用于对对象的周期性运动的循环数目进行计数的设备、方法和系统的制作方法
【专利摘要】本发明涉及用于对对象的周期性运动的循环数目进行计数(例如，用于对人的步子计数)的设备、系统和方法。为了使得能够基于不连续加速度计数据更精确地对对象的周期性运动的循环数目进行计数，所提出的设备包括：输入单元(21)，其用于接收指示所述对象的至少身体部分的运动的随时间的不连续加速度计数据；分类器(22)，其用于基于所述不连续加速度计数据来将所述对象的运动分类到若干运动类之一中，每个运动类与周期性运动的速度的不同的范围有关；存储设备(23)，其用于存储包括针对每个运动类的每时间单位的周期性值的表；以及运动计算单元(24)，其用于通过使用已经将所述运动分类到其中的所述运动类的周期性，针对预定时间每时间单位地或随时间连续地计算所述对象的所述周期性运动的所述循环数目。
【专利说明】
用于对对象的周期性运动的循环数目进行计数的设备、方法 和系统
技术领域
[0001] 本发明涉及一种用于对对象的周期性运动的循环数目进行计数(例如，用于对人 在跑步或步行期间的步数进行计数)的设备、对应的方法和系统。
【背景技术】
[0002] 当前，存在对能够非侵扰地监测生理/生活方式参数(例如，使用加速度计估计能 量消耗)的设备的增加的兴趣。现今，这样的设备中的许多旨在用于健康/运动监测（例如， Nike Fuelband、MI0 Alpha)，但是预期这样的类型的监测将变为商品。
[0003] 为了使这样的设备有吸引力，其必须是佩戴舒适的，这意味着其应当是小且轻的。 因此，电池尺寸/电源是重要的设计约束。设备越不频繁地需要充电，其将是越用户友好的。
[0004] 已知用于减少电池电源的不同的策略，例如，一个方法是限制生理/生活方式参数 的采样频率，从而需要在随后算法上的较低的处理能力。另一方法是以较高的采样频率、但 是仅针对有限量的时间进行采样。例如，在US 2006/123905 A1中描述了这样的方法。该中 断的采样方式具有以下优点：取决于处理器类型，对信号采样的对应的处理器能够被有效 地设置到睡眠，从而需要仅非常有限量的电池电源。
[0005] 使用生活方式监测设备来监测的感兴趣参数之一是在某个时间段期间（例如，在 一天期间)采取的步数，或更一般地，周期性运动的循环数目，其可以是步子、跳、游泳动作、 骑自行车的旋转等等。利用用于连续的3D加速度计信号的现有算法，3D加速度计信号首先 被处理为其中加速度计信号的周期性清楚可见的1D信号。在该预处理的信号上，设置固定 或可变阈值，这在阈值被取代的每个时间实例处设置标记。最后，简单地对阈值通过的数目 进行计数。
[0006] 对于连续的采样，这是适合的方法。然而，对于不连续的采样策略，该方法能够导 致问题。由于仅有限量的数据是可用的，因此信号的周期性几乎不再可见。由于上下文不再 可见，因此正确地设置（自适应)阈值变得有问题。另外，需要出现一些形式的内插/外插，以 便估计步数。
[0007] 因此，存在对适于在仅不连续的加速度计数据可用时对对象的周期性运动的循环 数目更精确地计数(例如，以在加速度计数据的采集期间节省电池电源)的方法的需要。
[0008] US2006/174685A1公开了用于对步行人员的步子进行计数的方法和装置，其中，所 述方法包括检测由在每第一规定间隔处的步行人员的步子生成的加速度值;计算在每第二 规定间隔处的所检测的加速度值的标准偏差;将在第一至第N步行模式之中的与计算的标 准差对应的步行模式确定为步行人员的步行模式，其中，N是大于1的正整数;检查在检测的 加速度值的绝对值之中是否存在大于与确定的步行模式对应的阈值加速度值的至少一个 绝对值;并且如果在所检测的加速度值的绝对值当中存在大于阈值加速度值的至少一个绝 对值，则对针对步行人员的步子的计数值进行增大。
