CN116740811A - 一种智能手表的步态识别方法、介质及设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能手表的步态识别方法、介质及设备，其中，方法包括如下步骤：获取目标用户ID列表，基于目标用户佩戴的智能手表，获取目标位置信息集和目标姿态特征值集，获取第一目标优先级集和第二目标优先级集，当第一目标优先级小于预设的第一优先级阈值和/或同一时间段第二目标优先级小于预设的第二优先级阈值时，获取候选异常步态，当第一目标优先级不小于预设的第一优先级阈值且同一时间段第二目标优先级不小于预设的第二优先级阈值时，确定目标步态，从而实现步态识别，本发明，能够通过结合智能手表中不同的数据信息对用户的步态进行识别判断，同时，结合用户手机设备中的步数信息，提高了智能手表步态识别的范围。

Description

一种智能手表的步态识别方法、介质及设备

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种智能手表的步态识别方法、介质及设备。

背景技术

随着移动通信的广泛应用和发展，当前智能移动终端集成了多种功能强大的传感器装置，例如智能手表中的全球定位***、陀螺仪、加速度传感器等，通过智能移动终端中的传感器数据能够挖掘且识别出用户的活动信息，当前，利用智能移动终端获取用户数据信息，从而对用户进行步态识别判断，成为当下热门的研究方向。

现有技术中，进行步态识别的方法为：获取用户在某个时间段的速度、同一时间段用户对应的加速度以及用户的能量消耗，根据用户对应的速度、加速度以及能量消耗的多少对用户的步态进行识别。

上述，进行步态识别的方法存在的问题：仅利用速度和加速度进行步态识别，未结合智能手表中不同的数据信息对用户的步态进行识别判断，使得步态识别的准确度较低，同时，对出现异常情况时未能结合其它设备数据信息进行步态识别，使得步态识别的范围较小。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种智能手表的步态识别方法、介质及设备，技术方案如下：

一方面，一种智能手表的步态识别方法，方法包括如下步骤：

S100，获取目标用户ID列表A＝{A₁，A₂，……，A_i，……，A_n}，A_i为第i个目标用户ID，i＝1……n，n为目标用户ID的数量。

S200，基于目标用户佩戴的智能手表，获取A对应的目标位置信息集B＝{B₁，B₂，……，B_i，……，B_n}，B_i＝{B_i1，B_i2，……，B_ij，……，B_im}和A对应的目标姿态特征值集C＝{C₁，C₂，……，C_i，……，C_n}，C_i＝{C_i1，C_i2，……，C_ij，……，C_im}，B_ij为A_i对应的目标位置信息列表中的第j个目标位置信息，C_ij为A_i对应的目标姿态特征值列表中的第j个目标姿态特征值，j＝1……m，m为目标位置信息列表中目标位置信息的数量。

S300，根据B和C，获取A对应的第一目标优先级集D＝{D₁，D₂，……，D_i，……，D_n}，D_i＝{D_i1，D_i2，……，D_ij，……，D_im}和A对应的第二目标优先级集G＝{G₁，G₂，……，G_i，……，G_n}，G_i＝{G_i1，G_i2，……，G_ij，……，G_im}，D_ij为A_i对应的第一目标优先级列表中的第j个第一目标优先级，G_ij为A_i对应的第二目标优先级列表中的第j个第一目标优先级，其中，D_i1＝0，D_ij为B_ij与B_i(j-1)之间的距离差，G_i1＝0，G_ij＝C_ij-C_i(j-1)。

S400，当D_ij＜D⁰和/或G_ij＜G⁰时，获取A_i在D_ij对应的时间段内对应的候选异常步态，以根据获取到的候选步态实现智能手表的步态识别，其中，D⁰为预设的第一优先级阈值，G⁰为预设的第二优先级阈值。

S500，当D_ij≥D⁰且G_ij≥G⁰时，确定A_i在D_ij对应的时间段内处于目标步态，以根据获取到的目标步态实现智能手表的步态识别。

另一方面，一种非瞬时性计算机可读存储介质，存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现如上述的处理方法。

