WO2015196321A1 - 一种图像采集方法及装置 - Google Patents

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specific
electronic device
posture
image collection
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蒋洪睿
汪运斌
李鲲鹏
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华为技术有限公司
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    • H04M1/0264—Details of the structure or mounting of specific components for a camera module assembly

Definitions

  • the present invention relates to the field of electronic technologies, and in particular, to an image collection method and apparatus.
  • the technical solution provided in the prior art for realizing fast capture is: the electronic device determines whether the user performs an action on the electronic device, and if so, starts the photographing function after the action is stopped. It can be seen that the corresponding startup image collection function and the image collection operation are required after the electronic device stops moving. Therefore, the technical solution provided by the prior art has a technical problem of starting the image collection function for a long time. Summary of the invention
  • the invention provides an image collection method and device, which solves the technical problem that the image collection function is long in the prior art.
  • the present invention provides an image collection method, including:
  • the electronic device obtains at least a first image during the exercise time of the second specific motion.
  • the second specific motion is a motion that is less than a set time length of time interval from the first specific motion.
  • the identifying, when the electronic device changes to a specific device posture by using the first specific motion, starting the electronic device includes:
  • the image collection unit is activated.
  • the determining, by the change of the first sensing parameter, whether the first device motion is the first specific motion Includes:
  • the first motion calculation model is a history formed by the support vector machine SVM algorithm analyzing the electronic device to perform the first specific motion a plurality of times a calculation model obtained from the data;
  • the controlling the image collection unit to obtain at least the first image during the motion time of the second specific motion includes:
  • controlling the image collection unit to perform a photographing action every predetermined time interval to obtain a plurality of photos including the at least first image
  • the image collection unit is controlled to perform video recording to acquire a video segment including the at least first image.
  • the monitoring, whether the electronic device performs the second specific motion in the specific device posture includes: Acquiring, by the second motion sensor in the electronic device, the second sensing parameter of the current moment when performing the second device motion in the specific device posture;
  • the second motion calculation model is a calculation model obtained by analyzing the historical data formed by the electronic device performing the plurality of the second specific motions by the support vector machine SVM algorithm.
  • the present invention provides an electronic device, including:
  • a memory for storing program instructions
  • a processor configured to: obtain the program instruction, to perform the following steps: when the electronic device is changed to a specific device posture by the first specific motion, the image collection unit in the electronic device is activated; Whether the electronic device performs the second specific motion in the specific device posture; and when the electronic device is monitored to perform the second specific motion in the specific device posture, controlling the image collection unit to perform the electronic device At least a first image is obtained during the movement of the second particular motion.
  • the processor is specifically configured to: monitor whether the second specific motion is a time interval between the first specific motion and less than a set time length exercise.
  • the processor is specifically configured to:
  • the image collection unit is activated.
  • the processor is specifically configured to:
  • the first motion calculation model is a history formed by the support vector machine SVM algorithm analyzing the electronic device to perform the first specific motion a plurality of times a calculation model obtained from the data;
  • the processor is further configured to:
  • controlling the image collection unit to perform a photographing action every predetermined time interval to obtain a plurality of photos including the at least first image
  • the image collection unit is controlled to perform video recording to acquire a video segment including the at least first image.
  • the processor is further configured to:
  • the second motion calculation model is a calculation model obtained by analyzing, by the support vector machine SVM algorithm, the historical data formed by the electronic device performing the second specific motion multiple times.
  • the present invention provides an apparatus comprising:
  • An identification unit configured to identify whether an electronic device changes to a specific device posture after the first specific motion
  • an activation unit configured to: when the identification unit recognizes that an electronic device changes to a specific device posture through a first specific motion, activate an image collection unit in the electronic device;
  • a monitoring unit configured to monitor whether the electronic device performs a second specific motion in the specific device posture
  • control unit configured to: when the monitoring unit detects that the electronic device performs the second specific motion in the specific device posture, control the image collection unit to perform the second specific motion on the electronic device At least the first image is obtained during the exercise time.
  • the monitoring unit is specifically configured to: monitor whether the second specific motion is a time interval between the first specific motion and less than a set time length exercise.
  • the identifying unit includes:
  • a first acquiring subunit configured to acquire the electronic device by using a first motion sensor in the electronic device during a process in which the electronic device changes from a first device posture to a specific device posture a first sensing parameter during movement of the first device;
  • Determining a subunit configured to determine, by the change of the first sensing parameter, whether the first device motion is the first specific motion
  • the initiating unit is configured to start the image collection unit if the determining subunit determines that the first device motion is the first specific motion.
  • the first acquiring sub-unit is specifically configured to: Performing characteristic extraction on the first sensing parameter to determine a first motion characteristic of the first device motion;
  • the first motion calculation model is a history formed by the support vector machine SVM algorithm analyzing the electronic device to perform the first specific motion a plurality of times a calculation model obtained from the data;
  • control unit is specifically configured to:
  • controlling the image collection unit to perform a photographing action every predetermined time interval to obtain a plurality of photos including the at least first image
  • the image collection unit is controlled to perform video recording to acquire a video segment including the at least first image.
  • the monitoring unit includes:
  • a second acquisition subunit configured to acquire, by the second motion sensor in the electronic device, a second sensing parameter of the current moment when the electronic device performs the second device motion in the specific device posture
  • the second motion calculation model is a calculation model obtained by analyzing a history data formed by the electronic device performing the plurality of the second specific motions by a support vector machine SVM algorithm.
  • the invention changes to a specific device posture by recognizing that an electronic device changes through a first specific motion And actuating an image collection unit in the electronic device; monitoring whether the electronic device performs the second specific motion in the specific device posture; and controlling the image collection unit to be in the electronic when monitoring the second specific motion of the electronic device in the specific device posture
  • the device obtains at least a first image during the exercise time of the second specific motion. It can be seen that the electronic device can automatically activate the image collection unit when the first specific motion is recognized and is in the ready image collection state, thereby enabling image collection during the motion time identified as the second specific motion. Therefore, the electronic device can automatically start the image collection unit and complete the shooting during the user's motion, thereby avoiding the problem that the electronic device can collect the image after the user action is completed, and realizing a quick and natural automatic capture.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of an image collection method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart of an image collection method taking a photograph as an example in the embodiment of the present invention
  • FIG. 3 is a functional block diagram of an electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a functional block diagram of a device in an embodiment of the present invention. detailed description
  • FIG. 1 is a schematic diagram of an image collection method according to an embodiment of the present invention, which is applied to an image including an image collection unit.
  • sub-devices such as mobile phones, PAD (tablet) and other smart handheld devices.
  • an image collection method provided by an embodiment of the present invention includes the following processes:
  • the electronic device includes a display unit
  • the specific device posture may be a vertical state in which the display unit of the electronic device is perpendicular to the horizontal plane, or a horizontal state in which the display unit of the electronic device is parallel to the horizontal plane.
