运动轨迹分析方法、设备及介质技术

本申请涉及电子设备技术领域，具体涉及一种运动轨迹分析方法、设备及介质。其中，运动轨迹分析方法包括：获取用户运动轨迹中多个停留点的轨迹数据；基于各停留点的轨迹数据，计算各停留点的运动参数，运动参数包括用户在用户运动轨迹对应的运动中；基于各停留点的运动参数，确定用户在各停留点的运动类型。本申请中的运动轨迹分析方法，可以基于各停留点的多维的运动参数，确定用户在各停留点的运动类型。进而，基于用户在各停留点的运动类型，确定用户在各停留点的运动信息，丰富用户运动轨迹信息，更好地分析用户运动轨迹。更好地分析用户运动轨迹。更好地分析用户运动轨迹。

【技术实现步骤摘要】
运动轨迹分析方法、设备及介质


[0001]本申请涉及电子设备
，具体涉及一种运动轨迹分析方法、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着互联网的发展，可以通过对电子设备的定位的位置点的分析研究，将电子设备的 定位功能扩展服务多种领域，例如运动健身领域、用户位置兴趣点(POI，Point OfInterest)分析等。其中的定位功能可以通过电子设备的无线保真(Wi
‑
Fi)网络、全球 定位系统(GPS，Global Positioning System)、基站标识号(ID，Identity)定位功能 等实现。
[0003]例如，图1中手机100通过获取多个卫星200的GPS定位信号，可以确定出手机100 的当前位置，包括手机100在t时间的经度和纬度。当用户携带手机100处于运动状态时， 可以确定出用户运动状态下的多个位置点(即轨迹点)，作为手机100的轨迹数据，如图2 所示。轨迹数据由一系列按时间排序的轨迹点组成，可以表示P＝{P1,P2,P3,
…
,Pn}，其 中，对于任意第i个轨迹点Pi＝{经度，纬度，时间}。其中的时间为时间的概念，例如 12月1日11点整等。
[0004]目前对于轨迹点的分析，一般包括轨迹数据中的表征停留的轨迹点(即停留点)进行 识别，以将用户运动轨迹划分为停留点和移动轨迹段。例如，图2中的可以识别出停留点 集S1、停留点集S2以及停留点集S3。进而，图2中的手机100的运动轨迹可以分割为： 移动轨迹段M1
‑
停留点集S1
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移动轨迹段M2
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停留点集S2
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移动轨迹段M3
‑
停留点集S3
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移 动轨迹段M4。
[0005]但是，停留点包括不同的类型，例如在停留点区域内用户处于徘徊运动状态、静止运 动状态，此外不同停留点内停留时间也存在差异，基于此，不同种类的停留点存在不同的 应用场景，仅通过停留点识别算法识别出停留点，无法满足对用户运动轨迹的进一步分析 研究，并且，由于不同中停留点识别算法识别出的停留点的可靠性存在差异，现有的方案 中没有可以用于指示停留点识别的质量标准，影响用户运动轨迹的进一步分析研究的准确 性。

