WO2019061552A1 - 运动数据的分析存储方法及系统 - Google Patents

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WO2019061552A1
WO2019061552A1 PCT/CN2017/105223 CN2017105223W WO2019061552A1 WO 2019061552 A1 WO2019061552 A1 WO 2019061552A1 CN 2017105223 W CN2017105223 W CN 2017105223W WO 2019061552 A1 WO2019061552 A1 WO 2019061552A1
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WO
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motion data
file
data
motion
mobile terminal
Prior art date
Application number
PCT/CN2017/105223
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English (en)
French (fr)
Inventor
赵然
沈钟
高民
Original Assignee
广州市香港科大霍英东研究院
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    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/30—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to physical therapies or activities, e.g. physiotherapy, acupressure or exercising

Definitions

  • the present invention relates to the field of computer technologies, and in particular, to an analysis and storage method and system for motion data.
  • the storage and analysis of the user's motion data is usually carried out in stages, that is, the data analysis is usually performed after the storage is performed, and the data analysis is postponed, so the analysis office
  • the data based on the data may not be consistent with the actual situation at the time of analysis, so the results of the analysis may not be accurate, and each time the analysis data is acquired, an analysis is required, and the calculation process is redundant and inefficient.
  • the analysis of the motion data is usually performed only by counting the data, and the accuracy of the analysis result is low.
  • the embodiment of the invention provides an analysis and storage method and system for motion data, which can improve the efficiency of the storage process of the motion data and the accuracy of the analysis result.
  • the server receives the motion data file sent by the mobile terminal
  • the server side parses the file name of the motion data file to obtain a corresponding user letter. interest
  • the server classifies the user corresponding to the user information according to the user information, and obtains a corresponding user classification result
  • the server side parses the motion data in the motion data file, and divides the motion data into at least one data segment;
  • the server side analyzes each of the data segments, obtains a category of each of the data segments, and generates a corresponding data classification result;
  • the server end generates a motion data analysis result according to the user classification result and the data classification result, and stores the motion data file and the motion data analysis result.
  • the motion data includes at least one sub-data
  • the server end parses the motion data in the motion data file, and divides the motion data into at least one data segment, which specifically includes:
  • the server side parses each sub-data in the motion data to obtain a correlation between each of the sub-data;
  • the motion data is divided into at least one of the data segments according to a correlation between the respective sub-data.
  • the method further includes:
  • the server end generates the motion data analysis result according to the user classification result and the data classification result, and stores the motion data file and the motion data analysis result, and specifically includes:
  • the server end generates a motion data analysis result according to the user classification result and the data classification result;
  • the format of the motion data analysis result is a json format.
  • the method further includes:
  • the mobile terminal collects and obtains the motion data, and generates the motion data file according to the motion data;
  • the mobile terminal generates the file name according to the preset user information, configures the file name to the motion data file, and sends the motion data file configured with the file name to the server end.
  • the mobile terminal collects and obtains the motion data, and generates the motion data file according to the motion data, which specifically includes:
  • the mobile terminal acquires the motion data, and generates an original motion data file according to the motion data; wherein the format of the motion data is a binary format;
  • the mobile terminal compresses the original motion data file to obtain the motion data file in gz format
  • the server end parses the motion data in the motion data file, and divides the motion data into at least one data segment, which specifically includes:
  • server end decompresses the motion data file, obtains the motion data, and parses the motion data, and divides the motion data into at least one of the data segments.
  • the mobile terminal includes a motion data collecting device and a motion data transmitting device;
  • the motion data collecting device includes a nine-axis sensor and a global positioning system;
  • the nine-axis sensor detects a motion state of the mobile terminal to generate motion state data
  • the global positioning system detects a motion orientation of the mobile terminal to generate motion orientation data
  • the mobile terminal generates the file name according to the preset user information, configures the file name to the motion data file, and sends the motion data file configured with the file name to the
  • the server side specifically includes:
  • the motion data transmitting device generates the file name according to the preset user information, configures the file name to the motion data file, and sends the motion data file configured with the file name to the Said server side.
  • the motion data collecting device is a smart watch
  • the motion data transmitting device is a smart phone
  • the user information includes a user identification code, a user name, a watch wearing habit information, and a sports mode.
  • an embodiment of the present invention further provides an analysis and storage system for motion data, specifically including a mobile terminal and a server;
  • the mobile terminal is configured to collect motion data, generate a motion data file according to the motion data, generate a file name of the motion data file according to preset user information, and configure the motion data configured with the file name Sending a file to the server;
  • the server end is configured to receive the motion data file sent by the mobile terminal, and parse the file name of the motion data file and the motion data in the motion data file to obtain a corresponding motion data analysis result. And storing the motion data file and the motion data analysis result.
  • the mobile terminal includes a motion data collection device and a motion data transmitting device;
  • the motion data collecting device is configured to acquire and obtain the motion data, and generate the motion data file according to the motion data;
  • the motion data transmitting apparatus is configured to generate the file name according to the preset user information, configure the file name to the motion data file, and configure the motion data file configured with the file name Sent to the server.
  • An analysis and storage method and system for motion data provided by an embodiment of the present invention, by storing motion numbers At the same time, the motion data is analyzed, and the received motion data and the results obtained by the analysis are separately stored, thereby improving the efficiency of the data storage process and the timeliness and accuracy of the data analysis result, since no repetition is required. Analysis can therefore improve the efficiency of the data analysis process and improve the user experience.