  • it can also be a gesture for other custom devices.
  • the electronic device senses whether the electronic device is in a specific device posture by the gravity sensor.
  • the S101 includes the following process: in a process in which the electronic device changes from the first device posture to the specific device posture by using the first device posture different from the specific device posture, acquiring the electronic device by using the first motion sensor in the electronic device The first sensing parameter during the movement of the first device; determining whether the first device motion is the first specific motion by the change of the first sensing parameter; if yes, starting the image gathering unit.
  • the first motion sensor may use one or more sensors of the acceleration sensor, the gyroscope, and the gravity sensor to record the first sensing parameter during the movement of the first device.
  • the acceleration sensor taking the acceleration sensor as an example, recording the acceleration All acceleration values of the X-axis, Y-axis and Z-axis of the sensor during the movement of the first device are used as the first sensing parameter.
  • the first sensing parameter recorded during the movement of the first device is preprocessed, for example, the preprocessing may be the first sensing in the form of an active window.
  • the parameter is smoothed, and then the first sensing parameter after the pre-processing is extracted to determine the first motion characteristic of the first device motion; then, the first motion characteristic is input into the first motion calculation model for calculation, according to the calculation
  • the result determines if the first device motion is the first particular motion.
  • the first motion calculation model is a calculation model obtained by analyzing a historical data formed by the electronic device performing a plurality of first specific motions by a support vector machine (SVM) algorithm.
  • SVM support vector machine
  • the historical data analyzed by the SVM algorithm is a multiple execution of the set.
  • the pre-processing and normalization processing of the sensing data during the first specific motion, and the historical data obtained by processing the normalized processed data using interpolation or sampling methods, and interpolation method Or the treatment of the sample method eliminates the dependence of the amplitude and duration of the motion.
  • the specific device posture in S102 may be the same device posture in S101, and the specific device posture in S102 may not be the same device posture in S101.
  • the image collection may define a second specific motion as a motion with a time interval between the first specific motion being less than a set length of time.
  • the second specific motion is defined as a translational motion, so as to collect different images in the translational motion, for example, the translational motion can be up and down translation relative to the user, left and right translation, and before and after Pan and so on.
  • S102 includes the following processes:
  • the second sensing parameter of the current time is acquired by the second motion sensor in the electronic device; and the second sensing parameter is input into the second motion computing model for calculation to determine the electronic device. Whether the current time is in the process of performing the second specific motion in a specific device attitude.
  • the second motion sensor may be the same sensor as the first motion sensor in the electronic device, for example, the same as the acceleration sensor; the second motion sensor and the first motion sensor may also be different types of sensors applied in the electronic device.
  • the first motion sensor is a gyroscope and the second motion sensor is an acceleration sensor.
  • the second motion calculation model is obtained by analyzing the historical data formed by the second specific motion performed by the electronic device by the support vector machine SVM algorithm. Computing model.
  • the historical data analyzed by the SVM algorithm herein performs pre-processing and normalization processing on the sensing data collected during the second specific motion, and interpolates the normalized processed data. Historical data obtained by processing such as law or sample method.
  • the second motion calculation model is obtained by analyzing the historical data of the translational motion according to the plurality of electronic devices in the vertical state by the SVM algorithm.
  • the acceleration values of the X-axis, Y-axis, and Z-axis of the current moment of the acceleration sensor are input to the second motion calculation model for calculation, and the acceleration values of the X-axis, the Y-axis, and the Z-axis at the current time are in accordance with the second motion calculation model. , indicating that the electronic device is currently in the process of panning motion in the vertical state, so the image is not stopped.
  • the calculation according to the second motion calculation model can accurately determine whether the electronic device is currently in the process of performing the second specific motion, and thus can only be in the motion process of the second specific motion.
  • the image collection is performed in the middle, so that the image collection can be naturally stopped when the second specific motion is stopped, and the user experience is improved.
  • control image gathering unit collects at least the first image during the motion time of the second specific motion of the electronic device.
  • the second specific motion is defined as a motion with a time interval less than a set time length from the first specific motion, then defining a time length of 0.5 seconds, for example, after the first specific motion, monitoring the electronic device Whether the translational motion is performed in a specific device attitude within 0.5 seconds after the first specific motion. If the translational motion is not performed within 0.5 seconds, such as no translational motion or translational motion after 0.5 seconds, the image collection unit does not Perform image collection.
  • the motion defining the second specific motion as the time interval between the second specific motion and the second specific motion is less than a set time length, can avoid the user being picked up by the mobile phone and using other functions to misjudge the need for image collection, so Identification is more accurate.
  • the control image collection unit obtains at least the first image during the motion time of the second specific motion, and includes the following two implementation manners: Embodiment 1
  • the control image gathering unit performs a photographing action every predetermined time interval to obtain a plurality of photos including at least the first image.
  • the first embodiment is applied to a photographing scene, for example, the preset time interval is 0.5 seconds, and then a photographing action is performed every 0.5 seconds in the motion time of the second specific motion, when the second specific motion is detected.
  • the first embodiment allows the user to naturally capture the shot in the second specific motion without missing.
  • Embodiment 2 During the motion time of the second specific motion, the image capturing unit controls the video recording to acquire a video including at least the first image. Specifically, the second embodiment is applied to a video recording scene, and when the second specific motion is detected, the video recording is stopped, and a complete video corresponding to the second specific motion is formed, so that the second embodiment is more in line with the characteristics of the video recording. The video required by the user is recorded during the second specific exercise, and the start and stop of the video recording are naturally completed.
  • the electronic device is a smart phone with a camera function.
  • the following is an example of a method for quickly capturing an image by using a smart phone.
  • the flow of the image collection method provided in the embodiment of the present invention is described with reference to FIG. 2, but is not intended to limit the present invention.
  • S11 records, by the first motion sensor and the second motion sensor in the electronic device, an inductive parameter of the electronic device in the motion of the device;
  • S12 The change of the first sensing parameter recorded by the first motion sensor identifies whether the electronic device changes to the specific device posture after the first specific motion, and if so, executes S13;
  • an embodiment of the present invention further provides an electronic device.
  • the electronic device in the embodiment of the present invention includes the following structure:
  • a memory 301 configured to store program instructions
  • the processor 302 is configured to acquire program instructions, to perform the following steps: when the electronic device is changed to a specific device posture by the first specific motion, the image collection unit in the electronic device is activated; and the electronic device is monitored in a specific device posture. Performing a second specific motion; when monitoring that the electronic device performs the second specific motion in the specific device posture, the control image gathering unit collects at least the first image during the motion time during which the electronic device performs the second specific motion.
  • the processor 302 is specifically configured to: monitor whether the second specific motion is a motion that is less than a set time length from a time interval between the first specific motions.
  • the processor 302 is specifically configured to:
  • the first sensing parameter of the electronic device during the movement of the first device is acquired by the first motion sensor in the electronic device during the process of the electronic device changing from the first device posture to the specific device posture;
  • the image gathering unit is activated.
