本發(fā)明涉及智能設(shè)備，具體涉及一種用于籃球運(yùn)動的智能腕帶。

背景技術(shù)：

籃球運(yùn)動是世界上最廣泛的體育運(yùn)動之一，業(yè)余愛好者的日常練習(xí)、籃球俱樂部或?qū)I(yè)球隊的平時訓(xùn)練和比賽，都希望能夠記錄下球員的運(yùn)動信息，以為后續(xù)運(yùn)動提供參考依據(jù)。

隨著智能設(shè)備技術(shù)的發(fā)展，籃球運(yùn)動中也逐漸引入了該技術(shù)。例如，例如，公開號為cn104043237a的專利申請公開了一種籃球投籃判定系統(tǒng)，供籃筐和包括處理單元、存儲器和輸出設(shè)備的便攜式電子設(shè)備使用，該系統(tǒng)包括籃球、由該籃球攜帶的多個傳感器，以及非暫態(tài)計算機(jī)可讀介質(zhì)。該介質(zhì)包含代碼以指揮處理器獲得向著籃筐的籃球投籃的多個屬性。該多個屬性由多個傳感器所感測或者從由該多個傳感器的信號輸出所導(dǎo)出。該代碼還指揮該處理器通過該投籃的多個屬性與進(jìn)籃的一個或多個預(yù)定標(biāo)記特征相比較來判定該投籃是否是進(jìn)籃，以及基于該投籃是否是進(jìn)籃的判定向人員呈現(xiàn)輸出。

然而，該技術(shù)只能記錄籃球的狀態(tài)信息，而且只能記錄單人運(yùn)動信息，無法在多人運(yùn)動時有效記錄多個球員的有效成績。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種用于籃球運(yùn)動的智能腕帶，以解決目前無法在多人運(yùn)動時有效記錄多個球員的有效成績的問題。

依據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種智能腕帶，所述智能腕帶中設(shè)置有微芯片，所述微芯片包括：

接收模塊，用于在確定當(dāng)前狀態(tài)為需要進(jìn)行運(yùn)動數(shù)據(jù)匹配的設(shè)定狀態(tài)下，接收第一運(yùn)動數(shù)據(jù)，其中，所述第一運(yùn)動數(shù)據(jù)為通過設(shè)置于運(yùn)動物體內(nèi)的傳感器獲得的運(yùn)動物體運(yùn)動數(shù)據(jù)；

比較模塊，用于將所述第一運(yùn)動數(shù)據(jù)與第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動特征比較，確定匹配度，其中，所述第二運(yùn)動數(shù)據(jù)為通過設(shè)置于所述智能腕帶的傳感器獲得的穿戴者運(yùn)動數(shù)據(jù)。

本發(fā)明的第二方面，提供一種智能腕帶，其中設(shè)置有微芯片，所述微芯片包括：

動作識別模塊，用于根據(jù)獲得的第二運(yùn)動數(shù)據(jù)識別是否發(fā)生預(yù)定的運(yùn)動動作，其中，所述第二運(yùn)動數(shù)據(jù)為通過設(shè)置于所述智能腕帶內(nèi)的傳感器獲得的穿戴者運(yùn)動數(shù)據(jù)；

運(yùn)動數(shù)據(jù)發(fā)送模塊，用于當(dāng)識別出預(yù)定的運(yùn)動動作時，向一個運(yùn)動物體發(fā)送所述第二運(yùn)動數(shù)據(jù)；

接收模塊，用于接收所述運(yùn)動物體發(fā)送的有效動作標(biāo)識信息，該標(biāo)識信息是所述運(yùn)動物體將一個第一運(yùn)動數(shù)據(jù)與來自一個或多個智能腕帶的第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，選出匹配度最佳的一個第二運(yùn)動數(shù)據(jù)后，向?qū)?yīng)的智能腕帶發(fā)出，其中，所述第一運(yùn)動數(shù)據(jù)為通過設(shè)置于所述運(yùn)動物體內(nèi)的傳感器獲得的運(yùn)動物體運(yùn)動數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)記錄模塊，用于存儲所述動作標(biāo)識信息；以及

顯示模塊，用于顯示所述接收模塊接收到的動作標(biāo)識信息

本發(fā)明的第三方面，提供一種智能腕帶，其中設(shè)置有微芯片，所述微芯片包括：

動作識別模塊，用于根據(jù)獲得的第二運(yùn)動數(shù)據(jù)識別是否發(fā)生預(yù)定的運(yùn)動動作，其中，所述第二運(yùn)動數(shù)據(jù)為通過設(shè)置于所述智能腕帶內(nèi)的傳感器獲得的穿戴者運(yùn)動數(shù)據(jù)；

第一接收模塊，用于接收來自一個運(yùn)動物體的第一運(yùn)動數(shù)據(jù)，所述第一運(yùn)動數(shù)據(jù)為通過設(shè)置于所述運(yùn)動物體內(nèi)的傳感器獲得的運(yùn)動物體運(yùn)動數(shù)據(jù)；

比較模塊，用于將所述第一運(yùn)動數(shù)據(jù)與第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動特征比較，確定匹配度，

運(yùn)動數(shù)據(jù)發(fā)送模塊，用于將所述匹配度達(dá)到預(yù)定閾值的所述第二運(yùn)動數(shù)據(jù)發(fā)送給所述運(yùn)動物體；

第二接收模塊，用于接收所述運(yùn)動物體發(fā)送的有效動作標(biāo)識信息，該標(biāo)識信息是所述運(yùn)動物體將所述第一運(yùn)動數(shù)據(jù)與來自一個或多個智能腕帶的第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，選出匹配度最佳的一個第二運(yùn)動數(shù)據(jù)后，向?qū)?yīng)的智能腕帶發(fā)出；

數(shù)據(jù)記錄模塊，用于存儲所述動作標(biāo)識信息；

顯示模塊，用于顯示所述接收模塊接收到的動作標(biāo)識信息。

作為本發(fā)明的第二方面，提供一種智能腕帶，其特征在于，所述智能腕帶中設(shè)有微芯片，所述微芯片包括：

動作識別模塊，用于根據(jù)獲得的第二運(yùn)動數(shù)據(jù)識別是否發(fā)生預(yù)定的運(yùn)動動作，其中，所述第二運(yùn)動數(shù)據(jù)為通過設(shè)置于所述智能腕帶內(nèi)的傳感器獲得的穿戴者運(yùn)動數(shù)據(jù)；

運(yùn)動數(shù)據(jù)發(fā)送模塊，用于當(dāng)識別出預(yù)定的運(yùn)動動作時，向一個運(yùn)動物體發(fā)送所述第二運(yùn)動數(shù)據(jù)；

接收模塊，用于接收所述運(yùn)動物體發(fā)送的有效動作標(biāo)識信息，該標(biāo)識信息是所述運(yùn)動物體將一個第一運(yùn)動數(shù)據(jù)與來自一個或多個智能腕帶的第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，選出匹配度最佳的一個第二運(yùn)動數(shù)據(jù)后，向?qū)?yīng)的智能腕帶發(fā)出，其中，所述第一運(yùn)動數(shù)據(jù)為通過設(shè)置于所述運(yùn)動物體內(nèi)的傳感器獲得的運(yùn)動物體運(yùn)動數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)記錄模塊，用于存儲所述動作標(biāo)識信息；以及

顯示模塊，用于顯示所述接收模塊接收到的動作標(biāo)識信息。

進(jìn)一步地，所述運(yùn)動物體為籃球，所述預(yù)定運(yùn)動動作包括投籃、傳球和運(yùn)球至少之一。

進(jìn)一步地，所述第二運(yùn)動數(shù)據(jù)包括以下至少之一：所述智能腕帶的保持?jǐn)?shù)據(jù)、運(yùn)行數(shù)據(jù)和投射數(shù)據(jù)；其中，所述智能腕帶的保持?jǐn)?shù)據(jù)包括：加速度平均值、加速度最大值、加速度最小值和加速度波峰時間；所述智能腕帶的運(yùn)行數(shù)據(jù)包括動作時刻和動作次數(shù)；所述智能腕帶的投射數(shù)據(jù)包括：加速度平均值、加速度最大值、加速度最小值和投射時間。

進(jìn)一步地，所述狀態(tài)識別模塊根據(jù)如下方法識別所述預(yù)定運(yùn)動動作：

投籃：角速度w<0，且維持一段不短于t1的時間；角速度w由負(fù)變正，且維持一段不短于t2的時間；在角速度由負(fù)變正的臨界點上，腕帶的旋轉(zhuǎn)角處于一定范圍內(nèi)，即，0.2s<t1<0.8s，0s<t2<0.2s，-80度<roll<0度；

運(yùn)球：若識別到模塊角速度呈正負(fù)交替關(guān)系，模塊俯仰角變化幅度基本為90度。

本發(fā)明還提供一種智能腕帶，其特征在于，所述智能腕帶中設(shè)置有微芯片，所述微芯片包括：

動作識別模塊，用于根據(jù)獲得的第二運(yùn)動數(shù)據(jù)識別是否發(fā)生預(yù)定的運(yùn)動動作，其中，所述第二運(yùn)動數(shù)據(jù)為通過設(shè)置于所述智能腕帶內(nèi)的傳感器獲得的穿戴者運(yùn)動數(shù)據(jù)；

第一接收模塊，用于接收來自一個運(yùn)動物體的第一運(yùn)動數(shù)據(jù)，所述第一運(yùn)動數(shù)據(jù)為通過設(shè)置于所述運(yùn)動物體內(nèi)的傳感器獲得的運(yùn)動物體運(yùn)動數(shù)據(jù)；

