一种用户运动状态的确定方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种用户运动状态的确定方法及装置。
【背景技术】
[0002] 目前，如果想要知道用户在某段时间内的运行状态，通常是采用便于携带在用户 身上的采集设备（例如便携式设备）采集用户在某段时间内的三轴加速度数据，然后，由便 携式设备对此段时间内的三轴加速度数据进行相关计算，进而得出用户在这段时间内的运 动状态，例如运动状态为跑步、行走、骑自行车等等。
[0003] 由于，上述便携式设备为用户提供的电源能量有限，如果用户频繁使用此设备来 确定自身的运动状态，这就导致设备的电量消耗较快，用户使用起来不方便，并且，受此设 备的计算能力的限制，仅能提供给用户在短时间内特定的运动状态，无法识别出用户在较 长时间段内的具体运动状态，使得用户体验较低。
【发明内容】
[0004] 本发明实施例提供了一种用户运动状态的确定方法及装置，用以解决现有利用便 携式设备识别用户运动状态导致操作不方便且用户体验低的问题。
[0005] 基于上述问题，本发明实施例提供的一种用户运动状态的确定方法，包括：
[0006] 服务器获取采集设备采集的用户在预设的第一时间段内的运动数据，所述运动数 据包括所述用户在每个预设周期内的运动步数；
[0007] 根据获取的运动数据中的运动步数，从获取的运动数据中选择一段运动数据，并 通过可变长分段组合的方式对选择出的运动数据进行处理后，与预设运动数据进行匹配， 将所述预设运动数据对应的运动状态，作为匹配度最高的一段运动数据对应的运动状态。
[0008] 本发明实施例提供的一种用户运动状态的确定装置，包括：
[0009] 获取模块，用于获取采集设备采集的用户在预设的第一时间段内的运动数据，所 述运动数据包括所述用户在每个预设周期内的运动步数；
[0010] 确定模块，用于根据获取的运动数据中的运动步数，从获取的运动数据中选择一 段运动数据，并通过可变长分段组合的方式对选择出的运动数据进行处理后，与预设运动 数据进行匹配，将所述预设运动数据对应的运动状态，作为匹配度最高的一段运动数据对 应的运动状态。
[0011] 本发明实施例的有益效果包括：
[0012] 本发明实施例提供的一种用户运动状态的确定方法及装置，在该方法中，服务器 获取采集设备采集的用户在预设的第一时间段内的运动数据；根据获取的运动数据中的运 动步数，从获取的运动数据中选择一段运动数据，并通过可变长分段组合的方式对选择出 的运动数据进行处理后，与预设运动数据进行匹配，将所述预设运动数据对应的运动状态， 作为匹配度最高的一段运动数据对应的运动状态。在本发明实施例中，采集设备例如便携 式设备只需上报用户的相关运动数据即可，无需进行相关解析，这就减少了采集设备的电 量消耗，并且由服务器从用户的运动数据中选出一段运动数据，并对其利用可变长分段组 合的方式进行动态处理之后，再与预设运动数据进行匹配，进而得到用户在这段时间内不 同的运动状态，操作起来比较方便，提高了用户体验。
【附图说明】
[0013] 图1为本发明实施例提供的用户运动状态的识别方法的流程图；
[0014] 图2为本发明实施例提供的服务器对获取的运动数据进行处理的流程图；
[0015] 图3(a)为本发明实施例提供的预设运动数据所包括的运动片段的波形示意图；
[0016] 图3(b)为本发明实施例提供的第二时间段内的运动数据所包括的运动片段的波 形示意图；
[0017] 图3(c)~图3(g)为本发明实施例提供的各组待匹配运动数据的波形示意图；
[0018] 图4为本发明实施例提供的服务器确定某用户某天内的运动状态的流程图； [0019] 图5为本发明实施例提供的用户运动状态的识别装置的结构图。
【具体实施方式】
[0020] 下面结合说明书附图，对本发明实施例提供的一种用户运动状态的确定方法及装 置的【具体实施方式】进行说明。
[0021] 本发明实施例提供的一种用户运动状态的确定方法，如图1所示，具体包括以下 步骤：
[0022] S11 :服务器获取采集设备采集的用户在预设的第一时间段内的运动数据；
[0023] 在这里，上述运动数据包括用户在每个预设周期内的运动步数；
[0024] S12:根据获取的运动数据中的运动步数，从获取的运动数据中选择一段运动数 据，并通过可变长分段组合的方式对选择出的运动数据进行处理后，与预设运动数据进行 匹配，将预设运动数据对应的运动状态，作为匹配度最高的一段运动数据对应的运动状态。
[0025] 具体地，在上述步骤S11中，在采集设备为便于用户携带在身上的便携式设备时， 它只需要上传相关运动数据即可，无需对这些运动数据进行分析，这就节省了较多的电量， 用户使用起来比较方便，即提高了用户体验。
[0026] 需要说明的是，上述预设的第一时间段和上述预设周期可根据对用户运动识别的 实际需求来确定，例如预设的第一时间段为〇 :〇〇至24 :00,即一天的时间；例如预设周期 为5分钟，在这种情况下，上述运动数据实际上为某用户从某一天的0 :00开始到24 :00的 这段时间内，每5分钟产生的运动步数。
[0027] 优选地，在上述步骤S12中，对于服务器来说，如图2所示，具体可通过下述步骤对 获取的运动数据进行处理：
[0028] S21 :从获取的运动数据中选择预设的第二时间段内的运动数据，并在选择出的运 动数据中，选择由连续多个预设周期内的运动步数大于设定数值的运动数据形成的运动片 段；
[0029] S22 :根据预设运动数据所包括的运动片段数，对选择出的运动片段进行组合，得 到第二时间段的各组待匹配运动数据；
[0030] 在这里，上述第二时间段包括预设运动数据对应的时间段；
[0031] S23 :分别将得到的各组待匹配运动数据，与预设运动数据进行匹配。
[0032] 优选地，在上述步骤S21中，上述预设的第二时间段也可根据用户运动的实际情 况来确定，在本发明实施例中，为了根据这些运动数据确定出用户的相关运动状态，事先设 定了一组或多组运动数