移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法和移動(dòng)終端的制作方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法和移動(dòng)終端，其中，所述移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法包括：獲取用于識(shí)別移動(dòng)終端狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)，計(jì)算所述移動(dòng)終端處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值，根據(jù)計(jì)算出的所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型識(shí)別所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了基于分類(lèi)模型細(xì)分運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，進(jìn)行更精細(xì)化的狀態(tài)識(shí)別。
【專(zhuān)利說(shuō)明】移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法和移動(dòng)終端
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及通信技術(shù)，尤其涉及一種移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法和移動(dòng)終端。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展，使得移動(dòng)終端的應(yīng)用越來(lái)越普及，比如，智能手機(jī)的應(yīng)用越來(lái)越廣，使用智能手機(jī)的用戶也越來(lái)越多。因此，在移動(dòng)終端上能夠進(jìn)行用戶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的識(shí)別，則成了移動(dòng)終端的一項(xiàng)功能。
[0003]現(xiàn)有技術(shù)中，在移動(dòng)終端上進(jìn)行用戶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的識(shí)別的過(guò)程一般為:首先設(shè)置閥值，當(dāng)移動(dòng)終端的加速度大于閥值時(shí)，則確定移動(dòng)終端為運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；當(dāng)移動(dòng)終端的加速度小于閥值時(shí)，則確定該移動(dòng)終端為靜止?fàn)顟B(tài)。相應(yīng)的，會(huì)將移動(dòng)終端的狀態(tài)確定為持有移動(dòng)終端的用戶的狀態(tài)，從而根據(jù)用戶狀態(tài)執(zhí)行一些功能，例如提示用戶查看信息等。
[0004]但是，上述識(shí)別方法比較簡(jiǎn)單，識(shí)別率較差，且無(wú)法細(xì)分用戶不同的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)而提供不同的功能。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提出一種移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法和移動(dòng)終端，解決現(xiàn)有的識(shí)別方法比較簡(jiǎn)單，識(shí)別率較差，且無(wú)法細(xì)分用戶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的問(wèn)題。
[0006]第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法，所述方法包括:
[0007]獲取用于識(shí)別移動(dòng)終端狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)；
[0008]計(jì)算所述移動(dòng)終端處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值；
[0009]根據(jù)計(jì)算出的所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型識(shí)別所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。
[0010]第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種移動(dòng)終端，所述移動(dòng)終端包括:
[0011]獲取單元，用于獲取用于識(shí)別移動(dòng)終端狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)；
[0012]第一計(jì)算單元，用于計(jì)算所述移動(dòng)終端處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值；
[0013]識(shí)別單元，用于根據(jù)所述計(jì)算單元計(jì)算出的所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型識(shí)別所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。
[0014]本發(fā)明實(shí)施例提供的移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法和移動(dòng)終端，通過(guò)獲取用于識(shí)別移動(dòng)終端狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)，計(jì)算移動(dòng)終端處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值，根據(jù)計(jì)算出的所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型識(shí)別所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)了進(jìn)一步計(jì)算檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值，并基于分類(lèi)模型細(xì)分運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，能夠進(jìn)行更精細(xì)化的狀態(tài)識(shí)別，且提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性。
【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0015]圖1是本發(fā)明實(shí)施例一提供的移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法的流程圖；
[0016]圖2是本發(fā)明實(shí)施例二提供的移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法的流程圖；[0017]圖3是本發(fā)明實(shí)施例三提供的移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法的流程圖；
