CN111964674B - 一种结合加速度传感器判断读写状态的方法及移动终端 - Google Patents
一种结合加速度传感器判断读写状态的方法及移动终端 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提出了一种结合加速度传感器判断读写状态的方法及移动终端，属于姿态检测技术领域，所述方法包括：利用加速度传感器和陀螺仪检测姿态，获取佩戴智能手表的姿态数据；根据所述加速度传感器获得的三轴加速度值和所述陀螺仪获取的陀螺仪值，判断佩戴智能手表的手臂姿态是否为水平放置在桌面上；其中，所述三轴加速度值和陀螺仪值即为姿态数据；根据预先设定的采集时间间隔，判断所述手臂的位移状态，根据位移状态判断佩戴智能手表的人体是否进入读写状态。
Description
技术领域
本发明属于姿态检测技术领域，涉及一种结合加速度传感器判断读写状态的方法及移动终端。
背景技术
人类获得的信息70-90%来源于视觉***，据统计超过九成的儿童长期看劣质视频导致了过早近视。对儿童青少年的关注，也便是关注未来社会的发展。关心儿童青少年的视力保护，事在当代，功在千秋，其重要性迫切性不言而喻。青少年近视问题引起了全社会有识之士的高度重视。学生近视眼发生率的逐年攀升是一个世界性的问题，近视眼发生率最高的是亚洲。据统计：我国近视总人数超过3亿人，为世界近视人口总数的1/3，青少年近视眼人数位居全世界第一。在我国，学生的近视率逐年攀升的现象相当明显，几乎以每年10%的速度增长，许多城市的初中一、二、三年级分别在50%、60%、70%左右，高考生的近视率许多地方超过80%，有些地区达90%以上。
当前智能手表已经逐渐出现在大众的学习及工作生活当中，也逐步拓展到青少年儿童的学习生活当中，当前，许多智能手表还不具备针对青少年儿童的姿态识别功能，少数具备姿态识别功能的智能手表，由于此功能为辅助功能，其检测的准确率往往比较低。本发明针对现有智能手表的姿态检测准确率较低的问题提出了一种结合加速度传感器判断读写状态的方法及移动终端。
发明内容
本发明提供了一种结合加速度传感器判断读写状态的方法及移动终端，用以解决现有智能手表对佩戴儿童姿态检测的准确率低的问题，所采取的技术方案如下：
本发明提出的一种结合加速度传感器判断读写状态的方法，所述方法包括：
利用加速度传感器和陀螺仪检测姿态，获取佩戴智能手表的姿态数据；
根据所述加速度传感器获得的三轴加速度值和所述陀螺仪获取的陀螺仪值，判断佩戴智能手表的手臂姿态是否为接近于水平放置在桌面上；其中，所述三轴加速度值和陀螺仪值即为姿态数据；
根据预先设定的采集时间间隔，判断所述手臂的位移状态，根据位移状态判断佩戴智能手表的人体是否进入读写状态。
进一步地，所述方法还包括：
在判断佩戴智能手表的人体进入读写状态之后，利用加速度传感器和陀螺仪实时判断人体在读写过程中的姿态，所述姿态包括正坐型、埋头读写型、手撑脸颊读写型和趴桌面睡觉型。
进一步地，所述正坐型姿态的判断过程为：
根据预先设定的采集时间间隔，连续五次利用陀螺仪采集姿态数据；
利用陀螺仪检测佩戴智能手表的人体的手臂的X方向与水平夹角在±20°范围内，且Y方向与水平夹角在-10°~90°范围内，同时，所述手臂距离人体胸口的距离在30-45cm之间，则判定为正坐型姿态。
进一步地，所述埋头读写型姿态的判断过程为：
根据预先设定的采集时间间隔，连续五次利用陀螺仪采集姿态数据；
利用陀螺仪检测佩戴智能手表的人体的手臂的X方向与水平夹角在±20°范围内且Y方向与水平夹角在-10°~90°范围内，同时，所述手臂距离人体胸口的距离小于30cm大于10cm时，则判定为埋头读写型姿态。
