阅读说明：本技术 口腔区域识别方法、装置、计算机设备和存储介质 (Oral cavity area identification method, oral cavity area identification device, computer equipment and storage medium ) 是由 刘博� 肖建军 于 2019-08-30 设计创作，主要内容包括：本发明实施例公开了一种口腔区域识别方法,包括：获取电动牙刷在口腔区域的加速度数据和角速度数据；分别对加速度数据和角速度数据进行平滑滤波,得到目标加速度数据和目标角速度数据；将目标加速度数据和目标角速度数据进行姿态融合处理,得到目标滚转角；获取目标滚转角对应的第一预设阈值范围和第二预设阈值范围,获取第一目标数据对应的预设第一阈值；根据目标滚转角、第一目标数据、第二目标数据、第一预设阈值范围、第二预设阈值范围和第一预设阈值确定加速度数据对应的口腔子区域。该口腔区域识别方法提高了口腔区域识别的效率和准确率。此外,还提出了一种口腔区域识别装置、计算机设备和存储介质。(The embodiment of the invention discloses an oral cavity area identification method, which comprises the following steps: acquiring acceleration data and angular velocity data of the electric toothbrush in an oral cavity area; respectively carrying out smooth filtering on the acceleration data and the angular velocity data to obtain target acceleration data and target angular velocity data; carrying out attitude fusion processing on the target acceleration data and the target angular velocity data to obtain a target roll angle; acquiring a first preset threshold range and a second preset threshold range corresponding to the target roll angle, and acquiring a preset first threshold corresponding to first target data; and determining the oral cavity subarea corresponding to the acceleration data according to the target rolling angle, the first target data, the second target data, the first preset threshold range, the second preset threshold range and the first preset threshold. The oral cavity area identification method improves the efficiency and accuracy of oral cavity area identification. Furthermore, an oral area identification apparatus, a computer device and a storage medium are proposed.)

口腔区域识别方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本发明涉及智能健康技术领域，尤其涉及一种口腔区域识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着社会的快速发展，人们的生活越来越智能化，人们越来越重视口腔健康，为此，因此电动牙刷收到人们青睐，很多人会选择电动牙刷来刷牙，然而，目前在电动牙刷行业内大多电动牙刷只是用来刷牙，并没有过多的信息展示给用户，例如，在一次刷牙过程中用户很可能某个区域刷牙时间过长但是得不到数据反馈。如此，用户不清楚自己的刷牙方式是否正确，以及口腔各个区域一直在刷牙过程中保持着自己原有的良好的或者不好的刷牙习惯，影响刷牙的体验效果，不利于养成良好的刷牙习惯，因此，亟需提供一种能够对口腔区域刷牙情况进行识别的方法。

发明内容

基于此，有必要针对上述问题，提出一种可以对车牌角度大，发生畸变的车牌进行准确识别的口腔区域识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种口腔区域识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取电动牙刷在口腔区域的加速度数据和角速度数据，所述加速度数据和所述角速度数据分别是通过安置在所述电动牙刷上的三轴加速度计和陀螺仪采集得到的，且所述加速度数据包括第一方向加速度数据、第二方向加速度数据和第三方向加速度数据，所述角速度数据包括第一方向角速度数据、第二方向角速度数据和第三方向角速度数据；

分别对所述加速度数据和所述角速度数据进行平滑滤波，得到目标加速度数据和目标角速度数据，所述目标加速度数据包括与所述第一方向加速度数据对应的第一目标数据、与所述第二方向加速度数据对应的第二目标数据；

将所述目标加速度数据和目标角速度数据进行姿态融合处理，得到目标滚转角；

获取所述目标滚转角对应的第一预设阈值范围和第二预设阈值范围，获取第一目标数据对应的预设第一阈值；

根据所述目标滚转角、第一目标数据、第二目标数据、所述第一预设阈值范围、所述第二预设阈值范围和所述第一预设阈值确定所述加速度数据对应的口腔子区域，所述口腔区域包括：8个口腔子区域，8个口腔子区域分别为：左上内区域、左上外区域、左下内区域、左下外区域、右上内区域、右上外区域、右下内区域和右下外区域。

一种口腔区域识别装置，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取电动牙刷在口腔区域的加速度数据和角速度数据，所述加速度数据和所述角速度数据分别是通过安置在所述电动牙刷上的三轴加速度计和陀螺仪采集得到的，且所述加速度数据包括第一方向加速度数据、第二方向加速度数据和第三方向加速度数据，所述角速度数据包括第一方向角速度数据、第二方向角速度数据和第三方向角速度数据；

滤波处理模块，用于分别对所述加速度数据和所述角速度数据进行平滑滤波，得到目标加速度数据和目标角速度数据，所述目标加速度数据包括与所述第一方向加速度数据对应的第一目标数据、与所述第二方向加速度数据对应的第二目标数据；