  • the processor 302 is specifically configured to:
  • the first motion computing model is to analyze the electronic device by using a support vector machine SVM algorithm a calculation model obtained by the device performing a plurality of historical data formed by the first specific motion;
  • Whether the first device motion is the first specific motion is determined according to the calculation result.
  • the processor 302 is further configured to:
  • control image gathering unit performs a photographing action every predetermined time interval to obtain a plurality of photographs including at least the first image;
  • the set acquires a video comprising at least the first image.
  • the processor 302 is further configured to:
  • the second sensing parameter of the current time is acquired by the second motion sensor in the electronic device;
  • the second sensing parameter is input to the second motion calculation model for calculation to determine whether the electronic device is in the process of performing the second specific motion in the specific device posture at the current time, wherein the second motion calculation model is a SVM algorithm through the support vector machine A calculation model obtained by the electronic device performing historical data formed by a plurality of second specific motions is analyzed.
  • an embodiment of the present invention further provides an apparatus.
  • the apparatus in the embodiment of the present invention includes the following structure:
  • the identifying unit 401 is configured to identify that an electronic device changes to a specific device posture after the first specific motion
  • the activation unit 402 is configured to activate an image collection unit in the electronic device when the identification unit 401 recognizes that an electronic device changes to a specific device posture through the first specific motion;
  • a monitoring unit 403 configured to monitor whether the electronic device performs the second specific motion in a specific device posture
  • the control unit 404 is configured to: when the monitoring unit 403 detects that the electronic device performs the second specific motion in the specific device posture, the control image gathering unit obtains at least the first image during the motion time of the second specific motion of the electronic device.
  • the monitoring unit 403 is specifically configured to: monitor whether the second specific motion is a motion with a time interval between the first specific motion being less than a set time length.
  • the identifying unit 401 includes:
  • a first acquiring subunit configured to acquire, during a movement of the first device by the first motion sensor in the electronic device, during a process in which the electronic device changes from the first device posture to the specific device posture First sensing parameter;
  • Determining a subunit configured to determine, by the change of the first sensing parameter, whether the first device motion is the first a specific movement
  • the startup unit 402 is configured to start the image collection unit if it is determined that the subunit determines that the first device motion is the first specific motion.
  • the first obtaining subunit is specifically configured to:
  • the first motion computing model is to analyze the electronic device by using a support vector machine SVM algorithm a calculation model obtained by the device performing a plurality of historical data formed by the first specific motion;
  • Whether the first device motion is the first specific motion is determined according to the calculation result.
  • control unit 404 is specifically configured to:
  • control image gathering unit performs a photographing action every predetermined time interval to obtain a plurality of photographs including at least the first image;
  • the image collection unit is controlled to perform video recording to acquire a video including at least the first image.
  • the monitoring unit 403 includes:
  • a second obtaining sub-unit configured to acquire, by the second motion sensor in the electronic device, the second sensing parameter of the current time when the electronic device performs the second device motion in the specific device posture
  • a determining subunit configured to input the second sensing parameter into the second motion computing model for determining whether the electronic device is in the process of performing the second specific motion in the specific device posture at the current moment, where the second motion computing model is
  • the calculation model obtained by the electronic device performing historical data formed by the plurality of second specific motions is analyzed by the support vector machine SVM algorithm.
  • the invention activates an image collection unit in the electronic device by recognizing that an electronic device changes to a specific device posture through the first specific motion; monitoring whether the electronic device performs the second specific motion in the specific device posture; When the device performs the second specific motion in the specific device posture, the control image gathering unit obtains at least the motion time of the second specific motion of the electronic device. The first image. It can be seen that the electronic device can automatically activate the image collection unit when the first specific motion is recognized and is in the ready image collection state, thereby enabling image collection during the motion time identified as the second specific motion. Therefore, the electronic device can automatically start the image collection unit and complete the shooting during the user's motion, thereby avoiding the problem that the electronic device can collect the image after the user action is completed, and realizing a quick and natural automatic capture.
  • embodiments of the present invention can be provided as a method, system, or computer program product. Accordingly, the present invention may take the form of an entirely hardware embodiment, an entirely software embodiment, or a combination of software and hardware. Moreover, the invention can be embodied in the form of one or more computer program products embodied on a computer-usable storage medium (including but not limited to disk storage, CD-ROM, optical storage, etc.) in which computer usable program code is embodied.
  • a computer-usable storage medium including but not limited to disk storage, CD-ROM, optical storage, etc.
  • the computer program instructions can also be stored in a computer readable memory that can direct a computer or other programmable data processing device to operate in a particular manner, such that the instructions stored in the computer readable memory produce an article of manufacture comprising the instruction device.
  • the apparatus implements the functions specified in one or more blocks of a flow or a flow and/or block diagram of the flowchart.
  • These computer program instructions can also be loaded onto a computer or other programmable data processing device such that a series of operational steps are performed on a computer or other programmable device to produce computer-implemented processing for execution on a computer or other programmable device.
  • the instructions provide steps for implementing the functions specified in a block or blocks of a flow or a flow and/or a block diagram of a flowchart Step.

