[发明专利]智能设备及行为数据纠正方法和装置

权利要求书

1.一种行为数据纠正方法，其特征在于，包括如下按运行周期循环运行的步骤：

调用用户自定义的适于周期性运行的任务列表，该任务列表包括多个任务记录，每个任务记录均包括任务执行时间段与数据源指定信息；

获取该任务列表每个运行周期中所述任务执行时间段内的行为数据，该行为数据由任务记录的数据源指定信息所指定的传感器采集，所述行为数据的类型与所述传感器的种类一一对应；

检验所述行为数据是否与预设的指导行为模型数据相匹配；其中，所述指导行为模型数据是根据获取至少一个所述传感器所采集到的多个周期的行为数据，将不同周期相同任务执行时间段的多组所述行为数据结合预设的规则和/或算法运算而得；

当所述行为数据与所述指导行为模型数据不匹配时，向可穿戴设备推送引导佩戴者执行与修正行为数据相关的操作指令，使所述可穿戴设备响应于该指令而引导佩戴者执行相应操作；

当所述行为数据与所述指导行为模型数据相匹配时，向可穿戴设备推送表征修正成功的通知信息，以引导佩戴者维持既有的行为数据。

2.根据权利要求1所述的行为数据纠正方法，其特征在于，所述任务记录还包括，与所述任务执行时间段相关的激励数据，当所述行为数据与所述指导行为模型数据相匹配时，修改与所述任务执行时间段相关的激励数据，并向可穿戴设备推送与修改激励数据相关的通知信息，以驱动可穿戴设备显示相应的通知。

3.根据权利要求1所述的行为数据纠正方法，其特征在于，所述行为数据与所述指导行为模型数据相匹配需要至少按照预设的运行周期循环运行一次，所述行为数据与所述指导行为模型数据的匹配度正比于周期性运行所述任务列表的次数。

4.根据权利要求1所述的行为数据纠正方法，其特征在于，所述数据源指定信息包括对加速度传感器、心率传感器、血压传感器中任意一项或任意多项的指定信息，对于同一任务列表的不同任务记录而言，允许在数据源指定信息中指定不同的传感器，以对应获取不同类型的所述行为数据。

5.根据权利要求1所述的行为数据纠正方法，其特征在于，所述检验所述行为数据是否与预设的指导行为模型数据相匹配的步骤中，所述指导行为模型数据与任务记录中的数据源指定信息相关联，适应不同传感器来源的行为数据，适配其相应的指导行为模型数据。

6.根据权利要求1所述的行为数据纠正方法，其特征在于，所述任务记录还包括设置在所述任务执行时间段之前的准备时间段，在准备时间段驱动可穿戴设备执行与任务执行相关的通知。

7.根据权利要求6所述的行为数据纠正方法，其特征在于，包括：当系统时间信息与所述任务执行时间段的起始时间相匹配时，发送与该任务执行时间段相对应的任务启动指令至可穿戴设备。

8.根据权利要求1所述的行为数据纠正方法，其特征在于，检验所述行为数据是否与预设的指导行为模型数据相匹配包括：多个所述指导行为模型数据映射于同一个行为模型，检验所述行为数据中的每一个具体数据与行为模型中的指导行为模型数据是否一一对应，若检验结果为一一对应，则视为所述行为数据表征的用户行为与所述行为模型数据表征的行为模型相匹配。

9.根据权利要求1所述的行为数据纠正方法，其特征在于，检验所述行为数据是否与预设的指导行为模型数据相匹配的步骤中包括，检验所述行为数据是否存在于所述指导行为模型数据预设的阈值范围内。

10.根据权利要求1所述的行为数据纠正方法，其特征在于，所述向可穿戴设备推送引导佩戴者执行与修正行为数据相关的操作指令之前，计算所述行为数据与所述指导行为模型中相对应数据的相对偏移比例，按照相对偏移比例的大小对所述行为数据映射的用户行为排序，针对顺序列表中相对偏移比例最大的用户行为，向可穿戴设备推送引导指令。