[發明專利]基于大數據庫的運動識別方法及其裝置

有效

• 申請號: 201410240299.8
• 申請日: 2014-05-30
• 公開（公告）號: CN104007822B
• 公開（公告）日: 2017-09-05
• 發明（設計）人: 盧軍營
• 申請（專利權）人: 中山市永衡互聯科技有限公司
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司44205
• 代理人: 張海文

技術領域

本發明涉及便攜式電子穿戴設備, 具體是應用于電子穿戴設備上并基于大數據庫的運動識別方法。

背景技術

隨著人們生活水平不斷提高，人們對運動健身的重視度也在不斷加強，越來越多的人抽出時間進行跑步、打球、瑜伽等健身活動，但多少的運動量是最適合自己的呢？如何才能知道自己運動后所消耗的能量呢？這些都關系到自身的健康，因此市場上出現了很多相關產品，如：計步器、智能手表、運動手環等，這些產品都能進行運動監測，目前市場上這類產品都存在不夠智能或需通過上位機輔助操作設定才能進行相對復雜運動動作的監測，即通過手動輸入運動類型在穿戴電子產品上，但操作繁瑣，在科技日益發展的今天，顯然不夠智能化，因此亟待出現一種可自動識別運動類型的技術來改變這一現狀。

發明內容

為了上述技術問題, 本發明提供基于大數據庫的運動識別方法及其裝置。

本發明采用的技術方案是：

一種基于大數據庫的運動識別方法，包括以下步驟：

S1、建立包含多種運動參數的數據庫；

S2、采集用戶運動過程中的運動數據；

S3、將S2中采集到的運動數據與S1數據庫中運動參數對比，分析判斷得出具體的運動類型；

S4、輸出判斷運動類型的結果。

進一步的，所述步驟S1中數據庫是通過抽樣選取大量人群運動時的參數形成數據庫或直接引用現有運動參數數據庫

更進一步的，所述運動參數基于不同性別、年齡、體重、身高的人群，即性別、年齡、體重、身高作為判斷運動類型時的變量。

其中，所述S2中運動數據為多組不同時間點的三軸加速度Ax, Ay,Az以及三軸角速率θx, θy, θz。

進一步，所述步驟S3中還對S2采集運動數據進行轉換處理以匹配數據庫中的數據類型。

本發明的運動識別方法還包括步驟S5、通過聯網進行人機自學習數據更新，以增加新的運動類型數據至數據庫。

具體的，所述S4中輸出運動類型結果的方式為顯示輸出和/或語音輸出。

本發明的另一技術方案，即一種應用上述運動識別方法的穿戴電子裝置，用于穿戴于人體時檢測人體所運動的類型，其特征在于：包括一系統處理器以及與系統處理器連接的數據存儲器、電源模塊、加速度傳感器、角速率傳感器，其中，系統處理器為穿戴電子裝置的核心處理中心，數據存儲器儲存有多種運動參數的數據，加速度傳感器、角速率傳感器分別檢測人體運動時的三軸加速度Ax, Ay,Az以及三軸角速率θx, θy, θz并將檢測數據反饋給系統處理器，該系統處理器針對檢測數據進行模數轉換后與數據存儲器中的運動參數進行對比，判斷分析得出檢測到的數據所對應的運動類型；所述電源模塊為其他各模塊供電。

本發明的穿戴電子裝置還包括一無線聯網通信模塊，該無線聯網通信模塊與系統處理器連接以供數據存儲器的聯網數據更新。

上述穿戴電子裝置還包括與系統處理器連接的一顯示模塊和/或語音模塊。

本發明的有益效果是：

本發明從根本上解決傳統穿戴電子設備監測運動時量只能手動輸入運動類型的問題，基于儲存有各種運動類型的大數據庫，用戶在使用具有該技術的產品時只需按運動類型配戴在不同位置即可，系統會根據加速度傳感器和角速率傳感器檢測到的用戶動作自動識別運動類型并記錄用戶所有動作的數據以作后臺數據分析應用。

附圖說明

下面結合附圖對本發明的具體實施方式做進一步的說明。

圖1是本發明電子穿戴設備的原理框圖；

圖2是本發明基于大數據庫的運動識別方法流程圖；

圖3是加速度傳感器數據檢測模型圖；

圖4是角速率傳感器數據檢測模型圖；

圖5是軟件算法還原傳感器檢測曲線圖。

具體實施方式

本發明所述的電子穿戴設備特指計步器、智能手表、運動手環等設備，其共同的特性是便攜性，即別于用戶隨身攜帶，利用此特性，這些設備便可在用戶運動時與其一起運動，基于此，用戶的運動量、運動軌跡便與檢測設備同步，所以檢測設備自身的運動檢測結果與用戶所需的自身運動檢測實質相同。

如圖1所示，為本發明的穿戴電子裝置，包括一系統處理器100以及與系統處理器100連接的數據存儲器200、電源模塊300、加速度傳感器400、角速率傳感器500、一顯示模塊600和語音模塊700；