运动的识别方法、装置、电子设备和可读存储介质与流程

1.本技术属于数据处理领域，具体涉及一种运动的识别方法、装置、电子设备和可读存储介质。


背景技术：

2.相关技术方案中，采用陀螺仪获取刷牙方向和角速度信息，以便根据获取得到的刷牙方向和角速度信息来识别刷牙运动。
3.通常情况下，陀螺仪的功耗比较高，因此，采用上述检测方案会使得如手表等电子设备的续航时间变短。


技术实现要素：

4.本技术实施例的目的是提供一种运动的识别方法、装置、电子设备和可读存储介质，能够解决现有识别刷牙运动的方案会使得如手表等电子设备的续航时间变短的问题。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种运动的识别方法，该运动识别方法包括：获取可穿戴设备的加速度信息，其中，加速度信息包括在第一方向上的第一加速度数据、第二方向上的第二加速度数据和第三方向上的第三加速度数据，第一方向、第二方向和第三方向两两垂直；获取第一预设时间内，第一时刻与第二时刻之间的时间小于预设时间阈值的第一次数，其中，第一时刻是第一目标加速度数据中出现极值的时刻，第二时刻是第二目标加速度数据中出现极值的时刻，其中，第一目标加速度数据、第二目标加速度数据是第一加速度数据、第二加速度数据和第三加速度数据中的任意两个加速度数据；确定第一目标加速度数据在第一预设时间内，出现极值的第二次数；根据第一次数与第二次数的比值确定运动的识别结果。
6.第二方面，本技术实施例提供了一种运动的识别装置，包括：获取模块，用于获取可穿戴设备的加速度信息，其中，加速度信息包括在第一方向上的第一加速度数据、第二方向上的第二加速度数据和第三方向上的第三加速度数据，第一方向、第二方向和第三方向两两垂直；统计模块，用于获取第一预设时间内，第一时刻与第二时刻之间的时间小于预设时间阈值的第一次数，其中，第一时刻是第一目标加速度数据中出现极值的时刻，第二时刻是第二目标加速度数据中出现极值的时刻，其中，第一目标加速度数据、第二目标加速度数据是第一加速度数据、第二加速度数据和第三加速度数据中的任意两个加速度数据；确定模块，用于确定第一目标加速度数据在第一预设时间内，出现极值的第二次数；识别模块，用于根据第一次数与第二次数的比值确定运动的识别结果。
7.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括如上述运动的识别装置。
8.第四方面，本技术实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器，存储器存储可在处理器上运行的程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如第一方面的运动的识别方法的步骤。
9.第五方面，本技术实施例提供了一种可读存储介质，可读存储介质上存储程序或
指令，程序或指令被处理器执行时实现如第一方面的运动的识别方法的步骤。
10.第六方面，本技术实施例提供了一种芯片，芯片包括处理器和通信接口，通信接口和处理器耦合，处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面的运动的识别方法的步骤。
11.第七方面，本技术实施例提供一种计算机程序产品，该程序产品被存储在存储介质中，该程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面的方法。
12.在本技术实施例中，提出的运动的识别方案，可以利用加速度传感器所检测到的数据来实现运动的识别，由于加速度传感器的功耗低于陀螺仪的功耗，因此，采用本技术的技术方案来实现运动的识别的同时，降低了运动的识别对电子设备的续航时间的影响，提高了电子设备的续航时间。
13.本技术的技术方案是通过以下方式来实现运动的识别的，具体地，在用户佩戴可穿戴设备时进行刷牙时，如左右来回、前后来回、右前左后来回、左前右后来回做刷牙运动时，可穿戴设备所检测到的加速度数据会有所表征，具体地，第一方向上的第一加速度数据、第二方向上的第二加速度数据和第三方向上的第三加速度数据中的两个或多个方向上的加速度数据中的极值出现的时刻比较接近。由于刷牙运动是一个不断重复相同动作的过程，因此，可以通过统计在第一预设时间内，满足上述情况的极值的占比，以实现运动的识别。基于此，获取第一预设时间内，符合极值出现的时刻比较接近的第一次数，并将第一次数与第一目标加速度数据在第一预设时间内出现极值的第二次数做比值，以便得到满足上述情况的极值的占比，进而利用该占比实现运动的识别。
附图说明
14.图1是本技术实施例中刷牙运动识别方法的流程示意图；
15.图2是本技术实施例中手握牙刷左右来回移动时x轴方向、y轴方向、z轴方向和合加速度的加速度数据的示意图；
