具体实施方式

下面结合附图对本发明的结构原理和工作原理作具体的描述：

以下藉由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。本发明亦可藉由其他不同的具体实例加以施行或应用，本发明说明书中的各项细节亦可基于不同观点与应用在不悖离本发明的精神下进行各种修饰与变更。

须知，本说明书附图所示的结构、比例、大小、元件数量等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。

有关本发明的技术内容及详细说明，配合附图说明如下。

请参阅图1以及图2所示，其中，图1为本发明整合式感测系统的架构示意图。图2为本发明整合式感测系统的感测器模块的功能示意图。

本发明的一实施例的整合式感测系统包括一感测器模块10、一数据预处理模块20、一状态分析模块30以及一行为分析模块40。其中，感测器模块10包括多个感测单元，且对应于多个感测单元产生多个感测数据。其中，感测器模块10包括一加速度感测单元101、一重力感测单元102、一磁场感测单元103、一陀螺仪感测单元104、一全球定位系统感测单元105、一气压感测单元106、一蜂巢式网络接收器107、一Wi-Fi接收器108、一温度计109、一光线感测器110、一紫外线感测器111、一距离感测器112、一指纹感测器113、一霍尔感测器114、一心律感测器115、一血氧浓度感测器116以及一超音波感测器117的其中至少一者。

进一步而言，加速度感测单元101用以测量使用者的运动速度与运动方向，可应用于计算步数或执行特定指令(例如，应用于音讯拨放装置的甩动切歌、翻转静音等)。重力感测单元102用以感测使用者的平衡状态，例如可应用于手机的横竖屏智能切换、拍照照片朝向或搭配软件的重力感应游戏等。磁场感测单元103用以感测使用者位置的磁场变化，例如可应用于确认装置的朝向、指南针、地图导航或铁磁类金属探测等。陀螺仪感测单元104用以感测使用者的位置、移动轨迹或加速度，例如可应用于手机摇动输入指令或控制游戏中视角、或在全球定位系统(GPS)没有信号的时候使用物理惯性以维持导航功能等。全球定位系统感测单元105用以确认使用者位于地球上的准确位置，例如可应用于地图显示、行车导航、测速、测距、遗失设备的定位等。气压感测单元106用以计算气压数据，尤其是依海拔变化的气压数据，例如可应用于修正全球定位系统的海拔误差及辅助全球定位系统于桥或楼层位置之间的定位功能与导航功能。

蜂巢式网络接收器107用以感测并连接用于手机通讯的蜂巢式基地台(CellTower)，并可以三角定位法进行地理定位，且可进一步比对数据库以及信号强度，以交叉联集方式得出所在地的精确位置(须有网络连线做数据库查询才能完成定位)。Wi-Fi接收器108用以感测并连接用于手机通讯的无线基地台，所述无线基地台可以是存取点(AP)、路由器(Router)、桥接器(Bridge)、中继模式(Repeater)或客户端(Client)，且Wi-Fi接收器108可进一步比对无线基地台的MAC硬体位置、数据库以及信号强度，以交叉联集方式得出所在地的精确位置(须有网络连线做数据库查询才能完成定位)。温度计109用以感测使用者位置的环境温度或装置本身温度，例如可应用于当温度高于阀值时启动自动关机的保护功能、当温度高于阀值时修正气压感测的高度误差等。光线感测器110用以感测使用者附近的光强度或光照度，可应用于例如自动调节屏幕亮度、拍照时自动调整亮度与白平衡等。

紫外线感测器111用以感测使用者附近的紫外线强度，可应用于例如运动或健康检测相关装置。距离感测器112是通过红外线的传导与反射来测定距离(一般约10公分，受限于红外线的传导能量强度)，可应用于例如检测人体肌肤是否接近以关闭手机屏幕、隧道中的移动物体的惯性导航等。指纹感测器113用以感测使用者的指纹，可应用于例如装置解锁、加密、电子支付或门禁等。霍尔感测器114用以感测电力与磁力交互作用的数值，可应用于例如手机的翻盖自动解锁、阖盖自动锁屏、接听來电或阅读简讯等。心律感测器115用以通过高亮度LED光源照射皮肤并检测血管亮度变化以计算出心脏收缩频率来感测使用者的心律，可应用于运动或健康相关装置。血氧浓度感测器116用以通过感测使用者的血红蛋白和氧合血红蛋白对红外光及红光的吸收比例不同并利用反射光的吸收光谱来测量血氧含量，可应用于运动或健康相关装置。超音波感测器117用以通过超音波量测距离，能穿透固体，可应用于手机屏幕之内。

