本发明涉及可穿戴设备领域，尤指一种可穿戴设备的穿戴状态识别方法及可穿戴设备。
背景技术：
随着科技的进步，以及人们对科技、生活的需求，诸如智能手环、智能手表、智能眼镜等可穿戴设备应运而生。
可穿戴设备通常被用于检测用户健康相关的生命体征或运动信息，例如计步，睡眠监测，心率监测，血压测量等。通常来说，为了降低可穿戴设备的功耗，以及避免产生错误的检测结果，可穿戴设备在未被穿戴的状态下会处于待机模式，不进行上述检测工作。这要求可穿戴设备能够精确迅速地检测出自身的穿戴状态。
相关技术中，有的通过电容检测技术对可穿戴设备进行穿戴检测。但是，电容检测在距离人体较远的时候就容易误触发，误检率较高，从而降低了穿戴检测的准确度。相关技术中，还有的通过电容检测技术初步判定穿戴，并通过光电传感器辅助检测。但是，由于光电信号是弱信号，人体(如手部)有移动的情况下，容易干扰到光电信号的捕捉，使得穿戴检测出现错误。相关技术中，还有的通过光电传感器(如红外装置)初步判定可穿戴设备与身体是否足够接近，然后通过温度传感器判定物体是否在有效范围，从而判定穿戴。但是，温度传感器很容易受到可穿戴设备本身发热的影响；另外，在炎热的天气下(如夏天)，外部温度和人体接近甚至高于人体温度时，温度传感器的作用完全失效。以上均可能导致检测失败。
为了解决上述问题，使可穿戴设备能够准确、有效地检测出自身的穿戴状态，本发明提供了一种可穿戴设备的穿戴状态识别方法及可穿戴设备。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种可穿戴设备的穿戴状态识别方法及可穿戴设备，可以对可穿戴设备的穿戴状态进行精确识别。
本发明提供的技术方案如下：
本发明提供了一种可穿戴设备的穿戴状态识别方法，包括步骤：s1采集可穿戴设备与其他物体之间的距离参考数据和可穿戴设备的运动角速度数据；s2根据所述距离参考数据、预先设置的预设距离条件，识别所述可穿戴设备的穿戴状态；s3根据所述运动角速度数据、预设角速度阈值条件，更正所述可穿戴设备的穿戴状态。
优选的，步骤s2具体包括步骤：s21判断所述距离参考数据是否满足所述预设距离条件；s22若所述距离参考数据不满足所述预设距离条件，则识别出所述可穿戴设备处于未穿戴状态；s23若所述距离参考数据满足所述预设距离条件，则识别出所述可穿戴设备处于拟穿戴状态。
优选的，步骤s3具体包括步骤：s31当所述可穿戴设备处于拟穿戴状态时，判断所述运动角速度数据是否满足所述预设角速度阈值条件；s32若所述运动角速度数据不满足所述预设角速度阈值条件，则将所述可穿戴设备的穿戴状态由拟穿戴状态更正为未穿戴状态；s33若所述运动角速度数据满足预设角速度阈值条件，则将所述可穿戴设备的穿戴状态由拟穿戴状态更正为已穿戴状态。
优选的，步骤s21判断所述距离参考数据是否满足预设距离条件的具体步骤包括：s2111根据所述距离参考数据，计算得到所述距离参考数据对应的数据值；s2112判断所述距离参考数据对应的数据值是否达到第一阈值；s2113若所述距离参考数据对应的数据值达到所述第一阈值，则识别出所述距离参考数据满足预设距离条件；s2114若所述距离参考数据对应的数据值未达到所述第一阈值，则识别出所述距离参考数据不满足预设距离条件。
优选的，步骤s21判断所述距离参考数据是否满足预设距离条件的具体步骤包括：s2121计算当前采集时间采集到的距离参考数据的数据值和上一采集时间采集到的距离参考数据的数据值之间的数据变化斜率；s2122判断所述数据变化斜率是否达到第二阈值；s2123若所述数据变化斜率达到所述第二阈值；则识别出所述距离参考数据满足预设距离条件；s2124若所述数据变化斜率未达到所述第二阈值，则识别出所述距离参考数据不满足预设距离条件。
优选的，步骤s31判断所述运动角速度数据是否满足预设角速度阈值条件的具体步骤包括：s3111获取当前预设时间段内多个运动角速度数据，计算当前预设时间段内多个运动角速度数据的绝对值的均值，得到第一角速度数据均值；s3112判断所述第一角速度数据均值是否达到第三阈值；s3113若所述第一角速度数据均值达到所述第三阈值，则识别出所述距离参考数据满足预设角速度阈值条件；s3114若所述第一角速度数据均值未达到所述第三阈值，识别出所述距离参考数据不满足预设角速度阈值条件。
优选的，s31判断所述运动角速度数据是否满足预设角速度阈值条件的具体步骤包括：s3121获取当前预设时间段内多个运动角速度数据，计算出当前预设时间段内每个所述距离参考数据的对应的数据值，以及当前预设时间段每个所述距离参考数据的对应的数据值中，最大数据值与最小数据值的差值；s3122判断所述差值是否达到第四阈值；s3123若所述差值达到所述第四阈值，则识别出所述距离参考数据满足预设角速度阈值条件；s3124若所述差值达未到所述第四阈值，则识别出所述距离参考数据不满足预设角速度阈值条件。
