步态识别方法以及相应的计步器的制造方法
【技术领域】
[0001]本公开的各实施方式涉及计步器领域，更具体地涉及一种步态识别方法以及相应的计步器。
【背景技术】
[0002]随着人们健康意识的加强，人们更加注重日常活动中的运动量。计步器作为一种小型的健身装备，可以帮助人们记录每天的运动量及能量消耗，供人们评估运动量是否达标以及帮助人们制定更合理的健身计划。
[0003]走路模式一般包括五种运动:静止、步行、上楼、下楼、跑步。在计步处理时，如果能够有效区分不同走路状态，必然提高计步的精确度。一般来说，跑步与其他走路状态在步频和能量消耗上都存在显著差异。快速准确地识别跑步与其他走路状态，能够提高步态计数和运动消耗能量计算时的准确度。
[0004]现有技术中，公开号为CN101881625A的专利中提出通过合成加速度的幅度范围来判断走路或跑步，该方法存在这样一个问题:当人快速走路时，摆臂频率也同步提高，手臂在前后方向和垂直方向的运动加速度的变化值增大，这将对合成加速度的幅值产生影响，导致快走被识别为跑步。公开号为US20140074431的专利中提出了根据合成加速度信号的频率范围判断走路或跑步，该方法中依然存在慢跑和快走易被错误识别的问题。
[0005]而在公开号为CN104075730A的专利中，提出了根据最大变化量加速度轴和垂直地面轴的加速度变化量，来判断运动状态和步态识别。通过最大加速度变化轴向和另一轴向加速度变化值之差来判断是否需要变更计步方案，该方法存在的问题是:其每个跨步都进行一次运动状态识别，而人的运动过程具有持续性，过于频繁的运动状态识别容易产生误差，且该发明没有对可能产生的计步误差进行分析，并进而提出计步补偿方案。
【发明内容】
[0006]针对现有技术的不足，本公开的目的之一在于提供一种改进的步态识别方法和相应的计步器。
[0007]通过本公开改进的步态识别方法，可以用于有效地识别跑步和其他走路模式，并将其应用于步态识别及计步，其中步态识别过程可以至少包括完整步态的判断、有效步态的识别，以及基于有效步态所进行的计步和计步补偿。
[0008]其中，本公开的步态识别方法的发明构思主要在于根据运动持续性原理，将前一时间段(例如前一秒)识别出的运动状态应用于后一时间段(例如后一秒)的运动步态识别；根据运动状态，设置相应的动态阈值用于识别步态参数；以及在识别出运动状态发生转变时，需视情况进行计步补偿。由于在正确的运动状态下，步态识别过程中的动态阈值设定将更准确，计步结果也更精确。
[0009]因此，根据本公开的第一方面，提供了一种步态识别方法，包括以下步骤:采集腕部运动时的加速度信号，所述加速度信号包括第一敏感轴信号和第二敏感轴信号；根据之前步态的运动状态，选择所述第一敏感轴信号和第二敏感轴信号之一作为当前步态的识别信号；以及基于之前步态所预先设定的动态阈值，通过判断所述当前步态的识别信号的波峰段和波谷段之间的转换来确定当前步态是否为完整步态。
[0010]根据本公开的进一步实施例，可以根据当前步态的时间长度和峰峰值判断当前步态是否为有效步态，并相应地计步。
[0011]根据本公开的进一步实施例，还包括:如果当前未进行运动状态判断的所述加速度信号的时间长度满足第一预定时间，则结合所述第一敏感轴信号和第二敏感轴信号来判断所述第一预定时间内的运动状态。
[0012]根据本公开的进一步实施例，还包括:如果当前步态的时间长度达到第二预定时间值，则舍弃当前步态的步态参数，初始化所述步态参数，开始下一步态的识别。
[0013]根据本公开的进一步实施例，其中所述第一预定时间内的运动状态的判断包括以下三个判断:第一判断:判断所述第二敏感轴信号的最大变化量是否大于第一阈值；第二判断:判断所述第一敏感轴信号、第二敏感轴信号的最大变化量之和是否大于第二阈值；第三判断:判断所述第二敏感轴信号的最大值和最小值的均值的绝对值是否大于第三阈值；其中，如果上述3个判断的结果均是前者大于后者，则判断所述第一预定时间内的运动状态为跑步状态，否则为其他走路状态。