[0009] US7334472B2公开了一种用于测量运动量的方法和一种装置，所述装置包括:加速 度传感器，其用于通过测量根据用户运动的运动量来生成加速度信息;传感器控制单元，其 用于对加速度传感器供电并且对从加速度传感器生成的加速度信息进行采样;动态能量测 量单元，其用于将所采样的加速度信息转换为动态能量，如果动态能量的上升梯度具有超 过预定值的局部最大值则将局部最大值与预定阈值相比较，并且如果局部最大值超过预定 阈值则确定用户步子;卡路里消耗测量单元，其用于通过分析针对用户步子确定的动态能 量的能量水平来对卡路里消耗进行计算;存储器，其用于存储信息；以及显示部分，其用于 显示与步数和卡路里消耗有关的信息。
【发明内容】
[0010] 本发明的目的是提供用于基于指示对象的至少身体部分的运动的不连续加速度 计数据更精确地对所述对象的周期性运动的循环数目进行计数的设备、方法和系统。
[0011] 在本发明的第一方面中，呈现了一种用于准确地对对象的周期性运动的循环数目 进行计数的设备，其包括：
[0012] -输入单元，其用于接收指示所述对象的至少身体部分的运动的随时间的不连续 加速度计数据，
[0013] -分类器，其用于基于所述不连续加速度计数据来将所述对象的所述运动分类到 若干运动类中的一个中，每个运动类与周期性运动的速度的不同的范围有关，
[0014] -存储设备，其用于存储包括针对每个运动类的每时间单位的周期性值的表，以及
[0015] -运动计算单元，其用于通过使用已经将所述运动分类到其中的所述运动类的周 期性，针对预定时间每时间单位地或随时间连续地计算所述对象的所述周期性运动的所述 循环数目。
[0016] 在本发明的另一方面中，呈现了一种对应的计算机实施的方法。
[0017] 在本法的又一方面中，呈现了一种对应的系统，其包括：
[0018] -加速度计，其用于采集指示所述对象的至少身体部分的运动的随时间的不连续 加速度计数据，
[0019] -如本文所公开的设备，其用于基于由所述加速度计采集的所述不连续加速度计 数据来确定所述周期性运动的所述循环数目，
[0020] -输出接口，其用于输出所确定的循环数目。
[0021] 在本发明的又一方面中，提供了一种包括程序代码单元的计算机程序，当在计算 机上执行所述计算机程序时所述程序代码单元用于使得计算机执行本文所公开的方法的 步骤，并且提供了一种非暂态计算机可读记录介质，在所述非暂态计算机可读记录介质中 存储计算机程序产品，所述计算机程序产品在由处理器运行时使得本文所公开的方法被执 行。
[0022] 在从属权利要求中定义了本发明的优选的实施例。应当理解，所要求保护的方法、 处理器、计算机程序和介质具有与所要求保护并且如从属权利要求定义的系统的相似和/ 或相同的优选的实施例。
[0023]本发明基于对活动(对象的周期性运动)进行分类的想法，即，确定对象(例如，做 运动或仅照常运动的人）的运动状态的种类和/或运动类。例如，用于对人的步数进行计数 的三状态分类器的三个运动类可以是由周期性运动"步行"的不同速度区分的"步行"、"非 步行"和"跑步"。然而，本发明还可以被用于将步行与骑自行车区分，或甚至还通过分类器 将步行和骑自行车的不同的运动类进行区分，所述分类器例如将对象的运动分类为运动类 "慢速步行"、"快速步行"、"慢速骑自行车"、"快速骑自行车"和"没有运动"。取决于所述所 检测的活动，即所确定的运动类，所述信号的所述周期性通过使用预定表来确定，并且基于 所述周期性，所述周期性运动的所述循环数目被确定。
[0024] 所述加速度计可以由所述对象佩戴在不同的佩戴位置处，诸如颈部、口袋、大腿和 手腕处。优选地，在所述活动期间由所述对象佩戴整体系统，包括不仅加速度计而且所述设 备和输出接口（例如，显示器）。在其他实施例中，可以以任何适合的方式(例如，以有线或无 线方式)将所述加速度计信号发送给所述设备，这可以在运行中（即，在活动期间实时地)或 之后（即，在活动之后非实时地)实现。所述设备可以例如是运行在智能设备（诸如智能电 话、平板电脑、智能手表、健身设备、生活方式设备或计算机)上的应用。
[0025] 可以针对预定时间（例如，针对由所述用户设置的预定时间，诸如针对三个小时或 预定日）每时间单位(例如，每分钟、每小时、每天、每星期等等)地或随时间连续地完成对循 环数目的计算。
