运动监测方法、装置及可穿戴设备与流程

本申请涉及可穿戴设备技术领域，尤其涉及一种运动监测方法、装置及可穿戴设备。

背景技术：

随着人们生活水平的提高，越来越多的人注重自身的身体健康，而跑步作为一种方便、经济、高效的锻炼方式，也受到越来越多的人的喜爱，用户常通过每天走路、跑步的步数来衡量每天的运动量。

但是，错误的跑步方式可能会不同程度地对人体造成运动伤害，因此正确地进行跑步运动对跑步人群非常重要。而大部分进行跑步运动的人群都得不到专业人士的指导，只能通过自学和自我观察来调整跑步姿势。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请提供一种新的技术方案，可以使用户通过运动监测结果对跑步运动做出适当的调整，提高用户的跑步水平并避免运动伤害。

为实现上述目的，本申请提供技术方案如下：

根据本申请的第一方面，提出了一种运动监测方法，包括：

将所采集的多个轴向的加速度数据中第一轴向的加速度数据划分为预设长度的多个数据段；

当所述多个数据段中每一个数据段在第一轴向的加速度数据对应一次迈步时，根据待确定步态分析参数获取所述迈步对应的多个轴向的加速度数据对应的多个关键采样点；

根据所述多个关键采样点确定所述迈步对应的每一项步态分析参数的参数值。

根据本申请的第二方面，提出了一种运动监测装置，包括：

划分模块，用于将将所采集的多个轴向的加速度数据中第一轴向的加速度数据划分为预设长度的多个数据段；

采样点确定模块，用于当所述多个数据段中每一个数据段在第一轴向的加速度数据对应一次迈步时，根据待确定步态分析参数获取所述迈步对应的多个轴向的加速度数据对应的多个关键采样点；

参数值确定模块，用于根据所述多个关键采样点确定所述迈步对应的每一项步态分析参数的参数值。

根据本申请的第三方面，提出了一种可穿戴设备，所述可穿戴设备包括：

处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器，被配置为执行上述运动监测方法。

由以上技术方案可见，本申请实现了对用户在跑步过程中的步频和步态进行监测，从而可以使用户能够在没有专业人士指导下也可以正确认识自己的步频和步态，并根据运动监测结果对用户的步频和步态做出适当的调整，提高用户的跑步水平和避免运动伤害。

附图说明

图1A示出了根据本发明的一示例性实施例一的运动监测方法的流程示意图；

图1B示出了图1A所示实施例的一次迈步的加速度数据以及步态参数示意图；

图1C示出了图1A所示实施例的运动监测装置的位置以及加速度数据的轴向示意图；

图2示出了根据本发明的一示例性实施例二的确定每一个数据段是否对应一次迈步的方法的流程示意图；

图3A示出了根据本发明的一示例性实施例三的确定触地时间的方法的流程示意图；

图3B示出了图3A所示实施例的触地时间分析示意图；

图4A示出了根据本发明的一示例性实施例四的确定触地力量的方法的流程示意图；

图4B示出了图4A所示实施例的触地力量分析示意图；

图5A示出了根据本发明的一示例性实施例五的确定触地类型的方法的流程示意图；

图5B示出了图5A所示实施例的触地类型分析示意图；

图6示出了根据本发明的一示例性实施例的可穿戴设备的结构示意图；

图7示出了根据本发明的一示例性实施例的运动监测装置的结构示意图；

图8示出了根据本发明的另一示例性实施例的运动监测装置的结构示意图；

图9示出了根据本发明的又一示例性实施例的运动监测装置的结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，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申请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、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

对一般的跑步人士来而言，跑步方式的主要内容包括步频和步态。步频表示用户每分钟迈步的数量，而步态表示用户在跑步过程中的脚底着地的触地时间、触地力量和触地类型。在实际跑步过程中，触地时间可以包括着地阶段时间、支撑阶段时间和离地阶段时间；触地力量可以包括前后的水平方向的触地力峰值和竖直方向的触地力峰值；根据预定义的触地类型模式，可以将触地类型分为前脚掌着地和后脚跟着地，还可以将触地类型分为前脚掌着地、全脚掌着地和后脚跟着地。本申请对用户在跑步过程中的步频和步态进行监测，从而可以使用户能够在没有专业人士指导下也可以正确认识自己的步频和步态，并根据运动监测结果对用户的步频和步态做出适当的调整，提高用户的跑步水平和避免运动伤害。

