CN105590022B - 身体状况建议方法及电子装置 - Google Patents

Abstract

一种身体状况建议方法及电子装置。此方法配置多个感测装置于用户，以测量关于用户的身体状况的数据，收集这些感测装置测量的数据，并整合所收集的数据，以估计用户的目前身体状况。然后，至少根据用户的目前身体状况作出建议，并提示建议。

Description

身体状况建议方法及电子装置

技术领域

本申请涉及一种电子装置，且特别涉及一种身体状况建议方法及电子装置。

背景技术

为了避免疾病上身，现今人们更加关心自我健康。为了追踪身体状况，人们会购买许多测量设备，例如用以测量生理数据的体重计、温度计、血压计、血氧计、血糖计、体脂计、心率监测器、计步器或心电图(ECG/EKG)测量计。

然而，由这些设备所测量的数据都是各自独立的，无法有效地整合以反应用户整体的身体状况并提供用户合适的建议。例如，体重计只能用来测量体重，但体重计所提供的信息是很主观的，且只能在测量值过高时给予用户(又称之为“使用者”，下同)体重过重的警讯。然而，基于此测量数据，用户仅知道他得减重，但通常并不知道该如何做。结果，用户很容易忽略体重过高的真正原因，而直接进行节食或做运动，这些动作可能不是目前身体状况的最佳处理方式。

发明内容

本申请提供一种身体状况建议方法及电子装置，其可作出最符合用户目前身体状况的建议并提示给用户知道。

本申请提供一种身体状况建议方法，适用于电子装置。此方法配置多个感测装置于用户，以测量关于用户身体状况的数据，收集这些感测装置测量的数据，并整合所收集的数据，以估计用户的目前身体状况。然后，至少根据用户的目前身体状况作出建议，并提示建议。

在本申请的一实施例中，在收集多个感测装置测量数据的步骤之后，所述方法还包括经由网络上传所收集的数据至服务器，并从此服务器接收建议以进行提示，其中服务器包括从多个其他用户收集的数据，根据用户的用户信息，比较所接收的数据与其他用户的数据，以根据其他用户的数据以及用户的用户信息作出建议。

在本申请的一实施例中，所述整合所收集的数据以估计用户的目前身体状况的步骤包括将所收集的数据与记录用户历史的生理数据比较，以根据所收集的数据与生理数据的比较结果，估计目前身体状况。

在本申请的一实施例中，在收集多个感测装置测量的数据的步骤之后，所述方法还包括根据所收集的数据判断用户目前所做的运动活动，并根据所估计的目前身体状况以及所判断的用户运动活动作出运动建议。

在本申请的一实施例中，所述至少根据用户的目前身体状况作出建议的步骤还包括根据用户周围的环境数据作出建议。

在本申请的一实施例中，所述的感测装置包括体重计，而所述配置多个感测装置于用户，以测量用户的数据的步骤包括接收多笔用户信息，其中各笔用户信息包括用户的心电图，检测踏上体重计的第一用户，并对应检测到踏上体重计的第一用户，使用体重计的多个电极测量第一用户的心电图，比较所测量的心电图与所接收的用户信息，以至少根据由心电图分析出的多个特征，识别第一用户的身份，然后启动体重计，以对应所识别的身份测量第一用户的数据。

在本申请的一实施例中，所述测量第一用户的数据的步骤包括根据所接收的用户信息，判断是否体重计所测量的第一用户的数据包括体脂率数据，以及对应判断所测量的第一用户的数据包括体脂率数据，测量第一用户的体脂率。

在本申请的一实施例中，所述整合所收集数据以估计用户的目前身体状况，以及至少根据用户的目前身体状况作出建议的步骤包括根据用户的运动活动类型，加权所收集的数据，其中所述运动活动类型是根据预测由所述感测装置收集的以及记录在用户的历史的多笔生理数据来决定，然后根据加权后的数据，估计用户的每日总能量消耗(totaldaily energy expenditure，TDEE)数据，并根据每日总能量消耗数据作出建议。

在本申请的一实施例中，所述配置多个感测装置于用户，以测量用户的数据的步骤包括检测作用于体重计上的负载，根据体重计所测量的负载重心的转移以及所测量重量的改变，判断此负载是由单物件或双物件提供。对应于负载被判断为由单物件提供，判断是否负载未持续超过一预设时间。对应于负载持续超过预设时间，进入体重计的选单模式，而对应于负载被判断为由双物件提供或是负载持续超过预设时间，继续测量用户的体重。

本申请提供一种身体状况建议的电子装置，其包括连接装置、提示装置、存储装置及处理器。其中，连接装置是用以连接用户所配戴或为用户配置的多个感测装置，其中所述多个感测装置是用以测量关于用户身体状况的数据。存储装置是用以记录多个模块。处理器耦接连接装置、存储装置及提示装置，用以存取并执行记录于存储装置中的模块。这些模块包括数据收集模块、估计模块、建议作出模块及提示模块。其中，数据收集模块是用以收集所述感测装置测量的关于用户身体状况的数据。估计模块是用以整合所收集的数据，以估计用户的目前身体状况。建议作出模块至少根据用户的目前身体状况作出建议。提示模块利用提示装置提示建议。

