[发明专利]运动状态判断方法及脚部穿戴物

说明书

一种运动状态判断方法及脚部穿戴物，包括如下步骤：S10：采集前脚掌和后脚掌在周期T内的压力幅值，根据压力幅值得到有效计步步数，分别定义为D₁及D₃、有效计步压力幅值的平均值，分别定义为M₁及M₃、以及有效计步压力幅值的持续时间的平均值，分别定义为t₁及t₃。S20：将D₁、D₃、M₁、M₃、t₁及t₃与多个不同的预设值进行比对，判断获取运动状态。上述运动状态判断方法不容易受到其他无关动作的干扰，判断精确度较高。上述运动状态判断方法所采用的算法复杂度也较低。此外，通过引入加速度幅值、角度幅值的绝对值的最大值及角速度幅值的绝对值的最大值的特征，可以使得判断运动状态更精确。

技术领域

本发明涉及运动状态判断技术领域，特别是涉及一种运动状态判断方法及脚部穿戴物。

背景技术

随着智能穿戴式设备的兴起和发展，为了提高在同类产品中的竞争力，智能穿戴式设备的开发商在不断地开发智能穿戴式设备的新功能。其中，在智能穿戴式设备上植入用户运动状态判断功能，已成为智能穿戴式设备用于提高产品竞争力的一项新功能。

目前，现有的对用户运动状态进行判断的方法一般是通过提取用户移动的加速度曲线的特征来判断各种运动状态。例如，若用户移动的加速度大于预设阈值，则将用户的运动状态判断为非静止状态，若用户移动的加速度小于或等于预设阈值，则将用户的运动状态判断为静止状态。当处于其他步行、跑步、骑自行车、乘坐交通工具等运动状态时，则需要将提取的加速度曲线特征与运动状态参考库的时域或频域特征进行对比分类。

然而，单一的加速度特征容易受到各种其他无关动作的干扰，运动状态判断精确度较低，即使是采用复杂的机器学习领域的SVM支持向量机算法也依然很难达到较高的判断精确度。

发明内容

基于此，有必要提供一种判断精确度较高的运动状态判断方法及脚部穿戴物。

一种运动状态判断方法，包括如下步骤：

S10：采集前脚掌和后脚掌在周期T内的压力幅值，根据所述压力幅值得到有效计步步数，分别定义为D₁及D₃、有效计步压力幅值的平均值，分别定义为M₁及M₃、以及有效计步压力幅值的持续时间的平均值，分别定义为t₁及t₃；

S20：将D₁、D₃、M₁、M₃、t₁及t₃与多个不同的预设值进行比对，判断获取运动状态。

在其中一个实施例中，当所述压力幅值大于预设压力幅值时，得到有效计步压力幅值；

所述有效计步步数根据所述有效计步压力幅值的个数得到；

所述有效计步压力幅值的持续时间根据所述预设压力幅值及所述有效计步压力幅值得到。

在其中一个实施例中，所述步骤S20具体包括：

当D₁＜K₁，D₃＜K₂，且t₁≤K₃秒或t₃≤K₄秒时，则判断为静坐；