用于區(qū)分用戶運(yùn)動(dòng)的移動(dòng)裝置、區(qū)分用戶運(yùn)動(dòng)的方法及其生成分層樹模型的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本文所描述的實(shí)施例一般地涉及用于區(qū)分用戶運(yùn)動(dòng)行為的移動(dòng)裝置，用于區(qū)分用戶運(yùn)動(dòng)行為的方法，及其生成分層樹模型的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來，諸如智能手機(jī)的移動(dòng)裝置廣泛使用，使用裝備在智能手機(jī)內(nèi)的如加速度傳感器、陀螺傳感器、地磁傳感器、重力傳感器、光傳感器、接近傳感器和運(yùn)動(dòng)識(shí)別傳感器的傳感器的各種應(yīng)用(APP)正在開發(fā)中。
[0003]特別地，也正在進(jìn)行關(guān)于確定正在使用智能手機(jī)的用戶在何種狀態(tài)下移動(dòng)的技術(shù)的研宄以及關(guān)于基于該確定技術(shù)來提供智能服務(wù)的技術(shù)的研宄。在該情況下，為了確定用戶的運(yùn)動(dòng)行為，需要一種能夠精煉從智能手機(jī)內(nèi)的傳感器接收到的數(shù)據(jù)從而獲得有意義的數(shù)據(jù)的技術(shù)。
[0004]在這方面，公開號(hào)為2011-0126057的韓國專利申請(qǐng)(發(fā)明名稱:Device forDetermining Movement Sate, Method for Determining Movement State, and RecordingMedium(用于確定運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的裝置，用于確定運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的方法和記錄介質(zhì)))描述了，通過將來自加速度傳感器的輸出的垂直分量的加速度波動(dòng)周期和水平分量的加速度波動(dòng)周期彼此進(jìn)行比較，來確定用戶的狀態(tài)。
[0005]但是，對(duì)于能夠以不同于上述技術(shù)的另一種方式來更精確地區(qū)分用戶運(yùn)動(dòng)行為的方法有持續(xù)的需求。特別是，利用GPS、麥克風(fēng)等來區(qū)分用戶運(yùn)動(dòng)行為的常規(guī)技術(shù)存在的問題是，其增加了智能手機(jī)的電池消耗。
[0006]發(fā)明概述
[0007]技術(shù)問題
[0008]為了解決上述問題，一些示例實(shí)施例提供了用于生成分層樹模型的方法，其能夠通過將從加速度傳感器采集到的數(shù)據(jù)的部分重疊來提高提取運(yùn)動(dòng)行為特性的精度。
[0009]另外，一些示例實(shí)施例提供了能夠基于僅利用從加速度傳感器采集到的數(shù)據(jù)而構(gòu)建的分層樹模型以高可靠度區(qū)分用戶具體運(yùn)動(dòng)行為對(duì)應(yīng)哪種運(yùn)動(dòng)行為的移動(dòng)裝置，以及利用該移動(dòng)裝置來區(qū)分用戶運(yùn)動(dòng)行為的方法。
[0010]然而，本公開要解決的問題不限于上述，本領(lǐng)域技術(shù)人員通過下面的說明能夠清楚地理解其他問題。
[0011]技術(shù)方案