  • the analysis of the motion data is realized by analyzing the relevant information of the user and performing segmentation analysis on the motion data, the analysis of the motion data can be comprehensive and refined, and the accuracy of the data analysis result can be improved. Sex.
  • FIG. 1 is a schematic structural diagram of a preferred embodiment of an analysis storage system for motion data provided by the present invention
  • FIG. 2 is a schematic flow chart of a preferred embodiment of an analysis and storage method for motion data provided by the present invention
  • FIG. 3 is a schematic diagram of a motion data in a preferred embodiment of an analysis and storage method of motion data provided by the present invention
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing the result of data segmentation of a motion data in a preferred embodiment of the analysis and storage method of motion data provided by the present invention
  • FIG. 5 is a schematic diagram of a data classification result in a preferred embodiment of the analysis and storage method of motion data provided by the present invention.
  • FIG. 1 is a schematic structural diagram of a preferred embodiment of an analysis and storage system for motion data provided by the present invention, which specifically includes:
  • Mobile terminal 11 and server terminal 12 are Mobile terminal 11 and server terminal 12;
  • the mobile terminal 11 is configured to collect motion data, generate a motion data file according to the motion data, generate a file name of the motion data file according to preset user information, and perform the motion configured with the file name. Sending a data file to the server 12;
  • the server end 12 is configured to receive the motion data file sent by the mobile terminal 11, and parse the file name of the motion data file and the motion data in the motion data file to obtain corresponding motion data analysis. As a result, the motion data file and the motion data analysis result are stored.
  • the server end may be connected to one or more mobile terminals at the same time.
  • FIG. 1 is only illustrated by connecting one server end to one mobile terminal as an example.
  • the number of the mobile terminals may be multiple, and the number of the mobile terminals may be adjusted according to the needs of the actual application scenario, which is not limited herein.
  • the mobile terminal includes a motion data collection device and a motion data transmitting device;
  • the motion data collecting device is configured to acquire and obtain the motion data, and generate the motion data file according to the motion data;
  • the motion data transmitting apparatus is configured to generate the file name according to the preset user information, configure the file name to the motion data file, and configure the motion data file configured with the file name Sent to the server.
  • the motion data collecting device and the motion data transmitting device have a one-to-one correspondence.
  • the server end may be simultaneously connected to one or more motion data transmitting devices, and the data transmitted by each motion data transmitting device is processed in an asynchronous manner.
  • FIG. 2 is a schematic flowchart diagram of a preferred embodiment of an analysis and storage method for motion data provided by the present invention, including steps S21 to S26, as follows:
  • S21 The server receives the motion data file sent by the mobile terminal.
  • the mobile terminal in the analysis and storage system of the motion data collects the motion data of the user, generates a corresponding motion data file according to the collected motion data, and according to the preset
  • the user information generates a file name of the motion data file
  • the motion data file is transmitted to the server side in the analysis storage system of the motion data.
  • the server receives the motion data file sent by the mobile terminal, and initiates a subsequent data analysis and storage process.
  • S22 The server side parses the file name of the motion data file to obtain corresponding user information.
  • the server end parses the file name of the motion data file, thereby extracting and obtaining the motion data file corresponding to the file name of the motion data file. User's user information.
  • S23 The server classifies the user corresponding to the user information according to the user information, and obtains a corresponding user classification result.
  • the server After extracting the user information of the user from the file name of the motion data file, the server determines the category to which the user corresponding to the motion data file belongs according to the user information, thereby obtaining a corresponding user classification result.
  • the server end parses the motion data in the motion data file, and divides the motion data into at least one data segment.
  • the server side after receiving the motion data file sent by the mobile terminal, the server side reads the motion data previously acquired by the mobile terminal from the motion data file, and parses the motion data, thereby The data is divided into one or more data segments.
  • step S24 may further include sub-steps S2401 to S2402, as follows:
  • S2401 The server side parses each sub-data in the motion data to obtain a correlation between each of the sub-data.
  • the motion data includes at least one sub-data.
  • the server side extracts the motion data in the received motion data file, the MATLAB program in the server side calculates each sub-data in the motion data, thereby obtaining parameters such as correlation between the respective sub-data.
  • S2402 Divide the motion data into at least one of the data segments according to a correlation between each of the sub-data.
  • the continuous motion data with strong periodicity is selected as one data segment, thereby dividing the motion data into one or more data. segment.
  • FIG. 3 it is a schematic diagram of motion data in a motion data file.
  • FIG. 4 it is a schematic diagram of the result of data segmentation of the motion data in FIG. In Fig. 4, the continuous motion data is output as 1, so it can be seen that the motion data shown in Fig. 3 is divided into two data segments.
  • S25 The server side analyzes each of the data segments, obtains a category of each of the data segments, and generates a corresponding data classification result.
  • the server side analyzes each data segment obtained by the segmentation, thereby obtaining the categories described in each segment, and obtaining corresponding data classification results.
  • the server side further includes a data classifier. After obtaining the two data segments as shown in FIG. 4, the server side inputs the two data segments into the aforementioned data classifier, thereby obtaining corresponding data classification results.
  • FIG. 5 a schematic diagram of data classification results obtained by classifying two data segments in FIG. 4, wherein, if the category of the data segment includes category 1 and category 2, when the first data segment belongs to In category 2, the output is "2", and when the second data segment belongs to category 1, the output is "1".
  • S26 The server end generates a motion data analysis result according to the user classification result and the data classification result, and stores the motion data file and the motion data analysis result.
