智能可穿戴設備的控制方法及裝置與流程

2024-02-26 03:59:15

本發明涉及智能可穿戴設備技術領域，尤其涉及一種智能可穿戴設備的控制方法及裝置。

背景技術：

隨著科技的發展，智能手錶、智能手環等智能可穿戴設備越來越得到廣泛應用，為了提高用戶體驗，現今，用戶可通過執行相應的操控手勢動作來控制相關智能可穿戴設備，比如，用戶通過翻轉手腕來控制智能可穿戴設備亮屏等。

然而，由於用戶在佩戴智能可穿戴設備的過程中，通常都會執行除了操控手勢動作以外的其他手勢動作，智能可穿戴設備一旦將其識別為操控手勢動作，就會觸發相應的誤操作，從而使得智能可穿戴設備進行控制操作的可靠性不高。為了提高可靠性，有方案提出了設計操控手勢動作對應的開始預判動作以及結束預判動作，通過對開始預判動作以及結束預判動作進行識別，提高識別操控手勢動作的準確性，從而提高智能可穿戴設備進行控制操作的可靠性，但由於需要對開始預判動作以及結束預判動作進行識別，使得智能可穿戴設備進行控制操作並不快捷。綜上可知，現有方案無法兼顧智能可穿戴設備進行控制操作的可靠性和快捷性。

技術實現要素：

本發明的主要目的在於提出一種智能可穿戴設備的控制方法及裝置，旨在解決現有技術中不能兼顧智能可穿戴設備進行控制操作的可靠性和快捷性的技術問題。

為實現上述目的，本發明提供的一種智能可穿戴設備的控制方法，所述智能可穿戴設備的控制方法包括以下步驟：

採用智能可穿戴設備中預置的加速度傳感器，採集所述智能可穿戴設備當前的狀態數據；

對所述狀態數據進行特徵提取，獲取所述智能可穿戴設備對應的當前加速度矢量數據gk；

根據所述當前加速度矢量數據gk，分析判斷所述智能可穿戴設備的用戶當前是否發生操控手勢動作；

當所述用戶當前發生操控手勢動作時，根據所述操控手勢動作執行相應的控制操作。

優選地，所述根據所述當前加速度矢量數據gk，分析判斷所述智能可穿戴設備的用戶當前是否發生操控手勢動作的步驟包括：

根據所述當前加速度矢量數據gk，以及緩存的上一個預處理加速度矢量數據gk-1，按照第一預設公式計算獲得當前預處理加速度矢量數據gk，並按照預設算法確定預設的邏輯變量re當前的邏輯值；

基於所述邏輯變量re當前的邏輯值，分析判斷所述智能可穿戴設備的用戶當前是否發生操控手勢動作；

所述基於所述邏輯變量re當前的邏輯值，分析判斷所述智能可穿戴設備的用戶當前是否發生操控手勢動作的步驟之後，還包括：

緩存所述當前加速度矢量數據gk和所述當前預處理加速度矢量數據gk。

優選地，所述按照預設算法確定預設的邏輯變量re當前的邏輯值的步驟包括：

根據所述當前加速度矢量數據gk，以及所述上一個預處理加速度矢量數據gk-1，按照第二預設公式計算邏輯向量s；

若所述邏輯向量s在各個法向量上的邏輯值不全為邏輯值1，則確定所述邏輯變量re當前的邏輯值為0；

若所述邏輯向量s在各個法向量上的邏輯值全為邏輯值1，則從緩存的多個加速度矢量數據中選取預設數量的加速度矢量數據，計算所述選取的加速度矢量數據的平均加速度矢量數據

若所述當前預處理加速度矢量數據gk與所述平均加速度矢量數據不滿足第一預設條件，則確定所述邏輯變量re當前的邏輯值為0；

若所述當前預處理加速度矢量數據gk與所述平均加速度矢量數據滿足所述第一預設條件，則根據緩存的多個加速度矢量數據，生成最小加速度矢量數據gmin和最大加速度矢量數據gmax；

若所述最小加速度矢量數據gmin和所述最大加速度矢量數據gmax滿足第二預設條件，則確定所述邏輯變量re當前的邏輯值為0；

若所述最小加速度矢量數據gmin和所述最大加速度矢量數據gmax不滿足所述第二預設條件，則確定所述邏輯變量re當前的邏輯值為1；

所述基於所述邏輯變量re當前的邏輯值，分析判斷所述智能可穿戴設備的用戶當前是否發生操控手勢動作的步驟包括：

若所述邏輯變量re當前的邏輯值為0，則判定所述用戶當前未發生操控手勢動作；

若所述邏輯變量re當前的邏輯值為1，則判定所述用戶當前發生操控手勢動作。

優選地，所述若所述邏輯向量s在各個法向量上的邏輯值全為邏輯值1，則從緩存的多個加速度矢量數據中選取預設數量的加速度矢量數據，計算所述選取的加速度矢量數據的平均加速度矢量數據的步驟包括：

若所述邏輯向量s在各個法向量上的邏輯值全為邏輯值1，則判斷預設的第一變量參數bufftime當前是否大於時間緩衝閾值tbufftime，且預設的第二變量參數btime當前是否大於動作閾值tbtime；