进一步地，所述手撑脸颊读写型姿态的判断过程为：
根据预先设定的采集时间间隔，连续五次利用陀螺仪采集姿态数据；
利用陀螺仪检测佩戴智能手表的人体的手臂的Y方向与水平夹角在±20°且X方向与水平夹角在70°~100°之间，同时，所述手臂距离人体胸口的距离小于20cm，判定为手撑脸颊读写型姿态。
进一步地，所述趴桌面睡觉型姿态的判断过程为：
根据预先设定的采集时间间隔，连续五次利用陀螺仪采集姿态数据；
利用陀螺仪检测佩戴智能手表的人体的手臂的X方向与水平夹角在±20°范围内且Y方向与水平夹角在-10°~90°范围内，同时，所述手臂距离人体胸口的距离小于10cm时，则判定为趴桌面睡觉型姿态。
进一步地，所述采集时间的设置和自适应调整过程包括：
根据所述采集时间间隔，通过采集时间模型确定采集时间，所述采集时间模型为：
其中，t表示采集时间，T表示所述采集时间间隔，T i 表示第i次完成进入读写状态判断所用的判断时长，n表示完成进入读写状态判断的次数；T max 表示完成n次进入读写状态判断中，单次判断时长为n次判断中最长时长所对应的时间；T min 表示完成n次进入读写状态判断中，单次判断时长为n次判断中最短时长所对应的时间；当第一次完成进入读写状态判断后，进行采集时间设置时，即n=1时，默认T max -T min =1；λ表示时间调整系数，λ的取值范围为0.53-0.72；
当判定佩戴智能手表的人体的姿势为正坐型姿态，通过如下自适应时间调整模型，对采集时间进行自适应调整：
其中，t 1表示佩戴智能手表的人体的姿势为正坐型姿态时的采集时间；λ1表示佩戴智能手表的人体的姿势为正坐型姿态时的时间调整系数，λ1的取值范围为0.68-0.83；
当判定佩戴智能手表的人体的姿势为埋头读写型姿态，通过如下自适应时间调整模型，对采集时间进行自适应调整：
其中，t 2表示佩戴智能手表的人体的姿势为埋头读写型姿态时的采集时间；λ2表示佩戴智能手表的人体的姿势为埋头读写型姿态时的时间调整系数，λ2的取值范围为0.42-0.58；
当判定佩戴智能手表的人体的姿势为手撑脸颊读写型姿态，通过如下自适应时间调整模型，对采集时间进行自适应调整：
其中，t 3表示佩戴智能手表的人体的姿势为手撑脸颊读写型姿态时的采集时间；λ3表示佩戴智能手表的人体的姿势为手撑脸颊读写型姿态时的时间调整系数，λ3的取值范围为0.42-0.58；
当判定佩戴智能手表的人体的姿势为趴桌面睡觉型姿态，通过如下自适应时间调整模型，对采集时间进行自适应调整：
其中，t 4表示佩戴智能手表的人体的姿势为趴桌面睡觉型姿态时的采集时间；λ4表示佩戴智能手表的人体的姿势为趴桌面睡觉型姿态时的时间调整系数，λ4的取值范围为0.29-0.41。
一种结合加速度传感器判断读写状态的移动终端，所述移动终端设置于智能手表内部，包括核心处理器、2G通信模组、电源模组、附件装置、传感器模组和震动电机；其中，所述核心处理器的各信号端分别与所述2G通信模组、电源模组、附件装置、传感器模组和震动电机的信号端对应电连接。
进一步地，所述2G通信模组包括通讯处理器、扬声器、麦克风、sim卡读取装置和天线模组；所述通讯处理器分别与扬声器、麦克风、sim卡读取装置和天线模组的各信号端对应电连接。
进一步地，所述传感器模组包括加速度传感器、陀螺仪和测距传感器；所述加速度传感器、陀螺仪和测距传感器的传感信号输出端与所述核心处理器的传感信号输入端相连。
本发明有益效果：