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Abstract

本发明公开了一种图像采集方法及装置，图像采集方法包括：识别到一电子设备经过第一特定运动改变至一特定设备姿态时，启动所述电子设备中的图像采集单元；监测所述电子设备是否以所述特定设备姿态进行第二特定运动；在监测到所述电子设备以所述特定设备姿态进行所述第二特定运动时，控制所述图像采集单元在所述电子设备进行所述第二特定运动的运动时间内采集获得至少第一图像。

Description

一种图像采集方法及装置
技术领域
本发明涉及电子技术领域， 特别涉及一种图像釆集方法及装置 背景技术
随着电子技术的发展， 拍照， 摄像等功能被集成到手持电子设备， 比如, 智能手机， PAD (平板电脑） 中， 而用户经常在使用手持电子设备的其他功 能或手持电子设备处于锁屏状态下时遇到需要快速启动的图像釆集功能实现 快速抓拍的情况。 为了能够快速启动图像釆集功能， 就不能通过通常的程序 打开相机应用。
现有技术中为了实现快速抓拍提供的技术方案是： 电子设备通过判断用 户是否对电子设备执行一动作， 若是， 则在所述动作停止后启动拍照功能。 由此可以看出， 需要电子设备停止运动后才能进行相应的启动图像釆集功能 以及进行图像釆集动作， 因此现有技术提供的技术方案存在启动图像釆集功 能时间较长的技术问题。 发明内容
本发明提供了一种图像釆集方法及装置， 解决了现有技术中启动图像釆 集功能时间较长的技术问题。
第一方面， 本发明提供了一种图像釆集方法， 包括：
识别到一电子设备经过第一特定运动改变至一特定设备姿态时， 启动所 述电子设备中的图像釆集单元；
监测所述电子设备是否以所述特定设备姿态进行第二特定运动； 在监测到所述电子设备以所述特定设备姿态进行所述第二特定运动时， 控制所述图像釆集单元在所述电子设备进行所述第二特定运动的运动时间内 釆集获得至少第一图像。 结合第一方面， 在第一种可能的实现方式中， 所述第二特定运动为与所 述第一特定运动之间的时间间隔小于一设定时间长度的运动。
结合第一方面的第一种可能的实现方式， 在第二种可能的实现方式中， 所述识别到一电子设备经过第一特定运动改变至一特定设备姿态时， 启动所 述电子设备中的图像釆集单元， 包括：
在所述电子设备从第一设备姿态经过第一设备运动改变为所述特定设备 姿态的过程中， 通过所述电子设备中的第一运动传感器获取所述电子设备在 所述第一设备运动过程中的第一感应参数；
通过所述第一感应参数的变化确定所述第一设备运动是否为所述第一特 定运动；
如果是， 则启动所述图像釆集单元。
结合第一方面的第二种可能的实现方式， 在第三种可能的实现方式中， 所述通过所述第一感应参数的变化确定所述第一设备运动是否为所述第一特 定运动， 包括：
对所述第一感应参数进行特性提取， 确定所述第一设备运动的第一运动 特性；
将所述第一运动特性输入第一运动计算模型进行计算， 其中， 所述第一 运动计算模型为通过支持向量机 SVM算法分析所述电子设备执行多次所述 第一特定运动所形成的历史数据而获得的计算模型；
根据计算结果确定所述第一设备运动是否为所述第一特定运动。
结合第一方面， 第一方面的第一种可能的实现方式， 第一方面的第二种 可能的实现方式， 或者第一方面的第三种可能的实现方式中， 在第四种可能 的实现方式中， 所述控制所述图像釆集单元在所述第二特定运动的运动时间 内釆集获得至少第一图像， 包括：
在所述第二特定运动的运动时间内， 控制所述图像釆集单元每隔一预设 时间间隔进行一次拍照动作， 以釆集获得包括所述至少第一图像的多张照片; 或
在所述第二特定运动的运动时间内， 控制所述图像釆集单元进行视频录 制， 以釆集获取包括所述至少第一图像的一段视频。
结合第一方面的第四种可能的实现方式， 在第五种可能的实现方式中， 所述监测所述电子设备是否以所述特定设备姿态进行第二特定运动， 包括： 在所述电子设备以所述特定设备姿态进行第二设备运动时， 通过所述电 子设备中的第二运动传感器获取当前时刻的第二感应参数；
将所述第二感应参数输入第二运动计算模型进行计算 , 以判断所述电子 设备在所述当前时刻是否处于以所述特定设备姿态进行所述第二特定运动的 过程中， 其中， 所述第二运动计算模型为通过支持向量机 SVM算法分析所述 电子设备执行多次所述第二特定运动所形成的历史数据获得的计算模型。
第二方面， 本发明提供了一种电子设备， 包括：
存储器， 用于存储程序指令；
处理器， 用于获取所述程序指令， 以执行如下步骤： 识别到所述电子设 备经过第一特定运动改变至一特定设备姿态时， 启动所述电子设备中的图像 釆集单元； 监测所述电子设备是否以所述特定设备姿态进行第二特定运动； 在监测到所述电子设备以所述特定设备姿态进行所述第二特定运动时， 控制 所述图像釆集单元在所述电子设备进行所述第二特定运动的运动时间内釆集 获得至少第一图像。
结合第二方面， 在第一种可能的实现方式中， 所述处理器具体用于： 监 测所述第二特定运动是否为与所述第一特定运动之间的时间间隔小于一设定 时间长度的运动。
结合第二面的第一种可能的实现方式， 在第二种可能的实现方式中， 所 述处理器具体用于：
在所述电子设备从第一设备姿态经过第一设备运动改变为所述特定设备 姿态的过程中， 通过所述电子设备中的第一运动传感器获取所述电子设备在 所述第一设备运动过程中的第一感应参数；
通过所述第一感应参数的变化确定所述第一设备运动是否为所述第一特 定运动；
如果是， 则启动所述图像釆集单元。
结合第二方面的第二种可能的实现方式， 在第三种可能的实现方式中， 所述处理器具体用于：
对所述第一感应参数进行特性提取， 确定所述第一设备运动的第一运动 特性；
将所述第一运动特性输入第一运动计算模型进行计算， 其中， 所述第一 运动计算模型为通过支持向量机 SVM算法分析所述电子设备执行多次所述 第一特定运动所形成的历史数据而获得的计算模型；
根据计算结果确定所述第一设备运动是否为所述第一特定运动。
结合第二方面， 第二方面的第一种可能的实现方式， 第二方面的第二种 可能的实现方式， 或者第二方面的第三种可能的实现方式中， 在第四种可能 的实现方式中， 所述处理器还用于：
在所述第二特定运动的运动时间内， 控制所述图像釆集单元每隔一预设 时间间隔进行一次拍照动作， 以釆集获得包括所述至少第一图像的多张照片; 或
在所述第二特定运动的运动时间内， 控制所述图像釆集单元进行视频录 制， 以釆集获取包括所述至少第一图像的一段视频。
结合第二方面的第四种可能的实现方式， 在第五种可能的实现方式中， 所述处理器还用于：
在所述电子设备以所述特定设备姿态进行第二设备运动时， 通过所述电 子设备中的第二运动传感器获取当前时刻的第二感应参数；
将所述第二感应参数输入第二运动计算模型进行计算 , 以判断所述电子 设备在所述当前时刻是否处于以所述特定设备姿态进行所述第二特定运动的 过程中， 其中， 所述第二运动计算模型为通过支持向量机 SVM算法分析所述 电子设备执行多次所述第二特定运动所形成的历史数据获得的计算模型。
第三方面， 本发明提供了一种装置， 包括：