若所述第一變量參數bufftime當前大於所述時間緩衝閾值tbufftime，且所述第二變量參數btime當前大於所述動作閾值tbtime，則從緩存的多個加速度矢量數據中選取預設數量的加速度矢量數據，計算所述選取的加速度矢量數據的平均加速度矢量數據

優選地，所述當所述用戶當前發生操控手勢動作時，根據所述操控手勢動作執行相應的控制操作的步驟包括：

當所述用戶當前發生操控手勢動作時，觸發所述操控手勢動作對應的響應信號；

根據預設的響應信號與控制指令的對應關係，確定觸發的所述響應信號對應的控制指令；

根據所述控制指令，執行相應的控制操作。

此外，為實現上述目的，本發明還提出一種智能可穿戴設備的控制裝置，所述智能可穿戴設備的控制裝置包括：

採集模塊，用於採用智能可穿戴設備中預置的加速度傳感器，採集所述智能可穿戴設備當前的狀態數據；

獲取模塊，用於對所述狀態數據進行特徵提取，獲取所述智能可穿戴設備對應的當前加速度矢量數據gk；

處理模塊，用於根據所述當前加速度矢量數據gk，分析判斷所述智能可穿戴設備的用戶當前是否發生操控手勢動作；

控制模塊，用於當所述用戶當前發生操控手勢動作時，根據所述操控手勢動作執行相應的控制操作。

優選地，所述處理模塊包括：

計算單元，用於根據所述當前加速度矢量數據gk，以及緩存的上一個預處理加速度矢量數據gk-1，按照第一預設公式計算獲得當前預處理加速度矢量數據gk，並按照預設算法確定預設的邏輯變量re當前的邏輯值；

處理單元，用於基於所述邏輯變量re當前的邏輯值，分析判斷所述智能可穿戴設備的用戶當前是否發生操控手勢動作；

所述智能可穿戴設備的控制裝置還包括：

緩存模塊，用於緩存所述當前加速度矢量數據gk和所述當前預處理加速度矢量數據gk。

優選地，所述計算單元用於：

根據所述當前加速度矢量數據gk，以及所述上一個預處理加速度矢量數據gk-1，按照第二預設公式計算邏輯向量s；

若所述邏輯向量s在各個法向量上的邏輯值不全為邏輯值1，則確定所述邏輯變量re當前的邏輯值為0；

若所述邏輯向量s在各個法向量上的邏輯值全為邏輯值1，則從緩存的多個加速度矢量數據中選取預設數量的加速度矢量數據，計算所述選取的加速度矢量數據的平均加速度矢量數據

若所述當前預處理加速度矢量數據gk與所述平均加速度矢量數據不滿足第一預設條件，則確定所述邏輯變量re當前的邏輯值為0；

若所述當前預處理加速度矢量數據gk與所述平均加速度矢量數據滿足所述第一預設條件，則根據緩存的多個加速度矢量數據，生成最小加速度矢量數據gmin和最大加速度矢量數據gmax；

若所述最小加速度矢量數據gmin和所述最大加速度矢量數據gmax滿足第二預設條件，則確定所述邏輯變量re當前的邏輯值為0；

若所述最小加速度矢量數據gmin和所述最大加速度矢量數據gmax不滿足所述第二預設條件，則確定所述邏輯變量re當前的邏輯值為1；

所述處理單元用於：

若所述邏輯變量re當前的邏輯值為0，則判定所述用戶當前未發生操控手勢動作；

若所述邏輯變量re當前的邏輯值為1，則判定所述用戶當前發生操控手勢動作。

優選地，所述計算單元具體用於：

若所述邏輯向量s在各個法向量上的邏輯值全為邏輯值1，則判斷預設的第一變量參數bufftime當前是否大於時間緩衝閾值tbufftime，且預設的第二變量參數btime當前是否大於動作閾值tbtime；若所述第一變量參數bufftime當前大於所述時間緩衝閾值tbufftime，且所述第二變量參數btime當前大於所述動作閾值tbtime，則從緩存的多個加速度矢量數據中選取預設數量的加速度矢量數據，計算所述選取的加速度矢量數據的平均加速度矢量數據

優選地，所述控制模塊包括：

觸發單元，用於當所述用戶當前發生操控手勢動作時，觸發所述操控手勢動作對應的響應信號；

確定單元，用於根據預設的響應信號與控制指令的對應關係，確定觸發的所述響應信號對應的控制指令；

控制單元，用於根據所述控制指令，執行相應的控制操作。

本發明提出的智能可穿戴設備的控制方法及裝置，在用戶佩戴智能可穿戴設備的過程中，通過獲取智能可穿戴設備對應的當前加速度矢量數據gk，根據該當前加速度矢量數據gk，分析判斷用戶當前是否發生操控手勢動作，當判定用戶當前發生操控手勢動作時，自動執行相應的控制操作。由於只在判定用戶當前發生操控手勢動作時才執行控制操作，因此，保障了智能可穿戴設備進行控制操作的可靠性；同時，省去了對操控手勢動作的開始預判動作以及結束預判動作進行識別的操作，從而提高了智能可穿戴設備進行控制操作的快捷性；因此，實現了兼顧智能可穿戴設備進行控制操作的可靠性和快捷性的效果。

