[發明專利]步長計算裝置及方法

有效

• 申請號: 201710622455.0
• 申請日: 2017-07-27
• 公開（公告）號: CN107515004B
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 鄧星
• 申請（專利權）人: 臺州市吉吉知識產權運營有限公司
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20;G01C21/12
• 代理公司: 浙江千克知識產權代理有限公司 33246
• 代理人: 裴金華

1.一種步長計算裝置，其特征在于，所述步長計算裝置中包括：

處理器，用于處理各指令；及

存儲器，用于存儲多條指令，所述指令適用于處理器加載并執行；所述多條指令中包括：

設定用戶初始步長；

在多次運動中，分別根據統計得到的用戶步數及定位裝置的定位信息對初始步長進行補償得到相應的步長值；具體包括：在每次運動中，根據加速度數據獲取步數，并結合初始步長計算得到運動距離；根據位置裝置獲取該次運動過程中的定位信息，計算得到與初始位置之間的定位距離；根據所述運動距離與定位距離之間的差值對初始步長進行補償得到相應的步長值；

根據步長值建立其與步頻和速度之間的函數關系式；

獲取當前步頻和當前速度，根據所述函數關系式得到當前步長。

2.如權利要求1所述的步長計算裝置，其特征在于，在指令根據所述運動距離與定位距離之間的差值對初始步長進行補償得到相應的步長值中，包括：

計算運動距離與定位距離之間的差值；

根據所述差值與步數得到補償值；

根據所述補償值對初始步長進行補償，更新步長。

3.如權利要求2所述的步長計算裝置，其特征在于，在指令根據所述補償值對初始步長進行補償之后，還包括：

判斷補償值是否小于補償閾值；若是，停止步長更新；否則，跳轉至指令根據加速度數據獲取步數，并結合初始步長計算得到運動距離。

4.如權利要求1-3任意一項所述的步長計算裝置，其特征在于，在指令根據步長值建立其與步頻和速度之間的函數關系式中，包括：

建立單隱藏層神經網絡；

根據運動中的步頻、速度以及得到的步長值對所述單隱藏層神經網絡進行訓練，建立步長值與步頻和速度之間的關系；

在指令獲取當前步頻和當前速度，根據所述函數關系式得到當前步長中，具體為：

獲取當前步頻和當前速度；

將所述當前步頻和當前速度輸入完成訓練的單隱藏層神經網絡，輸出得到當前步長。

5.一種步長計算方法，其特征在于，所述步長計算方法中包括：

設定用戶初始步長；

在多次運動中，分別根據統計得到的用戶步數及定位裝置的定位信息對初始步長進行補償得到相應的步長值；具體包括：在每次運動中，根據加速度數據獲取步數，并結合初始步長計算得到運動距離；根據位置裝置獲取該次運動過程中的定位信息，計算得到與初始位置之間的定位距離；根據所述運動距離與定位距離之間的差值對初始步長進行補償得到相應的步長值；

根據步長值建立其與步頻和速度之間的函數關系式：

獲取當前步頻和當前速度，根據所述函數關系式得到當前步長。

6.如權利要求5所述的步長計算方法，其特征在于，在步驟根據所述運動距離與定位距離之間的差值對初始步長進行補償得到相應的步長值中，包括：

計算運動距離與定位距離之間的差值；

根據所述差值與步數得到補償值；

根據所述補償值對初始步長進行補償，更新步長。

7.如權利要求6所述的步長計算方法，其特征在于，在步驟根據所述補償值對初始步長進行補償之后，還包括：

判斷補償值是否小于補償閾值；若是，停止步長更新；否則，跳轉至步驟根據加速度數據獲取步數，并結合初始步長計算得到運動距離。

8.如權利要求5-7任意一項所述的步長計算方法，其特征在于，在步驟根據步長值建立其與步頻和速度之間的函數關系式中，包括：

建立單隱藏層神經網絡；

根據運動中的步頻、速度以及得到的步長值對所述單隱藏層神經網絡進行訓練，建立步長值與步頻和速度之間的關系；

在步驟獲取當前步頻和當前速度，根據所述函數關系式得到當前步長中，具體為：

獲取當前步頻和當前速度；

將所述當前步頻和當前速度輸入完成訓練的單隱藏層神經網絡，輸出得到當前步長。