СПОСОБ И АППАРАТУРА ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ МНОЖЕСТВА СОСТОЯНИЙ УСТРОЙСТВА

1. Способ классификации множества типов состояний для устройства, причем способ содержит:
реализацию доступа к информации от датчиков устройства, при этом по меньшей мере некоторая часть информации от датчиков используется в первом наборе характеристик и по меньшей мере некоторая часть информации от датчиков используется во втором наборе характеристик;
обработку первого набора характеристик с использованием первого алгоритма классификации, где первый алгоритм классификации сконфигурирован для определения первого предполагаемого состоянии первого типа и первого предполагаемого состояния второго типа;
обработку второго набора характеристик с использованием второго алгоритма классификации, где второй алгоритм классификации сконфигурирован для определения второго предполагаемого состояния первого типа и второго предполагаемого состояния второго типа; и
определение предполагаемого состояния устройства как первого предполагаемого состояния первого типа и второго предполагаемого состояния второго типа.
2. Способ по п. 1, в котором первым типом состояния является состояние движения, а вторым типом состояния является состояние местоположения.
3. Способ по п. 2, в котором:
информация от датчиков, используемая в первом наборе характеристик, включает в себя выход акселерометра и
первый набор характеристик включает в себя дисперсию выхода акселерометра на временном интервале.
4. Способ по п. 2, в котором:
информация от датчиков, используемая во втором наборе характеристик, включает в себя выход акселерометра для множества осей акселерометра многоосного акселерометра, имеющего по меньшей мере первую ось и вторую ось, и
второй набор характеристик включает в себя усредненное соотношение ускорения между двумя осями многоосного акселерометра.
5. Способ по п. 1, в котором первый алгоритм классификации содержит алгоритм максимального совместного правдоподобия, использующий первый набор характеристик и первую функцию распределения вероятности.
6. Способ по п. 1, в котором первый алгоритм классификации содержит алгоритм максимальной маргинальной апостериорной вероятности, использующий первый набор характеристик и первую функцию распределения вероятности.
7. Способ по п. 1, в котором второй алгоритм классификации содержит алгоритм максимального совместного правдоподобия, использующий второй набор характеристик и вторую функцию распределения вероятности.
8. Способ по п. 1, в котором второй алгоритм классификации содержит алгоритм максимальной маргинальной апостериорной вероятности, использующий второй набор характеристик и вторую функцию распределения вероятности.
9. Способ по п. 1, в котором первый алгоритм классификации и второй алгоритм классификации содержат каждый байесовский классификатор.
10. Мобильное устройство, содержащее:
один или несколько датчиков, сконфигурированных для создания выхода датчиков;
модуль генератора набора характеристик, связанный с одним или несколькими датчиками и сконфигурированный для связывания соответствующей информации от датчиков, указывающей выход датчиков, по меньшей мере с одним из наборов характеристик - первым или вторым; и
модуль классификации, связанный с модулем генератора набора характеристик и сконфигурированный для выполнения операций, содержащих:
обработку первого набора характеристик с использованием первого алгоритма классификации, где первый алгоритм классификации сконфигурирован для определения первого предполагаемого состояния первого типа и первого предполагаемого состояния второго типа,
обработку второго набора характеристик с использованием второго алгоритма классификации, где второй алгоритм классификации сконфигурирован для определения второго предполагаемого состояния первого типа и второго предполагаемого состояния второго типа, и
определение предполагаемого состояния устройства как первого предполагаемого состояния первого типа и второго предполагаемого состояния второго типа.
11. Устройство по п. 10, в котором первым типом состояния является состояние движения, а вторым типом состояния является состояние местоположения.
12. Устройство по п. 11, в котором:
один или несколько датчиков включают в себя один или несколько акселерометров,
информация от датчиков, используемая в первом наборе характеристик, включает в себя выход акселерометра, и
первый набор характеристик включает в себя дисперсию выхода акселерометра на временном интервале.
13. Устройство по п. 11, в котором:
один или несколько датчиков включают в себя один или несколько акселерометров,
информация от датчиков, используемая во втором наборе характеристик, включает в себя выход акселерометра для множества осей акселерометра многоосного акселерометра, имеющего по меньшей мере первую ось и вторую ось, и
второй набор характеристик включает в себя усредненное соотношение ускорения между двумя осями многоосного акселерометра.
14. Устройство по п. 10, в котором первый алгоритм классификации содержит алгоритм максимального совместного правдоподобия, использующий первый набор характеристик и первую функцию распределения вероятности.
15. Устройство по п. 10, в котором первый алгоритм классификации содержит алгоритм максимальной маргинальной апостериорной вероятности, использующий первый набор характеристик и первую функцию распределения вероятности.
16. Устройство по п. 10, в котором второй алгоритм классификации содержит алгоритм максимального совместного правдоподобия, использующий второй набор характеристик и вторую функцию распределения вероятности.