附圖說明

圖1為本發明智能可穿戴設備的控制方法第一實施例的流程示意圖；

圖2為本發明智能可穿戴設備的控制方法第二實施例的流程示意圖；

圖3為本發明智能可穿戴設備的控制裝置第一實施例的功能模塊示意圖；

圖4為本發明智能可穿戴設備的控制裝置第二實施例的功能模塊示意圖；

圖5為本發明智能可穿戴設備的控制裝置第二實施例中處理模塊的細化功能模塊示意圖；

圖6為本發明智能可穿戴設備的控制裝置第二實施例中控制模塊的細化功能模塊示意圖。

本發明目的的實現、功能特點及優點將結合實施例，參照附圖做進一步說明。

具體實施方式

應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，並不用於限定本發明。

本發明提供一種智能可穿戴設備的控制方法。

參照圖1，圖1為本發明智能可穿戴設備的控制方法第一實施例的流程示意圖。在本實施例中，所述智能可穿戴設備的控制方法包括：

步驟s10，採用智能可穿戴設備中預置的加速度傳感器，採集所述智能可穿戴設備當前的狀態數據；

步驟s20，對所述狀態數據進行特徵提取，獲取所述智能可穿戴設備對應的當前加速度矢量數據gk；

在用戶佩戴智能手環、智能手錶等智能可穿戴設備的過程中，為了能夠準確地識別用戶的操控手勢動作，比如手腕翻轉動作等，從而執行相應的亮屏、撥打電話、遙控智能電視等控制操作，本實施例中，智能可穿戴設備內預先設置有一加速度傳感器。在用戶佩戴智能可穿戴設備的過程中，智能可穿戴設備通過採用該加速度傳感器，實時採集智能可穿戴設備當前的狀態數據，其中，該狀態數據中包括了加速度矢量數據gk和其他相應數據。然後，對狀態數據進行特徵提取，獲取智能可穿戴設備對應的當前加速度矢量數據gk，gk＝(xk,yk,zk)。其中，gk為k時刻加速度傳感器受外力所對應的加速度矢量數據，k為當前時刻對應的時間序列標記，xk為gk的x軸方向的加速度分量，yk為gk的y軸方向的加速度分量，zk為gk的z軸方向的加速度分量。

優選地，在採集到該狀態數據之後，智能可穿戴設備對採集到的狀態數據進行數字濾波處理，然後，將經過數字濾波處理後的狀態數據進行特徵提取，獲取當前加速度矢量數據gk。

步驟s30，根據所述當前加速度矢量數據gk，分析判斷所述智能可穿戴設備的用戶當前是否發生操控手勢動作；

在獲取到智能可穿戴設備對應的當前加速度矢量數據gk之後，根據該當前加速度矢量數據gk，來分析判斷用戶當前是否發生操控手勢動作。比如，預先設定操控手勢動作對應的預設加速度矢量數據g0，將獲取到的智能可穿戴設備對應的當前加速度矢量數據gk與預設加速度矢量數據g0進行比較，判斷獲取到的當前加速度矢量數據gk與預設加速度矢量數據g0是否匹配。若獲取到的當前加速度矢量數據gk與預設加速度矢量數據g0匹配，則判定用戶當前發生操控手勢動作；否則，若獲取到的當前加速度矢量數據gk與預設加速度矢量數據g0不匹配，則判定用戶當前未發生操控手勢動作。

步驟s40，當所述用戶當前發生操控手勢動作時，根據所述操控手勢動作執行相應的控制操作。

當判定用戶當前發生操控手勢動作時，智能可穿戴設備根據該操控手勢動作，執行相應的控制操作。比如，預先設置手腕翻轉動作對應點亮智能可穿戴設備的屏幕，當判定用戶當前發生手腕翻轉動作時，則智能可穿戴設備根據該手腕翻轉動作，執行點亮智能可穿戴設備屏幕的控制操作。又如，預先設置手腕翻轉動作對應開啟相應的被遙控智能電視，當判定用戶當前發生手腕翻轉動作時，則智能可穿戴設備根據該手腕翻轉動作，執行開啟被遙控智能電視的控制操作。

本實施例提出的方案，在用戶佩戴智能可穿戴設備的過程中，通過獲取智能可穿戴設備對應的當前加速度矢量數據gk，根據該當前加速度矢量數據gk，分析判斷用戶當前是否發生操控手勢動作，當判定用戶當前發生操控手勢動作時，自動執行相應的控制操作。由於只在判定用戶當前發生操控手勢動作時才執行控制操作，因此，保障了智能可穿戴設備進行控制操作的可靠性；同時，省去了對操控手勢動作的開始預判動作以及結束預判動作進行識別的操作，從而提高了智能可穿戴設備進行控制操作的快捷性。

進一步地，如圖2所示，基於第一實施例提出本發明智能可穿戴設備的控制方法第二實施例，本實施例中，所述步驟s30包括：

步驟s31，根據所述當前加速度矢量數據gk，以及緩存的上一個預處理加速度矢量數據gk-1，按照第一預設公式計算獲得當前預處理加速度矢量數據gk，並按照預設算法確定預設的邏輯變量re當前的邏輯值；

步驟s32，基於所述邏輯變量re當前的邏輯值，分析判斷所述智能可穿戴設備的用戶當前是否發生操控手勢動作；

所述步驟s32之後，還包括：

步驟s50，緩存所述當前加速度矢量數據gk和所述當前預處理加速度矢量數據gk。

在本實施例中，當獲取到當前加速度矢量數據gk之後，獲取緩存的上一個預處理加速度矢量數據gk-1，並根據當前加速度矢量數據gk，以及上一個預處理加速度矢量數據gk-1，按照第一預設公式計算當前預處理加速度矢量數據gk，其中，gk＝(xk,yk,zk)。具體地，第一預設公式如下：

