本發明屬于傳感器數據標注，具體是基于可穿戴設備的傳感器數據標注方法、工具和存儲介質。

背景技術：

1、隨著傳感器技術的發展，越來越多的行業依賴于傳感器數據進行工作。傳感器數據通常以數字形式存在，需要經過標注才能被進一步分析和應用。然而，對于大量傳感器數據的處理和分析，特別是數據標注工作，傳統的人工標注方法存在效率低、成本高、準確性不足等問題，且容易出現主觀誤差，導致標注結果不準確。因此，需要一種更加智能化、高效的數據標注工具及方法。

2、基于此，本發明提供了基于可穿戴設備的傳感器數據標注方法、工具和存儲介質，通過人工智能技術和可視化的結合，對傳感器數據進行自動化標注，結合人工驗證，高效準確地為模型構建提供訓練數據。

技術實現思路

1、為了解決上述方案存在的問題，本發明提供了基于可穿戴設備的傳感器數據標注方法、工具和存儲介質。

2、本發明的目的可以通過以下技術方案實現：

3、基于可穿戴設備的傳感器數據標注方法，方法包括：

4、步驟一：獲取待標注文件數據，對接收到的待標注文件數據進行預處理，將預處理后的待標注文件數據標記為目標數據；

5、步驟二：根據用戶需求設置相應的顯示方式，根據顯示方式將讀取到的數據進行可視化顯示；

6、步驟三：建立標注模式庫和特征庫，所述標注模式庫用于儲存各種標注模式以及各標注模式對應的標注模型；所述特征庫用于儲存各種標注特征；獲取用戶的標注需求，根據標注需求從標注模式庫中匹配對應的標注模式和標注模型；

7、進一步地，根據標注需求從標注模式庫中匹配對應的標注模式和標注模型的方法包括：

8、對標注需求進行分析，確定需求特征；根據需求特征生成測試集，根據測試集設置標準案例；

9、將需求特征輸入到標注模式庫中進行匹配，獲得符合需求特征的各待選標注方式；

10、通過測試集對各待選標注方式進行模擬測試，獲得各待選標注方式對應的標注正確率和標注一致率；并設置各待選標注方式對應的標注案例；

11、根據標準案例對各標注案例進行評估，獲得各待選標注方式對應的案例評估值；

12、根據公式py=b1×pa(s)×(b2×qa+b3×qb)計算對應的標注值；

13、式中：py為標注值；b1、b2、b3均為比例系數，取值范圍為0<b1≤1，0<b2≤1，0<b3≤1；pa(s)為案例評估模型輸出的案例評估值；qa為標注正確率；qb為標注一致率；

14、將各待選標注方式按照標注值從高到低的順序進行排序，獲得第一序列，并在第一序列中各待選標注方式處插入相應的標注案例；

15、根據第一序列確定目標標注方式，識別目標標注方式對應的標注模式和標注模型。

16、進一步地，根據標準案例對各標注案例進行評估的方法包括：

17、建立案例評估模型，案例評估模型的表達式為：

18、；

19、式中：s為輸入數據，輸入數據包括標準案例和標注案例；輸出數據為案例評估值；ba為優化值，優化值的取值范圍為[0，1)；

20、將標準案例和各標注案例輸入到案例評估模型中進行分析，獲得對應的案例評估值。

21、進一步地，當根據標注需求無法從標注模式庫中匹配對應的標注模式和標注模型時，輔助用戶建立相應的標注模式和標注模型。

22、進一步地，輔助用戶建立相應的標注模式和標注模型的方法包括：

23、步驟sa1：計算需求特征與各標注模式之間的相似度，將相似度不低于閾值x1的標注模式標記為參照模式，識別參照模式對應的標注模型，獲取標注模型的標注原理；根據標注原理確定對應的調整項，根據調整項和需求特征對標注原理進行調整，獲得修正原理；

