移动终端手持状态的检测方法及移动终端与流程

本公开涉及计算机应用技术领域，特别涉及一种移动终端手持状态的检测方法及移动终端。

背景技术：

随着技术的不断发展，移动终端的智能化程度越来越高，而移动终端的高程度智能化带来更好的人机互动。其中，很多互动功能的实现是基于移动终端处于手持状态下进行的。

例如，通过检测到移动终端处于手持状态，使移动终端的信息提醒方式由铃音方式改变为振动方式，从而提高了提醒效率，且不会影响旁人。又例如，通过检测到移动终端处于手持状态而让移动终端进入单手操作模式或手持模式。而一些创新性的应用，都是移动终端处于手持状态时才能启动。

因此，在进行人机互动之前，需对移动终端进行手持状态的检测。

目前，移动终端手持状态的检测多是在移动终端中增设压力传感器，进而通过压力传感器在移动终端的手持位置感应人手的压力，当压力触发到预设的阈值时，认为移动终端处于手持状态。

然而，这种手持状态检测方案需要在移动终端中额外增设压力传感器，从而导致移动终端的硬件成本较高，且结构设计复杂。

技术实现要素：

为了解决相关技术中存在的结构设计复杂，且硬件成本较高的问题，本公开提供了一种移动终端手持状态的检测方法及移动终端。

获取移动终端和可穿戴设备分别对应的运动参数，所述运动参数包括加速度分量，所述可穿戴设备与所述移动终端适配连接；

根据所述加速度分量，获取所述移动终端和所述可穿戴设备各自的动作轨迹；

计算所述移动终端和所述可穿戴设备之间的动作轨迹在相同时间的吻合度；

根据所述吻合度判断所述动作轨迹相互吻合的时间范围是否达到预设时间标准，若为是，则判定所述移动终端处于手持状态。

一种移动终端，包括：

运动参数获取模块，用于获取移动终端和可穿戴设备分别对应的运动参数，所述运动参数包括加速度分量，所述可穿戴设备与所述移动终端适配连接；

动作轨迹获取模块，用于根据所述加速度分量，获取所述移动终端和所述可穿戴设备各自的动作轨迹；

吻合度计算模块，用于计算所述移动终端和所述可穿戴设备之间动作轨迹在相同时间的吻合度；

手持状态判断模块，用于根据所述吻合度判断所述动作轨迹相互吻合的时间范围是否达到预设时间标准，若为是，则判定所述移动终端处于手持状态。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

在进行的移动终端手持状态检测中，首先进行可穿戴设备与移动终端的适配连接，通过可穿戴设备与移动终端的适配连接，获取移动终端和可穿戴设备分别对应的运动参数，根据运动参数中的加速度分量，获取移动终端和可穿戴设备各自的动作轨迹，计算移动终端和可穿戴设备之间的动作轨迹在相同时间的吻合度，根据吻合度判断动作轨迹相互吻合的时间范围是否达到预设时间标准，判定移动终端是否处于手持状态，从而在不对移动终端的结构进行改变的情况下，通过穿戴设备和移动终端的协同，实现移动终端手持状态的检测，实现简单且成本较低。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据本公开所涉及的实施环境的示意图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种移动终端手持状态的检测方法流程图；

图3根据一示例性实施例示出的一种移动终端手持状态的检测方法示意图；

图4根据一示例性实施例示出的一种移动终端手持状态的检测方法示意图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种移动终端手持状态的检测方法的流程图；

图6是根据一示例性实施例示出的一种移动终端手持状态的检测方法的流程图；

图7根据一示例性实施例示出的一种移动终端手持状态的检测方法示意图；

图8是根据一示例性实施例示出的移动终端或可穿戴设备的相对坐标系进行空间旋转的方法示意图；

图9是根据一示例性实施例示出的一种移动终端的框图；

图10是根据一示例性实施例示出的一种移动终端的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例执行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的移动终端和方法的例子。

图1是根据本公开所涉及的实施环境的示意图。如图1所示，该实施环境包括：移动终端100和可穿戴设备200。可穿戴设备200与终端100适配连接，通过适配连接，可穿戴设备200和终端100相互之间可以进行数据传输，进而移动终端100通过适配连接获取可穿戴设备200的运动参数。

图2是根据一示例性实施例示出的一种移动终端手持状态的检测方法流程图。如图2所示，该移动终端手持状态的检测方法可以包括以下步骤。

在步骤S110中，获取移动终端和可穿戴设备分别对应的运动参数，运动参数包括加速度分量，可穿戴设备与移动终端适配连接。

移动终端是具有信息处理控制功能的计算机设备，例如，智能手机、平板电脑等。

可穿戴设备是可直接穿戴在身上，或是整合到用户的衣服或配件的一种便携式设备，例如，智能手表、智能手环等。可穿戴设备不仅仅是一种硬件设备，更是通过软件支持以及数据交互、云端交互来实现强大的功能。