其中，對於第一個預處理加速度矢量數據g0，設置其初始值g0＝(0，0，0)，也即x0＝0，y0＝0，z0＝0；l為取值範圍在(0，1)之間的實數。

並且，本實施例中，預先設置有邏輯變量re，其中，預設re初始值re＝0。根據當前加速度矢量數據gk，以及上一個預處理加速度矢量數據gk-1，按照預設算法確定預設的邏輯變量re當前的邏輯值。然後，基於邏輯變量re當前的邏輯值，分析判斷智能可穿戴設備的用戶當前是否發生操控手勢動作。之後，將當前加速度矢量數據gk和當前預處理加速度矢量數據gk進行緩存。可以理解的是，也可以在獲取到當前加速度矢量數據gkgk和當前預處理加速度矢量數據gk時，就立即將當前加速度矢量數據gk和當前預處理加速度矢量數據gk進行緩存。

可選地，預先建立一緩存資料庫，將當前加速度矢量數據gk和當前預處理加速度矢量數據gk緩存至該緩存資料庫中。優選地，預先設置一緩存數據量閾值n，當緩存資料庫中緩存的加速度矢量數據的數量還未到達緩存數據量閾值n時，將獲取到的當前加速度矢量數據gk緩存至該緩存資料庫中。而當緩存資料庫中緩存的加速度矢量數據的數量到達緩存數據量閾值n時，則將當前加速度矢量數據gk緩存至該緩存資料庫中的同時，按照緩存的先後順序，將最先緩存的加速度矢量數據刪除，維持該緩存資料庫中只緩存n個加速度矢量數據。

具體地，所述步驟s31包括：

步驟a，根據所述當前加速度矢量數據gk，以及所述上一個預處理加速度矢量數據gk-1，按照第二預設公式計算邏輯向量s；

步驟b，若所述邏輯向量s在各個法向量上的邏輯值不全為邏輯值1，則確定所述邏輯變量re當前的邏輯值為0；

步驟c，若所述邏輯向量s在各個法向量上的邏輯值全為邏輯值1，則從緩存的多個加速度矢量數據中選取預設數量的加速度矢量數據，計算所述選取的加速度矢量數據的平均加速度矢量數據

步驟d，若所述當前預處理加速度矢量數據gk與所述平均加速度矢量數據不滿足第一預設條件，則確定所述邏輯變量re當前的邏輯值為0；

步驟e，若所述當前預處理加速度矢量數據gk與所述平均加速度矢量數據滿足所述第一預設條件，則根據緩存的多個加速度矢量數據，生成最小加速度矢量數據gmin和最大加速度矢量數據gmax；

步驟f，若所述最小加速度矢量數據gmin和所述最大加速度矢量數據gmax滿足第二預設條件，則確定所述邏輯變量re當前的邏輯值為0；

步驟g，若所述最小加速度矢量數據gmin和所述最大加速度矢量數據gmax不滿足所述第二預設條件，則確定所述邏輯變量re當前的邏輯值為1；

所述步驟s32包括：

步驟h，若所述邏輯變量re當前的邏輯值為0，則判定所述用戶當前未發生操控手勢動作；

步驟i，若所述邏輯變量re當前的邏輯值為1，則判定所述用戶當前發生操控手勢動作。

進一步地，所述步驟c包括：

步驟c1，若所述邏輯向量s在各個法向量上的邏輯值全為邏輯值1，則判斷預設的第一變量參數bufftime當前是否大於時間緩衝閾值tbufftime，且預設的第二變量參數btime當前是否大於動作閾值tbtime；

步驟c2，若所述第一變量參數bufftime當前大於所述時間緩衝閾值tbufftime，且所述第二變量參數btime當前大於所述動作閾值tbtime，則從緩存的多個加速度矢量數據中選取預設數量的加速度矢量數據，計算所述選取的加速度矢量數據的平均加速度矢量數據

本實施例中，還預設有邏輯向量s，其中，s＝(sx,sy,sz)。根據當前加速度矢量數據gk，以及上一個預處理加速度矢量數據gk-1，按照第二預設公式計算邏輯向量s，具體地，第二預設公式如下：

其中，||xk-xk-1||為xk與xk-1之間的距離範數，||yk-yk-1||為yk與yk-1之間的距離範數，||zk-zk-1||為zk與zk-1之間的距離範數；λ為預設閾值，閾值λ的取值範圍在(0，+∞)之間。

本實施例中，還預先設置有第一變量參數bufftime、第二變量參數btime，以及時間緩衝閾值tbufftime和動作閾值tbtime，其中，預設btime初始值btime＝0，bufftime初始值bufftime＝0。當根據公式計算出邏輯向量s在各個法向量上的邏輯值不全為邏輯值1，也即sx、sy、sz中有任意一個的值不為1時，則令bufftime＝0，btime＝btime+1。此時，確定邏輯變量re＝0。

