消費電力が低く、その正確さと感度も機械式歩数計より優れているので、現在の歩数計の研究において、電子式歩数計がホットスポットとなっている。
人の歩走行過程が準周期性を有する過程であるため、人の歩走行過程において各方向に発生した加速度は、大きさがそれぞれ異なるが、いずれも同様の準周期性を有する。これは、異なる方向における加速度には同様の基本周波数が含まれることに表れている。加速度センサに基づく歩数計は、その装着者の歩走行過程において発振型加速度信号を発生させるとともに該加速度信号を分析することができ、これにより、その装着者の歩走行の歩数を獲得する。具体的には、加速度センサに基づく従来の歩数計は、その発生した発振型加速度信号のピーク値の数に応じて、その装着者の歩走行の歩数を確定する。これらの歩数計の歩数カウント方法の欠点は、直接に発振型加速度信号のピーク値を利用して歩走行の歩数を確定すると、歩数カウントの精度が悪くなることにより、歩数計装着者の運動プランへの実行に影響を与えてしまうことにある。
本発明は、上記従来技術に存在する問題を解決するためになされたものであり、歩数計の装着者の歩走行の歩数をより正確に計測することができる歩数カウント方法及び歩数カウント装置を提供することを目的とする。
上記目的を達成するために、本発明の一つの局面において、歩数カウント方法が提供されており、該方法は、
歩走行者に装着された三軸加速度センサの三軸出力から、所定の長さを有する三つの一軸加速度信号を取得するステップ(a)と、
取得された各一軸加速度信号に対してハイパスフィルタリングを行うステップ(b)と、
ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号に対して基本周波数検出を行い、各一軸加速度信号の基本周波数を獲得するステップ(c)と、
三つの一軸加速度信号のうち一番低い基本周波数を遮断周波数として選んでフィルタリングするローパス又はバンドパスフィルタを用いて、該ローパス又はバンドパスフィルタによって、ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号に対してローパス又はバンドパスフィルタリングを行うステップ(d)と、
ローパス又はバンドパスフィルタリングされた各一軸加速度信号から加速度信号極値点を獲得するとともに、その中の干渉極値点を除去するステップ(e)と、
ローパス又はバンドパスフィルタリングされた各一軸加速度信号のうち干渉極値点が除去された加速度信号極値点の数を計測するステップ(f)と、
ステップf)にて計測された三つの一軸加速度信号のうち干渉極値点が除去された加速度信号極値点の数によって、今回の歩数カウント過程で獲得される歩行又は走行(以下、「歩走行」と略称する)の歩数を確定するとともに、前記歩走行者の歩走行の累積歩数を算出するステップ(g)と、を繰り返して実行することを含む。
前記基本周波数検出は、自己相関関数法、ケプストラム法、線形予測符号化法、平均振幅差関数法のうちの一種又は複数種の方法を用いてもよい。
好ましくは、ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号に対して基本周波数検出を行うのは、(c2)〜(c3)の処理を含んでもよく、
(c2)は、下式によって、ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号の自己相関関数ρ(τ)を求め、
そのうち、a(n)がハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号の第n個の値であり、Nが該信号の所定の長さであり、且つ、0≦n<Nであり、τが遅延時間であり、ρ(τ)が該一軸加速度信号の正規化自己相関関数であり、
(c3)は、ρ(τ)の最大値に対応するτの値を求め、該τ値の逆数が即ち該一軸加速度信号の基本周波数である。
より好ましくは、ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号の自己相関関数ρ(τ)を求める前に、更に、(c1)の処理を含んでもよく、(c1)は、信号エネルギーの減衰が低周波から高周波へだんだん増えていくフィルタによって、該一軸加速度信号に対して減衰処理を行う。
そのうち、前記加速度信号極値点における干渉極値点を除去するのは、時間間隔によって加速度信号極値点における干渉極値点をフィルタアウトすること、又は、時間間隔及び振幅値によって加速度信号極値点における干渉極値点をフィルタアウトすることを含む。
好ましくは、前記干渉極値点は、その前の加速度信号極値点との時間間隔が所定の閾値より小さい加速度信号極値点を含んでもよい。
或は、前記干渉極値点は、時間間隔が連続的に所定の閾値より小さい各グループの加速度信号極値点のうち振幅値が最大でない加速度信号極値点を含んでもよい。
好ましくは、前記ステップ(g)は、
各一軸加速度信号のエネルギーの差が大きくない場合、各軸に対応する干渉極値点除去後の加速度信号極値点の数を平均化して、該平均数を今回の歩数カウント過程で獲得される歩走行の歩数とすること、
又は、各一軸加速度信号のエネルギーの差が比較的に大きい場合、そのうちエネルギーの最も大きい一軸加速度信号に対応する干渉極値点除去後の加速度信号極値点の数によって、今回の歩数カウント過程で獲得される歩走行の歩数を確定することを含んでもよい。
好ましくは、前記歩数カウント方法は、更に、少なくとも一つの一軸加速度信号を時間で2重積分することで変位を算出することを含んでもよい。
本発明のもう一つの局面により、歩数カウント装置が提供されており、該装置は、
三軸加速度センサと、
歩走行者に装着された前記三軸加速度センサの三軸出力から、所定の長さを有する三つの一軸加速度信号を取得するための一軸加速度信号取得手段と、
一軸加速度信号取得手段により取得された各一軸加速度信号に対してハイパスフィルタリングを行うためのハイパスフィルタリング手段と、
ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号に対して基本周波数検出を行い、各一軸加速度信号の基本周波数を獲得するための基本周波数検出手段と、
