运动状态判断方法及脚部穿戴物的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及运动状态判断技术领域，特别是涉及一种运动状态判断方法及脚部穿戴物。
【背景技术】
[0002]随着智能穿戴式设备的兴起和发展，为了提高在同类产品中的竞争力，智能穿戴式设备的开发商在不断地开发智能穿戴式设备的新功能。其中，在智能穿戴式设备上植入用户运动状态判断功能，已成为智能穿戴式设备用于提高产品竞争力的一项新功能。
[0003]目前，现有的对用户运动状态进行判断的方法一般是通过提取用户移动的加速度曲线的特征来判断各种运动状态。例如，若用户移动的加速度大于预设阈值，则将用户的运动状态判断为非静止状态，若用户移动的加速度小于或等于预设阈值，则将用户的运动状态判断为静止状态。当处于其他步行、跑步、骑自行车、乘坐交通工具等运动状态时，则需要将提取的加速度曲线特征与运动状态参考库的时域或频域特征进行对比分类。
[0004]然而，单一的加速度特征容易受到各种其他无关动作的干扰，运动状态判断精确度较低，即使是采用复杂的机器学习领域的SVM支持向量机算法也依然很难达到较高的判断精确度。
【发明内容】
[0005]基于此，有必要提供一种判断精确度较高的运动状态判断方法及脚部穿戴物。
[0006]—种运动状态判断方法，包括如下步骤:
[0007]SlO:采集前脚掌和后脚掌在周期T内的压力幅值，根据所述压力幅值得到有效计步步数，分别定义为0:及D 3、有效计步压力幅值的平均值，分别定义为及M 3、以及有效计步压力幅值的持续时间的平均值，分别定义为^及13；
[0008]S20:将DpDpMpMp ^及13与多个不同的预设值进行比对，判断获取运动状态。
[0009]在其中一个实施例中，当所述压力幅值大于预设压力幅值时，得到有效计步压力幅值；
[0010]所述有效计步步数根据所述有效计步压力幅值的个数得到；
[0011]所述有效计步压力幅值的持续时间根据所述预设压力幅值及所述有效计步压力幅值得到。
[0012]在其中一个实施例中，所述步骤S20具体包括:
[0013]当Df K P D3< K 2，且K 3秒或13彡K 4秒时，则判断为静坐；
[0014]当D1S K P D3< K 2，且OK#、或13>1(4秒时，则判断为站立；
[0015]当K5^ D1^ K6, K7^ D 3彡 K 8时，且 K ^M1 ^ K 10，Kn<M3^ K 12 时，则判断为步行；
[0016]当^^^-^上^^^^时’且^沭^為彡^寸或^“為沭…则判断为爬楼；
[0017]当D1S K 13，D3> K 13时，且 M P K 14，M3> K 15时，则判断为慢跑；
[0018]当D1S K 16，D3< K 17时，且M A K 1S时，则判断为快跑；
[0019]当K1^D1 ^ K 16，D3= K2。时，且 K2^M1S K 18时，则判断为骑车；
[0020]其中，K1'Κ2、Κ3、Κ4、Κ5、Κ6、Κ7、K8, Κ9、K10, K10K12, K13, K14, K15, K16, K17, K18, K19, K20和K21定义为所述预设值。
[0021]在其中一个实施例中,K1=2,K2= 2,K3= 0.5,K4= 0.5,K5= 2,K6= 5,K7= 2、K8= 5、K 9= 600、K 10= 1000、K η= 600、K 12= 1000、K 13= 5、K 14= 800、K 15= 800、K 16 =5、K17= 2、K 18= 1200、K 19= 3、K 2。= O 和 K 21= 1000。
[0022]在其中一个实施例中，所述步骤SlO还包括:采集脚掌在所述周期T内的加速度幅值的平均值，定义为ax、ajP a z，其中，X为前进方向，y为左右方向，z为垂直方向；
[0023]所述步骤S20 还包括:当 D1SK16, D3=K21^M1S(az_g) > C1^g,且^和az的所述加速度幅值出现的时间差小于预设时间，则判断为快跑，否则判断为骑车，其中，6 < C1 < 10，g为重力加速度。
[0024]在其中一个实施例中，所述步骤SlO还包括:采集脚掌在所述周期T内的加速度幅值，采集脚掌在所述周期T内的加速度幅值的平均值，定义为ax、a#Paz，对(az_g)做每个有效计步时间段的二次积分，定位为S，其中，X为前进方向，y为左右方向，z为垂直方向，g为重力加速度；
[0025]所述步骤S20 还包括:当 K5S D1S K 6，K D3S K8，且 M1X1。或 M 3> K12时，若二次积分值S/2大于> 0.1米，则判断为爬楼，否则判断为步行。
[0026]在其中一个实施例中，所述步骤SlO还包括:采集前脚掌内侧、前脚掌外侧、后脚掌内侧、后脚掌外侧在所述周期T内的最大压力幅值，分别定义为Xp X2, &及X4，采集脚掌在所述周期T内的角度幅值的绝对值的最大值，定义为βχ、β ζ，并采集脚掌在所述周期T内的角速度幅值的绝对值的最大值，定义为ωχ、ω#Ρ ω ζ，其中，χ为前进方向，y为左右方向，ζ为垂直方向，