否則，若根據公式計算出邏輯向量s在各個法向量上的邏輯值全為邏輯值1，也即sx＝1，sy＝1，sz＝1時，則令bufftime＝bufftime+1，然後進一步判斷用戶當前是否發生操控手勢動作。具體地，比較bufftime與tbufftime的大小，以及btime與tbtime的大小。若bufftime≤tbufftime，或者btime≤tbtime，則令btime＝btime+1。此時，確定邏輯變量re＝0。

否則，若bufftime>tbufftime且btime>tbtime，則從緩存的各個加速度矢量數據中，選取預設數量的加速度矢量數據，然後計算選取的加速度矢量數據的平均加速度矢量數據其中，

例如，可預先設置一位置參數base和半徑參數r，首先從緩存資料庫中選取出加速度矢量數據gk-n+base＝(xk-n+base,yk-n+base,zk-n+base)，然後，以該加速度矢量數據gk-n+base＝(xk-n+base,yk-n+base,zk-n+base)為基準，選取出其前面緩存的r個加速度矢量數據以及其後面緩存的r個加速度矢量數據，通過這種方式從緩存資料庫中選取出多個加速度矢量數據，然後計算出選取的多個加速度矢量數據的平均加速度矢量數據

本實施例中，還預先設置有加速度分量方向角閾值以及加速度分量旋轉角閾值。當計算出平均加速度矢量數據之後，根據當前預處理加速度矢量數據gk、平均加速度矢量數據以及加速度分量方向角閾值和加速度分量旋轉角閾值，來確定邏輯變量re當前的邏輯值。

具體地，預設x軸方向的加速度分量方向角閾值λdirx、y軸方向的加速度分量方向角閾值λdiry、z軸方向的加速度分量方向角閾值λdirz，以及x軸方向的加速度分量旋轉角閾值λθx、y軸方向的加速度分量旋轉角閾值λθy、z軸方向的加速度分量旋轉角閾值λθz。在以下第一預設條件中：

若上述條件沒有同時均滿足，則確定邏輯變量re＝0，btime＝0。之後，令btime＝btime+1。若同時滿足上述條件，則確定邏輯變量re＝1，並將緩存的各個加速度矢量數據進行比較，找出x軸方向的最小加速度分量xmin和最大加速度分量xmax，y軸方向的最小加速度分量ymin和最大加速度分量ymax，z軸方向的最小加速度分量zmin和最大加速度分量zmax，形成新的最小加速度矢量數據gmin＝(xmin,ymin,zmin)和最大加速度矢量數據gmax＝(xmax,ymax,zmax)。其中，gmin和gmax的表達式如下：

本實施例中，還預先設置有加速度振幅閾值aw、加速度最大上限閾值asup、加速度最小上限閾值ainf，在以下第二預設條件中：

若滿足上述條件中的任意一個，則確定邏輯變量re＝0，btime＝0。之後，令btime＝btime+1。

然後，根據邏輯變量re當前的邏輯值，判斷用戶當前是否發生操控手勢動作。其中，當re＝0時，判定用戶當前未發生操控手勢動作，當re＝1時，判定用戶當前發生操控手勢動作。

進一步地，本實施例中，所述步驟s40包括：

步驟j，當所述用戶當前發生操控手勢動作時，觸發所述操控手勢動作對應的響應信號；

步驟k，根據預設的響應信號與控制指令的對應關係，確定觸發的所述響應信號對應的控制指令；

步驟l，根據所述控制指令，執行相應的控制操作。

當判定用戶當前未發生操控手勢動作時，也即當re＝0時，觸發常規信號，此時，智能可穿戴設備不進行響應處理。當判定用戶當前發生操控手勢動作時，也即當re＝1時，觸發操控手勢動作對應的響應信號，比如觸發動作翻轉信號等。當觸發了操控手勢動作對應的響應信號時，根據預設的響應信號與控制指令的對應關係，確定觸發的響應信號對應的控制指令，並根據控制指令執行相應的控制操作。比如，預設動作翻轉信號與亮屏控制指令的對應關係，當觸發了動作翻轉信號時，則根據動作翻轉信號對應的亮屏控制指令，執行點亮智能可穿戴設備屏幕的控制操作。

本實施例提出的方案，當獲取到智能可穿戴設備對應的當前加速度矢量數據gk後，將該當前加速度矢量數據gk緩存至緩存資料庫中，然後，根據緩存資料庫中緩存的各個加速度矢量數據來分析判斷用戶當前是否發生操控手勢動作，使得判斷用戶當前是否發生操控手勢動作的精確性更高，從而進一步提高了智能可穿戴設備進行控制操作的可靠性。

本發明進一步提供一種智能可穿戴設備的控制裝置。

參照圖3，圖3為本發明智能可穿戴設備的控制裝置第一實施例的功能模塊示意圖。

需要強調的是，對本領域的技術人員來說，圖3所示功能模塊圖僅僅是一個較佳實施例的示例圖，本領域的技術人員圍繞圖3所示的智能可穿戴設備的控制裝置的功能模塊，可輕易進行新的功能模塊的補充；各功能模塊的名稱是自定義名稱，僅用於輔助理解該智能可穿戴設備的控制裝置的各個程序功能塊，不用於限定本發明的技術方案，本發明技術方案的核心是，各自定義名稱的功能模塊所要達成的功能。