比較模塊，用于將所述第一運(yùn)動數(shù)據(jù)與第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動特征比較，確定匹配度，

運(yùn)動數(shù)據(jù)發(fā)送模塊，用于將所述匹配度達(dá)到預(yù)定閾值的所述第二運(yùn)動數(shù)據(jù)發(fā)送給所述運(yùn)動物體；

第二接收模塊，用于接收所述運(yùn)動物體發(fā)送的有效動作標(biāo)識信息，該標(biāo)識信息是所述運(yùn)動物體將所述第一運(yùn)動數(shù)據(jù)與來自一個或多個智能腕帶的第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，選出匹配度最佳的一個第二運(yùn)動數(shù)據(jù)后，向?qū)?yīng)的智能腕帶發(fā)出；

數(shù)據(jù)記錄模塊，用于存儲所述動作標(biāo)識信息；

顯示模塊，用于顯示所述接收模塊接收到的動作標(biāo)識信息。

進(jìn)一步地，所述運(yùn)動物體為籃球，所述預(yù)定運(yùn)動動作為投籃、傳球、籃板球、持球、進(jìn)球、助攻和運(yùn)球至少之一。

進(jìn)一步地，所述第二運(yùn)動數(shù)據(jù)包括以下至少之一：所述智能腕帶的保持?jǐn)?shù)據(jù)、運(yùn)行數(shù)據(jù)和投射數(shù)據(jù)；

其中，所述智能腕帶的保持?jǐn)?shù)據(jù)包括：加速度平均值、加速度最大值、加速度最小值和加速度波峰時間；所述智能腕帶的運(yùn)行數(shù)據(jù)包括動作時刻和動作次數(shù)；所述智能腕帶的投射數(shù)據(jù)包括：加速度平均值、加速度最大值、加速度最小值和投射時間。

進(jìn)一步地，所述狀態(tài)識別模塊根據(jù)如下算法識別所述預(yù)定運(yùn)動動作：

投籃：角速度w<0，且維持一段不短于t1的時間；角速度w由負(fù)變正，且維持一段不短于t2的時間；在角速度由負(fù)變正的臨界點上，腕帶的旋轉(zhuǎn)角處于一定范圍內(nèi)，即，0.2s<t1<0.8s，0s<t2<0.2s，-80度<roll<0度；

運(yùn)球：若識別到模塊角速度呈正負(fù)交替關(guān)系，模塊俯仰角變化幅度基本為90度。

通過本發(fā)明的方案，在運(yùn)動物體和多個智能穿戴設(shè)備中均設(shè)置有傳感器，以及時收集運(yùn)動物體的運(yùn)動數(shù)據(jù)和智能穿戴設(shè)備的多個穿戴者的運(yùn)動數(shù)據(jù)；通過二者運(yùn)動數(shù)據(jù)的比較確定運(yùn)動動作的發(fā)出者及其對應(yīng)的運(yùn)動數(shù)據(jù)；通過對該運(yùn)動數(shù)據(jù)的統(tǒng)計可以在多人運(yùn)動時獲取多個運(yùn)動員的運(yùn)動特征，有效記錄多個球員的有效成績，進(jìn)而為后續(xù)的運(yùn)動訓(xùn)練提供參考和依據(jù)。在籃球和多個籃球運(yùn)動員佩帶的智能腕帶中設(shè)置相應(yīng)的傳感器，收集籃球的當(dāng)前運(yùn)動數(shù)據(jù)和多個籃球運(yùn)動員的當(dāng)前運(yùn)動數(shù)據(jù)，進(jìn)而通過比較確定該籃球動作的當(dāng)前發(fā)出者，統(tǒng)計其在該場運(yùn)動中的運(yùn)動數(shù)據(jù)，以獲取其運(yùn)動特征，如得分、籃板、助攻、搶斷、蓋帽、命中率等，進(jìn)而可以根據(jù)該運(yùn)動特征對該運(yùn)動員進(jìn)行有針對性的訓(xùn)練?？梢?，通過本發(fā)明的方案，解決了目前無法在多人運(yùn)動時有效記錄多個球員的有效成績的問題。

附圖說明

圖1是根據(jù)本發(fā)明實施例一的一種運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法的步驟流程圖；

圖2是根據(jù)本發(fā)明實施例二的一種運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法的步驟流程圖；

圖3是根據(jù)本發(fā)明實施例三的一種運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法的步驟流程圖；

圖4是一種籃球飛行過程中，籃球的加速度的變化的實例的示意圖；

圖5是一種籃球持球過程中，籃球的加速度的變化的實例的示意圖；

圖6是一種籃球運(yùn)球過程中，籃球的加速度的變化的實例的示意圖；

圖7是一種籃球投籃過程中，籃球的角速度的變化的實例的示意圖；

圖8是一種籃球傳球過程中，籃球的加速度的變化的實例的示意圖；

圖9是一種籃球投籃進(jìn)球過程中，籃球的加速度的變化的實例的示意圖；

圖10是一種運(yùn)球過程中，腕帶的角速度的變化的實例的示意圖；

圖11是一種運(yùn)球過程中，腕帶的俯仰角的變化的實例的示意圖；

圖12是一種投籃過程中，腕帶的角速度的變化的實例的示意圖；

圖13是一種投籃過程中，腕帶的俯仰角的變化的實例的示意圖；

圖14是根據(jù)本發(fā)明實施例四的一種運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法的步驟流程圖；

圖15是根據(jù)本發(fā)明實施例五的一種智能腕帶的結(jié)構(gòu)框圖；

圖16是根據(jù)本發(fā)明實施例六的一種智能腕帶的結(jié)構(gòu)框圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚。下面將對本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行清楚完整的描述，顯然所描述的實施例是本發(fā)明的一部分實施例，而不是全部實施例。基于本發(fā)明的實施例，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

實施例一

參照圖1，示出了根據(jù)本發(fā)明實施例一的一種運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法的步驟流程圖。

本實施例的運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法包括以下步驟：

步驟s101：在確定當(dāng)前狀態(tài)為需要進(jìn)行運(yùn)動數(shù)據(jù)匹配的設(shè)定狀態(tài)下，接收第一運(yùn)動數(shù)據(jù)。

其中，第一運(yùn)動數(shù)據(jù)為通過設(shè)置于運(yùn)動物體內(nèi)的傳感器獲得的運(yùn)動物體運(yùn)動數(shù)據(jù)，或者，為通過多個設(shè)置于智能穿戴設(shè)備內(nèi)的傳感器獲得的多個穿戴者的穿戴者運(yùn)動數(shù)據(jù)。本申請中，“多個”意指二個或者二個以上的數(shù)量。

可以為運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計方案設(shè)定觸發(fā)條件，如，需要進(jìn)行運(yùn)動數(shù)據(jù)匹配的設(shè)定狀態(tài)。該設(shè)定狀態(tài)可以由本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)實際需求適當(dāng)設(shè)置，如接收到一定指令開啟設(shè)定狀態(tài)，再如運(yùn)動物體處于一定的運(yùn)行狀態(tài)如保持狀態(tài)、投射狀態(tài)等，又如設(shè)定狀態(tài)也可以默認(rèn)是實時等。

第一運(yùn)動數(shù)據(jù)為運(yùn)動物體運(yùn)動數(shù)據(jù)還是穿戴者運(yùn)動數(shù)據(jù)取決于本實施例的運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法的實施方，若該實施方為智能穿戴設(shè)備方，則第一運(yùn)動數(shù)據(jù)為運(yùn)動物體運(yùn)動數(shù)據(jù)；若該實施方為運(yùn)動物體方，則第一運(yùn)動數(shù)據(jù)為穿戴者運(yùn)動數(shù)據(jù)。

步驟s102：將第一運(yùn)動數(shù)據(jù)與本地存儲的第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動特征比較，確定匹配度。

其中，匹配度指示第一運(yùn)動數(shù)據(jù)與第二運(yùn)動數(shù)據(jù)的可匹配程度。當(dāng)?shù)谝贿\(yùn)動數(shù)據(jù)為運(yùn)動物體運(yùn)動數(shù)據(jù)時，第二運(yùn)動數(shù)據(jù)為多個穿戴者的穿戴者運(yùn)動數(shù)據(jù)；當(dāng)?shù)谝贿\(yùn)動數(shù)據(jù)為多個穿戴者的穿戴者運(yùn)動數(shù)據(jù)時，第二運(yùn)動數(shù)據(jù)為所述運(yùn)動物體運(yùn)動數(shù)據(jù)。

步驟s103：根據(jù)匹配度結(jié)果確定匹配度最高的第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)；并根據(jù)匹配度最高的第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計。

通過本實施例，在運(yùn)動物體和多個智能穿戴設(shè)備中均設(shè)置有傳感器，以及時收集運(yùn)動物體的運(yùn)動數(shù)據(jù)和智能穿戴設(shè)備的多個穿戴者的運(yùn)動數(shù)據(jù)；通過二者運(yùn)動數(shù)據(jù)的比較確定運(yùn)動動作的發(fā)出者及其對應(yīng)的運(yùn)動數(shù)據(jù)；通過對該運(yùn)動數(shù)據(jù)的統(tǒng)計可以在多人運(yùn)動時獲取多個運(yùn)動員的運(yùn)動特征，有效記錄多個球員的有效成績，進(jìn)而為后續(xù)的運(yùn)動訓(xùn)練提供參考和依據(jù)。以籃球運(yùn)動為例，在籃球和多個籃球運(yùn)動員佩帶的智能腕帶中設(shè)置相應(yīng)的傳感器，收集籃球的當(dāng)前運(yùn)動數(shù)據(jù)和多個籃球運(yùn)動員的當(dāng)前運(yùn)動數(shù)據(jù)，進(jìn)而通過比較確定該籃球動作的當(dāng)前發(fā)出者，統(tǒng)計其在該場運(yùn)動中的運(yùn)動數(shù)據(jù)，以獲取其運(yùn)動特征，如得分、籃板、助攻、搶斷、蓋帽、命中率等，進(jìn)而可以根據(jù)該運(yùn)動特征對該運(yùn)動員進(jìn)行有針對性的訓(xùn)練?？梢?，通過本實施例，解決了目前無法在多人運(yùn)動時有效記錄多個球員的有效成績的問題。

