具体实施方式

如上所述，期望提供在移动测量结果和气压测量结果的分析方面的改进，以确定人(此后称为“对象”)是否已经穿过楼梯。如本文所用，“楼梯”或“一组楼梯”是指将大的垂直距离分成一系列更小的垂直距离变化(每个被称为“台阶”或“楼梯”)的布置，其可以由对象依次穿过以使得对象能够从更低的高度移动到更高的高度，并且反之亦然。如本文描述，一组楼梯包括至少两个台阶，或在一些情况下，至少三个台阶。如本文所使用的术语“正在穿过楼梯”是指对象正在上(走上)一组楼梯或正在下(走下)一组楼梯，并且如本文所使用的“已穿过楼梯”是指对象已经上(走上)一组楼梯的至少多个(或至少三个或全部)台阶或已经下(走下)一组楼梯的至少多个(或至少三个或全部)台阶。一组楼梯还可以包括一个或多个“楼梯平台”，其是连续的台阶/楼梯之间的平坦区域，对象可能在穿过接下来的台阶/楼梯之前必须在该平坦区域上转弯(例如，90°或180°)。本文描述的分析的目的是在走上或下一组楼梯与沿着平坦表面行走、在不平坦地形上行走之间进行区分，和/或在气压由于高度变化之外的原因而变化的情况下减少楼梯穿过的假阳性检测。

图1示出了根据本文呈现的教导的示例性实施例的系统2。在该实施例中，系统2包括设备4，其由对象携带或穿戴并且包括被提供为测量对象的移动的移动传感器6和被提供为测量对象周围或对象处的环境中的气压的气压传感器8。系统2还包括装置10，装置10从设备4接收移动测量结果和气压测量结果，并且分析所述测量结果以确定对象是否已经穿过楼梯。

设备4可以是适于使得对象能够携带或穿戴设备4的任何形式。例如，设备4可以是手表或智能手表、智能电话、手镯、吊坠、项链、胸带、集成到一件衣服等的形式。在一些实施例中，如图1所示，装置10可以与设备4分开。在这些实施例中，装置10可以是任何类型的电子设备或计算设备，其可以与设备4通信，或以其他方式直接或间接地从设备4接收移动测量结果和气压测量结果。例如，装置10可以是计算机、膝上型计算机、平板计算机、智能电话、智能手表等或是其一部分，并且因此可以是在对象的家庭或护理环境中存在或使用的装置。在其他实施方式中，装置10可以是远离对象并且远离对象的家庭或护理环境的装置。例如，装置10可以是服务器，例如数据中心中的服务器(也称为“在云中”)。在备选实施例中，装置10(并且特别是如本文描述的装置10的功能)可以与设备4集成。因此，装置10也可以作为设备4的一部分由对象携带或穿戴。

移动传感器6可以包括用于测量对象的移动或用于提供表示对象的移动的测量结果的任何类型的(一个或多个)传感器。移动传感器6生成并输出表示对象的移动的测量结果的移动信号。移动信号可以包括移动测量结果(样本)的时间序列，并且移动信号因此可以与时间段内的移动相关。移动传感器6可以使用任何期望的采样频率，例如每秒50次测量(50Hz)、60Hz或100Hz。加速度计可以生成并输出包含表示对象在多个时刻的移动的多个加速度测量样本的移动信号。加速度计通常是测量三个维度上的加速度的加速度计，并且由加速度计108生成的移动信号可以包括表示三个维度中的每一个上的加速度的相应测量结果。例如，加速度计可以输出针对笛卡尔坐标系的x轴、y轴和z轴中的每一个的相应测量信号。在备选实施例中，移动传感器6可以包括或进一步包括磁力计、卫星定位系统接收器(例如GPS接收器、GLONASS接收器、伽利略定位系统接收器)、陀螺仪或压力传感器中的任何一个或多个，压力传感器可以定位在对象的鞋(或每只鞋)或其他鞋类中以测量足部施加到地面的压力(因为这些测量结果可以指示脚步)。

气压传感器8可以包括用于测量气压或气压变化的任何类型的传感器。气压传感器8产生并输出气压信号，该气压信号表示气压传感器8处的气压或气压的变化的测量结果。气压信号可以包括气压测量结果(样本)的时间序列，并且气压信号因此可以涉及一段时间内的气压或气压变化。气压传感器8可以使用任何期望的采样频率，例如1Hz或50Hz。

装置10包括处理单元12，该处理单元12控制装置10的操作并且可被配置为执行或进行本文所述的方法。具体地，处理单元12可以获得移动信号/移动测量结果和气压信号/气压测量结果，并且处理它们以确定对象是否已经穿过楼梯。可以用软件和/或硬件以多种方式来实现处理单元12，以执行本文描述的各种功能。处理单元12可以包括一个或多个微处理器或数字信号处理器(DSP)，其可以使用软件或计算机程序代码来编程以执行所需的功能和/或控制处理单元12的部件以实行所需的功能。处理单元12可以被实施为用于执行一些功能的专用硬件(例如，放大器、前置放大器、模数转换器(ADC)和/或数模转换器(DAC)和执行其他功能的处理器(例如，一个或多个编程的微处理器、控制器、DSP和相关电路)的组合。本公开的各个实施例中可以采用的部件的示例包括，但不限于，传统微处理器、DSP、专用集成电路(ASIC)和现场可编程门阵列(FPGA)。

