[发明专利]一种基于六轴传感器的跑步姿态检测方法

说明书

本发明公开了一种基于六轴传感器的跑步姿态检测方法，其包括：S1：利用六轴传感器获取用户跑步方向上的x轴加速度数据、z轴加速度数据和y轴陀螺仪数据；S2：对三个轴的数据的波峰和波谷进行检测，得到步态周期；S3：计算每一步态周期内的x轴加速度数据、z轴加速度数据和y轴陀螺仪数据的均值、方差、最大值和最小值特征值，组成特征向量；S4：将特征向量进行归一化处理得到标准化向量；S5：将标准化向量输入预先训练好的Softmax分类器，分别得到对应前掌着地方式、全掌着地方式和后掌着地方式三种类别的类别值；S6：选择最大类别值对应的类别作为跑步姿态结果。本发明能够保证检测精度，同时降低成本。

技术领域

本发明涉及运动检测技术领域，特别是涉及一种基于六轴传感器的跑步姿态检测方法。

背景技术

随着生活水平的提高，人们对健康的追求越来越高，科学的跑步成了广大跑步者的追求，其中，脚掌着地方式是跑步姿态识别的重要指标，而脚掌着地方式通常分为前掌着地方式、全掌着地方式和后掌着地方式。

当前，跑步姿态识别的实现方式分为基于机器视觉的方法和基于压力鞋垫的方法。基于机器视觉的方法通过摄像头采集图像，然后利用计算机视觉的相关方法识别出不同的跑步姿态。这类技术虽然相对成熟，但需要较强的计算能力，成本昂贵，而且要求在光线良好且目标不能有任何遮挡的场景下使用。基于压力鞋垫的方法的成本高，且功能单一。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是提供一种基于六轴传感器的跑步姿态检测方法，能够保证检测精度，同时降低成本。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种基于六轴传感器的跑步姿态检测方法，所述跑步距离校正方法包括：S1：利用六轴传感器获取用户跑步方向上的x轴加速度数据、z轴加速度数据和y轴陀螺仪数据；S2：对所述x轴加速度数据、z轴加速度数据和y轴陀螺仪数据的波峰和波谷进行检测，得到步态周期；S3：计算每一步态周期内的x轴加速度数据、z轴加速度数据和y轴陀螺仪数据的均值、方差、最大值和最小值特征值，组成特征向量；S4：将所述特征向量进行归一化处理得到标准化向量；S5：将所述标准化向量输入预先训练好的Softmax分类器，分别得到对应前掌着地方式、全掌着地方式和后掌着地方式三种类别的类别值，其中，所述Softmax分类器由多个跑步者的包含前掌着地方式、全掌着地方式和后掌着地方式的历史跑步姿态数据训练得到；S6：选择最大类别值对应的类别作为跑步姿态结果。

作为本发明的一个优选实施例，所述步骤S1还包括：对所述x轴加速度数据、z轴加速度数据和y轴陀螺仪数据进行平滑滤波。

作为本发明的一个优选实施例，在对x轴加速度数据进行平滑滤波时，采用的滤波公式为：

其中，N为常数，x_i表示第i个数据。

作为本发明的一个优选实施例，在所述步骤S4中，进行归一化处理时，采用的运算公式为：

其中，f_min代表所述特征向量中所有数据的最小值，f_max代表所述特征向量中所有数据的最大值，f_i代表所述特征向量中第i个特征值，F_i表示标准化向量中的第i个特征值。

作为本发明的一个优选实施例，所述Softmax分类器的表达式为：

其中，P(Y_k|F)代表第k类别的类别值，w_k表示Softmax分类器的参数，F表示标准化向量。