在本申请的一实施例中，所述的装置还包括通信装置，其是用以连接网络。此外，所述的模块还包括通信模块，其是用以经由网络将所收集的数据上传至服务器，并从服务器接收建议，其中服务器包括从多个其他用户收集的数据，根据用户的用户信息，比较所接收的数据与其他用户的数据，以根据所述多个其他用户的该数据以及该用户的该用户信息。

在本申请的一实施例中，所述的估计模块会将所收集的数据与记录于用户的历史的生理数据进行比较，并根据所收集数据以及生理数据的比较结果，估计目前身体状况。

在本申请的一实施例中，所述的估计模块还根据所收集的数据判断用户目前所做的运动活动，并根据所估计的目前身体状况以及所判断的用户运动活动作出运动建议。

在本申请的一实施例中，所述的建议作出模块根据用户的目前身体状况以及所收集的数据中的用户周围的环境数据作出建议。

在本申请的一实施例中，所述的感测装置包括体重计，而所述的模块还包括身份识别模块，其会接收多笔用户信息，其中各笔用户信息包括对应用户的心电图，对应检测到踏上体重计的第一用户，使用体重计的多个电极测量第一用户的心电图，并至少根据由心电图分析出的多个特征，识别第一用户的身份，以及启动体重计，以对应所识别的身份测量第一用户的数据。

在本申请的一实施例中，所述的身份识别模块还根据所接收的用户信息，判断是否体重计所测量的第一用户的数据包括体脂率数据，而所述的模块还包括计算模块，其会对应判断所测量的第一用户的数据包括体脂率数据，测量第一用户的体脂率。

在本申请的一实施例中，所述的估计模块还根据用户的运动活动类型，加权所收集的数据，以及根据加权后的数据，估计用户的每日总能量消耗数据。其中，上述的运动活动类型是由所述感测装置收集的以及记录在用户的历史的多笔生理数据来决定。所述的建议作出模块则还根据用户的每日总能量消耗数据作出建议。

在本申请的一实施例中，所述的模块还包括物件检测模块，其是用以检测作用于体重计上的负载，根据体重计所测量负载的重心转移以及所测量重量的改变，判断此负载是由单物件或双物件提供。然后，对应于此负载被判断为由单物件提供，判断是否此负载持续超过一预设时间，对应于此负载持续超过预设时间，进入体重计的选单模式，以及对应于此负载被判断为由双物件提供或是此负载未持续超过预设时间，继续测量用户的体重。

在本申请的一实施例中，所述的感测装置包括加速度传感器、重力传感器、陀螺仪、电子罗盘、计步器、体重计、体温计、耳温计、血压计、血糖计、血氧计、体脂计、心率监测器、水分传感器、乳酸传感器、心电图传感器、光体积变化描记图(PPG)传感器、气温计、气压计、湿度计、悬浮微粒监测仪(aerosol mass monitor)、气体传感器其中之一或其组合。

综上所述，本申请的身体状况建议方法及电子装置为用户配置了多个感测装置，以测量用户的姿态数据和/或生理数据和/或用户周围的环境数据。这些数据进而被整合以估计用户的目前身体状况并作出最适于用户目前身体状况的建议。此建议经由视觉或听觉讯息的方式提示给用户，藉此帮助用户管理其健康状况。

为让本申请的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合附图作详细说明如下。

附图说明

图1是依照本申请一实施例所绘示的身体状况建议的电子装置的方块图。

图2是依照本申请一实施例所绘示的身体状况建议方法的流程图。

图3是依照本申请一实施例所绘示的身体状况建议的电子装置的方块图。

图4是依照本申请一实施例所绘示的身体状况建议方法的流程图。

图5是依照本申请一实施例所绘示的身体状况建议方法的流程图。

图6是依照本申请一实施例所绘示的身体状况建议方法的流程图。

图7是依照本申请一实施例所绘示的测量用户生理数据的方法流程图。

图8是依照本申请一实施例所绘示的启动体重计的方法流程图。

【符号说明】

10、30：电子装置

12、22、32、44：感测装置

14、34：存储装置

142、342：数据收集模块

144：估计模块

146：建议作出模块

148、346：提示模块

16、36：提示装置

18、38：连接装置

20、42：处理器

344：通信模块

40：通信装置

S202～S210、S402～S410、S502～S506、S602～S606、S702～S708、S802～S810：步骤

具体实施方式

本申请提出一种身体状况建议方法及电子装置。此方法分别使用多个感测装置收集关于用户身体状况的数据，包括用户的生理数据、运动数据和/或姿态数据和/或用户周围的环境数据，并整合这些数据以作出最适于用户目前身体状况和/或目前活动的建议。上述数据的整合例如是在用户装置中或云端服务器中根据预先从大众收集的巨量数据(bigdata)所开发的算法所作出。在其他实施例中，上述算法可以是由某公司、体育馆、专家、训练员或用户所提供的预设算法，而可预先存储或下载至用户装置中，且可经由云端服务器更新或提供。以下分别提供实施例以进一步说明。