为对本申请进行进一步说明，提供下列实施例：

图1A示出了根据本发明的一示例性实施例一的运动监测方法的流程示意图，图1B示出了图1A所示实施例的一次迈步的加速度数据以及步态参数示意图，图1C示出了图1A所示实施例的运动监测装置的位置以及加速度数据的轴向示意图；本实施例可以通过安装在跑步设备上的运动监测装置来实现，其中，跑步设备可以包括但不限于跑鞋、鞋垫和袜子等，运动监测装置在跑步装备中的安装位置包括但不限于跑鞋的鞋底、鞋面和后跟位置，鞋垫的足弓位置，以及袜子的足弓位置和袜筒等等。如图1A所示，运动监测方法包括如下步骤：

步骤101，将所采集的多个轴向的加速度数据中第一轴向的加速度数据划分为固定长度的多个数据段。

在一实施例中，多个轴向的加速度数据可以为两个以上轴向的加速度传感器(例如：三轴加速度传感器，或者包含三轴加速度传感器的集成传感器，如六轴传感器或九轴传感器等)采集得到的多个轴向的加速度数据。例如，如图1B所示，为一次迈步所采集的加速度数据示意图，横轴表示采样点，纵轴表示加速度数据的大小，其中，标号11表示三轴加速度传感器在x轴方向的加速度数据，标号12表示三轴加速度传感器在z轴方向的加速度数据，由于本申请实施例对运动进行监测时并没有采用y轴方向的加速度数据，因此图1B中没有标示出y轴方向的加速度数据。

在一实施例中，第一轴向的加速度数据为x轴方向的加速度数据，本申请中x轴方向可以理解为水平的前后方向，z轴方向的加速度数据可以理解为竖直方的上下方向，参见图1C所示，标号13表示x轴方向，标号14表示z轴方向，标号15用于表示鞋子，标号16用于表示运动监测装置，本申请实施例以运动监测装置位于足弓位置进行示意，但是本申请的运动监测装置并不限于足弓位置。

在一实施例中，可将输入的第一轴向的加速度数据以滑动窗口的形式划分为多个数据段，其中，任意一个数据段与该数据段的相邻数据段重叠M个加速度数据，M为不小于0的整数，每一个加速度数据可以理解为加速度传感器在每一个采样点采集的多轴加速度数据，由于这里是将第一轴向的加速度数据以滑动窗口的形式划分为多个数据段，因此这里的每一个加速度数据为一个第一轴向的加速度数据。

在一实施例中，每一个数据段对应的固定长度(也即，滑动窗口的大小)取决于运动(走、跑)的速度以及加速度传感器的采样频率，例如，如果用户运动过程中平均一步的时间为0.3秒，每一步脚底着地的时间大约0.2秒，而加速度传感器采样频率为每分钟采样6000个数据，则每一步脚底着地过程中可采样20个数据，为了能够在用户的整个运动过程中能够检测到用户所跑的步数，可以将每一个数据段的长度设置为包括30-300个加速度数据，以便能够根据每一个数据段的加速度数据识别出是否为一个脚底着地过程，即是否为一次迈步。

步骤102，当多个数据段中每一个数据段在第一轴向的加速度数据对应一次迈步时，根据待确定步态分析参数获取迈步对应的多个轴向的加速度数据对应的多个关键采样点。

在一实施例中，通过确定预设时间内共有多少次迈步，即可确定预设时间内用户的步频，例如，通过将10分钟内所采集的加速度数据的第一轴向的加速度数据划分为预设长度的多个数据段，并确定每一个数据段是否对应一次迈步，即可确定出10分钟内迈步的次数，例如，10分钟内迈步次数为3000，则步频为5次/秒，步频过快。

在一实施例中，获取每一个数据段在第一轴向的加速度数据是否对应一次迈步的流程可参见图2所示实施例，这里先不详述。

在一实施例中，待确定步态分析参数可以包括触地时间、触地力量、触地类型等。例如，当前迈步的触地时间为0.2秒，其中，着地阶段时间为0.08秒，支撑阶段时间为0.04秒，离地阶段时间为0.08秒，本申请文件中，着地阶段时间可以理解为用户脚从触地开始到完全触地的时间段，支撑阶段时间可以理解为用户脚底在地面上停留的时间段，离地阶段时间可以理解为用户脚底开始离地到完全离开地面的时间段。

