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申请/专利权人：珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司

摘要：本申请涉及一种运动量测量方法、装置及电子设备，其中方法包括：通过雷达信号获取目标用户所在区域的环境信息，其中，所述雷达信号是由毫米波雷达向所述目标用户发出检测信号后返回的信号；根据所述目标用户所在区域的环境信息确定所述目标用户的运动量信息，其中，所述运动量信息包括所述目标用户的与运动状态对应的持续时间、与所述运动状态对应的运动距离；将所述运动量信息通过终端设备展示给目标用户。本申请无需人体随身携带可穿戴式测量设备，就能够是实现对人体运动量的非接触式测量，并且能准确测量出用户的运动量，且不会给被测用户带来不便和不舒适的感受，提升用户体验。

主权项：1.一种运动量测量方法，其特征在于，包括：通过雷达信号获取目标用户所在区域的环境信息，其中，所述雷达信号是由毫米波雷达向所述目标用户发出检测信号后返回的信号；根据所述目标用户所在区域的环境信息确定所述目标用户的运动量信息，其中，所述运动量信息包括所述目标用户的与运动状态对应的持续时间、与所述运动状态对应的运动距离；将所述运动量信息通过终端设备展示给目标用户，包括：统计所述目标用户在一天时间内的运动量，并计算出每种运动状态的运动量占一天时间内总运动量的比例；将历史统计数据与当前统计数据进行比较；根据比较结果对所述目标用户提出运动建议；所述根据所述目标用户所在区域的环境信息确定所述目标用户的运动量信息的步骤包括：根据所述目标用户所在区域的环境信息确定所述目标用户的身份信息和位置变化信息，其中，所述位置变化信息是所述目标用户从第一位置移动到第二位置的位移及消耗的时间；采集所述目标用户在不同运动状态下产生的目标多普勒波数据，根据所述目标多普勒波数据确定所述目标用户的运动状态；根据所述目标用户的位置变化信息和运动状态确定所述目标用户的运动量信息；所述根据所述目标用户所在区域的环境信息确定所述目标用户的身份信息和位置变化信息的步骤包括：根据K均值聚类算法确定所述环境信息中的物体及所在位置；获取所述环境信息中运动的物体产生的多普勒波数据及位置变化信息；获取所述多普勒波数据中的多普勒特征数据，将每个运动物体对应的所述多普勒特征数据输入身份判别分类器，得到所述目标用户的身份信息和位置变化信息；所述获取所述多普勒波数据中的多普勒特征数据，将每个运动物体对应的所述多普勒特征数据输入身份判别分类器，得到所述目标用户的身份信息和位置变化信息的步骤包括：将身份已知的不同用户的多普勒特征数据作为身份判别样本进行训练，得到所述身份判别分类器；将获取的每个所述多普勒特征数据分别输入所述身份判别分类器，得到所述身份判别分类器中与所述多普勒特征数据相关性最高的身份判别分类器对应的用户身份，确定所述目标用户的身份信息和位置变化信息；训练身份判别分类器包括：事先采集每个用户的多普勒特征数据作为样本数据，包括用户的身高、体重及姿态的状态数据；将每个用户的样本数据分别输入相关滤波器进行训练得到不同的身份判别分类器，其中，一个用户的样本数据可训练得出一个用于检测该用户身份的身份判别分类器。

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