[發明專利]一種用戶運動狀態檢測方法、裝置及可穿戴設備

有效

• 申請號: 201810556612.7
• 申請日: 2018-05-31
• 公開（公告）號: CN108831527B
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發明（設計）人: 陳志勇;林晨曦
• 申請（專利權）人: 古琳達姬（廈門）股份有限公司
• 主分類號: G16H20/30
• 分類號: G16H20/30;G06K9/00;A61B5/11;A61B5/00
• 代理公司: 北京金蓄專利代理有限公司 11544
• 代理人: 孫巍

1.一種用戶運動狀態檢測方法，其特征在于，包括：

獲取用戶的個人信息和環境信息，根據所述個人信息和環境信息確定所需采集的運動數據類型；

根據所述運動數據類型采集用戶的實際運動數據；

分析所述實際運動數據，確定所述用戶的運動狀態；

根據所述個人信息和環境信息確定所需采集的運動數據類型，包括：

從所述個人信息中提取所述用戶的健康歷史信息，根據所述健康歷史信息及環境信息確定所需采集的數據為加速度數據與角速度數據兩者；

還包括：

根據所述用戶的實際運動數據確定所述用戶的健康狀態，

所述實際運動數據包括用戶鞋底n個區域的N類參數值，n和N均為大于或等于1的整數，根據所述個人信息和環境信息確定待檢測的健康狀態范圍；

根據所述健康狀態范圍、加速度數據以及預先訓練出的步態偏離模型，確定所述用戶的步態偏離正常樣本人群的程度x：

其中，q_ji為用戶鞋底第j個區域的第i類參數值，為預先獲得的正常樣本人群鞋底的第j個區域的N類參數的平均值，1≤i≤N，1≤j≤n；

若所述用戶的步態偏離正常樣本人群的程度大于預設閾值，則根據所述用戶的步態偏離正常樣本人群的程度和所述實際運動數據，判斷所述用戶的運動狀態屬于病態，否則，判斷所述用戶的運動狀態屬于正常態。

2.根據權利要求1所述的用戶運動狀態檢測方法，其特征在于，所述個人信息包括：用戶的性別信息、身高信息、體重信息、年齡信息中的至少之一；所述環境信息包括：溫度信息及季節信息中的至少之一。

3.根據權利要求2所述的用戶運動狀態檢測方法，其特征在于，所述實際運動數據包括加速度數據；

所述分析所述實際運動數據，確定所述用戶的運動狀態，包括：

根據所述加速度數據，獲取多個運動方向上的加速度變化信息；

根據所述加速度變化信息判斷用戶是否處于靜止狀態；

當用戶未處于靜止狀態時，根據所述加速度變化信息判斷用戶的運動狀態屬于循環運動狀態或者非循環運動狀態。

4.根據權利要求3所述的用戶運動狀態檢測方法，其特征在于，如果用戶的運動狀態屬于循環運動狀態，則根據所述加速度變化信息判斷用戶的運動狀態屬于行走、跑步或異常行走狀態。

5.根據權利要求3所述的用戶運動狀態檢測方法，其特征在于，所述實際運動數據還包括角速度數據；

所述分析所述實際運動數據，確定所述用戶的運動狀態，還包括：

如果用戶的運動狀態屬于循環運動狀態，則根據所述加速度變化信息和角速度變化信息，判斷用戶的運動狀態屬于上樓梯、下樓梯、平地行走或者跑步；

如果用戶的運動狀態屬于非循環運動狀態，則根據所述加速度變化信息和角速度變化信息，判斷用戶的運動狀態屬于坐下、蹲下、起立、跳躍或者跌倒。

6.根據權利要求5所述的用戶運動狀態檢測方法，其特征在于，當無法根據所述個人信息和環境信息確定待檢測的健康狀態范圍時，所述根據所述用戶的實際運動數據確定所述用戶的健康狀態，還包括：

根據所述加速度數據、角速度數據以及預先訓練出的步態偏離模型，確定所述用戶的步態偏離正常樣本人群的程度；

若所述用戶的步態偏離正常樣本人群的程度大于預設閾值，則根據所述用戶的步態偏離正常樣本人群的程度和所述實際運動數據，判斷所述用戶的運動狀態屬于病態，否則，判斷所述用戶的運動狀態屬于正常態。

7.根據權利要求5或6所述的用戶運動狀態檢測方法，其特征在于，還包括：

對判斷所述用戶的運動狀態屬于正常態或者病態的判斷結果進行驗證；

根據驗證結果對預先通過SVM算法確定的每種運動狀態在每種病態下分別對應的權重集合和病態閾值進行優化。