[发明专利]一种运动识别方法、装置、设备和计算机存储介质

说明书

本发明提供了一种运动识别方法、装置和设备，其中方法包括：分别获取移动设备采集的传感器数据和位置数据；对所述传感器数据和位置数据进行特征分析；利用预先训练得到的分类器对分析得到的特征进行分类，得到运动类型。本发明基于传感器数据和位置数据实现移动设备的运动类型识别，为基于运动识别的服务提供基础。

【技术领域】

本发明涉及计算机应用技术领域，特别涉及一种运动识别方法、装置、设备和计算机存储介质。

【背景技术】

随着无线通信技术和智能移动设备的广泛应用，移动设备已经成为人们工作、生活的重要工具，各大服务提供商也致力于通过移动设备向用户提供各种服务，使得用户能够通过手机、平板电脑、智能穿戴式设备等随时随地获取想要的服务。目前应用比较广泛的诸如LBS(Location Based Service，基于位置的服务)，用户可以通过移动设备获取自己所在位置的生活信息、交通信息、查找最近的娱乐场所、加油站、医院、车站等公共设施，等等。但随着用户服务需求的不断提高，服务提供商也需要向更广阔的方面扩展基于移动设备的应用和服务。

【发明内容】

有鉴于此，本发明提供了一种运动识别方法、装置、设备和计算机存储介质，以便于基于移动设备实现运动识别，为基于运动识别的服务提供基础。

具体技术方案如下：

本发明还提供了一种运动识别方法，该方法包括：

分别获取移动设备采集的传感器数据和位置数据；

对所述传感器数据和位置数据进行特征分析；

利用预先训练得到的分类器对分析得到的特征进行分类，得到运动类型。

根据本发明一实施方式，所述位置数据包括：

所述移动设备通过GPS定位、辅助GPS定位、基站定位或接入点定位得到的位置数据。

根据本发明一实施方式，所述传感器数据包括惯性传感器数据。

根据本发明一实施方式，所述惯性传感器数据包括加速度数据。

根据本发明一实施方式，对所述传感器数据进行特征分析，得到以下特征中的一种或任意组合：

波峰数目、峰度、偏度、过零率、一阶矩、二阶矩、三阶矩以及均方根。

根据本发明一实施方式，对所述位置数据进行特征分析，得到以下特征中的一种或任意组合：

速度、运动轨迹以及地理位置分布。

根据本发明一实施方式，利用预先训练得到的分类器对分析得到的特征进行分类包括：

将对传感器数据和位置数据分析得到的特征输入同一分类器，得到该分类器对运动类型的分类结果。

根据本发明一实施方式，利用预先训练得到的分类器对分析得到的特征进行分类包括：

将对传感器数据分析得到的特征输入第一分类器，得到第一分类器的分类结果；

若第一分类器的分类结果属于预设运动类型，则将对位置数据分析得到的特征输入第二分类器，将第二分类器的分类结果作为得到的运动类型；若第一分类器的分类结果不属于预设运动类型，将第一分类器的分类结果作为得到的运动类型。

根据本发明一实施方式，利用预先训练得到的分类器对分析得到的特征进行分类包括：

将对传感器数据分析得到的特征输入第一分类器，得到第一分类器的分类结果；