實施例二

參照圖2，示出了根據(jù)本發(fā)明實施例二的一種運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法的步驟流程圖。

本實施例的運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法包括：

步驟s201：檢測當(dāng)前狀態(tài)，并確定當(dāng)前狀態(tài)是否為需要進(jìn)行運(yùn)動數(shù)據(jù)匹配的設(shè)定狀態(tài)。

當(dāng)前狀態(tài)的檢測可以實時進(jìn)行，也可以每間隔一定時間進(jìn)行，還可以在運(yùn)動數(shù)據(jù)變化滿足一定條件時進(jìn)行，可以通過運(yùn)動數(shù)據(jù)確定當(dāng)前狀態(tài)。

可選地，本實施例中，需要進(jìn)行運(yùn)動數(shù)據(jù)匹配的設(shè)定狀態(tài)包括：保持狀態(tài)、運(yùn)行狀態(tài)、或投射狀態(tài)。保持狀態(tài)、運(yùn)行狀態(tài)、或投射狀態(tài)具有較明顯的運(yùn)動狀態(tài)標(biāo)識作用，其中，保持狀態(tài)用于指示運(yùn)動物體處于智能穿戴設(shè)備的穿戴者所控制的狀態(tài)，如籃球或足球的持球狀態(tài)；運(yùn)行狀態(tài)用于指示運(yùn)動物體處于脫離智能穿戴設(shè)備的穿戴者的控制的狀態(tài)，如籃球或足球的運(yùn)球狀態(tài)；投射狀態(tài) 用于指示運(yùn)動物體處于被智能穿戴設(shè)備的穿戴者進(jìn)行投射的狀態(tài)，如籃球的投籃狀態(tài)或足球的射門狀態(tài)。

步驟s202：在確定當(dāng)前狀態(tài)為需要進(jìn)行運(yùn)動數(shù)據(jù)匹配的設(shè)定狀態(tài)下，接收第一運(yùn)動數(shù)據(jù)。

其中，第一運(yùn)動數(shù)據(jù)為通過設(shè)置于運(yùn)動物體內(nèi)的傳感器獲得的運(yùn)動物體運(yùn)動數(shù)據(jù)，或者，為通過多個設(shè)置于智能穿戴設(shè)備內(nèi)的傳感器獲得的多個穿戴者的穿戴者運(yùn)動數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，第一運(yùn)動數(shù)據(jù)與第二運(yùn)動數(shù)據(jù)均包括以下至少之一：保持?jǐn)?shù)據(jù)、運(yùn)行數(shù)據(jù)、和投射數(shù)據(jù)。即：當(dāng)?shù)谝贿\(yùn)動數(shù)據(jù)包括保持?jǐn)?shù)據(jù)、和/或運(yùn)行數(shù)據(jù)、和/或投射數(shù)據(jù)時，相對應(yīng)地，第二運(yùn)動數(shù)據(jù)包括相應(yīng)的保持?jǐn)?shù)據(jù)、和/或運(yùn)行數(shù)據(jù)、和/或投射數(shù)據(jù)。

其中，

保持?jǐn)?shù)據(jù)包括：運(yùn)動物體的加速度平均值、運(yùn)動物體的加速度最大值、運(yùn)動物體的加速度最小值、運(yùn)動物體的加速度波峰時間、智能穿戴設(shè)備的加速度平均值、智能穿戴設(shè)備的加速度最大值、智能穿戴設(shè)備的加速度最小值、和智能穿戴設(shè)備的加速度波峰時間。即，當(dāng)?shù)谝贿\(yùn)動數(shù)據(jù)包括運(yùn)動物體的加速度平均值、運(yùn)動物體的加速度最大值、運(yùn)動物體的加速度最小值、和運(yùn)動物體的加速度波峰時間時，相對應(yīng)地，第二運(yùn)動數(shù)據(jù)包括智能穿戴設(shè)備的加速度平均值、智能穿戴設(shè)備的加速度最大值、智能穿戴設(shè)備的加速度最小值、和智能穿戴設(shè)備的加速度波峰時間?；蛘叻粗?/p>

運(yùn)行數(shù)據(jù)包括：運(yùn)動物體的動作時刻和動作次數(shù)、智能穿戴設(shè)備的動作時刻和動作次數(shù)。即：當(dāng)?shù)谝贿\(yùn)動數(shù)據(jù)包括運(yùn)動物體的動作時刻和動作次數(shù)時，第二運(yùn)動數(shù)據(jù)包括智能穿戴設(shè)備的動作時刻和動作次數(shù)。或者反之。

投射數(shù)據(jù)包括：運(yùn)動物體的加速度平均值、運(yùn)動物體的加速度最大值、運(yùn)動物體的加速度最小值、運(yùn)動物體的投射時間、智能穿戴設(shè)備的加速度平均值、智能穿戴設(shè)備的加速度最大值、智能穿戴設(shè)備的加速度最小值、和智能穿戴設(shè)備的投射時間。即：當(dāng)?shù)谝贿\(yùn)動數(shù)據(jù)包括動物體的加速度平均值、運(yùn)動物體的加速度最大值、運(yùn)動物體的加速度最小值、和運(yùn)動物體的投射時間時，第二運(yùn)動數(shù)據(jù)包括：智能穿戴設(shè)備的加速度平均值、智能穿戴設(shè)備的加速度最大值、智能穿戴設(shè)備的加速度最小值、和智能穿戴設(shè)備的投射時間?；蛘叻粗?。

步驟s203：將第一運(yùn)動數(shù)據(jù)與本地存儲的第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動特征比較，確定匹配度。

其中，當(dāng)?shù)谝贿\(yùn)動數(shù)據(jù)為運(yùn)動物體運(yùn)動數(shù)據(jù)時，第二運(yùn)動數(shù)據(jù)為多個穿戴者的穿戴者運(yùn)動數(shù)據(jù)；當(dāng)?shù)谝贿\(yùn)動數(shù)據(jù)為多個穿戴者的穿戴者運(yùn)動數(shù)據(jù)時，第二運(yùn)動數(shù)據(jù)為運(yùn)動物體運(yùn)動數(shù)據(jù)。

該步驟具體包括：

分別將運(yùn)動物體的加速度平均值、運(yùn)動物體的加速度最大值、運(yùn)動物體的加速度最小值、和運(yùn)動物體的加速度波峰時間，與對應(yīng)的智能穿戴設(shè)備的加速度平均值、智能穿戴設(shè)備的加速度最大值、智能穿戴設(shè)備的加速度最小值、和智能穿戴設(shè)備的加速度波峰時間進(jìn)行比較；根據(jù)各個比較結(jié)果確定第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)的匹配度；

和/或，

分別將運(yùn)動物體的動作時刻和動作次數(shù)，與對應(yīng)的智能穿戴設(shè)備的動作時刻和動作次數(shù)進(jìn)行比較；根據(jù)各個比較結(jié)果確定第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)的匹配度；

和/或，

分別將動物體的加速度平均值、運(yùn)動物體的加速度最大值、運(yùn)動物體的加速度最小值、運(yùn)動物體的投射時間，與對應(yīng)的智能穿戴設(shè)備的加速度平均值、智能穿戴設(shè)備的加速度最大值、智能穿戴設(shè)備的加速度最小值、和智能穿戴設(shè)備的投射時間進(jìn)行比較；根據(jù)各個比較結(jié)果確定第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)的匹配度。

步驟s204：根據(jù)匹配度結(jié)果確定匹配度最高的第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)；并根據(jù)匹配度最高的第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計。

需要說明的是，當(dāng)?shù)谝贿\(yùn)動數(shù)據(jù)為運(yùn)動物體運(yùn)動數(shù)據(jù)，第二運(yùn)動數(shù)據(jù)為多個穿戴者的穿戴者運(yùn)動數(shù)據(jù)時，也即，本實施例方法的實施方為智能穿戴設(shè)備方時，將第一運(yùn)動數(shù)據(jù)與本地存儲的第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動特征比較，確定匹配度；根據(jù)匹配度結(jié)果確定匹配度最高的第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)包括：將第一運(yùn)動數(shù)據(jù)與本地存儲的第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動特征比較，獲得第一運(yùn)動數(shù)據(jù)與所述第二運(yùn)動數(shù)據(jù)的匹配度，并確定獲得的匹配度是否滿足設(shè)定匹配度；若是，則將第二運(yùn)動數(shù)據(jù)及其對應(yīng)的智能穿戴設(shè)備的標(biāo)識發(fā)送給運(yùn)動物體，由運(yùn)動物體確定匹配度最高的第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)。在運(yùn)動物體確定該 第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和該第二運(yùn)動數(shù)據(jù)的匹配度最高時，可以向智能腕帶發(fā)送一定的信息或指令。當(dāng)智能腕帶接收到該信息或指令后，確定接收的第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和本地存儲的第二運(yùn)動數(shù)據(jù)為匹配度最高的數(shù)據(jù)，根據(jù)第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計。在大多數(shù)球類運(yùn)動中，通常球類與運(yùn)動員的比例為1：n，也即，有1個運(yùn)動物體和n個穿戴設(shè)備，在此情況下，由運(yùn)動物體獲取匹配度，進(jìn)而確定匹配度最高的第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)，大大提高了數(shù)據(jù)處理效率和速度。