另一方面，一种电子设备，包括处理器和实现如上述的处理方法所述的非瞬时性计算机可读存储介质。

本发明的有益效果体现在：一种智能手表的步态识别方法、介质及设备，其中，方法包括如下步骤：获取目标用户ID列表，基于目标用户佩戴的智能手表，获取目标用户ID列表对应的目标位置信息集和目标用户ID列表对应的目标姿态特征值集，根据目标位置信息集和目标姿态特征值集，获取目标用户ID列表对应的第一目标优先级集和目标用户ID列表对应的第二目标优先级集，当第一目标优先级小于预设的第一优先级阈值和/或同一时间段第二目标优先级小于预设的第二优先级阈值时，获取目标用户ID在对应时间段内的对应的候选异常步态，当第一目标优先级不小于预设的第一优先级阈值且同一时间段第二目标优先级不小于预设的第二优先级阈值时，确定目标用户ID在对应的时间段内处于目标步态，以根据获取到的目标步态实现智能手表的步态识别，本发明，能够通过结合智能手表中不同的数据信息对用户的步态进行识别判断，利用不同的方法确定步态信息，提高了智能手表步态识别的准确度，同时，当仅利用智能手表获取到的步数信息不能够识别出用户对应的步态时，结合用户手机设备中的步数信息，将智能手表的步数信息与同一时间段用户手机设备的步数信息进行对比，确定出用户对应的不同步态，能够识别出用户对应的不同步态，提高了智能手表步态识别的范围。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。

图1为本发明实施例提供的一种智能手表的步态识别方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。

需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。

实施例

本实施例提供了一种智能手表的步态识别方法，所述方法包括如下步骤，如图1所示：

S100，获取目标用户ID列表A＝{A₁，A₂，……，A_i，……，A_n}，A_i为第i个目标用户ID，i＝1……n，n为目标用户ID的数量。

具体的，所述目标用户ID为表征目标用户身份的唯一标识，其中，所述目标用户为佩戴智能手表的用户。

进一步的，本领域技术人员知晓，现有技术中任一设置身份标识的方法，均落入本发明的保护范围，在此不再赘述。

S200，基于目标用户佩戴的智能手表，获取A对应的目标位置信息集B＝{B₁，B₂，……，B_i，……，B_n}，B_i＝{B_i1，B_i2，……，B_ij，……，B_im}和A对应的目标姿态特征值集C＝{C₁，C₂，……，C_i，……，C_n}，C_i＝{C_i1，C_i2，……，C_ij，……，C_im}，B_ij为A_i对应的目标位置信息列表中的第j个目标位置信息，C_ij为A_i对应的目标姿态特征值列表中的第j个目标姿态特征值，j＝1……m，m为目标位置信息列表中目标位置信息的数量。

具体的，所述目标位置信息为基于当天每秒钟从目标用户佩戴的智能手表中获取到的目标用户对应的位置信息，其中，本领域技术人员知晓，现有技术中任一通过智能手表获取位置信息的方法，均落入本发明的保护范围，在此不再赘述，例如获取位置信息的方法为：通过智能手表的GPS传感器。

具体的，所述目标姿态特征值为基于当天每秒钟获取到的目标用户佩戴的智能手表中心点位置距离地面的高度。

S300，根据B和C，获取A对应的第一目标优先级集D＝{D₁，D₂，……，D_i，……，D_n}，D_i＝{D_i1，D_i2，……，D_ij，……，D_im}和A对应的第二目标优先级集G＝{G₁，G₂，……，G_i，……，G_n}，G_i＝{G_i1，G_i2，……，G_ij，……，G_im}，D_ij为A_i对应的第一目标优先级列表中的第j个第一目标优先级，G_ij为A_i对应的第二目标优先级列表中的第j个第二目标优先级，其中，D_i1＝0，D_ij为B_ij与B_i(j-1)之间的距离差，G_i1＝0，G_ij＝C_ij-C_i(j-1)。