可穿戴设备和移动终端实现无线通讯连接，例如通过蓝牙、Wi-Fi(Wireless-Fidelity，无线网)等。可穿戴设备和移动终端通过无线通讯连接进行数据的交互。

运动参数是描述移动终端或可穿戴设备的动作轨迹的数据参数。移动终端或可穿戴设备不同的运动动作，其分别对应的运动参数是不一样的。

运动参数包括了加速度分量，除此之外，还包括了其它形式的运动参数。一方面，可以直接应用加速度分量来实现移动终端中手持状态的检测；另一方面，还可以引入其它形式的参数数据，以辅助加速度分量对手持状态进行更为精准的检测。当运动参数包括多种参数数据时，通过多种参数数据的相互验证，可以提高移动终端手持状态检测的准确性。

移动终端和可穿戴设备中通常装设有重力传感器，通过重力传感器获取移动终端的加速度分量。

对于所实现的移动终端手持状态检测而言，基于重力传感器输出的加速度分量实现移动终端手持状态的检测，能够在绝大多数的移动终端中实现，因此，所实现的移动终端手持状态检测具备非常高的通用性，能够适用于各种类型的移动终端。

在步骤S120中，根据加速度分量，获取移动终端和可穿戴设备各自的动作轨迹。

动作轨迹是移动终端或可穿戴设备运动的姿态。

例如，在10:00到10:02的时间范围内检测到移动终端在其自身相对坐标系中的X-Y平面上产生了逆时针48°的偏转，则根据移动终端在10:00到10:02的时间范围内的加速度分量，获知移动终端在X-Y平面上逆时针偏转了48°。

在步骤S130中，计算移动终端和可穿戴设备之间动作轨迹在相同时间的吻合度。

吻合度是两个运动参数变化数据的相似程度。通过对移动终端和可穿戴设备在相同时间的动作轨迹进行拟合处理，获取它们动作轨迹的吻合度。

在步骤S140中，根据吻合度判断动作轨迹相互吻合的时间范围是否达到预设时间标准，若为是，则判定移动终端处于手持状态，若为否，则判定移动终端未处于手持状态。

时间范围是一段时间期间，预设时间标准是预先设置的时间范围。

根据移动终端和可穿戴设备动作轨迹在相同时间的吻合度，当吻合度表明移动终端和可穿戴设备的动作轨迹相互吻合的时间范围达到预设时间标准时，则判定移动终端在该时间范围内处于手持状态；当吻合度表明移动终端和可穿戴设备的动作轨迹相互吻合的时间范围小于预设时间标准或不存在相互吻合的时间范围时，则判定移动终端未处于手持状态。

为进一步提高移动终端手持状态的检测准确度，当判定移动终端进入手持状态后，出现动作轨迹不吻合的时间范围在预定的时间范围内时，仍认定移动终端处于手持状态。

例如，图3根据一示例性实施例示出的一种移动终端手持状态的检测方法示意图。如图3所示，移动终端根据自身加速度分量，获取到自身的动作轨迹为由水平放置旋转到垂直放置，该动作轨迹的时间范围为3秒；根据适配连接，获取到相同时间下可穿戴设备的加速度分量，检测到可穿戴设备的动作轨迹也是由水平放置旋转到垂直放置，根据吻合度计算，判断终端设备和可穿戴设备的动作轨迹相互吻合的时间范围为3秒，达到1秒的预设时间标准，从而判定移动终端处于手持状态。

通过如上所述的方法，在可穿戴设备与移动终端适配连接后，根据移动终端和可穿戴设备各自的运动参数中的加速度分量，获取移动终端和可穿戴设备各自的动作轨迹，计算移动终端和可穿戴设备之间的动作轨迹在相同时间的吻合度，根据吻合度判断动作轨迹是否存在相互吻合的时间范围，判定移动终端是否处于手持状态，从而在不对移动终端的结构进行改变的情况下，通过穿戴设备和移动终端的协同，实现移动终端手持状态的检测，实现简单且成本较低。

为进一步的提高移动终端手持状态检测的准确性，图2中的运动参数还包括旋转角速度。可选的，步骤S130之前，该方法还可以包括以下步骤。

在步骤S210中，根据旋转角速度对动作轨迹进行精确化处理。

旋转角速度是表征移动终端或可穿戴设备的旋转动作轨迹的运动参数。移动终端和可穿戴设备中通常装设有陀螺仪，通过陀螺仪可以获取移动终端和可穿戴设备的旋转角速度和角度的变化。

