一种人体运动状态的识别方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及运动状态识别技术领域，特别设及一种基于多传感器的人体运动状态 的识别方法和装置。
【背景技术】
[0002] 随着社会经济的不断发展、物质生活水平的日渐提高，人们越来越关注自身健康， 为自己制定各种运动方案来健身，并根据运动情况分析自身的健康状态。因此，出现了各种 用于监测运动状态的设备。
[0003] 现有运动状态监测设备多是基于加速度传感器来监测人体的运动状态。如利用基 于加速度传感器的计步器来统计步数，该种计步方案主要是利用人在走路或跑步的过程 中，人体的多处部位都在运动，从而会产生相应的加速度，利用加速度的准周期性等特征来 统计运动步数。但是运种计步方案无法有效地区分走路和跑步。因此，人们期望一种能够有 效地区分走路和跑步的运动状态识别方案。
[0004] 此外，睡眠情况也会在一定程度上反映人们的身体健康状况，人们也期望能够对 睡眠情况有一定的了解和把握，因此对睡眠状况的记录也是必要的。现有方案，主要是通过 统计人们的睡眠状态所持续的时间来了解其睡眠质量。但是现有睡眠统计方法会引入假睡 的问题，比如人在睡眠过程中会存在较长时间一动不动的情况，运种情况类似于未佩戴检 测设备，设备脱离于人体静止地放置，从而有时难眠将设备静止放置的情况误判为睡眠。因 此，如何解决假睡问题是睡眠状态统计中需要解决的另一个问题。
【发明内容】
[0005] 鉴于上述问题，本发明提供一种能够有效地区分走路和跑步的人体运动状态的识 别方法，W及一种能够有效地解决睡眠状态统计中假睡问题的人体运动状态的识别方法。
[0006] 为达到上述目的，本发明的技术方案是运样实现的：
[0007] -方面，本发明提供了一种人体运动状态的识别方法，用于有效地区分走路状态 和跑步状态，该方法包括：
[000引在可穿戴设备中设置=轴加速度传感器和人体体征传感器；
[0009] 根据=轴加速度传感器采集的加速度信号判定人体处于行走状态，计算人体的行 走步数，并根据行走步数计算行走步频；
[0010] 根据人体体征传感器采集的体征信号计算行走过程中相应的体征频率；
[0011] 将计算得到的行走步频和体征频率分别与步频阔值和体征频率阔值进行比较，在 行走步频大于所述步频阔值，且体征频率大于所述体征频率阔值时，确定人体运动状态为 跑步状态，并将计算的行走步数记为跑步步数;否则，确定人体运动状态为走路状态，并将 计算的行走步数记为走路步数。
[0012] 另一方面，本发明提供了一种人体运动状态的识别装置，用于有效地区分走路状 态和跑步状态，该识别装置包括：
[0013] 行走步频计算单元，用于在根据可穿戴设备的=轴加速度传感器采集的加速度信 号判定人体处于行走状态时，根据该=轴加速度传感器采集的加速度信号计算人体的行走 步数，并根据行走步数计算行走步频；
[0014] 体征频率计算单元，用于根据检测设备的人体体征传感器采集的体征信号计算行 走过程中相应的体征频率；
[0015] 比较单元，用于将计算得到的行走步频和体征频率分别与步频阔值和体征频率阔 值进行比较；
[0016] 运动状态识别单元，用于在行走步频大于所述步频阔值，且体征频率大于所述体 征频率阔值时，确定人体运动状态为跑步状态，并将计算的行走步数记为跑步步数;否则， 确定人体运动状态为走路状态，并将计算的行走步数记为走路步数。
[0017] 本发明实施例提供的上述技术方案基于人在跑步状态和走路状态的步频和人体 体征不同的特点，在可穿戴设备中设置多个传感器，如加速度传感器和人体体征传感器，利 用加速度传感器和人体体征传感器分别采集人体运动过程中的加速度信号和人体体征信 号，基于加速度信号和人体体征信号分别计算运动过程中的步频和相应的人体体征频率， 结合步频和人体体征频率区分走路状态和跑步状态。
[0018] -方面，本发明提供了一种人体运动状态的识别方法，用于有效地解决睡眠状态 统计中假睡问题，该方法包括：
[0019] 在可穿戴设备中设置=轴加速度传感器和人体体征传感器；
[0020] 根据=轴加速度传感器采集的加速度信号检测人体的瞬时异动；
[0021 ]根据人体体征传感器采集的体征信号判断是否佩戴所述可穿戴设备；