在本實施例中，所述智能可穿戴設備的控制裝置包括：

採集模塊10，用於採用智能可穿戴設備中預置的加速度傳感器，採集所述智能可穿戴設備當前的狀態數據；

獲取模塊20，用於對所述狀態數據進行特徵提取，獲取所述智能可穿戴設備對應的當前加速度矢量數據gk；

本實施例中，該智能可穿戴設備的控制裝置應用於智能可穿戴設備中，可選地，該智能可穿戴設備的控制裝置設置於智能可穿戴設備內。本領域技術人員可以理解的是，該智能可穿戴設備的控制裝置也可以外接於智能可穿戴設備。在用戶佩戴智能手環、智能手錶等智能可穿戴設備的過程中，為了能夠準確地識別用戶的操控手勢動作，比如手腕翻轉動作等，從而執行相應的亮屏、撥打電話、遙控智能電視等控制操作，本實施例中，智能可穿戴設備內預先設置有一加速度傳感器。在用戶佩戴智能可穿戴設備的過程中，採集模塊10通過採用該加速度傳感器，實時採集智能可穿戴設備當前的狀態數據，其中，該狀態數據中包括了加速度矢量數據gk和其他相應數據。然後，獲取模塊20對狀態數據進行特徵提取，獲取智能可穿戴設備對應的當前加速度矢量數據gk，gk＝(xk,yk,zk)。其中，gk為k時刻加速度傳感器受外力所對應的加速度矢量數據，k為當前時刻對應的時間序列標記，xk為gk的x軸方向的加速度分量，yk為gk的y軸方向的加速度分量，zk為gk的z軸方向的加速度分量。

優選地，在採集到該狀態數據之後，先對採集到的狀態數據進行數字濾波處理，然後，將經過數字濾波處理後的狀態數據進行特徵提取，獲取當前加速度矢量數據gk。

處理模塊30，用於根據所述當前加速度矢量數據gk，分析判斷所述智能可穿戴設備的用戶當前是否發生操控手勢動作；

在獲取到智能可穿戴設備對應的當前加速度矢量數據gk之後，處理模塊30根據該當前加速度矢量數據gk，來分析判斷用戶當前是否發生操控手勢動作。比如，預先設定操控手勢動作對應的預設加速度矢量數據g0，處理模塊30將獲取到的智能可穿戴設備對應的當前加速度矢量數據gk與預設加速度矢量數據g0進行比較，判斷獲取到的當前加速度矢量數據gk與預設加速度矢量數據g0是否匹配。若獲取到的當前加速度矢量數據gk與預設加速度矢量數據g0匹配，則判定用戶當前發生操控手勢動作；否則，若獲取到的當前加速度矢量數據gk與預設加速度矢量數據g0不匹配，則判定用戶當前未發生操控手勢動作。

控制模塊40，用於當所述用戶當前發生操控手勢動作時，根據所述操控手勢動作執行相應的控制操作。

當判定用戶當前發生操控手勢動作時，控制模塊40根據該操控手勢動作，執行相應的控制操作。比如，預先設置手腕翻轉動作對應點亮智能可穿戴設備的屏幕，當判定用戶當前發生手腕翻轉動作時，則控制模塊40根據該手腕翻轉動作，執行點亮智能可穿戴設備屏幕的控制操作。又如，預先設置手腕翻轉動作對應開啟相應的被遙控智能電視，當判定用戶當前發生手腕翻轉動作時，則控制模塊40根據該手腕翻轉動作，執行開啟被遙控智能電視的控制操作。

本實施例提出的方案，在用戶佩戴智能可穿戴設備的過程中，通過獲取智能可穿戴設備對應的當前加速度矢量數據gk，根據該當前加速度矢量數據gk，分析判斷用戶當前是否發生操控手勢動作，當判定用戶當前發生操控手勢動作時，執行相應的控制操作。由於只在判定用戶當前發生操控手勢動作時才執行控制操作，因此，保障了智能可穿戴設備進行控制操作的可靠性；同時，省去了對操控手勢動作的開始預判動作以及結束預判動作進行識別的操作，從而提高了智能可穿戴設備進行控制操作的快捷性。

進一步地，如圖4和圖5所示，基於第一實施例提出本發明智能可穿戴設備的控制裝置第二實施例，在本實施例中，所述處理模塊30包括：

計算單元31，用於根據所述當前加速度矢量數據gk，以及緩存的上一個預處理加速度矢量數據gk-1，按照第一預設公式計算獲得當前預處理加速度矢量數據gk，並按照預設算法確定預設的邏輯變量re當前的邏輯值；

處理單元32，用於基於所述邏輯變量re當前的邏輯值，分析判斷所述智能可穿戴設備的用戶當前是否發生操控手勢動作；

所述智能可穿戴設備的控制裝置還包括：

緩存模塊50，用於緩存所述當前加速度矢量數據gk和所述當前預處理加速度矢量數據gk。

在本實施例中，當獲取到當前加速度矢量數據gk之後，獲取緩存的上一個預處理加速度矢量數據gk-1，計算單元31根據當前加速度矢量數據gk，以及上一個預處理加速度矢量數據gk-1，按照第一預設公式計算當前預處理加速度矢量數據gk，其中，gk＝(xk,yk,zk)。具體地，第一預設公式如下：