图1是依照本申请一实施例所绘示的身体状况建议的电子装置的方块图。请参照图1，本实施例的电子装置10连接多个感测装置，包括外接感测装置和/或内部感测装置。在本实施例中，电子装置10包括至少一个感测装置12以及利用连接装置18连接的至少一个感测装置22或是至少利用连接装置18连接至少两个不同的感测装置22。电子装置10还包括存储装置14、提示装置16及处理器20。此电子装置10例如是智能手机、手机、平板计算机、笔记型计算机、腕带、手表、体重计、体脂百分比计等电子装置，但不限于此。

感测装置12例如是加速度传感器、重力传感器、陀螺仪、电子罗盘、计步器、姿态传感器，或上述传感器的组合，用以感测电子装置10的加速度、倾斜角度、旋转角度或所面方向，和/或其他可以独立或被结合来检测电子装置10用户的姿态及运动的传感器，但不限于此。

感测装置12也可以是体重计、体温计、耳温计、血压计、血糖计、血氧计、体脂计、心率监测器、水分传感器、乳酸传感器、心电图(ECG/EKG)传感器、光体积变化描记图(photoplethysmography，PPG)传感器等生理信息传感器，和/或其他任何可以独立或被结合来检测用户生理条件的传感器，但不限于此。

感测装置12也可以是气温计、气压计、湿度计、悬浮微粒监测仪(aerosol massmonitor)、气体传感器、酒精传感器等环境传感器，和/或其他任何可以独立或被结合来检测环境条件的传感器，但不限于此。上述的气体传感器可用以检测氧气、一氧化碳、二氧化碳、臭氧、氮气、一氧化氮、二氧化氮或甲醇等气体。

感测装置22例如是穿戴式装置，其例如是以能够由用户配戴的贴片、腕带、心跳带、眼镜、耳机、头盔、面具、项链、手表、戒指、手镯、衣物、皮带或鞋子等形式实施，或是由对用户进行配置的而用以测量用户数据的仪器实施，但不限于此。

类似于感测装置12，感测装置22例如是姿态传感器、生理传感器或环境传感器。这些传感器的种类及功能类似于前述的感测装置12，因此其详细内容在此不再赘述。

感测装置22可以经由连接装置18以有线或无线的方式与电子装置10连接。对于有线方式而言，连接装置18可以是通用串行总线(universal serial bus，USB)、RS232、通用非同步接收器/传送器(universal asynchronous receiver/transmitter，UART)、内部整合电路(I2C)、串行外围接口(serial peripheral interface，SPI)、显示端口(displayport)、雷电端口(thunderbolt)或局域网络(local area network，LAN)接口，但不限于此。对于无线方式而言，连接装置18可以是无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)模块、蓝牙模块、红外线模块、近场通信(near-field communication，NFC)模块或装置对装置(device-to-device，D2D)模块，但不限于此。

存储装置14例如是任何类型的随机存取存储器(random access memory，RAM)、只读存储器(read-only memory，ROM)、快闪存储器(flash memory)、硬盘或类似元件或上述元件的组合。在本实施例中，存储单元14用以记录感测装置22和/或感测装置12所收集的数据。此外，存储装置14还可存储数据库，其中记录不同地区、文化、性别、年龄、工作种类、种族的大量生理数据。存储装置14也记录能够执行本申请整合所收集数据、估计用户身体状况以及提供最适于所估计身体状况的建议的算法的程序。此程序包括数据收集模块142、估计模块144、建议作出模块146及提示模块148。

提示装置16例如是显示器、扬声器、发光二极管(light-emitting diode，LED)阵列或震动器或上述装置的组合，而能够以提示视觉、听觉和/或震动讯息的方式指示处理器20提供的建议。在其他实施例中，感测装置22也可具有类似于提示装置16的提示装置(未绘示)，用以提示处理器20提供的建议给用户。例如，耳机、腕带、眼镜、头盔、手表、体重计、体脂计等装置也可具有显示器和/或扬声器，用以提供建议给用户。

处理器20耦接感测装置12、存储装置14、提示装置16及连接装置18。处理器20可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，或是其他可编程的一般用途或特殊用途的微处理器(Microprocessor)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、可编程控制器、特殊应用集成电路(Application Specific Integrated Circuits，ASIC)或其他类似装置或这些装置的组合。在本实施例中，处理器20可从存储单元24载入数据收集模块142、估计模块144、建议作出模块146及提示模块148的程序，以执行本申请实施例的身体状况建议方法。

图2是依照本申请一实施例所绘示的身体状况建议方法的流程图。请参照图2，本实施例的方法适用于图1的电子装置10，以下即搭配电子装置10中的各项元件说明本申请的身体状况建议方法的详细步骤。

