基于运动模态的计步方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本技术涉及运动计步，尤其是涉及一种基于运动模态的计步方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、近年来，随着智能穿戴设备市场的扩大，人们对智能手表、手环等设备的需求逐渐增加。而在智能穿戴设备包含的众多功能中，计步器是一项重要且必需的基本功能，通过计步器能够记录穿戴者的运动量，有效的监测穿戴者步频，为用户提供有效的健康检测信息；而相比于智能移动终端，穿戴设备包含的传感器品类少，处理器运算能力差，功耗要求高。为此，在智能穿戴设备中往往利用惯性传感器(加速度计和陀螺仪)输出的加速度和角速度的特征进行步态的分割。

2、传统的计步算法可以分为三大类，时域法，频域法和学习算法，其中，时域法计算量小，实现简单，但是精度和阈值强相关；频域法下的数据辨识度高，但是运算量大；学习算法的数据采集和处理过程需要耗费大量人力物力，同时模型工程化难度大。这里，时域法是穿戴设备的计步器的首选方案，它基于行人运动的周期性、相似性和连续性，检测加速度计和陀螺仪的峰值以实现步态的分割，该方法的精度依赖于检测阈值，在行人多模态运动场景下，基于固定阈值的计步精度较低。因此，目前常用的计步方法是首先进行运动模态辨识，再根据运动模态调整检测参数，但在行人的日常生活中，运动模态随机多变，难以穷举，在全模态辨识基础上的计步算法面临挑战。

技术实现思路

1、有鉴于此，本技术的目的在于提供一种基于运动模态的计步方法、装置、电子设备及存储介质，通过精简传感器，仅利用加速度传感器采集的加速度，结合时域法，在确定运动模态的基础上实现稳定且精准的计步，有效地提升了计步的精度和可靠性，进而提高了计步的通用性和实用性。另外，算法能够支持8位和16位处理器，实施成本低、能耗小。

2、本技术实施例提供了一种基于运动模态的计步方法，所述计步方法包括：

3、获取目标对象所携带的计步设备在当前采样窗口期所包括的多个时刻对应的合加速度；所述合加速度为所述计步设备采集的多个不同空间轴的加速度的平方和；

4、通过统计获取的多个时刻对应的合加速度，得到所述获取的多个时刻对应的合加速度在当前采样窗口期的统计参数；

5、通过所述统计参数和预设模态阈值的比较结果，确定目标对象在当前采样窗口期内的运动模态；

6、基于多个时刻对应的合加速度中处于波峰的合加速度，从所述多个时刻中筛选出目标时刻；

7、获取所述计步设备在目标时刻下的对应的计步数据；

8、确定所述计步数据是否满足所述运动模态对应的计步条件；

9、若是，则控制所述计步设备计步一次。

10、进一步的，所述统计参数包括所述获取的多个时刻对应的合加速度在当前采样窗口期内的方差和拐点个数。

11、进一步的，所述预设模态阈值包括预设静止阈值、预设跑步阈值和预设拐点阈值；所述通过所述统计参数和预设模态阈值的比较结果，确定目标对象在当前采样窗口期内的运动模态，包括：

12、当所述统计参数中的方差小于所述预设静止阈值时，确定目标对象在当前采样窗口期内的运动模态为静止模态；

13、当所述统计参数中的方差大于或等于所述预设静止阈值且小于或等于预设跑步阈值，并且所述统计参数中的拐点个数大于或等于预设拐点阈值时，确定目标对象在当前采样窗口期内的运动模态为非步行运动模态；所述非步行运动模态为目标对象在相对位置不变或基本不变的情况下进行肢体和/或躯体活动的模态；

14、当所述统计参数中的方差大于或等于所述预设静止阈值且小于或等于预设跑步阈值，并且所述统计参数中的拐点个数小于预设拐点阈值时，确定目标对象在当前采样窗口期内的运动模态为走步模态；