三つの一軸加速度信号のうち一番低い基本周波数を遮断周波数として選んでローパス又はバンドパスフィルタを設置するとともに、該ローパス又はバンドパスフィルタによって、ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号に対してローパス又はバンドパスフィルタリングを行うローパス又はバンドパスフィルタリング手段と、
ローパス又はバンドパスフィルタリングされた各一軸加速度信号から加速度信号極値点を獲得するとともに、その中の干渉極値点を除去するための極値点取得手段と、
ローパス又はバンドパスフィルタリングされた各一軸加速度信号のうち干渉極値点が除去された加速度信号極値点の数を計測するための計数手段と、
計数手段にて計測された三つの一軸加速度信号のうち干渉極値点が除去された加速度信号極値点の数によって、今回の歩数カウント過程で獲得される歩走行の歩数を確定するとともに、前記歩走行者の歩走行の累積歩数を算出する歩数カウント手段と、を含む。
好ましくは、前記基本周波数検出手段は、減衰フィルタ、算出手段及び基本周波数獲得手段を含んでもよく、
減衰フィルタは、ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号に対して、低周波から高周波へその減衰の度合いがだんだん増えていく形で減衰処理を行うために用いられ、
算出手段は、下式によって、前記減衰フィルタから出力された信号の自己相関関数ρ(τ)を求めるために用いられ、
そのうち、a(n)が該信号の第n個の値であり、Nが該一軸加速度信号の所定の長さであり、且つ、0≦n<Nであり、τが遅延時間であり、ρ(τ)が該一軸加速度信号の正規化自己相関関数であり、
基本周波数獲得手段は、ρ(τ)の最大値に対応するτの値を求め、該τ値の逆数を出力して前記ハイパスフィルタリングされた一軸加速度信号の基本周波数とするために用いられる。
好ましくは、前記歩数カウント手段は、前記各一軸加速度信号のエネルギーを算出するための加速度信号エネルギー算出手段を含み、
各一軸加速度信号のエネルギーの差が大きくない場合、前記歩数カウント手段は、各軸に対応する干渉極値点除去後の加速度信号極値点の数を平均化して、該平均数を今回の歩数カウント過程で獲得される歩走行の歩数とするか、又は、各一軸加速度信号のエネルギーの差が比較的に大きい場合、前記歩数カウント手段は、そのうちエネルギーの最も大きい一軸加速度信号に対応する干渉極値点除去後の加速度信号極値点の数によって、今回の歩数カウント過程で獲得される歩走行の歩数を確定してもよい。
上記説明から分かるように、本発明の歩数カウント方法及び装置は、三軸加速度センサから出力された三つの一軸加速度信号に対してハイパス、ローパス又はバンドパスフィルタリングを行うことにより、これら三つの一軸加速度信号の基本周波数成分をより好適に獲得することができ、これに基づいて、干渉極値点を除去することによって、一軸加速度信号のうち歩走行の歩数に正確に対応する極値点数をより正確に計測することができ、これにより、歩数を正確にカウントすることができ、歩数計の装着者が運動プランを正確に監視するのに役立つ。
上記の説明は、あくまでも本発明の技術に対する概略的な説明であり、本発明の技術手段をより明らかに理解した上で明細書の内容に基づいて実施可能にし、そして、本発明の上記及びその他の目的、特徴及び利点をより明瞭で理解しやすくするために、以下、特に、本発明の具体的な実施形態を列挙する。
以下の好ましい実施形態の詳しい説明を読んで、様々な他の利点及びメリットは、当業者にとって明らかになる。図面は、あくまでも好ましい実施形態を示す目的に用いるものであり、本発明に対する限定とされるものではない。
図1は、三軸加速度センサの装着者の歩走行過程において三つの方向に発生した加速度信号の例を示す模式図である。 図2は、本発明の一つの実施例による歩数カウント方法を示すブロック図である。 図3aは、三軸加速度センサから出力された所定の長さを有する代表的な正規化一軸加速度信号を示す信号図である。 図3bは、ハイパスフィルタリングされた一軸加速度信号を示す信号図である。 図3cは、ローパス又はバンドパスフィルタリングされた一軸加速度信号を示す信号図である。 図3dは、ローパス又はバンドパスフィルタリングされた一軸加速度信号の極値点の一例を示す信号図である。 図4は、一軸加速度信号の周波数スペクトルを示す模式図である。 図5は、信号エネルギーの減衰が低周波から高周波へだんだん増えていくフィルタの周波数応答曲線の例を示している。 図6は、ローパス又はバンドパスフィルタリングされた一軸加速度信号の極値点の他の一例を示す信号図である。 図7は、本発明の一つの実施例による歩数カウント装置を示すブロック図である。 図8は、本発明による方法を実行するためのサーバーのブロック図を模式的に示している。 図9は、本発明による方法を実現するプログラムコードを保持又は担持するための記憶手段を模式的に示している。
以下、図面及び具体的な実施例を挙げて、本発明に対して詳しい説明を行う。
以下の説明において、単に例を挙げて本発明の特定の例示的な実施例を説明する。無論、当業者は、本発明の精神及び範囲から逸脱せずに、様々な異なる方式によって前記実施例を修正可能であると理解することができる。従って、図面及び説明は、本質上例示的なものであり、請求項の保護範囲を限定するためのものではない。本明細書において、同一の符号は同一又は類似の部分を表す。
本発明の歩数カウント方法は、三軸加速度センサを有する歩数計の歩数カウントに適する。三軸加速度センサを有する歩数計は、その装着者の歩走行過程において、振幅値の異なる発振型加速度信号が各方向に発生する。図1は、模式図であり、三軸加速度センサの装着者の歩走行過程において三つの方向に発生した加速度信号の例を示しており、そのうち、ax/g、ay/g、az/gは、それぞれ、三軸加速度センサがx軸、y軸及びz軸に発生した正規化加速度信号であり、gが重力加速度を表す。図1に示すように、ax/g、ay/g、az/gは、振幅値が異なるにもかかわらず、同様の基本周波数を含み、該基本周波数は、歩数計の装着者の左足と右足が一歩ずつ移動する運動周期の逆数を表す。また、ax/g、ay/g、az/gには、倍周波数成分が更に含まれ、倍周波数成分は、左足又は右足のいずれかが一歩移動する運動周期の逆数に対応している。それ以外、加速度信号に、体のその他のリズムによって発生したより高い周波数の成分が更に含まれる可能性がある。三軸加速度センサの出力には、基本周波数成分以外に、高周波成分及びその他のノイズが更に含まれるため、直接に加速度信号の極値点を検索することにより歩走行の歩数を確定すると、歩数のカウントは、不正確になってしまう。そこで、本発明は、三軸加速度センサから出力された加速度信号に対して処理を行うことで加速度信号における基本周波数成分に対応する極値点を正確に獲得することにより、歩走行の歩数を正確に獲得する歩数カウント方法を提供する。