其中，對於第一個預處理加速度矢量數據g0，設置其初始值g0＝(0，0，0)，也即x0＝0，y0＝0，z0＝0；l為取值範圍在(0，1)之間的實數。

並且，本實施例中，預先設置有邏輯變量re，其中，預設re初始值re＝0。根據當前加速度矢量數據gk，以及上一個預處理加速度矢量數據gk-1，計算單元31按照預設算法確定預設的邏輯變量re當前的邏輯值。然後，處理單元32基於邏輯變量re當前的邏輯值，分析判斷智能可穿戴設備的用戶當前是否發生操控手勢動作。之後，緩存模塊50將當前加速度矢量數據gk和當前預處理加速度矢量數據gk進行緩存。可以理解的是，也可以在獲取到當前加速度矢量數據gkgk和當前預處理加速度矢量數據gk時，就立即將當前加速度矢量數據gk和當前預處理加速度矢量數據gk進行緩存。

可選地，預先建立一緩存資料庫，緩存模塊50將當前加速度矢量數據gk和當前預處理加速度矢量數據gk緩存至該緩存資料庫中。優選地，預先設置一緩存數據量閾值n，當緩存資料庫中緩存的加速度矢量數據的數量還未到達緩存數據量閾值n時，緩存模塊50將獲取到的當前加速度矢量數據gk緩存至該緩存資料庫中。而當緩存資料庫中緩存的加速度矢量數據的數量到達緩存數據量閾值n時，則將當前加速度矢量數據gk緩存至該緩存資料庫中的同時，按照緩存的先後順序，將最先緩存的加速度矢量數據刪除，維持該緩存資料庫中只緩存n個加速度矢量數據。

具體地，所述計算單元31用於：

根據所述當前加速度矢量數據gk，以及所述上一個預處理加速度矢量數據gk-1，按照第二預設公式計算邏輯向量s；

若所述邏輯向量s在各個法向量上的邏輯值不全為邏輯值1，則確定所述邏輯變量re當前的邏輯值為0；

若所述邏輯向量s在各個法向量上的邏輯值全為邏輯值1，則從緩存的多個加速度矢量數據中選取預設數量的加速度矢量數據，計算所述選取的加速度矢量數據的平均加速度矢量數據

若所述當前預處理加速度矢量數據gk與所述平均加速度矢量數據不滿足第一預設條件，則確定所述邏輯變量re當前的邏輯值為0；

若所述當前預處理加速度矢量數據gk與所述平均加速度矢量數據滿足所述第一預設條件，則根據緩存的多個加速度矢量數據，生成最小加速度矢量數據gmin和最大加速度矢量數據gmax；

若所述最小加速度矢量數據gmin和所述最大加速度矢量數據gmax滿足第二預設條件，則確定所述邏輯變量re當前的邏輯值為0；

若所述最小加速度矢量數據gmin和所述最大加速度矢量數據gmax不滿足所述第二預設條件，則確定所述邏輯變量re當前的邏輯值為1；

所述處理單元32用於：

若所述邏輯變量re當前的邏輯值為0，則判定所述用戶當前未發生操控手勢動作；

若所述邏輯變量re當前的邏輯值為1，則判定所述用戶當前發生操控手勢動作。

進一步地，所述計算單元31具體用於：

若所述邏輯向量s在各個法向量上的邏輯值全為邏輯值1，則判斷預設的第一變量參數bufftime當前是否大於時間緩衝閾值tbufftime，且預設的第二變量參數btime當前是否大於動作閾值tbtime；若所述第一變量參數bufftime當前大於所述時間緩衝閾值tbufftime，且所述第二變量參數btime當前大於所述動作閾值tbtime，則從緩存的多個加速度矢量數據中選取預設數量的加速度矢量數據，計算所述選取的加速度矢量數據的平均加速度矢量數據

本實施例中，還預設有邏輯向量s，其中，s＝(sx,sy,sz)。根據當前加速度矢量數據gk，以及上一個預處理加速度矢量數據gk-1，計算單元31按照第二預設公式計算邏輯向量s，具體地，第二預設公式如下：

其中，||xk-xk-1||為xk與xk-1之間的距離範數，||yk-yk-1||為yk與yk-1之間的距離範數，||zk-zk-1||為zk與zk-1之間的距離範數；λ為預設閾值，閾值λ的取值範圍在(0，+∞)之間。

本實施例中，還預先設置有第一變量參數bufftime、第二變量參數btime，以及時間緩衝閾值tbufftime和動作閾值tbtime，其中，預設btime初始值btime＝0，bufftime初始值bufftime＝0。當根據公式計算出邏輯向量s在各個法向量上的邏輯值不全為邏輯值1，也即sx、sy、sz中有任意一個的值不為1時，則令bufftime＝0，btime＝btime+1。此時，確定邏輯變量re＝0。

否則，若根據公式計算出邏輯向量s在各個法向量上的邏輯值全為邏輯值1，也即sx＝1，sy＝1，sz＝1時，則令bufftime＝bufftime+1，然後進一步判斷用戶當前是否發生操控手勢動作。具體地，比較bufftime與tbufftime的大小，以及btime與tbtime的大小。若bufftime≤tbufftime，或者btime≤tbtime，則令btime＝btime+1。此時，確定邏輯變量re＝0。

否則，若bufftime>tbufftime且btime>tbtime，則從緩存的各個加速度矢量數據中，選取預設數量的加速度矢量數據，然後計算選取的加速度矢量數據的平均加速度矢量數據其中，