处理单元12连接到存储器单元14，该存储器单元14可以存储数据、信息和/或信号(包括移动测量结果和/或气压测量结果)，以供处理单元12在控制装置10的操作和/或在执行或进行本文中描述的方法时使用。在一些实施方式中，存储器单元14存储可由处理单元12执行的计算机可读代码，使得处理单元12执行一种或多种功能，包括本文所述的方法。在特定实施例中，程序代码可以是用于智能手表、智能电话、平板电脑、膝上型电脑或计算机的应用程序的形式。存储器单元14可以包括任何类型的非暂时性机器可读介质，诸如高速缓存或系统存储器，包括易失性和非易失性计算机存储器，诸如随机存取存储器(RAM)静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)和电可擦除PROM(EEPROM)，它们以存储器芯片、光盘(诸如压缩盘(CD)、数字多功能光盘(DVD)或蓝光光盘)、硬盘、磁带存储解决方案或固态设备的形式来实现，包括记忆棒、固态驱动器(SSD)、存储器卡等。

在图1所示的系统2的实施例中，由于装置10与包括移动传感器6和气压传感器8的设备4分开，因此装置10还包括接口电路16，该接口电路16用于实现与其他设备的数据连接和/或与其他设备的数据交换，其他设备包括设备4和可选地服务器、数据库、用户设备和传感器中的任何一个或多个。该连接可以是直接的或间接的(例如，经由互联网)，并且因此接口电路16可以经由任何期望的有线或无线通信协议来实现装置10与网络(诸如互联网)之间或装置10与设备4之间的连接。例如，接口电路16可以使用WiFi、蓝牙、Zigbee或任何蜂窝通信协议(包括但不限于全球移动通信系统(GSM)、通用移动电信系统(UMTS)、长期演进(LTE)、LTE-Advanced等)来操作。在无线连接的情况下，接口电路16(并且因此装置10)可以包括用于通过传输介质(例如，空中)进行发送/接收的一个或多个合适的天线。备选地，在无线连接的情况下，接口电路16可以包括使得接口电路16能够连接到装置10外部的一个或多个合适的天线的器件(例如，连接器或插头)，以便通过传输介质(例如，空气)进行发送/接收。接口电路16连接到处理单元12，以使得由接口电路16接收的信息或数据能够被提供给处理单元12，和/或来自处理单元12的信息或数据能够由接口电路16发送。

接口电路16可以用于接收由移动传感器6生成的移动测量结果和由气压传感器8生成的气压测量结果。

在一些实施例中，接口电路16可以用于输出由处理单元12进行处理的结果，例如对象是否已经穿过楼梯的指示和/或与对象穿过楼梯有关的信息。

在一些实施例中，装置10包括用户接口18，该用户接口18包括使得装置10的用户(例如，对象或针对对象的护理提供者)能够将信息、数据和/或命令输入到装置10中(例如，用于开始或实现根据本文描述的技术的移动测量结果和气压测量结果的分析)，和/或使得装置10能够向装置10的用户输出信息或数据的一个或多个部件。例如，输出可以是对象已经穿过楼梯的听觉、视觉和/或触觉指示。用户接口18可以包括(一个或多个)任何适当的输入部件，包括但不限于键盘、小键盘、一个或多个按钮、开关或转盘、鼠标、触控板、触摸屏、手写笔、照相机、麦克风等，并且用户接口18可以包括(一个或多个)任何合适的输出部件，包括但不限于显示屏、一个或多个灯或照明元件、一个或多个扬声器、振动元件等。

应当理解，装置10的实际实施方式可以包括除了图1所示的那些之外的附加部件。例如，装置10还可以包括诸如电池的电源、或用于使得装置10能够连接到主电源的部件。

如上所述，移动传感器6和气压传感器8是设备4的一部分，在图1所示的实施例中，设备4与装置10分开。为了移动测量结果和气压测量结果从设备4通信到装置10，设备4包括接口电路20。接口电路20可以以与装置10中的接口电路16类似的方式实施。

在一些实施例中，设备4还可以包括用于控制设备4的操作的处理单元22。该处理单元22还可以用于在移动测量结果和/或气压测量结果被通信到装置10之前执行对它们的一些预处理，例如，可以对测量结果进行滤波以减少或去除噪声分量或伪影。处理单元22可以以与装置10中的处理单元12类似的方式实施。

应当理解，设备4的实际实施可以包括除了图1所示的那些之外的附加部件。例如，设备4还可以包括电源(优选地电池)使得设备4是便携式的，或包括用于使得设备4能够连接到主电源的部件。

在其中装置10是设备4的一部分的系统2的备选实施例中，应当理解，可以存在仅一个处理单元12/22，并且不需要接口电路来将移动测量结果和气压测量结果通信到处理单元12。

常规技术通常尝试通过考虑多个脚步内(例如，10秒时段或整个行走活动内)的高度变化来检测楼梯穿过。根据本文描述的技术，考虑特定步态阶段(例如脚跟着地)的高度变化，而不是仅考虑整个行走(多个脚步)期间的总高度变化。这使得对象已经穿过楼梯的检测能够被改善，特别是对于当穿过楼梯时通常具有零碎行走行为(例如具有更短的一系列脚步和/或具有频繁的中断/休息时段)的老年人或虚弱对象。当楼梯穿过被分段时，对象以恒定行走速度穿过楼梯的假设(如在其中高度的总变化可以除以步数或高度的总变化可以除以所花费的总时间的常规技术中)是无效的，并且因此常规技术的准确性可能受由气压测量的其他(非高度相关的)变化引起的虚假高度变化限制，气压测量的其他(非高度相关的)变化累积并导致不表示整个行走事件期间的实际高度变化的高度变化估计，并且因此导致每步高度的平均变化的非现实值。