步骤103，根据多个关键采样点确定迈步对应的步态分析参数的参数值。

在步骤102-步骤103中，在一实施例中，待确定步态分析参数为触地时间时，可通过图3A所示实施例获取迈步对应的多个轴向的加速度数据对应的多个关键采样点并且根据多个关键采样点确定触地时间参数的参数值，这里先不详述。

在一实施例中，待确定步态分析参数为触地力量时，可通过图4A所示实施例获取迈步对应的多个轴向的加速度数据对应的多个关键采样点并且根据多个关键采样点确定触地力量参数的参数值，这里先不详述。

在一实施例中，待确定步态分析参数为触地类型时，可通过图5A所示实施例获取迈步对应的多个轴向的加速度数据对应的多个关键采样点并且根据多个关键采样点确定触地类型参数的参数值，这里先不详述。

由上述描述可知，本发明实施例通过上述步骤101-步骤103实现对用户在跑步过程中的步频和步态进行监测，从而可以使用户能够在没有专业人士指导下也可以正确认识自己的步频和步态，并根据运动监测结果对用户的步频和步态做出适当的调整，提高用户的跑步水平和避免运动伤害。

图2示出了根据本发明的一示例性实施例二的确定每一个数据段是否对应一次迈步的方法的流程示意图；本实施例在上述实施例的基础上，以跑步设备如何确定计步结果为例进行示例性说明，如图2所示，包括如下步骤：

步骤201，获取每一个数据段在第一轴向的加速度数据对应的第一特征序列。

在一实施例中，可计算数据段中的每一个采样点的特征值，数据段中所有采样点的特征值即组合为一个特征序列，例如，可以通过对每一数据段在第一轴向的加速度数据进行线形映射得到每一个数据段的第一特征序列。

步骤202，根据预设特征模型，确定第一特征序列是否满足第一预设条件，当确定第一特征序列满足第一预设条件时，执行步骤203，当确定第一特征序列不满足第一预设条件时，执行步骤201，也即，获取下一个数据段的加速度数据的第一特征序列。

在一实施例中，预设特征模型可以为经验模型以及基于数据的分析得到的模型。

在一实施例中，确定第一特征序列是否满足第一预设条件的目的是判断是否可能发生了一次迈步，在确定可能发生了一次迈步之后即可根据后续步骤203进一步确认是否真正发生了一次迈步。

在一实施例中，可以通过计算第一特征序列与预设特征模型之间的相似度来确定第一特征序列是否满足第一预设条件，如果第一特征序列与预设特征模型之间的相似度大于预设相似度阈值，则确定第一特征序列满足第一预设条件，否则确定第一特征序列不满足第一预设条件。

在一实施例中，可以通过但不限于现有技术中的欧式距离、马氏距离、闵可夫斯基距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、汉明距离等等得到第一特征序列与预设特征模型之间的相似度。

步骤203，当第一特征序列满足第一预设条件时，计算每一个数据段对应的结束时间与缓存器中存储的上一迈步的结束时间的差值。

在一实施例中，每一个数据段的结束时间可以理解为该数据段中采样时间最晚的一个采样点的采样时间。

在一实施例中，上一迈步的结束时间可以存储在缓存器中，每次确定发生一次新的迈步时，即使用该新的迈步的结束时间更新缓存器中存储的上一迈步的结束时间。

步骤204，当差值大于第一预设时间阈值并且小于第二预设时间阈值时，确定每一个数据段对应一次迈步。

在一实施例中，第一预设时间阈值和第二预设时间阈值可通过跑步设备提供商通过海量的用户实际使用数据统计得到，并存储到可穿戴设备中，例如第一预设时间阈值为0.15秒，第二预设时间阈值为0.3秒钟。

步骤205，当差值小于第一预设时间阈值时，将缓存器中存储的上一迈步的结束时间更新为满足第一预设条件的数据段的结束时间，执行步骤201。

在一实施例中，如果差值小于第一预设时间阈值，则可确定满足第一预设条件的数据段属于上一迈步，因此可将缓存器中存储的上一迈步的结束时间更新为满足第一预设条件的数据段的结束时间。

