[发明专利]移动终端姿态识别方法、装置和可读存储介质

说明书

本申请涉及人工智能的机器学习领域，具体涉及一种移动终端姿态识别方法和装置。其中方法包括：通过运动传感器采集移动终端的运动数据；调用移动终端姿态识别模型，使得移动终端姿态识别模型对运动数据进行识别，确定移动终端的姿态；其中，移动终端姿态识别模型是基于运动学知识结合训练样本数据集数据，通过机器学习训练得到，用于根据运动数据对影响移动终端定位的姿态进行识别。其中装置用于执行该移动终端姿态识别方法。本申请提供的移动终端姿态识别方法和装置可以解决相关技术难以将物理特性特别相近的手机姿态很难区分开来的问题。

技术领域

本申请涉及人工智能的机器学习领域，具体涉及一种移动终端姿态识别方法、装置和可读存储介质。

背景技术

移动终端与车辆之间可以通过通信模块建立通信连接，实现车辆对移动终端的定位。依据所获取移动终端的定位信息，实现该移动终端对车辆进行远程上锁的功能。通常，移动终端与车辆之间可以通过蓝牙建立通信连接，蓝牙频率为2.4GHZ。

然而，移动终端的蓝牙信号，会随着该移动终端不同的姿态而出现变化，例如当横屏握持该移动终端时，手部会对蓝牙天线造成遮挡，从而削弱蓝牙信号，容易造成信号丢包，上锁失败的问题。

因此，准确识别移动终端姿态，在实现通过移动终端控制车辆方面具有重要实际意义。移动终端动作识别模型越准确，就能让移动终端对车辆的控制和防止中继攻击越有效。

目前，相关技术通过传感器采集移动终端不同姿态的原始数据和原始特征，将采集来的原始数据和原始特征，直接进行必要的特征工程和机器学习模型训练，然后选择出满足项目要求的识别模型，以该识别模型对移动终端的姿态进行识别。该过程常用的机器学习算法包括SVM(Support Vector Machine，支持向量机)和随机森林等。

但是，相关技术中得到识别模型的过程，没有把运动学知识涵盖进模型，造成使用该模型进行姿态识别过程中，有些物理特性特别相近的手机姿态很难区分开来。

发明内容

本申请提供了一种移动终端姿态识别方法、装置和可读存储介质，可以解决相关技术难以将物理特性特别相近的手机姿态很难区分开来的问题。

为了解决背景技术中所述的技术问题，本申请提供一种移动终端姿态识别方法，所述移动终端包括运动传感器，所述移动终端姿态识别方法包括：

通过所述运动传感器采集所述移动终端的运动数据；

调用移动终端姿态识别模型，使得所述移动终端姿态识别模型对所述运动数据进行识别，确定所述移动终端的姿态；

其中，所述移动终端姿态识别模型是基于运动学知识结合训练样本数据集数据，通过机器学习训练得到，用于根据所述运动数据对影响移动终端定位的姿态进行识别。

可选地，所述调用移动终端姿态识别模型，使得所述移动终端姿态识别模型对所述运动数据进行识别，确定所述移动终端的姿态的步骤，包括：

调用所述移动终端姿态识别模型，使得所述移动终端姿态识别模型对所述运动数据进行特征提取，得到所述运动数据的运动特征；

通过所述移动终端姿态识别模型，将所述运动特征与预设特征进行比对识别，得到对应所述运动特征的移动终端姿态。

可选地，所述运动数据的运动特征包括动静特征；

所述通过所述移动终端姿态识别模型，将所述运动特征与预设特征进行比对识别，得到与所述运动特征对应的移动终端姿态的步骤，包括：

使得所述移动终端姿态识别模型，判断所述动静特征是否符合预设静止特征；

当所述动静特征符合所述预设静止特征，确定所述移动终端的姿态为静止姿态，否则为运动姿态。

可选地，所述运动数据的运动特征还包括幅度特征；