首先，处理器20会连接由用户配戴或者为用户配置的感测装置22，以测量用户数据(步骤S202)。在一实施例中，处理器29可使用连接装置18检测感测装置22并连接所检测的感测装置22。此感测装置22例如是由用户配戴或为用户配置，用以测量用户的数据。此感测装置22例如是由处理器20或由其本身触发上述测量，在此不设限。

接着，处理器20会执行数据收集模块142以收集由感测装置22及感测装置12所测量的数据(步骤S204)，然后执行估计模块144以整合所收集的数据，以估计用户的目前身体状况(步骤S206)。在一实施例中，处理器20例如会查询记录在存储装置14或云端服务器中的数据库，以搜寻与所收集数据相匹配的生理数据，从而估计所测量用户的身体状况。

然后，处理器20会执行建议作出模块146，以至少根据用户的目前身体状况，作出建议(步骤S208)。详言之，根据睡眠质量追踪、静态心率(resting heart rate)测量等信息，若目前身体状况显示用户处于疲劳状态，处理器20例如会作出减慢步调、减少运动强度、减少运动时间或停止做运动等建议。若目前身体状况显示用户仍有精力，处理器20例如会作出加速、增加运动强度或运动量，或延长运动时间的建议。

最后，处理器20会执行提示模块148，以利用提示装置16提示建议(步骤S210)。上述的建议例如是以至少一个视觉、听觉和/或震动讯息的方式进行提示，因而能够通知用户最适合其目前身体状况的动作。在其他实施例中，处理器20可进一步将建议发送给感测装置22，以在感测装置22上进行提示，在此不设限。

举例来说，当用户在做身体活动时，电子装置10可作为语音教练来提示建议，藉此在身体活动过程中帮助用户。上述的建议可以根据感测装置22所收集的数据，要求用户多做运动。在一实施例中，上述的建议可以根据用户的心率或感测装置所收集的运动模式，要求用户跟随自动播放的音乐做运动，藉此鼓励用户做运动。例如，当感测装置22检测到用户的步调放慢时，电子装置10可以更换播放清单，以播放更刺激的音乐，藉此激励用户加快速度，甚至可直接用语音提醒用户加快速度，以达到较佳的表现。又例如，当感测装置22检测到用户的心跳过快时，电子装置10可以播放缓和的音乐，藉此提醒用户降低运动量或运动速度。

综上所述，本实施例整合多种关于用户身体状况的数据以提供较佳的健康秘诀(tip)给用户，藉此可帮助用户了解在目前身体状况下该做什么。

需说明的是，在前述实施例中，所述建议是在电子装置10中产生。在其他实施例中，所述建议也可以是经由互联网提供。详言之，图3是依照本申请一实施例所绘示的身体状况建议的电子装置的方块图。请参照图3，本实施例的电子装置30连接多个感测装置，包括外接感测装置和/或内部感测装置。在本实施例中，电子装置30包括至少一个感测装置32以及利用连接装置38连接的至少一个感测装置44。电子装置30还包括存储装置34、提示装置36、通信装置40及处理器42。此电子装置30例如是智能手机、手机、平板计算机、笔记型计算机、腕带、手表、体重计、体脂百分比计等电子装置，但不限于此。上述感测装置32、提示装置36、连接装置38及感测装置42的种类及功能类似于前述实施例的感测装置12、提示装置16、连接装置18及感测装置22，因此其详细内容在此不再赘述。

与前述实施例不同的是，在本实施例中，电子装置30中配置有通信装置40，以经由网络与服务器46进行通信，藉此获得用户身体状况的建议。详言之，通信装置40例如支持至少一种下列的无线信号传输技术：全球移动通信(Global System for MobileCommunication，GSM)系统、个人手持式电话系统(Personal Handy-phone System，PHS)、码分多重接入(Code Division Multiple Access，CDMA)系统、无线相容认证(Wirelessfidelity，Wi-Fi)系统、全球互通微波接入(Worldwide Interoperability for MicrowaveAccess，WiMAX)系统、无线电中继器(Radio Repeater)或无线电广播电台(RadioBroadcaster)，但不限于此。

存储装置34的种类及功能类似于前述实施例中的存储装置14，但存储装置34记录的程序包括数据收集模块342、通信模块344及提示模块346。处理器42可载入存储在存储装置34中的数据收集模块342、通信模块344及提示模块346，以执行本发明实施例的身体状况建议方法。

图4是依照本申请一实施例所绘示的身体状况建议方法的流程图。请参照图4，本实施例的方法适用于图3的电子装置30，以下即搭配电子装置30中的各项元件说明本申请的身体状况建议方法的详细步骤。

首先，处理器42会连接由用户配戴或者为用户配置的感测装置44，以测量用户数据(步骤S402)。接着，处理器42会执行数据收集模块342以收集由感测装置44及感测装置32所测量的数据(步骤S404)。上述的步骤S402、S404与前述实施例的步骤S202、S204相同或相似，故其详细内容在此不再赘述。