步骤206，当差值大于第二预设时间阈值时，将缓存器中存储的上一迈步的开始时间更新为上一迈步的结束时间，并且将缓存器中存储的上一迈步的结束时间更新为满足第一预设条件的数据段的结束时间，执行步骤201。

在一实施例中，如果差值大于第二预设时间阈值，则可判断用户在上一迈步之后可能没有立即发生迈步，因此可将缓存器中存储的原上一迈步结束时刻确定为新的上一迈步的开始时间，并且将满足第一预设条件的数据段的结束时间确定为新的上一迈步的结束时间。

本实施例中，通过寻找一次迈步的特征序列来判断是否可能发生了一次迈步，并且根据时间特征来验证可能发生的迈步是否为真的发生了迈步，计步统计的准确性高，而且由于只需要第一轴向的加速度数据来确定是否发生迈步，因此计算量小。

图3A示出了根据本发明的一示例性实施例三的确定触地时间的方法的流程示意图；图3B示出了图3A所示实施例的触地时间分析示意图；本实施例以通过确定一次迈步的触地时间为例进行示例性说明，如图3A所示，包括如下步骤：

步骤301，将从缓存器中读取的迈步对应的多个轴向的加速度数据确定为第一采样数据段SE。

在一实施例中，S用于表示迈步的起始采样点，E用于表示迈步的结束采样点。

在一实施例中，当前要进行步态分析的迈步所对应的加速度数据为当前数据段的结束时刻与上一迈步的结束时刻之间的时间段内所采样的加速度数据。例如，如图3B所示，标号31表示一次迈步在x轴方向的加速度数据，标号32表示一次迈步在z轴方向的加速度数据，数据段S1为第一采样数据段。

步骤302，根据第一轴向的加速度数据从第一采样数据段SE中确定迈步的脚底触地过程对应的第二采样数据段AE。

在一实施例中，A用于表示第一采样数据段SE中第一轴向的加速度数据的最大值所对应的采样点。例如，如图3B所示，数据段S2为第二采样数据段。

步骤303，根据第二采样数据段AE的第一轴向的加速度数据确定采样点B。

在一实施例中，采样点B用于表示第二采样数据段AE中第一轴向的加速度数据满足第二预设条件的局部最小值所对应的采样点，如图3B所示的“B”所示。

在一实施例中，第二预设条件可以理解为由第一控制门限值和第二控制门限值限定的条件，第一控制门限值用来限定第一轴向的加速度数据的绝对值大小，例如，采样点B的第一轴向的加速度数据的绝对值小于第一控制门限值，第二控制门限值用来限定与相邻采样点的第一轴向的加速度数据的差值，例如，采样点B与相邻采样点的第一轴向的加速度数据的差值大于第二控制门限值。

在一实施例中，第一控制门限值和第二控制门限值的大小可由海量的实际跑步经验数据确定。

步骤304，根据第二轴向的加速度数据，在采样点B和采样点E之间确定采样点C。

在一实施例中，采样点C用于表示采样点B和采样点E之间的采样点中第二轴向的加速度数据满足第三预设条件的局部最小值所对应的采样点。

在一实施例中，第三预设条件可以理解为由第三控制门限值和第四控制门限值限定的条件，第三控制门限值用来限定第二轴向的加速度数据的绝对值大小，例如，采样点C的第二轴向的加速度数据的绝对值小于第三控制门限值，第四控制门限值用来限定与相邻采样点的第二轴向的加速度数据的差值，例如，采样点C与相邻采样点的第二轴向的加速度数据的差值大于第四控制门限值。

在一实施例中，第一控制门限制、第二控制门限值、第三控制门限值、第四控制门限值的取值符合跑步过程的脚底触地过程的特点。

步骤305，将采样点A、采样点B、采样点C和采样点E确定为用于确定触地时间参数的参数值的关键采样点。

步骤306，将采样点A和采样点B之间的时间间隔、采样点B和采样点C之间的时间间隔、采样点C和采样点E之间的时间间隔分别确定为着地阶段时间、支撑阶段时间和离地阶段时间。