识别单元， 用于识别一电子设备是否经过第一特定运动改变至一特定设 备姿态
启动单元， 用于在所述识别单元识别到一电子设备经过第一特定运动改 变至一特定设备姿态时， 启动所述电子设备中的图像釆集单元；
监测单元， 用于监测所述电子设备是否以所述特定设备姿态进行第二特 定运动；
控制单元， 用于在所述监测单元监测到所述电子设备以所述特定设备姿 态进行所述第二特定运动时， 控制所述图像釆集单元在所述电子设备进行所 述第二特定运动的运动时间内釆集获得至少第一图像。
结合第三方面， 在第一种可能的实现方式中， 所述监测单元具体用于： 监测所述第二特定运动是否为与所述第一特定运动之间的时间间隔小于一设 定时间长度的运动。
结合第三方面的第一种可能的实现方式， 在第二种可能的实现方式中， 所述识别单元， 包括：
第一获取子单元， 用于在所述电子设备从第一设备姿态经过第一设备运 动改变为所述特定设备姿态的过程中， 通过所述电子设备中的第一运动传感 器获取所述电子设备在所述第一设备运动过程中的第一感应参数；
确定子单元， 用于通过所述第一感应参数的变化确定所述第一设备运动 是否为所述第一特定运动；
所述启动单元， 用于如果所述确定子单元确定出所述第一设备运动是所 述第一特定运动时， 启动所述图像釆集单元。
结合第三方面的第二种可能的实现方式， 在第三种可能的实现方式中， 所述第一获取子单元， 具体用于： 对所述第一感应参数进行特性提取， 确定所述第一设备运动的第一运动 特性；
将所述第一运动特性输入第一运动计算模型进行计算， 其中， 所述第一 运动计算模型为通过支持向量机 SVM算法分析所述电子设备执行多次所述 第一特定运动所形成的历史数据而获得的计算模型；
根据计算结果确定所述第一设备运动是否为所述第一特定运动。
结合第三方面， 第三方面的第一种可能的实现方式， 第三方面的第二种 可能的实现方式， 或者第三方面的第三种可能的实现方式中， 在第四种可能 的实现方式中， 所述控制单元， 具体用于：
在所述第二特定运动的运动时间内， 控制所述图像釆集单元每隔一预设 时间间隔进行一次拍照动作， 以釆集获得包括所述至少第一图像的多张照片； 或
在所述第二特定运动的运动时间内， 控制所述图像釆集单元进行视频录 制， 以釆集获取包括所述至少第一图像的一段视频。
结合第三方面的第四种可能的实现方式， 在第五种可能的实现方式中， 所述监测单元， 包括：
第二获取子单元， 用于在所述电子设备以所述特定设备姿态进行第二设 备运动时， 通过所述电子设备中的第二运动传感器获取当前时刻的第二感应 参数；
判断子单元， 用于将所述第二感应参数输入第二运动计算模型进行计算 , 以判断所述电子设备在所述当前时刻是否处于以所述特定设备姿态进行所述 第二特定运动的过程中，其中，所述第二运动计算模型为通过支持向量机 SVM 算法分析所述电子设备执行多次所述第二特定运动所形成的历史数据获得的 计算模型。
本发明公开的技术方案至少具有如下技术效果：
本发明通过识别到一电子设备经过第一特定运动改变至一特定设备姿态 时， 启动电子设备中的图像釆集单元； 监测电子设备是否以该特定设备姿态 进行第二特定运动； 在监测到电子设备以特定设备姿态进行第二特定运动时， 控制图像釆集单元在电子设备进行第二特定运动的运动时间内釆集获得至少 第一图像。 由此可以看出， 电子设备能在识别到第一特定运动时自动启动图 像釆集单元并处于准备图像釆集状态， 进而能在识别为第二特定运动的运动 时间内进行图像釆集。 因此， 电子设备能在用户动作过程中自动启动图像釆 集单元并完成拍摄， 避免了等用户动作完成后电子设备才能图像釆集的问题, 实现了快捷自然的自动抓拍。 附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案， 下面将对实 施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍， 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为本发明实施例中图像釆集方法的示意图；
图 2为本发明实施例中以拍照为例的图像釆集方法的流程图；
图 3为本发明实施例中电子设备的功能框架图；
图 4为本发明实施例中装置的功能框架图。 具体实施方式
为使本发明实施例的目的、 技术方案和优点更加清楚， 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作出创造性劳动前提下所获 得的所有其他实施例， 都属于本发明保护的范围。
图 1为本发明实施例提供的图像釆集方法， 应用于包括图像釆集单元的电 子设备中， 比如手机， PAD (平板电脑）等智能手持设备。 参考图 1 , 本发明 实施例提供的图像釆集方法包括如下流程：
S101、 识别到一电子设备经过第一特定运动改变至一特定设备姿态时， 启动电子设备中的图像釆集单元；
举例来说， 比如电子设备包括一显示单元， 特定设备姿态可以为电子设 备的显示单元与水平面垂直的竖直状态， 或电子设备的显示单元与水平面平 行的水平状态。 当然， 也可以为其他自定义的设备姿态。 具体的， 电子设备 通过重力传感器感应电子设备是否处于特定设备姿态。
可选的， S101包括如下流程： 在电子设备从与特定设备姿态不同的第一 设备姿态经过第一设备运动改变为特定设备姿态的过程中， 通过电子设备中 的第一运动传感器获取电子设备在第一设备运动过程中的第一感应参数； 通 过第一感应参数的变化确定第一设备运动是否为第一特定运动； 如果是， 则 启动图像釆集单元。
具体来讲， 第一运动传感器可以使用加速度传感器， 陀螺仪， 重力传感 器中一种或多种传感器记录第一设备运动过程中的第一感应参数， 举例来说， 以加速度传感器为例， 记录加速度传感器在第一设备运动过程中的 X轴， Y 轴以及 Z轴的所有加速度数值作为第一感应参数。
具体来讲， 当通过重力传感器感应到电子设备处于特定设备姿态时， 对 第一设备运动过程中记录的第一感应参数进行预处理， 比如， 预处理可以为 以活动窗口的方式对第一感应参数进行平滑处理， 接着， 对预处理后的第一 感应参数进行特性提取， 确定出第一设备运动的第一运动特性； 然后， 将第 一运动特性输入第一运动计算模型进行计算， 根据计算结果确定第一设备运 动是否为第一特定运动。
在具体实施过程中， 第一运动计算模型为通过支持向量机 SVM(support vector machine)算法分析电子设备执行多次第一特定运动所形成的历史数据 而获得的计算模型。 具体来讲， SVM算法所分析的历史数据为对釆集多次执 行第一特定运动过程中的感应数据进行预处理以及归一化处理， 并对归一化 处理后的感应数据釆用插值法或釆样法等方法进行处理而获得的历史数据， 而插值法或釆样法的处理消除了运动幅度和持续时间的依赖性。
由上述对 S101的具体描述可以看出， 按照第一运动计算模型进行计算， 能够准确的识别出第一特定运动， 相比现有技术启动图像釆集功能的判断方 式更能准确， 减少了误启动图像釆集功能的概率。
S 102、 监测电子设备是否以特定设备姿态进行第二特定运动。