图4根据一示例性实施例示出的一种移动终端手持状态的检测方法示意图。如图4所示，移动终端中获取自身的旋转角速度和可穿戴设备的旋转角速度，检测到移动终端和可穿戴设备绕自身坐标系的Y轴顺时钟旋转了90度。

在移动终端或可穿戴设备中，根据重力传感器记录的加速度分量获取的动作轨迹具有一定的精度。在通过加速度分量获取的动作轨迹基础上，根据陀螺仪记录的旋转角速度对动作轨迹进行进一步的修正处理，从而使动作轨迹的精度得到进一步的提高。

例如，移动终端每间隔1秒获取自身的加速度分量，根据加速度分量描述出自身的动作轨迹，而获取旋转角速度的间隔时间为1毫秒，通过旋转角速度对加速度分量描述的动作轨迹进行精确化处理，从而提高动作轨迹的准确度。

通过如上所述的方法，提取移动终端以及与其适配连接的可穿戴设备各自的加速度分量，根据加速度分量描述出移动终端和可穿戴设备各自的动作轨迹后，通过旋转角速度对移动终端和可穿戴设备各自的动作轨迹进行精确化处理，进而根据精确化处理后的动作轨迹进行手持状态的检测，提高了手持状态检测的准确性。

可选的，图2中的运动参数还包括地磁方向角，地磁方向角是以水平面为参考平面，表征移动终端或可穿戴设备的东南西北方向的运动参数。如图5所示，在图2中的步骤S130之前，该方法还可以包括以下步骤。

在步骤S230中，根据地磁方向角，获取动作轨迹的方向变化。

移动终端和可穿戴设备中，通常装设有地磁传感器，通过地磁传感器检测移动终端和可穿戴设备的地磁方向角，可以判断出移动终端和可穿戴设备方向角度和方向角变化等运动参数。

由于地磁传感器的坐标系是不随其自身运动而改变的，因此为移动终端或可穿戴设备提供了一个绝对方向的参考，进而获取到动作轨迹的方向变化。

例如，移动终端在10:00开始检测到以水平面为参考平面，产生的方位角变化，通过地磁传感器检测到移动终端从东90°旋转到东南120°。

在步骤S240中，根据方向变化对动作轨迹进行修正。

通过方向变化对加速度分量描述的动作轨迹或加速度分量和旋转角速度描述的动作轨迹进行修正，使修正后移动终端和可穿戴设备的动作轨迹更加接近其真实的运动姿态。

通过如上所述的方法，移动终端与可穿戴设备适配连接，根据各自的加速度分量，或者通过各自的加速度分量和旋转角速度获取到各自的动作轨迹，通过地磁方向角获取的方向变化对各自的动作轨迹进行修正处理，进而进一步提高了移动终端和可穿戴设备动作轨迹的精度，大大提高了手持状态检测的准确性。

图6是根据一示例性实施例示出的一种移动终端手持状态的检测方法的流程图。该方法还可以包括以下步骤。

在步骤S310中，判断移动终端和可穿戴设备是否处于同一平面，若为是，则执行步骤S130，若为否，则执行步骤S410。

移动终端和可穿戴设备都有其自身的相对坐标系，移动终端和可穿戴设备是否处于同一平面则是判断它们各自相对坐标系对应的三个坐标平面中是否存在平行的坐标平面，若为是，则表明移动终端和可穿戴设备处于同一平面，若为否，则表明移动终端和可穿戴设备不处于同一平面。

判断移动终端和可穿戴设备各自相对坐标系对应的三个坐标平面中是否存在平行的坐标平面的方式有多种。

移动终端和可穿戴设备各自的加速度分量表征的是加速度分量在其各自相对坐标系中的运动参数，结合重力加速度始终朝下的特性，获取移动终端和可穿戴设备各自相对坐标系的关系，从而可以判断它们各自相对坐标系对应的三个坐标平面中是否存在平行的坐标平面。

地磁方向角表征的是移动终端和可穿戴设备相对的方向，具有不随其自身的运动而变化的特点，因此根据地磁方向角可以获知移动终端和可穿戴设备各自相对坐标系关系，进而判断出它们各自相对坐标系对应的三个坐标平面中是否存在平行的坐标平面。在水平参考平面内产生的方向角度指示的变化关系。

具体的，如图7所示，移动终端为握在手掌内的手机，可穿戴设备为戴在手腕上的智能手环。根据运动参数，可以判断出手机自身的相对坐标系中有一个坐标平面平行于手掌平面，而智能手环自身的相对坐标系中对应的坐标平面也平行于手掌平面，即手机和智能手环各自的相对坐标系中有一个坐标平面相平行，因此手机和智能手环处于同一平面内。