17. Устройство по п. 10, в котором второй алгоритм классификации содержит алгоритм максимальной маргинальной апостериорной вероятности, использующий второй набор характеристик и вторую функцию распределения вероятности.
18. Устройство по п. 10, в котором первый алгоритм классификации и второй алгоритм классификации содержат каждый байесовский классификатор.
19. Мобильное устройство, содержащее:
средство для реализации доступа к информации от датчиков устройства;
средство для связывания по меньшей мере некоторой части информации от датчиков с первым набором характеристик;
средство для связывания по меньшей мере некоторой части информации от датчиков со вторым набором характеристик;
средство для обработки первого набора характеристик с использованием первого алгоритма классификации, где первый алгоритм классификации сконфигурирован для определения первого предполагаемого состоянии первого типа и первого предполагаемого состояния второго типа;
средство для обработки второго набора характеристик с использованием второго алгоритма классификации, где второй алгоритм классификации сконфигурирован для определения второго предполагаемого состояния первого типа и второго предполагаемого состояния второго типа; и
средство для определения предполагаемого состояния устройства как первого предполагаемого состояния первого типа и второго предполагаемого состояния второго типа.
20. Устройство по п. 19, в котором первым типом состояния является состояние движения, а вторым типом состояния является состояние местоположения.
21. Устройство по п. 20, в котором:
информация от датчиков, связанная с первым набором характеристик, включает в себя выход акселерометра и
первый набор характеристик включает в себя дисперсию выхода акселерометра на временном интервале.
22. Устройство по п. 20, в котором:
информация от датчиков, связанная со вторым набором характеристик, включает в себя выход акселерометра для множества осей акселерометра многоосного акселерометра, имеющего по меньшей мере первую ось и вторую ось, и
второй набор характеристик включает в себя усредненное соотношение ускорения между двумя осями многоосного акселерометра.
23. Устройство по п. 19, в котором:
первый алгоритм классификации содержит по меньшей мере один из алгоритмов: алгоритм максимального совместного правдоподобия или алгоритм максимальной маргинальной апостериорной вероятности, и
первый алгоритм классификации использует первый набор характеристик и первую функцию распределения вероятности.
24. Устройство по п. 19, в котором:
второй алгоритм классификации содержит по меньшей мере один из алгоритмов: алгоритм максимального совместного правдоподобия или алгоритм максимальной маргинальной апостериорной вероятности, и
второй алгоритм классификации использует второй набор характеристик и вторую функцию распределения вероятности.
25. Компьютерный программный продукт, находящийся на считываемом процессором носителе и содержащий считываемые процессором команды, сконфигурированные для инициирования:
реализации доступа процессором к информации от датчиков устройства, где по меньшей мере некоторая часть информации от датчиков используется в первом наборе характеристик и по меньшей мере некоторая часть информации от датчиков используется во втором наборе характеристик;
обработки процессором первого набора характеристик с использованием первого алгоритма классификации, сконфигурированного для определения первого предполагаемого состояния первого типа и первого предполагаемого состояния второго типа;
обработки процессором второго набора характеристик с использованием второго алгоритма классификации, сконфигурированного для определения второго предполагаемого состояния первого типа и второго предполагаемого состояния второго типа; и
определения процессором предполагаемого состояния устройства как первого предполагаемого состояния первого типа и второго предполагаемого состояния второго типа.
26. Компьютерный программный продукт по п. 25, в котором первым типом состояния является состояние движения, а вторым типом состояния является состояние местоположения.
27. Компьютерный программный продукт по п. 26, в котором:
информация от датчиков, используемая в первом наборе характеристик, включает в себя выход акселерометра, и
первый набор характеристик включает в себя дисперсию выхода акселерометра на временном интервале.
28. Компьютерный программный продукт по п. 26, в котором:
информация от датчиков, используемая во втором наборе характеристик, включает в себя выход акселерометра для множества осей акселерометра многоосного акселерометра, имеющего по меньшей мере первую ось и вторую ось, и
второй набор характеристик включает в себя усредненное соотношение ускорения между двумя осями многоосного акселерометра.
29. Компьютерный программный продукт по п. 25, в котором:
первый алгоритм классификации содержит по меньшей мере один из алгоритмов: алгоритм максимального совместного правдоподобия или алгоритм максимальной маргинальной апостериорной вероятности, и
первый алгоритм классификации использует первый набор характеристик и первую функцию распределения вероятности.
30. Компьютерный программный продукт по п. 25, в котором:
второй алгоритм классификации содержит по меньшей мере один из алгоритмов: алгоритм максимального совместного правдоподобия или алгоритм максимальной маргинальной апостериорной вероятности, и
второй алгоритм классификации использует второй набор характеристик и вторую функцию распределения вероятности.