具体的， S102中的特定设备姿态可以为 S101中的所指的特定设备姿态为 同一设备姿态， S 102中的特定设备姿态也可以不是 S 101中的所指的特定设备 姿态为同一设备姿态。 图像釆集， 可以定义第二特定运动为与第一特定运动之间的时间间隔小于一 设定时间长度的运动。
具体来讲， 为了方便釆集图像， 定义第二特定运动为平移运动， 以此在 平移运动中釆集到不同的图像， 比如， 平移运动可以为相对于用户的上下平 移， 左右平移， 以及前后平移等。
可选的， S102包括如下流程：
在电子设备以特定设备姿态进行第二设备运动时， 通过电子设备中的第 二运动传感器获取当前时刻的第二感应参数； 将第二感应参数输入第二运动 计算模型进行计算， 以判断电子设备在所述当前时刻是否处于以特定设备姿 态进行第二特定运动的过程中。
具体的， 第二运动传感器可以与第一运动传感器为电子设备中的同一传 感器， 比如同为加速度传感器； 第二运动传感器和第一运动传感器也可以为 应用在电子设备中的不同类型的传感器， 比如， 第一运动传感器为陀螺仪， 第二运动传感器为加速度传感器。 其中， 第二运动计算模型为通过支持向量 机 SVM算法分析电子设备执行多次第二特定运动所形成的历史数据而获得 的计算模型。 具体来讲， 这里的 SVM算法所分析的历史数据为多次执行第二 特定运动过程中釆集的感应数据进行预处理以及归一化处理， 并对归一化处 理后的感应数据釆用插值法或釆样法等方法进行处理而获得的历史数据。
比如， 以特定设备姿态为竖直状态， 第二特定运动为左右平移为例来讲， 则第二运动计算模型为根据多次电子设备以竖直状态进行平移运动的历史数 据通过 SVM算法分析获得的计算模型。 假如， 加速度传感器的当前时刻的 X 轴， Y轴以及 Z轴的加速度数值输入第二运动计算模型进行计算， 在当前时 刻的 X轴， Y轴以及 Z轴的加速度数值符合第二运动计算模型时， 表明电子 设备当前时刻处于以竖直状态进行平移运动过程中， 因此不会停止釆集图像。
由上述对 S102的具体描述可以看出， 按照第二运动计算模型进行计算能 够准确的判断出电子设备当前是否为进行在第二特定运动的过程中， 因此能 够只在第二特定运动的运动过程中进行图像釆集， 因此能在第二特定运动停 止时自然的停止图像釆集， 提高了用户体验度。
S103、 在监测到电子设备以特定设备姿态进行第二特定运动时， 控制图 像釆集单元在电子设备进行第二特定运动的运动时间内釆集获得至少第一图 像。
假如定义第二特定运动为与第一特定运动之间的时间间隔小于一设定时 间长度的运动， 则以定义一时间长度为 0.5秒举例来说， 则在第一特定运动之 后， 监测电子设备是否在第一特定运动之后的 0.5秒内以特定设备姿态进行平 移运动， 若没有在 0.5秒内进行平移运动， 比如没有进行平移运动或者在 0.5秒 之后进行的平移运动， 图像釆集单元都不进行图像釆集。
由此可以看出定义第二特定运动为与第二特定运动之间的时间间隔小于 一设定时间长度的运动， 可以避免将用户拿起手机使用其他功能误判为需要 进行图像釆集， 因此识别更准确。
可选的， 控制图像釆集单元在第二特定运动的运动时间内釆集获得至少 第一图像， 包括如下两种实施方式： 实施方式一： 在第二特定运动的运动时间内， 控制图像釆集单元每隔一 预设时间间隔进行一次拍照动作， 以釆集获得包括至少第一图像的多张照片。 具体来讲， 实施方式一应用于拍照场景， 比如， 预设时间间隔为 0.5秒， 则在 第二特定运动的运动时间内， 每间隔 0.5秒进行一次拍照动作， 当监测到第二 特定运动结束时停止拍照动作， 由此实施方式一能让用户很自然的在第二特 定运动中连续抓拍， 不会遗漏。
实施方式二： 在第二特定运动的运动时间内， 控制图像釆集单元进行视 频录制， 以釆集获取包括至少第一图像的一段视频。 具体来讲， 实施方式二 应用于视频录制场景， 当监测到第二特定运动结束时停止视频录制， 形成第 二特定运动对应的一段完整视频， 由此实施方式二更符合视频录制的特点， 能够在第二特定运动过程中录制用户需要的视频， 并自然完成视频录制的开 始和停止。
假设电子设备为具有拍照功能的智能手机为例， 下面以智能手机进行快 速拍照为例， 参考图 2对本发明实施例中提供的图像釆集方法的流程进行举 例说明， 但是不用于限制本发明。
S10: 启动运动识别状态；
S11通过电子设备中的第一运动传感器和第二运动传感器记录电子设备 在设备运动中的感应参数；
S12: 通过第一运动传感器记录的第一感应参数的变化识别电子设备是否 在经过第一特定运动改变至特定设备姿态， 若是， 则执行 S13;
S13: 启动图像釆集单元；
S14: 监测电子设备是否以特定设备姿态进行第二特定运动， 若是， 则执 行 S15 , 否则转至 S17
S15: 0.4秒的时间间隔进行连续抓拍；
S16: 判断第二特定运动是否停止， 若是， 转至 S17 , 否则继续执行 S15; S17: 结束拍照。 基于同一发明构思， 本发明实施例还提供了一种电子设备， 参考图 3所 示， 本发明实施例中的电子设备包括如下结构：
存储器 301 , 用于存储程序指令；
处理器 302 , 用于获取程序指令， 以执行如下步骤： 识别到电子设备经过 第一特定运动改变至一特定设备姿态时， 启动电子设备中的图像釆集单元； 监测电子设备是否以特定设备姿态进行第二特定运动； 在监测到电子设备以 特定设备姿态进行第二特定运动时， 控制图像釆集单元在电子设备进行第二 特定运动的运动时间内釆集获得至少第一图像。
优选地， 处理器 302具体用于： 监测第二特定运动是否为与第一特定运 动之间的时间间隔小于一设定时间长度的运动。
优选地， 处理器 302具体用于：
在电子设备从第一设备姿态经过第一设备运动改变为特定设备姿态的过 程中， 通过电子设备中的第一运动传感器获取电子设备在第一设备运动过程 中的第一感应参数；
通过第一感应参数的变化确定第一设备运动是否为第一特定运动； 如果是， 则启动图像釆集单元。
优选地， 处理器 302具体用于：
对第一感应参数进行特性提取， 确定第一设备运动的第一运动特性； 将第一运动特性输入第一运动计算模型进行计算， 其中， 第一运动计算 模型为通过支持向量机 SVM算法分析电子设备执行多次第一特定运动所形 成的历史数据而获得的计算模型；
根据计算结果确定第一设备运动是否为第一特定运动。
优选地， 处理器 302还用于：
在第二特定运动的运动时间内， 控制图像釆集单元每隔一预设时间间隔 进行一次拍照动作， 以釆集获得包括至少第一图像的多张照片； 或
在第二特定运动的运动时间内， 控制图像釆集单元进行视频录制， 以釆 集获取包括至少第一图像的一段视频。
优选地， 处理器 302还用于：
在电子设备以特定设备姿态进行第二设备运动时， 通过电子设备中的第 二运动传感器获取当前时刻的第二感应参数；
将第二感应参数输入第二运动计算模型进行计算， 以判断电子设备在当 前时刻是否处于以特定设备姿态进行第二特定运动的过程中， 其中， 第二运 动计算模型为通过支持向量机 SVM算法分析电子设备执行多次第二特定运 动所形成的历史数据获得的计算模型。
