[发明专利]可穿戴设备处理器及其数据处理方法、及可穿戴设备

说明书

本发明公开了一种可穿戴设备处理器，包括：数据处理微控单元，与可穿戴设备的各传感器相连，用于将各传感器采集的运动传感数据通过数据处理算法进行相应的数据运算处理，获得运算结果，识别用户的行为动作；多媒体微控单元，与数据处理微控单元相连，用于控制可穿戴设备的多媒体模块；还用于根据数据处理微控单元传输的运动传感数据进行学习，并根据学习结果更新数据处理微控单元的数据处理算法。此外，本发明还公开了该可穿戴设备处理器的数据处理方法及可穿戴设备。其中，可穿戴设备包含有本发明的可穿戴设备处理器。本发明的可穿戴设备处理器具备人工智能功能，可以本地处理一些人工智能的需求，使识别结果更实时，更加符合场景化的需要。

技术领域

本发明涉及智能可穿戴设备领域，尤其涉及可穿戴设备处理器及其数据处理方法、可穿戴设备。

背景技术

目前的可穿戴设备的处理器，仅仅作为数据采集器，无法深度学习人的行为习惯，并依据习惯进行个性化地适应。因此，很多动作识别和推断的功能，都无法有效地提高识别率，效率低，且这样的系统架构会严重影响使用体验。

而目前的AI主要使用在云服务器端，数据在设备端进行原始采集，再传输到云端进行学习；传输距离长，延时大，无法有效地反应设备实际所在场景的特征，实时性以及用户的行为习惯。

发明内容

为了解决上述缺陷，本发明提供一种可穿戴设备处理器及其数据处理方法、及可穿戴设备。具体的，本发明的技术方案如下：

一方面，本发明公开了一种可穿戴设备处理器，包括：数据处理微控单元，与可穿戴设备的各传感器相连，用于将所述各传感器采集的运动传感数据通过数据处理算法进行相应的数据运算处理，获得运算结果，识别用户的行为动作；多媒体微控单元，与所述数据处理微控单元相连，用于控制所述可穿戴设备的多媒体模块；还用于根据所述数据处理微控单元传输的运动传感数据进行学习，并根据学习结果更新所述数据处理微控单元的数据处理算法。

优选地，所述数据处理微控单元包括：传感数据接收模块，用于接收可穿戴设备的各传感器采集的运动传感数据；数据处理模块，用于根据自身的运算算法，将所述运动传感数据进行融合运算处理，获取运算结果数据；动作识别模块，用于根据所述数据处理模块获取的运算结果数据，识别用户的行为动作；数据传输模块，用于将所述运算结果数据及识别的对应的用户的行为动作数据传输给多媒体微控单元。

优选地，所述多媒体微控单元包括：接收模块，用于接收用户的需求指令，及所述数据处理微控单元传输的运算结果数据和用户的行为动作数据；多媒体主控模块，用于根据所述用户的需求指令或所述用户的行为动作数据，控制各多媒体进行相应的输出；智能模块，用于通过神经网络，从所述接收模块接收的运算结果数据及用户的行为动作数据中学习用户的行为特征，更新所述数据处理微控单元中对运动传感数据进行运算处理的算法。

优选地，所述多媒体主控模块集成了RAM、ROM、一级缓存、GPU、PMU以及多媒体外围接口。

优选地，所述数据处理微控单元和/或多媒体微控单元为带浮点运算的CM4的微处理器。

第二方面，本发明还公开了一种基于可穿戴设备处理器的数据处理方法，包括：

S200获取可穿戴设备的各传感器采集的运动传感数据；

S300采用所述用户的数据处理算法对所述运动传感数据进行数据处理，获得运算结果数据；

S400根据所述运算结果数据，识别用户的行为动作；

S500根据识别的所述用户的行为动作，控制所述可穿戴设备进行相应的响应。

优选地，在所述步骤S100之前还包括：S100学习用户的行为特征，形成所述用户的数据处理算法。

优选地，所述步骤S100包括：