15、当所述统计参数中的方差大于所述预设跑步阈值时，确定目标对象在当前采样窗口期内的运动模态为跑步模态。

16、进一步的，所述基于多个时刻对应的合加速度中处于波峰的合加速度，从所述多个时刻中筛选出目标时刻，包括：

17、依次获取当前采样窗口期所包括的多个时刻中对应每个时刻的合加速度的增量；

18、确定获取的每个时刻的合加速度的增量是否满足波峰条件；所述波峰条件为当前时刻对应的合加速度的增量为正且后一时刻对应的合加速度的增量为负；

19、将满足波峰条件对应的合加速度确定为期望计步的波峰合加速度；

20、将所述波峰合加速度对应的时刻确定为目标时刻。

21、进一步的，所述获取所述计步设备在目标时刻下的对应的计步数据，包括：

22、针对于当前目标时刻，按照计步顺位，确定当前目标时刻与位于该目标时刻的前一计步顺位对应时刻的时间差值；

23、基于获取的所述每个时刻的合加速度的增量，筛选出在当前时刻之前获取的满足波谷条件的合加速度的增量；所述波谷条件为当前时刻对应的合加速度的增量为负且后一时刻对应的合加速度的增量为正；

24、将满足波谷条件对应的合加速度确定为波谷合加速度；

25、针对于当前目标时刻，从多个所述波谷合加速度中选择相邻于当前时刻的前一波谷合加速度；

26、确定当前目标时刻对应的合加速度和所述前一波谷合加速度之间的加速度差值；

27、将所述时间差值和所述加速度差值确定为所述计步设备在目标时刻下的对应的计步数据。

28、进一步的，所述计步条件包括第一计步条件和/或第二计步条件；所述确定所述计步数据是否满足所述运动模态对应的计步条件，包括：

29、当所述运动模态为跑步模态时，判断所述时间差值是否满足所述第一计步条件；

30、当所述运动模态为走步模态时，判断所述时间差值和所述加速度差值是否同时分别满足所述第一计步条件和所述第二计步条件。

31、进一步的，所述第一计步条件为所述时间差值大于预设时间阈值；所述第二计步条件为所述加速度差值大于预设峰谷阈值。

32、进一步的，在所述基于多个时刻对应的合加速度中处于波峰的合加速度，从所述多个时刻中筛选出目标时刻之前，所述计步方法还包括：

33、根据所述运动模态所指示的滤波系数，结合预设滤波公式，对所述多个时刻对应的合加速度中多个不同空间轴的加速度进行滤波平滑处理，分别得到多个时刻中的每个时刻所对应的平滑后的合加速度。

34、进一步的，所述计步方法还包括：

35、根据相邻两个目标时刻之间的时间差值，判断所述时间差值是否大于预设步频阈值；

36、若是，则判断相邻两个目标时刻之间的多个合加速度构成的实测时间序列与参照时间序列的相似度是否满足预设相似度条件；

37、若是，则控制所述计步设备额外计步一次。

38、本技术实施例还提供了一种基于运动模态的计步装置，所述计步装置包括：

39、第一获取模块，用于获取目标对象所携带的计步设备在当前采样窗口期所包括的多个时刻对应的合加速度；所述合加速度为所述计步设备采集的多个不同空间轴的加速度的平方和；

40、第二获取模块，用于通过统计获取的多个时刻对应的合加速度，得到所述获取的多个时刻对应的合加速度在当前采样窗口期的统计参数；

41、第一确定模块，用于通过所述统计参数和预设模态阈值的比较结果，确定目标对象在当前采样窗口期内的运动模态；

42、第二确定模块，用于基于多个时刻对应的合加速度中处于波峰的合加速度，从所述多个时刻中筛选出目标时刻；

43、第三获取模块，用于获取所述计步设备在目标时刻下的对应的计步数据；

44、判断模块，用于确定所述计步数据是否满足所述运动模态对应的计步条件；

45、计步模块，用于若所述计步数据满足所述运动模态对应的计步条件，则控制所述计步设备计步一次。

46、进一步的，所述预设模态阈值包括预设静止阈值、预设跑步阈值和预设拐点阈值；所述第一确定模块在用于通过所述统计参数和预设模态阈值的比较结果，确定目标对象在当前采样窗口期内的运动模态时，所述第一确定模块用于：

47、当所述统计参数中的方差小于所述预设静止阈值时，确定目标对象在当前采样窗口期内的运动模态为静止模态；

48、当所述统计参数中的方差大于或等于所述预设静止阈值且小于或等于预设跑步阈值，并且所述统计参数中的拐点个数大于或等于预设拐点阈值时，确定目标对象在当前采样窗口期内的运动模态为非步行运动模态；所述非步行运动模态为目标对象在相对位置不变或基本不变的情况下进行肢体活动和/或躯体的模态；

49、当所述统计参数中的方差大于或等于所述预设静止阈值且小于或等于预设跑步阈值，并且所述统计参数中的拐点个数小于预设拐点阈值时，确定目标对象在当前采样窗口期内的运动模态为走步模态；

