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[發明專利]雙表體智能手表及其表體朝向判斷方法、系統和顯示屏點亮系統在審

專利信息
申請號: 201610407416.4 申請日: 2016-06-12
公開(公告)號: CN107491163A 公開(公告)日: 2017-12-19
發明(設計)人: 陳亮 申請(專利權)人: 陳亮
主分類號: G06F3/01 分類號: G06F3/01;G06F1/16
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 250014 山東省濟南市*** 國省代碼: 山東;37
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摘要:
搜索關鍵詞: 雙表體 智能 手表 及其 朝向 判斷 方法 系統 顯示屏 點亮
【說明書】:

技術領域

發明涉及可穿戴計算技術領域,特別是涉及一種包含兩個表體的智能手表及其表體朝向判斷方法、系統,以及基于該表體朝向判斷系統的顯示屏點亮系統。

背景技術

近年來,隨著可穿戴計算技術(Wearable Computing)的飛速發展,電子消費品市場上爆發性地涌現出大批各種形態的智能可穿戴產品。智能手表就是這其中最受消費者歡迎的一類產品。

顧名思義,雙表體智能手表包含兩個表體。通過在第二個表體上部署顯示屏和/或輸入裝置,可以增大智能手表的顯示區域和/或增加操控智能手表的方法。由于雙表體智能手表與普通的智能手表存在顯著的差別,普通的智能手表上的顯示屏自動點亮系統無法直接移植到雙表體智能手表上,而使用傳統的通過按下表體上的按鍵來點亮顯示屏的方法又不夠方便,因此提供一種更好的方法來方便用戶查看和使用雙表體智能手表是一個亟待解決的問題。

發明內容

為了解決上述問題,本發明提供了一種雙表體智能手表的表體朝向判斷方法、系統,并在此基礎上提供了一種基于該表體朝向判斷系統的顯示屏點亮系統,用于方便用戶查看和使用智能手表;本發明還提供了一種包含上述表體朝向判斷系統和/或顯示屏點亮系統的智能手表。

通常情況想,用戶在查看或操作智能手表時,智能手表表體的顯示屏處于朝向用戶面部的狀態,因此表體是否朝向用戶面部可以作為預測用戶是否查看或操作智能手表的一個重要的標志。因此,本發明提供了一種雙表體智能手表(包含表體1、表體2和表帶)的表體朝向判斷方法,包括以下步驟,

步驟1:通過動作檢測模塊檢測用戶是否存在抬腕動作、旋轉手腕動作、落腕動作;

步驟2:當動作檢測模塊檢測到的抬腕動作參數變化達到抬腕動作閾值,且旋轉手腕動作參數變化達到表體1朝向用戶面部的旋轉手腕動作閾值時,則判斷表體1處于朝向用戶面部狀態;當動作檢測模塊檢測到的抬腕動作參數變化達到抬腕動作閾值,且旋轉手腕動作參數變化達到表體2朝向用戶面部的旋轉手腕動作閾值時,則判斷表體2處于朝向用戶面部的狀態;當表體1當前被判斷處于朝向用戶面部狀態,且動作檢測模塊檢測到的旋轉手腕動作參數變化達到從表體1朝向用戶面部旋轉到表體2朝向用戶面部的旋轉手腕動作閾值時,則判斷表體2處于朝向用戶面部狀態,同時判斷表體1不處于朝向用戶面部狀態;當表體2當前被判斷處于朝向用戶面部狀態,且動作檢測模塊檢測到的旋轉手腕動作參數變化達到從表體2朝向用戶面部旋轉到表體1朝向用戶面部的旋轉手腕動作閾值時,則判斷表體1處于朝向用戶面部狀態,同時判斷表體2不處于朝向用戶面部狀態;當動作檢測模塊檢測到的落腕動作參數變化達到落腕動作閾值時,則判斷表體1和表體2均不處于朝向用戶面部狀態。

進一步優選的,動作檢測模塊中包含加速度計和/或陀螺儀和/或重力傳感器和/或磁力計。

進一步優選的,在執行步驟1之后以及執行步驟2之前還包括:對動作檢測模塊采集到的數據進行濾波去噪處理。

進一步優選的,所述的抬腕動作閾值通過采集多個用戶的多個抬腕且旋轉手腕使得兩個表體中的一個朝向用戶面部的動作中的抬腕動作數據,并通過統計分析得到;所述的表體1朝向用戶面部的旋轉手腕動作閾值通過采集多個用戶的多個抬腕且旋轉手腕使得表體1朝向用戶面部的動作中的旋轉手腕動作數據,并通過統計分析得到;所述的表體2朝向用戶面部的旋轉手腕動作閾值通過采集多個用戶的多個抬腕且旋轉手腕使得表體2朝向用戶面部的動作中的旋轉手腕動作數據,并通過統計分析得到;所述的從表體1朝向用戶面部旋轉到表體2朝向用戶面部的旋轉手腕動作閾值通過采集多個用戶的多個從表體1朝向用戶面部旋轉到表體2朝向用戶面部的旋轉手腕動作數據,并通過統計分析得到;所述的從表體2朝向用戶面部旋轉到表體1朝向用戶面部的旋轉手腕動作閾值通過采集多個用戶的多個從表體2朝向用戶面部旋轉到表體1朝向用戶面部的旋轉手腕動作數據,并通過統計分析得到;所述的落腕動作閾值通過采集多個用戶的多個從使用智能手表的狀態(即智能手表的某一個表體處于朝向用戶面部的狀態)落下手腕的落腕動作數據,并通過統計分析得到。可以理解的是,上述“多個”的意思為大量、足量。

本發明還提供了一種雙表體智能手表(包含表體1、表體2和表帶)的表體朝向判斷系統,包括,

動作檢測模塊:用于檢測用戶是否存在抬腕動作、旋轉手腕動作、落腕動作;

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