[发明专利]测量数据的处理方法和装置

说明书

本发明提出一种测量数据的处理方法和装置，其中，方法包括：根据时间序列或传感器在各个测量时间点的测量数据，生成原始序列，将原始序列划分为多个帧,针对每一个帧，根据帧对应测量时间点的测量数据，采用多种算法扩展原始序列的维度，得到帧的各维度序列，对帧的各维度序列，分别进行多个维度特征提取，得到帧的特征向量,对帧的特征向量进行分类处理，以从预设的属性中，确定帧的属性。通过引入多个算法扩展原始序列的维度，并利用多种特征提取的方法，得到较多的特征数据，解决了现有技术中对数据进行分析时采用较少的维度进行特征提取，得到的特征数据较少，导致人体行为识别的准确度较低，无法反应用户的真实行为的技术问题。

技术领域

本发明涉及测试技术领域，尤其涉及一种测量数据的处理方法和装置。

背景技术

伴随移动计算，网络与传感器技术的普及与提高，识别与追踪人体活动成为了可穿戴领域的重要应用。通过追踪人体行为建立人体健康图谱，而人体行为识别包括坐、站、走、跑步、骑车和开车等独立行为识别与发现，也包括一段较长时间内各种不同行为状态的切换。

对人体行为的识别，基于测量得到的特征数量的分析，而现有技术中对数据进行分析时使用的维数较少，从而提取得到的特征和信息有限，导致人体行为识别的准确度较低，无法反应用户的真实行为。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种测量数据的处理方法，解决了现有技术中对数据进行分析时采用较少的维度进行特征提取，得到的特征数据较少，导致人体行为识别的准确度较低，无法反应用户的真实行为的技术问题。

本发明的第二个目的在于提出一种测量数据的处理装置。

本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。

本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

本发明的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种测量数据的处理方法，包括：

根据时间序列或传感器在各个测量时间点的测量数据，生成原始序列；

将所述原始序列划分为多个帧；其中，每一个帧对应多个测量时间点；

针对每一个帧，根据所述帧对应测量时间点的测量数据，采用多种算法进行扩维，得到所述帧的各维度序列；

对所述帧的各维度序列，分别进行多个维度特征提取，得到所述帧的特征向量；所述特征向量，包括对每一维度序列进行特征提取得到的特征子向量，每一个特征子向量包括多个维度特征；

对所述帧的特征向量进行分类处理，以从预设的属性中，确定所述帧的属性。

本实施例提出的一种测量数据的处理方法中，根据时间序列或传感器在各个测量时间点的测量数据，生成原始序列，将原始序列划分为多个帧,针对每一个帧，根据帧对应测量时间点的测量数据，采用多种算法进行扩维，得到帧的各维度序列，对帧的各维度序列，分别进行多个维度的特征提取，得到帧的特征向量,对帧的特征向量进行分类处理，以从预设的属性中，确定帧的属性。通过引入多个算法进行扩维计算，并利用多个维度进行特征提取，得到较多的特征数据，解决了现有技术中对数据进行分析时采用较少的维度进行特征提取，得到的特征数据较少，导致人体行为识别的准确度较低，无法反应用户的真实行为的技术问题。

为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种测量数据的处理装置，包括：

生成模块，用于根据时间序列或传感器在各个测量时间点的测量数据，生成原始序列；

划分模块，用于将所述原始序列划分为多个帧；其中，每一个帧对应多个测量时间点；