[发明专利]根据传感器数据推导运动行为

权利要求书

1.一种用于通过包括一个或多个较低的隐藏层(121、202、502、505、905)和一个或多个较高的隐藏层(122、203、604、803、903、908、910)的神经网络(120、220)估计移动通信设备的用户的运动行为(112、605、703、804、904、909、911)的计算机实现方法；所述方法还包括以下步骤：

-从所述移动通信设备中的一个或多个传感器获得(401)传感器数据(110、201、501、504、601、701、801、901)；以及

-获得(402)与所述用户的运动相关的测量值(503、506、603、802、907)；以及

-用第一所述传感器数据集将所述测量值标记(403)为弱标记数据；以及

-预训练(404)所述一个或多个较低的隐藏层以根据所述第一传感器数据集估计所述测量值，以估计所述用户的所述运动；以及

-获得(405)第二所述传感器数据集；其中用所述第二集将所述用户的运动行为标记为标记数据；以及

-用所述标记数据训练(406)所述神经网络中的所述一个或多个较高的隐藏层以估计所述用户的所述运动行为作为所述输出。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述训练(406)还包括对所述神经网络中的所述一个或多个较低的隐藏层进行训练。

3.根据权利要求1或2所述的方法，包括：

-在所述预训练之前，将输出层堆叠在所述一个或多个较低的隐藏层的顶部上，以计算所述用户的所述运动；以及

-在所述预训练之后，去除所述输出层并将所述一个或多个较高的隐藏层堆叠在所述一个或多个较低的隐藏层上。

4.根据权利要求1或2所述的方法，包括：

-在所述预训练之后，去除所述较低的隐藏层的一个或多个顶部层。

5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述传感器包括加速度计和/或罗盘和/或陀螺仪(501、504、601、701、801、901)。

6.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述测量值包括以下组成的组中的至少一个：

-速度测量值(503、506)；

-由所述用户操作的交通工具的节气门位置的节气门测量值(506)；

-发动机的RPM或每分钟转数测量值(506)。

7.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述估计运动行为包括估计驾驶事件(703、804、904)。

8.根据权利要求4所述的方法，其中，所述驾驶事件是由制动、加速、滑行、环行、转向和车道变换组成的组中的一个。

9.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述估计运动行为包括估计所述用户的交通方式(911)。

10.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述神经网络是深度神经网络，所述深度神经网络包括由作为所述较低的隐藏层的和/或较高的隐藏层的长短期记忆神经网络组件(302)、卷积神经网络组件(303)以及前馈(301)神经网络组件组成的组中的至少两个。

11.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述运动行为包括第一(909)类型的运动行为和第二(911)类型的运动行为；并且其中所述较高的隐藏层包括分别输出所述第一类型的运动行为或第二类型的运动行为作为输出的第一(903、908)较高的所述隐藏层集和第二(910)较高的所述隐藏层集；并且其中所述用户的第一运动行为和第二运动行为用所述第二集分别标记为第一标记数据和第二标记数据；并且其中所述训练包括分别用所述第一标记数据和第二标记数据训练所述第一较高的所述隐藏层集和第二较高的所述隐藏层集。

12.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述训练和预训练还包括分别微调所述较高的隐藏层的和较低的隐藏层的参数(205)。

13.一种计算机程序产品，包括用于当所述程序在计算机上运行时执行根据前述权利要求中的任一项所述的方法的计算机可执行指令。

14.一种计算机可读存储介质，包括根据权利要求13所述的计算机程序产品。

15.一种数据处理系统，所述数据处理系统被编程用于实施根据权利要求1至12中的任一项所述的方法。