优选的，判断所述运动角速度数据是否满足预设角速度阈值条件的具体步骤包括：s3131获取当前预设时间段内多个运动角速度数据，对当前预设时间段的运动角速度数据进行数据处理，得到当前预设时间段内每个运动角速度数据对应的参考数据值；s3132计算当前预设时间段内每个运动角速度数据对应的参考数据值的均值，得到第二角速度数据均值；s3133判断所述第二角速度数据均值是否达到第五阈值；s3134若所述差值达到所述第五阈值，则识别出所述距离参考数据满足预设角速度阈值条件；s3135若所述差值未达到所述第五阈值，识别出所述距离参考数据不满足预设角速度阈值条件。
优选的，步骤s3之后包括步骤：s4当识别出可穿戴设备处于未穿戴状态时，所述可穿戴设备进入待机模式；s5当识别出可穿戴设备处于拟穿戴状态时，所述可穿戴设备进入工作模式。
本发明还提供了一种可穿戴设备，包括：采集模块，用于采集可穿戴设备与其他物体之间的距离参考数据和可穿戴设备的运动角速度数据；状态识别模块，与所述采集模块电连接，用于根据所述距离参考数据、预先设置的预设距离条件，识别所述可穿戴设备的穿戴状态；所述状态识别模块，还用于根据所述运动角速度数据、预设角速度阈值条件，更正所述可穿戴设备的穿戴状态。
优选的，可穿戴设备还包括：判断模块，与所述采集模块电连接，用于判断所述距离参考数据是否满足所述预设距离条件；所述状态识别模块，还与所述判断模块电连接，用于当所述距离参考数据不满足所述预设距离条件时，则识别出所述可穿戴设备处于未穿戴状态；所述状态识别模块，还用于当所述距离参考数据满足所述预设距离条件时，则识别出所述可穿戴设备处于拟穿戴状态；所述判断模块，还用于当所述可穿戴设备处于拟穿戴状态时，判断所述运动角速度数据是否满足所述预设角速度阈值条件；所述状态识别模块，还用于当所述运动角速度数据不满足预设角速度阈值条件时，则将所述可穿戴设备的穿戴状态由拟穿戴状态更正为未穿戴状态；所述状态识别模块，还用于当所述运动角速度数据满足预设角速度阈值条件时，则将所述可穿戴设备的穿戴状态由拟穿戴状态更正为已穿戴状态。
优选的，可穿戴设备还包括：计算模块，与所述采集模块电连接，用于根基所述距离参考数据，计算得到所述距离参考数据对应的数据值；所述判断模块，还与所述计算模块电连接，还用于判断所述距离参考数据对应的数据值是否达到第一阈值；所述状态识别模块，还用于若所述距离参考数据对应的数据值达到第一阈值，则识别出所述距离参考数据满足预设距离条件；所述状态识别模块，还用于若所述距离参考数据对应的数据值未达到第一阈值，则识别出所述距离参考数据不满足预设距离条件。
优选的，可穿戴设备还包括：计算模块，用于计算当前采集时间采集到的距离参考数据的数据值和上一采集时间采集到的距离参考数据的数据值之间的数据变化斜率；所述判断模块，还与所述计算模块电连接，还用于判断所述数据变化斜率是否大于第二阈值；所述状态识别模块，还用于若所述数据变化斜率大于第二阈值；则识别出所述距离参考数据满足预设距离条件；所述状态识别模块，还用于若所述数据变化斜率未达到第二阈值，则识别出所述距离参考数据不满足预设距离条件。
优选的，可穿戴设备还包括：获取模块，用于获取当前预设时间段内多个运动角速度数据；计算模块，与所述获取模块电连接，用于计算当前预设时间段内多个运动角速度数据的绝对值的均值，得到第一角速度数据均值；所述判断模块，还用于判断所述第一角速度数据均值是否达到第三阈值；所述状态识别模块，还用于若所述第一角速度数据均值达到所述第三阈值，则识别出所述距离参考数据满足预设角速度阈值条件；所述状态识别模块，还用于若所述第一角速度数据均值未达到所述第三阈值，识别出所述距离参考数据不满足预设角速度阈值条件。
优选的，可穿戴设备还包括：获取模块，用于获取当前预设时间段内多个运动角速度数据；计算模块，与所述获取模块电连接，用于计算出当前预设时间段内每个所述距离参考数据的对应的数据值，以及当前预设时间段每个所述距离参考数据的对应的数据值中，最大数据值与最小数据值的差值；所述判断模块，还用于判断所述差值是否达到第四阈值；所述状态识别模块，还用于若所述差值达到所述第四阈值，则识别出所述距离参考数据满足预设角速度阈值条件；所述状态识别模块，还用于若所述差值达未到所述第四阈值，识别出所述距离参考数据不满足预设角速度阈值条件。
优选的，可穿戴设备还包括：获取模块，用于获取当前预设时间段内多个运动角速度数据；数据处理模块，与所述获取模块电连接，用于对当前预设时间段的运动角速度数据进行数据处理，得到当前预设时间段内每个运动角速度数据对应的参考数据值；计算模块，与所述数据处理模块电连接，用于计算当前预设时间段内每个运动角速度数据对应的参考数据值的均值，得到第二角速度数据均值；所述判断模块，还用于判断所述第二角速度数据均值是否达到第五阈值；所述状态识别模块，还用于若所述差值达到所述第五阈值，则识别出所述距离参考数据满足预设角速度阈值条件；所述状态识别模块，还用于若所述差值未达到所述第五阈值，识别出所述距离参考数据不满足预设角速度阈值条件。
优选的，还包括：模式控制模块，与所述状态识别模块电连接，用于当识别出可穿戴设备处于未穿戴状态时，控制所述可穿戴设备进入待机模式；所述模式控制模块，还用于当识别出可穿戴设备处于拟穿戴状态时，控制所述可穿戴设备进入工作模式。