还可以通过其他的方式判断移动终端和可穿戴设备各自相对坐标系对应的三个坐标平面中是否存在平行的坐标平面。

若移动终端和可穿戴设备处于同一平面，则计算移动终端和可穿戴设备之间动作轨迹的吻合度。

若移动终端和可穿戴设备不处于同一平面，则需先将动作轨迹校准到相同的坐标系中，进而在相同的坐标系中计算移动终端和可穿戴设备之间动作轨迹的吻合度。

在步骤S410中，将移动终端和可穿戴设备的动作轨迹校准到相同的坐标系中。

移动终端或可穿戴设备的加速度分量等参数都是基于其各自自身相对坐标系中的运动参数，因此根据这些运动参数获取的动作轨迹也是基于其各自自身的相对坐标系。当移动终端和可穿戴设备不处于同一平面时，其各自自身的相对坐标系就会存在较大差异，若将基于各自自身相对坐标系的动作轨迹进行吻合度计算就会存在较大偏差。因此需将移动终端和可穿戴设备各自的相对坐标系进行空间旋转，使它们的动作轨迹基于相同的坐标系进行吻合度的计算。

根据加速度分量，获取移动终端和可穿戴设备各自的相对坐标系在空间中的位置。移动终端或可穿戴设备发生运动时，移动终端和可穿戴设备各自的相对坐标系就会在空间中发生运动，从而移动终端和可穿戴设备各自的动作轨迹可以通过各自的相对坐标系的运动表示出来。获取移动终端和可穿戴设备各自的相对坐标系后，根据重力加速度在其各自相对坐标系中各个坐标轴的加速度分量，获取移动终端的相对坐标系和可穿戴设备的相对坐标系之间的关系，从而通过坐标系的旋转，使移动终端和可穿戴设备的动作轨迹基于相同的坐标系。

例如，如图8所示，时刻1移动终端自身的相对坐标系为a1，移动可穿戴设备自身的相对坐标系为b1；时刻2移动终端自身的相对坐标系为a2，移动可穿戴设备自身的相对坐标系为b2；通过在时刻1相对坐标系a1和相对坐标系为b1之间的关系，对相对坐标系b1、b2绕Y轴逆时钟旋转90度，使空间旋转后移动终端和可穿戴设备的相对坐标系相同，进而对时刻1和时刻2期间移动终端和可穿戴设备的动作轨迹进行吻合度的计算。

通过如上所述的方法，在计算移动终端和可穿戴设备之间动作轨迹的吻合度之前，预先判断移动终端和可穿戴设备是否处于同一平面，当移动终端和可穿戴设备没有处于同一平面时，将移动终端和可穿戴设备的动作轨迹校准到相同的坐标系中，从而基于相同的坐标系对动作轨迹进行吻合度判断，保证了动作轨迹吻合度判断的正确性，提高了移动终端手持状态检测的准确性。

下述为本公开移动终端实施例，可以用于执行本上述移动终端手持状态的检测方法实施例。对于本公开移动终端实施例中未披露的细节，请参照本公开移动终端手持状态的检测方法实施例。

图9是根据一示例性实施例示出的一种移动终端的框图，该移动终端包括但不限于：运动参数获取模块110、动作轨迹模块120、吻合度计算模块130和手持状态判断模块140。

运动参数获取模块110，用于获取移动终端和可穿戴设备分别对应的运动参数，运动参数包括加速度分量，可穿戴设备与移动终端适配连接；

动作轨迹获取模块120，用于根据加速度分量，获取移动终端和可穿戴设备各自的动作轨迹；

吻合度计算模块130，用于计算移动终端和可穿戴设备之间动作轨迹在相同时间的吻合度；

手持状态判断模块140，用于根据吻合度判断动作轨迹相互吻合的时间范围是否达到预设时间标准，若为是，则判定移动终端处于手持状态。

可选的，运动参数包括旋转角速度，如上所述的移动终端还包括动作轨迹精确化模块。

动作轨迹精确化模块，用于根据旋转角速度对动作轨迹进行精确化处理。

可选的，运动参数包括地磁方向角，如图10所示，如上所述的移动终端还包括轨迹方向获取模块230和轨迹修正模块240。

轨迹方向获取模块230，用于根据地磁方向角，获取动作轨迹的方向变化。

轨迹修正模块240，用于根据方向变化对动作轨迹进行修正。

可选的，本公开还提供一种移动终端，该移动终端还包括平面判断模块。

平面判断模块，用于判断移动终端和可穿戴设备是否处于同一平面。

可选的，本公开还提供一种移动终端，该移动终端还包括校准模块。

校准模块，用于若移动终端和可穿戴设备不处于同一平面，则将移动终端和可穿戴设备的动作轨迹校准到相同坐标系中。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围执行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。