数据监测方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及信息监测技术领域，尤其涉及一种数据监测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术：

赛艇是由一名或多名桨手坐在舟艇上，背向舟艇前进的方向，运用其肌肉力量，通过桨和桨架间的简单杠杆作用进行划水，使舟艇前进的一项水上运动。在对赛艇运动员进行赛艇训练的过程中，如何能够实时和准确的获取运动员在划艇过程中的桨频数值，成为了教练员训练运动员时制定训练计划或方案的重要参考数据。

目前，对水上艇只运动中的桨频监测方法主要包括两种方法，即第一种方法包括：在艇体底部安装专用的水阻传感器，再利用该水阻传感器监测运动员每次向后拉桨过程中艇身前进时的水阻力变化值，进而通过该水阻力变化值测算出艇只的实时桨频数值；第二种方法包括：在艇身内部运动员固定双脚的位置安装压力感应传感器，再利用该压力感应传感器监测运动员在运动中拉桨时的脚掌压力变化值，进而通过该脚掌压力变化值测算出赛艇的实时桨频数值。

但是，上述的桨频监测方法均无法实现远程的实时监测，实时性低。

技术实现要素：

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够远程监测，且实时性较高的数据监测方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面，一种数据监测方法，所述方法包括：

以预设的采样频率采集船只的加速度值；

监测加速度值的变化趋势，并根据变化趋势确定第一加速度峰值和第二加速度峰值；

根据第一加速度峰值和第二加速度峰值，确定当前时刻船只的船桨状态数据；

将船桨状态数据发送到远程终端设备上进行监测和/或显示。

在其中一个实施例中，船桨状态数据包括当前时刻的划桨频率和/或当前时刻的划桨次数。

在其中一个实施例中，船桨状态数据包括当前时刻的划桨频率，根据第一加速度峰值和第二加速度峰值，确定当前时刻船只的船桨状态数据，包括：

根据第一加速度峰值和第二加速度峰值，确定第一加速度峰值和第二加速度峰值之间的时间跨度；

根据时间跨度确定当前时刻的划桨频率。

在其中一个实施例中，船桨状态数据包括当前时刻的划桨次数，根据第一加速度峰值和第二加速度峰值，确定当前时刻船只的船桨状态数据，包括：

当监测到第一加速度峰值时，将之前监测到的划桨次数增加1，得到当前时刻的划桨次数。

在其中一个实施例中，以预设的采样频率采集船只的加速度值，包括：

以预设的采样频率采集船只在预设方向上的加速度值；预设方向与船只前进方向一致。

在其中一个实施例中，监测加速度值的变化趋势，并根据变化趋势确定第一加速度峰值和第二加速度峰值之前，包括：

采用预设的滤波方法，对采集到的加速度值进行滤波处理。

在其中一个实施例中，采用预设的滤波方法，对采集到的加速度值进行滤波处理，包括：

采用预设的滤波方法，对采集到的加速度值中的异常值进行滤波处理；所述异常值包括不可信值和非拉桨值。

在其中一个实施例中，将船桨状态数据发送到远程终端设备上进行监测和/或显示，包括：

对船桨状态数据进行格式转换生成数据包；

将数据包通过无线通信网络发送到远程终端设备上进行监测和/或显示。

在其中一个实施例中，数据包包括时间标识，所述方法还包括：

将数据包进行本地化存储。

第二方面，一种数据监测方法，所述方法包括：

接收移动终端发送的船只的船桨状态数据；

根据船桨状态数据监测船只的状态。

第三方面，一种数据监测装置，所述装置包括：

采集模块，用于以预设的采样频率采集船只的加速度值；

监测模块，用于监测加速度值的变化趋势，并根据变化趋势确定当前时刻的加速度峰值；

确定模块，用于根据当前时刻的加速度峰值，确定当前时刻所述船只的船桨状态数据；

第一监测显示模块，用于将船桨状态数据发送到远程终端设备上进行监测和/或显示。

在其中一个实施例中，所述装置中的监测装置之前还包括：

滤波模块，用于采用预设的滤波方法，对采集到的加速度值进行滤波处理。