融合处理模块，用于将所述目标加速度数据和目标角速度数据进行姿态融合处理，得到目标滚转角；

阈值获取模块，用于获取所述目标滚转角对应的第一预设阈值范围和第二预设阈值范围，获取第一目标数据对应的预设第一阈值；

区域识别模块，用于根据所述目标滚转角、第一目标数据、第二目标数据、所述第一预设阈值范围、所述第二预设阈值范围和所述第一预设阈值确定所述加速度数据对应的口腔子区域，所述口腔区域包括：8个口腔子区域，8个口腔子区域分别为：左上内区域、左上外区域、左下内区域、左下外区域、右上内区域、右上外区域、右下内区域和右下外区域。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：

获取电动牙刷在口腔区域的加速度数据和角速度数据，所述加速度数据和所述角速度数据分别是通过安置在所述电动牙刷上的三轴加速度计和陀螺仪采集得到的，且所述加速度数据包括第一方向加速度数据、第二方向加速度数据和第三方向加速度数据，所述角速度数据包括第一方向角速度数据、第二方向角速度数据和第三方向角速度数据；

分别对所述加速度数据和所述角速度数据进行平滑滤波，得到目标加速度数据和目标角速度数据，所述目标加速度数据包括与所述第一方向加速度数据对应的第一目标数据、与所述第二方向加速度数据对应的第二目标数据；

将所述目标加速度数据和目标角速度数据进行姿态融合处理，得到目标滚转角；

获取所述目标滚转角对应的第一预设阈值范围和第二预设阈值范围，获取第一目标数据对应的预设第一阈值；

根据所述目标滚转角、第一目标数据、第二目标数据、所述第一预设阈值范围、所述第二预设阈值范围和所述第一预设阈值确定所述加速度数据对应的口腔子区域，所述口腔区域包括：8个口腔子区域，8个口腔子区域分别为：左上内区域、左上外区域、左下内区域、左下外区域、右上内区域、右上外区域、右下内区域和右下外区域。

一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：

获取电动牙刷在口腔区域的加速度数据和角速度数据，所述加速度数据和所述角速度数据分别是通过安置在所述电动牙刷上的三轴加速度计和陀螺仪采集得到的，且所述加速度数据包括第一方向加速度数据、第二方向加速度数据和第三方向加速度数据，所述角速度数据包括第一方向角速度数据、第二方向角速度数据和第三方向角速度数据；

分别对所述加速度数据和所述角速度数据进行平滑滤波，得到目标加速度数据和目标角速度数据，所述目标加速度数据包括与所述第一方向加速度数据对应的第一目标数据、与所述第二方向加速度数据对应的第二目标数据；

将所述目标加速度数据和目标角速度数据进行姿态融合处理，得到目标滚转角；

获取所述目标滚转角对应的第一预设阈值范围和第二预设阈值范围，获取第一目标数据对应的预设第一阈值；

根据所述目标滚转角、第一目标数据、第二目标数据、所述第一预设阈值范围、所述第二预设阈值范围和所述第一预设阈值确定所述加速度数据对应的口腔子区域，所述口腔区域包括：8个口腔子区域，8个口腔子区域分别为：左上内区域、左上外区域、左下内区域、左下外区域、右上内区域、右上外区域、右下内区域和右下外区域。

上述口腔区域识别方法、装置、计算机设备及存储介质，首先，获取电动牙刷在口腔区域的加速度数据和角速度数据，所述加速度数据和所述角速度数据分别是通过安置在所述电动牙刷上的三轴加速度计和陀螺仪采集得到的，且所述加速度数据包括第一方向加速度数据、第二方向加速度数据和第三方向加速度数据，所述角速度数据包括第一方向角速度数据、第二方向角速度数据和第三方向角速度数据；然后，分别对所述加速度数据和所述角速度数据进行平滑滤波，得到目标加速度数据和目标角速度数据，所述目标加速度数据包括与所述第一方向加速度数据对应的第一目标数据、与所述第二方向加速度数据对应的第二目标数据；接着，将所述目标加速度数据和目标角速度数据进行姿态融合处理，得到目标滚转角；接下来，获取所述目标滚转角对应的第一预设阈值范围和第二预设阈值范围，获取第一目标数据对应的预设第一阈值；最后，根据所述目标滚转角、第一目标数据、第二目标数据、所述第一预设阈值范围、所述第二预设阈值范围和所述第一预设阈值确定所述加速度数据对应的口腔子区域，所述口腔区域包括：8个口腔子区域，8个口腔子区域分别为：左上内区域、左上外区域、左下内区域、左下外区域、右上内区域、右上外区域、右下内区域和右下外区域，该口腔区域识别方法实现了对当前牙刷工作的口腔子区域较为细分地识别，减少了计算量，同时考虑了口腔区域的相对位置，从而提高了口腔区域识别的效率和准确率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

