[发明专利]一种状态识别方法、移动设备及服务器

说明书

本申请提供了一种状态识别方法、移动设备及服务器，所述方法包括获得利用传感器检测的移动设备的状态信息，所述传感器至少包括磁力计，对所述状态信息进行预设的特征分析处理，并根据特征分析结果，识别移动设备的状态。由此可见，本申请实现了基于传感器检测的移动设备状态信息来识别移动设备的状态，鉴于移动设备的移动性、便携性，则相当于根据传感器信息进行了移动设备用户行为状态的识别，因而，本申请解决了现有技术存在的问题，实现了在不占用卫星带宽的情况下，有效识别移动设备用户的行为状态。

技术领域

本发明属于信息处理技术领域，尤其涉及一种状态识别方法、移动设备及服务器。

背景技术

移动设备的用户行为状态识别在人工智能、模式识别等领域有着广泛的应用前景，可用于健康监控、时间管理、个人喜好分析、资讯筛选和推送等方面。

目前，对于移动设备用户行为状态的识别，主要是使用移动设备的GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)数据计算获取移动设备的移动速度信息，并根据设备移动速度来分析判断用户状态，然而此种方式需要占用卫星带宽，除此之外，也可能会存在信号弱或屏蔽信号等现象，导致无法有效识别用户状态。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种状态识别方法、移动设备及服务器，用于实现在不占用卫星带宽的情况下，有效识别移动设备用户的行为状态。

为此，本申请公开如下技术方案：

一种状态识别方法，包括：

获得利用传感器检测的移动设备的状态信息；所述传感器至少包括磁力计；

对所述状态信息进行预设的特征分析处理，得到特征分析结果；

根据所述特征分析结果，识别所述移动设备的状态。

上述方法，优选的，所述获得利用传感器检测的移动设备的状态信息，包括：

获得当前预设时长内利用加速度传感器检测的移动设备的线性加速度信息；

获得当前预设时长内利用陀螺仪检测的移动设备的角加速度信息；

获得当前预设时长内利用磁力计检测的移动设备所在磁场的磁场强度信息。

上述方法，优选的，所述对所述状态信息进行预设的特征分析处理，得到特征分析结果，包括：

对所述线性加速度信息、所述角加速度信息以及所述磁场强度信息进行时序化处理，得到所述线性加速度信息的时序数据、所述角加速度信息的时序数据以及所述磁场强度信息的时序数据；

对所述线性加速度信息的时序数据、所述角加速度信息的时序数据以及所述磁场强度信息的时序数据进行窗口化处理，得到所述线性加速度信息的窗口数据、所述角加速度信息的窗口数据以及所述磁场强度信息的窗口数据；

对所述线性加速度信息的窗口数据、所述角加速度信息的窗口数据以及所述磁场强度信息的窗口数据进行预定的特征提取，得到所述线性加速度信息的提取特征，所述角加速度信息的提取特征以及所述磁场强度信息的提取特征；

对所述线性加速度信息的提取特征，所述角加速度信息的提取特征以及所述磁场强度信息的提取特征进行向量化处理，得到所述线性加速度信息、所述角加速度信息及所述磁场强度信息对应的特征向量。

上述方法，优选的，所述根据所述特征分析结果，识别所述移动设备的状态，包括：

获得预先训练的分类模型；

将所述特征向量输入所述分类模型，得到所述分类模型输出的状态分类结果信息；

基于所述状态分类结果信息，识别所述移动设备的状态。