技术实现思路

[0006]本申请实施例提供了一种运动轨迹分析方法、设备及介质，解决目前的停留点识别算 法无法判断用户在停留点时的运动类型的问题。
[0007]第一方面，本申请实施例提供了一种一种运动轨迹分析方法，应用于电子设备，包括： 获取用户运动轨迹中多个停留点的轨迹数据，其中轨迹数据中包括停留点的经度、维度以 及时间；基于各停留点的轨迹数据，计算各停留点的运动参数，运动参数包括用户在用户 运动轨迹对应的运动中，运动到对应的停留点时产生的运动相关的多个维度的参数；基于 各停留点的运动参数，确定用户在各停留点的运动类型。
[0008]可以理解，运动类型可以包括但不限于绝对静止、相对静止、徘徊移动等。其中，对 于绝对静止，表明用户在停留点处于完全静止状态，未发生运动；对于相对静止，用户在 停
留点停留的过程中有发生移动，但移动距离、移动速度、移动时间等较短或较低；对于 徘徊移动，用户在该停留点进行来回移动。
[0009]本申请实施例提供的运动轨迹分析方法，可以基于各停留点的多维的运动参数，确定 用户在各停留点的运动类型。进而，基于用户在各停留点的运动类型，确定用户在各停留 点的运动信息，丰富用户运动轨迹信息，更好地分析用户运动轨迹。
[0010]在上述第一方面的一种可能的实现中，运动参数包括以下至少之一：速度参数、移动 能力参数、方向变化参数。
[0011]在上述第一方面的一种可能的实现中，运动类型包括以下至少之一：绝对静止、相对 静止、徘徊移动。
[0012]在上述第一方面的一种可能的实现中，停留点包括用户运动轨迹中的至少两个轨迹 点；基于各停留点的轨迹数据，计算各停留点的运动参数，包括：基于停留点对应的至少 两个轨迹点中第一个时间轨迹点和最后一个时间轨迹点之间的曲线距离，以及第一个时间 轨迹点的第一时间和最后一个时间轨迹点的第二时间，确定停留点的速度参数；基于曲线 距离以及第一个时间轨迹点和最后一个时间轨迹点之间的直线距离，确定停留点的移动能 力参数；基于停留点对应的至少两个轨迹点中，两两相邻轨迹点的运动方向，确定停留点 的方向变化参数。
[0013]在上述第一方面的一种可能的实现中，基于各停留点的运动参数，确定用户在各停留 点的运动类型，包括：确定停留点的运动参数的预设权重；基于停留点的运动参数和停留 点的运动参数的预设权重，确定停留点的置信度，其中，停留点的置信度越高，用户在停 留点静止的概率越大。
[0014]在上述第一方面的一种可能的实现中，停留点的置信度是通过下述公式计算得到的：
[0015][0016]其中，J表示运动参数的维度数；表示第i个停留点的第j个维度的运动参数的预 设权重；表示第i个停留点的第j个维度的运动参数；C(i)表示第i个停留点的置信度。
[0017]在上述第一方面的一种可能的实现中，电子设备还记录用户的运动状态和各运动状态 对应的时间；基于各停留点的运动参数，确定用户在各停留点的运动类型，还包括：基于 运动状态、各运动状态对应的时间和停留点的轨迹数据，确定停留点的静止时间占比，其 中，静止时间占比表征了用户在停留点对应的区域内，处于静止状态的时间占用户处于停 留点对应的区域内的总时间的比例；基于静止时间占比，确定停留点的置信度。
[0018]在上述第一方面的一种可能的实现中，基于静止时间占比，确定停留点的置信度，包 括：若静止时间占比大于第一静止阈值，则确定停留点置信度为1；若静止时间占比小于 第二静止阈值，则确定停留点置信度为0；若静止时间占比小于或等于第一静止阈值，并 且大于或等于第二静止阈值，则确定停留点的运动参数的预设权重，并基于停留点的运动 参数和停留点的运动参数的预设权重，确定停留点的置信度。
[0019]在上述第一方面的一种可能的实现中，上述方法还包括：获取用户运动轨迹中多个轨 迹点的轨迹数据，并采用停留点识别算法确定多个轨迹点中的停留点。
[0020]第二方面，本申请实施例提供了一种运动轨迹分析装置，应用于电子设备，包括：数 据获取模块，用于获取用户运动轨迹中多个停留点的轨迹数据，其中轨迹数据中包括停留 点的经度、维度以及时间；参数计算模块，用于基于各停留点的轨迹数据，计算各停留点 的运动参数，运动参数包括用户在用户运动轨迹对应的运动中，运动到对应的停留点时产 生的运动相关的多个维度的参数；类型确定模块，用于基于各停留点的运动参数，确定用 户在各停留点的运动类型。
[0021]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；一个或多 个存储器；一个或多个存储器存储有一个或多个程序，当一个或者多个程序被一个或多个 处理器执行时，使得电子设备执行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运动轨迹分析方法，应用于电子设备，其特征在于，包括：获取用户运动轨迹中多个停留点的轨迹数据，其中所述轨迹数据中包括所述停留点的经度、维度以及时间；基于各所述停留点的所述轨迹数据，计算各所述停留点的运动参数，所述运动参数包括用户在用户运动轨迹对应的运动中，运动到对应的停留点时产生的运动相关的多个维度的参数；基于各所述停留点的运动参数，确定用户在各停留点的运动类型。2.根据权利要求1所述的运动轨迹分析方法，其特征在于，所述运动参数包括以下至少之一：速度参数、移动能力参数、方向变化参数。3.根据权利要求1所述的运动轨迹分析方法，其特征在于，所述运动类型包括以下至少之一：绝对静止、相对静止、徘徊移动。4.根据权利要求1所述的运动轨迹分析方法，其特征在于，所述停留点包括所述用户运动轨迹中的至少两个轨迹点；所述基于各所述停留点的所述轨迹数据，计算各所述停留点的运动参数，包括：基于所述停留点对应的至少两个轨迹点中第一个时间轨迹点和最后一个时间轨迹点之间的曲线距离，以及所述第一个时间轨迹点的第一时间和所述最后一个时间轨迹点的第二时间，确定所述停留点的速度参数；基于所述曲线距离以及所述第一个时间轨迹点和所述最后一个时间轨迹点之间的直线距离，确定所述停留点的移动能力参数；基于所述停留点对应的至少两个轨迹点中，两两相邻轨迹点的运动方向，确定所述停留点的方向变化参数。5.根据权利要求1所述的运动轨迹分析方法，其特征在于，所述基于各所述停留点的运动参数，确定用户在各停留点的运动类型，包括：确定所述停留点的运动参数的预设权重；基于所述停留点的运动参数和所述停留点的运动参数的预设权重，确定所述停留点的置信度，其中，所述停留点的置信度越高，所述用户在停留点静止的概率越大。6.根据权利要求5所述的运动轨迹分析方法，其特征在于，所述停留点的置信度是通过下述公式计算得到的：其中，J表示运动参数的维度数；表示第i个停留点的第j个维度的运动参...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱廷锴，
申请(专利权)人：荣耀终端有限公司，
类型：发明
国别省市：