[發明專利]一種智能手環檢測運動姿態的模式識別方法及系統

在審

• 申請號: 202010730321.2
• 申請日: 2020-07-27
• 公開（公告）號: CN111700624A
• 公開（公告）日: 2020-09-25
• 發明（設計）人: 高理升;李關東;王藝樺;馬祖長;許楊;王濤;王輝;李云龍;胡天驕;孫怡寧;楊先軍;陳焱焱;周旭;孫少明
• 申請（專利權）人: 中國科學院合肥物質科學研究院
• 主分類號: A61B5/11
• 分類號: A61B5/11;A63B71/06;G01C21/16;A44C5/00
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 張乾楨

1.一種智能手環檢測運動姿態的模式識別方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1、用戶App登錄；

步驟2、在App中選擇運動類型，所述運動類型包括俯臥撐、仰臥起坐和引體向上；

步驟3、根據運動類型，選擇配戴手環的身體部位和手環位姿；

步驟4、在準備完畢后點擊開始選項正式開始運動，采集加速度傳感器輸出的數據；

步驟5、根據不同運動類型利用手環加速度傳感器測量的三軸加速度信息計算不同種類的姿態角和周期；

步驟6、根據姿態角的周期性變化特征判斷運動數據是否為有效數據，并實現對有效的運動過程進行計數。

2.根據權利要求1所述的智能手環檢測運動姿態的模式識別方法，其特征在于，所述步驟2中，當用戶選擇俯臥撐項目時，具體包括：

用戶使用運動臂包工具將智能手環固定于手肘上方的上臂外側；在APP的提示下，用戶應將手環朝指定方向固定，使內部加速度傳感器的Y軸正方向與沿上臂自然垂直向下方向重合；在準備完畢后點擊開始選項正式開始運動；在運動過程中，人體上臂會在加速度傳感器的YOZ平面上以肩周為支點繞X軸作旋轉，手環載體坐標系上對應的俯仰角呈周期性變化；手環采集數據，獲取姿態角中的俯仰角數據；對采集到的數據進行濾波，并通過固定閾值來進行運動計數。

3.根據權利要求2所述的智能手環檢測運動姿態的模式識別方法，其特征在于，已知繞X軸旋轉φ的旋轉矩陣表示為：

第三行向量就是重力向量g在載體坐標系中的投影，此時手環的加速度傳感器測量的是-g在載體系中的描述，則加速度傳感器的輸出為：

a＝{ax,ay,az}＝{0,-sin(φ),-cos(φ)}，

因此采集加速度傳感器的y軸和z軸輸出量即可計算俯仰角φ的值。

4.根據權利要求3所述的智能手環檢測運動姿態的模式識別方法，其特征在于，

針對采集到的角度變化設置固定的上、下限閾值，當角度先到達下限閾值并上升到達上限閾值時表明該過程為俯臥過程；當角度先到達上限閾值并下降到達下限閾值時表明該過程為撐起過程，當依次經歷完整的這兩個過程之后，系統判斷為一次有效運動并記錄。

5.根據權利要求1所述的智能手環檢測運動姿態的模式識別方法，其特征在于，所述步驟2中，當用戶選擇仰臥起坐項目時，具體包括：

在APP的提示下用戶需將智能手環正常地戴在手腕的上方；將手環朝指定方向固定，使內部加速度傳感器的X軸負方向與沿人體縱軸從腳到頭方向重合，同時提示運動時雙手手指應交叉貼于腦后，托住頸部；在準備完畢后點擊開始選項正式開始運動；在運動過程中，人體上半身會在加速度傳感器的XOZ平面上以臀部為支點繞Y軸作旋轉，手環載體坐標系上對應的翻滾角呈周期性變化；手環采集數據，獲取姿態角中的翻滾角數據；對采集到的數據進行濾波，并通過固定閾值來進行運動計數。

6.根據權利要求5所述的智能手環檢測運動姿態的模式識別方法，其特征在于：

已知繞Y軸旋轉θ的旋轉矩陣表示為：

第三行向量就是重力向量g在載體坐標系中的投影；此時手環的加速度傳感器測量的是g在載體系中的描述，則加速度傳感器的輸出為：

a＝{ax,ay,az}＝{-sin(θ),0,cos(θ)}，

因此采集加速度傳感器的x軸和z軸輸出量即可計算翻滾角θ的值。

7.根據權利要求6所述的智能手環檢測運動姿態的模式識別方法，其特征在于：

針對采集到的翻滾角角度變化設置固定的上、下限閾值，當角度先到達下限閾值并上升到達上限閾值時表明該過程為起坐過程；當角度先到達上限閾值并下降到達下限閾值時表明該過程為平躺過程；當依次經歷完整的這兩個過程之后，系統判斷為一次有效運動并記錄下來。