第四方面，一种数据监测装置，所述装置包括：

接收模块，用于接收移动终端发送的船只的船桨状态数据；

第二监测显示模块，用于在显示界面上对所述船桨状态数据进行监测。

第五方面，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面任一实施例所述的数据监测方法。

第六方面，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面任一实施例所述的数据监测方法。

本申请提供的一种数据监测方法、装置、计算机设备和存储介质，包括：以预设的采样频率采集船只的加速度值；同时监测加速度值的变化趋势，并根据变化趋势确定第一加速度峰值和第二加速度峰值；再根据第一加速度峰值和第二加速度峰值，确定当前时刻船只的船桨状态数据；然后将船桨状态数据发送到远程终端设备上进行监测和/或显示。在上述数据监测过程中，由于第一加速度峰值可以表示当前时刻的加速度峰值，且由该当前时刻的加速度峰值确定的船桨状态数据，实现了船桨状态数据的实时监测，以及船桨状态数据的远程监测。

附图说明

图1为一个实施例提供的一种应用场景示意图；

图2为一个实施例提供的一种数据监测方法的流程图；

图3为图2实施例s103的一种实现方式的流程图；

图4为一个实施例提供的方向指示示意图；

图5为图2实施例中s104的另一种实现方式的流程图；

图6为一个实施例提供的一种数据监测方法的流程图；

图7为一个实施例提供的一种数据监测系统的示意图；

图8为一个实施例提供的一种数据监测装置的结构示意图；

图9为一个实施例提供的一种数据监测装置的结构示意图；

图10为一个实施例提供的一种数据监测装置的结构示意图；

图11为一个实施例提供的一种数据监测装置的结构示意图；

图12为一个实施例提供的一种计算机设备的内部结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的数据监测方法，可以应用于如图1所示的应用环境中，其中，终端安装在船只上，终端与远程终端设备通过无线网络进行连接。终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，远程终端设备可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、服务器等，船只可以是任一种类型的能够在水上移动，且具有船桨的船只。

下面将通过实施例并结合附图具体地对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。

图2为一个实施例提供的一种数据监测方法的流程图，该方法的执行主体为图1中的终端，该方法涉及的是终端对船只上的船桨状态数据进行监测的过程。如图2所示，该方法包括：

s101、以预设的采样频率采集船只的加速度值。

本实施例涉及终端获取船只加速度的方法，具体包括：终端上安装有可以测量船只加速度的加速度传感器，例如，三轴加速度计，以及安装有可以采集加速度数据的数据采集模块。在实际应用中，当船只以一定速度启动时，终端上的加速度传感器可以测量得到该船只在各个方向上的加速度值，此时，终端上的数据采集模块可以根据预设的采样频率采集测量得到的加速度值，以便之后对该加速度值进行分析和处理。其中采样频率可以预先设置，一般为保证采集数据的准确性，采样频率需要达到100hz以上。

s102、监测加速度值的变化趋势，并根据变化趋势确定第一加速度峰值值和第二加速度峰值。

其中，加速度值的变化趋势直接反映船只上运动员的拉桨、回桨动作影响下的船只的加速度值变化情况。具体的，加速度值的变化趋势包括加速度峰值和加速度谷值，其中，加速度峰值可以反映运动员在拉桨时对加速度值的影响情况，加速度谷值可以反映运动员在回桨时对加速度值的影响情况。因此，通过监测加速度值的变化趋势可以确定船只上运动员的拉桨情况。第一加速度峰值和第二加速度峰值表示终端在监测加速度值的变化趋势时，监测到的相邻的两个加速度峰值，其中第一加速度值可以表示当前时刻监测到的加速度峰值，相应的，第二加速度值可以表示上一时刻监测到的加速度峰值。