図2は、ブロック図であり、本発明の一つの実施例による歩数カウント方法を示している。図2に示すように、本発明の一つの実施例による歩数カウント方法には、下記のステップを含み、まず、ステップS10において、歩走行者に装着された三軸加速度センサの三軸出力から、所定の長さを有する三つの一軸加速度信号を取得する。図3aは、信号図であり、三軸加速度センサから出力された所定の長さを有する代表的な正規化一軸加速度信号a/gを示しており、そのうち、aが加速度を表し、gが重力加速度を表す。所定の長さは、実際の状況に応じて選択可能なものであり、所定の長さが長すぎると、歩走行の歩数を即時に獲得し難しくなるのに対して、所定の長さが短すぎると、歩数のカウントの正確さが低下する虞がある。図3の例において、所定の長さが3秒間とされているが、本発明はこれに限定されない。
そして、ステップS20において、取得された各一軸加速度信号に対してハイパスフィルタリングを行う。通常、三軸加速度センサから出力された各一軸加速度信号に直流成分が含まれ、この直流成分の存在が各一軸加速度信号の分析を干渉するため、ハイパスフィルタリングによって一軸加速度信号における直流成分を除去する。図3bは、信号図であり、ハイパスフィルタリングされた一軸加速度信号を示している。図3bから分かるように、ハイパスフィルタリングされた後、一軸加速度信号には交流成分しか含まれない。
その後、ステップS30において、ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号に対して基本周波数検出を行い、各一軸加速度信号の基本周波数を獲得する。上記のように、歩走行過程に発生した一軸加速度信号には、体の異なるリズムに対応する複数種の周波数成分、例えば基本周波数成分、倍周波数成分及びその他の高周波成分が含まれる可能性がある。図4は、一軸加速度信号の周波数スペクトルを示す模式図である。そのうち、基本周波数成分は、歩走行の歩数に緊密に関連しており、しかも、基本周波数成分に基づいて歩走行の歩数を獲得するほうが、より正確になる。基本周波数成分しか含まない加速度信号を獲得可能にするためには、加速度信号における高周波成分をフィルタアウトする必要がある。しかし、高周波成分をフィルタアウトするためには、基本周波数成分の周波数をだいたいに検出する必要があり、これにより、適切なフィルタを構築して基本周波数成分以外の高周波成分をフィルタアウトする。
基本周波数の検出方法が非常に多い。例えば、音声信号ピッチ検出によく使われる自己相関関数法、ケプストラム法、線形予測符号化法、平均振幅差関数法等の典型的な方法を用いてもよい。好ましくは、自己相関関数法を用いてもよい。
具体的に、ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号に対して、先ず、下式によって、該信号の自己相関関数ρ(τ)を求め、
そのうち、a(n)が該信号の第n個の値であり、Nが該一軸加速度信号の所定の長さであり、且つ、0≦n<Nであり、τが遅延時間であり、ρ(τ)が該一軸加速度信号の正規化自己相関関数である。そして、ρ(τ)の最大値に対応するτの値を求め、該τ値の逆数が即ち該一軸加速度信号の基本周波数である。
図4に示すように、実際の一軸加速度信号において、基本周波数以外のその他の周波数成分(例えば、倍周波数成分)が、比較的に大きなエネルギーを有する場合もある。このように、ρ(τ)の最大値を求めることにより該最大値に対応するτ値を獲得するとき、大きな誤差が発生してしまう。従って、自己相関関数法によって基本周波数1/τを正確に獲得するために、自己相関関数ρ(τ)を求める前に、まず、一軸加速度信号に対して選択的減衰処理を行って一軸加速度信号における高周波成分を抑制することにより、一軸加速度信号における基本周波数成分を突出させ、獲得される基本周波数の誤差を低減してもよい。本発明の一つの実施例において、信号エネルギーの減衰が低周波から高周波へだんだん増えていくフィルタによって、一軸加速度信号に対して減衰処理を行ってもよい。図5は、信号エネルギーの減衰が低周波から高周波へだんだん増えていくフィルタの周波数応答曲線の例を示している。一軸加速度信号が該フィルタを通して減衰された後、信号における低周波成分が少し減衰されるのに対して、高周波成分が大幅に減衰されることになる。このように、該フィルタを通した一軸加速度信号に対して、更に自己相関関数法によって基本周波数を求めると、獲得される基本周波数が比較的に正確になる。
そして、ステップS40において、三つの一軸加速度信号のうち一番低い基本周波数を遮断周波数として選んでローパス又はバンドパスフィルタを設置するとともに、該ローパス又はバンドパスフィルタによって、ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号に対してローパス又はバンドパスフィルタリングを行う。ローパス又はバンドパスフィルタリングされた後、比較的に平滑な信号が獲得され、これにより、歩走行の歩数に対応する加速度信号の極値点を正確に計測するのが容易になる。図3cは、信号図であり、ローパス又はバンドパスフィルタリングされた一軸加速度信号を示している。