16.图3是左手戴手表握牙刷向右前方和左后方来回刷牙的x轴方向、y轴方向、z轴方向和合加速度的加速度数据的示意图；
17.图4是右手戴手表手握牙刷左右来回移动时x轴方向、y轴方向、z轴方向和合加速度的加速度数据的示意图；
18.图5是左手握牙刷，手腕倾斜指向右上方，可穿戴设备的表盘屏幕朝向左上方，手握牙刷左右来回移动时的加速度数据经过滤波后的数据示意图；
19.图6是左手戴手表握牙刷向右前方和左后方来回刷牙的x轴方向、y轴方向、z轴方向和合加速度的加速度数据经过滤波后的数据示意图；
20.图7是右手戴手表手握牙刷左右来回移动时x轴方向、y轴方向、z轴方向和合加速度的加速度数据经过滤波后的数据示意图；
21.图8是本技术实施例中刷牙运动识别装置的示意框图；
22.图9是本技术实施例中电子设备的示意框图之一；
23.图10是本技术实施例中电子设备的示意框图之二；
24.图11是本技术实施例的一种电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
25.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
26.本技术的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
27.下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本技术实施例提供的刷牙运动识别方法、装置、电子设备和可读存储介质进行详细地说明。
28.在其中一个实施例中，如图1所示，提出了一种刷牙运动识别方法，包括：
29.步骤102，获取可穿戴设备的加速度信息。
30.其中，加速度信息包括在第一方向上的第一加速度数据、第二方向上的第二加速度数据和第三方向上的第三加速度数据，第一方向、第二方向和第三方向两两垂直。
31.步骤104，获取第一预设时间内，第一时刻与第二时刻之间的时间小于预设时间阈值的第一次数。
32.其中，第一时刻是第一目标加速度数据中出现极值的时刻，第二时刻是第二目标加速度数据中出现极值的时刻，其中，第一目标加速度数据、第二目标加速度数据是第一加速度数据、第二加速度数据和第三加速度数据中的任意两个加速度数据。
33.步骤106，确定第一目标加速度数据在第一预设时间内，出现极值的第二次数；
34.步骤108，根据第一次数与第二次数的比值确定运动的识别结果。
35.在本技术实施例中，提出了一种刷牙运动识别方法，在该识别方法中，可以利用加速度传感器所检测到的数据来实现刷牙运动的识别。
36.具体地，本技术的技术方案是通过以下方式来实现刷牙运动的识别的。
37.在其中一个实施例中，第一方向可以是x轴方向，第二方向可以是y轴方向，第三方向可以是z轴方向。在加速度传感器以25赫兹采集x轴方向、y轴方向、z轴方向和合加速度的加速度数据，其采集结果如图2所示，图2中的横坐标为时间，单位为毫秒，纵坐标为加速度，单位为m/s2，其中，合加速度整体上移了5个单位，以避免与其它方向上的加速度数据混叠。
38.如图2所示，x轴方向的第一平均值、y轴方向的第二平均值、z轴方向的第三平均值分别稳定在9m/s2、0m/s2和5m/s2左右，表示左手握牙刷，手腕倾斜指向右上方，可穿戴设备的表盘屏幕朝向左上方，手握牙刷左右来回移动时x轴方向、y轴方向、z轴方向和合加速度的加速度数据的示意图。
39.如图3所示，左手戴手表握牙刷向右前方和左后方来回刷牙的x轴方向、y轴方向、z轴方向和合加速度的加速度数据的示意图。
40.如图4所示，右手戴手表手握牙刷左右来回移动时x轴方向、y轴方向、z轴方向和合加速度的加速度数据的示意图。
41.在用户佩戴可穿戴设备时进行刷牙时，如左右来回、前后来回、右前左后来回、左
前右后来回做运动时，可穿戴设备所检测到的加速度数据会有所表征，具体地，第一方向上的第一加速度数据、第二方向上的第二加速度数据和第三方向上的第三加速度数据中的两个或多个方向上的加速度数据中的极值出现的时刻比较接近。由于刷牙运动是一个不断重复相同动作的过程，因此，可以通过统计在第一预设时间内，满足上述情况的极值的占比，以实现运动的识别。基于此，获取第一预设时间内，符合极值出现的时刻比较接近的第一次数，并将第一次数与第一目标加速度数据在第一预设时间内出现极值的第二次数做比值，以便得到满足上述情况的极值的占比，进而利用该占比实现运动的识别。
42.在上述实施例中，由于加速度传感器的功耗低于陀螺仪的功耗，因此，采用本技术的技术方案来实现运动的识别的同时，降低了运动的识别对电子设备的续航时间的影响，提高了电子设备的续航时间。
43.在其中一个实施例中，根据第一次数与第二次数的比值确定运动的识别结果，包括：在第一次数与第二次数的比值大于预设阈值的情况下，确定识别到运动；在第一次数与第二次数的比值小于或等于预设阈值的情况下，确定未识别到运动。