當(dāng)?shù)谝贿\(yùn)動數(shù)據(jù)為多個穿戴者的穿戴者運(yùn)動數(shù)據(jù)，第二運(yùn)動數(shù)據(jù)為運(yùn)動物體運(yùn)動數(shù)據(jù)時，也即，本實施例方法的實施方為運(yùn)動物體方時，將第一運(yùn)動數(shù)據(jù)與本地存儲的第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動特征比較，確定匹配度；根據(jù)匹配度結(jié)果確定匹配度最高的第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)包括：運(yùn)動物體將接收的第一運(yùn)動數(shù)據(jù)與運(yùn)動物體本地存儲的第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動特征比較，獲得多個匹配度；從多個匹配度中確定匹配度最高的第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)。通過該種方式，可以減少數(shù)據(jù)傳輸和交互，減輕數(shù)據(jù)傳輸負(fù)擔(dān)。

在根據(jù)匹配度最高的第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計時，可以根據(jù)匹配度最高的第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)，獲得運(yùn)動特征數(shù)據(jù)(如，得分、籃板、助攻、搶斷、蓋帽、命中率等)；對運(yùn)動特征數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計并發(fā)送給運(yùn)動物體和智能穿戴設(shè)備，并通過運(yùn)動物體和智能穿戴設(shè)備上傳至移動終端。通過將數(shù)據(jù)上傳至移動終端，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的共享和顯示。

通過本實施例，在運(yùn)動物體和多個智能穿戴設(shè)備中均設(shè)置有傳感器，以及時收集運(yùn)動物體的運(yùn)動數(shù)據(jù)和智能穿戴設(shè)備的多個穿戴者的運(yùn)動數(shù)據(jù)；通過二者運(yùn)動數(shù)據(jù)的比較確定運(yùn)動動作的發(fā)出者及其對應(yīng)的運(yùn)動數(shù)據(jù)；通過對該運(yùn)動數(shù)據(jù)的統(tǒng)計可以在多人運(yùn)動時獲取多個運(yùn)動員的運(yùn)動特征，有效記錄多個球員的有效成績，進(jìn)而為后續(xù)的運(yùn)動訓(xùn)練提供參考和依據(jù)。可見，通過本實施例，解決了目前無法在多人運(yùn)動時有效記錄多個球員的有效成績的問題。

以下，以籃球運(yùn)動為例，對本發(fā)明的運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計方案進(jìn)行說明。但本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)明了，實施例三和實施例四所示實施例的原理和特點也可適用于其它類似運(yùn)動中，如，足球、排球、棒球、壘球、橄欖球、曲棍球、高爾夫球、網(wǎng)球、羽毛球、乒乓球等。

參照圖3，示出了根據(jù)本發(fā)明實施例三的一種運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法的步驟流程圖。

本實施例中，以運(yùn)動物體為籃球，智能穿戴設(shè)備為腕帶為例。在籃球和智能穿戴設(shè)備中設(shè)置有進(jìn)行相應(yīng)數(shù)據(jù)處理的裝置，如微處理器或微芯片等，為便于描述，本申請中均以芯片為例。其中，設(shè)置于籃球中的籃球芯片用于識別籃球的狀態(tài)，如飛行、持球、投籃、搶籃板等；設(shè)置于腕帶中的腕帶芯片用于識別球員手臂的狀態(tài)，如運(yùn)球、投籃、上籃等。籃球芯片和腕帶芯片可以擇一設(shè)置模式匹配功能，以將籃球狀態(tài)與球員腕帶狀態(tài)進(jìn)行匹配，找到造成每個籃球狀態(tài)的球員，分別統(tǒng)計單個球員的數(shù)據(jù)(如得分、命中率、籃板等等)。當(dāng)然，籃球芯片和腕帶芯片也可以同時設(shè)置模式匹配功能，在同一時刻一方處于激活狀態(tài)，另一方處于非激活狀態(tài)，也可以在需要時進(jìn)行激活狀態(tài)轉(zhuǎn)換。

此外，籃球中還設(shè)置有籃球傳感器，其為封裝在籃球內(nèi)部的傳感器，可以包括：三軸加速度傳感器、和三軸陀螺儀傳感器。其中，三軸加速度傳感器可以采集籃球在三維坐標(biāo)系下的加速度，三軸陀螺儀傳感器可以采集籃球在三維坐標(biāo)系下的旋轉(zhuǎn)角速度。當(dāng)然，在需要時，本領(lǐng)域技術(shù)人員還可以設(shè)置其它傳感器，如三軸磁力計、壓力計等，三軸磁力計可以采集籃球在三維坐標(biāo)系下的磁場強(qiáng)度，壓力計可以采集籃球受到的氣壓大小。

智能腕帶為裝配在球員身上的可穿戴設(shè)備，智能腕帶中設(shè)置有球員傳感器，包括：三軸加速度傳感器和三軸陀螺儀傳感器。其中，三軸加速度傳感器可以采集腕帶在三維坐標(biāo)系下的加速度，三軸陀螺儀傳感器可以采集腕帶在三維坐標(biāo)系下的旋轉(zhuǎn)角速度。可選地，本領(lǐng)域技術(shù)人員還可以根據(jù)實際需要設(shè)置其它裝置，如采集腕帶在三維坐標(biāo)系下的磁場強(qiáng)度的三軸磁力計，采集腕帶受到的氣壓大小的壓力計，通過震動來提示球員特定的技術(shù)統(tǒng)計結(jié)果的震動器，顯示球員的技術(shù)統(tǒng)計結(jié)果的顯示屏幕，以及通過發(fā)出蜂鳴聲來提示球員特定的技術(shù)統(tǒng)計結(jié)果的蜂鳴器等。本發(fā)明實施例對此不作限制。

基于此，本實施例的運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法包括：

步驟s301：籃球芯片和腕帶芯片分別對應(yīng)識別籃球和球員的運(yùn)動狀態(tài)。

本實施例中，籃球的運(yùn)動狀態(tài)包括：飛行、持球、運(yùn)球、投籃、傳球、進(jìn)球、投籃不進(jìn)、助攻、和籃板球。

以下，對籃球運(yùn)動中的運(yùn)動狀態(tài)識別進(jìn)行說明。

(1)飛行狀態(tài)

檢測籃球的飛行狀態(tài)是整個方案的基礎(chǔ)，只有知道了籃球是否飛行，才有可能識別出投籃、傳球、運(yùn)球等。檢測籃球的飛行狀態(tài)時，可以提取籃球飛行 過程中的至少一個特征，例如：籃球在飛行時做自由落體運(yùn)動、并勻速旋轉(zhuǎn)的特征數(shù)據(jù)。

籃球在飛行過程中，保持勻速旋轉(zhuǎn)，其傳感器采集的加速度保持不變。假設(shè)a(t)為三軸加速度傳感器傳感器在t時刻記錄籃球的加速度，在一段不短于t(fly)時間的范圍內(nèi)，若加速度變化量小于一定值，即|a(t)-a(t-1)|<m，判定籃球為“飛行”狀態(tài)。優(yōu)選地，0.2s<t(fly)<2.0s，0.1g<m<0.3g。其中，s表示“秒”，g為加速度單位，1g約等于9.8m/s^2。

圖4示出了一種籃球飛行過程中，籃球的加速度的變化的實例的示意圖。從圖中可見：

當(dāng)t<396.5s時：籃球在人的手中，加速度上下波動；

當(dāng)396.5s<t<396.9s時：球在空中飛行，球體勻速旋轉(zhuǎn)，籃球的加速度保持恒定不變；

當(dāng)t>397s時:籃球碰到東西，停止飛行，加速度出現(xiàn)尖峰。

其中，t表示時間，s表示“秒”。

(2)持球狀態(tài)

籃球運(yùn)動中的傳球其實就是由“持球->飛行->持球”交替變化而成，因此，對持球狀態(tài)的檢測是基礎(chǔ)且重要的檢測。假設(shè)a(t)為三軸加速度傳感器傳感器在t時刻記錄籃球的加速度，若在一段不短于t(hold)時間的范圍內(nèi)，籃球的三軸加速度傳感器采集到的加速度的變化量大于一定值，即|a(t)-a(t-1)|>m，判定籃球為“持球”狀態(tài)。優(yōu)選地，t(hold)>0.2s，m>0.3g。其中，s表示“秒”，g為加速度單位，1g約等于9.8m/s^2。

圖5示出了一種籃球持球過程中，籃球的加速度的變化的實例的示意圖。從圖中可見：

當(dāng)t<395.7s時：籃球在飛行，尚未被人拿??；

當(dāng)395.7s<t<396.5s時：持球中，籃球的加速度不穩(wěn)定，且較為平滑地變化；

當(dāng)t>396.5s時：籃球離開手，進(jìn)入飛行狀態(tài)。

其中，t表示時間，s表示“秒”。

(3)運(yùn)球狀態(tài)

