基于多传感器融合的游泳监测方法、设备、存储介质和程序产品技术

本发明专利技术涉及到运动健康领域，具体提出了一种融合压力传感器(如气压计)，磁力计，加速度计和陀螺仪等传感器的游泳监测方法，基于集成了气压计，磁力计，加速度计和陀螺仪的手部或腿部智能穿戴设备，如智能手表，智能手环或智能指环等，实现了入水检测，Stroke(划水)，Lap(趟)，Style(泳姿)，Activity Time(划水时长)，Rest Time(休息时长)，Course(游程)，Pace(游泳配速)，SWOLF(游泳效率)，Stroke Rate(划水频率)和StrokeLength(划水长度)等游泳数据的识别和计算，为游泳爱好者或康复训练者提供丰富和精确的游泳数据，支持用户更好地执行训练计划。计划。计划。

【技术实现步骤摘要】
基于多传感器融合的游泳监测方法、设备、存储介质和程序产品


[0001]本专利技术涉及运动健康
，尤其涉及基于多传感器融合的游泳监测方法、设备、存 储介质和程序产品。

技术介绍

[0002]游泳运动，作为一种传统的运动项目，可用于减脂塑形，改善心血管系统机能，改善呼 吸系统机能，提高身体协调能力，改善体温调节能力，提高身体免疫能力和提高水中遇险生 还率等场景，一直深受各类人士的推崇和喜爱。由于游泳运动大受人们的喜爱，催生了世界 游泳锦标赛，世界杯赛，世界短池锦标赛等大型的竞技体育赛事。另外，水疗法被认为是物 理疗法中一种主要的治疗方式，因此与水密切相关的游泳运动还应用于配合临床治疗来促进 病体康复，如脊柱类疾病，膝关节，踝关节等病体的康复。
[0003]传统的游泳监测方法，主要是通过摄像头及视频分析技术来完成，这类方法成本高昂， 安装麻烦，易用性差，抗干扰能力弱和易暴露隐私等不足，难以推广普遍应用。
[0004]随着微机系统及传感技术的发展，智能设备越来越普及且越来越小型化，越来越多的公 司和研究机构开始了基于智能设备内置各种传感技术对人体行为识别的研究和应用。目前， 应用于游泳运动的智能设备，如智能手表，智能手环，智能泳镜，智能心律器和智能脚环等 产品，开始出现在市面上，如HUAWEI GT系列智能手表，Swimorate Poolmate系列智能手表， Garmin游泳系列智能手表，Misfit智能手环，Suunto智能手表，Instabeat智能泳镜，Finis 耳夹式心律器和Flyfit智能脚环等。各类应用于游泳运动的智能设备，所用到的传感器技术 不一样，佩戴到人体的部位不一样，呈现出来的游泳相关数据也不一样，数据准确率也各有 差异。如智能手表和智能手环，基本上都是采用加速度计或陀螺仪等运动传感器，能够输出 Strokes(划水动作)，Lap(趟)和Swimming Style(泳姿)等数据，但因为运动传感器对动 作非常敏感，即便是同一种泳姿下的游泳动作，每个人的手部细微动作也是千差万别，导致 人群覆盖面受限且算法模型非常复杂。另一方面，由于运动传感器只能感知动作，对于游泳 状态中划水动作和非游泳状态下的类似动作很难准确区分，数据很容易受到干扰而降低准确 率，比如游泳过程中休息时手部的非游泳动作也会被误判断为游泳动作而产生游泳数据。智 能脚环采用加速度计，能够输出蹬腿次数，蹬腿频率和游程等数据，数据较为单一。智能泳 镜通过光电传感器从颞动脉获取心率，数据较为单一，且容易受水冲击力的影响而降低数据 准确率。因此，急需一种通过融合多种传感技术，提供更丰富更精确的游泳相关数据，为游 泳竞技训练或游泳康复训练提供参考和引导的游泳监测方法。