例如，可預先設置一位置參數base和半徑參數r，首先從緩存資料庫中選取出加速度矢量數據gk-n+base＝(xk-n+base,yk-n+base,zk-n+base)，然後，以該加速度矢量數據gk-n+base＝(xk-n+base,yk-n+base,zk-n+base)為基準，選取出其前面緩存的r個加速度矢量數據以及其後面緩存的r個加速度矢量數據，通過這種方式從緩存資料庫中選取出多個加速度矢量數據，然後計算出選取的多個加速度矢量數據的平均加速度矢量數據

本實施例中，還預先設置有加速度分量方向角閾值以及加速度分量旋轉角閾值。當計算出平均加速度矢量數據之後，根據當前預處理加速度矢量數據gk、平均加速度矢量數據以及加速度分量方向角閾值和加速度分量旋轉角閾值，來確定邏輯變量re當前的邏輯值。

具體地，預設x軸方向的加速度分量方向角閾值λdirx、y軸方向的加速度分量方向角閾值λdiry、z軸方向的加速度分量方向角閾值λdirz，以及x軸方向的加速度分量旋轉角閾值λθx、y軸方向的加速度分量旋轉角閾值λθy、z軸方向的加速度分量旋轉角閾值λθz。在以下第一預設條件中：

若上述條件沒有同時均滿足，則確定邏輯變量re＝0，btime＝0。之後，令btime＝btime+1。若同時滿足上述條件，則確定邏輯變量re＝1，並將緩存的各個加速度矢量數據進行比較，找出x軸方向的最小加速度分量xmin和最大加速度分量xmax，y軸方向的最小加速度分量ymin和最大加速度分量ymax，z軸方向的最小加速度分量zmin和最大加速度分量zmax，形成新的最小加速度矢量數據gmin＝(xmin,ymin,zmin)和最大加速度矢量數據gmax＝(xmax,ymax,zmax)。其中，gmin和gmax的表達式如下：

本實施例中，還預先設置有加速度振幅閾值aw、加速度最大上限閾值asup、加速度最小上限閾值ainf，在以下第二預設條件中：

若滿足上述條件中的任意一個，則確定邏輯變量re＝0，btime＝0。之後，令btime＝btime+1。

然後，根據邏輯變量re當前的邏輯值，處理單元32判斷用戶當前是否發生操控手勢動作。其中，當re＝0時，處理單元32判定用戶當前未發生操控手勢動作，當re＝1時，處理單元32判定用戶當前發生操控手勢動作。

進一步地，如圖6所示，本實施例中，所述控制模塊40包括：

觸發單元41，用於當所述用戶當前發生操控手勢動作時，觸發所述操控手勢動作對應的響應信號；

確定單元42，用於根據預設的響應信號與控制指令的對應關係，確定觸發的所述響應信號對應的控制指令；

控制單元43，用於根據所述控制指令，執行相應的控制操作。

當判定用戶當前未發生操控手勢動作時，也即當re＝0時，觸發單元41觸發常規信號，在觸發常規信號時，不進行響應處理。當判定用戶當前發生操控手勢動作時，也即當re＝1時，觸發單元41觸發操控手勢動作對應的響應信號，比如觸發動作翻轉信號等。當觸發了操控手勢動作對應的響應信號時，確定單元42根據預設的響應信號與控制指令的對應關係，確定觸發的響應信號對應的控制指令，控制單元43根據控制指令執行相應的控制操作。比如，預設動作翻轉信號與亮屏控制指令的對應關係，當觸發了動作翻轉信號時，則控制單元43根據動作翻轉信號對應的亮屏控制指令，執行點亮智能可穿戴設備屏幕的控制操作。

本實施例提出的方案，當獲取到智能可穿戴設備對應的當前加速度矢量數據gk後，緩存模塊50將該當前加速度矢量數據gk緩存至緩存資料庫中，然後，根據緩存資料庫中緩存的各個加速度矢量數據來分析判斷用戶當前是否發生操控手勢動作，使得判斷用戶當前是否發生操控手勢動作的精確性更高，從而進一步提高了智能可穿戴設備進行控制操作的可靠性。

需要說明的是，在本文中，術語「包括」、「包含」或者其任何其它變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者裝置不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其它要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者裝置所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句「包括一個……」限定的要素，並不排除在包括該要素的過程、方法、物品或者裝置中還存在另外的相同要素。

上述本發明實施例序號僅僅為了描述，不代表實施例的優劣。

通過以上的實施方式的描述，本領域的技術人員可以清楚地了解到上述實施例方法可藉助軟體加必需的通用硬體平臺的方式來實現，當然也可以通過硬體，但很多情況下前者是更佳的實施方式。基於這樣的理解，本發明的技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分可以以軟體產品的形式體現出來，該計算機軟體產品存儲在一個存儲介質(如rom/ram、磁碟、光碟)中，包括若干指令用以使得一臺終端設備(可以是手機，計算機，伺服器，或者網絡設備等)執行本發明各個實施例所述的方法。

以上僅為本發明的優選實施例，並非因此限制本發明的專利範圍，凡是利用本發明說明書及附圖內容所作的等效結構或等效流程變換，或直接或間接運用在其它相關的技術領域，均同理包括在本發明的專利保護範圍內。