其中：

图1为一个实施例中口腔区域识别方法的流程图；

图2为一个实施例中口腔子区域识别方法的流程图；

图3为一个实施例中口腔子区域识别另一方法的流程图；

图4为一个实施例中口腔子区域识别又一方法的流程图；

图5为一个实施例中姿态融合处理方法的流程图；

图6为一个实施例中牙刷习惯检测方法的流程图；

图7为一个实施例中牙刷习惯检测的另一方法的流程图；

图8为一个实施例中口腔区域识别装置的结构框图；

图9为一个实施例中计算机设备的结构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，在一个实施例中，提供了一种口腔区域识别方法，该口腔区域识别方法既可以应用于终端，也可以应用于服务器，具体包括以下步骤：

步骤102，获取电动牙刷在口腔区域的加速度数据和角速度数据，所述加速度数据和所述角速度数据分别是通过安置在所述电动牙刷上的三轴加速度计和陀螺仪采集得到的，且所述加速度数据包括第一方向加速度数据、第二方向加速度数据和第三方向加速度数据，所述角速度数据包括第一方向角速度数据、第二方向角速度数据和第三方向角速度数据。

其中，加速度数据是指通过三轴加速度计采集得到的重力加速度数据，用于作为计算方向速度变化的基础数据，该加速度数据包括第一方向加速度数据、第二方向加速度数据和第三方向加速度数据，也即重力加速的三个方向的分量，且第一方向加速度数据、第二方向加速度数据和第三方向加速度数据的方向两两相互垂直，示例性地，该第一方向加速度数据、第二方向加速度数据和第三方向加速度数据可以是X轴加速度数据、Y周加速度数据或者Z轴加速度数据。角速度数据是用于衡量物体旋转速度大小的指标，该角速度数据包括第一方向角速度数据、第二方向角速度数据和第三方向角速度数据，且第一方向角速度数据、第二方向角速度数据和第三方向角速度数据的方向分别与第一方向加速度数据、第二方向加速度数据和第三方向加速度数据对应一致。

本实施例中的加速度数据和角速度数据用于确定采集数据时电动牙刷位于的口腔区域。具体地，可以通过在电动牙刷上安置三轴加速度计直接采集当前时刻的加速度数据，通过安置陀螺仪直接采集当前时刻的角速度数据。可以理解地，通过获取到三个方向的加速度数据和三个方向上的角速度数据，以便后续对该加速度数据和角速度数据进行进一步地处理。

步骤104，分别对所述加速度数据和所述角速度数据进行平滑滤波，得到目标加速度数据和目标角速度数据，所述目标加速度数据包括与所述第一方向加速度数据对应的第一目标数据、与所述第二方向加速度数据对应的第二目标数据。

其中，平滑滤波算法是一种空间滤波算法，用于对数据进行去噪处理以使数据更加平滑，包括但不限于高斯滤波算法、中值滤波算法或者均值滤波算法中的一种。其中第一目标数据、第二目标数据分别是对第一方向加速度数据、第二方向加速度数据通过平滑滤波后截取的平滑的特征数据，目标角速度数据是指对角速度数据进行平滑滤波后的平滑的角速度数据。可以理解地，由于电动牙刷在静止状态下，马达的震动会产生输出值，因此，通过平滑滤波算法对第一方向加速度数据和第二方向加速度数据进行平滑滤波，能够滤除电动牙刷中马达的输出值，使得第一目标数据和第二目标数据更加平滑，以便后续基于该第一目标数据和第二目标数据提高识别的准确度。

步骤106，将所述目标加速度数据和目标角速度数据进行姿态融合处理，得到目标滚转角。

其中，姿态融合处理是指将多传感器信息源的数据和信息加以联合、相关及组合，获得更为精确的位置估计的处理过程。本实施例中的多传感器信息源的数据和信息为目标加速度数据和目标角速度数据。目标滚转角是一种能够反映牙刷面绕电动牙刷轴旋转的角度大小的指标。

具体地，姿态融合处理的具体过程为：对目标加速度数据和目标角速度数据进行归一化处理，对归一化处理后的目标加速度数据和目标角速度数据进行滤波，实现姿态融合处理，得到目标翻滚角，其中的滤波方法可以是卡尔曼滤波，也可以是加权平均滤波。优选地，本实施例中采用加权平均滤波的方式进行姿态融合处理，从而省去了复杂的运算，加快了数据融合处理的进程，同时，能够使得后续根据目标滚转角这一指标进行准确的识别，提高识别的效率。

步骤108，获取所述目标滚转角对应的第一预设阈值范围和第二预设阈值范围，获取第一目标数据对应的预设第一阈值。

其中，第一预设阈值范围是指预先设定的作为确定口腔区域的目标滚转角的临界范围，第二预设阈值范围是指预先设定的作为确定口腔区域的目标滚转角的临界值。示例性地，该第一预设阈值可以是大于20°小于80°的范围，第二预设阈值可以是大于80°小于360°的范围。第一预设阈值是指预先设定的作为确定口腔区域的第一目标数据的临界值，示例性地，该第一预设阈值可以是2.3m/s2、2.6m/s2或者3.0m/s2等。具体可根据实际应用场景选取，此处不做具体限制。