相比之下，本文描述的技术提供了在移动测量结果和气压测量结果的分析方面的改进，以通过识别移动测量结果中的步态阶段(例如脚跟着地)的发生、根据气压测量结果确定识别的步态阶段的对之间的相应高度变化、并且根据所确定的高度变化确定对象是否已经穿过楼梯来确定对象是否已经穿过楼梯。因此，本文描述的技术提供了可以确定脚步之间的高度变化，而不管它们的相对计时如何，这允许当脚步不规则时或当连续脚步之间的时间大得使其他非高度相关的压力变化可能发生并影响测量的气压时的更鲁棒检测。例如，观察步态阶段水平处的高度变化而不是在更长的行走时段内的总高度变化意味着由于例如环境变化(例如，门或窗打开或关闭)的气压变化(其表现为气压的相对突然和大的变化(与对于上升或下降单个步脚预期发生的气压变化相比))将不会直接导致对象已经穿过楼梯的检测。

图2中的流程图示出了根据本文描述的技术的示例性方法。该方法的一个或多个步骤可以由装置10中的处理单元12适当地结合存储器单元14、接口电路16和用户接口18中的任意来执行。处理单元12可以响应于执行计算机程序代码而执行一个或多个步骤，该计算机程序代码可以存储在计算机可读介质(例如存储器单元14)上。参考图3-7所示的示例描述图2中的流程图，图3-7示出了针对不同场景获得的移动测量结果和气压测量结果的曲线图以及根据该方法的特定实施例形成的直方图。

在第一步骤(步骤101)中，处理单元12获得表示对象在至少第一时间段期间的移动的移动信号。从设备4中的移动传感器6获得移动信号。设备4至少在第一时间段期间由对象携带或穿戴。处理单元12可以直接从移动传感器6或间接地从移动传感器6(例如，经由接口电路16和接口电路20)获得移动信号。在这些实施例中，处理单元12可以能够在测量结果被接收时(例如，实时地或接近实时地)处理测量结果以确定对象是否已经穿过楼梯(并且可能仍然正在穿过楼梯)。备选地，处理单元12可以从存储器单元14检索移动信号。在一些实施例中，处理单元12可以在第一时间段已经逝去之后接收表示对象在第一时间段期间的移动的移动信号。备选地，当测量对象的移动时，处理单元12可以在第一时间段的过程内接收移动信号。第一时间段优选地具有长到足以覆盖对象的典型楼梯穿过活动的持续时间。房屋中的一组楼梯通常可以包括5-15个台阶。在一些实施例中，第一时间段可以是至少5秒(s)、至少10s、至少20s或至少1分钟。

图3(a)示出了15秒时间段内的示例性移动(加速度)信号。图3所示的测量结果是从由在15秒时间段的一部分期间走上一组楼梯的对象穿戴或携带的设备4获得的。

在第二步骤，步骤103(其可以在步骤101之前、之后或与其同时发生)中，处理单元12获得表示在至少第一时间段期间气压传感器8处的气压的气压信号。由于还获得了针对至少第一时间段的移动测量，针对第一时间段的移动测量结果和气压测量结果都可用于处理单元12以便进行分析。气压信号是从至少在第一时间段期间由对象携带或穿戴的设备4中的气压传感器8获得的，并且因此气压测量结果表示对象周围或对象处的环境中的气压。处理单元12可以直接从气压传感器8或间接地从气压传感器8(例如，经由接口电路16和接口电路20)获得气压信号。在这些实施例中，处理单元12可以能够在测量结果被接收时(例如，实时地或接近实时地)处理测量结果以确定对象是否已经穿过楼梯(并且可能仍然正在穿过楼梯)。备选地，处理单元12可以从存储器单元14检索气压信号。在一些实施例中，处理单元12可以在第一时间段已经逝去之后接收表示对象在第一时间段期间的移动的气压信号。备选地，当测量对象处的气压时，处理单元12可以在第一时间段的过程内接收气压信号。

在步骤105中，处理单元12处理移动信号以识别与对象的行走相对应的步态阶段的多个发生。如已知的，行走的过程是循环的(即，重复的)一系列“步态阶段”，其中每个行走“周期”(在本文中称为“步态周期”)包括对应于脚跟着地(其中脚跟着地或撞击地面)的步态阶段、脚在地面上并且在另一只脚离开地面并向前移动时为体重提供支撑的站立阶段(称为“脚掌着地”或“中间站立”、或两只脚在地面上的“双脚站立”)、脚被抬离地面(被称为“脚趾离地”)并向前移动(其中最大向前速度的点被称为“中间摆动”)并放置在地面上(脚跟着地)的摆动阶段。应当理解，单个步态周期将包括这些步态阶段中的每一个的两次发生，例如，每个步态周期将包括两个脚跟着地，一个是由左脚，并且一个是由右脚。

