[发明专利]双表体智能手表及其表体朝向判断方法、系统和显示屏点亮系统在审

专利信息
申请号: 201610407416.4 申请日: 2016-06-12
公开(公告)号: CN107491163A 公开(公告)日: 2017-12-19
发明(设计)人: 陈亮 申请(专利权)人: 陈亮
主分类号: G06F3/01 分类号: G06F3/01;G06F1/16
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 250014 山东省济南市*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 双表体 智能 手表 及其 朝向 判断 方法 系统 显示屏 点亮
【说明书】:

技术领域

发明涉及可穿戴计算技术领域,特别是涉及一种包含两个表体的智能手表及其表体朝向判断方法、系统,以及基于该表体朝向判断系统的显示屏点亮系统。

背景技术

近年来,随着可穿戴计算技术(Wearable Computing)的飞速发展,电子消费品市场上爆发性地涌现出大批各种形态的智能可穿戴产品。智能手表就是这其中最受消费者欢迎的一类产品。

顾名思义,双表体智能手表包含两个表体。通过在第二个表体上部署显示屏和/或输入装置,可以增大智能手表的显示区域和/或增加操控智能手表的方法。由于双表体智能手表与普通的智能手表存在显著的差别,普通的智能手表上的显示屏自动点亮系统无法直接移植到双表体智能手表上,而使用传统的通过按下表体上的按键来点亮显示屏的方法又不够方便,因此提供一种更好的方法来方便用户查看和使用双表体智能手表是一个亟待解决的问题。

发明内容

为了解决上述问题,本发明提供了一种双表体智能手表的表体朝向判断方法、系统,并在此基础上提供了一种基于该表体朝向判断系统的显示屏点亮系统,用于方便用户查看和使用智能手表;本发明还提供了一种包含上述表体朝向判断系统和/或显示屏点亮系统的智能手表。

通常情况想,用户在查看或操作智能手表时,智能手表表体的显示屏处于朝向用户面部的状态,因此表体是否朝向用户面部可以作为预测用户是否查看或操作智能手表的一个重要的标志。因此,本发明提供了一种双表体智能手表(包含表体1、表体2和表带)的表体朝向判断方法,包括以下步骤,

步骤1:通过动作检测模块检测用户是否存在抬腕动作、旋转手腕动作、落腕动作;

步骤2:当动作检测模块检测到的抬腕动作参数变化达到抬腕动作阈值,且旋转手腕动作参数变化达到表体1朝向用户面部的旋转手腕动作阈值时,则判断表体1处于朝向用户面部状态;当动作检测模块检测到的抬腕动作参数变化达到抬腕动作阈值,且旋转手腕动作参数变化达到表体2朝向用户面部的旋转手腕动作阈值时,则判断表体2处于朝向用户面部的状态;当表体1当前被判断处于朝向用户面部状态,且动作检测模块检测到的旋转手腕动作参数变化达到从表体1朝向用户面部旋转到表体2朝向用户面部的旋转手腕动作阈值时,则判断表体2处于朝向用户面部状态,同时判断表体1不处于朝向用户面部状态;当表体2当前被判断处于朝向用户面部状态,且动作检测模块检测到的旋转手腕动作参数变化达到从表体2朝向用户面部旋转到表体1朝向用户面部的旋转手腕动作阈值时,则判断表体1处于朝向用户面部状态,同时判断表体2不处于朝向用户面部状态;当动作检测模块检测到的落腕动作参数变化达到落腕动作阈值时,则判断表体1和表体2均不处于朝向用户面部状态。

进一步优选的,动作检测模块中包含加速度计和/或陀螺仪和/或重力传感器和/或磁力计。

进一步优选的,在执行步骤1之后以及执行步骤2之前还包括:对动作检测模块采集到的数据进行滤波去噪处理。

进一步优选的,所述的抬腕动作阈值通过采集多个用户的多个抬腕且旋转手腕使得两个表体中的一个朝向用户面部的动作中的抬腕动作数据,并通过统计分析得到;所述的表体1朝向用户面部的旋转手腕动作阈值通过采集多个用户的多个抬腕且旋转手腕使得表体1朝向用户面部的动作中的旋转手腕动作数据,并通过统计分析得到;所述的表体2朝向用户面部的旋转手腕动作阈值通过采集多个用户的多个抬腕且旋转手腕使得表体2朝向用户面部的动作中的旋转手腕动作数据,并通过统计分析得到;所述的从表体1朝向用户面部旋转到表体2朝向用户面部的旋转手腕动作阈值通过采集多个用户的多个从表体1朝向用户面部旋转到表体2朝向用户面部的旋转手腕动作数据,并通过统计分析得到;所述的从表体2朝向用户面部旋转到表体1朝向用户面部的旋转手腕动作阈值通过采集多个用户的多个从表体2朝向用户面部旋转到表体1朝向用户面部的旋转手腕动作数据,并通过统计分析得到;所述的落腕动作阈值通过采集多个用户的多个从使用智能手表的状态(即智能手表的某一个表体处于朝向用户面部的状态)落下手腕的落腕动作数据,并通过统计分析得到。可以理解的是,上述“多个”的意思为大量、足量。

本发明还提供了一种双表体智能手表(包含表体1、表体2和表带)的表体朝向判断系统,包括,

动作检测模块:用于检测用户是否存在抬腕动作、旋转手腕动作、落腕动作;

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