[0014]根据本公开的进一步实施例，所述第一预定时间内的运动状态的所述判断还包括:通过所述第一判断和所述第二判断，将慢走与快走、跑步状态区分开，以及进一步通过所述第三判断，将快走与跑步状态区分，从而实现慢走、快走和跑步状态三者的区分。
[0015]根据本公开的进一步实施例，其中所述动态阈值是根据所述之前步态的步态参数确定的。
[0016]根据本公开的进一步实施例，其如果当前步态的运动状态为跑步状态，则保持当前的动态阈值不变，并作为下一步态的动态阈值；所述跑步状态下的动态阈值基于所述加速度传感器的第二敏感轴信号的值进行设定。
[0017]根据本公开的进一步实施例，其中如果当前步态的运动状态为除跑步状态外的其他走路状态，则动态阈值基于所述加速度传感器的第一敏感轴信号的值进行设定。
[0018]根据本公开的进一步实施例，其中如果当前步态的运动状态为除跑步状态外的其他走路状态，还依照以下步骤设定下一步态的动态阈值:如果当前步态为无效步态，则下一步态的动态阈值为当前识别出的第一敏感轴信号的最大值和最小值的均值；如果当前步态为有效步态，但前一步态为无效步态，则下一步态的动态阈值为当前步态的波峰值和波谷值的均值；如果当前步态和前一步态均为有效步态，则下一步态的动态阈值dyn_thre =(thre2+thre3X3)/4，其中thre2为当前步态的波峰值与波谷值的均值，thre3为前一有效步态的波峰值和波谷值的均值。
[0019]根据本公开的进一步实施例，其中如果所述预先设定的动态阈值与当前所选择的加速度信号的差值过大，则对所述预先设定的动态阈值进行修正。
[0020]根据本公开的进一步实施例，还包括，根据有效步态的参数信息判断是否需要进行计步补偿。
[0021]根据本公开的进一步实施例，其中如果当前步态的时间长度符合两个连续步态的时间长度，而当前步态的总时间只比半波时长多半个步态的时间，则对计步数进行补偿。
[0022]根据本公开的进一步实施例，其中如果半波时长符合半个步态的时间长度，而当前步态的总时间约为半波时长的3至4倍，则对计步数进行补偿。
[0023]根据本公开的进一步实施例，其中如果识别出步态从走路模式变为跑步模式，则对计步数进行补偿。
[0024]根据本公开的进一步实施例，其中如果识别出步态从跑步模式变为其他走路模式，则对计步数进行补偿。
[0025]根据本公开的进一步实施例，还包括在采集完所述加速度信号之后，对所述加速度信号进行滤波。
[0026]根据本公开的进一步实施例，其中所述步态参数包括波峰值、波谷值、波峰值在步态中的相对时间点、波谷值在步态中的相对时间点以及步态的总时间长度。
[0027]根据本公开的第二方面，提供了一种计步器，其应用以上第一方面所描述的步态识别方法，具体地，其可以包括:
[0028]数据采集模块，其采集腕部运动时的加速度信号，所述加速度信号包括第一敏感轴信号和第二敏感轴信号；
[0029]数据处理模块，其被配置成执行以下步骤:根据之前步态的运动状态，选择所述第一敏感轴信号和第二敏感轴信号之一作为当前步态的识别信号；以及基于之前步态所预先设定的动态阈值，通过判断所述当前步态的识别信号的波峰段和波谷段之间的转换来确定当前步态是否为完整步态；以及
[0030]数据存储模块，其存储所述数据采集模块和所述数据处理模块的数据结果。
[0031]根据本公开的进一步实施例，还包括显示模块，被配置成显示所述数据处理模块和/或数据存储模块输出的信息。
[0032]根据本公开的进一步实施例，其中所述数据处理模块还被配置成，根据当前步态的时间长度和峰峰值判断当前步态是否有效，并相应地计步。
[0033]根据本公开的进一步实施例，还包括:外部接口模块，其包括按键选择、传输线接口和/或无线传输接口。
[0034]根据本公开的进一步实施例，其中所述数据存储模块还存储历史记录数据。
[0035]根据本公开的第三方面，还提供了一种步态识别装置，包括:
[0036]采集装置，其采集腕部运动时的加速度信号，所述加速度信号包括第一敏感轴信号和第二敏感轴信号；
[0037]选择装置，其根据之前步态的运动状态，选择所述第一敏感轴信号和第二敏感轴信号之一作为当前步态的识别信号；以及
[0038]判断装置，其基于之前步态所预先设定的动态阈值，通过判断所述当前步态的识别