具体的，所述第一目标优先级为目标位置信息之间的距离差。

具体的，所述第二目标优先级为目标姿态特征值之差。

S400，当D_ij＜D⁰和/或G_ij＜G⁰时，获取A_i在D_ij对应的时间段内对应的候选异常步态，以根据获取到的候选步态实现智能手表的步态识别，其中，D⁰为预设的第一优先级阈值，G⁰为预设的第二优先级阈值。

具体的，在S400中通过如下步骤获取D⁰和G⁰：

S401，获取样本用户ID列表M＝{M₁，M₂，……，M_r，……，M_s}，M_r为第r个样本用户ID，r＝1……s，s为样本用户ID的数量。

具体的，所述样本用户ID为表征样本用户身份的唯一标识，其中，所述样本用户为获取到的佩戴智能手表的用户为走路步态的用户。

S403，基于目标用户佩戴的智能手表，获取M对应的样本位置信息集H＝{H₁，H₂，……，H_r，……，H_s}，H_r＝{H_r1，H_r2，……，H_rv，……，H_rb}和J对应的样本姿态特征值集J＝{J₁，J₂，……，J_r，……，J_s}，J_r＝{J_r1，J_r2，……，J_rv，……，J_rb}，H_rv为M_r对应的样本位置信息列表中的第v个样本位置信息，J_rv为M_r对应的样本姿态特征值列表中的第v个样本姿态特征值，v＝1……b，b为样本位置信息列表中样本位置信息的数量。

具体的，所述样本位置信息为在预设时间段内以每秒钟的频次从样本用户佩戴的智能手表中获取到的样本用户对应的位置信息。

进一步的，本领域技术人员知晓，可根据实际需求进行预设时间段的选取，均落入本发明的保护范围，在此不再赘述。

进一步的，所述样本位置信息的获取方式与目标位置信息的获取方式一致具体的，所述样本姿态特征值为在预设时间段内以每秒钟的频次获取到的目标用户佩戴的智能手表中心点位置距离地面的高度。

S405，根据H和J，获取预设的第一优先级阈值D⁰和预设的第二优先级阈值G⁰，其中，D⁰符合如下条件：

其中，ΔH_rv为H_rv与H_r(v-1)之间的距离差，ΔH_r0＝0。

G⁰符合如下条件：

其中，ΔJ_rv＝J_rv-J_r(v-1)，ΔJ_r0＝0。

具体的，本领域技术人员知晓，现有技术中任一根据两点位置获取距离差的方法，均落入本发明的保护范围，在此不再赘述。

具体的，在S400中通过如下步骤获取候选异常步态：

S1，当D_ij≥D⁰且G_ij＜G⁰时，确定A_i在D_ij对应的时间段内处于第一候选异常步态。

具体的，所述第一候选异常步态包括抱臂行走步态和背手走路步态，可以理解为：当目标用户在某个时间段对应的第一目标优先级不小于预设的第一目标优先级且同一时间段对应的第二目标优先级小于预设的第二目标优先级时，说明目标用户在这个时间段内是走路的状态，但是智能手表的位置未发生较大幅度变化时，可以认为目标用户在这个时间段内处于抱着胳膊走路或者背手走路的步态。