50、当所述统计参数中的方差大于所述预设跑步阈值时，确定目标对象在当前采样窗口期内的运动模态为跑步模态。

51、进一步的，所述第二确定模块在用于基于多个时刻对应的合加速度中处于波峰的合加速度，从所述多个时刻中筛选出目标时刻时，所述第二确定模块用于：

52、依次获取当前采样窗口期所包括的多个时刻中对应每个时刻的合加速度的增量；

53、确定获取的每个时刻的合加速度的增量是否满足波峰条件；所述波峰条件为当前时刻对应的合加速度的增量为正且后一时刻对应的合加速度的增量为负；

54、将满足波峰条件对应的合加速度确定为期望计步的波峰合加速度；

55、将所述波峰合加速度对应的时刻确定为目标时刻。

56、进一步的，所述第三获取模块在用于获取所述计步设备在目标时刻下的对应的计步数据时，所述第三获取模块用于：

57、针对于当前目标时刻，按照计步顺位，确定当前目标时刻与位于该目标时刻的前一计步顺位对应时刻的时间差值；

58、基于获取的所述每个时刻的合加速度的增量，筛选出在当前时刻之前获取的满足波谷条件的合加速度的增量；所述波谷条件为当前时刻对应的合加速度的增量为负且后一时刻对应的合加速度的增量为正；

59、将满足波谷条件对应的合加速度确定为波谷合加速度；

60、针对于当前目标时刻，从多个所述波谷合加速度中选择相邻于当前时刻的前一波谷合加速度；

61、确定当前目标时刻对应的合加速度和所述前一波谷合加速度之间的加速度差值；

62、将所述时间差值和所述加速度差值确定为所述计步设备在目标时刻下的对应的计步数据。

63、进一步的，所述计步条件包括第一计步条件和/或第二计步条件；所述判断模块在用于确定所述计步数据是否满足所述运动模态对应的计步条件时，所述判断模块用于：

64、当所述运动模态为跑步模态时，判断所述时间差值是否满足所述第一计步条件；

65、当所述运动模态为走步模态时，判断所述时间差值和所述加速度差值是否同时分别满足所述第一计步条件和所述第二计步条件。

66、进一步的，所述计步装置还包括平滑处理模块，在所述基于多个时刻对应的合加速度中处于波峰的合加速度，从所述多个时刻中筛选出目标时刻之前，所述平滑处理模块用于：

67、根据所述运动模态所指示的滤波系数，结合预设滤波公式，对所述多个时刻对应的合加速度中多个不同空间轴的加速度进行滤波平滑处理，分别得到多个时刻中的每个时刻所对应的平滑后的合加速度。

68、进一步的，所述计步装置还包括补充计步模块，所述补充计步模块用于：

69、根据相邻两个目标时刻之间的时间差值，判断所述时间差值是否大于预设步频阈值；

70、若是，则判断相邻两个目标时刻之间的多个合加速度构成的实测时间序列与参照时间序列的相似度是否满足预设相似度条件；

71、若是，则控制所述计步设备额外计步一次。

72、本技术实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述的基于运动模态的计步方法的步骤。

73、本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上述的基于运动模态的计步方法的步骤。

74、本技术实施例提供的基于运动模态的计步方法、装置，电子设备及存储介质，所述计步方法包括：获取目标对象所携带的计步设备在当前采样窗口期所包括的多个时刻对应的合加速度；所述合加速度为所述计步设备采集的多个不同空间轴的加速度的平方和；通过统计获取的多个时刻对应的合加速度，得到所述获取的多个时刻对应的合加速度在当前采样窗口期的统计参数；通过所述统计参数和预设模态阈值的比较结果，确定目标对象在当前采样窗口期内的运动模态；基于多个时刻对应的合加速度中处于波峰的合加速度，从所述多个时刻中筛选出目标时刻；获取所述计步设备在目标时刻下的对应的计步数据；确定所述计步数据是否满足所述运动模态对应的计步条件；若是，则控制所述计步设备计步一次。

75、与现有技术中的直接通过时域法进行运动模态辨识，再调整检测参数的计步方法相比，通过精简传感器，仅利用加速度传感器采集的加速度，结合时域法，在确定运动模态的基础上实现稳定且精准的计步，有效地提升了计步的精度和可靠性，进而提高了计步的通用性和实用性。

76、为使本技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。