24、步驟sa2：按照修正原理進行標注模擬，形成多個模擬數據；將模擬數據向用戶進行展示，用戶根據展示的模擬數據進行調整，根據模擬數據的調整結果對修正原理進行調整，獲得新的修正原理；

25、步驟sa3：循環步驟sa2，直到沒有新的修正原理為止；

26、步驟sa4：建立訓練調整模型，獲得標注模型對應的訓練集，通過訓練調整模型對標注原理、訓練集和修正原理進行分析，獲得訓練調整數據；當沒有獲得訓練調整數據時，剔除相應的參照模式；

27、步驟sa5：根據訓練調整數據和標注模型設置新的符合需求特征的標注模型和標注模式。

28、步驟四：根據匹配的標注模式和標注模型對目標數據進行標注；獲得目標標注數據；

29、步驟五：對目標標注數據進行驗證，根據驗證結果對目標標注數據進行相應的調整；將驗證后的目標標注數據進行導出；

30、步驟六：對標注模式庫進行持續優化分析調整。

31、進一步地，對標注模式庫進行持續優化分析調整的方法包括：

32、實時獲取素材數據，建立素材評估模型，通過素材評估模型對各素材數據進行分析，確定各素材數據對應的分類類別；

33、按照各素材數據對應的分類類別進行分類，獲得對應的第一分類數據、第二分類數據和第三分類數據；將第一分類數據、第二分類數據和第三分類數據進行再次分類，獲得各單元優化數據；并為各單元優化數據打上相應的分類類別標簽；

34、識別單元優化數據對應的數據量，當數據量達到預設標準時，進行相應的優化處理。

35、進一步地，素材評估模型的表達式為：

36、；

37、式中：q為輸入數據，輸入數據為素材數據；輸出數據為類別值。

38、一種用于實現上述數據標注方法的工具，包括數據導入與文件索引模塊、可視化顯示模塊、特征庫管理模塊、模式庫管理模塊、統計模塊和標簽處理模塊；

39、所述數據導入與文件索引模塊用于獲取待標注數據，并對待標注數據進行預處理；

40、所述可視化顯示模塊用于將讀取到的傳感器數據按照預設的分層管理方式進行可視化顯示；

41、所述特征庫管理模塊用于對特征庫進行管理；

42、所述模式庫管理模塊用于對模式庫進行管理；

43、所述統計模塊用于實時顯示標簽的統計信息；

44、所述標簽處理模塊用于對多類型標注進行處理，設置人工驗證接口，用戶基于人工驗證接口對標簽結果進行處理；并將相應數據按照預設格式進行數據導出。

45、一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現上述數據標注方法。

46、與現有技術相比，本發明的有益效果是：

47、引入分層管理機制，使得每一層數據可以單獨加載顯示或同時顯示，用戶可以根據需要選擇性地加載不同的數據層。同時，提供了定制化選項，如調整曲線顏色、線型以及標簽的顏色和形狀等，以滿足用戶個性化需求，增加了用戶體驗的可塑性和便利性。引入交互式功能，如拖動、縮放等操作，進一步增強了用戶對數據的操作和控制能力，使得標注過程更加靈活、直觀。允許用戶根據具體的數據標注需求選擇已有的標注模式或者創建新的模式和規則，提供了極大的靈活性。用戶可以根據數據的特性和標注目標進行微調，確保標注的準確性和有效性。這種靈活性使得系統更加適用于各種不同的標注任務。

48、通過預設標注模式，實現數據的自動化標注，顯著減少人工標注的時間和精力，從而提高標注效率。同時，數據可視化功能使用戶能夠直觀地觀察數據特性和標注結果，有助于更快速地識別模式和制定標注規則，以及檢驗標注結果的準確性。用戶可以輕松地管理多個標注模式，包括模式的添加、刪除、修改和調用等操作。能夠存儲新特征和新模式，復用已有的特征和標注模式。隨著數據標注任務的不斷進行，新的標注數據和優化后的模型可以不斷更新和維護模式庫，為未來的標注任務提供更強大的支持。