  • the server side after obtaining the user classification result and the data classification result, the server side obtains the corresponding motion data analysis result according to the user classification result and the data classification result, and obtains the motion data file obtained in the foregoing step S21.
  • the result of the exercise data analysis is stored. Specifically, the motion data file and the transport may be performed according to the category to which the user determined in the above step S23 belongs.
  • the results of the dynamic data analysis are classified and stored for data management.
  • step S2600 may also be included, as follows:
  • S2600 Generate a raw data folder and an analysis result folder corresponding to the mobile terminal.
  • the server side separately stores the received motion data file and the motion data analysis result obtained by the analysis, and therefore, locally generates and stores the motion data file and the motion data analysis result before storing the result.
  • the original data folder and the analysis result folder corresponding to each mobile terminal may be identified by using an IMEI (International Mobile Equipment Identity) of the mobile terminal, the original data file.
  • the folder can be named data
  • the analysis result folder can be named result.
  • step S26 may further include sub-steps S2601 to S2603, as follows:
  • S2601 The server end generates a motion data analysis result according to the user classification result and the data classification result.
  • the format of the motion data analysis result is in the json format.
  • the server side stores the motion data analysis result in the form of a json format file.
  • the motion data file is stored in the original data folder corresponding to the mobile terminal.
  • the method for analyzing and storing motion data improves the data storage process by analyzing the motion data while storing the motion data, and storing the received motion data and the results obtained by the analysis separately.
  • the timeliness and accuracy of efficiency and data analysis results can improve the efficiency of the data analysis process and improve the user experience by eliminating the need for repetitive analysis.
  • the analysis of the motion data is through the analysis of the relevant information of the user, the motion data By performing segmentation analysis and the like, it is possible to comprehensively and refine the analysis of the motion data, and the accuracy of the data analysis result can be improved.
  • the method for analyzing and storing the motion data provided by the embodiment of the present invention may further include steps S01 to S02 before the step S21, as follows:
  • the mobile terminal collects and obtains the motion data, and generates the motion data file according to the motion data.
  • the mobile terminal detects the motion of the user, thereby acquiring and obtaining corresponding motion data, and generating a corresponding motion data file according to the motion data.
  • step S01 may further include sub-steps S0111 to S0112, as follows:
  • the mobile terminal collects and obtains the motion data, and generates an original motion data file according to the motion data; wherein the format of the motion data is a binary format.
  • the mobile terminal stores the acquired motion data in a binary format (more preferably, in a bin format).
  • S0112 The mobile terminal compresses the original motion data file to obtain the motion data file in gz format.
  • the mobile terminal compresses the original motion data file to obtain a corresponding motion data file in the gz format.
  • the size of the motion data file can be reduced by about 60%, thereby saving a large amount of storage space and data transmission processing resources.
  • the mobile terminal can also compress the original motion data file into another format file, and the specific compression mode can be adaptively adjusted according to the requirements of the actual application scenario, which is not limited herein.
  • step S24 further includes the sub-step S0113:
  • S0113 The server end decompresses the motion data file to obtain the motion data. And parsing the motion data, and dividing the motion data into at least one of the data segments.
  • the motion data file in the gz format needs to be decompressed into a motion data file in a binary format, so that the motion in the motion data file can be performed.
  • the data is parsed.
  • the mobile terminal generates the file name according to the preset user information, configures the file name to the motion data file, and sends the motion data file configured with the file name to the mobile terminal. Said server side.
  • the user information of the corresponding user is preset in the mobile terminal.
  • the mobile terminal After generating the motion data file, the mobile terminal generates a file name of the motion data file according to the user information, and sends the motion data file to the server for analysis and storage.
  • the mobile terminal includes a motion data collection device and a motion data transmitting device; the motion data collection device includes a nine-axis sensor and a global positioning system.
  • the motion data collection device is configured to collect motion data of the user, and generate a corresponding motion data file according to the motion data;
  • the motion sending device is configured to generate a file name of the motion data file according to the preset user information. After that, the motion data file is sent to the server for analysis and storage.
  • step S01 may further include sub-steps S0121 to S0123, as follows:
  • the nine-axis sensor detects a motion state of the mobile terminal to generate motion state data.
  • the server side wants to store the collected motion data in a binary format
  • the identification code of the nine-axis sensor is first written into the file in the binary format by one byte size, and then the xyz of the acceleration sensor in the nine-axis sensor is respectively respectively respectively
  • the axis data, the xyz axis data of the magnetic field sensor in the nine-axis sensor, and the xyz axis data of the gyroscope in the nine-axis sensor are sequentially converted into a float format and written into the file in the binary format. This shows that in the binary In the formatted file, the length of a motion state data is one byte plus the length of nine float format data.
  • S0122 The global positioning system detects a motion orientation of the mobile terminal to generate motion orientation data.
  • the identification code of the global positioning system is first written into the file of the above binary format in one byte size, and then global positioning is performed.
  • the longitude data and the dimensional data collected by the system are respectively converted into a double format and written into the file of the above binary format. It can be seen that in the above binary format file, the length of one motion orientation data is one byte plus the length of two double format data.
  • S0123 Generate the motion data file by combining the motion state data and the motion orientation data.
  • the motion state data and the motion orientation data written in the file in the binary format are sorted at intervals to obtain a corresponding motion data file.
  • step S02 may further include the sub-step S0221, as follows:
  • the motion data transmitting device generates the file name according to the preset user information, configures the file name to the motion data file, and sends the motion data file configured with the file name. To the server side.