44.在该实施例中，若比值大于预设阈值，可以推测出重复相同的动作占据第一预设时间内用户的绝大部分行为，因此，认定当前用户处于运动，而在比值小于或等于预设阈值的情况下，用户重复相同的次数比较小，为了避免出现误判，则将其认定为未识别到刷牙运动。通过设置预设阈值，以便将刷牙运动和未刷牙运动区分开来，降低运动识别错误的几率。
45.在其中一个可能的设计中，还包括：确定第一目标加速度数据在第一预设时间内，出现极值的第二次数，以及第二目标加速度数据在第一预设时间内，出现极值的第三次数，在第二次数小于或等于第三次数的情况下，根据第一次数与第二次数的比值确定运动的识别结果。
46.在在第二次数大于第三次数的情况下，根据第一次数与第三次数的比值确定运动的识别结果。
47.在其中一个可能的设计中，在第二次数小于或等于第三次数的情况下，还包括：确定第三次数与第二次数的比值，在第三次数与第二次数的比值大于或等于2的情况下，目前的加速度数据无法满足运动识别的要求。
48.在其中一个可能的设计中，在第三次数与第二次数的比值大于或等于2的情况下，可以输出提醒信息，也可以不输出提醒信息。其中，提醒信息用于指示目前的加速度数据无法满足运动识别的要求。
49.在其中一个可能的设计中，在第三次数与第二次数的比值大于或等于2的情况下，更新第一加速度数据、第二加速度数据和第三加速度数据。
50.在其中一个可能的设计中，获取第一预设时间内，第一目标加速度数据中出现极值的第一时刻至第二目标加速度数据中出现极值的第二时刻的时间长度小于预设时间长度的第一次数之前，还包括：获取第二预设时间内第一加速度数据的第一平均值、第二加速度数据的第二平均值、第三加速度数据的第三平均值，其中，第二预设时间小于第一预设时间；在第一平均值处于第一预设平均值区间内、第二平均值处于第二预设平均值区间内、且第三平均值处于第三预设平均值区间内的情况下，获取第一预设时间内，第一目标加速度数据中出现极值的第一时刻至第二目标加速度数据中出现极值的第二时刻的时间长度小
于预设时间长度的第一次数。
51.在该实施例中，在统计第一次数之前，还根据检测得到的加速度数据对是否进行运动的识别进行预判断。
52.具体地，统计在第二预设时长内，第一加速度数据的第一平均值、第二加速度数据的第二平均值、第三加速度数据的第三平均值，并将统计得到的第一平均值、第二平均值和第三平均值分别与对应的第一预设平均值区间、第二预设平均值区间和第三预设平均值区间进行比较，在第一平均值处于第一预设平均值区间、第二平均值处于第二预设平均值区间、第三平均值处于第三预设平均值区间的情况下，认定在第二预设时长内，佩戴可穿戴设备的用户处于握持牙刷的姿势。
53.在上述实施例中，通过判断佩戴可穿戴设备的用户是否处于握持牙刷的姿势，以便根据判断结果确定是否执行刷牙运行的判定，若第一平均值、第二平均值和第三平均值中的一个或多个不满足与第一预设平均值区间、第二预设平均值区间和第三预设平均值区间的关系，认为在第二预设时长内，佩戴可穿戴设备的用户未处于握持牙刷的姿势，则不进行刷牙运动的识别。
54.通过执行刷牙运行的预判断，便于减少第一次数和第二次数统计的频次，减少了运行识别次数的同时，降低了需要处理数据量，进而降低电子设备的能耗，为提高电子设备的续航能力提供了基础。
55.在其中一个实施例中，通过记录大量用户在刷牙运动下第一平均值、第二平均值和第三平均值，并对记录的数据进行统计，以便得到第一预设平均值区间、第二预设平均值区间和第三预设平均值区间。
56.在该实施例中，通过限定第一预设平均值区间、第二预设平均值区间和第三预设平均值区间的确定方式，确保了判定佩戴可穿戴设备的用户是否处于握持牙刷的姿势的准确性，提高了刷牙运动的识别精度。
57.在其中一些实施例中，还包括：获取第三预设时间内第一加速度数据的第四平均值和第一方差值、第三预设时间内第二加速度数据的第五平均值和第二方差值、第三预设时间内第三加速度数据的第六平均值和第三方差值；在第四平均值的波动值处于第一预设波动值区间内且第一方差值处于第一预设方差范围内；第五平均值的波动值处于第二预设波动值区间内、第二方差值处于第二预设方差范围内；和/或第六平均值的波动值处于第三预设波动值区间内、第三方差值处于第三预设方差范围内的情况下，获取第二预设时间内第一加速度数据的第一平均值、第二加速度数据的第二平均值、第三加速度数据的第三平均值，其中，第三预设时间小于第二预设时间。
58.在该实施例中，限定了在执行运动的预判断之前，还存在一次运行的预判断，具体地，确定第三预设时间内第一加速度数据的第四平均值和第一方差值、第三预设时间内第二加速度数据的第五平均值和第二方差值、第三预设时间内第三加速度数据的第六平均值和第三方差值，并确定第四平均值的波动值，第五平均值的波动值、第六平均值的波动值。在第四平均值的波动值处于第一预设波动值区间且第一方差值处于第一预设方差范围内、第五平均值的波动值处于第二预设波动值区间且第二方差值处于第二预设方差范围内、第六平均值的波动值小于第三预设波动值区间且第三方差值处于第三预设方差范围内中的至少一个成立，则认定在此次预判断过程中，用户的动作比较稳定。