[0022] 当睡眠状态统计时间内检测到的瞬时异动的个数小于或等于设定的第一数目阔 值，且判断人体佩戴上述可穿戴设备时，确定人体运动状态为睡眠状态；否则，确定人体运 动状态为清醒状态。
[0023] 另一方面，本发明提供了一种人体运动状态的识别装置，用于有效地解决睡眠状 态统计中假睡问题，该识别装置包括：
[0024] 瞬时异动检测单元，用于根据可穿戴设备的=轴加速度传感器采集的加速度信号 检测人体的瞬时异动；
[0025] 佩戴判断单元，用于根据可穿戴设备的人体体征传感器采集的体征信号判断是否 佩戴可穿戴设备；
[0026] 运动状态识别单元，用于当睡眠状态统计时间内检测到的瞬时异动的个数小于或 等于设定的第一数目阔值，且判断人体佩戴可穿戴设备时，确定人体运动状态为睡眠状态； 否则，确定人体运动状态为清醒状态。
[0027] 本发明实施例提供的上述技术方案通过在可穿戴设备中设置多个传感器，如加速 度传感器和人体体征传感器，利用加速度传感器和体征传感器分别采集人体运动过程中的 加速度信号和体征信号，结合加速度信号和体征信号识别人体的睡眠状态来提高识别结果 的准确性，避免了将可穿戴设备脱离于人体静止放置的情况统计到睡眠状态中。
【附图说明】
[0028] 图1为实施例一提供的人体运动状态的识别方法流程图；
[0029] 图2为实施例一提供的走跑过程中=轴加速度传感器在=个方向上产生的加速度 信号示意图；
[0030] 图3为实施例一提供的跑步状态和走路状态的识别方法流程图；
[0031 ]图4为实施例二提供的人体运动状态的识别方法流程图；
[0032] 图5为实施例二提供的睡眠过程中=轴加速度传感器在=个方向上产生的加速度 信号示意图；
[0033] 图6为实施例二提供的睡眠状态识别方法流程图；
[0034] 图7为实施例=提供的人体运动状态的识别装置示意图；
[0035] 图8为实施例四提供的人体运动状态的识别装置示意图。
【具体实施方式】
[0036] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方 式作进一步地详细描述。
[0037] 实施例一：
[0038] 本实施例采用多传感器结合人体特征（如屯、率检测）达到更精确获得人体走路和 跑步运动状态的效果。
[0039] 由于不同的行走状态，对应的步频和体征不同，因此本实施例利用具有加速度传 感和体征传感器的可穿戴设备实时监测人体的运动，结合运动特征和生物特征来识别人体 的行走状态。本实施例的行走状态包括走路状态和跑步状态，行走步数包括走路步数和跑 步步数。
[0040] 图1为本实施例提供的人体运动状态的识别方法流程图，如图1所示，图1中的方法 包括：
[0041] S110,在可穿戴设备中设置=轴加速度传感器和人体体征传感器。
[0042] 由于人体在走路和跑步时的屯、率会有明显的不同，因此本实施例优选地利用屯、率 传感器获取人体的屯、率特征。
[0043] S120,根据=轴加速度传感器采集的加速度信号判定人体处于行走状态，计算人 体的行走步数，并根据行走步数计算行走步频。
[0044] S130,根据人体体征传感器采集的体征信号计算行走过程中相应的体征频率。
[0045] 当可穿戴设备中设置的人体体征传感器为屯、率传感器，本步骤中根据人体体征传 感器采集的体征信号计算行走过程中相应的体征频率具体为:根据屯、率传感器采集的屯、率 信号的周期性波动计算行走过程中的屯、率。
[0046] S140,将计算得到的行走步频和体征频率分别与步频阔值和体征频率阔值进行比 较，在行走步频大于步频阔值，且体征频率大于体征频率阔值时，确定人体运动状态为跑步 状态，并将计算的行走步数记为跑步步数;否则，确定人体运动状态为走路状态，并将计算 的行走步数记为走路步数。
[0047] 上述步骤S120至S140的具体内容可W由可穿戴设备（如智能手表、智能手环)执 行。
[0048] 本实施例基于人在跑步状态和走路状态的步频和人体体征不同的特点，设置加速 度传感器和人体体征传感器，利用加速度传感器和人体体征传感器分别采集人体运动过程 中的加速度信号和人体体征信号，基于加速度信号和人体体征信号分别计算运动过程中的 步频和相应的人体体征频率，结合步