  • the motion data collecting device is a smart watch
  • the motion data transmitting device is a smart phone
  • the user information includes a user identification code, a user name, a watch wearing habit information, and a sports mode.
  • the smart watch and the smart phone have a one-to-one correspondence, and the two are connected by a Bluetooth protocol, and the smart phone and the server end are connected by a hypertext transfer protocol (HTTP).
  • HTTP hypertext transfer protocol
  • the user information may include a user identification code, a user name, a watch wearing habit information (eg, a habitually worn right or left hand), and a sports mode (eg, a sports mode or a sports posture, etc.), by directly using the user's related information as
  • the file name of the motion data file can save a lot of reading time of the user information compared to the conventional way of writing the user information into the file as part of the file content, thereby further improving the analysis and storage process of the motion data. s efficiency.

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Abstract

一种运动数据的分析存储方法及系统，所述方法包括：服务器端接收移动终端发送的运动数据文件（S21）；所述服务器端对所述运动数据文件的文件名进行解析，获得相应的用户信息（S22）；所述服务器端根据所述用户信息获得相应的用户分类结果，获得相应的用户分类结果（S23）；所述服务器端对所述运动数据文件中的运动数据进行解析，将所述运动数据划分为至少一个数据段（S24）；所述服务器端对每个所述数据段进行分析，获得每个所述数据段的类别，并生成相应的数据分类结果（S25）；所述服务器端根据所述用户分类结果和所述数据分类结果生成运动数据分析结果，并对所述运动数据文件和所述运动数据分析结果进行存储（S26）。能够提高运动数据的存储过程的效率和分析结果的准确性。

Description

运动数据的分析存储方法及系统 技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种运动数据的分析存储方法及系统。
背景技术
随着信息科学技术的不断发展和各种传感器设备的广泛运用，各种类型的感知数据在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色，尤其是在智能穿戴领域，随着微芯片传感器技术日益成熟、设备间数据传输越来越频繁。
在这种技术背景下，对传感器设备感知获得的用户的运动数据的采集、传输和存储变得尤为重要，通过对这些运动数据进行分析，可以获知用户的健康状况、生活习惯等，从而为用户提供相应的健康生活建议。在现有技术中，对用户的运动数据的存储和分析通常是分阶段进行的，即，通常是在采集存储之后，在需要时才进行数据分析，由于数据分析具有延后性，因此分析所依据的数据可能与分析时的实际情况不符，因此分析的结果可能并不准确，且由于每次获取分析数据时均需要进行一次分析，计算过程冗余，效率较低。另外，由于在现有技术中，对运动数据的分析通常只是通过对数据进行统计来实现，分析结果的准确率较低。
发明内容
本发明实施例提出一种运动数据的分析存储方法及系统，能够提高运动数据的存储过程的效率和分析结果的准确性。
本发明实施例提供的一种运动数据的分析存储方法，具体包括：
服务器端接收移动终端发送的运动数据文件；
所述服务器端对所述运动数据文件的文件名进行解析，获得相应的用户信 息；
所述服务器端根据所述用户信息对所述用户信息所对应的用户进行分类，获得相应的用户分类结果；
所述服务器端对所述运动数据文件中的运动数据进行解析，将所述运动数据划分为至少一个数据段；
所述服务器端对每个所述数据段进行分析，获得每个所述数据段的类别，并生成相应的数据分类结果；
所述服务器端根据所述用户分类结果和所述数据分类结果生成运动数据分析结果，并对所述运动数据文件和所述运动数据分析结果进行存储。
进一步地，所述运动数据中包含至少一个子数据；
则所述所述服务器端对所述运动数据文件中的运动数据进行解析，将所述运动数据划分为至少一个数据段，具体包括：
所述服务器端对所述运动数据中的各个子数据进行解析，获得各个所述子数据之间的相关性；