59.其中，第一预设波动值区间、第一预设方差范围、第二预设波动值区间、第二预设方差范围、第三预设波动值区间和第三预设方差范围是在通过大量用户在刷牙运动时对加速度数据进行统计所得到的。
60.另外，在第四平均值的波动值处于第一预设波动值区间且第一方差值处于第一预设方差范围、第五平均值的波动值处于第二预设波动值区间且第二方差值处于第二预设方差范围、第六平均值的波动值处于第三预设波动值区间且第三方差值处于第三预设方差范围都不成立时，则认定用户的动作不稳定，此时，不进行握持牙刷的姿势的识别，便于减少第一次数和第二次数统计的频次，减少了运行识别次数的同时，降低了需要处理数据量，进而降低电子设备的能耗，为提高电子设备的续航能力提供了基础。
61.在其中一些实施例中，在获取第一预设时间内，第一时刻与第二时刻之间的时间小于预设时间阈值的第一次数之前，还包括：对第一加速度数据、第二加速度数据和第三加速度数据进行滤波。
62.如图5所示，左手握牙刷，手腕倾斜指向右上方，可穿戴设备的表盘屏幕朝向左上方，手握牙刷左右来回移动时的加速度数据经过滤波后的数据示意图。
63.如图6所示，左手戴手表握牙刷向右前方和左后方来回刷牙的x轴方向、y轴方向、z轴方向和合加速度的加速度数据经过滤波后的数据示意图。
64.如图7所示，右手戴手表手握牙刷左右来回移动时x轴方向、y轴方向、z轴方向和合加速度的加速度数据经过滤波后的数据示意图。
65.在该实施例中，通过对第一加速度数据、第二加速度数据和第三加速度数据进行滤波，以便将第一加速度数据、第二加速度数据和第三加速度数据中突变的数据滤除掉，减少突变的数据对判断运动识别的影响，进而提高了运动识别的准确性。
66.在其中一个实施例中，对第一加速度数据、第二加速度数据和第三加速度数据进行低通滤波。
67.在其中一个实施例中，极值包括波峰值和/或波谷值。
68.举例来说，第一时刻与第二时刻之间的时间小于预设时间阈值的情况可以是：第一加速度数据的波峰值出现的时刻与第二加速度数据的波谷值出现的时刻之间的时间小于预设时间阈值；或第一加速度数据的波峰值出现的时刻和第二加速度数据的波峰值出现的时刻之间的时间小于预设时间阈值。
69.在其中一个实施例中，预设阈值的取值大于或等于0.9。
70.在该实施例中，通过合理选取预设阈值的取值，以便将运动和未运动区分开来，降低运动识别错误的几率。
71.在其中一个实施例中，第一时刻与第二时刻之间的时间可以理解为自第一时刻至第二时刻的时间长度，或自第二时刻到第一时刻的时间长度。
72.在其中一个实施例中，预设时间阈值取值小于或等于80毫秒，如70毫秒、50毫秒、30毫秒等。
73.在其中一个实施例中，还包括：确定识别到运动，输出运动的持续时长。
74.在该实施例中，通过输出运动的持续时长，以便执行运动过程中的控制，其中，运动过程中的控制包括但不局限于运动的总时长的控制，还包括输出运动结束的提醒信息。
75.在其中一个实施例中，还包括：确定识别到运动，输出运动的力度。
76.在该实施例中，通过输出运动的力度，以便根据运动的力度调整设备的运行模式。
77.本技术实施例提供的运动的识别方法，执行主体可以为运动的识别装置。本技术实施例中以运动的识别装置执行运动的识别方法为例，说明本技术实施例提供的运动的识别装置。
78.在其中一个实施例中，如图8所示，提出了一种运动的识别装置800，包括：获取模块802，用于获取可穿戴设备的加速度信息，其中，加速度信息包括在第一方向上的第一加速度数据、第二方向上的第二加速度数据和第三方向上的第三加速度数据，第一方向、第二方向和第三方向两两垂直；统计模块804，用于获取第一预设时间内，第一时刻与第二时刻之间的时间小于预设时间阈值的第一次数，其中，第一时刻是第一目标加速度数据中出现极值的时刻，第二时刻是第二目标加速度数据中出现极值的时刻，其中，第一目标加速度数据、第二目标加速度数据是第一加速度数据、第二加速度数据和第三加速度数据中的任意两个加速度数据；确定模块806，用于确定第一目标加速度数据在第一预设时间内，出现极值的第二次数；识别模块808，用于根据第一次数与第二次数的比值确定运动的识别结果。
79.在本技术实施例中，提出了一种运动的识别装置800，可以利用加速度传感器所检测到的数据来实现运动的识别。
