[发明专利]加速度识别方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种加速度识别方法，其特征在于，包括下述步骤：

获取目标用户的多个加速度信息；

根据预设的数组生成规则和所述多个加速度信息生成加速度数组矩阵；

将所述加速度数据矩阵输入到预设的加速度判断模型中，其中，所述加速度判断模型为预先训练至收敛用于判断加速度表征的用户行为的神经网络模型；

获取所述加速度判断模型输出的分类结果，其中，所述分类结果为所述目标用户的用户行为。

2.根据权利要求1所述的加速度识别方法，其特征在于，所述分类结果为目标用户是否跌倒，所述加速度判断模型为预先训练至收敛，用于根据所述多个加速度信息判断目标用户是否跌倒的神经网络模型。

3.根据权利要求1所述的加速度识别方法，其特征在于，所述获取目标用户的多个加速度信息的步骤，包括下述步骤：

检测目标用户的运动加速度是否发生变化；

当所述运动加速度发生变化时，根据预设的时间间隔依次获取多个运动加速度。

4.根据权利要求3所述的加速度识别方法，其特征在于，所述数组生成规则为根据获取时间的先后顺序，将所述多个运动加速度依次写入预设的矩阵模板，所述根据预设的数组生成规则和所述多个加速度信息生成加速度数组矩阵的步骤，包括下述步骤：

获取预设的矩阵模板；

将所述多个运动加速度按获取时间的先后次序依次写入所述矩阵模板生成所述加速度数组矩阵。

5.根据权利要求2所述的加速度识别方法，其特征在于，当所述分类结果为目标用户跌倒时，所述获取所述加速度判断模型输出的分类结果的步骤之后，还包括下述步骤：

获取预设的关联终端的通讯信息；

根据所述通讯信息向所述关联终端发送预设的警示信息，以提醒所述关联终端的用户目标用户发生跌倒。

6.根据权利要求2所述的加速度识别方法，其特征在于，当所述分类结果为目标用户跌倒时，所述获取所述加速度判断模型输出的分类结果的步骤之后，还包括下述步骤：

获取所述目标用户的病例信息；

根据所述病例信息获取对应的紧急救治方法；

通过所述语音播放所述紧急救治方法，以使目标用户周围环境中的其他人员获知救助知识。

7.根据权利要求1-6任意一项所述的加速度识别方法，其特征在于，所述加速度判断模型的训练方法为：

获取标记有分类参照信息的训练样本数据，其中，所述训练样本数据包括多组加速度数组矩阵；

将所述训练样本数据输入神经网络模型获取所述训练样本数据的分类判断信息；

比对所述训练样本数据的分类参照信息与所述分类判断信息是否一致；

当所述分类参照信息与所述分类判断信息不一致时，反复循环迭代的更新所述神经网络模型中的权重，至所述比对结果一致时结束。

8.一种加速度识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标用户的多个加速度信息；

生成模块，用于根据预设的数组生成规则和所述多个加速度信息生成加速度数组矩阵；

处理模块，用于将所述加速度数据矩阵输入到预设的加速度判断模型中，其中，所述加速度判断模型为预先训练至收敛用于判断加速度表征的用户行为的神经网络模型；

执行模块，用于获取所述加速度判断模型输出的分类结果，其中，所述分类结果为所述目标用户的用户行为。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述加速度识别方法的步骤。

10.一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述加速度识别方法的步骤。