因此，在步骤105的一些实施例中，处理单元12可以处理移动测量结果以识别由于脚跟着地引起的一系列撞击(例如，在加速度测量的情况下，大于阈值的加速度的幅度，或在脚压力传感器的情况下，测量的压力到高于阈值的增加)、一系列静态站姿步态阶段(例如，测量的加速度关于时间的导数的零交叉)、一系列脚趾离地点(例如，在向上方向上存在加速度的情况下、或在脚压力传感器的情况下，其中测量的压力降至阈值以下)、和/或一系列中间摆动点(例如，其中脚或腿在向前方向上的速度超过阈值)。

应当理解，处理单元12可以在移动测量结果中识别(或可靠地识别)的步态阶段的类型可以取决于设备4中的移动传感器6的类型和/或设备4位于对象的身体上的何处。例如，在移动传感器6穿戴或携带在腿或脚上的情况下中间摆动步态阶段或脚趾离地点可以更容易识别，并且脚跟着地可以在加速度测量结果而不是比如陀螺仪测量结果中更容易识别。

在一些实施例中，在步骤105中，需要处理单元12在可以检测到“行走”之前识别步态阶段的至少三次发生。通常，在对象在第一时间段期间行走(包括走上或走下楼梯)的情况下，处理单元12将能够识别步态阶段的多于三次的发生。

用于处理移动测量结果(包括加速度测量结果)以识别对象是否正在行走的各种技术是本领域技术人员已知的，并且可以在步骤105中使用各种这样的技术来识别与对象行走相对应的步态阶段的多次发生。在WO2015/113915中描述了一种示例性技术，而在WO2011/004322中描述了另一种示例性技术。

图3(a)中的示例是加速度信号，并且处理单元12可以分析该信号以将脚跟着地步态阶段识别为例如在加速度信号中的高于阈值的任何峰值中出现最大加速度的时间。对应于左脚和右脚的交替脚跟着地的一系列脚跟着地在图3(a)中通过倒三角形来标记。

接下来，在步骤107中，对于步态阶段的所识别的发生中的每个(例如，每个识别的脚跟着地)，处理单元12选择在时间上与步态阶段的所识别的发生相对应的气压信号的相应部分。在步骤107中针对步态阶段的每个所识别的发生选择的气压信号的部分在该方法的后续步骤中被用作针对该步态阶段发生的气压。由于气压信号的选定部分在时间上对应于每个步态周期中的相同类型的步态阶段，因此针对步态阶段的发生的气压信号的选定部分将更直接地彼此可比较。例如，所选择的气压信号的部分可以在时间上对应于在移动测量结果中识别的每个脚跟着地。使用脚跟着地作为在移动测量结果中识别的步态阶段具有优于使用中间摆动阶段或中间站立阶段的优点，因为上或下台阶/楼梯发生在一只脚的中间摆动阶段和另一只脚的中间站立阶段期间，并且因此在时间上对应于中间摆动阶段或中间站立阶段的空气压力信号的部分的使用可能提供误导性或不太可靠的空气压力值/高度变化。作为另一示例，为每个识别的步态阶段发生选择的空气压力信号的部分可以在时间上对应于检测到的脚跟着地的每个连续对之间的中值时间。

一些实施例中，在步骤107中，从气压信号中选择单个测量样本。例如，可以选择在时间上对应于识别的脚跟着地的计时的气压测量样本。在备选实施例中，在步骤107中，可以从气压信号中选择多个连续的测量样本。多个样本可以在相关步态阶段发生的时候开始或结束，或由多个连续测量样本覆盖的时间段可以跨越相关步态阶段发生的时间。例如，步骤107可以包括选择在相关步态阶段发生的时间之前的多个测量样本(例如，5个)和在相关步态阶段发生的时间之后的多个测量样本(例如，5个)。在一些实施例中，多个测量样本可以被平均(例如，作为中值、众数或平均值)或以其他方式组合以提供表示针对该步态阶段发生的气压的单个测量样本。应当理解，在步骤107中选择多个测量样本的情况下，测量样本应当都与相同的步态阶段发生相关，即，所选择的测量样本都不应当与相邻的步态阶段发生相关。

应当理解，步骤107中的选择可以被理解为对气压信号进行“子采样”，因为在对对象的移动的后续分析中仅使用气压信号的部分。

接下来，在步骤109中，对于步态阶段的所识别的发生的对，确定每对中的步态阶段的所识别的发生之间的对象的高度变化。根据在步骤107中针对那些步态阶段发生选择的气压信号的相应部分来确定高度变化，并且高度变化可以由在步骤107中选择的气压测量样本的值的差给出，其中，该差使用气压和高度之间的常规关系被转换为高度或高度变化。备选地，可以使用气压和高度之间的常规关系将在步骤107中针对步态阶段的发生选择的气压测量样本转换为高度(相对高度或绝对高度)，并且可以将高度变化确定为两个高度之间的差。例如，在步骤109中，可以比较对应于两个脚跟着地的气压测量样本，以确定两个脚跟着地之间的对象的高度变化。

在步骤109的一些实施例中，所识别的发生的对是识别的步态阶段的连续发生。例如，每对可以是连续的脚步(例如，左脚脚步和右脚脚步)，并且可以根据针对这些脚步的气压信号的相应部分来确定高度变化。

在步骤109的其他实施例中，所识别的发生的对是步态阶段的非连续发生。在一些实施例中，该对中的步态阶段的非连续发生可以是在它们之间具有步态阶段的一个其他(或多个)发生的步态阶段的发生。例如，每对可以是具有特定脚的连续脚步(例如，左脚的一对连续脚步(在此情况下，在它们之间存在不是该对的一部分的右脚脚步))。作为另一示例，每对可以是在它们之间具有识别的脚步的9次其他发生的脚步(例如，脚步中的一个脚步是在另一个脚步之后的第十个脚步)。在任一种情况下，可以根据针对那些非连续脚步的气压信号的相应部分确定高度变化。