80.具体地，在用户佩戴可穿戴设备时进行刷牙时，如左右来回、前后来回、右前左后来回、左前右后来回做运动时，可穿戴设备所检测到的加速度数据会有所表征，具体地，第一方向上的第一加速度数据、第二方向上的第二加速度数据和第三方向上的第三加速度数据中的两个或多个方向上的加速度数据中的极值出现的时刻比较接近。由于刷牙运动是一个不断重复相同动作的过程，因此，可以通过统计在第一预设时间内，满足上述情况的极值的占比，以实现运动的识别。基于此，获取第一预设时间内，符合极值出现的时刻比较接近的第一次数，并将第一次数与第一目标加速度数据在第一预设时间内出现极值的第二次数做比值，以便得到满足上述情况的极值的占比，进而利用该占比实现运动的识别。
81.在上述实施例中，由于加速度传感器的功耗低于陀螺仪的功耗，因此，采用本技术的技术方案来实现运动的识别的同时，降低了运动的识别对电子设备的续航时间的影响，提高了电子设备的续航时间。
82.在其中一些实施例中，识别模块808具体用于：在第一次数与第二次数的比值大于预设阈值的情况下，确定识别到运动；在第一次数与第二次数的比值小于或等于预设阈值的情况下，确定未识别到运动。
83.在该实施例中，在该实施例中，若比值大于预设阈值，可以推测出重复相同的动作占据第一预设时间内用户的绝大部分行为，因此，认定当前用户处于运动，而在比值小于或等于预设阈值的情况下，用户重复相同的次数比较小，为了避免出现误判，则将其认定为未识别到刷牙运动。通过设置预设阈值，以便将刷牙运动和未刷牙运动区分开来，降低运动识别错误的几率。
84.在其中一个可能的设计中，还包括：确定第一目标加速度数据在第一预设时间内，出现极值的第二次数，以及第二目标加速度数据在第一预设时间内，出现极值的第三次数，在第二次数小于或等于第三次数的情况下，根据第一次数与第二次数的比值确定运动的识别结果。
85.在在第二次数大于第三次数的情况下，根据第一次数与第三次数的比值确定运动
的识别结果。
86.在其中一个可能的设计中，在第二次数小于或等于第三次数的情况下，还包括：确定第三次数与第二次数的比值，在第三次数与第二次数的比值大于或等于2的情况下，目前的加速度数据无法满足运动识别的要求。
87.在其中一个可能的设计中，在第三次数与第二次数的比值大于或等于2的情况下，可以输出提醒信息，也可以不输出提醒信息。其中，提醒信息用于指示目前的加速度数据无法满足运动识别的要求。
88.在其中一个可能的设计中，在第三次数与第二次数的比值大于或等于2的情况下，更新第一加速度数据、第二加速度数据和第三加速度数据。
89.在其中一个可能的设计中，确定模块806还用于：获取第二预设时间内第一加速度数据的第一平均值、第二加速度数据的第二平均值、第三加速度数据的第三平均值，其中，第二预设时间小于第一预设时间；在第一平均值处于第一预设平均值区间内、第二平均值处于第二预设平均值区间内、且第三平均值处于第三预设平均值区间内的情况下，获取第一预设时间内，第一目标加速度数据中出现极值的第一时刻至第二目标加速度数据中出现极值的第二时刻的时间长度小于预设时间长度的第一次数。
90.在该实施例中，在统计第一次数之前，还根据检测得到的加速度数据对是否进行运动的识别进行预判断。
91.具体地，统计在第二预设时长内，第一加速度数据的第一平均值、第二加速度数据的第二平均值、第三加速度数据的第三平均值，并将统计得到的第一平均值、第二平均值和第三平均值分别与对应的第一预设平均值区间、第二预设平均值区间和第三预设平均值区间进行比较，在第一平均值处于第一预设平均值区间、第二平均值处于第二预设平均值区间、第三平均值处于第三预设平均值区间的情况下，认定在第二预设时长内，佩戴可穿戴设备的用户处于握持牙刷的姿势。
92.在上述实施例中，通过判断佩戴可穿戴设备的用户是否处于握持牙刷的姿势，以便根据判断结果确定是否执行刷牙运行的判定，若第一平均值、第二平均值和第三平均值中的一个或多个不满足与第一预设平均值区间、第二预设平均值区间和第三预设平均值区间的关系，认为在第二预设时长内，佩戴可穿戴设备的用户未处于握持牙刷的姿势，则不进行刷牙运动的识别。
93.通过执行刷牙运行的预判断，便于减少第一次数和第二次数统计的频次，减少了运行识别次数的同时，降低了需要处理数据量，进而降低电子设备的能耗，为提高电子设备的续航能力提供了基础。
94.在其中一个实施例中，通过记录大量用户在刷牙运动下第一平均值、第二平均值和第三平均值，并对记录的数据进行统计，以便得到第一预设平均值区间、第二预设平均值区间和第三预设平均值区间。
95.在该实施例中，通过限定第一预设平均值区间、第二预设平均值区间和第三预设平均值区间的确定方式，确保了判定佩戴可穿戴设备的用户是否处于握持牙刷的姿势的准确性，提高了刷牙运动的识别精度。
96.在其中一个可能的设计中，确定模块806还用于：获取第三预设时间内第一加速度数据的第四平均值和第一方差值、第三预设时间内第二加速度数据的第五平均值和第二方