[0018]圖4a和圖4b是本發(fā)明實(shí)施例四提供的移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法的流程圖；
[0019]圖5是本發(fā)明實(shí)施例五提供的移動(dòng)終端的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0020]圖6是本發(fā)明實(shí)施例五提供的移動(dòng)終端中識(shí)別單元的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0021]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明具體實(shí)施例作進(jìn)一步的詳細(xì)描述?？梢岳斫獾氖?，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用于解釋本發(fā)明，而非對(duì)本發(fā)明的限定。另外還需要說(shuō)明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發(fā)明相關(guān)的部分而非全部?jī)?nèi)容。
[0022]本發(fā)明實(shí)施例提供的移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法和移動(dòng)終端，通過(guò)獲取用于識(shí)別移動(dòng)終端狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)，且計(jì)算所述移動(dòng)終端處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí)檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值，根據(jù)計(jì)算出的所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型識(shí)別所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)了基于分類(lèi)模型細(xì)分運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，進(jìn)行更精細(xì)化的狀態(tài)識(shí)別。另外，識(shí)別移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)之后得到的識(shí)別結(jié)果，通過(guò)該識(shí)別結(jié)果可以獲知持有該移動(dòng)終端的用戶當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。其中，可以將該移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法封裝成一個(gè)軟件開(kāi)發(fā)工具包(SoftwareDevelopment Kit, SDK)以備上層應(yīng)用可以直接調(diào)用識(shí)別結(jié)果，也可以將SDK識(shí)別出的用戶狀態(tài)返回給上層應(yīng)用，以使上層應(yīng)用能夠?yàn)橛脩籼峁└玫姆?wù)。
[0023]圖1是本發(fā)明實(shí)施例一提供的移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法的流程圖。該移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法可以應(yīng)用于移動(dòng)終端，由移動(dòng)終端內(nèi)配置的狀態(tài)識(shí)別裝置來(lái)執(zhí)行，該裝置可以由軟件識(shí)別，例如封裝為SDK。如圖1所示，所述方法包括:
[0024]110、獲取用于識(shí)別移動(dòng)終端狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)。
[0025]具體地，移動(dòng)終端獲取檢測(cè)數(shù)據(jù)的方法有很多，比如，移動(dòng)終端實(shí)時(shí)接收其內(nèi)置的加速度傳感器所采集的加速度數(shù)據(jù)，根據(jù)這些加速度數(shù)據(jù)得到用于識(shí)別自身狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)?；蛘哌€可以利用終端上配置的陀螺儀采集終端的旋轉(zhuǎn)角度等作為檢測(cè)數(shù)據(jù)。至于其他的獲取檢測(cè)數(shù)據(jù)的方法不再一一說(shuō)明，只要能夠獲取到用于識(shí)別移動(dòng)終端狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)的目的即可。
[0026]120、計(jì)算移動(dòng)終端處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值。
[0027]具體地，移動(dòng)終端獲取到檢測(cè)數(shù)據(jù)之后，可以根據(jù)該檢測(cè)數(shù)據(jù)判斷移動(dòng)終端處于靜止?fàn)顟B(tài)還是運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，當(dāng)確定移動(dòng)終端處于靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)，則輸出靜止?fàn)顟B(tài)，并可以獲知持有該移動(dòng)終端的用戶也處于靜止?fàn)顟B(tài)；當(dāng)確定移動(dòng)終端處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí)，計(jì)算檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值，從而根據(jù)檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值對(duì)移動(dòng)終端的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)再進(jìn)行更細(xì)致的狀態(tài)識(shí)別?；蛘?，也可以不首先區(qū)分靜止和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，而是計(jì)算各檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值，其中也包括了計(jì)算運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值，從而通過(guò)后續(xù)分析可識(shí)別出不同的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。
[0028]130、根據(jù)計(jì)算出的檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型識(shí)別移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。
[0029]其中，預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型包括至少兩種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)相對(duì)應(yīng)的分類(lèi)模型，從而可細(xì)分運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。
