[发明专利]识别码的识别方法、装置和设备

权利要求书

1.一种识别码的识别方法，应用于电子设备，其特征在于，包括：

获取所述电子设备第一运动过程中第一预设时长内的N组第一加速度；每组第一加速度包括：所述电子设备分别在X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的加速度；其中，N为正整数；

根据所述N组第一加速度和训练模型，采用机器学习算法得到所述电子设备第一运动过程的运动类型；所述训练模型是采用所述机器学习算法，基于多个训练样本训练得到的，所述训练样本包括所述电子设备第二运动过程中第二预设时长内的多组第二加速度，所述N组第一加速度的变化幅度在预设阈值范围内；

若所述运动类型为扫码运动，则拍摄图像，并根据拍摄得到的至少一张图像进行识别码的识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述运动类型为扫码运动，则拍摄图像，并根据所述电子设备拍摄得到的至少一张图像进行识别码的识别，包括：

若所述运动类型为扫码运动，则开启摄像头并控制所述摄像头开始拍摄图像；

检测所述至少一张图像中是否存在包括识别码的图像；

若是，则根据至少一张包括识别码的图像，识别所述识别码。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

检测所述N组第一加速度中的前M组第一加速度的X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的加速度是否均在预设范围内，若是，则开启摄像头；其中，M≤N，M为正整数；

若所述运动类型为扫码运动，则拍摄图像，并根据拍摄得到的至少一张图像进行识别码的识别，包括：

若所述运动类型为扫码运动，则控制已开启的所述摄像头开始拍摄图像；

检测所述至少一张图像中是否存在包括识别码的图像；

若是，则根据至少一张包括识别码的图像，识别所述识别码。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述至少一张图像中不存在包括识别码的图像，则控制所述摄像头停止拍摄图像。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述运动类型为非扫码运动，则关闭所述摄像头。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述至少一张图像中不存在包括识别码的图像，则控制所述摄像头停止拍摄图像。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习算法为长短期记忆LSTM神经网络算法，所述训练模型为LSTM神经网络模型；

所述根据N组第一加速度和训练模型，采用机器学习算法得到所述电子设备第一运动过程的运动类型，包括：

根据所述N组第一加速度和所述LSTM神经网络模型，采用LSTM神经网络算法，得到目标标签，所述目标标签用于指示所述电子设备第一运动过程的运动类型。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习算法为长短期记忆LSTM神经网络算法，所述训练模型为LSTM神经网络模型；

根据所述N组第一加速度和训练模型，采用机器学习算法得到所述电子设备第一运动过程的运动类型之前，还包括：

获取多个训练样本，每个训练样本包括电子设备第二运动过程中第二预设时长内的多组第二加速度；

获取各训练样本各自的标签，所述标签用于指示训练样本对应的运动类型；

根据各训练样本各自包括的多组第二加速度和各自的标签，采用LSTM神经网络算法对所有训练样本进行训练，得到LSTM神经网络模型。

9.根据权利要求2～6任一项所述的方法，其特征在于，所述摄像头为低功耗红外镜头。