【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及粗略定位，尤其涉及一种室内外场景的识别方法、电子设备及芯片系统。
技术介绍
1、电子设备上可以设置各类传感器，利用电子设备上的传感器采集的各种数据进行定位成为一个研究热点，定位分为精确定位和粗略定位。精确定位用于得到电子设备的绝对位置，例如，经纬度等；粗略定位用于得到电子设备和周围环境的相对位置，例如，室内外场景识别等。
2、粗略定位也需要快速的获得准确的识别结果。目前，要么采用较多的传感器数据进行复杂的模型计算，从而得到准确的识别结果；要么，舍弃准确度，从而快速的获得识别结果；所以，很难快速的得到准确的识别结果。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种室内外场景的识别方法、电子设备及芯片系统，可以快速的获得准确的识别结果。
2、为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：
3、第一方面，本申请实施例提供一种室内外场景的识别方法，包括：
4、获取用户的行走轨迹对应的数据，所述用户的行走轨迹对应的数据为所述用户行走时携带的电子设备上的多个传感器采集的与时间相关的数据；
5、根据所述用户的行走轨迹对应的数据，确定识别室内外场景使用的目标预测模块；
6、根据所述目标预测模块和所述行走轨迹对应的数据中与所述目标预测模块相关的数据，得到预测结果；
7、基于所述行走轨迹对应的数据中卫星导航系统采集的卫星数据，对所述预测结果进行修正，得到识别结果，所述识别结果包括所述行走轨迹中的各时间窗口对应的场景，
8、本申请中，可以根据用户行走时携带的电子设备上的多个传感器采集的数据确定识别室内外场景的目标预测模块，然后将相应的数据输入相应的目标预测模块，从而得到室内外场景的预测结果；在得到预测结果后，还可以根据卫星导航系统采集的卫星数据，对预测结果进行修正，从而得到室内外场景的识别结果；通过这种在不同情况下，确定不同预测模块的方式可以兼顾预测效率和预测准确度；同时，通过卫星数据对预测结果进行修正的方式可以提高预测准确度。
9、作为第一方面的一种实现方式，所述根据所述用户的行走轨迹对应的数据，确定识别室内外场景使用的目标预测模块，包括：
10、根据所述用户的行走轨迹对应的数据确定所述用户的状态，所述用户的状态包括运动状态或非运动状态；
11、若所述用户的状态为运动状态、且所述行走轨迹对应的数据中的样本数量小于第一值，则确定识别室内外场景使用的目标预测模块包括：决策树分类器，所述决策树分类器中使用的子目标预测模块包括联合预测模块，所述联合预测模块用于对多个传感器采集的数据进行预测；
12、若所述用户的状态为运动状态，所述行走轨迹对应的数据中的样本数量不小于所述第一值，且小于第二值，则确定识别室内外场景使用的目标预测模块包括：所述决策树分类器，所述决策树分类器中使用的子目标预测模块包括环境光预测模块和所述联合预测模块；
13、若所述用户的状态为运动状态、所述行走轨迹对应的数据中的样本数量不小于所述第二值，则确定识别室内外场景使用的目标预测模块包括：转弯预测模块和地磁预测模块中的至少一个以及所述决策树分类器，所述决策树分类器中使用的子目标预测模块包括：所述环境光预测模块、卫星预测模块和基站预测模块中的至少一种以及所述联合预测模块；
14、若所述用户的状态为非运动状态、且所述行走轨迹对应的数据中的样本数量小于第三值，则确定识别室内外场景使用的目标预测模块包括：所述决策树分类器，所述决策树分类器中使用的子目标预测模块包括所述联合预测模块，所述第三值大于所述第一值；
15、若所述用户的状态为非运动状态、且所述行走轨迹对应的数据中的样本数量不小于所述第三值，则确定识别室内外场景使用的目标预测模块包括：所述决策树分类器，所述决策树分类器中使用的子目标预测模块包括所述环境光预测模块和所述联合预测模块。
16、本申请实施例中，确定了用于预测的基本的模块：联合预测模块；还可以根据用户是否属于运动状态以及样本数量确定其他用于预测的模型；在用户属于运动状态的情况下，可以使用一些与用户的运动行为相关的模块，例如，转弯预测模块、地磁预测模块等。在样本数据比较多的情况下，可以使用一些需要较多样本数据才具有较准确预测结果的模块，例如，环境光预测模块、卫星预测模块、基站预测模块等。这种方式可以使得一些在特定场景下较为不准确的预测模块的功耗，也避免将这些特定场景下较为不准确的预测结果影响最终的预测结果，从而在提高准确度的同时还能够降低功耗。当然，上述各个情况的划分仅用于示例，在实际应用中，还可以具有其他划分方式。
17、作为第一方面的另一实现方式，所述根据所述用户的行走轨迹对应的数据确定所述用户的状态包括：
18、根据所述用户的行走轨迹对应的数据中加速度传感器和陀螺仪传感器采集的数据，确定所述用户的行走轨迹中用户的行走步数；
19、根据所述用户的行走轨迹中用户的行走步数，确定所述用户的状态。
20、本申请中，可以根据加速度传感器和陀螺仪传感器采集的数据确定用户的行走步数，从而根据用户的行走步数，确定用户的状态为运动状态还是非运动状态。需要说明，非运动状态并不表示完全静止的状态。运动状态和非运动状态的划分用于确定预测的模块，所以，划分的方式并非严格意义上的运动状态和静止状态。
21、作为第一方面的另一实现方式，所述联合预测模块的输入数据包括：所述行走轨迹对应的数据中，地磁传感器、加速度传感器、陀螺仪传感器、卫星导航模块、无线通信模块和移动通信模块中的至少两个采集的数据。
22、本申请中，联合预测模块中的各个子模型的设置不同，输入的数据可能存在不同。
23、作为第一方面的另一实现方式，所述根据所述目标预测模块和所述行走轨迹对应的数据中与所述目标预测模块相关的数据，得到预测结果，包括：
24、根据所述决策树分类器中的子目标预测模块和所述子目标预测模块对应的输入数据，得到所述决策树分类器对应的第一子预测结果；
25、在所述目标预测模块包括所述转弯预测模块时，根据所述转弯预测模块和所述转弯预测模块对应的输入数据，得到所述转弯预测模块对应的第二子预测结果；
