睡眠状态的监测方法及装置

    公开(公告)号:CN108937866B

    公开(公告)日:2020-03-20

    申请号:CN201810715041.7

    申请日:2018-06-29

    Abstract: 本发明实施例公开了一种睡眠状态的监测方法及装置,涉及语音识别技术领域,主要目的在于基于待监测对象的声音对其睡眠状态进行监测。本发明实施例的方法包括:获取待监测对象的声音信号;从所述声音信号中提取与所述待监测对象对应的特征信息;根据所述特征信息利用预置神经网络模型计算与所述待监测对象对应的睡眠分值;根据所述睡眠分值确定与所述待监测对象对应的睡眠状态。本发明实施例用于睡眠状态的监测。

    一种游泳运动监测方法、装置、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN109806568A

    公开(公告)日:2019-05-28

    申请号:CN201910136938.9

    申请日:2019-02-13

    Abstract: 本发明实施例涉及数据处理技术领域,具体公开了一种游泳运动监测方法、装置、系统及存储介质,方法由服务器执行,包括:获取数据传输方传输的用户预设时间段内游泳后的基本运动数据;判断基本运动数据是否属于与之对应的参考运动数据范围,并根据判断结果生成运动评价;根据运动评价,生成运动建议;将运动评价和运动建议发送至数据传输方,数据传输方为智能穿戴设备或者智能终端。通过该种方式,用户不再盲目的游泳,而是有目标有方向的游泳,增加用户游泳趣味性的同时,大大提升用户体验度。

    睡眠状态的监测方法及装置

    公开(公告)号:CN108937866A

    公开(公告)日:2018-12-07

    申请号:CN201810715041.7

    申请日:2018-06-29

    Abstract: 本发明实施例公开了一种睡眠状态的监测方法及装置,涉及语音识别技术领域,主要目的在于基于待监测对象的声音对其睡眠状态进行监测。本发明实施例的方法包括:获取待监测对象的声音信号;从所述声音信号中提取与所述待监测对象对应的特征信息;根据所述特征信息利用预置神经网络模型计算与所述待监测对象对应的睡眠分值;根据所述睡眠分值确定与所述待监测对象对应的睡眠状态。本发明实施例用于睡眠状态的监测。

    手势确认方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN107992193A

    公开(公告)日:2018-05-04

    申请号:CN201711164584.6

    申请日:2017-11-21

    Abstract: 本发明提供了一种手势确认方法,其中,该方法包括以下步骤:实时获取传感器数据;提取所述传感器数据的特征数据;计算当前特征数据对应各个预定义手势的概率;根据所述概率和预设规则通过决策算法确认手势。根据本发明的方案,智能穿戴设备如智能手表仅需搭载三轴加速度传感器,通过大数据和机器学习训练手势识别模型,将智能穿戴设备处理的传感器采集的加速度数据与所述手势识别数据进行匹配,再加以手势活性检测和差异模型辅助处理,即可准确识别相似手势或组合手势,减小误识别概率,鲁棒性强,识别率高。

    一种行人航迹推断方法、装置、航迹推断设备及存储介质

    公开(公告)号:CN107976193B

    公开(公告)日:2020-10-27

    申请号:CN201711167779.6

    申请日:2017-11-21

    Abstract: 本发明实施例公开了一种行人航迹推断方法、装置、航迹推断设备及存储介质,方法包括:在GPS由开启状态切换至关闭状态时,以切换前确定的用户轨迹点为惯性导航起点,获取可穿戴用户的预测移动轨迹点,在确定GPS切换至开启状态时,获取由惯性导航起点及预测移动轨迹确定的第一移动轨迹;根据再次切换后GPS提供的实时定位轨迹点以及切换前确定的用户轨迹点,获取可穿戴用户的第二移动轨迹;将第一移动轨迹与第二移动轨迹进行融合,得到可穿戴用户的移动轨迹,能够解决现有技术中通过惯性导航技术获取的轨迹点偏差较大以及将惯性导航获取的轨迹点与GPS获取的轨迹点组合时出现轨迹跳变等问题,既能缩短GPS开启时间,又能得到准确度较高的运动轨迹。

    一种行人航迹推断方法、装置、航迹推断设备及存储介质

    公开(公告)号:CN107976193A

    公开(公告)日:2018-05-01

    申请号:CN201711167779.6

    申请日:2017-11-21

    Abstract: 本发明实施例公开了一种行人航迹推断方法、装置、航迹推断设备及存储介质,方法包括:在GPS由开启状态切换至关闭状态时,以切换前确定的用户轨迹点为惯性导航起点,获取可穿戴用户的预测移动轨迹点,在确定GPS切换至开启状态时,获取由惯性导航起点及预测移动轨迹确定的第一移动轨迹;根据再次切换后GPS提供的实时定位轨迹点以及切换前确定的用户轨迹点,获取可穿戴用户的第二移动轨迹;将第一移动轨迹与第二移动轨迹进行融合,得到可穿戴用户的移动轨迹,能够解决现有技术中通过惯性导航技术获取的轨迹点偏差较大以及将惯性导航获取的轨迹点与GPS获取的轨迹点组合时出现轨迹跳变等问题,既能缩短GPS开启时间,又能得到准确度较高的运动轨迹。

    手势识别方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN107797666A

    公开(公告)日:2018-03-13

    申请号:CN201711165975.X

    申请日:2017-11-21

    CPC classification number: G06F3/017

    Abstract: 本发明提供了一种手势识别方法,其中,该方法包括以下步骤:实时获取传感器数据;提取所述传感器数据的特征数据;计算当前特征数据对应各个预定义手势的概率分布;根据所述概率分布通过决策算法确认手势。根据本发明的方案,智能穿戴设备如智能手表仅需搭载三轴加速度传感器,通过大数据和机器学习训练手势识别模型,将智能穿戴设备处理的传感器采集的加速度数据与所述手势识别模型进行匹配,即可实现手势识别,无需多个传感器组合使用,如加速度传感器和陀螺仪,即可实现手势的准确识别,鲁棒性强,识别率高,更加容易扩展。

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