与前述实施例不同的是，在本实施例中，处理器42会执行通信模块344，以将所收集的数据利用通信装置40经由网络上传至服务器46(步骤S406)，其中服务器46例如包括数据库，其中记录不同地区、文化、性别、年龄、工作种类、种族等的大量生理数据，和/或预先收集并记录在服务器46中的用户的历史数据。

再者，服务器46可执行算法，藉此整合所收集的关于用户身体状况的数据，以根据所收集的不同地区、文化、性别、年龄、工作种类、种族等的大量生理数据估计用户的目前身体状况，并作出适于用户目前身体状况的建议(步骤S408)。

最后，处理器20会利用通信装置40接收服务器46作出的建议，并对应执行提示模块346，以利用提示装置36提示建议(步骤S410)。上述的建议例如是以至少一个视觉、听觉和/或震动讯息的方式进行提示，因而能够通知用户最适合其目前身体状况的动作。

需注意的是，在本实施例中，由于数据库是建立在服务器46上，且算法是在服务器46上运作，记录在数据库中的用户身体状况数据的数量将会随着时间经过而累积，使得用户身体状况数据更加地客观及正确并产生更适合的建议。再者，此用以整合生理数据的算法可被更新以符合各种不同需求，例如地区、文化、性别、年龄、工作种类及种族等，在此不设限。

综上所述，用户的身体状况数据可以经由云端服务器整合，因此不仅可降低电子装置的运算成本，且受惠于可更新的数据库及算法，可获得较佳且最新的建议。

在其他实施例中，目前收集的用户身体状况的数据还可与用户的历史数据比较，例如每日、每周、每月、甚至每年的数据，特别是近期的用户身体状况数据，藉此可提供与用户先前状况或先前所做运动相应的合适建议。

图5是依照本申请一实施例所绘示的身体状况建议方法的流程图。请参照图1及图5，本实施例的方法接续在图2的步骤S204之后。

详言之，在收集数据之后，处理器20会执行估计模块144以比较所收集的用户身体状况数据及记录在用户的历史中的数据(步骤S502)。上述用以比较的数据例如是预设期间内所记录的数据。

举例来说，可取得睡前测量并记录的心跳速率，并与用户起床后所测量的心跳速率比较，而睡眠期间所检测的用户动作和/或所测量到的用户生理数据也可一并考虑来判断用户的睡眠质量。这些数据可被用以作为判断用户身体状况并作出建议的参考。举例来说，若用户在睡醒前的静态心率(resting heart rate)比他先前记录的静态心率的平均值高出5次跳动，在此状况下，电子装置基于此静态心率和/或睡眠质量显示身体仍旧疲劳，会建议用户减低运动的强度或量，或者是多休息一天并且在今天不要做任何运动。在一实施例中，上述所谓的较高静态心率的数字可据从大众收集的巨量数据来做调整，在此不设限。

然后，处理器20会执行估计模块144，以根据所收集数据的比较结果估计用户的目前身体状况，并执行建议作出模块146，以作出适于此目前身体状况的建议(步骤S504)。最后，处理器20会执行提示模块148，以利用提示装置16提示建议(步骤S506)。举例来说，处理器会根据睡眠前后的心率差异以及睡眠期间所检测到的睡眠周期次数，判断用户是否过于疲劳。在其他实施例中，若睡眠后的心率远高过用户睡眠后的平均心率值或历史心率数据，则判断用户过于疲劳。

根据上述，本实施例可根据历史数据考虑用户先前的身体状况，从而作出一个可与用户身体状况变化相符的较佳健康建议给予用户。

在其他实施例中，会进一步考虑用户目前所做的运动活动，即时地调整对于身体状况的建议，使其符合用户的目前运动活动。

举例来说，图6是依照本申请一实施例所绘示的身体状况建议方法的流程图。请参照图1及图6，本实施例的方法同样是接续在图2的步骤S204之后。

详言之，在收集数据之后，处理器20会执行估计模块144，以根据至少所收集的数据判断用户目前所做的运动活动(步骤S602)。在一实施例中，若处理器20根据所收集的姿态数据，检测到多个规律且重复执行的动作(例如感测装置所检测到的运动模式)，则可判断用户正在做重量训练、慢跑、游泳、骑脚踏车、走路等。在另一实施例中，处理器20可根据血氧浓度和/或光体积变化描记图(PPG)的波形，判断用户正在做瑜珈或太极。

处理器也会执行估计模块144，以整合所收集的数据来估计用户的目前身体状况，然后执行建议作出模块146，以根据所估计的目前身体状况(包括所判断的活动)，作出建议(步骤S604)。最后，处理器20执行提示模块以利用提示装置16提示建议(步骤S606)。