步骤109的一些实施例可以使用上述发生的对的类型中的若干种(例如，包括步态阶段的连续的所识别的发生的对和包括步态阶段的非连续的所识别的发生的对)来确定高度变化。在这种情况下，应当理解，可能需要所确定的高度变化的一些转换或缩放，以便比较覆盖不同数量的步态周期的对的高度变化。例如，对应于左脚脚步和下一个左脚脚步的对是一个步态周期，并且因此高度变化表示一个步态周期内的变化，而对应于左脚脚步和在此之后的第五个左脚脚步的对是五个步态周期，并且因此高度变化表示五个步态周期内的变化，并且因此需要缩放这些高度变化中的一个以与另一个可比较。因此，在一些实施方案中，在步骤111中确定对象是否已经穿过楼梯之前，该方法可以包括将所确定的高度变化中的每一个缩放到步态周期的共同数量。步态周期的共同数量可以是1、2或步态周期的任何期望数量。然后，步骤111根据针对所识别的发生的对的经缩放的高度变化来确定对象是否已经穿过楼梯，例如，通过确定针对多个对的经缩放的高度变化的分布的一个或多个统计值。

图3(b)示出了在图3(a)中表示的相同15秒时间段内的示例性高度信号，其中，对象正在上楼梯。该高度信号(其中高度以米m为单位给出)可以使用气压和高度之间的常规关系根据在步骤103中获得的气压信号导出，其中，初始高度(即，在15秒时间段开始的时候)被设置为0。可以看出，高度在前10秒内大致线性地增加，并且在剩余的5秒内相对恒定。图3(b)示出了在步骤107中针对步态阶段的所识别的发生中的每一个选择的气压信号的部分(尽管被转换为高度)(并且具体地，在检测到的脚跟着地中的每一个处的高度)。根据步骤109的实施例，步态阶段的发生的每个连续对之间的高度变化可以被确定为针对脚跟着地的每个连续对的高度之间的差。

步骤109将针对步态阶段的发生的多个对生成相应的高度变化，并且在步骤111中，分析这些高度变化以确定对象是否已经穿过楼梯。步骤111的实施例可以包括基于针对多个对的所确定的高度变化的分布的一个或多个统计值来确定对象是否已经穿过楼梯。也就是说，所确定的针对多个对的高度变化可以表示为分布，例如频率分布。

在步骤111的特定实施例中，处理单元12根据针对步态阶段的发生的多个对所确定的高度变化或根据由所确定的高度变化形成的分布来确定一个或多个统计值。一个或多个统计量可以包括每个步态阶段发生的平均高度变化(因此，在步骤109中确定的平均高度变化(中值、众数或平均值)、在预定时间段内发生的步态周期的每个步态阶段发生的平均高度变化(例如，在步骤109中针对识别的步态周期的子集或相应子集确定的高度变化的平均值)、跨步态阶段的所识别的发生的所述对所确定的高度变化的变化性的度量(例如，所确定的高度变化的标准偏差或四分位数范围)和/或针对在预定时间段内发生的步态阶段的发生的所确定的高度变化的变化性的度量(例如，针对识别的步态阶段发生的子集的高度变化的变化性度量)。

另外，在步骤111中确定的统计值还可以包括步态阶段的连续发生的子集的高度变化的变化性(例如，标准偏差)或平均值(例如，均值)的相应度量。例如，每个子集可以包括步态阶段的10个连续发生。在一些实施例中，在步骤111中确定的统计值还可以包括步态阶段的连续发生(例如，10个连续发生)的重叠子集的高度变化的变化性或平均值的相应度量。

所确定的统计值然后可以用于确定对象是否已经在第一时间段期间穿过楼梯。例如，统计值可以用于通过将一个或多个统计值与一个或多个正常值和/或历史值进行比较来确定对象是否已经穿过楼梯，所述一个或多个正常值和/或历史值对应于当对象或对象群体正在穿过楼梯时可能观察到或已经观察到的值。如果所导出的统计值与和楼梯穿过相关联的正常值和/或历史值一致，那么在步骤111中可以确定对象已经穿过楼梯。另一方面，如果导出的统计值与和楼梯穿过相关联的正常值和/或历史值不一致，那么在步骤111中可以确定对象没有穿过楼梯。

备选地或另外地，统计值可以用于通过将一个或多个统计值与针对一组楼梯的一个或多个标准值(例如楼梯高度(例如，该组楼梯中的每个台阶/楼梯之间的高度))进行比较来确定对象是否已经穿过楼梯。如果导出的统计值与针对一组楼梯的标准值一致，那么在步骤111中可以确定对象已经穿过楼梯。另一方面，如果导出的统计值与针对一组楼梯的标准值不一致，那么在步骤111中可以确定对象没有穿过楼梯。

在第一示例中，对于在特计时间段内获得的移动测量结果和气压测量结果，每个脚跟着地的平均高度变化为+40±5厘米(cm)。在步骤111中，对象在该时间段内的移动将不被分类为穿过楼梯，因为40cm对于一组楼梯中的典型梯级高度(台阶高度)太大和/或与可以被对象穿过的典型台阶高度不一致。