通过本发明提供的一种可穿戴设备的穿戴状态识别方法及可穿戴设备，能够带来以下至少一种有益效果：
1、本发明通过光电传感器检测可穿戴设备与其他物体间的距离参考数据，对可穿戴设备的穿戴状态进行初步识别，然后再通过陀螺仪检测可穿戴设备的运动角速度数据，对可穿戴设备的穿戴状态进行确认。能够精确地识别出可穿戴设备的穿戴状态。
2、由于处理距离参考数据判断穿戴状态的速度比较快，而处理运动角速度数据判断穿戴状态的速度比较慢，若是当两者同时判断出可穿戴设备处于穿戴状态时，可穿戴设备再启动工作模式，会出现用户刚佩戴可穿戴设备时，由于处理运动角速度数据判断穿戴状态的速度比较慢，导致可穿戴设备仍处于待机状态；即要等待可穿戴设备处理完运动角速度数据，识别出处于已穿戴状态时，才开启工作模式，这一段等待时间会极大地影响用户的使用。
因此本发明在初步判断出可穿戴设备处于拟穿戴状态时，可穿戴设备就进入工作模式，启动相应的检测功能，避免出现用户佩戴上可穿戴设备时还需等待启动的情况。用户佩戴上可穿戴设备时，即可使用相应的检测功能，提高了设备的反应速度。若通过运动角速度数据检测出可穿戴设备处于未穿戴状态时，再次关闭相应的功能即可，也不会造成太多的功耗。
3、可穿戴设备处于已穿戴状态时，光电传感器发出光信号后，由于人体离发光点距离较近，人体反射回来的光信号(即本发明中的距离参考数据)的光强度会比较大，而可穿戴设备处于未穿戴状态时，光电传感器发出光信号后，由于反射点离发光点距离较远，反射回来的光信号的光强度比较小，因此，通过判断参考数据对应的数据值是否大于第一阈值，可以非常准确地判断出可穿戴设备的穿戴状态。
另外，可穿戴设备处于未穿戴状态时，光电传感器采集到的光信号都会保持一定的强度，不会有太大的变化；而用户穿戴可穿戴设备时，由于人体距离光电传感器较近，反射回来的光信号会较上一时刻出现较大的上升沿，因此判断所述数据变化斜率是否达到第二阈值，也能够精确地识别出可穿戴设备的穿戴状态。
4、当可穿戴设备处于未穿戴状态时，一般都是放置在桌面上，处于静止的状态，陀螺仪采集到的运动角速度会非常小；而当可穿戴设备处于已穿戴状态时，由于人体是运动的，可穿戴设备会产生比较大的运动加速度。因此通过运动角速度来对可穿戴设备的穿戴状态进行判定非常准确。
附图说明
下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对一种可穿戴设备的穿戴状态识别方法及可穿戴设备的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。
图1是本发明一种可穿戴设备的穿戴状态识别方法的一个实施例的流程图；
图2是本发明一种可穿戴设备的穿戴状态识别方法的另一个实施例的流程图；
图3是本发明一种可穿戴设备的穿戴状态识别方法的另一个实施例的流程图；
图4是人体穿戴可穿戴设备时，光电传感器接收到的信号图；
图5是可穿戴设备脱离人体时，光电传感器接收到的信号图；
图6是本发明中可穿戴设备放置于桌面上，并处于静止状态时产生的运动角速度信号图；
图7是本发明中可穿戴设备佩戴在人体上，并处于静止状态时产生的运动角速度信号图；
图8是本发明一种可穿戴设备的穿戴状态识别方法的另一个实施例的流程图；
图9是人体穿戴可穿戴设备时，光电传感器接收到的另一个信号图；
图10是可穿戴设备脱离人体时，光电传感器接收到的另一个信号图；
图11是本发明一种可穿戴设备的穿戴状态识别方法的另一个实施例的流程图；
图12是本发明一种可穿戴设备的一个实施例的结构示意图。
附图标号说明：
1-采集模块、2-状态识别模块、3-判断模块、4-计算模块、5-获取模块、6-数据处理模块、7-模式控制模块。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。
为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本发明相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。
如图1所示，本发明提供了一种可穿戴设备的穿戴状态识别方法的一个实施例，包括：
s1采集可穿戴设备与其他物体之间的距离参考数据和可穿戴设备的运动角速度数据；
s2根据所述距离参考数据、预先设置的预设距离条件，识别所述可穿戴设备的穿戴状态；
s3根据所述运动角速度数据、预设角速度阈值条件，更正所述可穿戴设备的穿戴状态。
具体的，本实施例中，可穿戴设备上安装有光电传感器，可以发出光信号，光信号到达一物体后，会产生光反射，光电传感器即会采集到反射光信号(即距离参考数据)。若光电传感器的灵敏度足够大，精确度足够高，通过计算发射光信号的时间和接收到反射光的时间，即可测量出可穿戴设备与反射点的距离。或者可以检测反射的距离参考数据的强度大小，判断反射点与可穿戴设备之间的距离也是可行的。可穿戴设备上还安装有陀螺仪，能够采集到可穿戴设备的运动角速度数据。通过判断运动角速度数据是否满足预设角速度阈值条件，即可判断出可穿戴设备的穿戴状态。