需注意的是，为了作出最适于用户目前身体状况及活动的建议，在一实施例中，处理器20会根据用户输入的信息来作出运动建议。在另一实施例中，处理器20则会根据所收集的姿态数据来作出对于运动活动的建议。在又一实施例中，处理器20会根据所收集的用户周围的环境数据来作出对于运动活动的建议。以下则举实施例详细说明。

在一实施例中，若用户设定了一个目标，例如要减重15磅或要减少2％的体脂率，处理器20会根据用户的目前体重和/或体脂率计算一个健身计划。当用户配戴运动腕带/传感器时，处理器29会根据运动腕带所测量到的心率和/或步数，判断用户正在走路。当用户配戴运动腕带/传感器行走时，处理器20会将运动腕带/传感器所测量到的行走步数或行走距离与先前计算的健身计划做比较，以判断此行走量是否足够，最后更可作出走快一点或多走一段时间或距离的建议。在另一实施例中，用户可以在身体的不同部位配戴一或多个传感器，例如腕带、手表、鞋上传感器、脚上传感器、心跳带等，从而根据所收集的数据判断运动活动并作出建议给用户。例如，可根据所收集的数据，例如利用配置在身上不同部位的传感器得到动作模式，从而判断重量训练的种类及训练量。在另一实施例中，也可根据所收集的数据判断姿势是否正确而提出建议，例如重量训练的姿势。

在一实施例中，若根据先前收集的数据得知原健身计划的强度或量未高于用户例常活动或目前活动的强度或量，处理器20可作出新的健身计划给用户。在此实施例中，处理器20可接收用户输入的信息或根据感测装置22接收的数据，取得用户例常活动或目前活动的强度或量。

在一实施例中，若所收集的数据显示用户是疲劳的，且所收集的姿态数据显示用户的脚步沉重或用户的姿势不平衡，处理器20会建议用户调整姿势、休息或停止运动。

在一实施例中，若所收集的数据，例如姿态数据，显示用户是在做重量训练，但所收集的生理数据显示用户肌肉内累积的乳酸值过高，处理器20会建议用户减少运动强度或运动量，以避免受伤。

在一实施例中，若配备有温度传感器的耳机所收集的生理数据显示用户的体温较高或身体水分较低，且所收集的环境数据显示目前的气温或湿度较高，处理器20判断中暑的风险增加，因此会建议用户喝水或到较凉爽的地方休息。在另一实施例中，若环境传感器检测到用户周围的环境不适合运动，例如运动途中或是通勤的途中的空气质量不佳、气温过高、湿度过大等，则会建议用户不要进行运动或是采取别的方式进行通勤。

综上所述，本实施例进一步估计用户目前所做的活动，以作出最适于用户目前身体状况，和/或用户目前活动，和/或目前用户周围环境的建议而提供给用户。

需说明的是，上述实施例中描述的电子装置也可以是感测装置本身，例如用以测量体重和/或体脂率的体重计、血压计或其他任何一种生理数据测量装置，在此不设限。此电子装置也可与其他电子装置通信，以与这些电子装置分享所测量到的生理数据，因此，即便电子装置只能测量一种生理数据，电子装置也可从其他电子装置取得其他种类的身体状况数据，从而将所有种类的数据显示给用户看，和/或对用户的身体状况作出建议。举例来说，当用户踏上体重计，体重计不仅会显示其所测量到的重量，还可显示出体重管理建议，例如用户应该吃多少食物、之前做过哪些及多少活动、继续目前运动活动会消耗多少热量，甚至昨天的睡眠质量等。藉此，用户可以对其身体状况有一个整体的认识，并知道体重管理的计划。

图1方块图所绘示的装置可视为是一个用以测量身体状况相关数据并提供身体状况建议的提示系统。考虑此提示系统需要多个感测装置，本申请也提供一种便利的方式，让用户在首次使用感测装置时，可对其进行设定。

举例来说，所述的感测装置可包括腕带、心率胸带及智能体重计。此智能体重计可个别连接网络，以作日常测量追踪。然而，要在智能体重计上将智能体重计连接到网络(例如经由WiFi热点)并不容易。心率胸带可以和腕带配对，以追踪用户在身体运动活动期间的心率，并将此心率传送到腕带以供用户检视，并可在之后将此心率上传到服务器。此腕带也可以与智能手机配对，以将所收集的数据通过智能手机上传到服务器以做进一步分析。由于这些感测装置能够连接至少一种其他感测装置，上述的设定方式在做第一次设定时会变成一种负担。