本实施例中，终端实时监测加速度值的变化趋势，并通过该变化趋势得到相邻的两个加速度峰值，即第一加速度峰值和第二加速度峰值，以便之后根据这两个加速度峰值获取船桨状态数据时使用。需要说明的是，获取加速度峰值的方法，具体可以包括：终端在监测加速度值的变化趋势时，可以根据上一时刻加速度值、当前时刻的加速度值、下一时刻加速度值之间的差值是否大于预设阈值来确定当前时刻的加速度值是否为加速度峰值。只要能够得到在一定时间轴范围内加速度峰值即可，对此本实施例不做限制。

s103、根据第一加速度峰值和所述第二加速度峰值，确定当前时刻船只的船桨状态数据。

其中，船桨状态数据表示船只上运动员划桨时船桨的运动状态，例如，船桨数据可以是划桨频率、划桨次数、划桨方向、划桨速度等中的任一种或多种。本实施例中的船桨状态数据包括当前时刻的划桨频率和/或当前时刻的划桨次数。在实际应用中，当终端根据通过监测加速度值的变化趋势，并根据变化趋势确定了第一加速度峰值和第二加速度峰值时，可以进一步的将第一加速度峰值和第二加速度峰值作为输入参数，采用预设的桨频计算方法，计算得到包括桨频数据的船桨状态数据，也可以将获取第一加速度峰值的次数进行累加，得到包括划桨次数的船桨状态数据。

s104、将船桨状态数据发送到远程终端设备上进行监测和/或显示。

在终端获取到船桨状态数据后，可以直接在终端的显示屏上显示该船桨状态数据，以便船只上的运动员实时监测自身的划桨状态，从而及时调整自身的划桨状态。同时，终端还可以进一步的将该船桨状态数据通过无线网络直接传输到远程终端设备上，以便远程终端设备对船桨状态数据进行实时监测和/或显示，使教练或其它人员能够通过远程终端设备实时观看或获悉船只上运动员的划桨状态。

上述实施例提供的一种数据监测方法，通过以预设的采样频率采集船只的加速度值；同时监测加速度值的变化趋势，并根据变化趋势确定第一加速度峰值和第二加速度峰值；再根据第一加速度峰值和第二加速度峰值，确定当前时刻船只的船桨状态数据；然后将船桨状态数据发送到远程终端设备上进行监测和/或显示。在上述数据监测过程中，由于第一加速度峰值可以表示当前时刻的加速度峰值，且由该当前时刻的加速度峰值确定的船桨状态数据，实现了船桨状态数据的实时监测，以及船桨状态数据的远程监测。

上述实施例中说明：图2实施例中的船桨状态数据可以包括当前时刻的划桨频率和/或当前时刻的划桨次数。在一种应用场景中，当船桨状态数据包括当前时刻的划桨频率时，上述s103“根据第一加速度峰值和第二加速度峰值，确定当前时刻船只的船桨状态数据”，如图3所示，可以包括：

s201、根据第一加速度峰值和第二加速度峰值，确定第一加速度峰值和第二加速度峰值之间的时间跨度。

当终端获取到第一加速度峰值和第二加速度峰值时，可以进一步的获取第一加速度峰值对应的第一时间点，以及获取第二加速度峰值对应的第二时间点，然后再将第一时间点与第二时间点进行差值运算，得到这两个时间点之间的时间差值，即第一加速度峰值和第二加速度峰值之间的时间跨度。可选的，当终端获取到两个时间点之间的时间差值时，也可以进行加权处理，再将加权处理后的时间插值作为时间跨度。

s202、根据时间跨度确定当前时刻的划桨频率。

当终端基于s201的步骤得到时间跨度后，可以再进一步的将该时间跨度作为输入参数，代入到预设的桨频计算公式中，计算得到桨频的数值。

可选的，上述预设的桨频计算公式可以采用如下关系式(1)或其变形关系式：

其中，s表示桨频，t表示时间跨度。具体的，当终端得到时间跨度t后，将该时间跨度t代入到关系式(1)中，可以得到桨频s。

在另一种应用场景中，当船桨状态数据包括当前时刻的划桨次数时，上述s103“根据第一加速度峰值和第二加速度峰值，确定当前时刻船只的船桨状态数据”，具体可以包括：当监测到第一加速度峰值时，将之前监测到的划桨次数增加1，得到当前时刻的划桨次数。

本实施例中，当终端监测到第一加速度峰值，相当于当前时刻的加速度峰值时，说明船只上的运动员可能进行了又一次的划桨操作，因此，在之前监测到的划桨次数上增加1，即可得到现在总的划桨次数。其中，之前监测到的划桨次数即为上一时刻累加后的划桨次数。