[0012]在一個(gè)示例實(shí)施例中，提供一種用于區(qū)分用戶的運(yùn)動(dòng)行為的移動(dòng)裝置。該移動(dòng)裝置包括:加速度傳感器；緩沖器，根據(jù)用戶的具體運(yùn)動(dòng)行為來采集從加速度傳感器輸出的加速度數(shù)據(jù)；輸出單元，基于在緩沖器中采集的加速度數(shù)據(jù)來輸出針對(duì)用戶的具體運(yùn)動(dòng)行為的特征因子；以及運(yùn)動(dòng)行為確定單元，通過將從提取單元提取的特征因子輸入到預(yù)先構(gòu)建的分層樹模型來區(qū)分用戶的具體運(yùn)動(dòng)行為對(duì)應(yīng)于哪種運(yùn)動(dòng)行為，其中分層樹模型是基于針對(duì)每個(gè)運(yùn)動(dòng)行為提取的特征因子來預(yù)先構(gòu)建的，并且每個(gè)運(yùn)動(dòng)行為的特征因子是基于第一幀組和第二幀組來提取的，第一幀組包括對(duì)于每個(gè)運(yùn)動(dòng)行為單獨(dú)采集且基于預(yù)設(shè)時(shí)間單位劃分的加速度數(shù)據(jù)，第二幀組包括對(duì)于每個(gè)運(yùn)動(dòng)行為單獨(dú)采集且基于不同于預(yù)設(shè)時(shí)間單位的時(shí)間單位劃分的加速度數(shù)據(jù)，并且其中第二幀組的加速度數(shù)據(jù)的部分與第一幀組重置。
[0013]在另一示例實(shí)施例中，提供一種生成用于區(qū)分具有預(yù)定裝置的用戶的運(yùn)動(dòng)行為的分層樹模型的方法。該方法包括:對(duì)于每個(gè)運(yùn)動(dòng)行為單獨(dú)地采集來自所述移動(dòng)裝置內(nèi)的加速度傳感器的加速度數(shù)據(jù)；基于預(yù)設(shè)時(shí)間單位來劃分每個(gè)運(yùn)動(dòng)行為的加速度數(shù)據(jù)以構(gòu)建第一幀組；以及基于不同于預(yù)設(shè)時(shí)間單位的時(shí)間單位來劃分每個(gè)運(yùn)動(dòng)行為的加速度數(shù)據(jù)以構(gòu)建第二幀組，其中第二幀組的加速度數(shù)據(jù)的部分與第一幀組重疊；基于第一幀組和第二幀組來提取區(qū)分于其他運(yùn)動(dòng)行為的特征因子的每個(gè)運(yùn)動(dòng)行為的特征因子；以及基于每個(gè)運(yùn)動(dòng)行為的特征因子來構(gòu)建分層樹模型。
[0014]在其他示例實(shí)施例中，提供一種利用移動(dòng)裝置來區(qū)分用戶的運(yùn)動(dòng)行為的方法。該方法包括:根據(jù)用戶的具體運(yùn)動(dòng)行為，采集從移動(dòng)裝置內(nèi)的加速度傳感器輸出的加速度數(shù)據(jù)；基于加速度數(shù)據(jù)來提取針對(duì)用戶的具體運(yùn)動(dòng)行為的特征因子；以及通過將提取的特征因子輸入到預(yù)先構(gòu)建的分層樹模型，區(qū)分用戶的具體運(yùn)動(dòng)行為對(duì)應(yīng)于哪種運(yùn)動(dòng)行為，其中分層樹模型是基于對(duì)于每個(gè)運(yùn)動(dòng)行為提取的特征因子來預(yù)先構(gòu)建的，并且每個(gè)運(yùn)動(dòng)行為的特征因子是基于第一幀組和第二幀組來提取的，第一幀組包括對(duì)于每個(gè)運(yùn)動(dòng)行為單獨(dú)采集且基于預(yù)設(shè)時(shí)間單位劃分的加速度數(shù)據(jù)，第二幀組包括對(duì)于每個(gè)運(yùn)動(dòng)行為單獨(dú)采集且基于不同于預(yù)設(shè)時(shí)間單位的時(shí)間單位劃分的加速度數(shù)據(jù)，并且其中第二幀組的加速度數(shù)據(jù)的部分與第一幀組重疊。
[0015]有益效果
[0016]作為上述示例實(shí)施例的技術(shù)手段中的一種，生成分層樹模型的方法能夠通過基于第一幀組和第二幀組來提取每個(gè)運(yùn)動(dòng)行為的特征因子而更可靠地、更精確地生成用于區(qū)分用戶的具體運(yùn)動(dòng)行為對(duì)應(yīng)于哪種運(yùn)動(dòng)行為的分層樹模型，第一幀組和第二幀組被構(gòu)建成使得加速度數(shù)據(jù)的部分彼此重疊。