为了解决此问题，感测装置例如是在送交用户之前即在厂内预先配对好。其中，心率胸带或智能体重计的唯一识别信息，例如蓝牙介质访问控制地址(media accesscontrol address，MAC address)，即可先存放在腕带中。这些装置的包里可包括快速设定机制，其可在用户第一次开启装置时立刻启动腕带或智能体重计。详言之，用户可先下载应用程序到智能手机，并执行此应用程序以选择配对此包里。当用户开启此包里时，智能体重计及腕带会同时启动。然后，应用程序会定位腕带并直接与其配对。由于腕带是一种私人安全装置，腕带可能会请求用户确认配对。一旦用户确认，此配对即结束，同时智能体重计及心率胸带会将蓝牙介质访问控制地址传送至智能手机。当智能体重计被开启时，智能体重计会开始扫描附近可用的WiFi热点，以取得服务设定识别码(service set identifier，SSID)清单。由于智能手机已取得智能体重计的蓝牙介质访问控制地址，智能手机可立即与智能体重计配对。而智能体重计会将所有扫描到的可用服务设定识别码传送给智能手机。然后，智能手机会送这些服务设定识别码与预先配置的服务设定识别码进行比较，从而定位出最近的一个，并显示一个接口以请求用户提供此WiFi热点的密码以在智能体重计上进行配置。再者，上述的应用程序可将用户的帐号信息提供给智能体重计，并提醒用户踏上智能体重计以测量体重。此时，智能体重计可检测用户的生物特征(biometricidentification)，据以启动来测量用户的体重、连接用户的帐号，以及将测量数据更新至服务器。

在一实施例中，智能体重计可包括利用生物电阻抗分析(Bio-electricalimpedance analysis，BIA)技术以测量体脂的电极。此电极可进一步用来测量用户的心电图。详言之，由于每个人的心电图是特定的，因此心电图可作为用户的身份来辨识用户，启动体重计，并测量用户的生理数据。

详言之，图7是依照本申请一实施例所绘示的测量用户生理数据的方法流程图。请参照图1及图7，在本实施例中，电子装置10的处理器20可执行存储在存储装置14中的身份识别模块(未绘示)，以识别用户的身份，并执行计算模块(未绘示)，以计算用户的生理数据，例如用户的体脂率。

首先，处理器20利用配置在体重计中的电极测量用户的心电图(步骤S702)。需注意的是，不同于体脂的主动式检测方式(将微小固定电流导入人体)，心电图是由电极被动地检测从心脏发出的电流，而不会将电流导入人体，因此本实施例的心电图检测对于儿童、孕妇或有安装心律调整器(pacemaker)的人来说是较为安全的。

接着，处理器20至少根据由心电图所分析出的多个特征来识别用户的身份(步骤S704)。心电图中有至少12至16个可区别特征，可用来做为辨识不同用户的依据。这些用来辨识用户身份的心电图数据可以在体重计从用户输入、其他电子装置或云端服务所接收到的用户个人信息时，预先输入或记录，并与每个用户的用户信息建立关联

在另一实施例中，除了心电图外，使用配置在体重计的指纹辨识器所辨识的用户脚趾的指纹，或者利用配置在体重计的麦克风所检测的用户声音也可用来识别用户的身份。再者，这些生物特征也可与心电图一并用来辨识用户的身份，从而增加辨识的准确度。

然后，处理器20将会启动体重计，以对应所识别的身份来测量用户的数据(步骤S706)。详言之，处理器20会将所识别的身份与多个用户预先设定的身份进行比较，以辨识出目前站在体重计上的用户。在一实施例中，处理器20可根据对应于用户的用户信息来判断是否体重计所测量的用户数据包括体脂率数据。若所测量的用户数据包括根据用户信息的体脂率数据，则可测量用户的体脂率数据。

最后，处理器20会根据所测量的数据以及对应于所识别身份的用户的身体数据来计算用户的生理数据(步骤S708)。详言之，由于许多生理数据，如体脂率、身体水分百分率、身体质量指数(BMI)、基础代谢率(BMR)等，的测量及计算需要用户的身体数据，例如身高、体重、年纪、甚至运动量或工作量，处理器20会利用所识别的用户身份查询用户的身体数据，以便计算所需的生理数据。

在一实施例中，用户的运动活动种类可以根据所收集的用户在一天、一星期或一个月内的运动活动数据来判断。例如，上述的运动活动种类可分为5类：(i)久坐型(少或不运动)；(ii)轻度活动(每周1～3天)；(iii)中度活动(每周3～5天)；(iv)非常积极(每周6～7天的严厉运动)；(v)极度积极(每天严厉运动及体力工作)。再者，可根据用户的运动活动种类及基础代谢率数据来估计用户的每日总能量消耗(total daily energyexpenditure，TDEE)数据。

藉由上述方法，本实施例可在用户每次站上体重计时即自动地辨识出用户身份，以套用适当的身体数据来计算生理数据，无需用户进行繁琐的选择及输入。

在另一实施例中，可进一步判断用户使用体重计的意图，以选择触发体重计进入选单模式，或是进行正常的生理信息(例如体重和/或体脂率)测量。详言之，图8是依照本申请一实施例所绘示的启动体重计的方法流程图。请参照图1及图8，在本实施例中，电子装置10可以是体重计。电子装置10的处理器20会执行物件检测模块(未绘示)，例如是包括多个负载单元的模块，以检测作用于体重计上的负载(步骤S802)，并根据体重计所测量负载的重心转移以及所测量重量的改变，判断此负载是由单脚或双脚提供(步骤S804)。详言之，根据量体重的习惯动作，用户会先踏上一只脚后再踏上另一只脚，且一脚和两脚踏上体重计的姿势也是不同的，此将造成体重计所检测负载的重心会移动。明确地说，用户以单脚踏上体重计时体重计所检测到的负载大小大约是用户以双脚踏上体重计时体重计所检测到的负载大小的一半。此外，体重计的重心原本是在中心点，但当用户的左脚踏上体重计的左侧时，重心会移往左侧。而当用户的右脚也踏上体重计的右侧时，重心则会回到原本的中心点。基于上述两种条件的应用，即可轻易地判断出体重计所检测到的负载是由单脚或双脚提供。