差值、第三预设时间内第三加速度数据的第六平均值和第三方差值；在第四平均值的波动值处于第一预设波动值区间内且第一方差值处于第一预设方差范围内；第五平均值的波动值处于第二预设波动值区间内、第二方差值处于第二预设方差范围内；和/或第六平均值的波动值处于第三预设波动值区间内、第三方差值处于第三预设方差范围内的情况下，获取第二预设时间内第一加速度数据的第一平均值、第二加速度数据的第二平均值、第三加速度数据的第三平均值，其中，第三预设时间小于第二预设时间。
97.在该实施例中，限定了在执行运动的预判断之前，还存在一次运行的预判断，具体地，确定第三预设时间内第一加速度数据的第四平均值和第一方差值、第三预设时间内第二加速度数据的第五平均值和第二方差值、第三预设时间内第三加速度数据的第六平均值和第三方差值，并确定第四平均值的波动值，第五平均值的波动值、第六平均值的波动值。在第四平均值的波动值处于第一预设波动值区间且第一方差值处于第一预设方差范围内、第五平均值的波动值处于第二预设波动值区间且第二方差值处于第二预设方差范围内、第六平均值的波动值小于第三预设波动值区间且第三方差值处于第三预设方差范围内中的至少一个成立，则认定在此次预判断过程中，用户的动作比较稳定。
98.其中，第一预设波动值区间、第一预设方差范围、第二预设波动值区间、第二预设方差范围、第三预设波动值区间和第三预设方差范围是在通过大量用户在刷牙运动时对加速度数据进行统计所得到的。
99.另外，在第四平均值的波动值处于第一预设波动值区间且第一方差值处于第一预设方差范围、第五平均值的波动值处于第二预设波动值区间且第二方差值处于第二预设方差范围、第六平均值的波动值处于第三预设波动值区间且第三方差值处于第三预设方差范围都不成立时，则认定用户的动作不稳定，此时，不进行握持牙刷的姿势的识别，便于减少第一次数和第二次数统计的频次，减少了运行识别次数的同时，降低了需要处理数据量，进而降低电子设备的能耗，为提高电子设备的续航能力提供了基础。
100.在其中一个可能的设计中，确定模块806还用于：对第一加速度数据、第二加速度数据和第三加速度数据进行滤波。
101.在其中一个实施例中，对第一加速度数据、第二加速度数据和第三加速度数据进行低通滤波。
102.在其中一个实施例中，极值包括波峰值和/或波谷值。
103.在其中一个实施例中，预设阈值的取值大于或等于0.9。
104.在该实施例中，通过合理选取预设阈值的取值，以便将运动和未运动区分开来，降低运动识别错误的几率。
105.在其中一个实施例中，第一时刻与第二时刻之间的时间可以理解为自第一时刻至第二时刻的时间长度，或自第二时刻到第一时刻的时间长度。
106.在其中一个实施例中，预设时间阈值取值小于或等于80毫秒，如70毫秒、50毫秒、30毫秒等。
107.在其中一个实施例中，识别模块808还用于：确定识别到运动，输出运动的持续时长。
108.在该实施例中，通过输出运动的持续时长，以便执行运动过程中的控制，其中，运动过程中的控制包括但不局限于运动的总时长的控制，还包括输出运动结束的提醒信息。
109.在其中一个实施例中，识别模块808还用于：确定识别到运动，输出运动的力度。
110.在该实施例中，通过输出运动的力度，以便根据运动的力度调整设备的运行模式。
111.本技术实施例中的运动的识别装置800可以是电子设备，也可以是电子设备中的部件，例如集成电路或芯片。该电子设备可以是终端，也可以为除终端之外的其他设备。示例性的，电子设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载电子设备、移动上网装置(mobile internet device，mid)、增强现实(augmented reality，ar)/虚拟现实(virtual reality，vr)设备、机器人、可穿戴设备、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，umpc)、上网本或者个人数字助理(personal digital assistant，pda)等，还可以为服务器、网络附属存储器(network attached storage，nas)、个人计算机(personal computer，pc)、电视机(television，tv)、柜员机或者自助机等，本技术实施例不作具体限定。
112.本技术实施例中的运动的识别装置800可以为具有操作系统的装置。该操作系统可以为安卓(android)操作系统，可以为ios操作系统，还可以为其他可能的操作系统，本技术实施例不作具体限定。
113.本技术实施例提供的运动的识别装置800能够实现图1至图7的方法实施例实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
114.在其中一个实施例中，如图9所示，提出了一种电子设备900，包括如上述运动的识别装置800。
