[发明专利]用于可穿戴或移动设备上的姿势、穿戴、活动或携带检测的神经网络系统

说明书

一种神经网络系统包括眼戴设备。所述眼戴设备具有运动跟踪器，例如加速度计、陀螺仪或用于测量加速度和旋转的惯性测量单元。所述神经网络系统通过所述运动跟踪器从用户在输入表面上输入的至少一个手指接触来跟踪所述眼戴设备的运动。所述神经网络系统通过基于在一段时间内跟踪的所述眼戴设备的所述运动的变化检测至少一个检测到的触摸事件来识别手指姿势。所述神经网络系统基于所述所识别的手指姿势来调整在所述眼戴设备的所述图像显示器上呈现的所述图像。所述神经网络系统还可检测所述用户是否穿戴所述眼戴设备，并基于在所述时间段内跟踪的所述运动变化来识别佩戴所述眼戴设备所述用户的活动。

相关申请的引用

本申请要求2018年9月28日在美国提交的名称为“用于可穿戴或移动设备上的姿势、穿戴、活动或在进位检测的神经网络系统”的临时申请62/738,093号的权益，其内容通过引用全部结合到本申请中。

技术领域

本主题涉及用于检测用户姿势和穿戴检测的可穿戴设备(例如眼戴设备)、移动设备和技术。

背景

包括便携式眼戴设备(如智能眼镜、头饰和头戴设备)、项圈、智能手表在内的可穿戴设备等计算设备和移动设备(如平板电脑、智能手机和笔记本电脑)都集成了图像显示器和摄像头。因为在可穿戴设备和移动设备上可用的图像显示区域小，所以在设备上观看所显示的内容开与所显示的内容交互可能很困难。

例如，眼戴设备等可穿戴设备的尺寸限制和形状因素会使得用户界面难以结合到眼戴设备中。用于在眼戴设备上放置各种控制按钮(例如为了操作摄像头)以及眼戴设备图像显示器上图形用户界面元素的可用区域是有限的。例如，因为眼戴设备的形状因素小，所以操纵图像显示器上显示的内容并与其交互很麻烦。

因此，用户需要简单地与可穿戴设备(包括眼戴设备)和移动设备交互。

附图的简单说明

附图仅以例举的方式而非限制的方式示出了一个或多个实施例。在附图中，相同的附图标记表示相同或相似的元件。

图1A是包括运动跟踪器的眼戴设备示例硬件配置的右侧视图，用于姿势、穿戴和活动检测的神经网络系统中。

图1B和1C是包括两种不同类型图像显示器的眼戴设备示例硬件配置的后视图。

图1D描述了连接到输入表面的眼戴设备运动跟踪器操作的示意图，以跟踪眼戴设备从用户输入的至少一个手指接触的运动。

图2是图1B和图1C的眼戴设备左组块的横截面顶视图，描述了运动跟踪器和电路板。

图3A是示例性神经网络系统的高级功能块图，包括具有运动跟踪器的眼戴设备，以基于经由各种网络连接的神经网络模型、移动设备和服务器系统来识别手指姿势。

图3B示出了用于图3A的神经网络系统服务器系统的硬件配置示例，以简化块图的形式建立用于识别手指姿势的神经网络模型。

图3C是示例性神经网络系统的高级功能块图，包括经由各种网络连接的具有基于神经网络模型检测穿戴的运动跟踪器的眼戴设备、移动设备和服务器系统。

图3D示出了用于图3B的神经网络系统服务器系统的硬件配置示例，以简化块图的形式建立用于穿戴检测的神经网络模型。

图3E是示例性神经网络系统的高级功能块图，包括经由各种网络连接的具有运动跟踪器的眼戴设备、移动设备和服务器系统，该运动跟踪器基于佩戴眼戴设备期间的神经网络模型来识别活动。

图3F示出了用于图3E的神经网络系统服务器系统的硬件配置示例，以简化块图的形式建立用于识别穿戴眼戴设备期间活动的神经网络模型。

图4A示出了用于图3A-B的神经网络系统可穿戴设备或移动设备的硬件配置示例，包括运动跟踪器，以基于神经网络模型识别手指姿势。