步骤110，根据所述目标翻滚角、第一目标数据、第二目标数据、所述第一预设阈值范围、所述第二预设阈值范围和所述第一预设阈值确定所述加速度数据对应的口腔子区域，所述口腔区域包括：8个口腔子区域，8个口腔子区域分别为：左上内区域、左上外区域、左下内区域、左下外区域、右上内区域、右上外区域、右下内区域和右下外区域。

其中，口腔子区域是指根据口腔区域中牙齿的部位预先设定的子区域，包括左上内区域、左上外区域、左下内区域、左下外区域、右上内区域、右上外区域、右下内区域和右下外区域。具体地，第一目标数据、第二目标数据均为滤波处理后的加速度数据，且目标滚转角为目标加速度数据与目标角速度进行姿态融合后的距离，融合了加速度与角速度的双重数据，反映牙刷面的旋转角度变化趋势，因此基于目标滚转角的正负能够确定加速度数据对应的口腔区域对应的方向变化趋势，也即口腔区域的相对方向，同时，根据目标滚转角与第一预设阈值范围大小关系以及与第二预设阈范围的大小关系可以进一步确定角度变化幅值，进而准确地确定在预先设定的8个口腔子区域下的实际方向，也即加速度数据对应的口腔子区域。本实施例中，仅仅根据加速度数据、角速度数据、第一预设阈范围、第二预设阈值范围以及第一预设阈值，实现了对当前牙刷工作的口腔子区域较为细分地识别，减少了计算量，同时考虑了口腔区域的相对位置，从而提高了口腔区域识别的效率和准确率。

上述口腔区域识别方法，首先，获取电动牙刷在口腔区域的加速度数据和角速度数据，所述加速度数据和所述角速度数据分别是通过安置在所述电动牙刷上的三轴加速度计和陀螺仪采集得到的，且所述加速度数据包括第一方向加速度数据、第二方向加速度数据和第三方向加速度数据，所述角速度数据包括第一方向角速度数据、第二方向角速度数据和第三方向角速度数据；然后，分别对所述加速度数据和所述角速度数据进行平滑滤波，得到目标加速度数据和目标角速度数据，所述目标加速度数据包括与所述第一方向加速度数据对应的第一目标数据、与所述第二方向加速度数据对应的第二目标数据；接着，将所述目标加速度数据和目标角速度数据进行姿态融合处理，得到目标滚转角；接下来，获取所述目标滚转角对应的第一预设阈值范围和第二预设阈值范围，获取第一目标数据对应的预设第一阈值；最后，根据所述目标滚转角、第一目标数据、第二目标数据、所述第一预设阈值范围、所述第二预设阈值范围和所述第一预设阈值确定所述加速度数据对应的口腔子区域，所述口腔区域包括：8个口腔子区域，8 个口腔子区域分别为：左上内区域、左上外区域、左下内区域、左下外区域、右上内区域、右上外区域、右下内区域和右下外区域，该口腔区域识别方法实现了对当前牙刷工作的口腔子区域较为细分地识别，减少了计算量，同时考虑了口腔区域的相对位置，从而提高了口腔区域识别的效率和准确率。

如图2所示，在一个实施例中，第一方向加速度数据为Y轴加速度数据。

其中，第一方向加速度为Y轴加速度，也即对应的第一目标数据，确定左右区域。

所述根据所述目标滚转角、第一目标数据、第二目标数据、所述第一预设阈值范围、所述第二预设阈值范围和所述第一预设阈值确定所述加速度数据对应的口腔子区域，包括：

步骤110A，在所述第一目标数据小于0，且所述第一目标数据的绝对值大于所述第一预设阈值的情况下，若所述目标翻滚角小于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第一预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述左上外区域。

具体地，在第一目标数据的绝对值大于第一预设阈值的情况下，即第一目标数据被触发的情形下，第一目标数据小于0，确定了加速度数据对应的口腔子区域为左边区域。若目标翻滚角小于0，即牙刷面的姿态旋转角度为360°向0°变化，目标翻滚角的绝对值在第一预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为左上外区域。

步骤110B，若所述目标翻滚角小于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第二预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述左上内区域。

具体地，在第一目标数据的绝对值大于第一预设阈值的情况下，即第一目标数据被触发的情形下，第一目标数据小于0，确定了加速度数据对应的口腔子区域为左边区域。若目标翻滚角小于0，即牙刷面的姿态旋转角度为360°向0°变化，目标翻滚角的绝对值在第二预设阈值范围内，则识别加速度数据对应的口腔子区域为左上内区域。

步骤110C，若所述目标翻滚角大于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第一预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述左下外区域。

