本發明公開了一種運動軌跡的處理方法及裝置、運動軌跡處理系統。其中，該方法包括：獲取由運動相關數據生成的原始運動軌跡；通過運動軌跡處理模型，確定與原始運動軌跡對應并按照運動類型劃分的多條運動軌跡；響應于運動軌跡選擇請求，從多條運動軌跡中選擇與運動軌跡選擇請求對應的目標運動軌跡；響應于作用于目標運動軌跡的調整操作，對目標運動軌跡進行調整，得到調整后的目標運動軌跡。本發明解決了相關技術中用戶在戶外運動過程中會產生多種不同類型的運動軌跡，導致用戶無法準確記錄同一種類型的運動，進而無法得到符合用戶預期的運動軌跡的技術問題。

技術領域

本發明涉及運動軌跡處理技術領域，具體而言，涉及一種運動軌跡的處理方法及裝置、運動軌跡處理系統。

背景技術

當前運動設備及運動應用軟件中，在多種混合運動類型的場景下，比如鐵人三項運動中，該運動要求用戶交替使用騎行、跑步、游泳來組合達到一個總的里程。用戶只能使用一種確定的運動類型來記錄運動軌跡，并且用戶需要自己手動進行運動記錄的結束、開始和切換，使得記錄過程非常繁瑣，而不能專心于運動，降低了運動用戶的運動體驗。而且，在運動切換間隙，會出現低質量運動記錄區間，對追求高質量運動軌跡的運動用戶來講，運動軌跡中的低質量運動對應的軌跡應該被剔除，僅保留對應運動類型的運動記錄。對于單一運動場景，比如游泳，用于游泳的穿戴設備大多數未消除暫停、停頓對游泳效率或成績分析的影響，而在非專業人士，特別是在公共泳池中，難免會出現受人多的影響暫時在池邊休息等；另外，在出泳池后也難免會忘記手動暫停數據的記錄，從而影響時長的統計、游泳數據和成績分析，使其數據有效性降低。單一的跑步場景中，對于大部分城市公路跑用戶，經常會遇到紅綠燈或者不太方便跑的路段，由于路況復雜，運動記錄會出現質量明顯不高的部分，只能在運動后針對運動記錄做編輯。單一的騎行場景中，同樣會遇到上述問題，比如，在騎行的過程中會遇到路口、行人等就需要降低速度或者停車來等待或避讓行人，這也會使得運動記錄中存在質量明顯不高的部分，而運動用戶若想要得到高質量的運動軌跡，則需要后期大量的編輯處理，比較繁瑣，影響運動用戶的運動體驗。

針對上述相關技術中用戶在戶外運動過程中會產生多種不同類型的運動軌跡，導致用戶無法準確記錄同一種類型的運動，進而無法得到符合用戶預期的運動軌跡的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本發明實施例提供了一種運動軌跡的處理方法及裝置、運動軌跡處理系統，以至少解決相關技術中用戶在戶外運動過程中會產生多種不同類型的運動軌跡，導致用戶無法準確記錄同一種類型的運動，進而無法得到符合用戶預期的運動軌跡的技術問題。

根據本發明實施例的一個方面，提供了一種運動軌跡的處理方法，包括：獲取由運動相關數據生成的原始運動軌跡；通過運動軌跡處理模型，確定與所述原始運動軌跡對應并按照運動類型劃分的多條運動軌跡，其中，所述運動軌跡處理模型為使用多組訓練數據通過機器學習訓練得到的，所述多組訓練數據中的每一組訓練數據均包括：運動軌跡以及與該運動軌跡對應的多條運動軌跡；響應于運動軌跡選擇請求，從所述多條運動軌跡中選擇與所述運動軌跡選擇請求對應的目標運動軌跡；響應于作用于所述目標運動軌跡的調整操作，對所述目標運動軌跡進行調整，得到調整后的目標運動軌跡。

可選地，所述運動相關數據包括：定位數據和運動數據，所述獲取由運動相關數據生成的原始運動軌跡，包括：獲取所述定位數據和所述運動數據；按照所述運動相關數據的數據采集時間，利用所述定位數據和所述運動數據生成所述原始運動軌跡。

可選地，所述通過運動軌跡處理模型，確定與所述原始運動軌跡對應并按照運動類型劃分的多條運動軌跡，包括：對所述原始運動軌跡進行分割，得到所述原始運動軌跡中的多條子運動軌跡；提取所述多條子運動軌跡中每一條子運動軌跡的運動數據；將所述每一條子運動軌跡的運動數據輸入至所述運動軌跡處理模型；獲取所述運動軌跡處理模型的輸出，并基于所述運動軌跡處理模型的輸出確定所述每一條子運動軌跡的運動類型；根據所述每一條子運動軌跡的運動類型對所述多條子運動軌跡進行合并處理，得到按照運動類型劃分的所述多條運動軌跡。