在一实施例中，根据采样点A和采样点B之间的时间间隔、采样点B和采样点C之间的时间间隔、采样点C和采样点E之间的时间间隔确定的着地阶段时间、支撑阶段时间和离地阶段时间可以存在一定的误差，而不一定是准确的AB、BC、CE间的时间间隔。

在一实施例中，本申请中上述实施例以将每一次迈步的触地时间划分为着地阶段时间、支撑阶段时间和离地阶段时间进行描述，但是本申请并不限定将每一步的触地时间划分为着地阶段时间、支撑阶段时间和离地阶段时间三个时间段，还可以将每一次迈步的触地时间划分为着地时间和离地时间等等。本领域技术人员可以理解的是，通过结合跑步触地过程的特点设定的各个控制门限值，使用迭代式搜索方法确定关键采样点，进而确定触地过程中的各个触地阶段的触地时间的方案都在本申请的保护范围内。

本实施例中，通过结合跑步触地过程的特点设定的各个控制门限值，使用迭代式搜索方法确定关键采样点，进而确定触地过程中的各个触地阶段的触地时间，因此触地时间的准确度高，而且触地时间的确定仅需要使用两个轴向的加速度数据，因此计算量小。

图4A示出了根据本发明的一示例性实施例四的确定触地力量的方法的流程示意图；图4B示出了图4A所示实施例的触地力量分析示意图；本实施例以确定一次迈步的触地力量为例进行示例性说明，如图4A所示，包括如下步骤：

步骤401，将从缓存器中读取的迈步对应的多个轴向的加速度数据确定为第一采样数据段SE。

在一实施例中，S用于表示迈步的起始采样点，E用于表示迈步的结束采样点。

步骤402，根据第一轴向的加速度数据从第一采样数据段SE中确定迈步的脚底触地过程对应的第二采样数据段AE。

在一实施例中，A用于表示第一采样数据段SE中第一轴向的加速度数据的最大值所对应的采样点。

步骤403，根据第二采样数据段AE的第一轴向的加速度数据确定采样点B。

在一实施例中，采样点B用于表示第二采样数据段AE中第一轴向的加速度数据满足第二预设条件的局部最小值所对应的采样点。

在一实施例中，步骤401-步骤403的描述可参见图3A所示实施例的步骤301-步骤303的描述，这里不再详述。

步骤404，在采样点B前后的第一预设采样范围中，根据第二轴向的加速度数据确定采样点D。

在一实施例中，采样点D用于表示在采样点B前后的预设采样点数据中第二轴向的加速度数据最大的采样点。

在一实施例中，第一预设采样范围的选取可以由跑步设备根据海量的用户实际跑步数据得出的经验范围，如图4B所示的“S3”即为第一预设采样范围，图4B中标号41表示一次迈步在x轴方向的加速度数据，标号42表示一次迈步在z轴方向的加速度数据，数据段S1为第一采样数据段。

步骤405，将采样点A和采样点D确定为用于确定触地力参数的参数值的关键采样点。

步骤406，将采样点A对应的水平方向触地力和采样点D对应的竖直方向触地力分别确定为水平方向的触地力峰值和竖直方向的触地力峰值。

在一实施例中，可将采样点A的第一轴向的加速度数据换算为水平方向的受力值，作为水平方向的触地力峰值；将采样点D的第二轴向的加速度数据换算为竖直方向的受力值，竖直方向的触地力峰值。

在一实施例中，可将采样点A的第一轴向的加速度数据除以ONE_G得到水平方向的受力值，将采样点D的第二轴向的加速度数据除以ONE_G得到为竖直方向的受力值，其中，ONE_G表示一个重力加速度单位(g)的受力值。在一实施例中，ONE_G的取值因加速度传感器的配置不同而不同。

本实施例中，通过结合跑步触地过程的特点设定的各个控制门限值，使用迭代式搜索方法确定关键采样点，进而确定触地过程中的触地受力峰值，而且触地力量的确定仅需要使用两个轴向的加速度数据，因此计算量小。

图5A示出了根据本发明的一示例性实施例五的确定触地类型的方法的流程示意图；图5B示出了图5A所示实施例的触地类型分析示意图；本实施例以确定一次迈步的触地类型为例进行示例性说明，如图5A所示，包括如下步骤：