當(dāng)籃球按順序連續(xù)出現(xiàn)下列狀態(tài)時，判定籃球為運(yùn)球狀態(tài)：一段“持球”狀態(tài)，且該持球狀態(tài)的時間短于t1；一段“飛行”狀態(tài)，且該飛行狀態(tài)的時間短于t2；一段“撞擊”狀態(tài)(短暫的加速度尖峰，如圖6中所示)，且該撞擊狀態(tài)的時間短于t3；一段“飛行”狀態(tài)，且該飛行狀態(tài)的時間短于t4；一段“持球”狀態(tài)，且該持球狀態(tài)的時間短于t5。優(yōu)選地，0.1s<t1<1.0s，0.1s<t2<1.0s，0s<t3<0.2s，0.1s<t4<1.0s，0.1s<t5<1.0s。其中，s表示“秒”。

當(dāng)籃球狀態(tài)出現(xiàn)如下規(guī)律：持球＝>飛行＝>撞地＝>飛行＝>持球，并重復(fù)多次時，可判定為運(yùn)球狀態(tài)。圖6示出了一種籃球運(yùn)球過程中，籃球的加速度的變化的實例的示意圖。從圖中可見：

t<0.3s：持球，加速度不穩(wěn)定；

0.3s<t<0.41s：飛行，加速度恒定；

0.41s<t<4.9s：彈地，加速度出現(xiàn)尖峰；

4.9s<t<5.6s：飛行，加速度恒定；

t>5.6s：持球，加速度不穩(wěn)定。

其中，t表示時間，s表示“秒”。

利用運(yùn)球中的特征數(shù)據(jù)，可以計算運(yùn)球的頻率、力度，對訓(xùn)練很有幫助。

(4)投籃狀態(tài)

當(dāng)籃球的陀螺儀采集的角速度連續(xù)出現(xiàn)下列特征時，判定籃球為投籃狀態(tài)：

球員將籃球舉起，陀螺儀采集的角速度出現(xiàn)“先增大，后減小”的特征，其波峰峰值至少大于w1，且該過程結(jié)束時籃球幾乎靜止，模塊角速度應(yīng)小于w2；球員將籃球投出，陀螺儀采集的角速度上升；籃球飛向籃圈，進(jìn)入“飛行”狀態(tài)。其中，200deg/s<w1<400deg/s，50deg/s<w2<180deg/s，deg/s為角速度的單位(度每秒)。

對投籃動作進(jìn)行分解，可發(fā)現(xiàn)投籃動作可以分為三個步驟：

第一步：把球舉起到最高點；

第二步：將球扔出，可在此步驟獲得該過程的一個特征；

第三步：籃球飛向籃筐。

圖7示出了一種籃球投籃過程中，籃球的角速度的變化的實例的示意圖。從圖中可見：

當(dāng)326.8s<t<327.5s時：運(yùn)動員把球舉過頭頂：籃球先是一個加速旋轉(zhuǎn)，而后減速旋轉(zhuǎn)，最后停留在頭頂；

當(dāng)327.5s<t<327.7s時：將球投出；

當(dāng)t>327.7s時：籃球飛向籃筐，進(jìn)入“飛行”狀態(tài)。

其中，t表示時間，s表示“秒”。

(5)傳球狀態(tài)

當(dāng)籃球的加速度連續(xù)出現(xiàn)下列特征時，判定籃球為傳球狀態(tài)：一段“持球”狀態(tài)；一段“飛行”狀態(tài)；一段“持球”狀態(tài)。

傳球時，籃球的運(yùn)動過程為“持球->飛行->接球”。圖8示出了一種籃球傳球過程中，籃球的加速度的變化的實例的示意圖。從圖中可見：

當(dāng)t<107.1s時：持球，加速度不穩(wěn)定；

當(dāng)107.1s<t<107.8s時：飛行，加速度恒定；

當(dāng)t>107.8s時：接球，加速度不穩(wěn)定。

其中，t表示時間，s表示“秒”。

(6)進(jìn)球狀態(tài)

當(dāng)籃球的加速度連續(xù)出現(xiàn)下列特征時，判定籃球為進(jìn)球狀態(tài)：一段“飛行”狀態(tài)；加速度連續(xù)波動，|a(t)-a(t-1)|>a，且持續(xù)時間t在一定范圍內(nèi)，即t(min)<t<t(max)；一段飛行狀態(tài)。優(yōu)選地，0.2g<a<10g，0.01s<t(min)<0.1s，0.1s<t(max)<0.4s。其中，g為加速度單位，1g約等于9.8m/s^2，s表示“秒”。

籃球進(jìn)球需要通過籃網(wǎng)，通過捕捉籃球與籃網(wǎng)相互作用的特征數(shù)據(jù)，可以識別出投籃進(jìn)球與否。圖9示出了一種籃球投籃進(jìn)球過程中，籃球的加速度的變化的實例的示意圖。從圖中可見：

當(dāng)t<393s時：持球過程；

當(dāng)393s<t<394s時：籃球離開手，飛向籃圈，為“飛行”狀態(tài)；

當(dāng)394s<t<394.2s時：籃球與籃筐、籃網(wǎng)相互作用；

當(dāng)t>394.2s時：籃球飛離籃圈。

其中，t表示時間，s表示“秒”。

(7)投籃不進(jìn)狀態(tài)

當(dāng)籃球檢測到以下狀態(tài)時，判定為投籃不進(jìn)：投籃狀態(tài)；未出現(xiàn)投籃“進(jìn)球”的狀態(tài)。

(8)助攻狀態(tài)

助攻是一種特殊的“傳球”，其本質(zhì)特征和傳球一樣，不同之處是，若傳球的接球人在接球后快速出手進(jìn)球，則輸送傳球的球員成功進(jìn)行了一次助攻。

當(dāng)籃球先出現(xiàn)傳球狀態(tài)，再出現(xiàn)進(jìn)球狀態(tài)時，則判定一次助攻。具體來說，籃球連續(xù)出現(xiàn)以下幾種狀態(tài)：球員a持球；球員a將球傳給球員b；球員b投籃；球員b進(jìn)球。

(9)籃板球狀態(tài)

籃板球指的是在一次投籃不中后，由某名球友搶下飛離籃圈的籃球。當(dāng)籃球識別出一次“投籃不進(jìn)”的狀態(tài)后，若籃球被球員接住，則產(chǎn)生一次籃板球。

當(dāng)籃球連續(xù)出現(xiàn)以下幾種狀態(tài)時，則判定籃球處于籃板球狀態(tài)：投籃狀態(tài)；投籃不進(jìn)狀態(tài)；持球狀態(tài)。

需要說明的是，通過上述狀態(tài)和數(shù)據(jù)，還可以確定投籃位置。

當(dāng)識別到“投籃”狀態(tài)后，籃球還可以識別出球員投籃的位置，需要三個條件：籃球飛行速度；籃球飛行時間；投籃的角度。

首先通過籃球飛行速度與飛行時間相乘，乘積即為投籃點距離籃圈的距離；然后計算投籃時籃球在水平面上x軸方向加速度和y軸方向加速度的反正切值，即為投籃的角度；最后通過投籃距離和投籃角度可以唯一確定投籃位置?？梢?，通過籃球飛行速度和時間測算投籃點距離籃圈的距離，再加上投籃的角度，即可以唯一確定投籃的位置。

本實施例中，腕帶的運(yùn)動狀態(tài)包括：運(yùn)球和投籃。

以下，對腕帶(球員)運(yùn)動中的運(yùn)動狀態(tài)識別進(jìn)行說明。

(1)運(yùn)球狀態(tài)

籃球運(yùn)動中，運(yùn)球是重要動作，球員運(yùn)球的特征(運(yùn)球頻率、力度)是后續(xù)籃球和球員的運(yùn)動數(shù)據(jù)匹配的基礎(chǔ)。

當(dāng)腕帶出現(xiàn)以下規(guī)律時，判定為運(yùn)球狀態(tài)：腕帶的陀螺儀采集的角速度呈正負(fù)交替關(guān)系，波峰代表了向下拍球，波谷代表了籃球反彈后回到手中，抬手上升的過程；腕帶的俯仰角：手臂上下擺動，對應(yīng)俯仰角變化幅度約為90度。

圖10示出了一種運(yùn)球過程中，腕帶的角速度的變化的實例的示意圖，圖中橫坐標(biāo)表示時間，縱坐標(biāo)表示角速度。圖11示出了一種運(yùn)球過程中，腕帶的俯仰角的變化的實例的示意圖，圖中橫坐標(biāo)表示時間，縱坐標(biāo)表示角度。

(2)投籃狀態(tài)

投籃過程中，腕帶的角速度和俯仰角呈現(xiàn)規(guī)律變化。當(dāng)腕帶出現(xiàn)以下規(guī)律時，判定為投籃狀態(tài)：角速度w<0，且維持一段不短于t1的時間；角速度w由負(fù)變正，且維持一段不短于t2的時間；在角速度由負(fù)變正的臨界點上，腕帶的旋轉(zhuǎn)角應(yīng)處于一定范圍內(nèi)，即roll(min)<roll<roll(max)。優(yōu)選地，0.2s<t1<0.8s，0s<t2<0.2s，-80度<roll<0度。

需要說明的是，這里的正負(fù)關(guān)系與智能穿戴設(shè)備的佩戴方向有關(guān)，在與上述相反方向的佩戴方式下，正負(fù)關(guān)系取反，則：當(dāng)腕帶出現(xiàn)以下規(guī)律時，判定為投籃狀態(tài)：角速度w>0，且維持一段不短于t1的時間；角速度w由正變負(fù)，且維持一段不短于t2的時間；在角速度由正變負(fù)的臨界點上，腕帶的旋轉(zhuǎn)角應(yīng)處于一定范圍內(nèi)，即roll(min)<roll<roll(max)。優(yōu)選地，0.2s<t1<0.8s，0s<t2<0.2s，0度<roll<80度。