数据预处理模块20耦接感测器模块10，数据预处理模块20接收多个感测数据且输出一瞬时数据。其中，数据预处理模块20对多个感测数据进行一无效数据清除以及一误差数值修正的其中至少一者，以输出瞬时数据。例如，使用者使用如智能手机等装置时，考虑到装置的摆放方向可能会影响到加速度感测单元101搜集到的数据的准确性，故数据预处理模块20可结合加速度、重力、磁场以及陀螺仪等数据对多个感测数据进行无效数据清除以及误差数值修正的其中至少一者，以保留有效数据。

状态分析模块30耦接数据预处理模块20且接收瞬时数据中的至少一部分，状态分析模块30产生一静态标签以及一动态标签的其中至少一者，以判断使用者的状态。其中，状态分析模块30依据多个感测数据中的向量、时间点、气压、振动以及加速度，对已接收的瞬时数据中的至少一部分进行分类，以产生静态标签以及动态标签的其中至少一者。进一步而言，静态标签包括坐姿、站姿、搭乘交通工具的其中至少一者，动态标签包括走路、跑步、爬升以及下降的其中至少一者。进一步而言，状态分析模块30可以通过多个感测数据中的向量、时间点、气压、振动以及加速度的数据整合，而获得使用者的状态。例如，第一步先根据各类数据所提供的信息提取数据特征，用来区分各类状态的差异(例如，依据加速度感测单元101获得三维空间的向量幅度数据)。第二步根据数据特征、旅行轨迹及旅行时间，可依据演算法对不同状态进行分类特征。在本发明的实施例中，可进一步根据向量、时间点、气压、振动以及加速度的数据整合，而获得使用者的状态为坐姿、站姿、搭乘交通工具(例如，汽车、公车或地铁)、走路、跑步、爬升以及下降的其中至少一者。第三步生成状态分类模型，将使用者状态做分类。第四步为了降低状态分类误差，会根据前后动作连续性、其他感测器数据辅助判别做状态判别校正。

例如，当加速度感测单元101或全球定位系统感测单元105感测到使用者的速度为时速20公里以上且心律感测器115感测到使用者的心律为一分钟100次以上脉搏，则状态分析模块30可判断使用者的状态是跑步。又例如，可依据启动瞬间或平均加速度、停止的次数、距离、时间、是否振动以及与海拔相关的气压(例如，用以判断使用者于地表上或地表下)，来判断使用者是搭乘那一种交通工具，如汽车(地表上)、公车(地表上，停留次数多，移动距离长，油气车瞬间加速度普通)或地铁(地表下，停留次数多，移动距离短，电力车瞬间加速度高)等。然而前述仅是示例性说明，本发明不受此限制。

行为分析模块40耦接数据预处理模块20且接收瞬时数据中的至少一部分，行为分析模块40产生多个时间标签、多个地理标签以及一平均移动速率，以判断使用者的行为。其中，行为分析模块40依据多数个感测数据中的一全球定位系统数据以及一陀螺仪数据，对已接收的瞬时数据中的至少一部分进行分类，以产生多个时间标签、多个地理标签以及平均移动速率。进一步而言，行为分析模块40会先针对自全球定位系统感测单元105搜集到的数据进行筛选，清除对评估旅行轨迹没有意义的点位。例如，因全球定位系统(GPS)误差造成的飘移点位(可能是使用者为停留状态)，只保留飘移那段时间的第一个跟最后一个点位，其余删除；或者是明显不合理的移动点位(可能因区域GPS信号强度较弱而造成位置误差变大)。其中，因GPS定位数据有一定误差存在，结合手机基地台及Wi-Fi定位数据，降低位置数据的误差。