步骤501，将从缓存器中读取的迈步对应的多个轴向的加速度数据确定为第一采样数据段SE。

在一实施例中，S用于表示迈步的起始采样点，E用于表示迈步的结束采样点；

步骤502，根据第一轴向的加速度数据从第一采样数据段SE中确定迈步的脚底触地过程对应的第二采样数据段AE。

在一实施例中，A用于表示第一采样数据段SE中第一轴向的加速度数据的最大值所对应的采样点。

在一实施例中，步骤501-步骤502的描述可参见图3A所示实施例的步骤301-步骤302的描述，这里不再详述。

步骤503，确定采样点A前后的第二预设采样范围。

在一实施例中，第二预设采样范围的选取可以由跑步设备根据海量的用户实际跑步数据得出的经验范围，如图5B所示的“S4”即为第二预设采样范围。

步骤504，确定第二采样范围内第二轴向的加速度数据满足第四预设条件的采样点。

在一实施例中，第四预设条件可以由跑步设备根据海量的用户跑步触地过程的特点设定的预设条件，例如，第四预设条件为第二轴向的加速度数据大于预设数值，如大于零。

步骤505，将第二采样范围内第二轴向的加速度数据满足第四预设条件的采样点确定为用于确定触地类型参数的参数值的关键采样点。

步骤506，当关键采样点的个数大于预设数目阈值时，确定触地类型为前脚掌落地的触地类型，当关键采样点的个数不大于预设数目阈值时，确定触地类型为后脚掌落地的触地类型。

在一实施例中，本申请中上述实施例以将每一次迈步的触地类型划分为前脚掌落地喝后脚掌落地进行描述，但是本申请并不限定将每一步的触地类型划分为前脚掌落地和后脚掌落地两种类型，还可以将每一次迈步的触地类型划分为前脚掌着地、全脚掌着地和后脚跟着地等等。本领域技术人员可以理解的是，通过结合跑步触地过程的特点设定的各个控制门限值，使用迭代式搜索方法确定关键采样点，进而确定触地类型的方案都在本申请的保护范围内。

在一实施例中，跑步设备中的运动监测装置可根据前脚掌着地和后脚掌着地的力学差异，设置预设数目阈值，进而根据关键采样点的个数与预设数目阈值的关系确定是前脚掌着地还是后脚掌着地。

本实施例中，通过结合跑步触地过程的特点提取迈步对应的部分采样数据，并且根据该部分采样数据的数据特征，确定触地类型，而且触地类型的确定仅需要使用两个轴向的加速度数据，因此计算量小。

对应于上述的运动监测方法，本申请还提出了图6所示的根据本申请的一示例性实施例的可穿戴设备的示意结构图。请参考图6，在硬件层面，该可穿戴设备包括处理器、内部总线、网络接口、内存以及非易失性存储器，当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成实现运动监测装置。当然，除了软件实现方式之外，本申请并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。

图7为根据本发明的一示例性实施例的运动监测装置的结构示意图；如图7所示，该运动监测装置可以包括：划分模块71、采样点确定模块72和参数值确定模块73。其中：

划分模块71，用于将所采集的多个轴向的加速度数据中第一轴向的加速度数据划分为多个数据段；

采样点确定模块72，用于当多个数据段中每一个数据段在第一轴向的加速度数据对应一次迈步时，根据待确定步态分析参数获取迈步对应的多个轴向的加速度数据对应的多个关键采样点；

参数值确定模块73，用于根据多个关键采样点确定迈步对应的每一项步态分析参数的参数值。

图8示出了根据本发明的另一示例性实施例的运动监测装置的结构示意图，在图7所示实施例的基础上，如图8所示，在一实施例中，划分模块71包括：

划分单元711，用于将第一轴向的加速度数据以滑动窗口的形式划分为多个数据段，其中，每一个数据段与每一个相邻数据段重叠M个加速度数据，M为不小于0的整数。

在一实施例中，装置还包括：

特征获取模块74，用于获取每一个数据段的第一轴向的加速度数据对应的第一特征序列；

第一确定模块75，用于根据预设特征模型，确定特征获取模块获取的第一特征序列是否满足第一预设条件；

计算模块76，用于当第一确定模块75确定第一特征序列满足第一预设条件时，计算每一个数据段对应的结束时间与上一迈步的结束时间的差值；

第二确定模块77，用于当计算模块76计算得到的差值大于第一预设时间阈值并且小于第二预设时间阈值时，确定每一个数据段对应一次迈步。

在一实施例中，装置还包括：

第一更新模块78，用于当计算模块76计算得到的差值小于第一预设时间阈值时，将上一迈步的结束时间更新为满足第一预设条件的数据段的结束时间；

第二更新模块79，用于当计算模块76计算得到的差值大于第二预设时间阈值时，将上一迈步的开始时间更新为上一迈步的结束时间，并且将上一迈步的结束时间更新为满足第一预设条件的数据段的结束时间。