本发明提出的一种结合加速度传感器判断读写状态的方法及移动终端通过加速度传感器、陀螺仪和距离传感器对于智能手表佩戴者的姿势状态的检测，能够有效快速地检测出佩戴者是否处于阅读或撰写状态，提高姿态检测速度和检测准确度。同时，佩戴儿童家长还可以根据儿童身体的实际身高情况，通过家长端输入与佩戴儿童身体特征对应的撰写时的姿态预设值，提高针对不同儿童个体，读写姿势校正的合理性和准确性。其中，家长端为家长所持有的与所述移动终端进行数据传输对接的服务端。
另一方面，所述结合加速度传感器判断读写状态的方法及移动终端可以根据佩戴儿童的姿态进行数据采集时间的自适应调整，通过采集时间的自适应调整改变姿态数据的采集频率，通过不同姿态对应的不同采集频率能够有效减少移动终端的能源消耗，同时，能够根据儿童实际姿态，有效平衡移动终端能量消耗和姿态检测的及时有效性，在保证对佩戴儿童进行及时性较高的姿态判断的前提下，进一步提高移动终端的单次充电后的使用时长，有效避免在儿童长时间进行阅读和撰写情况下，移动终端没电的情况。
附图说明
图1为本发明所述方法的流程图；
图2为本发明所述移动终端的原理框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供了一种结合加速度传感器判断读写状态的方法及移动终端，用以解决现有智能手表对佩戴儿童姿态检测的准确率低的问题。
本发明实施例提出的一种结合加速度传感器判断读写状态的方法，如图1所示，所述方法包括：
S1、利用加速度传感器和陀螺仪检测姿态，获取佩戴智能手表的姿态数据；
S2、根据所述加速度传感器获得的三轴加速度值和所述陀螺仪获取的陀螺仪值，判断佩戴智能手表的手臂姿态是否为接近于水平放置在桌面上；其中，所述三轴加速度值和陀螺仪值即为姿态数据；
S3、根据预先设定的采集时间间隔，判断所述手臂的位移状态，根据位移状态判断佩戴智能手表的人体是否进入读写状态。
上述技术方案的工作原理为：首先，通过加速度传感器和陀螺仪检测姿态，获取佩戴智能手表的姿态数据；然后，根据所述加速度传感器获得的三轴加速度值和所述陀螺仪获取的陀螺仪值，判断佩戴智能手表的手臂姿态是否为接近于水平放置在桌面上；其中，所述三轴加速度值和陀螺仪值即为姿态数据；最后，根据预先设定的采集时间间隔，判断所述手臂的位移状态，根据位移状态判断佩戴智能手表的人体是否进入读写状态。
上述技术方案的效果为：通过加速度传感器、陀螺仪和距离传感器对于智能手表佩戴者的姿势状态的检测，能够有效快速地检测出佩戴者是否处于阅读或撰写状态，提高姿态检测速度和检测准确度。同时，佩戴儿童家长还可以根据儿童身体的实际身高情况，结合儿童身高与撰写时距离的对照表格输入与佩戴儿童身体特征对应的撰写时的姿态预设值，提高针对不同儿童个体，读写姿势校正的合理性和准确性。
本发明的一个实施例，所述方法还包括：
S4、在判断佩戴智能手表的人体进入读写状态之后，利用加速度传感器和陀螺仪实时判断人体在读写过程中的姿态，所述姿态包括正坐型、埋头读写型、手撑脸颊读写型和趴桌面睡觉型。
其中，所述正坐型姿态的判断过程为：
步骤一、根据预先设定的采集时间间隔，连续五次利用陀螺仪采集姿态数据；
步骤二、利用陀螺仪检测佩戴智能手表的人体的手臂的X方向与水平夹角在±20°范围内，且Y方向与水平夹角在-10°~90°范围内，同时，所述手臂距离人体胸口的距离在30-45cm之间，则判定为正坐型姿态。
所述埋头读写型姿态的判断过程为：
步骤一、根据预先设定的采集时间间隔，连续五次利用陀螺仪采集姿态数据；
步骤二、利用陀螺仪检测佩戴智能手表的人体的手臂的X方向与水平夹角在±20°范围内且Y方向与水平夹角在-10°~90°范围内，同时，所述手臂距离人体胸口的距离小于30cm大于10cm时，则判定为埋头读写型姿态。
所述手撑脸颊读写型姿态的判断过程为：
