[发明专利]动作识别方法、装置、穿戴设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种动作识别方法，其特征在于，包括：

间隔预设时间获取穿戴设备所采集的用户的人体姿态数据，所述人体姿态数据包括用户的人体姿态的三轴加速度数据；

从所述人体姿态数据中提取动作特征，包括：将所述三轴加速度数据压缩为一维特征向量数据，得到动作特征；其中，将所述人体姿态数据中的三轴加速度设为人体姿态数据中第一轴加速度集合人体姿态数据中第二轴加速度集合人体姿态数据中第三轴加速度集合表示第一轴向第m个加速度数值，表示第二轴向第m个加速度数值，表示第三轴向第m个加速度数值；利用公式将所述人体姿态数据中的三轴加速度压缩为一维特征向量数据，得到第一目标向量[b₁,b₂,b₃]，作为第一动作特征，其中，i＝1,2,3，b_i表示第i个轴向的目标加速度，表示人体姿态数据中第i个轴向第j组的轴向加速度数据，表示人体姿态数据中第i个轴向的轴向加速度平均值，m表示轴向加速度数据的总组数；

根据第一预设动作知识、动作识别参数和所述动作特征，识别所述人体姿态数据对应的动作为静态动作或动态动作，包括：根据第一预设动作知识确定，若存在至少一个b_i，满足b_i＜a_i，则所述人体姿态数据对应的动作为静态动作，否则为动态动作，a_i表示第i个轴向的初始加速度；

若所述人体姿态数据对应的动作为静态动作，则根据第二预设动作知识和所述动作特征，识别所述人体姿态数据对应的动作为静态站立或静态坐；

若所述人体姿态数据对应的动作为动态动作，则根据第三预设动作知识和所述动作特征，识别所述人体姿态数据对应的动作为走路或跑步；

其中，所述动作识别参数为根据用户静止站立的静态数据初始化后的参数。

2.根据权利要求1所述的动作识别方法，其特征在于，在间隔预设时间获取穿戴设备所采集的用户的人体姿态数据之前，所述动作识别方法还包括：

获取穿戴设备所采集的用户静止站立时的静态数据；

根据静态加速度数据对所述静态数据进行调整；

根据调整后的静态数据，初始化所述动作识别参数；

其中，所述静态加速度数据用于消除用户静止站立时抖动产生的数据。

3.根据权利要求2所述的动作识别方法，其特征在于，所述静态数据包括用户静止时的三轴加速度数据；

所述根据调整后的静态数据，初始化所述动作识别参数的步骤包括：

将调整后的静态数据中的三轴加速度设为静态数据中第一轴加速度集合Ax₁＝[acc₁₁,...,acc_1n]，静态数据中第二轴加速度集合Ax₂＝[acc₂₁,...,acc_2n]，静态数据中第三轴加速度集合Ax₃＝[acc₃₁,...,acc_3n]；acc_1n表示第一轴向第n个加速度数值，acc_2n表示第二轴向第n个加速度数值，acc_3n表示第三轴向第n个加速度数值；利用如下公式：

a_i表示第i个轴向的初始加速度；acc_ij表示静态数据中第i个轴向第j组的轴向加速度数据，表示静态数据中第i个轴向的轴向加速度平均值，n表示轴向加速度数据的总组数；β表示预设经验参数，通过相应物理知识学习生成；

将调整后的静态数据中的三轴加速度压缩为一维特征向量数据，得到初始化后的动作识别参数a_DS＝[a₁,a₂,a₃]。