技术实现思路

[0005]为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供基于多传感器融合的游泳监测方法， 通过融合压力传感器(如气压计)，加速度计，陀螺仪和磁力计等多种传感器，既能够
感知入 水状态，游泳动作，还能感知游泳方向和游泳状态，能够判别是否是真实的下水游泳，提高 了游泳过程的抗干扰性，提供更加丰富和更加精准的游泳数据。
[0006]本专利技术提供基于多传感器融合的游泳监测方法，包括以下步骤：
[0007]计算数值，接收原始数据包并进行数值计算，输出物理量数据包,所述原始数据包由智能 设备采集多传感器的数据并进行模数转换后封装而成；
[0008]数据缓存，将压力传感器输出的大气压值减去标准大气压值，其他数据保持不变，将数 据缓存到数据缓存区中；
[0009]模式提取，基于缓存在数据缓存区中的气压差值提取划水周期模式；
[0010]特征计算，基于划水周期数据段计算相关的特征值；
[0011]有效划水识别，基于划水特征集识别当前划水是否为一次有效的划水；
[0012]泳姿识别，在当前划水有效的前提下，通过泳姿特征集识别当前划水对应的泳姿值；
[0013]分趟识别，在当前划水周期有效的前提下，通过分趟特征集识别当前趟是否已结束，若 当前趟已结束，则生成一个完整分趟；
[0014]分趟数据计算，在当前分趟结束后，对已完成的分趟的数据进行计算；
[0015]数据学习，在游泳活动结束后，对本次游泳的所有分趟数据进行学习；
[0016]数据校准，基于学习到以趟为单位的数据，对本次游泳的所有分趟数据进行校准，删除 无效分趟及无效的划水周期；
[0017]统计数据计算，在本次游泳结束后，对于本次游泳进行统计数据计算；
[0018]输出数据，将统计数据和分趟列表数据发送出去。
[0019]进一步地，所述传感器包括压力传感器、加速度计、陀螺仪和磁力计；所述物理量数据 包包括压力传感器物理量、加速度计物理量、陀螺仪物理量、磁力计物理量，所述压力传感 器物理量为气压和海拔高度，加速度计物理量为加速度，陀螺仪物理量为角速度，磁力计物 理量为磁感应强度；
[0020]在所述计算数值步骤和所述数据缓存步骤之间还包括信号处理，通过滤波器对所述物理 量数据包进行滤波处理；
[0021]所述模式提取步骤中，根据压力传感器的物理量数据提取划水周期模式，所述划水周期 模式定义为<前出水点，入水点，后出水点>三元向量。
[0022]进一步地，所述特征计算步骤中，基于磁感应强度数据计算分趟特征集；
[0023]基于气压差值数据、加速度计数据和陀螺仪数据计算划水特征集,包括周期跨度、划水力 度、入水时长、划水深度和出水时长；
[0024]所述周期跨度Span计算公式为：
[0025]Span＝EndTimeOfStroke
‑
StartTimeOfStroke
[0026]其中，EndTimeOfStroke是指划水结束时间，StartTimeOfStroke是指划水开始时间；
[0027]所述划水力度StrokeStrength计算公式为：
[0028][0029][0030]其中，AccX，AccY,AccZ和AccM分别表示了三轴加速度计的X轴，Y轴,Z轴和模， DtIndex
Entry
是指本次划水的入水时刻的数据索引值，DtIndex
PstOutsurface
是指本次划水的出水时 刻的数据索引值；
[0031]所述入水时长InwaterDur计算公式为：
[0032]InwaterDur＝TimeOfPstOutsurface
‑
TimeOfEntry
[0033]其中，TimeOfPstOutsurface是指本次划水的出水时刻，TimeOfEntry是指本次划水的入 水时刻；
[0034]所述划水深度InwaterDepth的计算公式为：
[0035]InwaterDepth＝Altitude
PstOutsurface
‑
min(Altitude