具体地，在第一目标数据的绝对值大于第一预设阈值的情况下，即第一目标数据被触发的情形下，第一目标数据小于0，确定了加速度数据对应的口腔子区域为左边区域。若目标翻滚角大于0，即牙刷面的姿态旋转角度为0°向360°变化，目标翻滚角的绝对值在第一预设阈值范围内，则识别加速度数据对应的口腔子区域为左上外区域。

步骤110D，若所述目标翻滚角大于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第二预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述左下内区域。

具体地，在第一目标数据的绝对值大于第一预设阈值的情况下，即第一目标数据被触发的情形下，第一目标数据小于0，确定了加速度数据对应的口腔子区域为左边区域。若目标翻滚角大于0，即牙刷面的姿态旋转角度为0°向360°变化，目标翻滚角的绝对值在第二预设阈值范围内，则识别加速度数据对应的口腔子区域为左上内区域。

步骤110E，在所述第一目标数据大于0，且所述第一目标数据的绝对值大于所述第一预设阈值的情况下，若所述目标翻滚角大于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第一预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述右上外区域。

具体地，在第一目标数据的绝对值大于第一预设阈值的情况下，即第一目标数据被触发的情形下，第一目标数据大于0，确定了加速度数据对应的口腔子区域为右边区域。若目标翻滚角大于0，即牙刷面的姿态旋转角度为0°向360°变化，目标翻滚角的绝对值在第一预设阈值范围内，则识别加速度数据对应的口腔子区域为右上外区域。

步骤110F，若所述目标翻滚角大于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第二预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述右上内区域。

具体地，在第一目标数据的绝对值大于第一预设阈值的情况下，即第一目标数据被触发的情形下，第一目标数据大于0，确定了加速度数据对应的口腔子区域为右边区域。若目标翻滚角大于0，即牙刷面的姿态旋转角度为0°向360°变化，目标翻滚角的绝对值在第二预设阈值范围内，则识别加速度数据对应的口腔子区域为右上内区域。

步骤110G，若所述目标翻滚角小于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第一预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述右下外区域。

具体地，在第一目标数据的绝对值大于第一预设阈值的情况下，即第一目标数据被触发的情形下，第一目标数据大于0，确定了加速度数据对应的口腔子区域为右边区域。若目标翻滚角小于0，即牙刷面的姿态旋转角度为360°向0°变化，目标翻滚角的绝对值在第一预设阈值范围内，则识别加速度数据对应的口腔子区域为右下外区域。

步骤110H，若所述目标翻滚角小于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第二预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述右下内区域。

具体地，在第一目标数据的绝对值大于第一预设阈值的情况下，即第一目标数据被触发的情形下，第一目标数据大于0，确定了加速度数据对应的口腔子区域为右边区域。若目标翻滚角小于0，即牙刷面的姿态旋转角度为360°向0°变化，目标翻滚角的绝对值在第二预设阈值范围内，则识别加速度数据对应的口腔子区域为右下内区域。

可以理解地，用户在使用电动牙刷刷牙的过程中，牙刷面随着电动牙刷的牙刷轴旋转，根据旋转的角度变化，也即目标滚转角的大小可以同时确定加速度数据对应的口腔区域的内外区域和上下区域，然后结合第一目标数据的绝对值与第一预设阈值的大小关系，从而从3个方向维度(上下、左右以及内外)上唯一确定加速度数据对应的口腔子区域，实现了对口腔区域精细的区分和识别，并且保证了识别的准确性。

上述识别加速度数据对应的口腔子区域，实现了对口腔区域精细的区分和识别，并且保证了识别的准确性。

如图3所示，在一个实施例中，第一方向加速度数据为X轴加速度数据，第二方向加速度为Z轴加速度数据。

所述根据所述目标滚转角、第一目标数据、第二目标数据、所述第一预设阈值范围、所述第二预设阈值范围和所述第一预设阈值确定所述加速度数据对应的口腔子区域，包括：

步骤110A’，获取刷牙初始时刻Y轴初始加速度数据。

其中，Y轴初始加速度数据是指开始刷牙时的Y轴加速度数据，具体地，可以在接收到刷牙指令时，通过三轴加速度计即时采集到Y轴加速度数据。通过获取刷牙开始时刻的Y轴初始加速度数据，可以确定目标滚转角各自对应的相对位置关系，以便后续在此基础上能够唯一确定口腔子区域。

步骤110B’，在所述Y轴初始加速度数据大于0的情况下，若所述目标翻滚角小于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第一预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为右上外区域。

具体地，当Y轴初始加速度数据大于0时，确定了加速度数据对应的口腔子区域为右边区域，若目标翻滚角小于0，即牙刷面的姿态旋转角度为360°向0°变化，目标翻滚角的绝对值在第一预设阈值范围内，则识别加速度数据对应的口腔子区域为右上外区域。

步骤110C’，若所述目标翻滚角小于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第二预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述右上内区域。