上述实施例中，只要获取到第一加速度峰值和第二加速度峰值之间的时间跨度，就可以确定桨频，这种方法仅需要船只上安装加速度传感器即可，不需要其它复杂的测量设备辅助计算，简单实用，普及应用性强。

上述s101“以预设的采样频率采集船只的加速度值”，具体包括：以预设的采样频率采集船只在预设方向上的加速度值；预设方向与船只前进方向一致。在实际应用中，安装在终端上的测量船只加速度的传感器，可以测量船只在任何方向上的加速度值，例如，以一个三维坐标系为例，如图4所示，+z方向为船只的前进方向，-方向为船只的后退方向；+x方向为船只的右摆方向，-x方向为船只的左摆方向；+y方向为船只的上浮动方向，-y方向为船只的下浮动方向；根据终端上传感器的x、y、z轴设计布局，可发现终端的屏幕前后方向与船只前进的方向重合，所以在此情况下系终端上的数据采集模块只需要读取z轴的加速度值的输出即可。其中z轴正、负值分别代表船只处于运动员的滑行和拉桨的状态。而x、y轴数据则代码船只左右、上下运动幅度，与桨频变化关系较小，可以忽略。通过只关注传感器上z轴加速度值的变化，可减少系统2/3的运算量，以提升计算效率。因此，本实施例中的预设方向为如图4所示的z方向，即船只的前进方向。

上述s102“监测加速度值的变化趋势，并根据变化趋势确定第一加速度峰值和第二加速度峰值”之前，具体包括：采用预设的滤波方法，对采集到的加速度值进行滤波处理。

在实际应用中，由于受不可控的外力或传感器精度误差的影响，通过终端上的数据采集装置读取到的原始加速度值中，存在部分可信度不高的、数值变化异常的影响数据分析的“毛刺”点，可以使用诸如二维kalman滤波器平滑算法等滤波方法对“毛刺”点进行处理，从而剔除不可信的数据点；同时，对于加速度传感器读取到的非拉桨产生的加速度值的变化，如微小的船只前后快速晃动所产生的加速度值跳跃，也可以由相应的滤波过滤算法进行数据的筛选过滤处理。

基于上述分析可知，上述“采用预设的滤波方法，对采集到的加速度值进行滤波处理”，具体包括：采用预设的滤波方法，对采集到的加速度值中的异常值进行滤波处理；所述异常值包括不可信值和非拉桨值。其中的异常值为上述提到的“毛刺”点、不可信的数据点、非拉桨产生的加速度值中的任一一种或多种。本实施例中，异常值可以具体包括不可信值和非拉桨值，不可信值可以为那些由于受不可控的外力或传感器精度误差的影响产生的加速度异常值；非拉桨值可以为那些船只前后快速晃动、上下较大浮动等产生的加速度异常值。

上述实施例涉及终端对采集到的加速度数据进行滤波的步骤，通过滤波可以将采集到的异常加速度值滤除，以提高采集数据的准确性，进而提高数据监测的准确性。

示例性的说明，若终端上的数据采集模块以100hz的采样频率采集三轴加速计在前进方向上测量得到的加速度值时，利用上述图2-图4所示的方法得到的船桨状态数据与利用一般的测量方法得到的船桨状态数据如表1所示：

表1

如表所示，通过本发明方法进行数据运算得到的实时桨频值，其实际应用场景下的最大误差桨频值0.02～0.42桨/分钟，百分比范围在0.17％～0.84％，小于1.0％，完全能满足体育日常训练需求，误差较小，准确性较高。

图5为图2实施例中s104的另一种实现方式的流程图，如图5所示，上述s104“将船桨状态数据发送到远程终端设备上进行监测和/或显示”，包括：

s301、对船桨状态数据进行格式转换生成数据包。

当终端获取到船桨状态数据后，可以进一步的将该船桨状态数据封装成预设格式的数据包，之后便于通过无线网络转发到其它设备上。需要说明的是，关于数据包的格式可以是任一种数据传输网络适用的数据包格式，对此本实施例不做限制。

s302、将数据包通过无线通信网络发送到远程终端设备上进行监测和/或显示。

当终端获取到船桨状态数据的数据包后，可以进一步的利用终端上的无线通讯模块，例如，gsm/2g/3g/4g/5g或wifi等通讯模块，以http协议的通过internet网络传输到云数据服务器上，再由云数据服务器将船桨状态数据发送给远程终端设备，此时远程终端设备就可以通过分析该船桨状态数据，实现实时监测和/显示船只上运动员的划桨状态。