根据各个所述子数据之间的相关性，将所述运动数据划分为至少一个所述数据段。
进一步地，在所述所述服务器端根据所述用户分类结果和所述数据分类结果生成运动数据分析结果，并对所述运动数据文件和所述运动数据分析结果进行存储之前，还包括：
生成与所述移动终端相对应的原始数据文件夹和分析结果文件夹；
所述所述服务器端根据所述用户分类结果和所述数据分类结果生成运动数据分析结果，并对所述运动数据文件和所述运动数据分析结果进行存储，具体包括：
所述服务器端根据所述用户分类结果和所述数据分类结果生成运动数据分析结果；
将所述运动数据文件存入与所述移动终端相对应的所述原始数据文件夹；
将所述运动数据分析结果存入与所述移动终端相对应的所述分析结果文件 夹。
进一步地，所述运动数据分析结果的格式为json格式。
进一步地，在所述服务器端接收移动终端发送的运动数据文件之前，还包括：
所述移动终端采集获得所述运动数据，并根据所述运动数据生成所述运动数据文件；
所述移动终端根据预设的所述用户信息生成所述文件名，将所述文件名配置给所述运动数据文件，并将配置有所述文件名的所述运动数据文件发送至所述服务器端。
进一步地，所述所述移动终端采集获得所述运动数据，并根据所述运动数据生成所述运动数据文件，具体包括：
所述移动终端采集获得所述运动数据，并根据所述运动数据生成原始运动数据文件；其中，所述运动数据的格式为二进制格式；
所述移动终端对所述原始运动数据文件进行压缩，获得gz格式的所述运动数据文件；
则所述所述服务器端对所述运动数据文件中的运动数据进行解析，将所述运动数据划分为至少一个数据段，具体包括：
所述服务器端对所述运动数据文件进行解压，获得所述运动数据，并对所述运动数据进行解析，将所述运动数据划分为至少一个所述数据段。
进一步地，所述移动终端包括运动数据采集装置和运动数据发送装置；所述运动数据采集装置中包含九轴传感器和全球定位系统；
则所述所述移动终端采集获得所述运动数据，并根据所述运动数据生成所述运动数据文件，具体包括：
所述九轴传感器对所述移动终端的运动状态进行检测，生成运动状态数据；
所述全球定位系统对所述移动终端的运动方位进行检测，生成运动方位数据；
结合所述运动状态数据和所述运动方位数据，生成所述运动数据文件；
所述所述移动终端根据预设的所述用户信息生成所述文件名，将所述文件名配置给所述运动数据文件，并将配置有所述文件名的所述运动数据文件发送至所述服务器端，具体包括：
所述运动数据发送装置根据预设的所述用户信息生成所述文件名，将所述文件名配置给所述运动数据文件，并将配置有所述文件名的所述运动数据文件发送至所述服务器端。
进一步地，所述运动数据采集装置为智能手表；所述运动数据发送装置为智能手机；所述用户信息包含用户标识码、用户姓名、手表佩戴习惯信息和运动模式。
相应地，本发明实施例还提供了一种运动数据的分析存储系统，具体包括移动终端和服务器端；
所述移动终端，用于采集运动数据，根据所述运动数据生成运动数据文件，根据预设的用户信息生成所述运动数据文件的文件名，并将配置有所述文件名的所述运动数据文件发送至所述服务器端；
所述服务器端，用于接收所述移动终端发送的所述运动数据文件，并对所述运动数据文件的文件名和所述运动数据文件中的运动数据进行解析，获得相应的运动数据分析结果，并对所述运动数据文件和所述运动数据分析结果进行存储。
进一步地，所述移动终端中包含运动数据采集装置和运动数据发送装置；
所述运动数据采集装置，用于采集获得所述运动数据，并根据所述运动数据生成所述运动数据文件；
所述运动数据发送装置，用于根据预设的所述用户信息生成所述文件名，将所述文件名配置给所述运动数据文件，并将配置有所述文件名的所述运动数据文件发送至所述服务器端。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明实施例提供的运动数据的分析存储方法及系统，通过在存储运动数 据的同时对该运动数据进行分析，并将接收到的运动数据和分析获得的结果进行分别存储，从而提高了数据存储过程的效率和数据分析结果的及时性和准确性，由于无需进行重复的分析，因此还可以提高数据分析过程的效率，改善用户体验。另外，由于对运动数据的分析是通过对用户的相关信息进行分析、对运动数据进行分段分析等来实现的，因此可以对运动数据全方位且精细化的分析，能够提高数据分析结果的准确性。
附图说明
图1是本发明提供的运动数据的分析存储系统的一个优选的实施例的结构示意图；
图2是本发明提供的运动数据的分析存储方法的一个优选的实施例的流程示意图；
图3是本发明提供的运动数据的分析存储方法的一个优选的实施例中的一个运动数据的示意图；
图4是本发明提供的运动数据的分析存储方法的一个优选的实施例中的对一个运动数据进行数据段划分的结果示意图；
图5是本发明提供的运动数据的分析存储方法的一个优选的实施例中的一个数据分类结果的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。
如图1所示，为本发明提供的运动数据的分析存储系统的一个优选的实施例的结构示意图，具体包括：
移动终端11和服务器端12；
所述移动终端11，用于采集运动数据，根据所述运动数据生成运动数据文件，根据预设的用户信息生成所述运动数据文件的文件名，并将配置有所述文件名的所述运动数据文件发送至所述服务器端12；
所述服务器端12，用于接收所述移动终端11发送的所述运动数据文件，并对所述运动数据文件的文件名和所述运动数据文件中的运动数据进行解析，获得相应的运动数据分析结果，并对所述运动数据文件和所述运动数据分析结果进行存储。
