[发明专利]一种基于穿戴式设备的运动状态识别方法及装置

说明书

本发明公开一种基于穿戴式设备的运动状态识别方法及装置，方法包括：获取短时域内的三轴加速度数据，并对所述三轴加速度数据进行低通滤波处理；根据低通滤波处理后的三轴加速度数据，确定重力方向上的加速度轴，并根据重力方向上的加速度轴的加速度的功率占比，判断当前运动状态是否为第一状态；当当前状态不是第一状态时，根据三轴加速度数据计算出短时域内的合加速度，并根据短时域内的合加速度的极差，判断当前运动状态是否为第二状态；当当前状态不是第二状态时，计算出合加速度的频谱数据，根据所述频谱数据在预设的功率频段的功率占比，判断出当前的运动状态。本发明解决了目前运动状态识别时系统负载大、实现难度高的技术问题。

技术领域

本发明涉及智能穿戴设备技术领域，具体涉及一种基于穿戴式设备的运动状态识别方法、装置、穿戴式设备及存储介质。

背景技术

穿戴式设备可支持的运动方式多变，包括走、竞走、跑、骑行、游泳等，市面上大多数产品需要用户自主选择运动方式，自由运动状态下，无法及时对运动状态做出解算。现如今，机器学习的方法是常用的运动状态识别的算法，但是该类算法的模型构建(离线工作)需要大量的训练时间，且深度学习的前馈部署计算量庞大，导致系统负载较大，且实现难度高。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术不足，提供一种基于穿戴式设备的运动状态识别方法、装置、穿戴式设备及存储介质，解决现有技术中采用深度学习法进行运动状态识别时导致的的系统负载大、实现难度高的技术问题。

为达到上述技术目的，本发明采取了以下技术方案：

第一方面，本发明提供一种基于穿戴式设备的运动状态识别方法，包括如下步骤：

获取短时域内的三轴加速度数据，并对所述三轴加速度数据进行低通滤波处理；

根据低通滤波处理后的三轴加速度数据，确定重力方向上的加速度轴，并根据重力方向上的加速度轴的加速度的功率占比，判断当前运动状态是否为第一状态；

当当前状态不是第一状态时，根据三轴加速度数据计算出短时域内的合加速度，并根据短时域内的合加速度的极差，判断当前运动状态是否为第二状态；

当当前状态不是第二状态时，计算出合加速度的频谱数据，根据所述频谱数据在预设的功率频段的功率占比，判断出当前的运动状态。

优选的，所述的基于穿戴式设备的运动状态识别方法中，所述运动状态至少包括游泳状态、骑行状态、行走状态、竞走状态和跑步状态，所述第一状态为游泳状态，所述第二状态为骑行状态。

优选的，所述的基于穿戴式设备的运动状态识别方法中，所述根据低通滤波处理后的三轴加速度数据，确定重力方向上的加速度轴，并根据重力方向上的加速度轴的加速度的功率占比，判断当前运动状态是否为第一状态，包括：

对低通滤波处理后的三轴加速度数据进行经验模态分解，得到三轴加速度的基线值；

根据三轴加速度的基线值，确定出重力方向上的加速度轴；

对低通滤波处理后三轴加速度数据进行快速傅里叶变换，得到三轴加速度的傅里叶级数；

基于三轴加速度的傅里叶级数计算出重力方向上的加速度轴的加速度的功率占比；

基于所述重力方向上的加速度轴的加速度的功率占比，判断当前状态是否为第一状态。

优选的，所述的基于穿戴式设备的运动状态识别方法中，所述基于所述重力方向上的加速度轴的加速度的功率占比，判断当前状态是否为第一状态，包括：

判断所述重力上的加速度轴的加速度的功率占比是否超过第一预设值，如果是，则判定当前状态不是第一状态，否则判定当前状态是第一状态。