在一种应用中，当数据包包括时间标识时，图2实施例所述的方法还包括：将数据包进行本地化存储。

本实施例涉及是终端处在不稳定网络连接的情况下的操作，即在将船桨状态数据封装成数据包时，增加时间标识。然后将具有时间标识的数据包进行本地化存储，即存储在终端上。之后，若网络连接恢复稳定，再将数据包传输到云端数据服务器上，以便云端数据服务器将数据包发送给远程终端设备进行监测，此时，远程终端设备就可以根据时间标识准确的获取船桨状态数据属于哪个时间段的数据，从而准确的进行监测。

在上述任一实施例中，若终端完成了船桨状态数据的采集，则可以将该船桨状态数据直接在终端的显示频上实时显示，以便船只上的运动员实时监测和查看所在船桨的状态；也可以同时将该船桨状态数据发送给远程终端设备，在远程终端设备的显示屏上进行显示，以便教练或其它人员实时监测和查看比赛中或训练中的船桨的状态。

上述图2-图5描述的是船只上终端一侧实现船桨状态数据监测的方法步骤，下面以图6为例描述远程终端设备一侧实现船桨状态数据监测的方法步骤。

图6为一个实施例提供的一种数据监测方法的流程图，该方法的执行主体为图1中的远程终端设备，该方法涉及的是远程终端设备对船桨状态数据进行远程监测的过程。如图6所示，该方法包括：

s401、接收终端发送的船只的船桨状态数据。

当终端基于前述图2-图5实施例所述的方法得到船桨状态数据，并将船桨状态数据发送给云端数据服务器时，远程终端设备此时需要接收云端数据服务器发送的船桨状态数据。其中，远程终端设备与云端服务器可以通过诸如gsm、2g、3g、4g、5g、wifi等无线通信网络连接和通信。

s402、根据船桨状态数据监测船只的状态。

当远程终端设备接收到船桨状态数据后，可以直接在该远程终端设备的显示屏上显示船桨状态数据。例如，当前时刻的桨频和划桨次数。也可以结合上一时刻的船桨状态数据，对当前时刻的船桨状态数据进行分析，得到分析结果，然后再将分析结果在显示屏上显示，例如，桨频或划桨次数的变化情况。需要说明的是，当远程终端设备显示船桨状态数据时，可以直接显示数值本身，也可以通过曲线的方式显示各个时刻获取到的船桨状态数据，对此本实施例不做限制，只要远程终端设备能够获取船桨状态数据，并将船桨状态数据展示给教练或其它人员即可。

上述实施例实现了远程实时监测船只的划桨状态，使教练员能够在训练运动员的过程中，实时掌握运动员的划桨状态，便于教练及时调整训练计划，可以极大的提高训练效率。另外，也可以使观众或裁判能够在比赛过程中，实时查看运动员的划桨状态，提高了观众的观看体验。

综上所有实施例，本申请还提供了一种实现数据监测方法的系统，如图7所示，该系统包括：三轴加速度计、滤波模块、波峰检测模块、计算模块、封装模块、缓存模块、本地显示模块、云端服务器、远程监测设备。

其中，三轴加速度计用于测量船只在前进方向上的加速度值；滤波模块用于对三轴加速度测量得到的加速度值进行滤波处理，以去除加速度值中异常的数据和非划桨数据；波峰检测模块用于通过监测滤波后的加速度值的变化趋势得到加速度峰值；计算模块用于根据加速度的波峰值计算得到船桨状态数据；封装模块用于将船桨状态数据进行封装，并增加时间标识，得到可以无线传输的数据包。缓存模块用于在网络处于不稳定状态时将数据包缓存在终端的内存中，以便之后在网络处于稳定状态时将该数据包通过云端服务器发送到远程监测设备上；本地显示模块用于将计算模块得到的船桨状态数据显示在终端显示屏上；云端服务器用于接收终端发送的数据包；远程监测设备用于接收云端服务器发送的船桨状态数据，以便实时监测船只上船桨的运动状态。