步骤一、根据预先设定的采集时间间隔，连续五次利用陀螺仪采集姿态数据；
步骤二、利用陀螺仪检测佩戴智能手表的人体的手臂的Y方向与水平夹角在±20°且X方向与水平夹角在70°~100°之间，同时，所述手臂距离人体胸口的距离小于20cm，判定为手撑脸颊读写型姿态。
所述趴桌面睡觉型姿态的判断过程为：
步骤一、根据预先设定的采集时间间隔，连续五次利用陀螺仪采集姿态数据；
步骤二、利用陀螺仪检测佩戴智能手表的人体的手臂的X方向与水平夹角在±20°范围内且Y方向与水平夹角在-10°~90°范围内，同时，所述手臂距离人体胸口的距离小于10cm时，则判定为趴桌面睡觉型姿态。
上述技术方案的工作原理为：通过预先设置好的手臂在X方向和Y方向上的角度数值范围以及手臂距离人体胸口的预设距离值，结合陀螺仪实施的姿态数据检测，来判断儿童在进入阅读和撰写状态后的具体阅读及撰写姿势。其中，距离数据的判断可以通过在智能手表内部设置激光测距传感器等测距传感器的方式来检测获取。
上述技术方案的效果为：根据上述每个姿态的具体预设值范围的设置，能够快速准确的判断出儿童在进入阅读和撰写状态后具体的具体姿态，进一步有效提高儿童撰写和阅读时的具体姿态检测识别的准确性和时效性，针对儿童在阅读和撰写时多动，姿态变化既多又快情况下，有效降低儿童姿态的识别判断错误率。
本发明的一个实施例，所述采集时间的设置和自适应调整过程包括：
所述采集时间的设置的过程为：
根据所述采集时间间隔，通过采集时间模型确定采集时间，所述采集时间模型为：
其中，t表示采集时间，T表示所述采集时间间隔，T i 表示第i次完成进入读写状态判断所用的判断时长，n表示完成进入读写状态判断的次数；T max 表示完成n次进入读写状态判断中，单次判断时长为n次判断中最长时长所对应的时间；T min 表示完成n次进入读写状态判断中，单次判断时长为n次判断中最短时长所对应的时间；当第一次完成进入读写状态判断后，进行采集时间设置时，即n=1时，默认T max -T min =1；λ表示时间调整系数，λ的取值范围为0.53-0.72；
所述采集时间的自适应调整的过程为：
步骤1、当判定佩戴智能手表的人体的姿势为正坐型姿态，通过如下自适应时间调整模型，对采集时间进行自适应调整：
其中，t 1表示佩戴智能手表的人体的姿势为正坐型姿态时的采集时间；λ1表示佩戴智能手表的人体的姿势为正坐型姿态时的时间调整系数，λ1的取值范围为0.68-0.83；
步骤2、当判定佩戴智能手表的人体的姿势为埋头读写型姿态，通过如下自适应时间调整模型，对采集时间进行自适应调整：
其中，t 2表示佩戴智能手表的人体的姿势为埋头读写型姿态时的采集时间；λ2表示佩戴智能手表的人体的姿势为埋头读写型姿态时的时间调整系数，λ2的取值范围为0.42-0.58；
步骤3、当判定佩戴智能手表的人体的姿势为手撑脸颊读写型姿态，通过如下自适应时间调整模型，对采集时间进行自适应调整：
其中，t 3表示佩戴智能手表的人体的姿势为手撑脸颊读写型姿态时的采集时间；λ3表示佩戴智能手表的人体的姿势为手撑脸颊读写型姿态时的时间调整系数，λ3的取值范围为0.42-0.58；
步骤4、当判定佩戴智能手表的人体的姿势为趴桌面睡觉型姿态，通过如下自适应时间调整模型，对采集时间进行自适应调整：
其中，t 4表示佩戴智能手表的人体的姿势为趴桌面睡觉型姿态时的采集时间；λ4表示佩戴智能手表的人体的姿势为趴桌面睡觉型姿态时的时间调整系数，λ4的取值范围为0.29-0.41。
