[发明专利]一种用户行为模式的识别系统和识别方法

权利要求书

1.一种用户行为模式的识别系统，其特征在于，包括：

采集单元，用于采集用户当前的行为特征数据，所述行为特征数据包括N个描述参数对应的N个参数值，N为大于等于2的整数；

特征向量生成单元，用于根据所述N个参数值，生成一维特征向量；

对比投票单元，用于对比所述一维特征向量与预设的M种行为模式中每种行为模式对应的特征向量之间的差异，并向差异最小的特征向量对应的行为模式投票；

模式识别单元，用于统计在预设时间段内的投票结果，将所述用户当前的行为模式识别为获得投票最多的行为模式。

2.如权利要求1所述的识别系统，其特征在于，所述采集单元包括：三轴加速度传感器、三轴陀螺仪和GPS定位仪。

3.如权利要求2所述的识别系统，其特征在于，所述特征向量生成单元具体用于：

将通过所述三轴加速度传感器采集的X轴加速度在时间窗内的数据的标准差作为所述一维特征向量的第一个参数；

将通过所述三轴加速度传感器采集的Y轴加速度参数在所述时间窗内的数据的标准差作为所述一维特征向量的第二个参数；

将通过所述三轴加速度传感器采集的Z轴加速度参数在所述时间窗内的数据的标准差作为所述一维特征向量的第三个参数；

将通过所述三轴陀螺仪采集的X轴角速度参数在所述时间窗内的数据的标准差作为所述一维特征向量的第四个参数；

将通过所述三轴陀螺仪采集的Y轴角速度参数在所述时间窗内的数据的标准差作为所述一维特征向量的第五个参数；

将通过所述三轴陀螺仪采集的Z轴角速度参数在所述时间窗内的数据的标准差作为所述一维特征向量的第六个参数；

将通过所述GPS定位仪采集的经度参数在所述时间窗内的数据的标准差作为所述一维特征向量的第七个参数；

将通过所述GPS定位仪采集的纬度参数在所述时间窗内的数据的标准差作为所述一维特征向量的第八个参数；

将通过所述三轴加速度传感器采集的所述X轴加速度参数、所述Y轴加速度参数和所述Z轴加速度参数求平方和后开方，提取标准差作为所述一维特征向量的第九个参数；

将通过所述三轴陀螺仪采集的所述X轴角速度参数、所述Y轴角速度参数和所述Z轴角速度参数求平方和后开方，提取标准差作为所述一维特征向量的第十个参数；

将通过所述三轴加速度传感器采集的所述X轴加速度参数、所述Y轴加速度参数和所述Z轴加速度参数求平方和后开方，提取最大值作为所述一维特征向量的第十一个参数；

将通过所述三轴加速度传感器采集的所述X轴加速度参数、所述Y轴加速度参数和所述Z轴加速度参数求平方和后开方，提取最小值作为所述一维特征向量的第十二个参数；

将通过所述三轴陀螺仪采集的所述X轴角速度参数、所述Y轴角速度参数和所述Z轴角速度参数求平方和后开方，提取最大值作为所述一维特征向量的第十三个参数；

将通过所述三轴陀螺仪采集的所述X轴角速度参数、所述Y轴角速度参数和所述Z轴角速度参数求平方和后开方，提取最大值作为所述一维特征向量的第十四个参数；

将通过所述GPS定位仪采集的所述GPS速度参数在所述时间窗内的数据的最大值作为所述一维特征向量的第十五个参数；

将通过所述GPS定位仪采集的所述GPS速度参数在所述时间窗内的数据的最小值作为所述一维特征向量的第十六个参数；

将通过所述GPS定位仪采集的所述GPS速度参数在所述时间窗内的数据的最小值作为所述一维特征向量的第十七个参数。

4.如权利要求1所述的识别系统，其特征在于，所述预设的M种行为模式包括：静止、走路、骑自行车、开车、乘坐地铁、乘坐轻轨、乘坐公交车、使用健身自行车和室内轨道车。

5.一种用户行为模式的识别方法，其特征在于，包括：

采集用户当前的行为特征数据，所述行为特征数据包括N个描述参数对应的N个参数值，N为大于等于2的整数；

根据所述N个参数值，生成一维特征向量；

对比所述一维特征向量与预设的M种行为模式中每种行为模式对应的特征向量之间的差异，并向差异最小的特征向量对应的行为模式投票；

统计在预设时间段内的投票结果，将所述用户当前的行为模式识别为获得投票最多的行为模式。