[发明专利]一种运动状态识别方法、系统、可穿戴设备和存储介质

权利要求书

1.一种运动状态识别方法，其特征在于，包括：

采集目标的三维加速度数据；

根据所述目标的三维加速度数据，计算所述目标的合加速度；

提取所述目标的合加速度的特征值，所述合加速度的特征值包括：均值、方差、峰度；

将所述合加速度的特征值输入预设决策树模型，获得决策结果；

根据所述决策结果判断所述目标的当前运动状态。

2.根据权利要求1所述的一种运动状态识别方法，其特征在于，还包括：

将单位时间内所述目标的若干个所述合加速度的特征值输入预设决策树模型，获得若干个所述决策结果；

对单位时间内若干个所述决策结果进行统计，得到单位时间内所述目标的当前运动状态。

3.根据权利要求2所述的一种运动状态识别方法，其特征在于，所述对单位时间内的若干个所述决策结果进行统计，得到单位时间内所述目标的当前运动状态，具体包括：

在单位时间内，对若干个所述决策结果进行统计，当所述目标的某一运动状态对应的若干个决策结果的数量占比达所述目标的若干个决策结果的总数量的预设阈值以上时，则判断该运动状态为所述目标的当前运动状态。

4.根据权利要求3所述的一种运动状态识别方法，其特征在于，所述判断该运动状态为所述目标的当前运动状态之后，还包括步骤：

输出所述目标的当前运动状态信息。

5.根据权利要求3所述的一种运动状态识别方法，其特征在于，还包括：

在单位时间内，所述目标的任一运动状态对应的决策结果的数量占比均在所述目标的若干个决策结果的总数量的预设阈值以下时，不输出所述目标的运动状态的信息。

6.一种运动状态识别系统，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集目标的三维加速度数据；

运算模块，用于根据所述目标的三维加速度数据，计算所述目标的合加速度；

提取模块，用于提取所述目标的合加速度的特征值，所述合加速度的特征值包括：均值、方差、峰度；

决策树模块，用于将所述合加速度的特征值输入预设决策树模型，获得决策结果；

统算模块，用于根据所述决策结果判断所述目标的当前运动状态；

通信模块，用于输出所述单位时间内的所述目标的当前运动状态的信息；

监控终端，用于接收所述单位时间内的所述目标的当前运动状态的信息。

7.根据权利要求6所述的一种运动状态识别系统，其特征在于，所述统算模块包括：

将单位时间内所述目标的若干个所述合加速度的特征值输入预设决策树模型，获得若干个决策结果；

在单位时间内，对若干个所述决策结果进行统计，当所述目标的某一运动状态对应的决策结果的数量占比达所述目标的若干个决策结果的总数量的预设阈值以上时，则判断该运动状态为所述目标的当前运动状态。

8.根据权利要求7所述的一种运动状态识别系统，其特征在于，所述通信模块包括：

所述统算模块判断所述运动状态为所述目标的当前运动状态后，输出所述目标的当前运动状态信息；

所述统算模块判断所述目标的任一运动状态对应的决策结果的数量占比均在所述目标的若干个决策结果的总数量的预设阈值以下时，不输出所述目标的运动状态的信息。

9.一种可穿戴设备，其特征在于，包括加速度传感器、处理器、储存器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的计算机程序，实现如权利要求1至权利要求5任一项所述的运动状态识别方法所执行的操作。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求5任一项所述的运动状态识别方法所执行的操作。