具体地，当Y轴初始加速度数据大于0时，确定了加速度数据对应的口腔子区域为右边区域，若目标翻滚角小于0，即牙刷面的姿态旋转角度为360°向0°变化，目标翻滚角的绝对值在第二预设阈值范围内，则识别加速度数据对应的口腔子区域为右上内区域。

步骤110D’，若所述目标翻滚角大于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第一预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为右下外区域。

具体地，当Y轴初始加速度数据大于0时，确定了加速度数据对应的口腔子区域为右边区域，若目标翻滚角大于0，即牙刷面的姿态旋转角度为0°向360°变化，目标翻滚角的绝对值在第一预设阈值范围内，则识别加速度数据对应的口腔子区域为右下外区域。

步骤110E’，若所述目标翻滚角大于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第二预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述右下内区域。

具体地，当Y轴初始加速度数据大于0时，确定了加速度数据对应的口腔子区域为右边区域，若目标翻滚角大于0，即牙刷面的姿态旋转角度为0°向360°变化，目标翻滚角的绝对值在第二预设阈值范围内，则识别加速度数据对应的口腔子区域为右下内区域。

步骤110F’，在所述Y轴初始加速度数据小于0的情况下，若所述目标翻滚角小于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第一预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述左上外区域。

具体地，当Y轴初始加速度数据小于0时，确定了加速度数据对应的口腔子区域为左边区域，若目标翻滚角大于0，即牙刷面的姿态旋转角度为0°向360°变化，目标翻滚角的绝对值在第一预设阈值范围内，则识别加速度数据对应的口腔子区域为左上外区域。

步骤110G’，若所述目标翻滚角小于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第二预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述左上内区域。

具体地，当Y轴初始加速度数据小于0时，确定了加速度数据对应的口腔子区域为左边区域，若目标翻滚角小于0，即牙刷面的姿态旋转角度为360°向0°变化，目标翻滚角的绝对值在第二预设阈值范围内，则识别加速度数据对应的口腔子区域为左上内区域。

步骤110H’，若所述目标翻滚角大于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第一预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述左下外区域。

具体地，当Y轴初始加速度数据小于0时，确定了加速度数据对应的口腔子区域为左边区域，若目标翻滚角小于0，即牙刷面的姿态旋转角度为360°向0°变化，目标翻滚角的绝对值在第一预设阈值范围内，则识别加速度数据对应的口腔子区域为左下外区域。

步骤110I’，若所述目标翻滚角大于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第二预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述左下内区域。

具体地，当Y轴初始加速度数据小于0时，确定了加速度数据对应的口腔子区域为左边区域，若目标翻滚角大于0，即牙刷面的姿态旋转角度为0°向360°变化，目标翻滚角的绝对值在第二预设阈值范围内，则识别加速度数据对应的口腔子区域为左下内区域。

需要说明的是，首先根据刷牙开始时刻的Y轴初始加速度以及刷牙过程中的X轴加速度数据，确定出加速度数据对应的口腔子区域是左边区域还是右边区域，然后根据目标滚转角的正负以及目标滚转角的绝对值与第一预设阈值范围以及第二预设阈值范围的大小关系，唯一准确地确定加速度数据对应的口腔子区域，均是在刷牙过程中Y轴加速度未被触发的前提条件下，即在刷牙过程中Y轴加速度小于第二预设阈值的情况下，否则，该口腔区域的识别结果会存在误差。

上述识别加速度数据对应的口腔子区域，实现了对口腔区域精细的区分和识别，并且保证了识别的准确性。

如图4所示，在一个实施例中，该口腔区域识别方法还包括如下步骤：

步骤112，将所述左下内区域、左上内区域、左下外区域或所述左上外区域作为第一目标区域，并将所述右下内区域、右下外区域、右下里区域和所述右下外区域作为第二目标区域。

其中，第一目标区域为左边区域，是指左下内区域、左上内区域、左下外区域或左上外区域中一种口腔子区域，第二目标区域为右边区域，是指右下内区域、右下外区域、右下里区域和右下外区域中一种口腔子区域。

步骤114，若所述Y轴初始加速度数据大于所述第一预设阈值，则对所述第一目标区域和所述第二目标区域进行更新矫正。

其中，更新矫正是指对识别出的口腔子区域消除误差及取反方向过程，在本实施例中，对第一目标区域和第二目标区域进行更新矫正，即是将识别出的口腔子区域中的左边区域更新为右边区域，将左下内区域、左上内区域、左下外区域或左上外区域分别更新为右下内区域、右上内区域、右下外区域或右上外区域。将识别出的口腔子区域中的右边区域更新为左边区域，将右下内区域、右下外区域、右下里区域和右下外区域分别更新为左下内区域、左下外区域、左下里区域和左下外区域。可以理解地，由于步骤110A’至步骤110I’中识别出的口腔子区域均是在Y轴初始加速度数据小于第二预设阈值的情形下，因此，当Y轴初始加速度数据大于第一预设阈值时，步骤110A’至步骤110I’中识别出的口腔子区域会存在误差，通过步骤114的方法对识别出的口腔子区域进行更新矫正，从而更进一步得保证了识别的口腔子区域的准确性。