图9示出了根据本发明的又一示例性实施例的运动监测装置的结构示意图，在图7和/或图8所示实施例的基础上，如图9所示，在一实施例中，装置还包括：

第三确定模块80，用于将从缓存器中读取的迈步对应的多个轴向的加速度数据确定为第一采样数据段SE，其中，S用于表示迈步的起始采样点，E用于表示迈步的结束采样点；

第四确定模块81，用于根据第一轴向的加速度数据从第一采样数据段SE中确定迈步的脚底触地过程对应的第二采样数据段AE，其中，A用于表示第一采样数据段SE中第一轴向的加速度数据的最大值所对应的采样点。

在一实施例中，采样点确定模块72包括：

第一确定单元721，用于当待确定步态分析参数为触地时间参数时，根据第二采样数据段AE的第一轴向的加速度数据确定采样点B，其中，采样点B用于表示第二采样数据段AE中第一轴向的加速度数据满足第二预设条件的局部最小值所对应的采样点；

第二确定单元722，用于根据第二轴向的加速度数据，在采样点B和采样点E之间确定采样点C，其中，采样点C用于表示采样点B和采样点E之间的采样点中第二轴向的加速度数据满足第三预设条件的局部最小值所对应的采样点；

第三确定单元723，用于将采样点A、采样点B、采样点C和采样点E确定为用于确定触地时间参数的参数值的关键采样点。

在一实施例中，参数值确定模块73包括：

触地时间确定单元731，用于将采样点A和采样点B之间的时间间隔、采样点B和采样点C之间的时间间隔、采样点C和采样点E之间的时间间隔分别确定为着地阶段时间、支撑阶段时间和离地阶段时间。

在一实施例中，采样点确定模块72包括：

第四确定单元724，用于当待确定步态分析参数为触地力量参数时，根据第二采样数据段AE的第一轴向的加速度数据确定采样点B，其中，采样点B用于表示第二采样数据段AE中第一轴向的加速度数据满足第二预设条件的局部最小值所对应的采样点；

第五确定单元725，用于在采样点B前后的第一预设采样范围中，根据第二轴向的加速度数据确定采样点D，其中，采样点D用于表示在采样点B前后的预设采样点数据中第二轴向的加速度数据最大的采样点；

第六确定单元726，用于将采样点A和采样点D确定为用于确定触地力参数的参数值的关键采样点。

在一实施例中，参数值确定模块73包括：

触地力确定单元732，用于将采样点A对应的触地力和采样点D对应的触地力分别确定为水平方向的触地力峰值和竖直方向的触地力峰值。

在一实施例中，采样点确定模块72包括：

范围确定单元727，用于确定采样点A前后的第二采样范围；

第七确定单元728，用于确定第二采样范围内第二轴向的加速度数据满足第四预设条件的采样点；

第八确定单元729，用于将第二采样范围内第二轴向的加速度数据满足第四预设条件的采样点确定为用于确定触地类型参数的参数值的关键采样点。

在一实施例中，参数值确定模块73包括：

第一类型确定单元733，用于当关键采样点的个数大于预设数目阈值时，确定触地类型为前脚掌落地的触地类型；

第二类型确定单元734，用于当关键采样点的个数不大于预设数目阈值时，确定触地类型为后脚掌落地的触地类型。

在一实施例中，装置还包括：

步频确定模块82，用于根据每一个数据段在第一轴向的加速度数据是否对应一次迈步，确定运动的步频数据。

通过上述实施例，可以使普通人员不使用运动科学研究的实验室中的大型分析仪器来进行专业的步态和步频分析，并且在没有专业人士指导的前提下，能够正确认识自己的步态和步频，并根据步态和步频分析的结果做出适当的调整，从而达到提高跑步水平并避免运动伤害。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。