上述技术方案的工作原理：首先，利用判断智能手表的佩戴儿童是否进入阅读和撰写状态的预先设定的采集时间间隔，来获取具体姿态识别时的初始采集时间。然后，根据智能手表佩戴儿童的具体姿势，结合自适应调整模型来自适应调整儿童姿态数据的采集时间。其中，上述t 1、t 2、t 3和t 4的自适应调整公式确定的是各姿态的采集时间对应的数值，所述t 1、t 2、t 3和t 4的时间单位为秒。
上述技术方案的效果：根据佩戴儿童的姿态进行数据采集时间的自适应调整，通过采集时间的自适应调整改变姿态数据的采集频率，通过不同姿态对应的不同采集频率能够有效减少移动终端的能源消耗，同时，能够根据儿童实际姿态，有效平衡移动终端能量消耗和姿态检测的及时有效性，针对儿童进入阅读和撰写状态后的多动以及姿态变化比较多、比较快的问题，在保证对佩戴儿童进行及时性较高的姿态判断的前提下，进一步提高移动终端的单次充电后的使用时长，有效避免在儿童长时间进行阅读和撰写情况下，移动终端没电的情况。
本发明实施例提出一种结合加速度传感器判断读写状态的移动终端，所述移动终端设置于智能手表内部，如图2所示，包括核心处理器、2G通信模组、电源模组、附件装置、传感器模组和震动电机；其中，所述核心处理器的各信号端分别与所述2G通信模组、电源模组、附件装置、传感器模组和震动电机的信号端对应电连接。
所述2G通信模用于将儿童姿态实时传输至服务端组，包括通讯处理器、扬声器、麦克风、sim卡读取装置和天线模组；所述通讯处理器分别与扬声器、麦克风、sim卡读取装置和天线模组的各信号端对应电连接。所述移动终端通过2G通信模组以MQTT协议与服务端进行数据传输。其中，服务端为家长持有的，与所述移动终端进行数据传输对接的设备，即家长端。移动终端通过数据传输实时将检测的姿态数据传输至服务端中，家长可以通过服务端（即家长端）实时查看佩戴智能手表的儿童的读写状态和姿态，并通过服务端对儿童姿态标准参数进行输入和设置。
所述电源模组包括电源管理装置、电池和USB接口；所述电源管理装置与所述电池进行电连接，并且所述电源管理装置与所述USB接口进行电连接。所述电源管理装置的电源控制信号输入端与核心处理器的电源控制信号输出端相连；所述电源管理装置的电源控制信号输入端即为所述核心处理器与所述电源模组进行电连接的信号端。
所述附件装置包括按键和显示屏；所述按键的控制信号输入端与所述核心处理器的控制信号输出端相连；所述显示屏的显示信号输入端与所述核心处理器的显示信号输出端相连。
所述传感器模组包括加速度传感器、陀螺仪和测距传感器；所述加速度传感器、陀螺仪和测距传感器的传感信号输出端与所述核心处理器的传感信号输入端相连。其中，所述移动终端能够通过标准化的预先设定好的姿态参数和传感器模组实时监测到的佩戴儿童的姿态参数之间的比较值，针对佩戴儿童的正坐型姿态、埋头读写型姿态、手撑脸颊读写型姿态和趴桌面睡觉型姿态进行检测。
所述移动终端还包括传感器校准装置；所述传感器校准装置包括参照传感器模组；所述参照传感器模组与所述核心处理器进行电连接。所述参照传感器模组包括加速度参照传感器、参照陀螺仪、测距参照传感器和信号调理电路；所述加速度参照传感器、参照陀螺仪和测距参照传感器分别通过信号调理电路与所述核心处理器连接。
在移动终端使用过程中，佩戴儿童家长能够根据儿童的自身需求通过家长端输入不同的姿态预设值，由于传感器实时监测佩戴儿童的姿态，其运行频率高，检测数量大，容易在调整预设值之后，出现因传感器的误差导致测量准确性降低的问题，所以在传感器进行基于新预设值进行姿态检测时，为了保证传感器的测量准确性，通过传感器校准装置对所述传感器进行校准。在设定好新的预设值之后，核心控制器以参照传感器模组中的加速度参照传感器、参照陀螺仪和测距参照传感器的各项传感器参数指标为标准，通过加速度参照传感器、参照陀螺仪和测距参照传感器与传感器模组中的加速度传感器、陀螺仪和测距传感器之间的差异值，利用核心控制器对加速度传感器、陀螺仪和测距传感器的各项参数指标进行调整，使加速度传感器、陀螺仪和测距传感器的传感器各项参数指标始终保持为规定的标准参数，进一步提高了移动终端对于儿童姿态的检测准确性。