[0026] 在优选的实施例中，所述运动计算单元被配置为使用所述周期性并且在时间段期 间对其进行积分以获得所述时间段期间的所述循环数目。这提供粗略地估计循环数目的相 当简单的方式。增加在所述分类中使用的不同类的数目（即，通过进一步细化类"步行"为 "非步行"、"慢速步行"和"快速步行"）和因此分配给各自的类的周期性的不同值的数目增 加对循环数目的计算的准确性。
[0027] 在另一实施例中，所述存储设备被配置为存储针对不同的人体测量数据的，尤其 是针对不同的长度、重量、身体质量指数、性别和/或年龄的两个或更多表，每个表包括适于 各自的人体测量数据的周期性值，其中，所述运动计算单元被配置为基于所述对象的所述 人体测量数据来选择用于获得所述周期性的所述表。例如，在步子计数中，由于较高的人通 常比较小的人完成更大的步子，因此人的高度具有强的影响。因此，针对在步子计数中的使 用，可以存在具有针对运动的每个类的不同周期性的针对人的不同高度的不同的表。而且， 例如对于男性、女性和儿童而言，可以存在不同的表。通常，通过使用这样的人体测量数据， 能够获得循环数目的计算的准确性的强的增加。
[0028] 优选地，所述输入单元被配置为接收所述对象的人体测量数据。这样的人体测量 数据可以例如经由小键盘或显示器输入，或其可以从存储这样的数据(例如，在健康记录或 其他人员记录中）的所述系统的另一设备来发送。优选地，因此，在使用之前将所述设备个 性化。
[0029] 在另一实施例中，所述分类器被配置为根据所述加速度计数据确定指示所述运动 频率的一个或多个特征并且将所述一个或多个特征用于所述分类。能够出于该目的使用不 同的特征，这取决于活动的种类和应当采取以获得计算的期望的准确性的努力。在优选的 实施例中，所述分类器被配置为将所述加速度计数据的高频分量和/或低频分量的信号功 率用作特征。因此，对反映在步子计数中当步子撞击所述地面时通过身体传播到所述设备 中的（高频)能量的加速度计信号的高频分量的功率进行表示的特征能够被使用。另一可用 特征是表示总(低频)信号功率的特征。
[0030] 在另一实施例中，所述设备还包括用于根据所述加速度计数据估计运动频率的运 动频率估计单元，其中，所述运动计算单元被配置为在对循环数目的计算中使用所述估计 的运动频率。所述运动频率估计单元对由所述分类提供的频率估计进行细化。例如，如果所 述分类器指示具有从每秒1.5循环至每秒2循环的范围的类，则所述运动频率估计单元可以 被配置为估计该范围内的频率。然后，该经细化的频率可以用在另外的处理中。这进一步改 进对循环数目的计算的准确性。
[0031] 优选地，所述输入单元被配置为获得指示在三个不同的方向，尤其是正交方向上 的三维加速度计数据。通过使用如例如从常规加速度计递送的3D加速度计数据，能够更准 确地确定运动的类。
[0032] 而且，在实施例中，所述输入单元被配置为获得以间隔，尤其是以在从2至60秒的 范围中的（例如，规则）间隔采集的加速度计数据的样本，和/或被配置为获得加速度计数据 的样本，每个样本分段具有在从0.5至5秒的范围中的持续时间。示范性典型配置可以例如 是加速度计数据自身以20Hz针对一秒被采样并且然后针对随后四秒不采样，以20Hz针对一 秒被采样等等。然后，通常在15秒的固定分段中分析该不连续样本流，因此有效地包含采样 数据的三秒(和12"空秒"）。
[0033] 在另一实施例中，所述分类器被配置为随后评价加速度计数据的随后的分段(例 如，60秒持续时间的分段，包括例如1秒数据的间隔和例如4秒无数据的间隔），其中，随后的 分段在时间中交叠(例如，具有预定持续时间的交叠，例如，在60秒持续时间段的范例中具 有55秒的交叠）。这改进了用户体验。例如，在以上范例中，每5秒进行分类并且对计数数目 进行计算，而不管使用较长分段的事实。通常，存在可以例如由用户或制造商配置的不同的 参数，包括加速度计信号的固有采样频率、其中数据被采样的时间间隔、其中没有数据被采 样的时间间隔、所述分类器的分段长度和"跳大小(hop size)"，即在其之后所述估计的更 新被提供的时间。
