[发明专利]一种多传感器运动及姿态监控分析方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及测量领域，尤其涉及一种多传感器运动及姿态监控分析方法及系统。

背景技术

随着社会的发展，多传感器在民用领域受到广泛的关注，物联网的兴起，使用户对可穿戴式设备的需求越来越强烈；可穿戴式设备主要依赖于多传感器的运动及姿态监控分析的解决方案，而目前的计步器中只具有计算运动了多少步或者消耗的热量值，不能显示其他更多的参量，同时也不能进行系统的监控和分析。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷或不足，本发明所要解决的技术问题是：提供一种能够进行显示更多参量，并能进行系统的监控和分析的方法和系统。

本发明采取的技术方案为提供一种传感器运动及姿态监控分析方法及系统，包括以下步骤

A、 使用至少两种传感器采集数据，所述两种传感器包括气压传感器及电压传感器；

B、 对传感器采集到的数据进行气压差值和电压差值计算、去噪处理、差值处理及拟合，拟合后进行运动及姿态监控建模分析；

所述运动及姿态监控建模分析包括计步建模分析法，用于通过传感器输出的有效振幅数据，判断使用者有规律运动的步行数量；

所述运动及姿态监控建模分析包括爬楼建模分析法，用于对传感器采集到的数据进行函数处理；

所述运动及姿态监控建模分析包括睡眠建模分析法，用于通过用户睡觉前开启智能传感器秒表及睡醒后关闭秒表来确认整个睡眠过程耗时及相关时间点；

C、运动及姿态监控分析后获得的数据通过数据输出单元输出到终端；

D、所述终端与云端服务器进行数据交换。

作为本发明的进一步改进，所述计步建模分析法包括以下步骤：  

S20、收集传感器输出的有效振幅数据；

S21、由有效振幅数据画出波形图；

S22、分析波形图；

S23、获得有规律数据；

S24、通过有规律数据判断使用者有规律运动的步行数量。

所述爬楼建模分析法还包括以下处理函数流程

S100、爬楼检测开始；

S200、对原始数据进行逻辑判断的第一预处理阶段，目的在于排除模块外部干扰因素；

S300、对原始数据进行计算处理的第二预处理阶段，目的在于通过计算和数据的处理得到当前时间和当天的总步数；

S400、缓存数据分析检测中判定是否存在爬楼；

S500、爬楼检测结束；

在所述步骤S500之后，再定时触发，就是重复进行所述处理函数流程，所述定时为每秒处理一次。

作为本发明的进一步改进，所述第一预处理阶段包括以下步骤

S1、判断是否更改处理频率；

S2、判断气压芯片是否可用；

S3、判断传感器气压值和温度值是否有效；

S4、比较当前时间与最近一次的记录时间的差值；

在步骤S1中判断为是的，进入分步骤S5:计算内部阀值，再进入步骤S2；

在步骤S2、S3中判断为否的，都是未通过，进入所述步骤S500；

在步骤S4中，差值较大的，为休眠唤醒，进入分步骤S6：清理缓存数据，再进入所述步骤S500；

在步骤S4中，差值较小的，为通过预处理，进入所述步骤S300。

作为本发明的进一步改进，所述第二预处理阶段包括以下步骤

S10、利用计算公式进行海拔温度和气压的数值计算；

其中：是1个单位标准大气压，等于101325 ，即1013.25，是以米为单位的海拔高度，是在该高度以为单位的气压；

S11、缓存当前气压数据和每秒的步数；

S12、记录当前时间和当天总步数。

作为本发明的进一步改进，所述步骤S400缓存数据分析检测中判定方法为：当气压下降幅度达到该海拔地区的一层楼高的气压差值，并且在气

压下降的过程中步数也有变化，认定为爬了一层楼。

作为本发明的进一步改进，所述睡眠建模分析法还包括以下步骤：

S31、云端服务器收到计步器秒表数据；

S32、云端服务器判定秒表时间段是否满足条件；

S33、云端服务器获取秒表时间段内分钟活动度数据；

S34、云端服务器处理分钟活动度数据并生成睡眠数据；

S35、云端服务器保存睡眠数据；

S36、计步器终止；

在步骤S32中，不满足条件的直接进入步骤S36。