需要说明的是，在本实施例中，上述服务器端可以同时与一个或者多个移动终端相连，图1仅以一个服务器端与一个移动终端相连为例进行示意，在一些具体的实施例中，移动终端的个数还可以为多个，其数目可以根据实际应用场景的需要进行适应性调整，在此不作限定。
具体地，所述移动终端中包含运动数据采集装置和运动数据发送装置；
所述运动数据采集装置，用于采集获得所述运动数据，并根据所述运动数据生成所述运动数据文件；
所述运动数据发送装置，用于根据预设的所述用户信息生成所述文件名，将所述文件名配置给所述运动数据文件，并将配置有所述文件名的所述运动数据文件发送至所述服务器端。
在本实施例中，运动数据采集装置和运动数据发送装置具有一一对应关系。上述服务器端可以与一个或者多个运动数据发送装置同时相连，通过异步的方式对各个运动数据发送装置发送的数据进行处理。
如图2所示，为本发明提供的运动数据的分析存储方法的一个优选的实施例的流程示意图，包括步骤S21至S26，具体如下：
S21：服务器端接收移动终端发送的运动数据文件。
在本实施例中，上述运动数据的分析存储系统中的移动终端采集用户的运动数据，根据采集到的运动数据生成相应的运动数据文件，并根据预先设置的 用户信息生成该运动数据文件的文件名，最后，将该运动数据文件发送至上述运动数据的分析存储系统中的服务器端中。该服务器端接收该移动终端发送的运动数据文件，并启动后续的数据分析和存储流程。
S22：所述服务器端对所述运动数据文件的文件名进行解析，获得相应的用户信息。
在本实施例中，服务器端在接收到移动终端发送的运动数据文件之后，对该运动数据文件的文件名进行解析，从而从该运动数据文件的文件名中提取获得该运动数据文件所对应的用户的用户信息。
S23：所述服务器端根据所述用户信息对所述用户信息所对应的用户进行分类，获得相应的用户分类结果。
在本实施例中，服务器端在从运动数据文件的文件名中提取获得用户的用户信息之后，根据该用户信息确定该运动数据文件所对应的用户所属的类别，从而获得相应的用户分类结果。
S24：所述服务器端对所述运动数据文件中的运动数据进行解析，将所述运动数据划分为至少一个数据段。
在本实施例中，服务器端在接收到移动终端发送的运动数据文件之后，从该运动数据文件中读取获得移动终端先前所采集的运动数据，并对该运动数据进行解析，从而将该运动数据划分为一个或者多个数据段。
具体地，上述步骤S24还可以进一步包括子步骤S2401至S2402，具体如下：
S2401：所述服务器端对所述运动数据中的各个子数据进行解析，获得各个所述子数据之间的相关性。
在本实施例中，所述运动数据中包含至少一个子数据。服务器端在提取获得接收到的运动数据文件中的运动数据之后，服务器端中的MATLAB程序对该运动数据中的各个子数据进行计算，从而获得各个子数据之间的相关性等参数。
S2402：根据各个所述子数据之间的相关性，将所述运动数据划分为至少一个所述数据段。
在本实施例中，在计算获得运动数据中的各个子数据之间的相关性之后，从中筛选出周期性较强的连续运动数据作为一个数据段，从而将运动数据划分为一个或者多个数据段。
如图3所示，为一个运动数据文件中的运动数据的示意图。如图4所示，为对图3中的运动数据进行数据段划分的结果示意图。在图4中，将连续的运动数据输出为1，因此可以看出，图3所示的运动数据被划分为两个数据段。
S25：所述服务器端对每个所述数据段进行分析，获得每个所述数据段的类别，并生成相应的数据分类结果。
在本实施例中，服务器端在对运动数据进行数据段划分之后，对划分所得的各个数据段进行分析，从而获得各个数段所述的类别，进而获得相应的数据分类结果。
具体地，上述服务器端中还包含数据分类器。服务器端在获得如图4所示的两个数据段之后，将这两个数据段输入至前述的数据分类器中，从而获得相应的数据分类结果。如图5所示，为对图4中的两个数据段进行分类后所得到的数据分类结果的示意图，其中，假设数据段的类别包括类别1和类别2，则当第一个数据段属于类别2时，输出结果为“2”，当第二个数据段属于类别1时，输出结果为“1”。
S26：所述服务器端根据所述用户分类结果和所述数据分类结果生成运动数据分析结果，并对所述运动数据文件和所述运动数据分析结果进行存储。
在本实施例中，服务器端在获得上述用户分类结果和上述数据分类结果之后，结合该用户分类结果和该数据分类结果获得相应的运动数据分析结果，并对前述步骤S21中获得的运动数据文件和该运动数据分析结果进行存储。具体地，可以按照上述步骤S23中确定的用户所属的类别对该运动数据文件和该运 动数据分析结果进行分类存储，以便于数据管理。
具体地，在该步骤S26之前，还可以包括步骤S2600，具体如下：
S2600：生成与所述移动终端相对应的原始数据文件夹和分析结果文件夹。
在本实施例中，服务器端对接收到的运动数据文件和分析获得的运动数据分析结果进行分别存储，因此，在对该运动数据文件和该运动数据分析结果进行存储之前，在本地生成与上述移动终端相对应的原始数据文件夹和分析结果文件夹。
在一些具体的实施例中，各个移动终端所对应的原始数据文件夹和分析结果文件夹可通过采用移动终端的IMEI(International Mobile Equipment Identity，国际移动设备身份码)来进行标识，该原始数据文件夹可以命名为data，该分析结果文件夹可以命名为result。
由此，上述步骤S26还可以进一步包括子步骤S2601至S2603，具体如下：
S2601：所述服务器端根据所述用户分类结果和所述数据分类结果生成运动数据分析结果。
在一些更优选的实施例中，所述运动数据分析结果的格式为json格式。
在本实施例中，服务器端将运动数据分析结果以json格式文件的形式进行存储。
S2602：将所述运动数据文件存入与所述移动终端相对应的所述原始数据文件夹。