[0034] 所述系统优选地还包括用于获得人体测量数据的数据接口（诸如键盘、麦克风、触 摸屏等等)或用于接触外部设备以检索这样的数据的发送/接收单元。
[0035] 而且，所述系统优选地还包括用于容纳所述加速度计、所述设备和输出接口的壳 体以及用于将所述壳体保持在所述对象的身体部分处的保持元件。所述系统可以例如是集 成设备(诸如佩戴式腕带或手表)或能够佩戴在手腕、臂、踝或甚至在所述颈部或头部处的 任何其他可佩戴设备。总体而言，本发明可以被配置为可佩戴个人健康监测设备或是可佩 戴个人健康监测设备的部分。
【附图说明】
[0036] 本发明的这些和其他方面将根据下文描述的（一个或多个)实施例而显而易见，并 参考下文描述的(一个或多个)实施例得到阐述。在以下附图中，
[0037] 图1示出了根据本发明的系统的实施例的示意图；
[0038] 图2示出了根据本发明的设备的实施例的示意图；
[0039] 图3示出了连续和不连续加速度计信号的信号图；
[0040]图4示出了图示对从加速度计数据导出的不同特征的使用的信号图；
[0041] 图5示出了根据本发明的系统的另一实施例的示意图；
[0042] 图6示出了根据本发明的设备的实施例的示意图；
[0043] 图7示出了图示加速度计数据的评价的实施例的信号图；并且
[0044] 图8示出了根据本发明的方法的实施例的流程图。
【具体实施方式】
[0045] 图1示出了根据本发明的用于对周期性运动的循环数目进行计数的系统1的实施 例的示意图。在以下中，将参考其中其被用于对人的步数进行计数的实施例来解释本发明， 但是本发明还可用于对对象(例如，人或动物）的其他周期性运动的循环数目进行计数，诸 如骑自行车期间的旋转的数目。
[0046] 系统1包括加速度计10,所述加速度计用于采集指示对象的至少身体部分的运动 的随时间的不连续的加速度计数据。这样的加速度计通常在本领域是已知的。其能够佩戴 在例如腿或手臂周围（例如，如手表的腕戴式设备)或踝处，但是也可以安装到身体的任何 其他部分。加速度计10通常提供三维加速度计数据，即指示各自的方向上的加速度的针对 三个正交方向中的每个的独立的加速度计数据。然而，本发明也利用其他加速度计数据(例 如，单个加速度计信号（即，一维加速度计数据)或二维加速度计数据)工作，只要期望的周 期性运动在加速度计数据中以某种方式反映。
[0047]系统1还包括设备20,所述设备用于基于由加速度计10采集的不连续加速度计数 据来确定周期性运动的循环数目。设备20可以实施在硬件和/或软件中。例如，因此，处理器 或计算机可以被配置为实施设备20的元件，如下文所解释的。
[0048]系统1还包括用于输出所确定的循环数目的用户接口 30。输出接口 30可以是用于 显示所确定的数目的显示器，但是也可以是用于将所确定的数目发送给另一设备(例如，智 能电话、计算机或网站）以用于另外的处理(例如，出于医学目的或健康记录中的存储）和/ 或显示在其处的传送器。
[0049] 系统1的所有元件可以集成到公共可佩戴设备（如下面针对系统的另一实施例更 详细示出的）中或可以被实现为独立的设备。例如，仅加速度计10安装到对象的身体并且将 加速度计数据(实时或非实时；以有线或无线方式)发送给设备20以用于处理。设备20可以 被配置为以下或是以下的部分:计算机、膝上电脑、智能电话、平板电脑或被配置用于执行 由设备20执行的步骤的任何其他设备。
[0050] 图2示出了用于对对象的周期性运动的循环数目进行计数的根据本发明的设备20 的实施例的示意图。设备20包括输入单元21，所述输入单元用于接收指示对象的至少身体 部分的运动的随时间的不连续加速度计数据。与图3A中所示的连续的3D加速度计数据相 对，在图3B中示出了这样的不连续的3D加速度计数据。具体而言，图3A示出了针对三个正交 方向的三个连续加速度计信号A1、A2、A3，并且图3B示出了针对三个正交方向的三个不连续 加速度计信号8132、83，其实际上是(在该范例中）每五秒的一秒的持续时间的样本，8卩，样 本之间具有4秒的中断。因此，在中断期间，加速度计10和/或设备20能够设置到睡眠模式以 节省电池电源，这是这样的可佩戴设备的使用中的实质方面。根据三个加速度计信号x、y、 z，可以例如采取范数，例如sqrt(x2+y2+z2)，或形成abs(x)+abs(y)+abs(z)的和。