在第二示例中，对于不同时间段内获得的移动测量结果和气压测量结果，每个脚跟着地的平均高度变化为-15±2cm。在步骤111中，对象在该时间段内的移动可以被分类为下楼梯，因为15cm的高度变化与一组楼梯中的典型梯级高度一致。

然而，在基于与第二示例相同的测量结果的第三示例中，对象的历史数据也是可用的，其指示对象仅先前(或最近)能够以每个完整步态周期一个台阶/楼梯的速率穿过楼梯(因此对象必须在走上到下一个台阶/楼梯之前使两只脚上到相同的楼梯/台阶(两个脚跟着地))。在这种情况下，对象的每个脚跟着地的-15cm的平均高度变化与对象的历史数据不一致，并且因此对象的这种行走将不被分类为楼梯穿过。

在基于另一组测量结果的第四示例中，在10次识别的脚跟着地内，每个脚跟着地的平均确定的高度变化是-15±2cm。这种高度变化与对象下楼梯一致，并且对象的历史数据指示对象每天穿过一系列10个台阶/楼梯，并且因此它可以被识别为对象已经穿过(下)楼梯。

在一些实施例中，可以使用另外的信息或测量结果来改善对对象是否已经穿过楼梯的检测。例如，在一些实施例中，可以以任何方式分析或使用针对步态阶段的发生的对所确定的高度变化的时间序列(包括其顺序)，以确定对象是否已经穿过楼梯。例如，被没有高度变化的3个脚跟着地分开的具有相对恒定的正高度变化的10个脚跟着地的块与对象上具有中途着陆区域的一组楼梯一致，在所述中途着陆区域上对象必须转弯。更一般地，统计值(例如，每个脚步的平均或中值高度变化)以及高度变化的序列和顺序可以用于确定对象是否已经穿过楼梯。

作为另一或另外的示例，对象的位置信息可以提供对象是否在存在楼梯的环境中的指示，并且这会增加检测到楼梯穿过的可能性(并且反之亦然)。位置信息可以由卫星定位系统接收器(例如，GPS)和/或由设备4的其他部件提供。例如，设备4中的接口电路20可以扫描WiFi网络，并且(一个或多个)识别的网络可以用于确定对象的位置。在上面的第四示例中，如果历史数据指示对象每天在他们的家中穿过10个台阶/楼梯，并且在识别到10个脚跟着地时，家庭WiFi网络对于设备4中的接口电路20是可见的，则可以增加对象被确定为已经穿过楼梯的可能性。

在一些实施例中，步骤111中的分布被表示为直方图，并且步骤111可以包括根据针对步态阶段的发生的对所确定的高度变化形成直方图，其中，直方图具有针对高度变化的不同范围的分箱(例如，针对在-0.05m和+0.05m之间的高度变化的分箱、针对在-0.15m和-0.05m之间的高度变化的分箱等)。然后可以使用或分析直方图来确定对象是否已经穿过楼梯。图3(c)示出了由在移动测量结果中识别的连续脚跟着地之间的高度变化形成的直方图，并且直方图还包括对应于台阶/楼梯的梯级高度的大约+0.18m和-0.18m处的垂直条。可以看出，直方图通常以+0.18m的梯级高度为中心，并且因此该移动可以被分类为对象正在穿过(上)楼梯。

可以以任何方式分析或使用在步骤111中确定的直方图或其他类型的分布以确定对象是否已经穿过楼梯。例如，可以使用定量测量来评价直方图(或其他类型的分布)中表示的分布的形状，诸如分布/直方图的中心和/或非中心统计矩(例如，均值(平均值、众数和中值中的任意)、不对称性、变化性、方差、标准偏差、偏度、四分位数范围、每步高度变化的总和)，和/或可以如上所述的那样评价所确定的高度变化和步态阶段的时间一致性。

如前所述，可以将从分布/直方图确定的信息与一个或多个正常值和/或历史值进行比较，所述一个或多个正常值和/或历史值对应于当对象或对象群体正在穿过楼梯时可能或已经观察到的值。如果导出的统计值与和楼梯穿过相关联的正常值和/或历史值一致，那么在步骤111中可以确定对象已经穿过楼梯。另一方面，如果导出的统计值与和楼梯穿过相关联的正常值和/或历史值不一致，那么在步骤111中可以确定对象没有穿过楼梯。同样地，如上面参考图3(c)所指示的，可以将从分布/直方图确定的信息与一组楼梯的一个或多个标准值(例如楼梯高度(例如，该组楼梯中的每个台阶/楼梯之间的高度)进行比较。如果导出的统计值与一组楼梯的标准值一致，那么在步骤111中可以确定对象已经穿过楼梯。另一方面，如果导出的统计值与针一组楼梯的标准值不一致，那么在步骤111中可以确定对象没有穿过楼梯。

如上所述，图3示出了针对正在上楼梯的对象的15秒时间段内的示例性移动(加速度)信号、对应的示例性气压信号以及根据连续识别的脚跟着地之间的高度变化形成的直方图。

图4-7示出了对象的其他示例性移动场景，其中，根据在加速度测量结果中识别的连续脚跟着地之间的高度变化形成直方图。在每种情况下，加速度测量结果是由对象穿戴或携带的设备4中的加速度计在15秒时间段内获得的。同样地，气压测量结果是通过设备4中的气压传感器8获得的。