上述口腔区域识别方法通过对在Y轴初始加速度数据大于第一预设阈值情形下的第一目标区域和第二目标区域进行更新矫正，进一步确保了识别的口腔子区域的准确性。

如图5所示，在一个实施例中，所述将所述目标加速度数据和目标角速度数据进行姿态融合处理，得到目标滚转角，包括：

步骤106A：分别对所述目标加速度数据和目标角速度数据进行归一化。

其中，归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为标量。在本实施例中，归一化用于将目标加速度和目标角速度简化为无量纲的数据，从而达到进行融合的条件。具体地，可以通过Python语言中的normalize方法进行归一化，即 normalize(a_x,a_y,a_z)，其中，a_x,a_y,a_z分别为第一方向加速度数据、第二方向加速度数据和第三方向加速度数据，或者分别为第一方向角速度数据、第二方向角速度数据和第三方向角速度数据，该方法的输出即为归一化的目标加速度数据或者目标角速度数据。还可以通过直接计算映射到[0,1]进行归一化，其具体实现计算公式为：

norm＝sqrt(a_x*a_x+a_y*a_y+a_z*a_z)；

ax＝a_x/norm；

ay＝a_y/norm；

az＝a_z/norm；

其中，ax、ay和az即为归一化后的第一方向加速度数据、第二方向加速度数据和第三方向加速度数据或者第一方向角速度数据、第二方向角速度数据和第三方向角速度数据。

步骤106B：对归一化后的目标加速度数据和目标角速度数据进行加权融合计算，得到所述目标滚转角。

其中，加权融合计算是指将根据数据的重要性赋予特定的权重后进行的求和运算。具体地，分别确定目标加速度数据和目标角速度数据对应的权重，将目标加速度数据和目标角速度数据乘以对应的权重后，进行累加运算得到的结果即为目标滚转角，从而将目标加速度数据和目标角速度数据转化成了姿态角数据，使得该目标滚转角包含了目标加速度数据和目标角速度数据对应的数据信息，使得目标滚转角信息更加准确简洁，以便减少计算量，提高口腔区域识别的效率。

上述对目标加速度数据和目标角速度数据进行姿态融合处理的方法使得目标滚转角信息更加准确简洁，以便减少计算量，提高口腔区域识别的效率。

如图6所示，在一个实施例中，在确定所述加速度数据对应的口腔子区域之后，所述口腔识别方法还包括：

步骤116，统计每一所述口腔子区域上压力大于0的时间作为所述各个口腔子区域的所述刷牙时长。

具体地，可以通过压力传感器检测识别出的各个子区域上大于0的时间，确定为对应的口腔子区域的刷牙时长。

步骤118，对所述8个口腔子区域的所述刷牙时长和所述8个口腔子区域的刷牙力度进行检测，确定刷牙习惯。

其中，刷牙习惯是指用户刷牙的具体状况，具体地，在刷牙时长对应的时间段内，通过压力传感器检测出的口腔子区域的力度，确定刷牙习惯。通过对识别出的口腔子区域进行检测，也即对整个口腔区域进行区域分区后，针对每一口腔子区域进行统计检测，从而更加客观准确地确定刷牙习惯，以便用户清楚了解自己的刷牙习惯。

如图7所示，在一实施例中，在所述确定刷牙习惯之后，所口腔区域识别方法还包括：

步骤120，将所述刷牙习惯与标准刷牙规则进行比对分析，得到分析结果。

其中，标准刷牙规则是指口腔领域确定的正确刷牙习惯的规则，服务端通过将刷牙习惯与标准刷牙规则进行比对分析，得到分析结果，及刷牙习惯对应的用户对8个子区域的刷牙时长和刷牙力度是否符合标准刷牙规则的结果。

步骤122，将所述分析结果发送到云服务器上进行保存或者展示。

具体地，将分析结果发送到云服务器上进行保存或者展示，从而方便用户根据分析结果对自己的刷牙习惯进行保持或者调整，进而保证口腔牙齿健康。

上述对刷牙牙习惯进行分析的过程能够方便用户根据分析结果对自己的刷牙习惯进行保持或者调整，进而保证口腔牙齿健康。

如图8所示，在一个实施例中，提出了一种口腔区域识别装置，包括：

数据获取模块802，用于获取电动牙刷在口腔区域的加速度数据和角速度数据，所述加速度数据和所述角速度数据分别是通过安置在所述电动牙刷上的三轴加速度计和陀螺仪采集得到的，且所述加速度数据包括第一方向加速度数据、第二方向加速度数据和第三方向加速度数据，所述角速度数据包括第一方向角速度数据、第二方向角速度数据和第三方向角速度数据；

滤波处理模块804，用于分别对所述加速度数据和所述角速度数据进行平滑滤波，得到目标加速度数据和目标角速度数据，所述目标加速度数据包括与所述第一方向加速度数据对应的第一目标数据、与所述第二方向加速度数据对应的第二目标数据；