[0051] 设备还包括分类器22,所述分类器用于基于所述不连续加速度计数据来将对象的 运动分类为若干运动类之一，每个运动类与周期性运动的速度的不同范围有关。存在执行 该分类的若干方式，如下文将解释的。在被用于步子计数的示范性简单实施例中，三个不同 的类被区分，包括非步行、步行和跑步。在其他更先进的实施例中，更多的类被区分，例如非 步行、慢速步行、快速步行、跑步和冲刺。
[0052]存储设备23,诸如半导体存储器元件，存储包括针对每个运动类的每时间单位的 周期性(periodicity)值的表。因此，根据所检测的活动，（一个或多个)加速度计信号的周 期性被估计。在使用三个类，即使用用于区分非步行、步行和跑步的三状态分类器的简单范 例中，以下预定义表然后可以被用于确定周期性：
[0054]最后，由运动计算单元24来计算对象的周期性运动的循环数目。通过使用已经将 运动分类到为的运动类的周期性，针对预定时间（例如，3小时、1天等)每时间单位(例如，每 小时、每天等等）或随时间（例如，经更新的每隔15秒、每分钟等等)连续地完成该计算。因 此，从存储在存储设备23中的表中的针对所述运动类的条目来获取所述周期性。
[0055] 因此，在简单实施例中，如果分类器识别步行的状态，则从表获取1.9的周期性。基 于随时间的该周期性的积分，计算步数，从而得到每分钟1.9x 60 = 144步或每小时6840步。
[0056] 可以连续或以预定间隔（例如，每分钟或每隔15秒一次)规则地进行分类，使得能 够相应地更新步数的计算。例如，如果分类器22每15秒提供状态，则将意味着步子计数将在 15秒之后增长到28.5、在30秒之后57等等。额外平滑可以被应用以向用户提供更好的体验。 例如，代替于每15秒逐步增长，更频繁但是以较小的增量来进行增长，例如，在7.5秒之后步 子计数将增长到14(. 25)，在15秒之后到28.5等等。总之，例如，如果人步行15分钟并且跑步 10分钟，则针对25分钟的该时间段的步数将是1.9x60x 15+2.5x 60x10 = 3210步。
[0057] 如上文所简要提及的，进一步改进结果的一个方式是区分更多状态的多水平分类 器的使用并且因此使用具有更多条目的表。例如，代替于仅对非步行、步行和跑步进行分 类，能够应用更多状态，例如：
[0059] 在另外的实施例中，多水平分类器甚至能够对不同种类的运动的状态进行区分， 例如骑自行车和步行。例如，分类器可以将对象的运动分类为运动类"慢速步行"、"快速步 行"、"慢速骑自行车"、"快速骑自行车"和"没有运动"，即具有五个类和因此对应的表中的 五个周期性值。
[0060] 在分类中，使用一个或多个特征，其是对应当辨别的各自的运动状态的指示，例如 其是用于区分在上述简单实施例中的步行的状态与跑步和非步行的状态的指示。图4示出 了图示从针对不同的活动（即，针对步子计数的范例的运动状态)的加速度计数据导出的两 个不同的特征的使用的折叠累积分布。这些特征实现在特定活动步行和跑步之中的区分以 及与其他活动的区分。因此，这些特征表示活动的类型的典型特性。
[0061]图4A示出了被计算为针对不同的活动的加速度计信号的高频分量的功率的特征 的折叠累积分布。X轴示出了特征值F，并且y轴示出了折叠累积分布G。折叠累积分布是上半 部(高于0.5的累积分布）向下折叠的累积分布。这帮助视觉地建立累积分布的中值和离差。 信号曲线C1针对活动步行，并且信号曲线C2针对活动跑步。该特征基本上反映当脚撞击地 面时通过身体传播到设备中的（高频)能量。该特征还可以被称为加速度计信号的高频分量 的RMS幅度，其可以通过下式获得：
