(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210134242.4 (22)申请日 2022.02.14 (71)申请人 杭州芮科 科技有限公司 地址 310000 浙江省杭州市萧 山区宁围街 道传化科创大厦1幢215 -2室 (72)发明人 赵家伟　 (74)专利代理 机构 北京恒泰铭睿知识产权代理 有限公司 1 1642 专利代理师 胡琳丽 (51)Int.Cl. G06V 40/20(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06K 9/62(2022.01) G06T 3/40(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于可穿戴设备的科学训练指导系统及其 工作方法 (57)摘要 本申请涉及智能运动的领域， 其具体地公开 了一种基于可穿戴设备的科学训练指导系统及 其工作方法， 其采用基于卷积神经网络的深度学 习技术， 通过运动者的运动重心在时域上和频域 上的关联性特征以此来进行分类， 并且在此过程 中， 使用尺度变换来融合时域信息和频域信息在 高维空间中的隐含关联性特征， 从而使得获得的 用于表示运动者的运动姿态是否适当的分类结 果更加准确。 通过这样的方式， 可 以对使用者的 运动或者跑步进行科学的训练指导， 从而能够达 到科学训练的目的。 权利要求书3页 说明书14页 附图4页 CN 114529986 A 2022.05.24 CN 114529986 A 1.一种基于可穿戴设备的科 学训练指导系统， 其特 征在于， 包括： 运功过程数据获取单元， 用于获取由可穿戴设备的陀螺仪、 重力加速度计和加速度传 感器所获得的人在运动过程中的第一正弦波、 第二正弦波和 第三正弦波， 其中， 所述第一正 弦波用于人在运动时的重心 位置、 所述第二正弦波用于表示人在运动时的重心在垂 直方向 上的加速度、 所述第三 正弦波用于表示人在运动时的中心在水平方向上的加速度； 域转换单元， 用于对所述第一正弦波、 所述第二正弦波和所述第三正弦波进行傅里叶 变换， 以获得所述第一正弦波在各个谐波频率下 的数值、 所述第二正弦波在各个谐波频率 下的数值， 以及， 所述第三 正弦波在各个谐波频率下的数值； 采样单元， 用于分别从所述第一正弦波在各个谐波频率下的数值、 所述第二正弦波在 各个谐波频率下的数值和所述第三正弦波在各个谐波频率下的数值中提取前N个谐波频率 下的数值并分别构成长度为 N的第一向量、 第二向量和第三向量； 图像拼接单元， 用于将所述第一正弦波、 所述第二正弦波和所述第三正弦波的图像拼 接为单个图像并通过作为特 征提取器的第一卷积神经网络以获得时域特 征图； 矩阵构造单元， 用于将所述第一向量、 所述第二向量和所述第三向量排列为二维的矩 阵并通过作为特 征提取器的第二卷积神经网络以获得 频域特征图； 尺度修正单元， 用于对所述频域特征图中各个位置的特征值， 使用标准网络来表征各 个位置对应的预定范围的感知场并基于卷积操作和静态缩放比例来计算各个位置对应的 预定范围的感知场内所有二元位置值的编码特征值作为各个位置的特征值对应的修整特 征值， 以获得修 正频域特 征图； 特征图融合单元， 用于融合所述修正频域特征图和所述时域特征图以获得分类特征 图； 以及 训练指导单元， 用于将所述分类特征图通过分类器以获得分类结果， 所述分类结果用 于表示人在运动时的运动姿势是否适当。 2.根据权利要求1所述的基于可穿戴设备的科学训练指导系统， 其中， 所述图像拼接单 元， 进一步用于以所述第一正弦波的图像在上、 所述第二正弦波的图像在中和所述第三正 弦波的图像在下的方式将所述将所述第一正弦波、 所述第二正弦波和所述第三正弦波的图 像拼接为单个图像。 3.根据权利要求2所述的基于可穿戴设备的科学训练指导系统， 其中， 所述矩阵构造单 元， 进一步用于以所述第一向量为第一行、 所述第二向量为第二行和所述第三向量为第三 行的方式将所述第一向量、 所述第二向量和所述第三向量 排列为二维的矩阵。 