[發明專利]基于手機內置傳感器的用戶行為狀態判斷方法

有效

• 申請號: 201611181901.0
• 申請日: 2016-12-20
• 公開（公告）號: CN107277222B
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 胡曉偉;任娟;林愛華
• 申請（專利權）人: 浙江斑智科技有限公司
• 主分類號: H04M1/725
• 分類號: H04M1/725;G06K9/00
• 代理公司: 廣西咕咕狗專利代理事務所(普通合伙) 45137
• 代理人: 朱志寬

本發明涉及一種基于手機內置傳感器的用戶行為狀態判斷方法，該方法基于手機線性加速度傳感器和重力加速度傳感器數據實現了高精度用戶行為狀態判斷功能，并且手機可以由使用者以任意姿態攜帶或使用（包括手持、放在上衣/褲子口袋、背包內等）。該方法包括對線性加速度傳感器和重力加速度傳感器數據進行采集、穩定頻率、濾波去噪、計算以及分類達到狀態判斷的功能。本發明可用于帶有線性加速度傳感器和重力加速度傳感器的IOS/android等操作系統的手機統計日常用戶行為，為各類APP判別用戶當前行為狀態提供方法，為用戶統計日常時間使用提供工具，具有無需預置用戶行為做訓練，統計精度高、可跨平臺使用等特點。

技術領域

本發明涉及一種基于手機內置傳感器的用戶行為狀態判斷方法，特別是涉及對線性加速度傳感器和重力加速度傳感器數據進行采集、穩定頻率、濾波去噪、計算以及分類達到狀態判斷的技術。

背景技術

隨著智能手機的普及以及傳感器技術的進步，越來越多的手機內置各種傳感器，這些傳感器蘊藏的大數據可以幫助用戶/第三方APP更方便的分析用戶日常行為，對第三方APP來說可以了解用戶當前行為狀態，基于此對用戶做場景化推薦/避免打擾用戶；對用戶來說，可以分析每天時間分配，合理安排自身時間規劃。

目前手機只是配備了傳感器，但是不管對android系統還是對ios系統來說，并不知道不同傳感器數據對應的用戶行為，對第三方APP也是如此。因此，如果能通過傳感器蘊含的豐富信息判斷出用戶當前的行為狀態，對諸如駕駛類、時間管理類等場景類APP有重要意義。

發明內容

本發明主要解決的技術問題是提供了一種手機內置傳感器可以精確判斷用戶行為狀態的方法，該方法利用決策樹方法，實現了用戶行為狀態識別效果。

其中，本發明的主要構思來源于個體不同行為狀態會導致傳感器不一樣的受力，通過分析傳感器的受力情況(三軸線性加速度和重力加速度數據)，對傳感器數據做相應的指標統計并根據預置的決策樹閾值，動態的判斷用戶當前的行為模式；另外，本發明在使用傳感器數據之前對傳感器數據進行濾波處理，降低系統噪聲和觀測噪聲對本發明精度的影響；第三，本發明無需預置個體用戶行為數據作為訓練，甚至可以擴展到一邊判斷一邊學習(通過分析當前狀態下用戶的GPS數據、WIFI連接狀態判斷當前系統狀態判斷的正確性)以提高判斷精度；最后，本發明提供了一種在IOS和android平臺通用的狀態識別方法，降低了APP開發的成本。

本發明提供一種手機內置傳感器可以精確判斷用戶行為狀態的方法，其包括以下模塊：頻率設定模塊，用于設定手機采集傳感器數據的頻率，所述傳感器指的是線性加速度傳感器和重力加速度傳感器；濾波器模塊，所述濾波器模塊針對車輛行駛過程中的頻譜特征對原始傳感器數據進行濾波降噪處理；處理器模塊，所述處理器模塊根據用戶不同行為模式，通過計算所述線性加速度傳感器和重力加速度傳感器上下四分位數之差、概率密度以及波動大小作為狀態判斷依據；分類器模塊，所述分類器模塊利用決策樹方法動態判斷用戶行為，該決策樹是由C5.0算法對預先收集的訓練數據進行機器學習得到。

優選的，所述頻率設定模塊首先將Android手機傳感器頻率設置為game模式(頻率一般在30HZ到50HZ范圍內波動),將IOS手機傳感器頻率設置為35HZ(頻率一般在32HZ到35HZ范圍內波動),從原始傳感器頻率中采樣得到穩定的30HZ傳感器數據。

優選的，所述濾波器模塊為巴特沃斯低通濾波器，所述巴特沃斯低通濾波器根據車輛行駛過程中的頻譜特征設計，所述巴特沃斯低通濾波器對線性加速度數據和重力加速度進行濾波降噪處理，提高判斷精度。

優選的，所述處理器模塊從起始時間t₀開始，將5秒內的數據(150條數據)作為判斷數據源進行一次判斷，分別計算這150條數據三軸線性加速數據的上下四分位點之差、三軸線性加速數據的值在[-0.05,0.05]之間的概率密度和，三軸線性加速數據的值在[-0.3,0.3]之間的概率密度和,三軸線性加速度和重力加速度的標準差。