26、在所述目标预测模块包括所述地磁预测模块时，根据所述地磁预测模块和所述地磁预测模块对应的输入数据，得到所述地磁预测模块对应的第三子预测结果；
27、融合每个目标预测模块对应的子预测结果，得到所述预测结果。
28、本申请中，可以通过多个模型得到分别的子预测结果，然后，将多个模型分别的子预测结果融合，最后得到融合后的结果，这种方式可以弥补单个预测模型的缺陷，使得融合后的预测结果更加准确。
29、作为第一方面的另一实现方式，所述根据所述决策树分类器中的子目标预测模块和所述子目标预测模块对应的输入数据，得到所述决策树分类器对应的第一子预测结果，包括：本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种室内外场景的识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述用户的行走轨迹对应的数据，确定识别室内外场景使用的目标预测模块，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户的行走轨迹对应的数据确定所述用户的状态包括：
4.如权利要求2或3所述的识别方法，其特征在于，所述联合预测模块的输入数据包括：所述行走轨迹对应的数据中，地磁传感器、加速度传感器、陀螺仪传感器、卫星导航模块、无线通信模块和移动通信模块中的至少两个采集的数据。
5.如权利要求2至4任一项所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述目标预测模块和所述行走轨迹对应的数据中与所述目标预测模块相关的数据，得到预测结果，包括：
6.如权利要求5所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述决策树分类器中的子目标预测模块和所述子目标预测模块对应的输入数据，得到所述决策树分类器对应的第一子预测结果，包括：
7.如权利要求5或6所述的识别方法，其特征在于，所述融合每个目标预测模块对应的子预测结果，得到所述预测
8.如权利要求5至7任一项所述的方法，其特征在于，所述第二子预测结果中的第二置信度的计算方式，包括：
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述行走轨迹对应的数据中加速度传感器采集的数据和陀螺仪传感器采集的数据，得到所述行走轨迹中的每个时间窗口对应的转弯次数和未转弯次数，包括：
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述第一时间段的中心时刻和所述第一时间窗口的中心时刻相同，所述第一时间段的时长大于或等于所述第一时间窗口的时长。
11.如权利要求8至10任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述行走轨迹中的每个时间窗口对应的转弯次数和未转弯次数，得到所述行走轨迹中的每个时间窗口对应的第二置信度，包括：
12.如权利要求5至11任一项所述的方法，其特征在于，所述第三子预测结果中的第三置信度的计算方式，包括：
13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述根据所述行走轨迹中每个时间窗口对应的地磁数据的主波峰数量，得到所述行走轨迹中每个时间窗口对应的第三置信度，包括：
14.如权利要求1至13任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述行走轨迹对应的数据中卫星导航系统采集的卫星数据，对所述预测结果进行修正，得到识别结果，包括：
15.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括第一处理器和第二处理器，所述第一处理器和所述第二处理器用于运行存储器中存储的计算机程序，以使得所述电子设备实现如权利要求1至14任一项所述的方法。
16.一种芯片系统，其特征在于，包括第一处理器和第二处理器，所述第一处理器与存储器耦合，所述第一处理器执行存储器中存储的计算机程序，以实现如权利要求1至14任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种室内外场景的识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述用户的行走轨迹对应的数据，确定识别室内外场景使用的目标预测模块，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户的行走轨迹对应的数据确定所述用户的状态包括：
4.如权利要求2或3所述的识别方法，其特征在于，所述联合预测模块的输入数据包括：所述行走轨迹对应的数据中，地磁传感器、加速度传感器、陀螺仪传感器、卫星导航模块、无线通信模块和移动通信模块中的至少两个采集的数据。
5.如权利要求2至4任一项所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述目标预测模块和所述行走轨迹对应的数据中与所述目标预测模块相关的数据，得到预测结果，包括：
6.如权利要求5所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述决策树分类器中的子目标预测模块和所述子目标预测模块对应的输入数据，得到所述决策树分类器对应的第一子预测结果，包括：
7.如权利要求5或6所述的识别方法，其特征在于，所述融合每个目标预测模块对应的子预测结果，得到所述预测结果，包括：
8.如权利要求5至7任一项所述的方法，其特征在于，所述第二子预测结果中的第二置信度的计算方式，包括：
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述行走轨迹对应的数据中加速度传感器采集的数据和陀螺仪传感器采集的数据，得到所述行走轨...
【专利技术属性】
技术研发人员：何垒垒，杨伟，谭冠中，罗海勇，诸葛玥，周姿能，
申请(专利权)人：荣耀终端有限公司，
类型：发明
国别省市：
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