S2603：将所述运动数据分析结果存入与所述移动终端相对应的所述分析结果文件夹。
本发明实施例提供的运动数据的分析存储方法，通过在存储运动数据的同时对该运动数据进行分析，并将接收到的运动数据和分析获得的结果进行分别存储，从而提高了数据存储过程的效率和数据分析结果的及时性和准确性，由于无需进行重复的分析，因此还可以提高数据分析过程的效率，改善用户体验。另外，由于对运动数据的分析是通过对用户的相关信息进行分析、对运动数据 进行分段分析等来实现的，因此可以对运动数据全方位且精细化的分析，能够提高数据分析结果的准确性。
本发明实施例所提供的运动数据的分析存储方法在上述步骤S21之前，还可以包括步骤S01至S02，具体如下：
S01：所述移动终端采集获得所述运动数据，并根据所述运动数据生成所述运动数据文件。
在本实施例中，移动终端对用户的运动进行检测，从而采集获得相应的运动数据，并根据该运动数据生成相应的运动数据文件。
在另一个优选的实施例中，上述步骤S01还可以进一步包括子步骤S0111至S0112，具体如下：
S0111：所述移动终端采集获得所述运动数据，并根据所述运动数据生成原始运动数据文件；其中，所述运动数据的格式为二进制格式。
在本实施例中，移动终端将采集获得的运动数据存储为二进制格式(更优选地，为bin格式)。
S0112：所述移动终端对所述原始运动数据文件进行压缩，获得gz格式的所述运动数据文件。
在本实施例中，移动终端在根据采集获得的运动数据生成相应的原始运动数据文件之后，对该原始运动数据文件进行压缩，获得相应的gz格式的运动数据文件。通过对该原始运动数据文件进行压缩，可以将运动数据文件的大小减小60％左右，从而节省大量的存储空间和数据传输处理资源。
可以理解的是，移动终端还可以将该原始运动数据文件压缩为其他格式文件，其具体的压缩方式可以根据实际应用场景的需求进行适应性调整，在此不作限定。
进一步地，由于服务器端接收到的运动数据文件为gz格式的文件，因此，上述步骤S24还进一步包括子步骤S0113：
S0113：所述服务器端对所述运动数据文件进行解压，获得所述运动数据， 并对所述运动数据进行解析，将所述运动数据划分为至少一个所述数据段。
在本实施例中，服务器端在对运动数据文件中的运动数据进行解析之前，还需要将该gz格式的运动数据文件解压为二进制格式的运动数据文件，方可对该运动数据文件中的运动数据进行解析。
S02：所述移动终端根据预设的所述用户信息生成所述文件名，将所述文件名配置给所述运动数据文件，并将配置有所述文件名的所述运动数据文件发送至所述服务器端。
在本实施例中，移动终端中预先设置有对应的用户的用户信息。移动终端在生成运动数据文件之后，根据该用户信息生成该运动数据文件的文件名，并将该运动数据文件发送至服务器端中进行分析和存储。
在又一个优选的实施例中，所述移动终端包括运动数据采集装置和运动数据发送装置；所述运动数据采集装置中包含九轴传感器和全球定位系统。
在本实施例中，运动数据采集装置用于采集用户的运动数据，并根据该运动数据生成相应的运动数据文件；运动发送装置用于在根据预设的用户信息生成该运动数据文件的文件名之后，将该运动数据文件发送至服务器端进行分析和存储。
则上述步骤S01还可以进一步包括子步骤S0121至S0123，具体如下：
S0121：所述九轴传感器对所述移动终端的运动状态进行检测，生成运动状态数据。
在本实施例中，当服务器端欲将采集的运动数据存储为二进制格式时，首先根据当前的系统时间创建一个二进制格式的文件，并将当前的九轴传感器的采样频率以一个字节大小写入该二进制格式的文件中。随后，每当九轴传感器采集到新的运动状态数据时，首先将九轴传感器的标识码以一个字节大小写入该二进制格式的文件中，再分别将九轴传感器中的加速度传感器的xyz轴数据、九轴传感器中的磁场传感器的xyz轴数据以及九轴传感器中的陀螺仪的xyz轴数据依次转换为float格式并写入该二进制格式的文件中。由此可见，在该二进制 格式的文件中，一个运动状态数据的长度为一个字节加九个float格式数据的长度。
S0122：所述全球定位系统对所述移动终端的运动方位进行检测，生成运动方位数据。
在本实施例中，每当全球定位系统(GPS)采集到新的运动方位数据时，首先将全球定位系统的标识码以一个字节大小写入上述二进制格式的文件中，随后，将全球定位系统采集到的经度数据和维度数据分别转换为double格式并写入上述二进制格式的文件中。由此可见，在上述二进制格式的文件中，一个运动方位数据的长度为一个字节加两个double格式数据的长度。
S0123：结合所述运动状态数据和所述运动方位数据，生成所述运动数据文件。
在本实施例中，每隔一段时间对写入上述二进制格式的文件中的运动状态数据和运动方位数据进行整理，即可获得相应的运动数据文件。
则上述步骤S02还可以进一步包括子步骤S0221，具体如下：
S0221：所述运动数据发送装置根据预设的所述用户信息生成所述文件名，将所述文件名配置给所述运动数据文件，并将配置有所述文件名的所述运动数据文件发送至所述服务器端。
更优选地，所述运动数据采集装置为智能手表；所述运动数据发送装置为智能手机；所述用户信息包含用户标识码、用户姓名、手表佩戴习惯信息和运动模式。
在本实施例中，智能手表和智能手机具有一一对应关系，二者之间通过蓝牙协议相连接，智能手机和服务器端之间通过超文本传输协议(HTTP)相连接。上述用户信息中可以包含用户标识码、用户姓名、手表佩戴习惯信息(如，习惯佩戴于右手还是左手)和运动模式(如，运动方式或者运动姿态等)等，通过将用户的相关信息直接作为运动数据文件的文件名，相比于传统的将用户信息写入文件中作为文件内容一部分的方式而言，可以节省大量的用户信息的读取时间，从而能够进一步提高运动数据的分析和存储过程的效率。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