続いて、ステップS50において、ローパス又はバンドパスフィルタリングされた各一軸加速度信号から加速度信号極値点を獲得するとともに、加速度信号極値点における干渉極値点を除去する。図3dは、信号図であり、ローパス又はバンドパスフィルタリングされた一軸加速度信号の極値点の一例を示しており、そのうち、記号+は、前記極値点(極大値点及び極小値点を含む)を示す。図3dが示すのは、比較的特殊な例であり、そのうち、ローパス又はバンドパスフィルタリングされた一軸加速度信号におけるノイズ干渉がほとんどなくなっている。より一般的な場合、ローパス又はバンドパスフィルタリングされた後、一軸加速度信号には、依然としてノイズ干渉が存在し、干渉極値点が存在すると表れる。図6は、信号図であり、ローパス又はバンドパスフィルタリングされた一軸加速度信号の極値点の他の一例を示している。図6に示すように、ローパス又はバンドパスフィルタリングされた一軸加速度信号に干渉極値点が存在し(図6における矢印が示すように)、これらの干渉極値点は、周期性運動に関連する極値点を表すものではなく、歩数を多めに数えることを招くだけであり、これらの干渉極値点を除去すると、計測される歩数がより正確になる。従って、歩走行の歩数に対応する極値点を正確に獲得するために、これらの干渉極値点を除去する必要がある。
実際に、歩走行の歩数は、一軸加速度信号における極値点の数のみに対応しており、これらの極値点の正確な位置とあまり関係がなく、言い換えれば、適当な数の極値点を除去することにより、左足と右足が一歩ずつ移動する運動周期が一つの極大値点に対応することを保証すればよい。従って、干渉極値点の除去方法が唯一でなくてもよい。
本発明の一つの実施例において、干渉極値点は、その前の加速度信号極値点との時間間隔が所定の閾値より小さい加速度信号極値点を含んでもよく、そのうち、該所定の閾値が一軸加速度信号の基本周波数成分の周期より遥かに小さい。該実施例において、距離が比較的に近い極値点からなる各グループから、一番左の極値点のみを残し、残りの極値点をすべて干渉極値点として除去する。この方式において、加速度信号極値点の間の時間間隔によって、加速度信号極値点における干渉極値点をフィルタアウトする。
本発明の別の実施例において、干渉極値点は、時間間隔が連続的に所定の閾値より小さい各グループの加速度信号極値点のうち振幅値が最大でない加速度信号極値点を含んでもよい。言い換えれば、該実施例において、距離が比較的に近い極値点からなる各グループから、振幅値が最大の加速度信号極値点のみを残し、残りの極値点をすべて干渉極値点として除去する。この方式において、加速度信号極値点の間の時間間隔及び加速度信号極値点の振幅値によって、加速度信号極値点における干渉極値点をフィルタアウトする。
続いて、ステップS60において、ローパス又はバンドパスフィルタリングされた各一軸加速度信号のうち干渉極値点が除去された加速度信号極値点の数を計測する。
そして、ステップS70において、ステップS60にて計測された三つの一軸加速度信号のうち干渉極値点が除去された加速度信号極値点の数によって、今回の歩数カウント過程で獲得される歩走行の歩数を確定するとともに、前記歩走行者の歩走行の累積歩数を算出する。
例えば、各一軸加速度信号のエネルギーの差が大きくない場合(所定の閾値を設けることでエネルギーの差が大きくないかを判断することが可能)、各軸に対応する干渉極値点除去後の加速度信号極値点の数を平均化して、該平均数を今回の歩数カウント過程で獲得される歩走行の歩数とすることが可能である。また、例えば、各一軸加速度信号のエネルギーの差が比較的に大きい場合(所定の閾値を設けることでエネルギーの差が大きいかを判断することが可能)、そのうちエネルギーの最も大きい一軸加速度信号に対応する、干渉極値点が除去された加速度信号極値点の数によって、今回の歩数カウント過程で獲得される歩走行の歩数を確定することが可能である。
上記ステップS10〜S70を繰り返して、毎回の歩数カウント過程で獲得される歩走行の歩数を累積すると、総累積歩数が得られる。
また、上記方法において、少なくとも一つの一軸加速度信号を時間で2重積分することで変位を算出することにより、歩走行者に実際の運動距離の参考を提供してもよい。また、変位の大きさによって、それが原位置での運動なのか、それとも実際の歩走行なのかを区分することもできる。
上記のように、図1〜図6を参照しながら、本発明による歩数カウント方法を説明した。本発明による歩数カウント方法は、ソフトウェアによって実現してもよく、ハードウェアによって実現してもよく、或は、ソフトウェアとハードウェアとを組み合わせる形によって実現してもよい。
図7は、ブロック図であり、本発明の一つの実施例による歩数カウント装置を示している。図7に示すように、該歩数カウント装置1000は、三軸加速度センサ100、一軸加速度信号取得手段200、ハイパスフィルタリング手段300、基本周波数検出手段400、ローパス又はバンドパスフィルタリング手段500、極値点取得手段600、計数手段700及び歩数カウント手段800を含む。
一軸加速度信号取得手段200は、歩走行者に装着された三軸加速度センサ100の三軸出力から、所定の長さを有する三つの一軸加速度信号を取得するために用いられる。
ハイパスフィルタリング手段300は、一軸加速度信号取得手段200により取得された各一軸加速度信号に対してハイパスフィルタリングを行うために用いられる。
基本周波数検出手段400は、ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号に対して基本周波数検出を行い、各一軸加速度信号の基本周波数を獲得するために用いられる。
ローパス又はバンドパスフィルタリング手段500は、三つの一軸加速度信号のうち一番低い基本周波数を遮断周波数として選んでローパス又はバンドパスフィルタを設置するとともに、該ローパス又はバンドパスフィルタによって、ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号に対してローパス又はバンドパスフィルタリングを行う。
極値点取得手段600は、ローパス又はバンドパスフィルタリングされた各一軸加速度信号から加速度信号極値点を獲得するとともに、その中の干渉極値点を除去するために用いられる。
計数手段700は、ローパス又はバンドパスフィルタリングされた各一軸加速度信号のうち干渉極値点が除去された加速度信号極値点の数を計測するために用いられる。