本实施例首先通过光电传感器采集到的所述距离参考数据，以及预先设置的预设距离条件，对可穿戴设备的穿戴状态进行初步判定，然后在通过陀螺仪采集到的运动角速度数据、预设角速度阈值条件，对初步判定的结果进行更正。通过这两种方式，能够有效地判断出可穿戴设备的穿戴状态。
如图2所示，本发明提供了一种可穿戴设备的穿戴状态识别方法的另一个实施例，包括：
s1采集可穿戴设备与其他物体之间的距离参考数据和可穿戴设备的运动角速度数据；
s21判断所述距离参考数据是否满足预设距离条件；
s22若所述距离参考数据不满足所述预设距离条件，则识别出所述可穿戴设备处于未穿戴状态；(可穿戴设备进入待机模式；)
s23若所述距离参考数据满足所述预设距离条件，则识别出所述可穿戴设备处于拟穿戴状态，(可穿戴设备进入工作模式；)
s31当所述可穿戴设备处于拟穿戴状态时，判断所述运动角速度数据是否满足预设角速度阈值条件；
s32若所述运动角速度数据不满足预设角速度阈值条件，则将所述可穿戴设备的穿戴状态由拟穿戴状态更正为未穿戴状态；(可穿戴设备从工作模式切换到待机模式；)
s33若所述运动角速度数据满足预设角速度阈值条件，则将所述可穿戴设备的穿戴状态由拟穿戴状态更正为已穿戴状态。(可穿戴设备保持工作模式。)
s4当识别出可穿戴设备处于未穿戴状态时，所述可穿戴设备进入待机模式；
s5当识别出可穿戴设备处于拟穿戴状态时，所述可穿戴设备进入工作模式。
具体的，本发明中可穿戴设备可设置多种工作模式，例如当可穿戴设备处于拟穿戴状态或已穿戴状态时，开启工作模式，启动工作模式下的各种功能(如心律检测功能、记步功能、温度检测功能等)；当可穿戴设备处于未穿戴状态时，开启待机模式，关闭工作模式，同时关闭工作模式下的各种功能。
本实施例中距离参考数据满足预设距离条件时，可能出现多种状况，例如用户已经穿戴上可穿戴设备；再例如，其他物体距离可穿戴设备较近时；再例如，有强光照射到可穿戴设备时。因此，当距离参考数据是否满足预设距离条件时，并不能够非常准确地得出可穿戴设备一定处于已穿戴状态，本实施例中将这种状态称为拟穿戴状态，即判断为可能处于已穿戴状态。
在拟穿戴状态状态下，可穿戴设备即可开启工作模式，启动相应的检测功能。可穿戴设备进一步通过判断所述运动角速度数据是否满足预设角速度阈值条件，对可穿戴设备的穿戴状态进行更正。若可穿戴设备的穿戴状态由拟穿戴状态更正为未穿戴状态，则立即从工作模式切换到待机模式；若可穿戴设备的穿戴状态由拟穿戴状态更正为已穿戴状态，则继续保持工作模式。
一般而言，处理距离参考数据来判断穿戴状态的速度比较快，而处理运动角速度数据判断穿戴状态的速度比较慢，若是当两者同时判断出可穿戴设备处于穿戴状态时，可穿戴设备再启动工作模式，会出现用户刚佩戴可穿戴设备时，由于处理运动角速度数据判断穿戴状态的速度比较慢，可穿戴设备仍处于待机状态；即要等待可穿戴设备处理完运动角速度数据，识别出处于已穿戴状态时，才开启工作模式。这一段等待时间会极大地影响用户的使用，降低可穿戴设备的使用体验。
本实施例中可穿戴设备的工作方式，不会出现等待启动的时间，用户佩戴上可穿戴设备时，即可使用相应的检测功能，提高了设备的反应速度。若通过运动角速度数据检测出可穿戴设备处于未穿戴状态时，再次关闭相应的功能即可，也不会造成太多的功耗。
如图3所示，本发明提供了一种可穿戴设备的穿戴状态识别方法的一个实施例，包括：
s1采集可穿戴设备与其他物体之间的距离参考数据和可穿戴设备的运动角速度数据；
s2111根据所述距离参考数据，计算得到所述距离参考数据对应的数据值；
s2112判断所述距离参考数据对应的数据值是否达到第一阈值；
s2113若所述距离参考数据对应的数据值达到第一阈值，则识别出所述距离参考数据满足预设距离条件；
s2114若所述距离参考数据对应的数据值未达到第一阈值，则识别出所述距离参考数据不满足预设距离条件；
s22若所述距离参考数据不满足所述预设距离条件，则识别出所述可穿戴设备处于未穿戴状态；(可穿戴设备进入待机模式；)
s23若所述距离参考数据满足所述预设距离条件，则识别出所述可穿戴设备处于拟穿戴状态，(可穿戴设备进入工作模式；)
s3111获取当前预设时间段内多个运动角速度数据，计算当前预设时间段内多个运动角速度数据的绝对值的均值，得到第一角速度数据均值；
s3112判断所述第一角速度数据均值是否达到第三阈值；
s3113若所述第一角速度数据均值达到所述第三阈值，则识别出所述距离参考数据满足预设角速度阈值条件；
s3114若所述第一角速度数据均值未达到所述第三阈值，识别出所述距离参考数据不满足预设角速度阈值条件。
s32若所述运动角速度数据不满足预设角速度阈值条件，则将所述可穿戴设备的穿戴状态由拟穿戴状态更正为未穿戴状态；(可穿戴设备从工作模式切换到待机模式；)
s33若所述运动角速度数据满足预设角速度阈值条件，则将所述可穿戴设备的穿戴状态由拟穿戴状态更正为已穿戴状态。(可穿戴设备保持工作模式。)
