[发明专利]一种基于多模态数据分析的手机佩戴方式自动检测方法

权利要求书

1.一种基于多模态数据分析的手机佩戴方式自动检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：流程开始；

步骤S2：手中佩戴方式检测，通过手机传感器获取距离传感器数据，判断距离传感器数据是否大于该手机中预设的阈值，来判定手机是否处于佩戴者手中；

步骤S3：手机佩戴方向检测，通过坐标系转换来实现手机佩戴方向检测，其是通过在传感器数据中的加速度计、陀螺仪和地磁计数据进行数据融合得到当前手机欧拉角，通过欧拉角得到当前的旋转矩阵来判定手机佩戴方向是否正确，并提醒佩戴者正确的佩戴方向，所述步骤S3中，手机佩戴方向检测包括如下步骤：步骤S31：流程开始；步骤S32：数据的坐标系转化，获取传感器数据中的加速度计、陀螺仪与地磁计数据，并将加速度计、陀螺仪和地磁计数据进行数据融合计算得到当前手机欧拉角，通过欧拉角得到当前的旋转矩阵，基于此欧拉角将基于手机坐标系下的加速度计读值转换成基于大地坐标系下的加速度值；步骤S33：噪声去除，对大地坐标系下的加速度值使用巴特沃斯滤波器进行低通滤波，将设备因抖动产生的噪声和传感器因零漂现象产生的高频噪声进行低通滤波过滤，得到真实的加速度值；步骤S34：数据切割，使用滑动窗口算法去切割滤波过后的加速度值，按等长的方式将滤波过后的加速度值切割成若干段的时间序列数据段，且相邻的两个数据段间有50％的重叠区域，通过该重叠区域来判定手机佩戴方向是否正确，并提醒佩戴者正确的佩戴方向；步骤S35：流程结束；

步骤S4：手机在人身上佩戴方式检测，将得到的加速度计的数据段与手机内各佩戴方式的样本数据构建距离矩阵，取所有距离矩阵最佳匹配距离中的最小值，根据该最小值来判定手机是否佩戴在人身上；

步骤S5：流程结束。

2.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据分析的手机佩戴方式自动检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，手中佩戴方式检测包括如下步骤：

步骤S21：处理流程开始；

步骤S22：获取手机传感器数据；

步骤S23：比较距离传感器数据和该手机中预设的阈值大小，若距离传感器数据大于预设的阈值，则认为手机的佩戴方式为手中佩戴方式，进而判定手机处于佩戴者手中，转到步骤S27；

步骤S24：获取手机前后摄像头的照片，并计算每个照片像素值的CDF直方图数据；

步骤S25：在两组数据中分别取多个四分位点的像素值，并求其平均值，将平均值与该手机中预设的阈值进行比较；

步骤S26：若平均值大于该手机中预设的阈值，则认为手机的佩戴方式为手中佩戴方式，进而判定手机处于佩戴者手中；

步骤S27：流程结束。

3.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据分析的手机佩戴方式自动检测方法，其特征在于，所述步骤S32中，坐标系转换采用公式(1)表示：

其中：R^g_d表示从设备坐标系d转换到地理坐标系g的旋转矩阵；

V^d_acc表示基于手机端的加速度计读值；

V^g_acc表示基于大地坐标系的加速度值。

4.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据分析的手机佩戴方式自动检测方法，其特征在于，所述步骤S33中，巴特沃斯滤波器低通滤波过滤采用公式(2)表示：

其中：W为角频率；

W_c为截止频率；

n为滤波器的顺序；

G₀为直流分量。