上述实施例不仅实现了运动员可以在船只上实时监测船桨状态，也实现了其它人员在远端对船只的船桨状态进行实时监测。而且，在终端与云端服务器之间的网络连接不稳定时，终端上的缓存模块还可以暂时缓存数据包，等终端与云端服务器之间的网络连接稳定后再进行通信，这样可以保证数据传输的准确性和有效性。

应该理解的是，虽然图2-3、图5-图6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-3、图5-图6中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行。

在一个实施例中，如图8所示，提供了一种数据监测装置，包括：采集模块11、监测模块12、确定模块13和第一监测显示模块14，其中：

采集模块11，用于以预设的采样频率采集船只的加速度值；

监测模块12，用于监测加速度值的变化趋势，并根据变化趋势确定第一加速度峰值和第二加速度峰值；

确定模块13，用于根据第一加速度峰值和第二加速度峰值，确定当前时刻所述船只的船桨状态数据；

第一监测显示模块14，用于将船桨状态数据发送到远程终端设备上进行监测和/或显示。

在一个实施例中，上述确定模块13中的船桨状态数据包括当前时刻的划桨频率和/或当前时刻的划桨次数。

在一个实施例中，当船桨状态数据包括当前时刻的划桨频率时，上述确定模块13具体用于根据第一加速度峰值和第二加速度峰值，确定第一加速度峰值和第二加速度峰值之间的时间跨度；根据时间跨度确定当前时刻的划桨频率。

在一个实施例中，当船桨状态数据包括当前时刻的划桨次数时，上述确定模块13具体用于当监测到第一加速度峰值时，将之前监测到的划桨次数增加1，得到当前时刻的划桨次数。

在一个实施例中，上述采集模块11具体用于以预设的采样频率采集船只在预设方向上的加速度值；预设方向与船只前进方向一致。

在一个实施例中，如图9所示，上述数据监测装置还包括：

滤波模块15，用于采用预设的滤波方法，对采集到的加速度值进行滤波处理。

在一个实施例中，上述滤波模块15还具体用于采用预设的滤波方法，对采集到的加速度值中的异常值进行滤波处理；所述异常值包括不可信值和非拉桨值。

在一个实施例中，如图10所示，上述第一监测显示模块14包括：转换单元141和发送单元142，其中：

转换单元141，用于对船桨状态数据进行格式转换生成数据包；

发送单元142，用于将数据包通过无线通信网络发送到远程终端设备上进行监测。

在一个实施例中，当数据包包括时间标识时，上述第一监测显示模块还用于将数据包进行本地化存储。

在一个实施例中，如图11所示，提供了一种数据监测装置，包括：接收模块16和第二监测显示模块17，其中：

接收模块16，用于接收移动终端发送的船只的船桨状态数据；

第二监测显示模块17，用于根据船桨状态数据监测船只的状态。

关于数据监测装置的具体限定可以参见上文中对于一种数据监测方法的限定，在此不再赘述。上述数据监测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，应用场景1中的远程终端设备可以为一种计算机设备该计算机设备的内部结构图可以如图12所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种数据监测方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图12中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

以预设的采样频率采集船只的加速度值；

监测加速度值的变化趋势，并根据变化趋势确定第一加速度峰值和第二加速度峰值；

根据第一加速度峰值和第二加速度峰值，确定当前时刻船只的船桨状态数据；

将船桨状态数据发送到远程终端设备上进行监测和/或显示。

上述实施例提供的一种计算机设备，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

以预设的采样频率采集船只的加速度值；

监测加速度值的变化趋势，并根据变化趋势确定第一加速度峰值和第二加速度峰值；

根据第一加速度峰值和第二加速度峰值，确定当前时刻船只的船桨状态数据；

将船桨状态数据发送到远程终端设备上进行监测和/或显示。

上述实施例提供的一种计算机可读存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双倍数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。