圖12示出了一種投籃過程中，腕帶的角速度的變化的實例的示意圖，圖中橫坐標(biāo)表示時間，縱坐標(biāo)表示角速度。圖13示出了一種投籃過程中，腕帶的俯仰角的變化的實例的示意圖，圖中橫坐標(biāo)表示時間，縱坐標(biāo)表示角度。從圖中可見：

當(dāng)336.8s<t<337.5s時：抬手過程，角速度<0，俯仰角上升；

當(dāng)t>337.5s時：出手過程，角速度>0。

其中，t表示時間，s表示“秒”。

步驟s302：籃球芯片判斷當(dāng)前運(yùn)動狀態(tài)是否為需要進(jìn)行運(yùn)動數(shù)據(jù)匹配的設(shè)定狀態(tài)；若是，則執(zhí)行步驟s303；若否，則返回步驟s301。

當(dāng)籃球芯片檢測到自身正處于設(shè)定狀態(tài)(包括投籃、運(yùn)球、持球三者中的任何一個狀態(tài))時，自動開啟“搜索模式”，尋找與該狀態(tài)匹配的腕帶。例如：當(dāng)籃球檢測到自身處于“投籃”狀態(tài)，籃球?qū)ふ遗c之匹配的“投籃人”，并更新該“投籃人”的數(shù)據(jù)記錄，如投籃數(shù)、命中率等。

步驟s303：籃球芯片與所有腕帶芯片建立藍(lán)牙通信，并將運(yùn)動數(shù)據(jù)發(fā)送到各個腕帶芯片。

本實施例中，籃球芯片與腕帶芯片之間采用藍(lán)牙通訊方式?；@球作為系統(tǒng)中心，可以與多個腕帶之間雙向通信。

如前述運(yùn)動狀態(tài)說明中所述，當(dāng)籃球處于不同的狀態(tài)，其向腕帶發(fā)送的運(yùn)動數(shù)據(jù)也不相同。

步驟s304：腕帶芯片將收到的運(yùn)動數(shù)據(jù)與自身運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，匹配成功的與籃球芯片建立藍(lán)牙通信將匹配結(jié)果發(fā)給籃球芯片。

當(dāng)籃球開啟“搜索模式”后，籃球向所有腕帶發(fā)送自身狀態(tài)的某些運(yùn)動數(shù)據(jù)，例如加速度、角速度等等，腕帶接收到這些運(yùn)動數(shù)據(jù)后，將這些運(yùn)動數(shù)據(jù)與自身的運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，判斷自身運(yùn)動數(shù)據(jù)和籃球運(yùn)動數(shù)據(jù)是否吻合，并將結(jié)果反饋給籃球，反饋的數(shù)據(jù)中攜帶有腕帶自身的標(biāo)識，以便籃球?qū)Σ煌髱У臄?shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)分。

當(dāng)籃球處于持球狀態(tài)時，為了識別出當(dāng)前的“持球人”，除了分別對籃球芯片、腕帶芯片獲取的運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行獨立分析外，還需要對兩個芯片的運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。例如，可以根據(jù)以下數(shù)據(jù)特征來判定一段時間范圍內(nèi)(t1,t2)的持球球員：籃球和腕帶芯片的加速度平均值a_mean(ball),a_mean(wrist)；籃球和腕帶芯片的加速度最大值a_max(ball),a_max(wrist)；籃球和腕帶芯片的加速度最小值a_min(ball),a_min(wrist)；籃球芯片和腕帶芯片的波峰時間t_peak(ball),t_peak(wrist)。其中，涉及“ball”的意指籃球數(shù)據(jù)，涉及“wrist”的意指腕帶數(shù)據(jù)。若籃球和腕帶芯片的以上數(shù)據(jù)特征具備一定匹配度，則判定佩戴該腕帶的球員為持球球員。

例如，如果同時滿足以下四個條件：|a_mean(ball)-a_mean(wrist)|<a1；|a_max(ball)-a_max(wrist)|<a2；|a_min(ball)-a_min(wrist)|<a3；|t_peak(ball)-t_peak(wrist)|<a4；則認(rèn)為籃球芯片和腕帶芯片的數(shù)據(jù)匹配。其中，a1為1.5g，優(yōu)選為1.0g，再優(yōu)選為0.5g；a2為2.0g，優(yōu)選為1.2g，再優(yōu)選為0.6g；a3為2.0g，優(yōu)選為1.2g，再優(yōu)選為0.6g；a4為0.8s，優(yōu)選為0.5s， 再優(yōu)選為0.3s?！皘|“表示絕對值，g為加速度單位，1g約等于9.8m/s^2，s表示“秒”。

當(dāng)籃球處于運(yùn)球狀態(tài)或者當(dāng)腕帶處于運(yùn)球狀態(tài)時，籃球和腕帶上下運(yùn)動的規(guī)律應(yīng)吻合，可以根據(jù)以下數(shù)據(jù)特征來判定一段時間范圍內(nèi)(t1,t2)的運(yùn)球球員：(t1,t2)時間內(nèi)，記錄籃球芯片和腕帶芯片獲得的每次拍球的時刻ti_ball,ti_wirst,其中i＝1，2，…n，n是n_ball,n_wrist的較小者；(t1,t2)時間內(nèi)，記錄籃球芯片和腕帶芯片獲得的拍球次數(shù)n_ball,n_wrist。如果同時滿足以下兩個條件，則認(rèn)為腕帶佩戴者正在運(yùn)球：|n_ball-n_wrist|<n1，sum(|ti_ball–ti_wrist|)<n2。

其中，sum(|ti_ball–ti_wrist|)表示：|t1_ball–t1_wrist|+|t2_ball–t2_wrist|+…+|tn_ball–tn_wrist|，n1為5，優(yōu)選為3；n2為10s，優(yōu)選為5s。其中，上述涉及“ball”的意指籃球數(shù)據(jù)，涉及“wrist”的意指腕帶數(shù)據(jù)，s表示“秒”。

當(dāng)籃球處于運(yùn)球狀態(tài)或者當(dāng)腕帶處于投籃狀態(tài)時，因投籃過程中，籃球從未離開過球員的人手?；@球芯片和腕帶芯片獲得的運(yùn)動數(shù)據(jù)的運(yùn)動規(guī)律應(yīng)嚴(yán)格匹配。在投籃動作對應(yīng)的時間段內(nèi)，可以根據(jù)以下數(shù)據(jù)特征來判定投籃球員：籃球芯片和腕帶芯片的加速度平均值a_mean(ball),a_mean(wrist)；籃球芯片和腕帶芯片的加速度最大值a_max(ball),a_max(wrist)；籃球芯片和腕帶芯片的加速度最小值a_min(ball),a_min(wrist)；籃球芯片和腕帶芯片抬手的時間t_up(ball),t_up(wrist)。其中，上述涉及“ball”的意指籃球數(shù)據(jù)，涉及“wrist”的意指腕帶數(shù)據(jù)。

若籃球芯片和腕帶芯片的以上數(shù)據(jù)特征具備一定匹配度，則判定佩戴該腕帶的球員為投籃球員。例如，若|a_mean(ball)-a_mean(wrist)|<a1；|a_max(ball)-a_max(wrist)|<a2；|a_min(ball)-a_min(wrist)|<a3；t_up(ball)-t_up(wrist)|<a4；則認(rèn)為籃球芯片和腕帶芯片的數(shù)據(jù)匹配。其中：a1為1.5g，優(yōu)選為1.0g，再優(yōu)選為0.5gg；a2為2.0g，優(yōu)選1.2g，再優(yōu)選0.6g；a3為2.0g，優(yōu)選1.2g，再優(yōu)選0.6g；a4為0.8s，優(yōu)選0.5s，再優(yōu)選0.3s。“||“表示絕對值，g為加速度單位，1g約等于9.8m/s^2，s表示“秒”。

步驟s305：籃球芯片從收到的一個或多個匹配腕帶中篩選出最佳匹配腕帶。

進(jìn)而，籃球芯片可以將匹配結(jié)果通知最佳匹配腕帶，由最佳匹配腕帶方根據(jù)所述第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計。

步驟s306：籃球芯片與移動終端間建立藍(lán)牙通信，將運(yùn)動特征數(shù)據(jù)及匹配結(jié)果發(fā)送到移動終端。

其中，運(yùn)動特征數(shù)據(jù)可以是對運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和統(tǒng)計后的結(jié)果，如投籃數(shù)、籃板數(shù)、助攻數(shù)、命中率等。

本實施例中，移動終端為手機(jī)，一個籃球可與多個手機(jī)之間進(jìn)行通訊?；@球?qū)錾系臄?shù)據(jù)通過藍(lán)牙傳輸給手機(jī)，并在手機(jī)上顯示。其中，籃球傳輸給手機(jī)的數(shù)據(jù)可以包括：每個腕帶對應(yīng)的投籃數(shù)、籃板數(shù)、助攻數(shù)、命中率、每次投籃的投籃位置等。

此外，籃球除了傳輸數(shù)據(jù)外，還有存儲的功能，當(dāng)籃球在附近搜索不到手機(jī)時，會將數(shù)據(jù)存儲在籃球本地，待重新找到手機(jī)后將未傳輸?shù)臄?shù)據(jù)一并傳輸給手機(jī)。