[0030]具體地，預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型可以包括多個(gè)分類(lèi)模型，其分別與步行狀態(tài)、跑步狀態(tài)、自行車(chē)狀態(tài)、以及駕車(chē)狀態(tài)等相對(duì)應(yīng)。這些分類(lèi)模型都是通過(guò)事先采集數(shù)據(jù)、標(biāo)注標(biāo)簽、計(jì)算特征及支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)訓(xùn)練而成。另外，持有移動(dòng)終端的用戶當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)可以為步行狀態(tài)、跑步狀態(tài)、自行車(chē)狀態(tài)、以及駕車(chē)狀態(tài)等中的任意一種，具體是哪種狀態(tài)是根據(jù)計(jì)算出的檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型來(lái)進(jìn)一步識(shí)別而出的。
[0031]在上述方案中，計(jì)算移動(dòng)終端處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值之前還可以包括判斷移動(dòng)終端是否處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的過(guò)程，從而可首先排除靜止?fàn)顟B(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算，從而減少對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)特征值的計(jì)算量和比較量。區(qū)分運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的實(shí)際操作過(guò)程，優(yōu)選包括:
[0032]( I)對(duì)獲取到的檢測(cè)數(shù)據(jù)按照時(shí)間或數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行分組。比如，每2秒內(nèi)獲取到的檢測(cè)數(shù)據(jù)為一組，或者每30個(gè)檢測(cè)點(diǎn)的檢測(cè)數(shù)據(jù)為一組。另外，由于獲取檢測(cè)數(shù)據(jù)的來(lái)源不同，其檢測(cè)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類(lèi)型也不同，這樣可以根據(jù)不用的數(shù)據(jù)類(lèi)型來(lái)分組。比如，移動(dòng)終端從內(nèi)置的加速度傳感器所采集的是加速度數(shù)據(jù)，而從自身配置的陀螺儀上多采集的旋轉(zhuǎn)角度，加速度數(shù)據(jù)和旋轉(zhuǎn)角度的數(shù)據(jù)類(lèi)型不同，從而可以根據(jù)該不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行分組。
[0033](2)計(jì)算每組檢測(cè)數(shù)據(jù)內(nèi)的數(shù)值范圍浮動(dòng)值。
[0034](3)當(dāng)至少一組內(nèi)的所述數(shù)值范圍浮動(dòng)值等于或大于預(yù)設(shè)的閾值時(shí)，則確定所述移動(dòng)終端處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；否則，所述移動(dòng)終端處于靜止?fàn)顟B(tài)。這樣通過(guò)一個(gè)預(yù)設(shè)的閾值就可以將移動(dòng)終端的狀態(tài)識(shí)別為運(yùn)動(dòng)狀態(tài)或靜止?fàn)顟B(tài)，然后再進(jìn)一步對(duì)該運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)一步細(xì)分，從而提高了對(duì)移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別的效率。對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組計(jì)算，一方面減少了單組的計(jì)算量，另一方面，識(shí)別多組數(shù)據(jù)的情況再判斷是靜止還是運(yùn)動(dòng)，可以避免將短時(shí)產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)而判斷為運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的誤判率。
[0035]在上述方案中，計(jì)算移動(dòng)終端處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值可以包括:根據(jù)檢測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、求和值、和過(guò)零率的一個(gè)或多個(gè)。其中，計(jì)算得到的均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、求和值、和過(guò)零率中的任一個(gè)參數(shù)都可以和預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型進(jìn)行匹配，從而識(shí)別出移動(dòng)當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。特征值可以多維度的反映不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的特點(diǎn)，如果均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、求和值、和過(guò)零率中的多個(gè)參數(shù)和預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型進(jìn)行匹配，這樣可以提高匹配的準(zhǔn)確度，避免了一些計(jì)算錯(cuò)誤或其他的失誤而導(dǎo)致的匹配錯(cuò)誤。
[0036]在上述方案中，根據(jù)計(jì)算出的檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型識(shí)別移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)可以包括以下過(guò)程:
[0037](I)將計(jì)算出的所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和第一分類(lèi)模型進(jìn)行匹配，判斷所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)是否為第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。
[0038](2)如果所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，則輸出第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；否貝U，則將計(jì)算出的所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和所述第二分類(lèi)模型進(jìn)行匹配，判斷所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)是否為第二運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。