融合处理模块806，用于将所述目标加速度数据和目标角速度数据进行姿态融合处理，得到目标滚转角；

阈值获取模块808，用于获取所述目标滚转角对应的第一预设阈值范围和第二预设阈值范围，获取第一目标数据对应的预设第一阈值；

区域识别模块810，用于根据所述目标滚转角、第一目标数据、第二目标数据、所述第一预设阈值范围、所述第二预设阈值范围和所述第一预设阈值确定所述加速度数据对应的口腔子区域，所述口腔区域包括：8个口腔子区域，8个口腔子区域分别为：左上内区域、左上外区域、左下内区域、左下外区域、右上内区域、右上外区域、右下内区域和右下外区域。

在一个实施例中，第一方向加速度数据为Y轴加速度数据；

区域识别模块包括：

第一区域识别单元，用于在所述第一目标数据小于0，且所述第一目标数据的绝对值大于所述第一预设阈值的情况下，若所述目标翻滚角小于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第一预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述左上外区域；

第二区域识别单元，用于若所述目标翻滚角小于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第二预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述左上内区域；

第三区域识别单元，用于若所述目标翻滚角大于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第一预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述左下外区域；

第四区域识别单元，用于若所述目标翻滚角大于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第二预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述左下内区域；

第五区域识别单元，用于在所述第一目标数据大于0，且所述第一目标数据的绝对值大于所述第一预设阈值的情况下，若所述目标翻滚角大于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第一预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述右上外区域；

第六区域识别单元，用于若所述目标翻滚角大于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第二预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述右上内区域；

第七区域识别单元，用于若所述目标翻滚角小于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第一预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述右下外区域；

第八区域识别单元，用于若所述目标翻滚角小于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第二预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述右下内区域。

在一个实施例中，第一方向加速度数据为X轴加速度数据，第二方向加速度为Z轴加速度数据；

区域识别模块还包括：

初始数据获取单元，用于获取刷牙初始时刻Y轴初始加速度数据；

一区域识别单元，用于在所述Y轴初始加速度数据大于0的情况下，若所述目标翻滚角小于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第一预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述右上外区域；

二区域识别单元，用于若所述目标翻滚角小于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第二预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述右上内区域；

三区域识别单元，用于若所述目标翻滚角大于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第一预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述右下外区域；

四区域识别单元，用于若所述目标翻滚角大于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第二预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述右下内区域；

五区域识别单元，用于在所述Y轴初始加速度数据小于0的情况下，若所述目标翻滚角小于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第一预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述左上外区域；

六区域识别单元，用于若所述目标翻滚角小于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第二预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述左上内区域；

七区域识别单元，用于若所述目标翻滚角大于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第一预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述左下外区域；

八区域识别单元，用于若所述目标翻滚角大于0，且所述目标翻滚角的绝对值在所述第二预设阈值范围内，则识别所述加速度数据对应的口腔子区域为所述左下内区域。

在一个实施例中，融合处理模块包括：

归一化处理单元，用于分别对所述目标加速度数据和目标角速度数据进行归一化；

融合处理单元，用于对归一化后的目标加速度数据和目标角速度数据进行加权融合计算，得到所述目标滚转角。

在一个实施例中，该口腔区域识别装置还包括：

统计模块，用于统计每一所述口腔子区域上压力大于0的时间作为所述各个口腔子区域的所述刷牙时长；

检测模块，用于对所述8个口腔子区域的所述刷牙时长和所述8个口腔子区域的刷牙力度进行检测，确定刷牙习惯。

在一个实施例中，该口腔区域识别装置还包括：

分析模块，用于将所述刷牙习惯与标准刷牙规则进行比对分析，得到分析结果；

发送模块，用于将所述分析结果发送到云服务器上进行保存或者展示。

图9示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备具体可以是服务器和终端设备，所述服务器包括但不限于高性能计算机和高性能计算机集群；所述终端设备包括但不限于移动终端设备和台式终端设备，所述移动终端设备包括但不限于手机、平板电脑、智能手表和笔记本电脑，所述台式终端设备包括但不限于台式电脑和车载电脑。如图9所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现口腔区域识别方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行口腔区域识别方法。本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，本申请提供的口腔区域识别方法可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图9所示的计算机设备上运行。计算机设备的存储器中可存储组成口腔区域识别装置的各个程序模板。比如，数据获取模块802，滤波处理模块804，融合处理模块806，阈值获取模块808和区域识别模块810。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中的口腔区域识别方法。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的口腔区域识别方法。

需要说明的是，上述口腔区域识别方法、口腔区域识别装置、计算机设备及计算机可读存储介质属于一个总的发明构思，口腔区域识别方法、口腔区域识别装置、计算机设备及计算机可读存储介质实施例中的内容可相互适用。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型 SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接 RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM) 等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。