上述技术方案的工作原理：通过传感器模组实时采集佩戴智能手表的儿童的姿态数据，所述核心处理器通过姿态数据确定佩戴儿童是否进行阅读和撰写状态，以及进入阅读和撰写状态后的具体的阅读和撰写姿势，当佩戴智能手表的儿童的阅读和撰写姿势不标准，会影响视力时，通过震动电机进行振动提示。
上述技术方案的效果为：本实施例提出的一种结合加速度传感器判断读写状态的移动终端通过加速度传感器、陀螺仪和距离传感器对于智能手表佩戴者的姿势状态的检测，能够有效快速地检测出佩戴者是否处于阅读或撰写状态，提高姿态检测速度和检测准确度。同时，佩戴儿童家长还可以根据儿童身体的实际身高情况，通过家长端输入与佩戴儿童身体特征对应的撰写时的姿态预设值，提高针对不同儿童个体，读写姿势校正的合理性和准确性。
另一方面，所述结合加速度传感器判断读写状态的方法及移动终端可以根据佩戴儿童的姿态进行数据采集时间的自适应调整，通过采集时间的自适应调整改变姿态数据的采集频率，通过不同姿态对应的不同采集频率能够有效减少移动终端的能源消耗，同时，能够根据儿童实际姿态，有效平衡移动终端能量消耗和姿态检测的及时有效性，在保证对佩戴儿童进行及时性较高的姿态判断的前提下，进一步提高移动终端的单次充电后的使用时长，有效避免在儿童长时间进行阅读和撰写情况下，移动终端没电的情况。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (8)
1.一种结合加速度传感器判断读写状态的方法，其特征在于，所述方法包括：
利用加速度传感器和陀螺仪检测姿态，获取佩戴智能手表的姿态数据；
根据所述加速度传感器获得的三轴加速度值和所述陀螺仪获取的陀螺仪值，判断佩戴智能手表的手臂姿态是否为水平放置在桌面上；其中，所述三轴加速度值和陀螺仪值即为姿态数据；
根据预先设定的采集时间间隔，判断所述手臂的位移状态，根据位移状态判断佩戴智能手表的人体是否进入读写状态；
所述方法还包括：
在判断佩戴智能手表的人体进入读写状态之后，利用加速度传感器和陀螺仪实时判断人体在读写过程中的姿态，所述姿态包括正坐型、埋头读写型、手撑脸颊读写型和趴桌面睡觉型；
其中，在判断佩戴智能手表的人体进入读写状态之后，通过采集时间模型确定新的采集时间间隔，所述采集时间模型为：
其中，t表示新的采集时间间隔，T表示所述采集时间间隔，T i 表示第i次完成进入读写状态判断所用的判断时长，n表示完成进入读写状态判断的次数；T max 表示完成n次进入读写状态判断中，单次判断时长为n次判断中最长时长所对应的时间；T min 表示完成n次进入读写状态判断中，单次判断时长为n次判断中最短时长所对应的时间；当第一次完成进入读写状态判断后，进行采集时间设置时，即n=1时，默认T max -T min =1；λ表示时间调整系数，λ的取值范围为0.53-0.72；
当判定人体的姿势为正坐型姿态，通过如下自适应时间调整模型，对采集时间进行自适应调整：
其中，t 1表示佩戴智能手表的人体的姿势为正坐型姿态时的采集时间；λ1表示佩戴智能手表的人体的姿势为正坐型姿态时的时间调整系数，λ1的取值范围为0.68-0.83；
当判定人体的姿势为埋头读写型姿态，通过如下自适应时间调整模型，对采集时间进行自适应调整：