[0039](3)如果所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為第二運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，則輸出第二運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；否貝1J，則輸出非靜止?fàn)顟B(tài)。
[0040]其中，第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)可以為步行狀態(tài)，所述第二運(yùn)動(dòng)狀態(tài)可以為自行車(chē)狀態(tài)。
[0041]上述過(guò)程為典型的實(shí)際操作過(guò)程，可以按照出現(xiàn)概率的高低區(qū)分運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，依次識(shí)別，這樣能夠首先篩選出常見(jiàn)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，再識(shí)別較少見(jiàn)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，可以一定程度上減少比對(duì)操作的負(fù)荷。[0042]另外，本發(fā)明提供的移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法還包括:建立預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型，所述預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型至少包括一種移動(dòng)終端運(yùn)動(dòng)狀態(tài)相對(duì)應(yīng)的分類(lèi)模型。
[0043]因此，本發(fā)明提供的移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法，可以根據(jù)計(jì)算出的檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型識(shí)別移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，其中，運(yùn)動(dòng)狀態(tài)可以細(xì)分為多種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，比如，步行狀態(tài)、跑步狀態(tài)、自行車(chē)狀態(tài)、以及駕車(chē)狀態(tài)中的一種或多種，實(shí)現(xiàn)了對(duì)移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行更精細(xì)化的狀態(tài)識(shí)別。
[0044]圖2是本發(fā)明實(shí)施例二提供的移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法的流程圖。本實(shí)施例以上述實(shí)施例為基礎(chǔ)，提供了一個(gè)優(yōu)選的實(shí)例，如圖2所示，所述方法包括:
[0045]210、移動(dòng)終端通過(guò)加速度傳感器獲取移動(dòng)終端的軸向加速度值，該軸向加速度值包括X軸加速度值、Y軸加速度值和Z軸加速度值。
[0046]具體地，該加速度傳感器可以?xún)?nèi)置于移動(dòng)終端，并會(huì)自動(dòng)感應(yīng)到瞬間的加速度。移動(dòng)終端實(shí)時(shí)接收其內(nèi)置的加速度傳感器所采集的加速度數(shù)據(jù)，根據(jù)這些加速度數(shù)據(jù)得到用于識(shí)別自身狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)。其中，移動(dòng)終端接收到的加速度數(shù)據(jù)可以包括多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)為(X，1，Z)。其中，X為X軸上的數(shù)據(jù)、y為Y軸上的數(shù)據(jù)、Z為Z軸上的數(shù)據(jù)，其具體數(shù)據(jù)格式如表1所示:
[0047]表1
[0048]
【權(quán)利要求】
1.一種移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括: 獲取用于識(shí)別移動(dòng)終端狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)； 計(jì)算所述移動(dòng)終端處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值； 根據(jù)計(jì)算出的所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型識(shí)別所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法，其特征在于，所述獲取用于識(shí)別移動(dòng)終端狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)，包括: 通過(guò)加速度傳感器獲取所述移動(dòng)終端的軸向加速度值，所述軸向加速度值包括X軸加速度值、Y軸加速度值和Z軸加速度值； 根據(jù)所述軸向加速度值計(jì)算出合軸的加速度值，作為檢測(cè)數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法，其特征在于，所述計(jì)算所述移動(dòng)終端處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值之前，還包括: 對(duì)所述檢測(cè)數(shù)據(jù)按照時(shí)間或數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行分組； 計(jì)算每組檢測(cè)數(shù)據(jù)內(nèi)的數(shù)值范圍浮動(dòng)值； 當(dāng)至少一組內(nèi)的所述數(shù)值范圍浮動(dòng)值等于或大于預(yù)設(shè)的閾值時(shí)，則確定所述移動(dòng)終端處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法，其特征在于，所述計(jì)算所述移動(dòng)終端處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值，包括: 根據(jù)檢測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、求和值、和過(guò)零率的一個(gè)或多個(gè)。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法，其特征在于，所述根據(jù)計(jì)算出的所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型識(shí)別所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)具體包括: 將計(jì)算出的各組所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型進(jìn)行匹配； 如果具有相同匹配結(jié)果的檢測(cè)數(shù)據(jù)的分組數(shù)量達(dá)到設(shè)定閾值，則確定所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為所述匹配結(jié)果。