在本发明的所述实施例中，行为分析模块40是在前述清除无意义点位与降低位至数据误差的步骤之后，可将数据划分为建筑内移动及道路路上移动，将道路路上移动的点位映射到道路的路网上，每个原始数据的位置取最靠近的三条道路，考虑每个位置的到达时间及前后时间点所在位置，计算出最佳路径作为移动路径误差校正后的移动轨迹，并以校正后的旅行轨迹来标示行走的路段距离及时间。继而，计算旅行轨迹移动的方向及转弯的角度、当下雨量、温度等数据特征，计算在不同时间点、不同特征条件下的道路速率。考虑时间、天气及其他影响道路速率的特征，计算不同条件下各路段道路速率，并计算路段停等时间及其停等周期性。最后，将使用者提供的某时间区间的数据放入状态分类模型及行为分析模型，判别使用者在时间区间中，所有的状态及行为，并将结果输出。所述状态分类模型及行为分析模型可以是可训练的人工智能演算法经过数据训练生成的模型，将新的使用者的移动位置信息放入后，可输出使用者在时间区间内的行为模式，也可预测不同路段在不同时间不同特征条件下的道路速率。

请参阅图3至图6所示。其中，图3为本发明整合式感测系统的使用方法的流程示意图。图4为本发明整合式感测系统的使用方法的第二步骤示意图。图5为本发明整合式感测系统的使用方法的第三步骤示意图。图6为本发明整合式感测系统的使用方法的第四步骤示意图。

在使用前述整合式感测系统时，一开始先通过感测器模块10中的多个感测单元对所在环境进行感测而获得多个感测数据(步骤S1)。继而，数据预处理模块20可以对多个感测数据进行一预处理之后输出瞬时数据(步骤S2)。接着，状态分析模块30接收瞬时数据中的至少一部分，且产生静态标签以及动态标签的其中至少一者，以判断使用者的状态(步骤S3)。行为分析模块40接收瞬时数据中的至少一部分，且产生多个时间标签、多个地理标签以及平均移动速率，以判断使用者的行为(步骤S4)。最后，获得了使用者的状态与行为之后，可以输出一综合结果(步骤S5)，作为对于使用者与附近环境的总体评估。

进一步而言，步骤S2中包括对多个感测数据进行无效数据清除(步骤S21)以及误差数值修正(步骤S22)。步骤S3中包括状态分析模块30依据多个感测数据中的向量、时间点、气压、振动以及加速度，对已接收的瞬时数据中的至少一部分进行分类(步骤S31)，以产生如坐姿、站姿或搭乘交通工具的静态标签(步骤S32)以及如走路、跑步、爬坡或下降的动态标签(步骤S33)。步骤S4中包括依据多个感测数据中的全球定位系统数据以及陀螺仪数据，对已接收的瞬时数据中的至少一部分进行分类(步骤S41)，以产生多个时间标签(步骤S42)、多个地理标签(步骤S43)以及平均移动速率(步骤S44)。

本发明主要目的是藉由各类型的感测器，感测器类型不乏有不可移动的固定类型(例如，剪票闸口、电子行车收费等)与可移动的类型(例如，穿戴式、手持式、车载装置等)，将上述信号收集后进行分析，分析出来的结果供后端使用(如手持装置、电脑系统、管理中心等)。

为此，本发明所述的整合式感测系统通过对多个感测单元所获得的多个感测数据依序地或同时地进行分析与标签化，主要是藉由将感测的数据回送，回送后进行分析产生数据(静态标签、动态标签)，数据可供使用者参考使用。如货运平台可依取得的数据安排行径路线安排，或外送员可依分析后的数据进行送货取货的动作，或使用者可依数据规划运动路线、运动时间等等，而得以准确判断使用者的状态与行为，降低电子装置误判机率，达到让使用者可方便使用电子装置的目的。例如近年来热门的食物外送服务，当A客户下订单后A餐厅需准备30分钟、B客户下订单B餐厅为速食店可以马上取得，B客户需上楼送货需耗费30分钟，所以可以先至B餐厅取餐再到B客户端送餐，再至A餐厅取餐送至A客户。

当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。