S3，当D_ij＜D⁰且G_ij＜G⁰时，获取A_i第一候选优先级P_i和A_i对应的第二候选优先级Q_i。

具体的，所述第一候选优先级为通过目标用户佩戴的智能手表获取到的在D_ij对应的时间段的步数。

具体的，所述第二候选优先级为通过目标用户对应的手机设备获取到的在D_ij对应的时间段的步数。

S5，根据P_i和Q_i，获取A_i对应的候选异常步态，其中，在S5中通过如下步骤获取候选异常步态：

S51，当P_i＞Q_i时，获取A_i在D_ij对应的时间段内处于第一中间异常步态。

具体的，所述第一中间异常步态为静态类运动步态，其中，所述静态类运动步态包括练瑜伽、引起向上等步态。

S53，当P_i＜Q_i时，获取A_i在D_ij对应的时间段内处于第二中间异常步态。

具体的，所述第二中间异常步态为在运动设备上进行运动，其中，所述运动设备包括跑步机和与跑步机具有一致功能的设备。

S55，当P_i＝Q_i时，确定A_i处于静态步态。

S7，当D_ij＜D⁰且G_ij≥G⁰时，确定A_i在D_ij对应的时间段内处于第二候选异常步态。

具体的，所述第二候选异常步态为原地运动步态，可以理解为：当目标用户在某个时间段对应的第一目标优先级小于预设的第一目标优先级且同一时间段对应的第二目标优先级不小于预设的第二目标优先级时，说明目标用户为发生位置的偏移但智能手表的位置产生较大幅度变化，可以认为目标用户在这一时间段内处于原地运动步态，例如在跳绳、跳操或者在一定地理位置范围内拍拍肩膀拍拍腿部等步态。

上述，当第一目标优先级小于预设的第一优先级阈值和/或同一时间段第二目标优先级小于预设的第二优先级阈值时，获取目标用户ID对应的第一候选优先级和第二候选优先级，根据第一候选优先级和第二候选优先级对目标用户ID对应的步态进行识别，当仅利用智能手表获取到的步数信息不能够识别出用户对应的步态时，结合用户手机设备中的步数信息，将智能手表的步数信息与同一时间段用户手机设备的步数信息进行对比，确定出用户对应的不同步态，能够识别出用户对应的不同步态，提高了智能手表步态识别的范围。

S500，当D_ij≥D⁰且G_ij≥G⁰时，确定A_i在D_ij对应的时间段内处于目标步态，以根据获取到的目标步态实现智能手表的步态识别。

具体的，所述目标步态为行走的步态。

上述，利用目标用户ID对应的第一目标优先级和第二目标优先级，根据第一目标优先级和第二目标优先级的不同情况采用不同的方法确定步态信息，通过结合智能手表中不同的数据信息对用户的步态进行识别判断，利用不同的方法确定步态信息，提高了智能手表步态识别的准确度。

本发明的实施例还提供了一种非瞬时性计算机可读存储介质，该存储介质可设置于电子设备之中以保存用于实现方法实施例中一种方法相关的至少一条指令或至少一段程序，该至少一条指令或该至少一段程序由该处理器加载并执行以实现上述实施例提供的方法。

本发明的实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和上述的非瞬时性计算机可读存储介质。

本发明的实施例提供的一种智能手表的步态识别方法、介质及设备，其中，所述方法包括如下步骤：获取目标用户ID列表，基于目标用户佩戴的智能手表，获取目标用户ID列表对应的目标位置信息集和目标用户ID列表对应的目标姿态特征值集，根据目标位置信息集和目标姿态特征值集，获取目标用户ID列表对应的第一目标优先级集和目标用户ID列表对应的第二目标优先级集，当第一目标优先级小于预设的第一优先级阈值和/或同一时间段第二目标优先级小于预设的第二优先级阈值时，获取目标用户ID在对应时间段内的对应的候选异常步态，当第一目标优先级不小于预设的第一优先级阈值且同一时间段第二目标优先级不小于预设的第二优先级阈值时，确定目标用户ID在对应的时间段内处于目标步态，以根据获取到的目标步态实现智能手表的步态识别，本发明，能够通过结合智能手表中不同的数据信息对用户的步态进行识别判断，利用不同的方法确定步态信息，提高了智能手表步态识别的准确度，同时，当仅利用智能手表获取到的步数信息不能够识别出用户对应的步态时，结合用户手机设备中的步数信息，将智能手表的步数信息与同一时间段用户手机设备的步数信息进行对比，确定出用户对应的不同步态，能够识别出用户对应的不同步态，提高了智能手表步态识别的范围。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (9)

1.一种智能手表的步态识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

S100，获取目标用户ID列表A＝{A₁，A₂，……，A_i，……，A_n}，A_i为第i个目标用户ID，i＝1……n，n为目标用户ID的数量；

S200，基于目标用户佩戴的智能手表，获取A对应的目标位置信息集B＝{B₁，B₂，……，B_i，……，B_n}，B_i＝{B_i1，B_i2，……，B_ij，……，B_im}和A对应的目标姿态特征值集C＝{C₁，C₂，……，C_i，……，C_n}，C_i＝{C_i1，C_i2，……，C_ij，……，C_im}，B_ij为A_i对应的目标位置信息列表中的第j个目标位置信息，C_ij为A_i对应的目标姿态特征值列表中的第j个目标姿态特征值，j＝1……m，m为目标位置信息列表中目标位置信息的数量；