s4当识别出可穿戴设备处于未穿戴状态时，所述可穿戴设备进入待机模式；
s5当识别出可穿戴设备处于拟穿戴状态时，所述可穿戴设备进入工作模式。
具体的，本实施例提供了一种如何判断所述距离参考数据是否满足预设距离条件的方法。光电传感器工作时可按照一定周期发出光信号，若用户佩戴可穿戴设备时，由于人体离光电传感器的发光点距离较近，人体反射回来的光信号(即本发明中的距离参考数据)的光强度会比较大。但是若可穿戴设备处于未穿戴状态，即用户未佩戴可穿戴设备时，由于反射点离发光点距离较远，反射到光电传感器上的光信号的光强度比较小。
如图4所示，当用户穿戴可穿戴设备时，光电传感器接收到的距离参考数据(包括光信号强度)会迅速上升，若参考数据对应的数据值达到第一阈值时，可以判断出可穿戴设备的穿戴状态处于拟穿戴状态。如图5所示，当用户取下可穿戴设备时，光电传感器接收到的距离参考数据(包括光信号强度)会迅速下降，若参考数据对应的数据值低于第一阈值时，可以判断出可穿戴设备的穿戴状态处于未穿戴状态。
更加优选的，步骤s2111之前还可以设定数据上限阈值和数据下限阈值，当所述距离参考数据在数据上限阈值和数据下限阈值之间时，再执行步骤s2221。这样做可以排除很多无效数据(例如有时会有强光照射，光电传感器接收到的距离参考数据明显会大大超出第一阈值，或光电传感器未检测到有效反射光时，其接收到的距离参考数据明显会大大小于第一阈值)，提高识别的准确路，同时减少不必要的计算处理，提高处理速度。
当所述可穿戴设备处于拟穿戴状态时，还需进一步判断所述运动角速度数据是否满足预设角速度阈值条件，以此来再次确认可穿戴设备的穿戴状态。
本实施例还提供了一种如何判断所述运动角速度数据是否满足预设角速度阈值条件的方法。可穿戴设备中的陀螺仪可以实时采集可穿戴设备的运动角速度数据。当可穿戴设备处于未穿戴状态时，一般都是放置在桌面上，处于静止的状态，陀螺仪采集到的运动角速度会非常小；而当可穿戴设备处于已穿戴状态时，由于人体是运动的，可穿戴设备会产生比较大的运动加速度。
如图6、图7所示，可穿戴设备分别放在静止物体上和屏息状态的人体上时，角速度数据是有差别的。因此，通过统计当前预设时间段(如1秒或2秒)内可穿戴设备的运动角速度数据，计算出当前预设时间段内多个运动角速度数据的绝对值的均值，即可表征可穿戴设备在当前时间段的穿戴状态。通过运动角速度来对可穿戴设备的穿戴状态进行判定非常准确。
如图8所示本发明提供了一种可穿戴设备的穿戴状态识别方法的一个实施例，包括步骤：
s1采集可穿戴设备与其他物体之间的距离参考数据和可穿戴设备的运动角速度数据；
s2121计算当前采集时间采集到的距离参考数据的数据值和上一采集时间采集到的距离参考数据的数据值之间的数据变化斜率；
s2122判断所述数据变化斜率是否达到第二阈值；
s2123若所述数据变化斜率达到第二阈值，则识别出所述距离参考数据满足预设距离条件；
s2124若所述数据变化斜率未达到第二阈值，则识别出所述距离参考数据不满足预设距离条件。
s22若所述距离参考数据不满足所述预设距离条件，则识别出所述可穿戴设备处于未穿戴状态；可穿戴设备进入待机模式；
s23若所述距离参考数据满足所述预设距离条件，则识别出所述可穿戴设备处于拟穿戴状态，可穿戴设备进入工作模式；
s3121获取当前预设时间段内多个运动角速度数据，计算出当前预设时间段内每个所述距离参考数据的对应的数据值，以及当前预设时间段每个所述距离参考数据的对应的数据值中，最大数据值与最小数据值的差值；
s3122判断所述差值是否达到第四阈值；
s3123若所述差值达到所述第四阈值，则识别出所述距离参考数据满足预设角速度阈值条件；
s3124若所述差值达未到所述第四阈值，识别出所述距离参考数据不满足预设角速度阈值条件。
s32若所述运动角速度数据不满足预设角速度阈值条件，则将所述可穿戴设备的穿戴状态由拟穿戴状态更正为未穿戴状态；可穿戴设备从工作模式切换到待机模式；
s33若所述运动角速度数据满足预设角速度阈值条件，则将所述可穿戴设备的穿戴状态由拟穿戴状态更正为已穿戴状态，可穿戴设备保持工作模式。
s4当识别出可穿戴设备处于未穿戴状态时，所述可穿戴设备进入待机模式；
s5当识别出可穿戴设备处于拟穿戴状态时，所述可穿戴设备进入工作模式。
具体的，本实施例提供了另一种如何判断所述距离参考数据是否满足预设距离条件的方法。可穿戴设备处于未穿戴状态时，由于可穿戴设备处于静止状态，若周围环境的光线变化不是非常快，光电传感器采集到的光信号都会保持一定的强度，不会有太大的变化；而可穿戴设备处于已穿戴状态时，由于光电传感器距离人体比较近，人体会产生反射光的光强度会比较大，如图9所示，反射回来的光信号会较上一时刻会出现较大的数据变化斜率，当所述数据变化斜率达到第二阈值，即可识别出可穿戴设备处于拟穿戴状态。如图10所示，当用户取下可穿戴设备时，反射回来的光信号会较上一时刻出现较大的下降沿，数据变化斜率则为负数，未达到第二阈值，即可识别出可穿戴设备处于未穿戴状态。或者，当可穿戴设备处于已穿戴状态时，当检测到的距离参考数据的数据值和上一采集时间采集到的距离参考数据的数据值之间的数据变化斜率小于第六阈值时，则识别出可穿戴设备处于未穿戴状态。