歩数カウント手段800は、計数手段700にて計測された三つの一軸加速度信号のうち干渉極値点が除去された加速度信号極値点の数によって、今回の歩数カウント過程で獲得される歩走行の歩数を確定するとともに、前記歩走行者の歩走行の累積歩数を算出する。
好ましくは、基本周波数検出手段400は、減衰フィルタ、算出手段及び基本周波数獲得手段を含んでもよく、減衰フィルタは、ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号に対して、低周波から高周波へその減衰の度合いがだんだん増えていく形で減衰処理を行うために用いられ、算出手段は、下式によって、前記減衰フィルタから出力された信号の自己相関関数ρ(τ)を求めるために用いられ、
そのうち、a(n)が該一軸加速度信号の第n個の値であり、Nが該一軸加速度信号の所定の長さであり、且つ、0≦n<Nであり、τが遅延時間であり、ρ(τ)が該一軸加速度信号の正規化自己相関関数であり、基本周波数獲得手段は、ρ(τ)の最大値に対応するτの値を求め、該τ値の逆数を出力して前記ハイパスフィルタリングされた一軸加速度信号の基本周波数とするために用いられる。
好ましくは、歩数カウント手段800は、前記各一軸加速度信号のエネルギーを算出するための加速度信号エネルギー算出手段を含んでもよく、そして、各一軸加速度信号のエネルギーの差が大きくない場合、歩数カウント手段800は、各軸に対応する干渉極値点除去後の加速度信号極値点の数を平均化して、該平均数を今回の歩数カウント過程で獲得される歩走行の歩数とするか、或は、各一軸加速度信号のエネルギーの差が比較的に大きい場合、歩数カウント手段800は、そのうちエネルギーの最も大きい一軸加速度信号に対応する干渉極値点除去後の加速度信号極値点の数によって、今回の歩数カウント過程で獲得される歩走行の歩数を確定する。
上記のように、図面を参照しながら、例示の形で本発明による歩数カウント方法及び歩数カウント装置を説明した。しかし、当業者は、上記の本発明により提出された歩数カウント方法及び歩数カウント装置について、本発明の内容から逸脱しない範囲で様々な改善が可能であることを理解すべきである。従って、本発明の保護範囲は、添付の特許請求の範囲の内容によって定まるものとされる。
説明すべきことは、本発明の各部材及び実施例は、ハードウェアによって実現してもよく、或は、一つ又は複数のプロセッサで実行されるソフトウェアモジュールによって実現してもよく、或は、それらの組み合わせによって実現してもよい。当業者は、実務において、マイクロプロセッサ又はデジタル信号プロセッサ(DSP)によって、本発明の実施例による一部又はすべての部材の一部又はすべての機能を実現可能であることを理解すべきである。本発明は、更に、ここで説明した方法の一部又はすべてを実行するための設備又は装置プログラム(例えば、コンピュータプログラム及びコンピュータプログラム製品)として実現されてもよい。このような本発明を実現するプログラムは、コンピュータ読み取り可能な媒体に記憶してもよく、或は、一つ又は複数の信号の形式を有してもよい。このような信号は、インターネットサイトからダウンロードして取得してもよく、或は、キャリア信号によって提供してもよく、或は、その他の任意の形によって提供してもよい。
例えば、図8は、本発明による人体運動状態監視方法を実現可能なサーバー、例えばアプリケーション・サーバーを示している。該サーバーは、伝統的に、プロセッサ110と、メモリ120の形でのコンピュータプログラム製品又はコンピュータ読み取り可能な媒体とを含む。メモリ120は、例えばフラッシュメモリ、EEPROM(電気的消去可能なプログラマブル読み取り専用メモリ)、EPROM、ハードディスク又はROMといった電子メモリであってもよい。メモリ120は、上記方法のうちの任意の方法ステップを実行するプログラムコード131のための記憶空間130を備える。例えば、プログラムコードのための記憶空間130には、上記方法のうちの各ステップをそれぞれ実現するための各プログラムコード131を含んでもよい。これらのプログラムコードは、一つ又は複数のコンピュータプログラム製品から読み出し可能であり、或は、一つ又は複数のコンピュータプログラム製品に書き込み可能である。これらのコンピュータプログラム製品は、例えばハードディスク、コンパクトディスク(CD)、メモリカード又はフロッピー(登録商標)ディスクといったプログラムコードキャリアを含む。このようなコンピュータプログラム製品は、通常、図9に示すような携帯型又は固定記憶手段である。該記憶手段は、図8のサーバーにおけるメモリ120に類似するように配置された記憶領域、記憶空間等を有してもよい。プログラムコードは、例えば適切な形式で圧縮されてもよい。通常、記憶手段は、本発明による方法ステップを実行するためのコンピュータ読み取り可能なプログラムコード131’を含み、即ち、例えば前記プロセッサ110によって読み取リ可能なコードを含み、これらのコードがサーバーによって実行されると、該サーバーは、上記に説明した方法の各ステップを実行するようになる。
注意すべきことは、上記実施例は、本発明に対する説明であり、本発明を限定するものではなく、当業者は、添付の特許請求の範囲から逸脱せずに、代替実施例を設計することが可能である。特許請求の範囲において、括弧内に記入した任意の参照符号は、特許請求の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。「含む」という言葉は、特許請求の範囲に記載されていない素子又はステップの存在を除外しない。本発明は、いくつかの異なる素子を含むハードウェアによって、及び、適切にプログラムされたコンピュータによって実現することが可能である。いくつかの装置が列挙された手段、請求項において、これらの装置のうちのいくつかは、同一のハードウェアアイテムによって具現化されてもよい。
ここで提供された明細書において、多くの具体的な細部を説明してきたが、理解できるように、本発明の実施例は、これらの具体的な細部なしに実行可能である。本明細書に対する曖昧な理解を避けるために、一部の実施例においては、公知の方法、構造及び技術が詳しく提示されていない。本明細書における言葉遣いは、主に可読性及び教示の目的のために選択されるものであり、本発明の主題を解釈又は限定するために選択されるものではない。