[0017]另外，作為上述示例實(shí)施例的技術(shù)手段中的一種，利用移動(dòng)裝置來區(qū)分用戶運(yùn)動(dòng)行為的移動(dòng)裝置和方法能夠僅僅基于加速度數(shù)據(jù)，利用預(yù)先構(gòu)建的分層樹模型來精確地區(qū)分用戶的具體運(yùn)動(dòng)行為對(duì)應(yīng)于哪種運(yùn)動(dòng)行為，分層樹模型反映了對(duì)于每個(gè)運(yùn)動(dòng)行為最優(yōu)提取的特征因子。另外，由于用于區(qū)分操作的類似GPS、麥克風(fēng)或其他的單獨(dú)裝置不是必要的，所以能夠更有效地使用移動(dòng)裝置的能量。
【附圖說明】
[0018]圖1示出了根據(jù)常規(guī)技術(shù)用于區(qū)分用戶運(yùn)動(dòng)行為的方法。
[0019]圖2是示出依照示例實(shí)施例用于區(qū)分用戶運(yùn)動(dòng)行為的移動(dòng)裝置的構(gòu)造圖。
[0020]圖3示出了提取運(yùn)動(dòng)行為的特征因子的示例。
[0021]圖4是示出依照示例實(shí)施例用于生成分層樹模型的方法的流程圖。
[0022]圖5示出了依照另一示例實(shí)施例的用于生成分層樹模型的方法。
[0023]圖6是示出依照示例實(shí)施例的用于區(qū)分用戶運(yùn)動(dòng)行為的方法的流程圖。
[0024]發(fā)明詳述
[0025]下面，將參考附圖詳細(xì)說明示例實(shí)施例，以使本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠容易地實(shí)施發(fā)明構(gòu)思。然而，值得注意的是，本公開不限于示例實(shí)施例，而是能夠以多種其他方式來實(shí)現(xiàn)。在圖中，不直接與說明相關(guān)的一些部件被省去以增強(qiáng)附圖的清晰性，在整篇文檔中相似的附圖標(biāo)記指示相似的部件。
[0026]在整篇文檔中，術(shù)語“連接到”或“耦合到”用來指示一個(gè)元件與另一元件的連接或耦合，并且包括元件“直接連接或耦合到”另一元件的情況以及元件經(jīng)由又一元件“電連接或耦合到”另一元件的情況。此外，在文檔中使用的術(shù)語“包括或包含”和/或“包括有或包含有”是指，除了所描述的組件、步驟、操作和/或元件之外，不排除一個(gè)或多個(gè)其他的組件、步驟、操作和/或額外元件的存在。
[0027]圖1示出了根據(jù)常規(guī)技術(shù)的用于區(qū)分用戶運(yùn)動(dòng)行為的方法。為了區(qū)分用戶的運(yùn)動(dòng)行為，可以執(zhí)行對(duì)于每個(gè)運(yùn)動(dòng)行為生成模型的前期工作。
[0028]為了執(zhí)行針對(duì)“步行”或“跑”運(yùn)動(dòng)行為生成模型的前期工作，可以從如圖1所示的智能手機(jī)內(nèi)裝備的加速度傳感器采集數(shù)據(jù)(①)。可以使用允許每秒有50個(gè)記錄的加速度傳感器。通過使用從在大約2個(gè)小時(shí)內(nèi)采集到的數(shù)據(jù)中提取的“步行”或“跑”的特征(②)，可以生成“用于步行的高斯混合模型(GMM) ”、“用于跑的高斯混合模型(GMM) ”、或“借助交通工具移動(dòng)的高斯混合模型(GMM)”(③)?；谶@些模型，可以計(jì)算高斯的權(quán)重以及表示高斯的數(shù)據(jù)的均值/協(xié)方差，基于計(jì)算結(jié)果，可以區(qū)分用戶的實(shí)際運(yùn)動(dòng)行為。
[0029]另外，為了執(zhí)行用于針對(duì)“借