[发明专利]高尔夫挥杆计数方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种高尔夫挥杆计数方法，其特征在于，包括：

获取当前传感器数据，并根据所述当前传感器数据确定用户手腕的当前运动数据；

根据学习模型和所述当前运动数据识别挥杆特征和推杆特征，得到识别结果，所述学习模型通过根据样本传感器数据确定的所述用户手腕的多个样本运动数据进行机器学习得到；

根据所述识别结果计算有效杆数。

2.根据权利要求1所述的高尔夫挥杆计数方法，其特征在于，所述当前运动数据包括当前姿态角，所述当前传感器数据包括陀螺仪载体坐标系下的第一当前三轴加速度，所述获取当前传感器数据，并根据所述当前传感器数据确定用户手腕的当前运动数据，进一步包括：

根据四元数法对所述当前三轴加速度计算得到第一微分矩阵；

根据四阶龙格库塔法对所述第一微分矩阵进行更新计算得到转动四元数矩阵；

对所述转动四元数矩阵进行归一化处理得到归一四元数；

根据捷联矩阵对所述归一四元数进行计算，得到地理坐标系下的第一当前姿态角，将所述第一当前姿态角作为所述当前运动数据，所述第一当前姿态角包括第一俯仰角、第一横滚角与第一航向角。

3.根据权利要求1所述的高尔夫挥杆计数方法，其特征在于，所述当前运动数据包括当前姿态角，所述当前传感器数据包括加速度计载体坐标系下的第二当前三轴加速度和磁力计载体坐标系下的第一当前三轴磁感应强度，所述获取当前传感器数据，并根据所述当前传感器数据确定用户手腕的当前运动数据，进一步包括：

根据捷联矩阵对所述当前三轴加速度进行计算，得到地理坐标系下的第二俯仰角和第二横滚角；

将所述第一当前三轴磁感应强度转化计算为地理坐标系下的第二当前三轴磁感应强度；

根据所述第二当前三轴磁感应强度计算第二航向角，将所述第二俯仰角、所述第二横滚角和所述第二航向角作为所述第二当前姿态角，将所述第二当前姿态角作为所述当前姿态角。

4.根据权利要求1-3任一项所述的高尔夫挥杆计数方法，其特征在于，所述当前运动数据包括当前姿态角，所述当前传感器数据包括陀螺仪载体坐标系下的第一当前三轴加速度、加速度计载体坐标系下的第二当前三轴加速度和磁力计载体坐标系下的第一当前三轴磁感应强度，所述获取当前传感器数据，并根据所述当前传感器数据确定用户手腕的当前运动数据，进一步包括：

将第一当前姿态角与所述第二当前姿态角进行融合计算，得到第三当前姿态角，将所述第三当前姿态角作为所述当前运动数据，所述第一当前姿态角根据所述第一当前三轴加速度计算得出，所述第二当前姿态角根据所述第二当前三轴加速度和第一当前三轴磁感应强度计算得出。

5.根据权利要求1所述的高尔夫挥杆计数方法，其特征在于，所述学习模型通过根据样本传感器数据确定的所述用户手腕的多个样本运动数据进行机器学习得到，进一步包括：

根据多个所述样本运动数据构建特征矩阵；

根据所述特征矩阵确定训练集和测试集；

根据n种分类算法对所述训练集进行分类计算得到n个第一训练模型；

根据多折交叉验证与网格搜索计算每一所述分类算法中准确度最高的超参数；

将准确度最高的所述超参数对应的所述分类算法作为候选分类算法，将所述候选分类算法对应的所述第一训练模型作为候选训练模型；

根据所述测试集验证每一所述候选训练模型，将准确度最高的k种所述候选分类算法作为目标分类算法，将k种所述目标分类算法对应的k个所述候选训练模型作为目标训练模型，h为大于1且小于n的正整数，k为大于1且小于h的正整数；

根据加权集成算法对k个所述目标训练模型进行集成计算，得到所述学习模型。

6.根据权利要求5所述的高尔夫挥杆计数方法，其特征在于，所述加权集成算法的权重计算方式为：

其中，选择k个模型中准确率最高的p个模型进行加权计算，ω_i指的是p个模型中第i个模型的权重，acc_i指的是p个模型中第i个模型的准确度，acc_k指的是第k个模型的准确度，k为总模型数量。