基于同一发明构思， 本发明实施例还提供了一种装置， 参考图 4所示， 本发明实施例中的装置包括如下结构：
识别单元 401 ,用于识别到一电子设备经过第一特定运动改变至一特定设 备姿态
启动单元 402 ,用于在识别单元 401识别到一电子设备经过第一特定运动 改变至一特定设备姿态时， 启动电子设备中的图像釆集单元；
监测单元 403， 用于监测电子设备是否以特定设备姿态进行第二特定运 动；
控制单元 404 ,用于在监测单元 403监测到电子设备以特定设备姿态进行 第二特定运动时， 控制图像釆集单元在电子设备进行第二特定运动的运动时 间内釆集获得至少第一图像。
优选地， 监测单元 403具体用于： 监测第二特定运动是否为与第一特定 运动之间的时间间隔小于一设定时间长度的运动。
优选地， 识别单元 401 , 包括：
第一获取子单元， 用于在电子设备从第一设备姿态经过第一设备运动改 变为特定设备姿态的过程中， 通过电子设备中的第一运动传感器获取电子设 备在第一设备运动过程中的第一感应参数；
确定子单元， 用于通过第一感应参数的变化确定第一设备运动是否为第 一特定运动；
启动单元 402 ,用于如果确定子单元确定出第一设备运动是第一特定运动 时， 启动图像釆集单元。
优选地， 第一获取子单元， 具体用于：
对第一感应参数进行特性提取， 确定第一设备运动的第一运动特性； 将第一运动特性输入第一运动计算模型进行计算， 其中， 第一运动计算 模型为通过支持向量机 SVM算法分析电子设备执行多次第一特定运动所形 成的历史数据而获得的计算模型；
根据计算结果确定第一设备运动是否为第一特定运动。
优选地， 控制单元 404, 具体用于：
在第二特定运动的运动时间内， 控制图像釆集单元每隔一预设时间间隔 进行一次拍照动作， 以釆集获得包括至少第一图像的多张照片； 或
在第二特定运动的运动时间内， 控制图像釆集单元进行视频录制， 以釆 集获取包括至少第一图像的一段视频。
优选地， 监测单元 403 , 包括：
第二获取子单元， 用于在电子设备以特定设备姿态进行第二设备运动时， 通过电子设备中的第二运动传感器获取当前时刻的第二感应参数；
判断子单元， 用于将第二感应参数输入第二运动计算模型进行计算， 以 判断电子设备在当前时刻是否处于以特定设备姿态进行第二特定运动的过程 中， 其中， 第二运动计算模型为通过支持向量机 SVM算法分析电子设备执行 多次第二特定运动所形成的历史数据获得的计算模型。
本发明的一个或多个实施例， 可以实现如下技术效果：
本发明通过识别到一电子设备经过第一特定运动改变至一特定设备姿态 时， 启动电子设备中的图像釆集单元； 监测电子设备是否以该特定设备姿态 进行第二特定运动； 在监测到电子设备以特定设备姿态进行第二特定运动时， 控制图像釆集单元在电子设备进行第二特定运动的运动时间内釆集获得至少 第一图像。 由此可以看出， 电子设备能在识别到第一特定运动时自动启动图 像釆集单元并处于准备图像釆集状态， 进而能在识别为第二特定运动的运动 时间内进行图像釆集。 因此， 电子设备能在用户动作过程中自动启动图像釆 集单元并完成拍摄， 避免了等用户动作完成后电子设备才能图像釆集的问题， 实现了快捷自然的自动抓拍。
本领域内的技术人员应明白， 本发明的实施例可提供为方法、 系统、 或 计算机程序产品。 因此， 本发明可釆用完全硬件实施例、 完全软件实施例、 或结合软件和硬件方面的实施例的形式。 而且， 本发明可釆用在一个或多个 其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质 (包括但不限于磁盘 存储器、 CD-ROM、 光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、 设备（系统）、 和计算机程序产 品的流程图和 /或方框图来描述的。 应理解可由计算机程序指令实现流程图 和 /或方框图中的每一流程和 /或方框、 以及流程图和 /或方框图中的流程 和 /或方框的结合。 可提供这些计算机程序指令到通用计算机、 专用计算机、 嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器， 使得通 过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流 程图一个流程或多个流程和 /或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的 装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设 备以特定方式工作的计算机可读存储器中， 使得存储在该计算机可读存储器 中的指令产生包括指令装置的制造品， 该指令装置实现在流程图一个流程或 多个流程和 /或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上， 使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的 处理， 从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图 一个流程或多个流程和 /或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步 骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例， 但本领域内的技术人员一旦得知了 基本创造性概念， 则可对这些实施例作出另外的变更和修改。 所以， 所附权 利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。 脱离本发明实施例的精神和范围。 这样， 倘若本发明实施例的这些修改和变 型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内， 则本发明也意图包含这些 改动和变型在内。

Claims

权 利 要 求
1、 一种图像釆集方法， 其特征在于， 包括：
识别到一电子设备经过第一特定运动改变至一特定设备姿态时， 启动所述 电子设备中的图像釆集单元；
监测所述电子设备是否以所述特定设备姿态进行第二特定运动；
在监测到所述电子设备以所述特定设备姿态进行所述第二特定运动时， 控 制所述图像釆集单元在所述电子设备进行所述第二特定运动的运动时间内釆集 获得至少第一图像。
2、 如权利要求 1所述的方法， 其特征在于， 所述第二特定运动为与所述第 一特定运动之间的时间间隔小于一设定时间长度的运动。
3、 如权利要求 2所述的方法， 其特征在于， 所述识别到一电子设备经过第 一特定运动改变至一特定设备姿态时， 启动所述电子设备中的图像釆集单元， 包括：
在所述电子设备从第一设备姿态经过第一设备运动改变为所述特定设备姿 态的过程中， 通过所述电子设备中的第一运动传感器获取所述电子设备在所述 第一设备运动过程中的第一感应参数；
通过所述第一感应参数的变化确定所述第一设备运动是否为所述第一特定 运动；
