[發明專利]一種動作類型的識別方法、裝置和設備

在審

• 申請號: 201710364549.2
• 申請日: 2017-05-22
• 公開（公告）號: CN107329563A
• 公開（公告）日: 2017-11-07
• 發明（設計）人: 史鵬;白鋒
• 申請（專利權）人: 北京紅旗勝利科技發展有限責任公司
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06K9/62
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司11319
• 代理人: 莎日娜

1.一種動作類型的識別方法，其特征在于，包括：

采集用戶的動作數據；

提取所述動作數據中的多個特征元素；

采用所述多個特征元素，生成所述動作數據的特征信息；

依據所述特征信息，識別所述動作數據對應的動作類型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集用戶的動作數據的步驟包括：

采集用戶在動作過程中的加速度信號和角速度信號。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取所述動作數據中的多個特征元素的步驟包括：

分別提取所述加速度信號和角速度信號的最大值、最小值、均值方差、斜率、上升時間，和/或，下降時間。

4.根據權利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述多個特征元素分別具有相應的特征數值，所述采用所述多個特征元素，生成所述動作數據的特征信息的步驟包括：

對多個特征元素的特征數值進行歸一化處理，以獲得多個特征元素的歸一化特征數值；

對所述歸一化特征數值進行降維處理，以獲得目標特征數值；

采用所述目標特征數值，生成所述動作數據的特征向量。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述依據所述特征信息，識別所述動作數據對應的動作類型的步驟包括：

計算預置的動作特征庫中的多個樣本動作數據與所述特征信息的相似度，所述多個樣本動作數據分別具有相應的標簽信息；

提取所述相似度超過預設閾值的多個樣本動作數據作為目標樣本動作數據；

將所述目標樣本動作數據的標簽信息所指示的動作類型識別為所述動作數據的動作類型。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述依據所述特征信息，識別所述動作數據對應的動作類型的步驟包括：

計算預置的動作特征庫中的多個特征集合與所述特征信息的相似度，所述多個特征集合分別具有相應的標簽信息；

提取所述相似度最大值對應的特征集合為目標特征集合；

將所述目標特征集合的標簽信息所指示的動作類型識別為所述動作數據的動作類型。

7.根據權利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述預置的動作特征庫通過如下方式生成：

采集多個樣本動作數據，所述多個樣本動作數據分別具有相應的標簽信息；

提取所述多個樣本動作數據中的多個特征元素；

采用所述多個特征元素，生成所述多個樣本動作數據的特征信息；

依據所述特征信息及其對應的標簽信息，生成動作特征庫。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，還包括：

分別將具有相同標簽信息的多個特征信息組合為特征集合。

9.一種動作類型的識別裝置，其特征在于，包括：

采集模塊，用于采集用戶的動作數據；

提取模塊，用于提取所述動作數據中的多個特征元素；

生成模塊，用于采用所述多個特征元素，生成所述動作數據的特征信息；

識別模塊，用于依據所述特征信息，識別所述動作數據對應的動作類型。

10.根據權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述采集模塊包括：

采集子模塊，用于采集用戶在動作過程中的加速度信號和角速度信號。

11.根據權利要求10所述的裝置，其特征在于，所述提取模塊包括：

提取子模塊，用于分別提取所述加速度信號和角速度信號的最大值、最小值、均值方差、斜率、上升時間，和/或，下降時間。

12.根據權利要求9-11任一所述的裝置，其特征在于，所述多個特征元素分別具有相應的特征數值，所述生成模塊包括：

歸一化子模塊，用于對多個特征元素的特征數值進行歸一化處理，以獲得多個特征元素的歸一化特征數值；

降維子模塊，用于對所述歸一化特征數值進行降維處理，以獲得目標特征數值；

生成子模塊，用于采用所述目標特征數值，生成所述動作數據的特征向量。