[0027]若当前所述周期T内的X1Aa3SX4S 1000，且下一个所述周期T内的XpXpX3和X4均小于所述预设压力幅值时，则采集在当前所述周期T内的X 1、X2, &和乂4中的最大值出现的极值时间，采集在所述极值时间前0.5秒或后0.5秒的所有所述压力幅值，定义为PpP2WPP4;
[0028]所述步骤S20还包括:当两只脚中的一只满足下述条件A或条件B，且两只脚同时满足条件C和条件D，且继续检测后续多个所述周期T的时间段，若所有所述压力幅值的平均值均小于所述预设压力幅值时，则判断为摔倒，
[0029]条件A: (PJP3) >Y3 (Ρ2+Ρ4)或(PJP3) < Y1* (Ρ2+Ρ4)，其中，2<￥^6 ;
[0030]条件B: (PJP2) >Υ2* (Ρ3+Ρ4)或(PJP2) < Y2* (Ρ3+Ρ4)，其中，2<Υ2<6 ;
[0031]条件C:1M1 度或 β y>i32度；
[0032]条件D: ω χ> ω渡/秒或ω y> ω 2度/秒。
[0033]一种脚部穿戴物，包括本体及设置于所述本体上的至少两个压力传感器，以及与所述至少两个压力传感器电性连接的处理器，所述至少两个压力传感器分别设置于所述本体对应前脚掌和后脚掌的部位，
[0034]所述至少两个压力传感器用于分别采集前脚掌和后脚掌在周期T内的压力幅值；
[0035]所述处理器用于根据所述压力幅值得到有效计步步数，分别定义为D 3、有效计步压力幅值的平均值，分别定义为議M 3、以及有效计步压力幅值的持续时间的平均值，分别定义为1^及t 3；
[0036]所述处理器用于将Dp D3、Mn M3, ^及13与多个不同的预设值进行比对，判断获取运动状态。
[0037]在其中一个实施例中，所述处理器用于判断获取运动状态；
[0038]当Df K P D3< K 2，且K 3秒或13彡K 4秒时，则判断为静坐；
[0039]当D1S K P D3< K 2，且OK#、或13>1(4秒时，则判断为站立；
[0040]当K5^ D1^ K6, K7^ D 3彡 K 8时，且 K ^M1 ^ K 10，Kn<M3^ K 12 时，则判断为步行；
[0041]当^^^-^上^^^^时’且^沭^為彡^寸或^“為沭…则判断为爬楼；
[0042]当D1S K 13，D3> K 13时，且 M P K 14，M3> K 15时，则判断为慢跑；
[0043]当D1S K 16，D3< K 17时，且M丨〉K 18时，则判断为快跑；
[0044]当K1^D1 ^ K 16，D3= K 2。时，且 K 21<M^ K 1S时，则判断为骑车；
[0045]其中，K1'Κ2、Κ3、Κ4、Κ5、Κ6、Κ7、K8, Κ9、K10, K11^K12, K13, K14, K15, K16, K17, K18, K19, K20和K21定义为所述预设值。
[0046]在其中一个实施例中，还包括设置于所述本体上并与所述处理器电性连接的惯性传感器，
[0047]所述惯性传感器用于采集脚掌在所述周期T内的加速度幅值的平均值，定义为ax、a#P a z，其中，χ为前进方向，y为左右方向，ζ为垂直方向；
[0048]所述处理器用于当01>1(16，03=1(2。，11>1(18或11〈1(21时，若(&3)> Cfg，且^和a z的所述加速度幅值出现的时间差小于预设时间，则判断为快跑，否则判断为骑车，其中，6 < C1 < 10，g为重力加速度；
[0049]所述处理器还用于对(az_g)做每个有效计步时间段的二次积分，定位为S，其中，X为前进方向，I为左右方向，ζ为垂直方向，g为重力加速度；
[0050]所述处理器还用于当K5S D1S K 6，K7S D3S K8，且M1X1。或M 3> K12时，若二次积分值S/2大于> 0.1米，则判断为爬楼，否则判断为步行。
[0051]在其中一个实施例中，所述至少两个压力传感器为四个，分别设置于前脚掌内侧、前脚掌外侧、后脚掌内侧、后脚掌外侧，
[0052]所述四个压力传感器分别用于采集前脚掌内侧、前脚掌外侧、后脚掌内侧、后脚掌外侧在所述周期T内的最大压力幅值，分别定义为Xp X2、X^X4,
[0053]所述惯性传感器用于采集脚掌在所述周期T内的角度幅值的绝对值的最大值，定义为βχ、β ζ，还用于采集脚掌在所述周期T内的角速度幅值的绝对值的最大值，定义为ωχ、ω#ρ ω ζ，其中，χ为前进方向，y为左右方向，ζ为垂直方向；
[0054]所述处理器用于若当前所述周期T内的X1、X2、X3SX4> 1000，且下一个所述周期T内的Xp X2、X#P X 4均小于所述预设压力幅值时，则采集在当前所述周期T内的X η X2、X3和X4中的最大值出现的极值时间，采集在所述极值时间前0.5秒或后0.5秒的所有所述压力幅值，定义为PpP2'P3和P 4;
[0055]所述处理器还用于当两只脚中的一只满足下述条件A或条件B，且两只脚同时满足条件C和条件D，且继续检测后续多个所述周期T的时间段，若所有所述压力幅值的平均值均小于所述预设压力幅值时，则判断为摔倒，
[0056]条件A: (PJP3) >Υ3 (Ρ2+Ρ4)，或(PfP3) < Y1* (Ρ2+Ρ4)，其中，2<￥^6 ;
[0057]条件B: (PJP2) >Υ2* (Ρ3+Ρ4)，或(PfP2) < Y2* (Ρ3+Ρ4)，其中，2<Υ2<6 ;
[0058]条