当所述可穿戴设备处于拟穿戴状态时，还需进一步判断所述运动角速度数据是否满足预设角速度阈值条件，以此来再次确认可穿戴设备的穿戴状态。
本实施例还提供了一种如何判断所述运动角速度数据是否满足预设角速度阈值条件的方法。可穿戴设备中的陀螺仪可以实时采集可穿戴设备的运动角速度数据。当可穿戴设备处于未穿戴状态时，一般都是放置在桌面上，处于静止的状态，陀螺仪采集到的运动角速度会非常小；而当可穿戴设备处于已穿戴状态时，由于人体是运动的，可穿戴设备会产生比较大的运动加速度。因此，通过统计当前预设时间段(如1秒或2秒)内可穿戴设备的运动角速度数据，计算出当前预设时间段内每个所述距离参考数据的对应的数据值，以及当前预设时间段每个所述距离参考数据的对应的数据值中，最大数据值与最小数据值的差值，这一差值即可表征可穿戴设备在当前时间段的穿戴状态。通过运动角速度来对可穿戴设备的穿戴状态进行判定非常准确。
如图11所示，本发明提供了一种可穿戴设备的穿戴状态识别方法的一个实施例，包括：
s1采集可穿戴设备与其他物体之间的距离参考数据和可穿戴设备的运动角速度数据；
s2121计算当前采集时间采集到的距离参考数据的数据值和上一采集时间采集到的距离参考数据的数据值之间的数据变化斜率；
s2122判断所述数据变化斜率是否达到第二阈值；
s2123若所述数据变化斜率达到第二阈值，则识别出所述距离参考数据满足预设距离条件；
s2124若所述数据变化斜率未达到第二阈值，则识别出所述距离参考数据不满足预设距离条件。
s22若所述距离参考数据不满足所述预设距离条件，则识别出所述可穿戴设备处于未穿戴状态；可穿戴设备进入待机模式；
s23若所述距离参考数据满足所述预设距离条件，则识别出所述可穿戴设备处于拟穿戴状态，可穿戴设备进入工作模式；
s3131获取当前预设时间段内多个运动角速度数据，对当前预设时间段的运动角速度数据进行数据处理，得到当前预设时间段内每个运动角速度数据对应的参考数据值；
s3132计算当前预设时间段内每个运动角速度数据对应的参考数据值的均值，得到第二角速度数据均值；
s3133判断所述第二角速度数据均值是否达到第五阈值；
s3134若所述差值达到所述第五阈值，则识别出所述距离参考数据满足预设角速度阈值条件；
s3135若所述差值未达到所述第五阈值，识别出所述距离参考数据不满足预设角速度阈值条件。
s32若所述运动角速度数据不满足预设角速度阈值条件，则将所述可穿戴设备的穿戴状态由拟穿戴状态更正为未穿戴状态；可穿戴设备从工作模式切换到待机模式；
s33若所述运动角速度数据满足预设角速度阈值条件，则将所述可穿戴设备的穿戴状态由拟穿戴状态更正为已穿戴状态，可穿戴设备保持工作模式。
s4当识别出可穿戴设备处于未穿戴状态时，所述可穿戴设备进入待机模式；
s5当识别出可穿戴设备处于拟穿戴状态时，所述可穿戴设备进入工作模式。
本实施例中还提供了一种如何判断所述运动角速度数据是否满足预设角速度阈值条件的方法。
首先，对采集到的运动角速度进行数据处理，得到处理后所述运动角速度对应的角速度参考值；其数据处理的方法为：a.计算运动角速度在三维坐标系上每一维度的角速度分量；b.获取运动角速度在三维坐标系上每一维度上的基线；c.将所述运动角速度在三维坐标系中每一维度上的运动角速度分量减去每一维度上对应的基线，得到所述运动角速度在三维坐标系上每一维度的角速度相对分量；d.根据所述运动角速度在三维坐标系上每一维度的角速度相对分量，计算出所述运动角速度的相对模值；e.当所述运动角速度的相对模值未达到第二阈值时，所述角速度参考值为0；当所述运动角速度的相对模值达到第二阈值时，所述角速度参考值为含有所述运动角速度的模的幂函数(如所述运动角速度的模的三次方)。
然后，计算当前预设时间段内每个运动角速度数据对应的参考数据值的均值，得到第二角速度数据均值；再通过判断所述第二角速度数据均值是否达到第五阈值来识别可穿戴设备的穿戴状态。
此外，上述几个实施例中，如何判断所述距离参考数据是否满足预设距离条件的方法和如何判断所述运动角速度数据是否满足预设角速度阈值条件的方法可以任意组合，不限于上述实施例的组合方式。步骤s4、s5中可穿戴设备进入何种工作模式也可以与上述几个实施例任意结合。
本发明还提供了一种可穿戴设备的一个实施例，包括：
采集模块1，用于采集可穿戴设备与其他物体之间的距离参考数据和可穿戴设备的运动角速度数据；
状态识别模块2，与所述采集模块1电连接，用于根据所述距离参考数据、预先设置的预设距离条件，识别所述可穿戴设备的穿戴状态；
所述状态识别模块2，还用于根据所述运动角速度数据、预设角速度阈值条件，更正所述可穿戴设备的穿戴状态。
具体的，本实施例中，采集模块1包括光电传感器和陀螺仪，光电传感器可以发出光信号，光信号到达一物体后，会产生光反射，光电传感器即会采集到反射光信号(及距离参考数据)。可穿戴设备上还安装有陀螺仪，能够采集到可穿戴设备的运动角速度数据。