[0063]其中，x、y、z表示原始样本值的向量，xip、yip、zip表示经低通滤波样本的向量并且E 0表示期望(平均)值。
[0064]图4B示出了针对不同的活动的加速度计信号的低频分量的功率的折叠累积分布。 信号曲线D1针对活动步行，并且信号曲线D2针对活动跑步。该特征基本上反映总（低频)信 号功率。该特征还可以被称为RMS垂直幅度，其可以由信号g的方差获得：
[0065] o(g)
[0066] 其中，
[0068] 其中，g是总低频加速度信号的范数。
[0069] 能够基于相同的两个特征来开发具有更多类的分类器，例如，如上文所描述的六 状态分类器(非步行、慢速步行、正常步行、快速步行、跑步和冲刺）。由于相比于三个类(非 步行、步行和跑步）的情况，针对不同类的特征的分布将更交叠，因此可以做出更多分类错 误。然而，由于到邻近类中的误分类(例如，将慢速步行分类为正常步行)将仅导致相对小的 周期性错误，因此这能够被容忍。
[0070] 會泛够在L· Bao和S · Inti 1 le，"Activity recognition from user-annotated acceleration data"、Pervasive Computing，第3001 卷，2004年 1 月，第1-17页，Foerster F、Smeja M、Fahrenberg J，"Detection of posture and motion by accelerometry:a validation study in ambulatory monitoringComputers in Human Behavior 1999； 15:571-583，以及Pober DM、Staudenmayer J、Raphael C、Freedson PS，"Development of novel techniques to classify physical activity mode using accelerometers，'' Medicine and Science in Sports and Exercise2006;38:1626-1634中找到在分类中可 以有用的其他特征。
[0071] 图5示出了系统Γ的另一实施例的示意图，并且图6示出了可以用在系统1或Γ中 的根据本发明的设备20'的另一实施例。在系统Γ中，提供1 了壳体40以用于容纳加速度计 10、设备20'和输出接口 30,从而将所有元件集成为集成可佩戴设备。而且，保持元件50(诸 如带或腕带)被提供以用于将壳体保持在对象的身体部分处。
[0072] 优选地，系统Γ还包括数据接口 60，所述数据接口用于输入人体测量数据，诸如关 于长度、重量、身体质量指数、性别、年龄的数据或可以对循环数目的计算具有影响的人的 任何其他个人数据。例如，较高的人比较小的人具有更大的步子尺寸，这应当考虑以进一步 增加计算的准确性。数据接口 60可以例如是键盘、触摸屏或用于使得用户能够输入这样的 数据(例如，当其第一次使用时由系统Γ请求）的其他单元。在另一实施例中，数据接口20' 可以是用于接触外部设备(诸如个人记录或其他数据源，例如在用户的智能电话中）的单 元，所述外部设备存储这样的人体测量数据，使得例如当针对用户个性化系统Γ时使得数 据接口 60自动地获得这样的数据。
[0073]在图6所示的设备20'中，输入单元21被配置为例如经由数据接口60接收对象的人 体测量数据，或例如经由键盘或触摸屏直接作为用户输入部。
[0074]而且，存储设备23被配置为存储针对不同的人体测量数据(尤其是针对不同的长 度、重量、身体质量指数、性别和/或年龄）的两个或更多表，每个表包括适于各自的人体测 量数据的周期性值。例如，可以存在具有针对相同类的活动的周期性的不同的值的针对男 性和女性用户的独立的表(例如，对于"步行"而言，周期性可以针对男性用户为1.9并且针 对女性用户为2.1)，和/或可以存在针对具有不同的尺寸（例如，针对低于1.4m，在1.4m与 1.6m之间，在1.6m与1.8m之间，在1.8m与2m之间和高于2m等等的尺寸）的人的分离的表。因 此，两个或更多准则（即，人体测量数据的种类)可以被用于选择针对实际用户的正确表，使 得基于分类选择周期性的适当的值，其还增加所计算的循环数目的准确性。
