[发明专利]骑行检测方法、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请提供一种骑行检测方法、电子设备及计算机可读存储介质，其中，骑行检测方法包括：获取用户足部的穿戴设备采集的加速度信号和角速度信号，并对加速度信号的时域特征、加速度信号的频域特征、角速度信号的时域特征和/或角速度信号的频域特征进行分析，若根据分析结果确定用户的当前状态为骑行状态，则对加速度信号和角速度信号进行滤波处理，得到用户骑行时的目标加速度信号和目标角速度信号，根据目标加速度信号以及目标角速度信号确定用户骑行时的行为特征，行为特征包括踏频特征以及足部姿态特征，根据踏频特征以及足部姿态特征可以提高骑行行为分析结果的准确率，更好的指导用户骑行。

技术领域

本申请涉及智能穿戴设备领域，尤其涉及一种骑行检测方法、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

近几年，随着日常生活水平的提高，大众体育市场也迎来爆炸发展趋势，其中骑行运动已经成为一项既健康又环保的休闲运动。在骑行过程中检测用户的骑行行为可以指导用户骑行，目前检测用户骑行行为的配件主要是安装于自行车上的自行车配件，由于自行车配件是根据采集的自行车的运动信息分析用户骑行行为的，可以确定出的用户骑行行为的数据较少，导致骑行行为分析结果不够准确。而且自行车配件安装复杂，因此用户体验较差。

发明内容

本申请提供一种骑行检测方法、电子设备及计算机可读存储介质，可以采集用户骑行时的踏频和足部运动角度，提高骑行行为分析结果的准确率，且使用方便，提高用户体验。

为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：

第一方面，提供一种骑行检测方法，包括：获取用户足部的穿戴设备采集的加速度信号和角速度信号，并对所述加速度信号的时域特征、所述加速度信号的频域特征、所述角速度信号的时域特征和/或所述角速度信号的频域特征进行分析；若根据所述加速度信号的时域特征、所述加速度信号的频域特征、所述角速度信号的时域特征和/或所述角速度信号的频域特征的分析结果确定所述用户的当前状态为骑行状态，则对所述加速度信号和所述角速度信号进行滤波处理，得到所述用户骑行时的目标加速度信号和目标角速度信号；根据所述目标加速度信号以及所述目标角速度信号确定所述用户骑行时的行为特征，所述行为特征包括踏频特征以及足部姿态特征。

本申请实施例中，通过获取足部的穿戴设备采集的加速度信号和角速度信号，首先根据加速度信号的时域特性、加速度信号的频域特性、角速度信号的时域特性以及角速度信号的频域特性识别用户状态，若用户状态为骑行状态，再对加速度信号和角速度信号进行滤波处理，得到用户骑行时的目标加速度信号和目标角速度信号，通过判断骑行状态和滤波处理，可以去除干扰信号，得到准确的用户骑行数据，从而提高计算精度；最后再根据用户骑行时的目标加速度信号的波形特征和目标角速度信号的波形特征确定用户骑行时的行为特征，由于是根据骑行过程中用户足部的加速度信号和角速度信号确定用户骑行行为特征，因此，相对于根据自行车的运动信息确定用户骑行行为特征，可以确定出的用户骑行行为特征更多，包括用户骑行时的踏频特征以及足部姿态特征，从而可以提高骑行行为分析结果的准确率，更好的指导用户骑行，且足部的穿戴设备使用方便，从而提高了用户体验，具有较强的易用性和实用性。

在第一方面的一种可能的实现方式中，在所述获取用户足部的穿戴设备采集的加速度信号和角速度信号之后，所述方法还包括：根据所述角速度信号的频域特征确定所述用户骑行时的第一路面特征。其中，第一路面特征是路面类型，用于描述路面的崎岖程度，例如，第一路面特征可以是水泥路面、沥青路面、石子路面等，不同的路面对应的角速度频率不同，根据角速度的频域信号中的频率及对应的幅值可以确定用户骑行时的第一路面特征。

在第一方面的一种可能的实现方式中，在所述得到所述用户骑行时的目标加速度信号和目标角速度信号之后，所述方法还包括：根据所述目标加速度信号确定所述用户骑行时的第二路面特征。其中，第二路面特征是路面坡度。

具体地，根据所述目标加速度信号确定第二路面特征，包括：