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于多传感器融合的游泳监测方法，其特征在于，包括以下步骤：计算数值，接收原始数据包并进行数值计算，输出物理量数据包,所述原始数据包由智能设备采集多传感器的数据并进行模数转换后封装而成；数据缓存，将压力传感器输出的大气压值减去标准大气压值，其他数据保持不变，将数据缓存到数据缓存区中；模式提取，基于缓存在数据缓存区中的气压差值提取划水周期模式；特征计算，基于划水周期数据段计算相关的特征值；有效划水识别，基于划水特征集识别当前划水是否为一次有效的划水；泳姿识别，在当前划水有效的前提下，通过泳姿特征集识别当前划水对应的泳姿值；分趟识别，在当前划水周期有效的前提下，通过分趟特征集识别当前趟是否已结束，若当前趟已结束，则生成一个完整分趟；分趟数据计算，在当前分趟结束后，对已完成的分趟的数据进行计算；数据学习，在游泳活动结束后，对本次游泳的所有分趟数据进行学习；数据校准，基于学习到以趟为单位的数据，对本次游泳的所有分趟数据进行校准，删除无效分趟及无效的划水周期；统计数据计算，在本次游泳结束后，对于本次游泳进行统计数据计算；输出数据，将统计数据和分趟列表数据发送出去。2.如权利要求1所述的基于多传感器融合的游泳监测方法，其特征在于：所述传感器包括压力传感器、加速度计、陀螺仪和磁力计；所述物理量数据包包括压力传感器物理量、加速度计物理量、陀螺仪物理量、磁力计物理量，所述压力传感器物理量为气压和海拔高度，加速度计物理量为加速度，陀螺仪物理量为角速度，磁力计物理量为磁感应强度；在所述计算数值步骤和所述数据缓存步骤之间还包括信号处理，通过滤波器对所述物理量数据包进行滤波处理；所述模式提取步骤中，根据压力传感器的物理量数据提取划水周期模式，所述划水周期模式定义为<前出水点，入水点，后出水点>三元向量。3.如权利要求2所述的基于多传感器融合的游泳监测方法，其特征在于：所述特征计算步骤中，基于磁感应强度数据计算分趟特征集；基于气压差值数据、加速度计数据和陀螺仪数据计算划水特征集,包括周期跨度、划水力度、入水时长、划水深度和出水时长；所述周期跨度Span计算公式为：Span＝EndTimeOfStroke
‑
StartTimeOfStroke其中，EndTimeOfStroke是指划水结束时间，StartTimeOfStroke是指划水开始时间；所述划水力度StrokeStrength计算公式为：所述划水力度StrokeStrength计算公式为：其中，AccX，AccY,AccZ和AccM分别表示了三轴加速度计的X轴，Y轴,Z轴和模，DtIndex
Entry
是指本次划水的入水时刻的数据索引值，DtIndex
PstOutsurface
是指本次划水的出
水时刻的数据索引值；所述入水时长InwaterDur计算公式为：InwaterDur＝TimeOfPstOutsurface
‑
TimeOfEntry其中，TimeOfPstOutsurface是指本次划水的出水时刻，TimeOfEntry是指本次划水的入水时刻；所述划水深度InwaterDepth的计算公式为：InwaterDepth＝Altitude
PstOutsurface
‑
min(Altitude
Entry
...Altitude
PstOutsurface
)其中，Altitude
Entry
是指本次划水的入水时刻的海拔高度，Altitude
PstOutsurface
是指本次划水的出水时刻的海拔高度；所述出水时长OutwaterDur的计算公式为：OutwaterDur＝TimeOfEntry
‑
TimeOfPreOutSurface其中，TimeOfEntry是指本次划水的入水时刻，TimeOfPreOutSurface是指上次划水的出水时刻。4.如权利要求3所述的基于多传感器融合的游泳监测方法，其特征在于：所述有效划水识别步骤中，判断所述周期跨度是否小于最小跨度阈值，是则跳转至所述模式提取步骤，否则判断所述入水时长是否大于最大入水时长阈值，是则跳转至所述模式提取步骤，否则判断所述入水时长是否小于最小入水时长阈值，是则跳转至所述模式提取步骤，否则判断所述划水深度是否小于最小划水深度阈值，是则跳转至所述模式提取步骤，否则判断所述划水力度是否小于最小划水力度阈值，是则跳转至所述模式提取步骤，否则跳转至所述泳姿识别步骤。5.如权利要求3所述的基于多传感器融合的游泳监测方法，其特征在于：所述泳姿识别步骤中，查询泳姿表，判断查表是否命中记录，否则识别当前划水对应的泳姿值为0，并跳转至所述分趟识别步骤，是则识别当前划水对应的泳姿值为1～15，并跳转至所述分趟识别步骤；其中，蛙泳对应的泳姿值为1，自由泳对应的泳姿值为2，仰泳对应的泳姿值为4，蝶泳对应的泳姿值为8，混合泳对应的泳姿值为0。6.如权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈合意，吴保盛，文立勇，陈兴平，
申请(专利权)人：深圳市奋达智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：