4.根据权利要求3所述的基于可穿戴设备的科学训练指导系统， 其中， 所述第 一卷积神 经网络和所述第二卷积神经网络具有相同的网络结构。 5.根据权利要求4所述的基于可穿戴设备的科学训练指导系统， 其中， 所述尺度修正单 元， 进一步用于： 对 所述频域特征图中各个位置的特征值， 使用标准网络来表征各个位置对 应的预定范围的感知场， 所述标准网络表示为G＝{( ‑1,‑1),(‑1,0),(‑1,1),(0, ‑1),(0, 0),(0,1),(1, ‑1),(1,0),(1,1)； 以及， 以如下 公式基于 卷积操作和静态缩放比例来计算各 个位置对应的预定范围的感知场内所有二元位置值的编码特征值作为各个位置的特征值 对应的修整特 征值， 以获得修 正频域特 征图； 所述公式为：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114529986 A 2其中， x为二元位置值， Δxi来自所述标准网格G， d为 静态缩放比率， w表示用于将二元位 置值转换为权值的卷积参数。 6.根据权利要求5所述的基于可穿戴设备的科学训练指导系统， 其中， 所述特征图融合 单元， 进一步用于计算所述修正频域特征图和所述时域特征图的按位置加权和以获得所述 分类特征图。 7.根据权利要求6所述的基于可穿戴设备的科学训练指导系统， 其中， 所述训练指导单 元， 进一步用于使用所述分类器的至少一个全连接层对所述分类特征图进 行编码以获得分 类特征向量； 将所述分类特征向量输入Softmax分类函数以获得所述分类特征向量归属于 人在运动时的运动姿势适当的第一概率和所述分类特征向量归属于人在运动时的运动姿 势不适当的第二概率； 以及， 将所述第一概率和所述第二概率中较大者对应的分类标签， 确 定为所述分类结果。 8.一种基于可穿戴设备的科 学训练指导系统的工作方法， 其特 征在于， 包括： 获取由可穿戴设备的陀螺仪、 重力加速度计和加速度传感器所获得的人在运动过程中 的第一正弦波、 第二正弦波和 第三正弦波， 其中， 所述第一正弦波用于人在运动时的重心 位 置、 所述第二正弦波用于表示人在运动时的重心在垂直方向上的加速度、 所述第三正弦波 用于表示人在运动时的中心在水平方向上的加速度； 对所述第一正弦波、 所述第二正弦波和所述第三正弦波进行傅里叶变换， 以获得所述 第一正弦波在各个谐波 频率下的数值、 所述第二正弦波在各个谐波频率下的数值， 以及， 所 述第三正弦波在各个谐波频率下的数值； 分别从所述第 一正弦波在各个谐波频率下的数值、 所述第 二正弦波在各个谐波频率下 的数值和所述第三正弦波在各个谐波频率下的数值中提取前N个谐波频率下的数值并分别 构成长度为 N的第一向量、 第二向量和第三向量； 将所述第一正弦波、 所述第 二正弦波和所述第 三正弦波的图像拼接为单个图像并通过 作为特征提取器的第一卷积神经网络以获得时域特 征图； 将所述第一向量、 所述第 二向量和所述第 三向量排列为二维的矩阵并通过作为特征提 取器的第二卷积神经网络以获得 频域特征图； 对所述频域特征图中各个位置的特征值， 使用标准网络来表征各个位置对应的预定范 围的感知场并基于卷积操作和静态缩放比例来计算各个位置对应的预定范围的感知场内 所有二元位置值的编码特征值作为各个位置的特征值对应的修整 特征值， 以获得修正频域 特征图； 融合所述 修正频域特 征图和所述时域特 征图以获得分类特 征图； 以及 将所述分类特征图通过分类器以获得分类结果， 所述分类结果用于表示人在运动时的 运动姿势是否适当。 9.根据权利要求8所述的基于可穿戴设备的科学训练指导系统 的工作方法， 其中， 将所 述第一正弦波、 所述第二正弦波和所述第三正弦波的图像拼接为单个图像并通过作为特征 提取器的第一卷积神经网络以获得时域特 征图， 包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114529986 A 3