在图4中，测量是针对正在下楼梯的对象的。因此，图4(a)示出了15秒时间段内的具有一系列识别的脚跟着地的示例性加速度信号，其对应于左脚和右脚的交替的脚跟着地，通过倒三角形来标记。图4(b)示出了在图4(a)中表示的相同15秒时间段内的示例性高度信号。该高度信号是使用气压和高度之间的常规关系根据气压信号导出的，其中，初始高度(即，在15秒时间段开始的时候)被设置为0。可以看出，高度在前10秒内大致线性地减小，并且在剩余的5秒内相对恒定。图4(b)示出了根据步骤107为每个识别的脚跟着地选择的气压信号的部分。图4(c)示出了根据在移动测量结果中识别的连续脚跟着地之间的高度变化形成的直方图，并且直方图还包括对应于台阶/楼梯的梯级高度的大约+0.18m和-0.18m处的垂直条。可以看出，直方图通常以0m至-0.18m的梯级高度为中心，并且因此该移动可以被分类为对象正在穿过(下)楼梯。

在图5中，测量是针对正在平坦表面上行走的对象的。因此，图5(a)示出了15秒时间段内的具有一系列识别的脚跟着地的示例性加速度信号，其对应于左脚和右脚的交替的脚跟着地，通过倒三角形来标记。图5(b)示出了在图5(a)中表示的相同15秒时间段内的示例性高度信号。该高度信号是使用气压和高度之间的常规关系根据气压信号导出的，其中，初始高度(即，在15秒时间段开始的时候)被设置为0。可以看出，高度在整个15秒内相对恒定。图5(b)示出了根据步骤107为每个识别的脚跟着地选择的气压信号的部分。图5(c)示出了根据在移动测量结果中识别的连续脚跟着地之间的高度变化形成的直方图，并且直方图还包括对应于台阶/楼梯的梯级高度的大约+0.18m和-0.18m处的垂直条。可以看出，直方图(几乎完全)以0m的高度变化为中心，并且因此该移动将不被分类为对象正在穿过楼梯。

在图6中，测量是针对正在不平坦表面上行走和/或在气压测量结果中存在测量伪影(例如，由于环境条件的变化)的情况下的第一对象的。因此，图6(a)示出了15秒时间段内的具有一系列识别的脚跟着地的示例性加速度信号，其对应于左脚和右脚的交替的脚跟着地，通过倒三角形来标记。图6(b)示出了在图6(a)中表示的相同15秒时间段内的示例性高度信号。该高度信号是使用气压和高度之间的常规关系根据气压信号导出的，其中，初始高度(即，在15秒时间段开始的时候)被设置为0。可以看出，15秒时段内的高度趋势是降低，但是存在高度增加和降低的时段。图6(b)示出了根据步骤107为每个识别的脚跟着地选择的气压信号的部分。图6(c)示出了根据在移动测量结果中识别的连续脚跟着地之间的高度变化形成的直方图，并且直方图还包括对应于台阶/楼梯的梯级高度的大约+0.18m和-0.18m处的垂直条。可以看出，直方图不以任何特定的高度变化为中心，并且尽管直方图朝向与台阶/楼梯下降一致的高度变化“倾斜”，但是也存在与台阶/楼梯上升一致的相对大量的高度变化。因此，该移动将不被分类为第一对象正在穿过楼梯。

在图7中，测量是针对正在不平坦表面上行走和/或在气压测量结果中存在测量伪影(例如，由于环境条件的变化)的情况下的第二对象的。因此，图7(a)示出了15秒时间段内的具有一系列识别的脚跟着地的示例性加速度信号，其对应于左脚和右脚的交替的脚跟着地，通过倒三角形来标记。图6(b)示出了在图6(a)中表示的相同15秒时间段内的示例性高度信号。该高度信号是使用气压和高度之间的常规关系根据气压信号导出的，其中，初始高度(即，在15秒时间段开始的时候)被设置为0。可以看出，在15秒时段内的高度趋势是恒定的，但是存在高度看起来相对急剧地增加(即，在3秒内增加约1.5m)紧接着同样急剧的降低的时间段。图7(b)示出了根据步骤107为每个识别的脚跟着地选择的气压信号的部分。图7(c)示出了根据在移动测量结果中识别的连续脚跟着地之间的高度变化形成的直方图，并且直方图还包括对应于台阶/楼梯的梯级高度的大约+0.18m和-0.18m处的垂直条。可以看出，直方图主要以0m的高度变化为中心，并且因此该移动将不被分类为对象正在穿过楼梯。

在一些实施例中，为了改善在本文中所描述的技术的功耗或计算要求，当对象没有正在移动或以其他方式可能正在穿过楼梯时，移动传感器6和气压传感器8中的一个可以被停用或断电。例如，当移动传感器6没有检测到对象的任何移动时，或在移动测量结果的一些特性不满足标准(例如，移动的量或移动的幅度低于阈值量)的情况下，气压传感器8可以被停用或断电。如果特性满足例如指示对象正在移动的标准(例如，移动的量或移动的量值高于阈值量)，气压传感器8可以被激活或以其他方式通电，使得它测量设备4处的气压。否则，气压传感器8可以被停用(如果尚未停用)或断电(如果尚未断电)。以这种方式，移动传感器6和气压传感器8将分别在对象可能正在穿过楼梯的时候测量移动和气压。