本实施例首先通过光电传感器采集到的所述距离参考数据，以及预先设置的预设距离条件，对可穿戴设备的穿戴状态进行初步判定，然后在通过陀螺仪采集到的运动角速度数据、预设角速度阈值条件，对初步判定的结果进行更正。通过这两种方式，能够有效地判断出可穿戴设备的穿戴状态。
如图12所示，本发明提供了一种可穿戴设备的一个实施例，包括：
采集模块1，用于采集可穿戴设备与其他物体之间的距离参考数据和可穿戴设备的运动角速度数据。
状态识别模块2，与所述采集模块1电连接，用于根据所述距离参考数据、预先设置的预设距离条件，识别所述可穿戴设备的穿戴状态。
优选的，判断模块3，与所述采集模块1电连接，用于判断所述距离参考数据是否满足预设距离条件；所述状态识别模块2，还与所述判断模块3电连接，用于当所述距离参考数据不满足所述预设距离条件时，则识别出所述可穿戴设备处于未穿戴状态；所述状态识别模块2，与所述判断模块3电连接，还用于当所述距离参考数据满足所述预设距离条件时，则识别出所述可穿戴设备处于拟穿戴状态。
所述状态识别模块2，还用于根据所述运动角速度数据、预设角速度阈值条件，更正所述可穿戴设备的穿戴状态。
优选的，所述判断模块3，还用于当所述可穿戴设备处于拟穿戴状态时，判断所述运动角速度数据是否满足预设角速度阈值条件；所述状态识别模块2，与所述判断模块3电连接，还用于当所述运动角速度数据不满足预设角速度阈值条件时，则将所述可穿戴设备的穿戴状态由拟穿戴状态更正为未穿戴状态；所述状态识别模块2，还用于当所述运动角速度数据满足预设角速度阈值条件时，则将所述可穿戴设备的穿戴状态由拟穿戴状态更正为已穿戴状态。
优选的，还包括：计算模块4，与所述采集模块电连接，用于根基所述距离参考数据，计算得到所述距离参考数据对应的数据值；所述判断模块3，还与所述计算模块4电连接，还用于判断所述距离参考数据对应的数据值是否达到第一阈值；所述状态识别模块2，与所述判断模块3电连接，还用于若所述距离参考数据对应的数据值达到第一阈值，则识别出所述距离参考数据满足预设距离条件；所述状态识别模块2，还用于若所述距离参考数据对应的数据值未达到第一阈值，则识别出所述距离参考数据不满足预设距离条件。
优选的，还包括：计算模块4，用于计算当前采集时间采集到的距离参考数据的数据值和上一采集时间采集到的距离参考数据的数据值之间的数据变化斜率；所述判断模块3，还与所述计算模块4电连接，还用于判断所述数据变化斜率是否大于第二阈值；所述状态识别模块2，与所述判断模块3电连接，还用于若所述数据变化斜率大于第二阈值；则识别出所述距离参考数据满足预设距离条件；所述状态识别模块2，还用于若所述数据变化斜率未达到第二阈值，则识别出所述距离参考数据不满足预设距离条件。
优选的，还包括：获取模块5，与所述采集模块1电连接，用于获取当前预设时间段内多个运动角速度数据；计算模块4，与所述获取模块5电连接，用于计算当前预设时间段内多个运动角速度数据的绝对值的均值，得到第一角速度数据均值；所述判断模块3，还用于判断所述第一角速度数据均值是否达到第三阈值；所述状态识别模块2，与所述判断模块3电连接，还用于若所述第一角速度数据均值达到所述第三阈值，则识别出所述距离参考数据满足预设角速度阈值条件；所述状态识别模块2，还用于若所述第一角速度数据均值未达到所述第三阈值，识别出所述距离参考数据不满足预设角速度阈值条件。
优选的，还包括：获取模块5，用于获取当前预设时间段内多个运动角速度数据；计算模块4，与所述获取模块5电连接，用于计算出当前预设时间段内每个所述距离参考数据的对应的数据值，以及当前预设时间段每个所述距离参考数据的对应的数据值中，最大数据值与最小数据值的差值；所述判断模块3，还用于判断所述差值是否达到第四阈值；所述状态识别模块2，与所述判断模块3电连接，还用于若所述差值达到所述第四阈值，则识别出所述距离参考数据满足预设角速度阈值条件；所述状态识别模块2，还用于若所述差值达未到所述第四阈值，识别出所述距离参考数据不满足预设角速度阈值条件。
优选的，还包括：获取模块5，用于获取当前预设时间段内多个运动角速度数据；数据处理模块6，与所述获取模块5电连接，用于对当前预设时间段的运动角速度数据进行数据处理，得到当前预设时间段内每个运动角速度数据对应的参考数据值；计算模块4，与所述数据处理模块6电连接，用于计算当前预设时间段内每个运动角速度数据对应的参考数据值的均值，得到第二角速度数据均值；所述判断模块3，还与所述数据处理模块6电连接，还用于判断所述第二角速度数据均值是否达到第五阈值；所述状态识别模块2，还用于若所述差值达到所述第五阈值，则识别出所述距离参考数据满足预设角速度阈值条件；所述状态识别模块2，还用于若所述差值未达到所述第五阈值，识别出所述距离参考数据不满足预设角速度阈值条件。
优选的，还包括：模式控制模块7，与所述状态识别模块2电连接，用于当识别出可穿戴设备处于未穿戴状态时，控制所述可穿戴设备进入待机模式；所述模式控制模块7，还用于当识别出可穿戴设备处于拟穿戴状态时，控制所述可穿戴设备进入工作模式。
