不 同，因此本公开可以根据不同用户的具体步行习惯来判断用户当前的步行状态，从而能够 更精确地确定用户的步行状态。
[0066] 应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不 能限制本公开。
【附图说明】
[0067] 此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施 例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
[0068] 图IA是根据一示例性实施例示出的步行状态监测方法的流程图。
[0069] 图IB是根据一示例性实施例示出的迈步模型图。
[0070] 图2是根据一示例性实施例一示出的步行状态监测方法的流程图。
[0071] 图3是根据一示例性实施例二示出的步行状态监测方法的流程图。
[0072] 图4A是根据一示例性实施例三示出的步行状态监测方法的流程图。
[0073] 图4B是根据一示例性实施例三示出的跳跃模型图。
[0074] 图5是根据一示例性实施例四示出的步行状态监测方法的流程图。
[0075] 图6是根据一示例性实施例示出的一种步行状态监测装置的框图。
[0076] 图7是根据一示例性实施例示出的另一种步行状态监测装置的框图。
[0077] 图8是根据一示例性实施例示出的一种适用于步行状态监测装置的框图。
【具体实施方式】
[0078] 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发明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、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0079] 图IA是根据一示例性实施例示出的步行状态监测方法的流程图，图IB是根据一 示例性实施例示出的迈步模型图；该步行状态监测方法可以应用在智能脚环上，如图IA所 示，该步行状态监测方法包括以下步骤SlOl-S 103 :
[0080] 在步骤SlOl中，确定用户在步行过程中的实际步长和实际抬脚高度。
[0081] 在一实施例中，如图IB所示，可以通过设置在智能脚环上的3D传感器来检测用户 在步行过程中的实际步长L和实际抬脚高度H。
[0082] 在步骤S102中，确定实际步长相对于初始步长的步长校正量和实际抬脚高度相 对于初始抬脚高度的抬脚高度校正量。
[0083] 在一实施例中，可以通过对设定人数的用户在不同步行状态下的统计得到初始步 长LO和初始抬脚高度HO，并将初始步长LO和初始抬脚高度HO初始化到智能脚环中。在一 实施例中，假定实际步长为L，实际抬脚高度为H，则步长校正量为Δ L = I L-LO I，抬脚高度 校正量为Δ H = IH-HO I。
[0084] 在步骤S103中，根据步长校正量和抬脚高度校正量确定用户的步行状态。
[0085] 在一实施例中，步行状态可以包括用户处于大步走、正常走、碎步走。在一实施例 中，在大步走的步行状态中，相应的步长校正量和抬脚高度校正量为：ΔΗπ^χ、ALmax，在正 常走的步行状态中，相应的步长校正量和抬脚高度校正量为：AHtyp、ALtyp，在碎步走的 步行状态中，相应的步长校正量和抬脚高度校正量为：ΔΗη?η、ALmin，相应地，在用户处于 跑步运动的步行状态时，步长校正量会更长，抬脚高度校正量会更大。
[0086] 本实施例中，通过步长校正量和抬脚高度校正量确定用户的步行状态，由于不同 用户对应的步长校正量和抬脚高度校正量不同，因此本公开可以根据不同用户的具体步行 习惯来判断用户当前的步行状态，从而能够更精确地确定用户的步行状态。
[0087] 在一实施例中，确定实际步长相对于初始步长的步长校正量和实际抬脚高度相对 于初始抬脚高度的抬脚高度校正量，可包括：
[0088] 确定用户在设定时间段内所走的每一步的步长和每一步的抬脚高度；
[0089] 根据每一步的步长和每一步的抬脚高度确定设定时间段内的平均步长和平均抬 脚高度；
[0090] 根据平均步长和初始步长确定步长校正量；
[0091] 根据平均抬脚高度和初始抬脚高度确定抬脚高度校正量。
[0092] 在一实施例中，根据步长校正量和抬脚高度校正量确定用户的步行状态，可包 括：
[0093] 确定步长校正量和抬脚高度校正量分别对应的范围；
[0094] 根据范围确定用户的步行状态。
[0095] 在一实施例中，方法还可包括：
[0096] 确定实际抬脚高度是否大于初始抬脚高度与抬脚高度校正量的和值；
[0097] 确定实际步长是否小于初始步长和步长校正量的差值；
[0098] 如果实际抬脚高度大于和值并且实际步长小于差值，确定用户的步行状态为跳跃 状态。
[0099] 在一实施例中，方法还可包括：
[0100] 在检测到用户的步行状态为跳跃状态时，确定用户在跳跃状态的跳跃频率；
[0101] 根据跳跃频率确定用户在设定时间段内的跳跃次数。
[0102] 在一实施例中，方法还可包括：
[0103] 确定用户在行走时的迈步频率；
[0104] 根据迈步频率、初始步长与步长校正量确定用户在步行状态的行走速度。
[0105] 在一实施例中，方法还可包括：
[0106] 确定智能手环检测到的实际步长是否超出步行校正量所界定的正常范围的第一 边界；
[0107] 确定智能手环检测到的实际抬脚高度是否超出抬脚高度校正量所界定的正常范 围的第二边界；
[0108] 如果实际步长超出第一边界或者实际抬脚高度超出第二边界，锁定所述智能脚 环；
[0109] 提示智能脚环的使用者重新确定步行校正量和抬脚高度校正量。
[0110] 具体如何监测用户的步行状态的，请参考后续实施例。
[0111] 至此，本公开实施例提供的上述方法，可以根据不同用户的具体步行习惯来判断 用户当前的步行状态，能够更精确地确定用户的步行状态。
[0112] 下面以具体实施例来说明本公开实施例提供的技术方案。
[0113] 图2是根据一示例性实施例一示出的步行状态监测方法的流程图；本实施例利用 本公开实施例提供的上述方法，以如何确定步长校正量和抬脚高度校正量为例进行示例性 说明，如图2所示，包括如下步骤：
[0114] 在步骤S201中，确定用户在设定时间段内所走的每一步的步长和每一步的抬脚 高度。
[0115] 在步骤S202中，根据每一步的步长和每一步的抬脚高度确定设定时间段内的平 均步长和平均抬脚高度。
[0116] 在步骤S203中，根据平均步长和初始步长确定步长校正量。
[0117] 在步骤S204中，根据平均抬脚高度和初始抬脚高度确定抬脚高度校正量。
[0118] 在一示例性场景中，用户A在5分钟之内以正常走的步行状态进行步行，可以记 录用户A在该5分钟之内所走的每一步的步长（LU L2、L3、…LN)，以及每一步的抬脚高 度〇11、!12、!13、~!^)小为5分钟之内的步数。对上述5分钟之内所走的每一步的步长求 和，得到步长总和对上述5分钟之内所走的每一步的抬脚高度求和，得到抬脚高度 i=l 总和，·将步长总和除以步数得到平均步长I = ，将抬脚高度总和除以抬脚次 iVl Μ. 数（在一实施例中，步数与抬脚次数是相同的）得到平均抬脚高度#=? μ ζ λ/ ;步长校正 量为=! ￡0 - Γ丨，抬脚高度校正量为Δ?? H //0 -片I。.
[0119] 与上述正常走的步行状态相类似，可以通过上述过程确定用于以大步走、碎步走、 以及跑步的步行状态对应的步长校正量和抬脚高度校正量，本公开不再详述。
[0120] 本实施例中，通过校正用户在不同步行状态时步长修正量和抬脚高度校正量，可 以兼顾到不同用户的特殊运动习惯，从而确保后续通过传感器感知用户的重复步行动作来 实现计步。
[0121] 图3是根据一示例性实施例二示