115.在该实施例中，提出的电子设备900具有上述运动的识别装置800，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
116.在其中一个实施例中，如图10所示，本技术实施例还提供一种电子设备1000，包括处理器1002和存储器1004，存储器1004上存储有可在处理器1002上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器1002执行时实现上述运动的识别方法实施例的各个步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
117.需要说明的是，本技术实施例中的电子设备1000包括上述的移动电子设备和非移动电子设备。
118.图11为实现本技术实施例的一种电子设备的硬件结构示意图。
119.如图11所示，该电子设备1100包括但不限于：射频单元1101、网络模块1102、音频输出单元1103、输入单元1104、传感器1105、显示单元1106、用户输入单元1107、接口单元1108、存储器1109、以及处理器1110等部件。
120.本领域技术人员可以理解，电子设备1100还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，电源可以通过电源管理系统与处理器1110逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。图11中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置，在此不再赘述。
121.处理器1110，用于获取可穿戴设备的加速度信息，其中，加速度信息包括在第一方向上的第一加速度数据、第二方向上的第二加速度数据和第三方向上的第三加速度数据，第一方向、第二方向和第三方向两两垂直；获取第一预设时间内，第一时刻与第二时刻之间的时间小于预设时间阈值的第一次数，其中，第一时刻是第一目标加速度数据中出现极值
的时刻，第二时刻是第二目标加速度数据中出现极值的时刻，其中，第一目标加速度数据、第二目标加速度数据是第一加速度数据、第二加速度数据和第三加速度数据中的任意两个加速度数据；确定第一目标加速度数据在第一预设时间内，出现极值的第二次数；根据第一次数与第二次数的比值确定运动的识别结果。
122.处理器1110，用于在第一次数与第二次数的比值大于预设阈值的情况下，确定识别到运动；在第一次数与第二次数的比值小于或等于预设阈值的情况下，确定未识别到运动。
123.处理器1110，用于获取第一预设时间内，第一目标加速度数据中出现极值的第一时刻至第二目标加速度数据中出现极值的第二时刻的时间长度小于预设时间长度的第一次数之前，还包括：获取第二预设时间内第一加速度数据的第一平均值、第二加速度数据的第二平均值、第三加速度数据的第三平均值，其中，第二预设时间小于第一预设时间；在第一平均值处于第一预设平均值区间内、第二平均值处于第二预设平均值区间内、且第三平均值处于第三预设平均值区间内的情况下，获取第一预设时间内，第一目标加速度数据中出现极值的第一时刻至第二目标加速度数据中出现极值的第二时刻的时间长度小于预设时间长度的第一次数。
124.处理器1110，用于获取第三预设时间内第一加速度数据的第四平均值和第一方差值、第三预设时间内第二加速度数据的第五平均值和第二方差值、第三预设时间内第三加速度数据的第六平均值和第三方差值；在第四平均值的波动值处于第一预设波动值区间内且第一方差值处于第一预设方差范围内；第五平均值的波动值处于第二预设波动值区间内、第二方差值处于第二预设方差范围内；和/或第六平均值的波动值处于第三预设波动值区间内、第三方差值处于第三预设方差范围内的情况下，获取第二预设时间内第一加速度数据的第一平均值、第二加速度数据的第二平均值、第三加速度数据的第三平均值，其中，第三预设时间小于第二预设时间。
125.应理解的是，本技术实施例中，输入单元1104可以包括图形处理器(graphics processing unit，gpu)11041和麦克风11042，图形处理器11041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。显示单元1106可包括显示面板11061，可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板11061。用户输入单元1107包括触控面板11071以及其他输入设备11072中的至少一种。触控面板11071，也称为触摸屏。触控面板11071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其他输入设备11072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。