[0075]作为存储和选择多个表的备选，例如一旦使系统个性化，则针对用户的正确表可 以被选择一次并且(仅仅)存储在存储设备中。然而，如果另一用户将使用系统，则可以更新 该信息。
[0076] 在另一实施例中，设备20'（或并且系统20)还包括运动频率估计单元25,所述运动 频率估计单元用于根据所述加速度计数据估计运动频率。而且，运动计算单元24被配置为 将所述估计的运动频率用在对循环数目的计算中。除运动状态之外，特定特征可以被用于 调节周期性估计。一个这样的特征可以是实际频率的估计。实验已经示出，该频率自身可能 由于数据的不连续性而不是可靠的参数。然而，具有状态上的分类器的知识结合例如频率 估计两者可以改进在从表获得的周期性上的结果。备选可以是使用与频率相关的特征。如 能够从图4的折叠累积分布看到的，不直接是频率估计的一些特征与速度相关并且能够被 用于进一步改进频率估计。
[0077] 在实施例中，针对分类的典型窗口长度可以例如是15秒。这意味着在针对对加速 度计信号的采样的上述范例中，该15秒窗口的仅总计三秒被采样（即，第1秒、第6秒和第11 秒）。这三秒期间的采样频率是20Hz，从而得到针对15秒的间隔(被用于分类的窗口长度）的 60个样本。为了基于该有限数据得到好的频率估计，在一个实施例中，计算每个1秒窗口xl [n]、x6[n]和xll[n]的FFT，所有具有n = 0,…，19,从而得到三个频谱表示Xl[k]，X6[k]和 Xll[k]。然后，这三个频谱表示的幅度谱被计算并且平均。在图7中，针对连续的情况(信号 E1)(其中，迈步速率(stepping rate)明显地是+/-2Hz)和非连续的情况(信号E2)(其中，也 能够估计2Hz迈步速率)示出了对应的频谱。
[0078] 图8示出了根据本发明的方法的实施例的流程图。在第一步骤S10中，接收指示对 象的至少身体部分的运动的随时间的不连续的加速度计数据。在第二步骤S12中，基于所述 不连续的加速度计数据，将对象的运动分类到若干运动类之一中，每个运动类与周期性运 动的速度的不同的范围有关。在第三步骤s 14中，从包括针对每个运动类的每时间单位的周 期性值的表检索已经将运动分类到其中的运动类的周期性。在第四步骤S16中，通过使用所 检索的周期性，针对预定时间每时间单位地或随时间连续地计算对象的周期性运动的循环 数目。在本发明的实施例中，所述方法是计算机实施的方法。
[0079] 尽管在附图和前面的描述中已经详细图示和描述了本发明，但是这些图示和描述 应被视为说明性或示范性的而非限制性的;本发明不限于所公开的实施例。通过研究附图、 公开内容以及权利要求书，本领域技术人员在实践所要求保护的本发明时能够理解和实现 对所公开的实施例的其他变型。
[0080] 在权利要求书中，"包括"一词不排除其他元件或步骤，并且词语"一"或"一个"不 排除多个。单个元件或其他单元可以履行权利要求书中所记载的若干项目的功能。尽管在 互不相同的从属权利要求中记载了特定措施，但是这并不指示不能有利地使用这些措施的 组合。
[0081] 计算机程序可以被存储/分布在合适的介质上，例如与其他硬件一起提供或作为 其他硬件的部分提供的光学存储介质或固态介质，但计算机程序可也可以以其他形式来分 布，例如经由因特网或者其他有线或无线电信系统分布。
[0082] 权利要求书中的任何附图标记不应被解读为对范围的限制。
【主权项】