在拟穿戴状态状态下，可穿戴设备即可开启工作模式，启动相应的检测功能。可穿戴设备进一步通过判断所述运动角速度数据是否满足预设角速度阈值条件，对可穿戴设备的穿戴状态进行更正。若可穿戴设备的穿戴状态由拟穿戴状态更正为未穿戴状态，则立即从工作模式切换到待机模式；若可穿戴设备的穿戴状态由拟穿戴状态更正为已穿戴状态，则继续保持工作模式。
一般而言，处理距离参考数据来判断穿戴状态的速度比较快，而处理运动角速度数据判断穿戴状态的速度比较慢，若是当两者同时判断出可穿戴设备处于穿戴状态时，可穿戴设备再启动工作模式，会出现用户刚佩戴可穿戴设备时，由于处理运动角速度数据判断穿戴状态的速度比较慢，可穿戴设备仍处于待机状态；即要等待可穿戴设备处理完运动角速度数据，识别出处于已穿戴状态时，才开启工作模式。这一段等待时间会极大地影响用户的使用，降低可穿戴设备的使用体验。
本实施例中可穿戴设备的工作方式，不会出现等待启动的时间，用户佩戴上可穿戴设备时，即可使用相应的检测功能，提高了设备的反应速度。若通过运动角速度数据检测出可穿戴设备处于未穿戴状态时，再次关闭相应的功能即可，也不会造成太多的功耗。
本实施例介绍了两种如何判断所述距离参考数据是否满足预设距离条件的方法：
1、当用户穿戴可穿戴设备时，由于人体离光电传感器的发光点距离较近，光电传感器接收到的距离参考数据值(即光信号强度)会迅速上升，若参考数据对应的数据值达到第一阈值时，可以判断出可穿戴设备的穿戴状态处于拟穿戴状态。如图3所示，当用户取下可穿戴设备时，光电传感器接收到的距离参考数据(包括光信号强度)会迅速下降，若参考数据对应的数据值低于第一阈值时，可以判断出可穿戴设备的穿戴状态处于未穿戴状态。
2、可穿戴设备处于未穿戴状态时，由于光电传感器处于静止状态，光电传感器采集到的光信号都会保持一定的强度，不会有太大的变化；而可穿戴设备处于已穿戴状态时，由于光电传感器距离人体比较近，人体会产生反射光的光强度会比较大，如图7所示，反射回来的光信号会较上一时刻会出现较大的数据变化斜率，当所述数据变化斜率达到第二阈值，即可识别出可穿戴设备处于拟穿戴状态。如图8所示，当用户脱下可穿戴设备时，反射回来的光信号会较上一时刻出现较大的下降沿，数据变化斜率则为负数，未达到第二阈值，即可识别出可穿戴设备处于未穿戴状态。或者，当可穿戴设备处于已穿戴状态时，当检测到的距离参考数据的数据值和上一采集时间采集到的距离参考数据的数据值之间的数据变化斜率小于第六阈值时，则识别出可穿戴设备处于未穿戴状态。
本实施例还提供了三种如何判断所述运动角速度数据是否满足预设角速度阈值条件的方法：
1、可穿戴设备分别放在静止物体上和屏息状态的人体上时，角速度数据是有差别的。因此，通过统计当前预设时间段(如1秒或2秒)内可穿戴设备的运动角速度数据，计算出当前预设时间段内多个运动角速度数据的绝对值的均值，即可表征可穿戴设备在当前时间段的穿戴状态。通过运动角速度来对可穿戴设备的穿戴状态进行判定非常准确。
2、可穿戴设备中的陀螺仪可以实时采集可穿戴设备的运动角速度数据。当可穿戴设备处于未穿戴状态时，一般都是放置在桌面上，处于静止的状态，陀螺仪采集到的运动角速度会非常小；而当可穿戴设备处于已穿戴状态时，由于人体是运动的，可穿戴设备会产生比较大的运动加速度。因此，通过统计当前预设时间段(如1秒或2秒)内可穿戴设备的运动角速度数据，计算出当前预设时间段内每个所述距离参考数据的对应的数据值，以及当前预设时间段每个所述距离参考数据的对应的数据值中，最大数据值与最小数据值的差值，这一差值即可表征可穿戴设备在当前时间段的穿戴状态。通过运动角速度来对可穿戴设备的穿戴状态进行判定非常准确。
3、对采集到的运动角速度进行数据处理，得到处理后所述运动角速度对应的角速度参考值；其数据处理的方法为：a.计算运动角速度在三维坐标系上每一维度的角速度分量；b.获取运动角速度在三维坐标系上每一维度上的基线；c.将所述运动角速度在三维坐标系中每一维度上的运动角速度分量减去每一维度上对应的基线，得到所述运动角速度在三维坐标系上每一维度的角速度相对分量；d.根据所述运动角速度在三维坐标系上每一维度的角速度相对分量，计算出所述运动角速度的相对模值；e.当所述运动角速度的相对模值未达到第二阈值时，所述角速度参考值为0；当所述运动角速度的相对模值达到第二阈值时，所述角速度参考值为含有所述运动角速度的模的幂函数(如所述运动角速度的模的三次方)。然后，计算当前预设时间段内每个运动角速度数据对应的参考数据值的均值，得到第二角速度数据均值；再通过判断所述第二角速度数据均值是否达到第五阈值来识别可穿戴设备的穿戴状态。
上述方式可以任意组合，其最终目的是为了判断所述距离参考数据是否满足所述预设距离条件；以及判断所述运动角速度数据是否满足所述预设角速度阈值条件。
应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。