如果是， 则启动所述图像釆集单元。
4、 如权利要求 3所述的方法， 其特征在于， 所述通过所述第一感应参数的 变化确定所述第一设备运动是否为所述第一特定运动， 包括：
对所述第一感应参数进行特性提取， 确定所述第一设备运动的第一运动特 性；
将所述第一运动特性输入第一运动计算模型进行计算， 其中， 所述第一运 动计算模型为通过支持向量机 SVM算法分析所述电子设备执行多次所述第一特 定运动所形成的历史数据而获得的计算模型； 根据计算结果确定所述第一设备运动是否为所述第一特定运动。
5、 如权利要求 1-4中任一权项所述的方法， 其特征在于， 所述控制所述图 像釆集单元在所述第二特定运动的运动时间内釆集获得至少第一图像， 包括： 在所述第二特定运动的运动时间内， 控制所述图像釆集单元每隔一预设时 间间隔进行一次拍照动作， 以釆集获得包括所述至少第一图像的多张照片； 或 在所述第二特定运动的运动时间内， 控制所述图像釆集单元进行视频录制， 以釆集获取包括所述至少第一图像的一段视频。
6、 如权利要求 5所述的方法， 其特征在于， 所述监测所述电子设备是否以 所述特定设备姿态进行第二特定运动， 包括：
在所述电子设备以所述特定设备姿态进行第二设备运动时， 通过所述电子 设备中的第二运动传感器获取当前时刻的第二感应参数；
将所述第二感应参数输入第二运动计算模型进行计算， 以判断所述电子设 备在所述当前时刻是否处于以所述特定设备姿态进行所述第二特定运动的过程 中， 其中， 所述第二运动计算模型为通过支持向量机 SVM算法分析所述电子设 备执行多次所述第二特定运动所形成的历史数据获得的计算模型。
7、 一种电子设备， 其特征在于， 包括：
存储器， 用于存储程序指令；
处理器， 用于获取所述程序指令， 以执行如下步骤： 识别到所述电子设备 经过第一特定运动改变至一特定设备姿态时， 启动所述电子设备中的图像釆集 单元； 监测所述电子设备是否以所述特定设备姿态进行第二特定运动； 在监测 到所述电子设备以所述特定设备姿态进行所述第二特定运动时， 控制所述图像 釆集单元在所述电子设备进行所述第二特定运动的运动时间内釆集获得至少第 一图像。
8、 如权利要求 7所述的电子设备， 其特征在于， 所述处理器具体用于： 监 测所述第二特定运动是否为与所述第一特定运动之间的时间间隔小于一设定时 间长度的运动。
9、 如权利要求 8所述的电子设备， 其特征在于， 所述处理器具体用于： 在所述电子设备从第一设备姿态经过第一设备运动改变为所述特定设备姿 态的过程中， 通过所述电子设备中的第一运动传感器获取所述电子设备在所述 第一设备运动过程中的第一感应参数；
通过所述第一感应参数的变化确定所述第一设备运动是否为所述第一特定 运动；
如果是， 则启动所述图像釆集单元。
10、 如权利要求 8所述的电子设备， 其特征在于， 所述处理器具体用于： 对所述第一感应参数进行特性提取， 确定所述第一设备运动的第一运动特 性；
将所述第一运动特性输入第一运动计算模型进行计算， 其中， 所述第一运 动计算模型为通过支持向量机 SVM算法分析所述电子设备执行多次所述第一特 定运动所形成的历史数据而获得的计算模型；
根据计算结果确定所述第一设备运动是否为所述第一特定运动。
11、 如权利要求 7-10中任一权项所述的电子设备， 其特征在于， 所述处理 器还用于：
在所述第二特定运动的运动时间内， 控制所述图像釆集单元每隔一预设时 间间隔进行一次拍照动作， 以釆集获得包括所述至少第一图像的多张照片； 或 在所述第二特定运动的运动时间内， 控制所述图像釆集单元进行视频录制， 以釆集获取包括所述至少第一图像的一段视频。
12、 如权利要求 11所述的电子设备， 其特征在于， 所述处理器还用于： 在所述电子设备以所述特定设备姿态进行第二设备运动时， 通过所述电子 设备中的第二运动传感器获取当前时刻的第二感应参数；
将所述第二感应参数输入第二运动计算模型进行计算， 以判断所述电子设 备在所述当前时刻是否处于以所述特定设备姿态进行所述第二特定运动的过程 中， 其中， 所述第二运动计算模型为通过支持向量机 SVM算法分析所述电子设 备执行多次所述第二特定运动所形成的历史数据获得的计算模型。
13、 一种装置， 其特征在于， 包括：
识别单元， 用于识别一电子设备是否经过第一特定运动改变至一特定设备 姿态；
启动单元， 用于在所述识别单元识别到一电子设备经过第一特定运动改变 至一特定设备姿态时， 启动所述电子设备中的图像釆集单元；
监测单元， 用于监测所述电子设备是否以所述特定设备姿态进行第二特定 运动；
控制单元， 用于在所述监测单元监测到所述电子设备以所述特定设备姿态 进行所述第二特定运动时， 控制所述图像釆集单元在所述电子设备进行所述第 二特定运动的运动时间内釆集获得至少第一图像。
14、 如权利要求 13所述的装置， 其特征在于， 所述监测单元具体用于： 监 测所述第二特定运动是否为与所述第一特定运动之间的时间间隔小于一设定时 间长度的运动。
15、 如权利要求 14所述的装置， 其特征在于， 所述识别单元， 包括： 第一获取子单元， 用于在所述电子设备从第一设备姿态经过第一设备运动 改变为所述特定设备姿态的过程中， 通过所述电子设备中的第一运动传感器获 取所述电子设备在所述第一设备运动过程中的第一感应参数；
确定子单元， 用于通过所述第一感应参数的变化确定所述第一设备运动是 否为所述第一特定运动；
所述启动单元， 用于如果所述确定子单元确定出所述第一设备运动是所述 第一特定运动时， 启动所述图像釆集单元。
16、 如权利要求 14所述的装置， 其特征在于， 所述第一获取子单元， 具体 用于：
对所述第一感应参数进行特性提取， 确定所述第一设备运动的第一运动特 性； 将所述第一运动特性输入第一运动计算模型进行计算， 其中， 所述第一运 动计算模型为通过支持向量机 SVM算法分析所述电子设备执行多次所述第一特 定运动所形成的历史数据而获得的计算模型；
根据计算结果确定所述第一设备运动是否为所述第一特定运动。
17、如权利要求 13-16中任一权项所述的装置，其特征在于，所述控制单元， 具体用于：
在所述第二特定运动的运动时间内， 控制所述图像釆集单元每隔一预设时 间间隔进行一次拍照动作， 以釆集获得包括所述至少第一图像的多张照片； 或 在所述第二特定运动的运动时间内， 控制所述图像釆集单元进行视频录制， 以釆集获取包括所述至少第一图像的一段视频。
18、 如权利要求 17所述的装置， 其特征在于， 所述监测单元， 包括： 第二获取子单元， 用于在所述电子设备以所述特定设备姿态进行第二设备 运动时， 通过所述电子设备中的第二运动传感器获取当前时刻的第二感应参数； 判断子单元， 用于将所述第二感应参数输入第二运动计算模型进行计算， 以判断所述电子设备在所述当前时刻是否处于以所述特定设备姿态进行所述第 二特定运动的过程中， 其中， 所述第二运动计算模型为通过支持向量机 SVM算 法分析所述电子设备执行多次所述第二特定运动所形成的历史数据获得的计算 模型。
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