S300，根据B和C，获取A对应的第一目标优先级集D＝{D₁，D₂，……，D_i，……，D_n}，D_i＝{D_i1，D_i2，……，D_ij，……，D_im}和A对应的第二目标优先级集G＝{G₁，G₂，……，G_i，……，G_n}，G_i＝{G_i1，G_i2，……，G_ij，……，G_im}，D_ij为A_i对应的第一目标优先级列表中的第j个第一目标优先级，G_ij为A_i对应的第二目标优先级列表中的第j个第一目标优先级，其中，D_i1＝0，D_ij为B_ij与B_i(j-1)之间的距离差，G_i1＝0，G_ij＝C_ij-C_i(j-1)；

S400，当D_ij＜D⁰和/或G_ij＜G⁰时，获取A_i在D_ij对应的时间段内对应的候选异常步态，以根据获取到的候选步态实现智能手表的步态识别，其中，D⁰为预设的第一优先级阈值，G⁰为预设的第二优先级阈值；

S500，当D_ij≥D⁰且G_ij≥G⁰时，确定A_i在D_ij对应的时间段内处于目标步态，以根据获取到的目标步态实现智能手表的步态识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标用户ID为表征目标用户身份的唯一标识，其中，所述目标用户为佩戴智能手表的用户。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标位置信息为基于当天每秒钟从目标用户佩戴的智能手表中获取到的目标用户对应的位置信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标姿态特征值为基于当天每秒钟获取到的目标用户佩戴的智能手表中心点位置距离地面的高度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在S400中通过如下步骤获取D⁰和G⁰：

S401，获取样本用户ID列表M＝{M₁，M₂，……，M_r，……，M_s}，M_r为第r个样本用户ID，r＝1……s，s为样本用户ID的数量；

S403，基于目标用户佩戴的智能手表，获取M对应的样本位置信息集H＝{H₁，H₂，……，H_r，……，H_s}，H_r＝{H_r1，H_r2，……，H_rv，……，H_rb}和J对应的样本姿态特征值集J＝{J₁，J₂，……，J_r，……，J_s}，J_r＝{J_r1，J_r2，……，J_rv，……，J_rb}，H_rv为M_r对应的样本位置信息列表中的第v个样本位置信息，J_rv为M_r对应的样本姿态特征值列表中的第v个样本姿态特征值，v＝1……b，b为样本位置信息列表中样本位置信息的数量；

S405，根据H和J，获取预设的第一优先级阈值D⁰和预设的第二优先级阈值G⁰，其中，D⁰符合如下条件：

其中，ΔH_rv为H_rv与H_r(v-1)之间的距离差，ΔH_r0＝0；

G⁰符合如下条件：

其中，ΔJ_rv＝J_rv-J_r(v-1)，ΔJ_r0＝0。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在S400中通过如下步骤获取候选异常步态：

S1，当D_ij≥D⁰且G_ij＜G⁰时，确定A_i在D_ij对应的时间段内处于第一候选异常步态；

S3，当D_ij＜D⁰且G_ij＜G⁰时，获取A_i第一候选优先级P_i和A_i对应的第二候选优先级Q_i；

S5，根据P_i和Q_i，获取A_i对应的候选异常步态；

S7，当D_ij＜D⁰且G_ij≥G⁰时，确定A_i在D_ij对应的时间段内处于第二候选异常步态。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在S5中通过如下步骤获取候选异常步态：

S51，当P_i＞Q_i时，获取A_i在D_ij对应的时间段内处于第一中间异常步态；

S53，当P_i＜Q_i时，获取A_i在D_ij对应的时间段内处于第二中间异常步态；

S55，当P_i＝Q_i时，确定A_i处于静态步态。

8.一种非瞬时性计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1-7中任意一项的所述方法。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和权利要求8中所述的非瞬时性计算机可读存储介质。