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法，其特征在于，所述根據(jù)計(jì)算出的所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型識(shí)別所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)具體包括: 將計(jì)算出的所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和第一分類(lèi)模型進(jìn)行匹配，判斷所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)是否為第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)； 如果所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，則輸出第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；否則，則將計(jì)算出的所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和所述第二分類(lèi)模型進(jìn)行匹配，判斷所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)是否為第二運(yùn)動(dòng)狀態(tài)； 如果所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為第二運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，則輸出第二運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；否則，則輸出非靜止?fàn)顟B(tài)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的移動(dòng)終端狀態(tài)識(shí)別方法，其特征在于，所述第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為步行狀態(tài)，所述第二運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為自行車(chē)狀態(tài)。
8.一種移動(dòng)終端，所述移動(dòng)終端內(nèi)置加速度傳感器，其特征在于，所述移動(dòng)終端包括: 獲取單元，用于獲取用于識(shí)別移動(dòng)終端狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)； 第一計(jì)算單元，用于計(jì)算所述移動(dòng)終端處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值； 識(shí)別單元，用于根據(jù)計(jì)算出的所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型識(shí)別所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的移動(dòng)終端，其特征在于，所述獲取單元具體用于通過(guò)加速度傳感器獲取所述移動(dòng)終端的軸向加速度值，所述軸向加速度值包括X軸加速度值、Y軸加速度值和Z軸加速度值，并根據(jù)所述軸向加速度值計(jì)算出合軸的加速度值，作為檢測(cè)數(shù)據(jù)。
10.根據(jù)權(quán)利要求8或9所述的移動(dòng)終端，其特征在于，所述移動(dòng)終端還包括: 分組單元，用于對(duì)所述檢測(cè)數(shù)據(jù)按照時(shí)間或數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行分組； 第二計(jì)算單元，用于計(jì)算每組檢測(cè)數(shù)據(jù)內(nèi)的數(shù)值范圍浮動(dòng)值； 確定單元，用于當(dāng)至少一組內(nèi)的所述數(shù)值范圍浮動(dòng)值不小于預(yù)設(shè)的閾值時(shí)，則確定所述移動(dòng)終端處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。
11.根據(jù)權(quán)利要求8所述的移動(dòng)終端，其特征在于，所述第一計(jì)算單元具體用于根據(jù)檢測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、求和值、和過(guò)零率的一個(gè)或多個(gè)。
12.根據(jù)權(quán)利要求10所述的移動(dòng)終端，其特征在于，所述識(shí)別單元具體用于將計(jì)算出的各組所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和預(yù)設(shè)的分類(lèi)模型進(jìn)行匹配，如果具有相同匹配結(jié)果的檢測(cè)數(shù)據(jù)的分組數(shù)量達(dá)到設(shè)定閾值，則確定所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為所述匹配結(jié)果。
13.根據(jù)權(quán)利要求8所述的移動(dòng)終端，其特征在于，所述識(shí)別單元具體包括: 判斷子單元，用于將計(jì)算出的所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和第一分類(lèi)模型進(jìn)行匹配，判斷所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)是否為第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)； 第一處理子單元，用于如果所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，則輸出第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；否則，則將計(jì)算出的所述檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征值和所述第二分類(lèi)模型進(jìn)行匹配，判斷所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)是否為第二運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；` 第二處理子單元，用于如果所述移動(dòng)終端當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為第二運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，則輸出第二運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；否則，則輸出非靜止?fàn)顟B(tài)。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的移動(dòng)終端，其特征在于，所述第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為步行狀態(tài)，所述第二運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為自行車(chē)狀態(tài)。
【文檔編號(hào)】H04M1/725GK103701991SQ201310713846
【公開(kāi)日】2014年4月2日 申請(qǐng)日期:2013年12月20日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月20日
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