步驟s307：移動終端通過移動網(wǎng)絡(luò)將收到的運(yùn)動狀態(tài)數(shù)據(jù)上傳至云端。

移動終端之間可以通過云端共享數(shù)據(jù)，即使有某個球員打球時沒帶移動終端如手機(jī)，他的數(shù)據(jù)也可通過其他人的移動終端傳到云端，并同步到自己的移動終端。

步驟s308：云端進(jìn)行下一步的處理。

該處理包括但不限于：數(shù)據(jù)存儲，對每個球員的運(yùn)動特征數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計和分析，對整體球員的運(yùn)動特征數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計和分析，按照設(shè)定模型給出訓(xùn)練建議等，本發(fā)明對此不作限制。

通過本實施例，不僅可以為場上每位運(yùn)動員提供技術(shù)統(tǒng)計服務(wù)，還可以輔助運(yùn)動員科學(xué)訓(xùn)練、提高競技水平，也可以記錄下運(yùn)動員日常運(yùn)動信息，提高身體素質(zhì)。并且，通過電子設(shè)備獲取大量人工無法獲得的運(yùn)動數(shù)據(jù)，節(jié)省人力成本；進(jìn)一步地，通過互聯(lián)網(wǎng)平臺，來自世界各地的運(yùn)動愛好者能夠在互聯(lián)網(wǎng)上分享運(yùn)動體驗，對比運(yùn)動數(shù)據(jù)，提高使用體驗。

實施例四

參照圖14，示出了根據(jù)本發(fā)明實施例四的一種運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法的步驟流程圖。

本實施例仍基于實施例三中的籃球和腕帶，以及籃球和腕帶的各個運(yùn)動狀態(tài)的說明。

本實施例的運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法包括以下步驟：

步驟s401：籃球芯片和腕帶芯片分別對應(yīng)識別籃球和球員的運(yùn)動狀態(tài)。

本實施例中，籃球的運(yùn)動狀態(tài)包括：飛行、持球、運(yùn)球、投籃、傳球、進(jìn)球、投籃不進(jìn)、助攻、和籃板球；腕帶的運(yùn)動狀態(tài)包括：運(yùn)球和投籃。各運(yùn)動狀態(tài)的具體說明如實施例三中所述。

步驟s402：腕帶芯片判斷當(dāng)前運(yùn)動狀態(tài)是否為需要進(jìn)行運(yùn)動數(shù)據(jù)匹配的設(shè)定狀態(tài)；若是，則執(zhí)行步驟s403；若否，則返回步驟s401。

其中，設(shè)定狀態(tài)包括投籃狀態(tài)或者運(yùn)球狀態(tài)。

步驟s403：腕帶芯片與籃球芯片建立藍(lán)牙通信，并將運(yùn)動數(shù)據(jù)發(fā)送到籃球芯片。

當(dāng)腕帶處于不同的狀態(tài)，其向籃球發(fā)送的運(yùn)動數(shù)據(jù)也不相同。

步驟s404：籃球芯片對收到的一個或多個腕帶芯片的運(yùn)動數(shù)據(jù)依次與自身運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，篩選出最優(yōu)匹配腕帶。

其中，籃球芯片對收到的一個或多個腕帶芯片的運(yùn)動數(shù)據(jù)依次與自身運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配可參照實施例三中步驟s304中所述的匹配過程，在此不再贅述。

步驟s405：籃球芯片與移動終端間建立藍(lán)牙通信，將運(yùn)動特征數(shù)據(jù)及匹配結(jié)果發(fā)送到移動終端，優(yōu)選包括最佳匹配的腕帶。

步驟s406：移動終端通過移動網(wǎng)絡(luò)將收到的運(yùn)動狀態(tài)數(shù)據(jù)上傳至云端。

步驟s407：云端進(jìn)行下一步的處理。

需要說明的是，腕帶也可以通過藍(lán)牙將自身的數(shù)據(jù)傳輸給移動終端如手機(jī)，每個運(yùn)動員的腕帶都可以設(shè)置有存儲器，儲存著自己的數(shù)據(jù)，可以實時傳輸給自己的手機(jī)，傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包括：該腕帶對應(yīng)的投籃數(shù)、籃板數(shù)、助攻數(shù)、命中率、每次投籃的投籃位置等。

通過本實施例，不僅可以為場上每位運(yùn)動員提供技術(shù)統(tǒng)計服務(wù)，還可以輔助運(yùn)動員科學(xué)訓(xùn)練、提高競技水平，也可以記錄下運(yùn)動員日常運(yùn)動信息，提高身體素質(zhì)。并且，通過電子設(shè)備獲取大量人工無法獲得的運(yùn)動數(shù)據(jù)，節(jié)省人力成本；進(jìn)一步地，通過互聯(lián)網(wǎng)平臺，來自世界各地的運(yùn)動愛好者能夠在互聯(lián)網(wǎng)上分享運(yùn)動體驗，對比運(yùn)動數(shù)據(jù)，提高使用體驗。

實施例五

參照圖15，示出了根據(jù)本發(fā)明實施例五的一種智能腕帶的結(jié)構(gòu)框圖。

本實施例的智能腕帶中設(shè)置有微芯片，該微芯片包括：

接收模塊501，用于在確定當(dāng)前狀態(tài)為需要進(jìn)行運(yùn)動數(shù)據(jù)匹配的設(shè)定狀態(tài)下，接收第一運(yùn)動數(shù)據(jù)，其中，第一運(yùn)動數(shù)據(jù)為通過設(shè)置于運(yùn)動物體內(nèi)的傳感器獲得的運(yùn)動物體運(yùn)動數(shù)據(jù)；

比較模塊502，用于將第一運(yùn)動數(shù)據(jù)與本地存儲的第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動特征比較，確定匹配度，其中，第二運(yùn)動數(shù)據(jù)為通過設(shè)置于智能穿戴設(shè)備內(nèi)的傳感器獲得的穿戴者的穿戴者運(yùn)動數(shù)據(jù)；

統(tǒng)計模塊503，用于當(dāng)確定第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)為匹配度最高的數(shù)據(jù)時，根據(jù)第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計。

本實施例的運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計裝置用于實現(xiàn)前述方法實施例中相應(yīng)的運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法，并具有相應(yīng)的方法實施例的有益效果。通過本實施例，在籃球和多個智能穿戴設(shè)備中均設(shè)置有傳感器，以及時收集籃球的運(yùn)動數(shù)據(jù)和智能穿戴設(shè)備的多個穿戴者的運(yùn)動數(shù)據(jù)；通過二者運(yùn)動數(shù)據(jù)的比較確定運(yùn)動動作的發(fā)出者及其對應(yīng)的運(yùn)動數(shù)據(jù)；通過對該運(yùn)動數(shù)據(jù)的統(tǒng)計可以在多人運(yùn)動時獲取多個運(yùn)動員的運(yùn)動特征，有效記錄多個球員的有效成績，進(jìn)而為后續(xù)的運(yùn)動訓(xùn)練提供參考和依據(jù)?？梢姡ㄟ^本實施例，解決了目前無法在多人運(yùn)動時有效記錄多個球員的有效成績的問題。

實施例六

參照圖16，示出了根據(jù)本發(fā)明實施例六的一種智能腕帶的結(jié)構(gòu)框圖。

本實施例的智能腕帶中設(shè)置有微芯片，該微芯片包括：

接收模塊601，用于在確定當(dāng)前狀態(tài)為需要進(jìn)行運(yùn)動數(shù)據(jù)匹配的設(shè)定狀態(tài)下，接收第一運(yùn)動數(shù)據(jù)，其中，第一運(yùn)動數(shù)據(jù)為通過設(shè)置于運(yùn)動物體內(nèi)的傳感器獲得的運(yùn)動物體運(yùn)動數(shù)據(jù)；

比較模塊602，用于將第一運(yùn)動數(shù)據(jù)與本地存儲的第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動特征比較，確定匹配度，其中，第二運(yùn)動數(shù)據(jù)為通過設(shè)置于智能穿戴設(shè)備內(nèi)的傳感器獲得的穿戴者的穿戴者運(yùn)動數(shù)據(jù)；

統(tǒng)計模塊603，用于當(dāng)確定第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)為匹配度最高的數(shù)據(jù)時，根據(jù)第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計。

優(yōu)選地，第一運(yùn)動數(shù)據(jù)包括以下至少之一：運(yùn)動物體的保持?jǐn)?shù)據(jù)、運(yùn)動物體的運(yùn)行數(shù)據(jù)、和運(yùn)動物體的投射數(shù)據(jù)；第二運(yùn)動數(shù)據(jù)包括以下至少之一：智能穿戴設(shè)備的保持?jǐn)?shù)據(jù)、智能穿戴設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)、和智能穿戴設(shè)備的投射數(shù)據(jù)；

其中，

運(yùn)動物體的保持?jǐn)?shù)據(jù)包括：運(yùn)動物體的加速度平均值、運(yùn)動物體的加速度最大值、運(yùn)動物體的加速度最小值、運(yùn)動物體的加速度波峰時間；智能穿戴設(shè)備的保持?jǐn)?shù)據(jù)包括：智能穿戴設(shè)備的加速度平均值、智能穿戴設(shè)備的加速度最大值、智能穿戴設(shè)備的加速度最小值、和智能穿戴設(shè)備的加速度波峰時間；

運(yùn)動物體的運(yùn)行數(shù)據(jù)包括：運(yùn)動物體的動作時刻和動作次數(shù)；智能穿戴設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)包括：智能穿戴設(shè)備的動作時刻和動作次數(shù)；

