[发明专利]一种使用手机自动判断用户运动行为的方法

摘要

本发明公开了一种使用手机自动判断用户运动行为的方法，所述方法包括如下步骤(1)打开手机端APP应用软件，进入使用模式；(2)对用户位置移动速度是否超过预先设定的阈值进行判断；(3)对手机状态是否满足运动行为开始条件进行判断；(4)记录GPS定位模块采集的数据以及传感器模块采集的数据；(5)对位置移动速度进行区间辨识；(6)对移动速度状态进行判断；(7)对手机状态是否满足运动行为结束条件进行判断；(8)APP应用软件在行程结束后进行数据清洗，然后在使用传感器数据二次过滤运动行为数据；(9)对非运动状态点的比例是否超过阈值进行判断。本发明用户不需要额外的硬件投入，仅使用智能手机就能完成全部的判断过程。

主权项

一种使用手机自动判断用户运动行为的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：(1)打开手机端APP应用软件，APP自动进入检测模式；此后无论用户是否打开App还是将App退出至后台运行都会自动判断用户的运动行为；手机利用内置的GPS定位模块和传感器模块实时采集用户位置移动数据；(2)对用户位置移动速度是否超过预先设定的阈值进行判断，使用手机GPS定位模块返回的数据，其中包含有瞬时的原始的速度，单位是米/秒；阈值为1.51m/s、2.235m/s、3.043m/s或4.122m/s；阈值是根据200个实验样本5分钟的运动行为数据，取上95分位数，取证后作为触发阈值的；此外，在App应用软件进入休眠前，会做一次定位判断，若存在上次定位点，且与本次定位点之间的直线距离超过200m，则放弃休眠进入下个阶段，如果用户位置移动速度超过预先设定的阈值，则进入下个程序；如果用户位置移动速度不超过预先设定的阈值，则APP应用软件休眠N分钟，然后重复步骤(2)直至用户位置移动速度超过预先设定的阈值为止；(3)对手机状态是否满足运动行为开始条件进行判断，在本步骤中存在最长不超过一分钟缓冲时长，本阶段开始时，检测手机的网络连接状态，若手机存在wlan连接，且定位类型为lbs，则每秒从GPS定位模块取一次速度，若任一次定位速度大于0m/s，则进入下个程序；若在一分钟内所返回的速度等于0m/s，则App应用软件休眠N分钟，然后返回步骤(2)，若手机状态不满足前述条件，手机无wifi连接，或在wifi连接情况下定位状态不为lbs，则每秒从GPS定位模块取一次速度，平均速度小于1.51m/s则进入走路的判断，介于1.51m/s到2.235m/s之间则进入跑步的判断，大于2.235m/s则进入打车、搭公交车和骑车的判断，进入下个程序；若在一分钟内所返回的速度等于0m/s，则判断用户为静止状态，App应用软件休眠N分钟，然后返回步骤(2)，重新判断直至手机状态满足行程开始条件；(4)记录GPS定位模块采集的数据以及传感器模块采集的数据，并将采集到的数据储存到sqlite数据库中；(5)对位置移动速度进行区间辨识，使用手机GPS定位模块返回的数据，其中包含有瞬时的原始速度，单位是米/秒，阈值为1.51m/s、2.235m/s、3.043m/s或4.122m/s，阈值是根据200个实验样本5分钟的运动行为数据，取上95分位数，取整后作为触发阈值的；对位置移动速度是否低于预先设定的阈值进行判断，如果位置移动速度低于预先设定的阈值，则进入下个程序；如果不低于预先设定的阈值，则APP应用软件休眠N秒钟，然后返回步骤(4)直至位置移动速度低于预先设定的阈值为止；(6)对移动速度状态进行判断，对移动速度状态是否满足行程结束条件进行判断，如果满足，则用户行程结束；如果不满足，则APP应用软件休眠N秒钟，然后返回步骤(5)直至移动速度状态满足行程结束条件；(7)对手机状态是否满足运动行为结束条件进行判断，本阶段仍存在最多不超过一分钟的缓冲期，当其中任意一秒检测到手机连接wlan并且定位类型为lbs时，进入下个程序；当连续六十秒速度都等于0m/s时，则判断用户进入静止状态，当任意一次定位获得的速度大于0m/s时，返回步骤(6)，如果满足，则用户行程结束，如果不满足，则进入下个程序；(8)APP应用软件在行程结束后进行数据清洗，数据清洗分为五步：第一步，检查每个字段是否存在不合理的错误数值，longitude应在0‑360之间，latitude应在‑90‑90之间，timestamp应大于1356969600000，course应在0‑360之间，speed应在0‑56之间，以上区间均包含端点，对每行数据，仅当所有字段均在范围内时保留；第二步，用惯性导航的原理，线性差值补全GPS点的数据，使得相邻的两条数据间的间隔在800‑1200毫秒之间；第三步，若speed字段出现最多不超过连续3个缺失的，将speed缺失的几行用前后非缺失行线性差值补全；第四步，若course字段出现最多不超过连续3个缺失的，将course缺失的几行用前后非缺失行线性差值补全；第五步，计算速度的前10秒移动平均，然后在使用传感器数据二次过滤非运动行为数据，将九轴传感器的数据按每分钟归集，每分钟为300组数据，每组数据计算出一个判断值，0或者1；具体的做法是，使用重力传感器和磁力传感器回传的六轴数据，合成旋转矩阵R，使用R左乘加速度三轴向量数据，得到校正到用户坐标系后的三轴加速度向量(x，y，z)；若z轴大小不在0.9‑1.1个重力加速度内，且x与y的平方和大于1m/s2，则记录该组数据判断值为1，否则则为0；当300组判断值中1的个数在30‑100之间时，若该分钟的平均速度小于1.51m/s，则标记为走路状态，若该分钟的平均速度在1.51m/s至2.235m/s之间，则标记为跑步状态，若该分钟的平均速度介于2.235m/s到3.043m/s之间，则标记为骑自行车状态，若该分钟的平均速度介于3.043m/s到4.122m/s之间，则标记为搭公交车，若该分钟的平均速度大于4.122m/s打车的状态；当300组判断值中1的个数大于100个时，该分钟被用户姿态被记为本专利所称之运动行为，如走路、跑步、搭公交、骑车和打车的行为；(9)对非运动状态点的比例是否超过阈值进行判断，如果超出阈值，则结束；如果未超出阈值，则将数据进行压缩、分片、上传至APP应用软件服务端，并最终在APP应用软件上显示出来。