1. 一种用于对对象的周期性运动的循环数目进行计数的设备，包括： -输入单元(21)，其用于接收指示所述对象的至少身体部分的运动的随时间的不连续 加速度计数据， -分类器(22)，其用于基于所述不连续加速度计数据来将所述对象的所述运动分类到 若干运动类中的一个中，每个运动类与周期性运动的速度的不同的范围有关， -存储设备(23)，其用于存储包括针对每个运动类的每时间单位的周期性值的表，以及 -运动计算单元（24)，其用于通过使用已经将所述运动分类到其中的所述运动类的周 期性，针对预定时间每时间单位地或随时间连续地计算所述对象的所述周期性运动的所述 循环数目。2. 根据权利要求1所述的设备， 其中，所述运动计算单元（24)被配置为使用所述周期性，并且在时间段上对所述周期 性进行积分以获得在所述时间段期间的所述循环数目。3. 根据权利要求1所述的设备， 其中，所述存储设备（23)被配置为存储针对不同的人体测量数据的，尤其是针对不同 的长度、重量、身体质量指数、性别和/或年龄的两个或更多表，每个表包括适于各自的人体 测量数据的周期性值，并且 其中，所述运动计算单元(24)被配置为基于所述对象的所述人体测量数据来选择用于 获得所述周期性的所述表。4. 根据权利要求3所述的设备， 其中，所述输入单元(21)被配置为接收所述对象的人体测量数据。5. 根据权利要求1所述的设备， 其中，所述分类器(22)被配置为根据所述加速度计数据确定指示运动频率的一个或多 个特征，并且被配置为将所述一个或多个特征用于所述分类。6. 根据权利要求5所述的设备， 其中，所述分类器(22)被配置为将所述加速度计数据的高频分量和/或低频分量的信 号功率用作特征。7. 根据权利要求1所述的设备， 还包括运动频率估计单元(25)，其用于根据所述加速度计数据估计运动频率， 其中，所述运动计算单元(24)被配置为将所述所估计的运动频率用在对所述循环数目 的所述计算中。8. 根据权利要求1所述的设备， 其中，所述输入单元（21)被配置为获得指示在三个不同的方向，尤其是正交方向上的 三维加速度计数据。9. 根据权利要求1所述的设备， 其中，所述输入单元(21)被配置为获得以间隔，尤其是在从2秒至60秒的范围中的间隔 采集的加速度计数据的样本。10. 根据权利要求1所述的设备， 其中，所述输入单元（21)被配置为获得加速度计数据的样本，每个样本分段具有在从 0.5秒至5秒的范围中的持续时间。11. 一种用于对对象的周期性运动的循环数目进行计数的计算机实施的方法，包括： -从加速度计接收指示所述对象的至少身体部分的运动的随时间的不连续加速度计数 据， -基于所述不连续加速度计数据来将所述对象的所述运动分类到若干运动类中的一个 中，每个运动类与周期性运动的速度的不同的范围有关， -从包括针对每个运动类的每时间单位的周期性值的表检索已经将所述运动分类到其 中的所述运动类的周期性，并且 -通过使用所检索的周期性，针对预定时间每时间单位地或随时间连续地计算所述对 象的所述周期性运动的所述循环数目。12. -种用于对周期性运动的循环数目进行计数的系统，包括： -加速度计（10)，其用于采集指示所述对象的至少身体部分的运动的随时间的不连续 加速度计数据， -根据权利要求1所述的设备(20)，其用于基于由所述加速度计采集的所述不连续加速 度计数据来确定所述周期性运动的所述循环数目， -输出接口（30)，其用于输出所确定的循环数目。13. 根据权利要求12所述的系统， 还包括数据接口（60)，其用于获得人体测量数据，其中，所述设备根据权利要求3所述 地配置。14. 根据权利要求12所述的系统，还包括： -壳体(40)，其用于容纳所述加速度计、所述设备以及所述输出接口，以及 -保持元件(50)，其用于将所述壳体保持在所述对象的身体部分处。15. -种具有实现在其中的计算机程序代码的计算机程序产品，所述计算机程序代码 在由处理器运行时，使得根据权利要求11所述的方法被执行。
【文档编号】A61B5/00GK106030246SQ201580008957
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2015年11月30日
【发明人】E·G·P·斯海耶尔斯, L·S·勒伊斯, F·萨尔托尔, P·M·C·莱门斯
【申请人】皇家飞利浦有限公司