運(yùn)動物體的投射數(shù)據(jù)包括：運(yùn)動物體的加速度平均值、運(yùn)動物體的加速度最大值、運(yùn)動物體的加速度最小值、運(yùn)動物體的投射時間；智能穿戴設(shè)備的投射數(shù)據(jù)包括：智能穿戴設(shè)備的加速度平均值、智能穿戴設(shè)備的加速度最大值、智能穿戴設(shè)備的加速度最小值、和智能穿戴設(shè)備的投射時間。

優(yōu)選地，比較模塊602包括：

第一比較模塊6021，用于分別將運(yùn)動物體的加速度平均值、運(yùn)動物體的加速度最大值、運(yùn)動物體的加速度最小值、和運(yùn)動物體的加速度波峰時間，與對應(yīng)的智能穿戴設(shè)備的加速度平均值、智能穿戴設(shè)備的加速度最大值、智能穿戴設(shè)備的加速度最小值、和智能穿戴設(shè)備的加速度波峰時間進(jìn)行比較；根據(jù)各個比較結(jié)果確定第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)的匹配度；

和/或，

第二比較模塊6022，用于分別將運(yùn)動物體的動作時刻和動作次數(shù)，與對應(yīng)的智能穿戴設(shè)備的動作時刻和動作次數(shù)進(jìn)行比較；根據(jù)各個比較結(jié)果確定第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)的匹配度；

和/或，

第三比較模塊6023，用于分別將動物體的加速度平均值、運(yùn)動物體的加速度最大值、運(yùn)動物體的加速度最小值、運(yùn)動物體的投射時間，與對應(yīng)的智能穿戴設(shè)備的加速度平均值、智能穿戴設(shè)備的加速度最大值、智能穿戴設(shè)備的加速 度最小值、和智能穿戴設(shè)備的投射時間進(jìn)行比較；根據(jù)各個比較結(jié)果確定第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)的匹配度。

優(yōu)選地，第一比較模塊6021，用于在籃球的加速度平均值與智能腕帶的加速度平均值之差的絕對值大于0g且小于1.5g，優(yōu)選大于0g且小于1.0g，再優(yōu)選大于0g且小于0.5g；籃球的加速度最大值與智能腕帶的加速度最大值之差的絕對值大于0g且小于2.0g，優(yōu)選大于0g且小于1.2g，再優(yōu)選大于0g且小于0.6g，籃球的加速度最小值與智能腕帶的加速度最小值之差的絕對值大于0g且小于2.0g，優(yōu)選大于0g且小于1.2g，再優(yōu)選大于0g且小于0.6g，籃球的加速度波峰時間與智能腕帶的加速度波峰時間之差的絕對值大于0s且小于0.8s,優(yōu)選大于0s且小于0.5s，再優(yōu)選大于0s且小于0.3s時，確定第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)匹配；

和/或，

第二比較模塊6022，用于在籃球的動作時刻與智能腕帶的動作時刻之差的絕對值之和大于0s且小于10s,優(yōu)選的，大于0s且小于5s，籃球的動作次數(shù)與智能腕帶的動作次數(shù)之差的絕對值大于0次且小于5次，優(yōu)選大于0s且小于3s時，確定第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)匹配；

和/或，

第三比較模塊6023，用于在籃球的加速度平均值與智能腕帶的加速度平均值之差的絕對值大于0g且小于1.5g，優(yōu)選大于0g且小于1.0g，再優(yōu)選大于0g且小于0.5g，籃球的加速度最大值與智能腕帶的加速度最大值之差的絕對值大于0g且小于2.0g，優(yōu)選大于0g且小于1.2g，再優(yōu)選大于0g且小于0.6g，籃球的加速度最小值與智能腕帶的加速度最小值之差的絕對值大于0g且小于2.0g，優(yōu)選的大于0g且小于1.2g，再優(yōu)選大于0g且小于0.6g，籃球的投射時間與智能腕帶的投射時間之差的絕對值大于0s且小于0.8s,優(yōu)選大于0s且小于0.5s，再優(yōu)選大于0s且小于0.3s時，確定第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)匹配。其中，g表示加速度單位，1g約等于9.8m/s^2，s表示時間單位秒。

具體地，當(dāng)籃球處于持球狀態(tài)時，為了識別出當(dāng)前的“持球人”，除了分別對籃球芯片、腕帶芯片獲取的運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行獨立分析外，還需要對兩個芯片的運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。例如，可以根據(jù)以下數(shù)據(jù)特征來判定一段時間范圍內(nèi)(t1,t2)的持球球員：籃球和腕帶芯片的加速度平均值a_mean(ball),a_mean(wrist)；籃球和腕帶芯片的加速度最大值a_max(ball),a_max(wrist)；籃球和腕帶芯片的加速度最小值a_min(ball),a_min(wrist)；籃球芯片和腕帶芯片的波峰時間 t_peak(ball),t_peak(wrist)。其中，涉及“ball”的意指籃球數(shù)據(jù)，涉及“wrist”的意指腕帶數(shù)據(jù)。若籃球和腕帶芯片的以上數(shù)據(jù)特征具備一定匹配度，則判定佩戴該腕帶的球員為持球球員。

當(dāng)籃球處于運(yùn)球狀態(tài)或者當(dāng)腕帶處于運(yùn)球狀態(tài)時，籃球和腕帶上下運(yùn)動的規(guī)律應(yīng)吻合，可以根據(jù)以下數(shù)據(jù)特征來判定一段時間范圍內(nèi)(t1,t2)的運(yùn)球球員：(t1,t2)時間內(nèi)，記錄籃球芯片和腕帶芯片獲得的每次拍球的時刻ti_ball,ti_wirst,其中i＝1，2，…n，n是n_ball,n_wrist的較小者；(t1,t2)時間內(nèi)，記錄籃球芯片和腕帶芯片獲得的拍球次數(shù)n_ball,n_wrist。如果同時滿足以下兩個條件，則認(rèn)為腕帶佩戴者正在運(yùn)球：|n_ball-n_wrist|<n1，sum(|ti_ball–ti_wrist|)<n2。

當(dāng)籃球處于運(yùn)球狀態(tài)或者當(dāng)腕帶處于投籃狀態(tài)時，因投籃過程中，籃球從未離開過球員的人手。籃球芯片和腕帶芯片獲得的運(yùn)動數(shù)據(jù)的運(yùn)動規(guī)律應(yīng)嚴(yán)格匹配。在投籃動作對應(yīng)的時間段內(nèi)，可以根據(jù)以下數(shù)據(jù)特征來判定投籃球員：籃球芯片和腕帶芯片的加速度平均值a_mean(ball),a_mean(wrist)；籃球芯片和腕帶芯片的加速度最大值a_max(ball),a_max(wrist)；籃球芯片和腕帶芯片的加速度最小值a_min(ball),a_min(wrist)；籃球芯片和腕帶芯片抬手的時間t_up(ball),t_up(wrist)。其中，上述涉及“ball”的意指籃球數(shù)據(jù)，涉及“wrist”的意指腕帶數(shù)據(jù)。

若籃球芯片和腕帶芯片的以上數(shù)據(jù)特征具備一定匹配度，則判定佩戴該腕帶的球員為投籃球員。例如，若|a_mean(ball)-a_mean(wrist)|<a1；|a_max(ball)-a_max(wrist)|<a2；|a_min(ball)-a_min(wrist)|<a3；t_up(ball)-t_up(wrist)|<a4；則認(rèn)為籃球芯片和腕帶芯片的數(shù)據(jù)匹配。

優(yōu)選地，比較模塊602將第一運(yùn)動數(shù)據(jù)與本地存儲的第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動特征比較，獲得第一運(yùn)動數(shù)據(jù)與第二運(yùn)動數(shù)據(jù)的匹配度，并確定獲得的匹配度是否滿足設(shè)定匹配度；若是，則將第二運(yùn)動數(shù)據(jù)及其對應(yīng)的智能穿戴設(shè)備的標(biāo)識發(fā)送給運(yùn)動物體，由運(yùn)動物體確定匹配度最高的第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，需要進(jìn)行運(yùn)動數(shù)據(jù)匹配的設(shè)定狀態(tài)包括：運(yùn)行狀態(tài)、或投射狀態(tài)；其中，運(yùn)行狀態(tài)用于指示運(yùn)動物體處于脫離智能穿戴設(shè)備的穿戴者的控制的狀態(tài)，如運(yùn)球狀態(tài)；投射狀態(tài)用于指示運(yùn)動物體處于被所述智能穿戴設(shè)備的穿戴者進(jìn)行投射的狀態(tài)，如投籃狀態(tài)。

優(yōu)選地，統(tǒng)計模塊603在根據(jù)第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計時：根據(jù)第一運(yùn)動數(shù)據(jù)和第二運(yùn)動數(shù)據(jù)，獲得運(yùn)動特征數(shù)據(jù)；對運(yùn)動特征數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計并發(fā)送給運(yùn)動物體，并通過運(yùn)動物體上傳至移動終端。

優(yōu)選地，微芯片還可以包括存儲器，該存儲器用于存儲統(tǒng)計后的運(yùn)動特征數(shù)據(jù)。

本實施例的運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計裝置用于實現(xiàn)前述多個方法實施例中相應(yīng)的運(yùn)動數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法，并具有相應(yīng)的方法實施例的有益效果，在此不再贅述。

最后應(yīng)說明的是：以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對其限制；盡管參照前述實施例對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實施例技術(shù)方案的精神和范圍。