因此，图2中的方法还可以包括获得针对第二时间段(其在第一时间段之前)的来自移动传感器6的移动信号和针对第二时间段的来自气压传感器8的气压信号中的一个，同时移动传感器6和气压传感器8中的另一个不激活，处理所获得的信号以确定所述信号中的一个的特性的值(例如，信号的方差、信号的最大幅度、信号的最小幅度、信号的最大幅度与最小幅度之间的差等)，并且如果所确定的值满足标准(例如，所确定的值高于阈值)，则激活移动传感器6和气压传感器8中的另一个。

此外，当移动传感器6和气压传感器8都是激活的或通电时，可以分析移动信号和/或气压信号以确定特性的值，并且如果所确定的值不满足标准，则停用移动传感器6和气压传感器8中的一个。

在一些实施例中，图2中的方法还可以包括基于步骤111的结果输出对象是否已经穿过楼梯的指示。输出可以经由用户接口18例如作为视觉和/或听觉输出提供，和/或它可以作为信号经由接口电路16通信到另一装置或计算机。

在一些实施例中，步骤111的结果和与穿过楼梯相关联的移动测量结果可以用于确定针对对象的跌倒风险和/或对象的移动性的指示。也就是说，可以使用跌倒风险估计算法和/或移动性估计算法来分析步骤111的结果和与对象穿过楼梯相关联的移动测量结果(和任选地气压测量结果)，以确定对象的跌倒风险的度量和/或移动性的度量。本领域技术人员将意识到可以用于根据对象已经穿过楼梯的指示和相关联的移动测量结果来估计跌倒风险和/或估计移动性的各种跌倒风险估计算法和/或移动性估计算法，并且因此在本文中不提供进一步的细节。

如上所述，处理单元12在步骤105中识别的步态阶段的类型可以取决于设备4中的移动传感器6的类型和/或设备4位于对象身体上的何处。在一些实施例中，可以预先确定要在步骤105中识别的步态阶段的类型，例如，在装置10被配置为穿戴在腰部的情况下，处理单元12可以被配置为识别移动信号中的脚跟着地。然而，在一些实施例中，可以动态地选择处理单元12将在步骤105中识别的步态阶段的类型。具体地，在步骤105之前，该方法可以包括处理移动信号以识别对象的移动的特性和/或移动信号的特性。虽然在该处理中可能没有明确地识别步态阶段，但是该处理可以评估具有类似于一个步态阶段或类似于多个步态阶段的长度的移动信号的部分。然后，处理单元12基于识别的特性从行走中发生的多个步态阶段类型中选择步态阶段类型。如上所述，步态阶段类型可以包括脚跟着地、中间站立、双脚站立、中间摆动、脚趾离地和脚掌着地。处理单元12使用识别的特性来确定步态阶段的类型，所述步态阶段的类型可以为确定对象是否已经穿过楼梯提供最佳或更好的可靠性。例如，移动信号的特性可以是噪声水平的度量(例如，噪声基底、艾伦图中的斜率、准静态周期的方差)或移动信号的信噪比(SNR)。移动信号中的显著噪声可以使得脚跟着地的检测变得困难，并且因此处理单元10可以选择不同类型的步态阶段(例如，中间摆动)以在该方法的后续步骤中使用。因此，作为示例，如果信号质量或SNR的度量高于阈值，则处理单元12可以选择脚跟着地作为步态阶段类型，并且如果信号质量或SNR低于阈值，则选择另一(非脚跟着地)步态阶段类型。可以识别的对象的移动的特性可以是在多个步态周期上确定的步幅规律性的度量，并且是连续步幅之间的相似性的度量。步幅规律性可以用于确定要在该方法的后续步骤中检测的步态阶段类型。特别地，如果步幅相似/规则，则每个步态周期将在移动信号中具有相似的值，并且将更容易识别个体步态阶段。因此，作为另一示例，如果步幅规律性的度量的度量低于阈值(如果步幅是不规则的)，则处理单元12可以选择脚跟着地作为步态阶段类型，并且如果步幅规律性的度量高于阈值(如果步幅是规则的)，则选择脚趾离地。虽然脚跟着地和脚趾离地都将导致移动(加速度)信号中的峰值，但是当加速度计被穿戴在某些身体位置时(其中脚跟着地是比脚趾离地更清楚的峰值)，当步幅更不规则时，可以选择脚跟着地作为步态阶段，并且当步幅更规则时，可以选择脚趾离地作为步态阶段。应当注意，该示例在某些方面与上面的信号质量/SNR示例相反，其中，随着噪声水平增加，脚跟着地变得更难以检测。

一旦处理单元12选择了步态阶段类型，就执行步骤105以识别所选类型的步态阶段的发生，并且根据上面呈现的各种实施例中的任意向前执行步骤107。

因此，提供了一种用于分析移动测量结果和气压测量结果以确定对象是否已经穿过楼梯的改进的技术。

本领域技术人员通过研究附图、公开内容以及权利要求，在实践本文描述的原理和技术时能够理解并实现对所公开的实施例的变型。在权利要求中，“包括”一词不排除其他元件或步骤，并且词语“一”或“一个”不排除多个。单个处理器或其他单元可以实现在权利要求中记载的若干项的功能。尽管某些措施被记载在互不相同的从属权利要求中，但是这并不指示不能有利地使用这些措施的组合。计算机程序可以被存储或分布在合适的介质上，例如与其他硬件一起或作为其他硬件的部分供应的光学存储介质或固态介质，但是也可以被以其他形式分布，例如经由互联网或其他有线或无线的电信系统。权利要求中的任何附图标记都不应被解释为对范围的限制。