FR 3091606 A1 20200710 FR 1904179 A 20190419 Description Titre de l'invention : Un procédé d'interaction et un système interactif d'une montre intelligente Domaine technique [0001] L'invention concerne le domaine du mode d'interaction d'un dispositif intelligent, en particulier un procédé d'interaction et un système d'interaction basé sur une montre intelligente. Technique antérieure [0002] Actuellement, les dispositifs de détection intelligents portables se développent ra- pidement, notamment les montres intelligentes. Cependant, comme les montres intelligentes sont portées au poignet sans pouvoir être équipées d'un écran suffisamment grand, les personnes ne peuvent pas entrer comme elles le font sur les téléphones mobiles. Il existe trois principaux modes de saisie des montres intelligentes, à savoir le toucher simple, le suivi du doigt et la reconnaissance vocale. La méthode du toucher simple et du suivi des doigts sont limités par l'écran, et la reconnaissance vocale est encore plus limitée en raison de la sensibilité des informations Afin de remédier à la difficulté de saisie des montres intelligentes, de nombreuses équipes de recherche ont également effectué des recherches. La plupart du temps, des périphériques supplémentaires sont nécessaires à cet effet et, en raison des coûts d'achat et d'apprentissage des périphériques supplémentaires, ils ne sont pas largement acceptés. Exposé de l'invention [0003] Compte tenu des problèmes techniques susmentionné, la présente invention propose un procédé d'interaction et un système interactif d'une montre intelligente transmettant un signal de vibration basé sur le corps humain. Sous la condition de l'adaptation dès habitudes d'utilisation des utilisateurs, un nouveau moyen d'interaction d'une montre intelligente est développé. ce qui résout le problème du manque de moyens d'interaction d'une montre intelligente. L'invention adopte les solutions techniques suivantes: [0004] Un procédé d'interaction d'une montre intelligente, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: [0005] S1 : transmettre des signaux de vibration basés sur un corps humain, et collecte les signaux de vibration d'un accéléromètre et d'un gyroscope d'une montre intelligente; [0006] S2 : identification des signaux de vibration avec un algorithme de détection d'anomalie; [0007] S3 : prétraitement des signaux de vibration et application d'un algorithme amélioré par la méthode des K plus proches voisins pour classifier et identifier les signaux de 2 vibration; [0008] S4 : analyse le retour d'un utilisateur, et application d'ajustement à temps opportun pour conserver précision d'identification. [0009] En outre, les signaux de vibration sur les axes X, Y et Z de l'accéléromètre et du gyroscope sont respectivement collectés. [0010] En outre, avec application un algorithme de détection d'anomalie, l'étape S2 d'identification des signaux de vibration comprend: [0011] S21: collecte des données de l'axe Z de l'accéléromètre; [0012] S22: filtrage les données de l'axe Z de l'accéléromètre en application d'un filtre passe-haut; [0013] S23: réglage d'une valeur de seuil de signal de prise effectif et d'une valeur de seuil de signal de bruit; [0014] S24: lecture d'un segment de signal dont l'amplitude est inférieure à la valeur de seuil de signal de bruit en tant que premier état; [0015] S25: poursuite de surveiller, en attente de lire un signal dont l'amplitude est su- périeure à la valeur de seuil de signal de prise effectif, la position dont l'amplitude est supérieure à la valeur de seuil de signal de prise effectif étant X, et la position de départ de signal étant fixée à (X-L), position de L avant la position X; [0016] S26: poursuite de surveiller en attendant de lire un signal continu dont l'amplitude est inférieure à la valeur de seuil de signal de bruit, lorsque l'amplitude continue est inférieure à la valeur de seuil de signal de bruit, définit la position finale du signal une position actuelle; [0017] S27: acquisition des données de signal par la position de départ et d'arrêt de signal, déterminer si la longueur de signal respect une plage de longueur, sinon, revenir à l'étape S25, si oui, passer à l'étape suivante; [0018] S28: application d'un filtrage passe-haut sur les données, calculation respectivement les énergies des m premiers points de signal et les énergies des points de signal après les m points, déterminer si le signal est supérieur à la valeur de seuil d'un signal àrapport de bruit, si oui, déterminant le signal en tant que signal effectif, sinon, déterminant le signal en tant que signal de bruit et revenant à S25. [0019] En outre, l'étape S3 comprend spécifiquement: [0020] S31: prétraitement le signal avec une normalisation, déduction une valeur moyenne du signal et le diviser par une variance; [0021] S32: lors d'une étape d'initialisation d'un modèle d'apprentissage, stockant les données traitées à l'étape S31 en tant qu'échantillon d'apprentissage dans une base de données; dans la phase d'utilisation réelle, application de l'algorithme amélioré par la méthode des K plus proches voisins pour classifier et identifier les signaux de vibration. 3 [0022] En outre, l'algorithme amélioré par la méthode des K plus proches voisins est spéci- fiquement: basé sur l'algorithme de déformation temporelle dynamique, le signal réel et le signal d'apprentissage sont appariés en unités de frame et la distance de Manhattan la plus courte entre eux est calculée et appliquée comme hase pour la classification et la reconnaissance de la méthode des K plus proches voisins. [0023] En outre, l'étape S4 comprend: [0024] S41: après la collecte du résultat de la classification obtenu à l'étape 3, correction du résultat de la saisie utilisateur; [0025] S42: après la correction, effectue une correction dans une certaine mesure sur l'échantillon d'apprentissage, en maintenant ainsi la stabilité de la précision. [0026] En outre, l'étape S41 corrige la saisie réelle en fournissant une clé candidate ou par un résultat de corrélation dans la méthode de saisie. [0027] En outre, l'étape S42 comprend spécifiquement: [0028] S421: si le résultat de la correction est cohérent avec le résultat de la classification, n'effectuant aucune opération; [0029] S422: si le résultat de la correction est incompatible avec le résultat de la classi- fication, pour l'échantillon d'apprentissage de la même catégorie que le résultat de la classification, supprimer de l'échantillon avec la distance la plus grande calculée par l'algorithme amélioré par la méthode des K plus proches voisins, puis remplacer de l'échantillon supprimé par l'échantillon actuel.Un système interactif pour une montre intelligente, comprenant: [0030] un module de détection de signal, transmettre des signaux de vibration basés sur le corps humain, et collecte les signaux de vibration d'un accéléromètre et d'un gyroscope d'une montre intelligente; [0031] un module d'identification de classification qui applique un algorithme de détection d'anomalie pour identifier les signaux de vibration, prétraite les signaux de vibration et applique un algorithme amélioré par méthode des K plus proches voisins pour classifier et identifier les signaux de vibration; [0032] un module de retour en temps réel qui analyse le retour d'un utilisateur, et applique d'ajustement au moment opportun pour conserver la précision d'identification. [0033] Programme destiné à exécuter le procédé d'interaction de ladite montre intelligente. [0034] Par rapport à l'art antérieure, les avantages de la présente invention sont les suivants: les signaux de vibration sont transmis en fonction du corps humain, des parties du corps (comme le dos de la main) sont utilisées comme écran virtuel et l'algorithme modifié d'apprentissage automatique est combiné, ce qui élargit les moyens d'interaction des montres et améliore l'expérience de l'utilisateur. Le procédé d'interaction de la présente invention est nouveau et intéressant, et capable de répondre aux demandes des utilisateurs et d'être largement utilisé dans la saisie de texte et les jeux vidéo sur des montres, ect. Brève description des dessins [0035] La figure 1 est un ordinogramme du procédé d'interaction de la présente invention; [0036] La figure 2 est un ordinogramme montrant le fonctionnement d'un module de détection de signal de la présente invention; [0037] La figure 3 est un ordinogramme montrant le fonctionnement d'un système de retour de la présente invention; [0038] La figure 4 est un schéma structurel de la présente invention; [0039] La figure 5 est le résultat correspondant de signal de l'algorithme de déformation temporelle dynamique original de la présente invention; [0040] La figure 6 est le résultat correspondant de signal de l'algorithme de déformation temporelle dynamique exécuté en unités de frame après l'amélioration de la présente invention (le décalage de frame est égal à I et la longueur de frame est égale à 3); [0041] Description détaillée d'exemples de réalisation de l'invention [0042] La présente invention sera décrite plus en détail ci-dessous en se référant aux dessins et modes de réalisation annexés. H est entendu que les modes de réalisation spécifiques décrits ici sont simplement illustratifs de l'invention et ne sont pas destinés à limiter la présente invention. [0043] Lc mode de réalisation préféré de la présente invention sera décrit plus en détail ci- dessous en se référant aux dessins annexés. [0044] L'invention concerne un procédé d'interaction et un système interactif d'une montre intelligente basés sur des signaux de vibration transmis par le corps humain et l'apprentissage automatique. Comme décrit sur la figure I, le procédé d'interaction de la présente invention comprend les étapes suivantes: [0045] SI: transmettre des signaux de vibration basés sur un corps humain, les signaux de vibration, le programme commande l'accéléromètre et le gyroscope d'une montre intelligente pour collecter les signaux de vibration de l'accéléromètre et du gyroscope d'une montre intelligente. [0046] Spécifiquement, les signaux de vibration des axes X. Y et Z de l'accéléromètre et du gyroscope sont respectivement collectés; [0047] S2: identification des signaux de vibration avec un algorithme de détection d'anomalie; [0048] S3: prétraitement des signaux de vibration et application d'un algorithme amélioré par la méthode des K plus proches voisins pour classifier et identifier les signaux de vibration; [0049] S4: analyse le retour d'un utilisateur, et application d'ajustement à temps opportun pour conserver précision d'identification. [0050] Comme le montre la figure 2, l'étape S2 applique l'algorithme de détection d'anomalie pour identifier le signal. Les étapes spécifiques sont les suivantes: [0051] Tout d'abord, les données sur l'axe Z de l'accéléromètre sont collectées, le signal de passe-haut de 40hz est sélectionné, et un signal d'amplitude inféricureà la valeur de seuil du signal de bruit est lu en même temps, une longueur de signal est de préférence 10 points de signal, et la valeur de seuil du signal de bruit est 0,015, à ce moment, un premier état de détection de signal est obtenu; poursuite de surveiller, en attente de lire un signal dont l'amplitude est supérieure à la valeur de seuil de signal de prise effectif, la position dont l'amplitude est supérieure à la valeur de seuil de signal de prise effectif étant X, et la position de départ de signal étant fixée à (X-L), position de L avant la position X, et la valeur de seuil du signal de prise effectif est de préférence 2. Après avoir reçu le signal cible, poursuite de surveiller en attendant de lire un signal continu dont l'amplitude est inférieure à la valeur de seuil de signal de bruit, lorsque l'amplitude continue est inférieure à la valeur de seuil de signal de bruit, définit la position finale du signal une position actuelle, et de préférence, la longueur de signal est de 10 points et la valeur de seuil du signal de bruit est de 0.015. Après avoir détecté le segment de signal obtenu entre la valeur de seuil du signal de bruit et la valeur de seuil du signal de prise effectif, la longueur du signal et le rapport signal sur bruit sont limités. De préférence, la longueur du signal L satisfait 37