Claims (13)

  1. 歩数カウント方法であって、
    歩行者又は走行者に装着された三軸加速度センサの三軸出力から、所定の長さを有する三つの一軸加速度信号を取得するステップと、
    取得された各一軸加速度信号に対してハイパスフィルタリングを行うステップと、
    ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号に対して基本周波数検出を行い、各一軸加速度信号の基本周波数を獲得するステップと、
    三つの一軸加速度信号のうち一番低い基本周波数を遮断周波数として選んでフィルタリングするローパス又はバンドパスフィルタを用いて、該ローパス又はバンドパスフィルタによって、ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号に対してローパス又はバンドパスフィルタリングを行うステップと、
    ローパス又はバンドパスフィルタリングされた各一軸加速度信号から加速度信号極値点を獲得するとともに、加速度信号極値点における干渉極値点を除去するステップと、
    ローパス又はバンドパスフィルタリングされた各一軸加速度信号のうち干渉極値点が除去された加速度信号極値点の数を計測するステップと、
    前記計測された結果によって今回の歩数カウント過程で獲得される歩行又は走行の歩数を確定するとともに、前記歩行者又は走行者の歩行又は走行の累積歩数を算出するステップと、
    を繰り返して実行することを特徴とする歩数カウント方法。
  2. 前記基本周波数検出は、自己相関関数法、ケプストラム法、線形予測符号化法、平均振幅差関数法のうちの一種又は複数種の方法を用いる請求項1に記載の歩数カウント方法。
  3. 前記ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号に対して基本周波数検出を行うのは、
    信号エネルギーの減衰が低周波から高周波へだんだん増えていくフィルタによって、ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号に対して減衰処理を行うことと、
    下式によって、減衰処理が行われた各ハイパスフィルタリングされた一軸加速度信号の自己相関関数ρ(τ)を求め、
    そのうち、a(n)がハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号の第n個の値であり、Nが該一軸加速度信号の所定の長さであり、且つ、0≦n<Nであり、τが遅延時間であり、ρ(τ)が該一軸加速度信号の正規化自己相関関数であることと、
    ρ(τ)の最大値に対応するτの値を求め、該τ値の逆数が即ち該一軸加速度信号の基本周波数であることと、を含む請求項2に記載の歩数カウント方法。
  4. 前記加速度信号極値点における干渉極値点を除去するのは、時間間隔によって加速度信号極値点における干渉極値点をフィルタアウトすること、又は、時間間隔及び振幅値によって加速度信号極値点における干渉極値点をフィルタアウトすること、を含む請求項1に記載の歩数カウント方法。
  5. 前記干渉極値点は、その前の加速度信号極値点との時間間隔が所定の閾値より小さい加速度信号極値点を含む請求項4に記載の歩数カウント方法。
  6. 前記干渉極値点は、時間間隔が連続的に所定の閾値より小さい各グループの加速度信号極値点のうち振幅値が最大でない加速度信号極値点を含む請求項4に記載の歩数カウント方法。
  7. 前記計測された結果によって今回の歩数カウント過程で獲得される歩行又は走行の歩数を確定するのは、
    各一軸加速度信号のエネルギーの差が大きくない場合、各軸に対応する干渉極値点除去後の加速度信号極値点の数を平均化して、該平均数を今回の歩数カウント過程で獲得される歩行又は走行の歩数とすること、
    又は、各一軸加速度信号のエネルギーの差が比較的に大きい場合、そのうちエネルギーの最も大きい一軸加速度信号に対応する干渉極値点除去後の加速度信号極値点の数によって、今回の歩数カウント過程で獲得される歩行又は走行の歩数を確定することを含む請求項1に記載の歩数カウント方法。
  8. 少なくとも一つの一軸加速度信号を時間で2重積分することで変位を算出することを更に含む請求項1に記載の歩数カウント方法。
  9. 歩数カウント装置であって、
    三軸加速度センサ(100)と、
    歩行者又は走行者に装着された前記三軸加速度センサ(100)の三軸出力から、所定の長さを有する三つの一軸加速度信号を取得するための一軸加速度信号取得手段(200)と、
    一軸加速度信号取得手段(200)により取得された各一軸加速度信号に対してハイパスフィルタリングを行うためのハイパスフィルタリング手段(300)と、
    ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号に対して基本周波数検出を行い、各一軸加速度信号の基本周波数を獲得するための基本周波数検出手段(400)と、
    三つの一軸加速度信号のうち一番低い基本周波数を遮断周波数として選んでフィルタリングするローパス又はバンドパスフィルタを設置するとともに、該ローパス又はバンドパスフィルタによって、ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号に対してローパス又はバンドパスフィルタリングを行うローパス又はバンドパスフィルタリング手段(500)と、
    ローパス又はバンドパスフィルタリングされた各一軸加速度信号から加速度信号極値点を獲得するとともに、その中の干渉極値点を除去するための極値点取得手段(600)と、
    ローパス又はバンドパスフィルタリングされた各一軸加速度信号のうち干渉極値点が除去された加速度信号極値点の数を計測するための計数手段(700)と、
    計数手段(700)の計測結果によって、今回の歩数カウント過程で獲得される歩行又は走行の歩数を確定するとともに、前記歩行者又は走行者の歩行又は走行の累積歩数を算出する歩数カウント手段(800)と、
    を含むことを特徴とする歩数カウント装置。
  10. 前記基本周波数検出手段(400)は、減衰フィルタ、算出手段及び基本周波数獲得手段を含み、
    減衰フィルタは、ハイパスフィルタリングされた各一軸加速度信号に対して、低周波から高周波へその減衰の度合いがだんだん増えていく形で減衰処理を行うために用いられ、
    算出手段は、下式によって、前記減衰フィルタから出力された一軸加速度信号の自己相関関数ρ(τ)を求めるために用いられ、
    そのうち、a(n)が一軸加速度信号の第n個の値であり、Nが該一軸加速度信号の所定の長さであり、且つ、0≦n<Nであり、τが遅延時間であり、ρ(τ)が該一軸加速度信号の正規化自己相関関数であり、
    基本周波数獲得手段は、ρ(τ)の最大値に対応するτの値を求め、該τ値の逆数を出力して前記ハイパスフィルタリングされた一軸加速度信号の基本周波数とするために用いられる請求項9に記載の歩数カウント装置。
  11. 前記歩数カウント手段(800)は、前記各一軸加速度信号のエネルギーを算出するための加速度信号エネルギー算出手段を含み、
    各一軸加速度信号のエネルギーの差が大きくない場合、前記歩数カウント手段(800)は、各軸に対応する干渉極値点除去後の加速度信号極値点の数を平均化して、該平均数を今回の歩数カウント過程で獲得される歩行又は走行の歩数とするか、又は、各一軸加速度信号のエネルギーの差が比較的に大きい場合、前記歩数カウント手段(800)は、そのうちエネルギーの最も大きい一軸加速度信号に対応する干渉極値点除去後の加速度信号極値点の数によって、今回の歩数カウント過程で獲得される歩行又は走行の歩数を確定する請求項9に記載の歩数カウント装置。
  12. コンピュータ読み取り可能なコードを含むコンピュータプログラムであって、
    前記コンピュータ読み取り可能なコードがサーバーで実行されると、前記サーバーが請求項1〜8のいずれか一項に記載の歩数カウント方法を実行するようになるコンピュータプログラム。
  13. 請求項12に記載のコンピュータプログラムを記憶するコンピュータ読み取り可能な媒体。
JP2016520244A 2013-12-31 2014-12-25 歩数カウント方法及び装置 Active JP6069590B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310751226.0 2013-12-31
CN201310751226.0A CN103727959B (zh) 2013-12-31 2013-12-31 计步方法及装置
PCT/CN2014/001179 WO2015100707A1 (zh) 2013-12-31 2014-12-25 计步方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2016528590A true JP2016528590A (ja) 2016-09-15
JP6069590B2 JP6069590B2 (ja) 2017-02-01