  1. 一种运动数据的分析存储方法，其特征在于，包括：
    服务器端接收移动终端发送的运动数据文件；
    所述服务器端对所述运动数据文件的文件名进行解析，获得相应的用户信息；
    所述服务器端根据所述用户信息对所述用户信息所对应的用户进行分类，获得相应的用户分类结果；
    所述服务器端对所述运动数据文件中的运动数据进行解析，将所述运动数据划分为至少一个数据段；
    所述服务器端对每个所述数据段进行分析，获得每个所述数据段的类别，并生成相应的数据分类结果；
    所述服务器端根据所述用户分类结果和所述数据分类结果生成运动数据分析结果，并对所述运动数据文件和所述运动数据分析结果进行存储。
  2. 如权利要求1所述的运动数据的分析存储方法，其特征在于，所述运动数据中包含至少一个子数据；
    则所述所述服务器端对所述运动数据文件中的运动数据进行解析，将所述运动数据划分为至少一个数据段，具体包括：
    所述服务器端对所述运动数据中的各个子数据进行解析，获得各个所述子数据之间的相关性；
    根据各个所述子数据之间的相关性，将所述运动数据划分为至少一个所述数据段。
  3. 如权利要求1所述的运动数据的分析存储方法，其特征在于，在所述所述服务器端根据所述用户分类结果和所述数据分类结果生成运动数据分析结果，并对所述运动数据文件和所述运动数据分析结果进行存储之前，还包括：
    生成与所述移动终端相对应的原始数据文件夹和分析结果文件夹；
    所述所述服务器端根据所述用户分类结果和所述数据分类结果生成运动数据分析结果，并对所述运动数据文件和所述运动数据分析结果进行存储，具体包括：
    所述服务器端根据所述用户分类结果和所述数据分类结果生成运动数据分析结果；
    将所述运动数据文件存入与所述移动终端相对应的所述原始数据文件夹；
    将所述运动数据分析结果存入与所述移动终端相对应的所述分析结果文件夹。
  4. 如权利要求1所述的运动数据的分析存储方法，其特征在于，所述运动数据分析结果的格式为json格式。
  5. 如权利要求1所述的运动数据的分析存储方法，其特征在于，在所述服务器端接收移动终端发送的运动数据文件之前，还包括：
    所述移动终端采集获得所述运动数据，并根据所述运动数据生成所述运动数据文件；
    所述移动终端根据预设的所述用户信息生成所述文件名，将所述文件名配置给所述运动数据文件，并将配置有所述文件名的所述运动数据文件发送至所述服务器端。
  6. 如权利要求5所述的运动数据的分析存储方法，其特征在于，所述所述移动终端采集获得所述运动数据，并根据所述运动数据生成所述运动数据文件，具体包括：
    所述移动终端采集获得所述运动数据，并根据所述运动数据生成原始运动数据文件；其中，所述运动数据的格式为二进制格式；
    所述移动终端对所述原始运动数据文件进行压缩，获得gz格式的所述运动数据文件；
    则所述所述服务器端对所述运动数据文件中的运动数据进行解析，将所述运动数据划分为至少一个数据段，具体包括：
    所述服务器端对所述运动数据文件进行解压，获得所述运动数据，并对所述运动数据进行解析，将所述运动数据划分为至少一个所述数据段。
  7. 如权利要求5所述的运动数据的分析存储方法，其特征在于，所述移动终端包括运动数据采集装置和运动数据发送装置；所述运动数据采集装置中包含九轴传感器和全球定位系统；
    则所述所述移动终端采集获得所述运动数据，并根据所述运动数据生成所述运动数据文件，具体包括：
    所述九轴传感器对所述移动终端的运动状态进行检测，生成运动状态数据；
    所述全球定位系统对所述移动终端的运动方位进行检测，生成运动方位数据；
    结合所述运动状态数据和所述运动方位数据，生成所述运动数据文件；
    所述所述移动终端根据预设的所述用户信息生成所述文件名，将所述文件名配置给所述运动数据文件，并将配置有所述文件名的所述运动数据文件发送至所述服务器端，具体包括：
    所述运动数据发送装置根据预设的所述用户信息生成所述文件名，将所述文件名配置给所述运动数据文件，并将配置有所述文件名的所述运动数据文件发送至所述服务器端。
  8. 如权利要求7所述的运动数据的分析存储方法，其特征在于，所述运动数据采集装置为智能手表；所述运动数据发送装置为智能手机；所述用户信息包含用户标识码、用户姓名、手表佩戴习惯信息和运动模式。
  9. 一种运动数据的分析存储系统，其特征在于，包括移动终端和服务器端；
    所述移动终端，用于采集运动数据，根据所述运动数据生成运动数据文件， 根据预设的用户信息生成所述运动数据文件的文件名，并将配置有所述文件名的所述运动数据文件发送至所述服务器端；
    所述服务器端，用于接收所述移动终端发送的所述运动数据文件，并对所述运动数据文件的文件名和所述运动数据文件中的运动数据进行解析，获得相应的运动数据分析结果，并对所述运动数据文件和所述运动数据分析结果进行存储。
  10. 如权利要求9所述的运动数据的分析存储系统，其特征在于，所述移动终端中包含运动数据采集装置和运动数据发送装置；
    所述运动数据采集装置，用于采集获得所述运动数据，并根据所述运动数据生成所述运动数据文件；
    所述运动数据发送装置，用于根据预设的所述用户信息生成所述文件名，将所述文件名配置给所述运动数据文件，并将配置有所述文件名的所述运动数据文件发送至所述服务器端。
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