其中，t 2表示佩戴智能手表的人体的姿势为埋头读写型姿态时的采集时间；λ2表示佩戴智能手表的人体的姿势为埋头读写型姿态时的时间调整系数，λ2的取值范围为0.42-0.58；
当判定人体的姿势为手撑脸颊读写型姿态，通过如下自适应时间调整模型，对采集时间进行自适应调整：
其中，t 3表示佩戴智能手表的人体的姿势为手撑脸颊读写型姿态时的采集时间；λ3表示佩戴智能手表的人体的姿势为手撑脸颊读写型姿态时的时间调整系数，λ3的取值范围为0.42-0.58；
当判定人体的姿势为趴桌面睡觉型姿态，通过如下自适应时间调整模型，对采集时间进行自适应调整：
其中，t 4表示佩戴智能手表的人体的姿势为趴桌面睡觉型姿态时的采集时间；λ4表示佩戴智能手表的人体的姿势为趴桌面睡觉型姿态时的时间调整系数，λ4的取值范围为0.29-0.41。
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述正坐型姿态的判断过程为：
根据新的采集时间间隔t，连续五次利用陀螺仪采集姿态数据；
利用陀螺仪检测佩戴智能手表的人体的手臂的X方向与水平夹角在±20°范围内，且Y方向与水平夹角在-10°~90°范围内，同时，所述手臂距离人体胸口的距离在30-45cm之间，则判定为正坐型姿态。
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述埋头读写型姿态的判断过程为：
根据新的采集时间间隔t，连续五次利用陀螺仪采集姿态数据；
利用陀螺仪检测佩戴智能手表的人体的手臂的X方向与水平夹角在±20°范围内且Y方向与水平夹角在-10°~90°范围内，同时，所述手臂距离人体胸口的距离小于30cm大于10cm时，则判定为埋头读写型姿态。
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述手撑脸颊读写型姿态的判断过程为：
根据新的采集时间间隔t，连续五次利用陀螺仪采集姿态数据；
利用陀螺仪检测佩戴智能手表的人体的手臂的Y方向与水平夹角在±20°且X方向与水平夹角在70°~100°之间，同时，所述手臂距离人体胸口的距离小于20cm，判定为手撑脸颊读写型姿态。
5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述趴桌面睡觉型姿态的判断过程为：
根据新的采集时间间隔t，连续五次利用陀螺仪采集姿态数据；
利用陀螺仪检测佩戴智能手表的人体的手臂的X方向与水平夹角在±20°范围内且Y方向与水平夹角在-10°~90°范围内，同时，所述手臂距离人体胸口的距离小于10cm时，则判定为趴桌面睡觉型姿态。
6.一种结合加速度传感器判断读写状态的移动终端，其特征在于，所述移动终端设置于智能手表内部，包括核心处理器、2G通信模组、电源模组、附件装置、传感器模组和震动电机；其中，所述核心处理器的各信号端分别与所述2G通信模组、电源模组、附件装置、传感器模组和震动电机的信号端对应电连接；所述核心处理器用于运行程序或指令以实现如权利要求1-5任一项所述方法。
7.根据权利要求6所述移动终端，其特征在于，所述2G通信模组包括通讯处理器、扬声器、麦克风、sim卡读取装置和天线模组；所述通讯处理器分别与扬声器、麦克风、sim卡读取装置和天线模组的各信号端对应电连接。
8.根据权利要求6所述移动终端，其特征在于，所述传感器模组包括加速度传感器、陀螺仪和测距传感器；所述加速度传感器、陀螺仪和测距传感器的传感信号输出端与所述核心处理器的传感信号输入端相连。
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