Family

ID=50452139

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016520244A Active JP6069590B2 (ja) 2013-12-31 2014-12-25 歩数カウント方法及び装置

Country Status (7)

Country Link
US (1) US10302449B2 (ja)
EP (1) EP2985572B1 (ja)
JP (1) JP6069590B2 (ja)
KR (1) KR101782240B1 (ja)
CN (1) CN103727959B (ja)
DK (1) DK2985572T3 (ja)
WO (1) WO2015100707A1 (ja)

Families Citing this family (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103727959B (zh) * 2013-12-31 2016-09-14 歌尔声学股份有限公司 计步方法及装置
US10724864B2 (en) * 2014-06-17 2020-07-28 Chief Architect Inc. Step detection methods and apparatus
US10371528B2 (en) * 2014-07-03 2019-08-06 Texas Instruments Incorporated Pedestrian navigation devices and methods
CN104089624B (zh) * 2014-07-18 2016-11-09 赵佳 计步方法及终端设备
CN104406603B (zh) * 2014-11-12 2018-05-11 上海卓易科技股份有限公司 一种基于加速度传感器的计步方法和装置
CN104457781B (zh) * 2014-12-22 2018-01-30 北京航空航天大学 一种基于单轴加速度计的自适应步数检测方法
CN104841117B (zh) * 2015-05-05 2017-09-05 惠州Tcl移动通信有限公司 基于移动终端加速度传感器的运动次数的计数方法及系统
CN104990562B (zh) * 2015-06-29 2018-02-23 合肥工业大学 基于自相关运算的计步方法
CN105496416B (zh) * 2015-12-28 2019-04-30 歌尔股份有限公司 一种人体运动状态的识别方法和装置
CN106197470B (zh) * 2016-06-29 2019-11-26 联想(北京)有限公司 一种数据处理方法及电子设备
CN106595696B (zh) * 2016-12-08 2023-12-08 臻鼎云智能科技(深圳)有限公司 一种防作弊计步装置的计步方法
CN107144291B (zh) * 2017-05-23 2019-11-05 维沃移动通信有限公司 一种数据处理方法及移动终端
CN108984562B (zh) * 2017-06-02 2022-03-08 四川理工学院 一种基于Android平台的运动数据统计系统和方法
CN107515010A (zh) * 2017-08-28 2017-12-26 五邑大学 一种计步器的数据处理方法以及计步器装置
CN108837480B (zh) * 2018-06-29 2020-05-01 安徽省徽腾智能交通科技有限公司 游泳监测系统及训练方法
CN109341677B (zh) * 2018-09-30 2021-03-12 歌尔科技有限公司 累计误差去除方法、装置、用户设备及存储介质
JP7242306B2 (ja) 2019-01-11 2023-03-20 セイコーインスツル株式会社 時計及び時計用モータ制御方法
CN109938740B (zh) * 2019-03-08 2022-04-15 深圳大学 一种步态周期检测方法、装置及计算机可读存储介质
CN111006683A (zh) * 2019-11-27 2020-04-14 青岛歌尔智能传感器有限公司 计步装置及其计步方法、控制器和可读存储介质
CN111238527B (zh) * 2020-01-15 2023-09-29 桂林市优创电子科技有限公司 基于三轴加速度传感器的计步方法
CN111238528A (zh) * 2020-03-20 2020-06-05 歌尔科技有限公司 一种计步方法、装置、计步设备及可读存储介质
CN111780780B (zh) * 2020-06-16 2022-06-03 贵州省人民医院 一种基于滤波器组的计步方法及装置
CN113280832A (zh) * 2021-07-13 2021-08-20 上海交通大学 基于加速度计的计步方法及系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005157465A (ja) * 2003-11-20 2005-06-16 Asahi Kasei Electronics Co Ltd 歩数演算装置
JP2006340903A (ja) * 2005-06-09 2006-12-21 Sony Corp 行動認識装置、方法およびプログラム
US20070208544A1 (en) * 2006-03-03 2007-09-06 Garmin Ltd. Method and apparatus for estimating a motion parameter
JP2007244495A (ja) * 2006-03-14 2007-09-27 Sony Corp 体動検出装置、体動検出方法および体動検出プログラム
JP2010257395A (ja) * 2009-04-28 2010-11-11 Fujitsu Ltd 歩数計及び歩数計数方法
US20130085700A1 (en) * 2011-09-30 2013-04-04 Apple Inc. Techniques for improved pedometer readings
JP2013114486A (ja) * 2011-11-29 2013-06-10 Seiko Epson Corp 状態検出装置、電子機器及びプログラム