126.存储器1109可用于存储软件程序以及各种数据。存储器109可主要包括存储程序或指令的第一存储区和存储数据的第二存储区，其中，第一存储区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序或指令(比如声音播放功能、图像播放功能等)等。此外，存储器109可以包括易失性存储器或非易失性存储器，或者，存储器x09可以包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，rom)、可编程只读存储器(programmable rom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable prom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electrically eprom，eeprom)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，ram)，静态随机存取存储器(static ram，sram)、动
态随机存取存储器(dynamic ram，dram)、同步动态随机存取存储器(synchronous dram，sdram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate sdram，ddrsdram)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced sdram，esdram)、同步连接动态随机存取存储器(synch link dram，sldram)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus ram，drram)。本技术实施例中的存储器109包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
127.处理器1110可包括一个或多个处理单元；可选的，处理器110集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理涉及操作系统、用户界面和应用程序等的操作，调制解调处理器主要处理无线通信信号，如基带处理器。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器110中。
128.在其中一个实施例中，本技术实施例还提供一种可读存储介质，可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述刷牙运动识别方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
129.其中，处理器为上述实施例中的电子设备中的处理器。可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器rom、随机存取存储器ram、磁碟或者光盘等。
130.本技术实施例另提供了一种芯片，芯片包括处理器和通信接口，通信接口和处理器耦合，处理器用于运行程序或指令，实现上述刷牙运动识别方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
131.应理解，本技术实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或片上系统芯片等。
132.本技术实施例另提供了一种芯片，计算机程序产品，该程序产品被存储在存储介质中，该程序产品被至少一个处理器执行以实现如上述运动的识别方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
133.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本技术实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。
134.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例的方法。
135.上面结合附图对本技术的实施例进行了描述，但是本技术并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员
在本技术的启示下，在不脱离本技术宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本技术的保护之内。