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA1266715A (en) * 1985-08-28 1990-03-13 Martinus Leonardus Gerardus Thoone Land vehicle navigation device comprising a filter unit for determining an optimum heading from presented orientation signals, and filter unit to be used in said navigation device
US5583776A (en) * 1995-03-16 1996-12-10 Point Research Corporation Dead reckoning navigational system using accelerometer to measure foot impacts
JPH09114955A (ja) * 1995-10-18 1997-05-02 Seiko Epson Corp ピッチ計
JP2001143048A (ja) * 1999-11-16 2001-05-25 Citizen Watch Co Ltd 歩数計
US6386041B1 (en) * 2000-02-01 2002-05-14 David Yang Step counting device incorporating vibration detecting mechanism
JP2002197437A (ja) * 2000-12-27 2002-07-12 Sony Corp 歩行検出システム、歩行検出装置、デバイス、歩行検出方法
US6813582B2 (en) * 2002-07-31 2004-11-02 Point Research Corporation Navigation device for personnel on foot
JP4405200B2 (ja) * 2003-07-28 2010-01-27 旭化成エレクトロニクス株式会社 歩行時間演算装置及びそれを用いた歩行距離演算装置
JP4525294B2 (ja) * 2004-10-27 2010-08-18 日本電気株式会社 動作回数カウント装置及び方法
JP5144128B2 (ja) * 2007-05-24 2013-02-13 セイコーインスツル株式会社 速度計
JP4956811B2 (ja) * 2008-04-28 2012-06-20 アイチ・マイクロ・インテリジェント株式会社 歩数計
JP4644274B2 (ja) * 2008-07-29 2011-03-02 京セラ株式会社 携帯機器、歩数カウント方法および重力方向検出方法
CN101354265B (zh) * 2008-08-19 2010-11-03 幻音科技(深圳)有限公司 计步方法及计步装置
JP2012008637A (ja) 2010-06-22 2012-01-12 Yamaha Corp 歩数計、およびプログラム
JP2012233731A (ja) * 2011-04-28 2012-11-29 Seiko Epson Corp 歩幅推測方法及び歩幅推測装置
US8849605B2 (en) * 2011-08-23 2014-09-30 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for sensor based pedestrian motion detection in hand-held devices
US20130138394A1 (en) * 2011-11-29 2013-05-30 Seiko Epson Corporation State detecting device, electronic apparatus, and program
CN102818913B (zh) * 2012-07-31 2013-11-27 宋子健 一种人体运动信息检测装置及其检测方法
WO2014091583A1 (ja) * 2012-12-12 2014-06-19 富士通株式会社 加速度センサ出力処理プログラム,処理方法,処理装置及び歩行評価プログラム
CN103148864A (zh) * 2013-04-03 2013-06-12 哈尔滨工程大学 通用微机电系统计步器及计步方法
CN103323615B (zh) * 2013-06-05 2015-08-12 中国科学院计算技术研究所 一种通过加速度传感器计算步行速度的移动终端及方法
CN103344249B (zh) * 2013-06-17 2015-08-26 中国人民解放军总参谋部第六十一研究所 一种基于惯性传感器短时频谱分析的计步方法
CN103727959B (zh) 2013-12-31 2016-09-14 歌尔声学股份有限公司 计步方法及装置
US9526430B2 (en) * 2014-09-02 2016-12-27 Apple Inc. Method and system to estimate day-long calorie expenditure based on posture
US10359296B2 (en) * 2015-10-07 2019-07-23 Stmicroelectronics S.R.L. System, method and article for counting steps using an accelerometer

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005157465A (ja) * 2003-11-20 2005-06-16 Asahi Kasei Electronics Co Ltd 歩数演算装置
JP2006340903A (ja) * 2005-06-09 2006-12-21 Sony Corp 行動認識装置、方法およびプログラム
US20070208544A1 (en) * 2006-03-03 2007-09-06 Garmin Ltd. Method and apparatus for estimating a motion parameter
JP2007244495A (ja) * 2006-03-14 2007-09-27 Sony Corp 体動検出装置、体動検出方法および体動検出プログラム
JP2010257395A (ja) * 2009-04-28 2010-11-11 Fujitsu Ltd 歩数計及び歩数計数方法
US20130085700A1 (en) * 2011-09-30 2013-04-04 Apple Inc. Techniques for improved pedometer readings
JP2013114486A (ja) * 2011-11-29 2013-06-10 Seiko Epson Corp 状態検出装置、電子機器及びプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JP6069590B2 (ja) 2017-02-01
US10302449B2 (en) 2019-05-28
US20160298984A1 (en) 2016-10-13
KR101782240B1 (ko) 2017-09-26
EP2985572A4 (en) 2016-06-01
CN103727959A (zh) 2014-04-16
EP2985572B1 (en) 2017-02-22
DK2985572T3 (en) 2017-05-01
EP2985572A1 (en) 2016-02-17
WO2015100707A1 (zh) 2015-07-09
KR20150138389A (ko) 2015-12-09
CN103727959B (zh) 2016-09-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6069590B2 (ja) 歩数カウント方法及び装置
JP5952511B1 (ja) 人体運動状態監視方法及び装置
US10856777B2 (en) Method and device for identifying human movement state
JP6155276B2 (ja) エレベータ運動検出のための方法及び装置
JP2017504440A (ja) ユーザの動きの測定値における歩行の検出の改善
US11054279B2 (en) Adaptive step detection
CN104990562A (zh) 基于自相关运算的计步方法
TWI502167B (zh) 計步方法及其電子裝置
CN102954803A (zh) 自适应计步处理系统及方法
CN103344249A (zh) 一种基于惯性传感器短时频谱分析的计步方法
JP5509153B2 (ja) 歩容解析方法、歩容解析装置及びそのプログラム
JP2020120807A (ja) 転倒リスク評価装置、転倒リスク評価方法及び転倒リスク評価プログラム
US20170311899A1 (en) Apparatus and method for identifying movement in a patient
CN108195395A (zh) 移动终端及其计步方法、存储装置
JP5699717B2 (ja) 歩数検出装置、電子機器及びプログラム
WO2018086321A1 (zh) 一种计步方法及装置
EP3112811B1 (en) System and method for processing a foot acceleration signal
JP2020101849A (ja) 計測装置、計測方法及び計測プログラム
KR101742612B1 (ko) 가속도 센서를 이용한 움직임 평가 장치 및 방법
US10598510B2 (en) Step counter devices and step counting methods

Legal Events

Date Code Title Description
TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20161206

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20161226

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6069590

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250