若判断负载是由双脚提供，处理器20即可确认用户是想要量体重，因此由体重计测量用户的体重(步骤S806)。在一实施例中，若判断负载是由单脚提供，处理器20可进一步判断是否负载持续超过一预设时间，例如2秒(步骤S808)。若负载持续超过预设时间，处理器也可判断用户是想要量体重，因此由体重计测量用户的体重(步骤S806)。若负载未持续超过预设时间，处理器20就可判断用户想要进入体重计的选单模式(步骤S810)。在一实施例中，若体重计处于关闭的状态，其可在判断用户踏上之后自动触发而执行前述的判断程序。

藉由上述方法，本实施例即可判断用户对于体重计的意图，从而正确地执行对应的功能，而无法用户额外操作或输入。

综上所述，本申请的身体状况建议方法及装置藉由从一个或多个感测装置收集关于用户身体状况的数据，以根据所收集的数据、历史数据、活动数据、环境数据，估计用户的目前身体状况和/或目前/最近的运动活动，和/或用户周围的环境数据，从而藉由预先建立的数据库及算法，作出最适于用户目前身体状况和/或目前运动活动的建议。藉此，本申请可提供有用的建议给用户，并帮助用户管理其健康状况。

虽然本申请已以实施例公开如上，然其并非用以限定本申请，本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内，当可作些许的更动与润饰，故本申请的保护范围当视所附权利要求书界定范围为准。

Claims (14)

1.一种身体状况建议方法，适用于电子装置，该方法包括下列步骤：

配置多个感测装置于用户，以测量关于该用户的身体状况的数据；

收集所述多个感测装置测量的该数据；

整合所收集的该数据，以估计该用户的目前身体状况；

至少根据该用户的该目前身体状况作出建议；以及

提示该建议，

其中配置所述多个感测装置于该用户，以测量该用户的数据的步骤包括：

检测作用于体重计上的负载，

根据该体重计所测量的该负载重心的转移以及所测量重量的改变，判断该负载是由单物件或双物件提供，

对应于该负载被判断为由单物件提供，判断是否该负载持续超过预设时间，

对应于该负载被判断为由单物件提供且未持续超过该预设时间，进入该体重计的选单模式，以及

对应于该负载被判断为由双物件提供或是该负载持续超过该预设时间，继续测量该用户的体重。

2.如权利要求1所述的方法，其中在收集所述感测装置测量的该数据的步骤之后，还包括：

经由网络上传所收集的该数据至服务器，其中该服务器包括从多个其他用户收集的数据，根据该用户的用户信息，比较所接收的该数据与所述多个其他用户的该数据，以根据所述多个其他用户的该数据以及该用户的该用户信息作出该建议；以及

从该服务器接收该建议以进行提示。

3.如权利要求1所述的方法，其中整合所收集的该数据以估计该用户的该目前身体状况的步骤包括：

比较所收集的该数据及记录于该用户的历史的生理数据；以及

根据所收集的该数据以及该生理数据的比较结果，估计该目前身体状况。

4.如权利要求1所述的方法，其中在收集所述感测装置测量的该数据的步骤之后，还包括：

根据所收集的该数据判断该用户目前所做的运动活动；以及

根据所估计的该目前身体状况以及所判断的该用户的该运动活动作出运动建议。

5.如权利要求1所述的方法，其中至少根据该用户的该目前身体状况作出该建议的步骤还包括：

根据该用户周围的环境数据作出该建议。

6.如权利要求1所述的方法，其中测量该用户的该数据的步骤包括：

根据所接收的用户信息，判断是否该体重计所测量的该用户的该数据包括体脂率数据；以及

对应判断所测量的该用户的该数据包括该体脂率数据，测量该用户的体脂率。

7.一种身体状况建议方法，适用于体重计，该方法包括下列步骤：

检测作用于该体重计上的负载；

根据该体重计所测量的该负载重心的转移以及所测量重量的改变，判断该负载是由单物件或双物件提供；

对应于该负载被判断为由单物件提供，判断是否该负载持续超过预设时间；

对应于该负载被判断为由单物件提供且未持续超过该预设时间，进入该体重计的选单模式；

对应于该负载被判断为由双物件提供或是该负载持续超过该预设时间，继续测量用户的体重；

收集所述体重计测量的该体重；

整合所收集的该体重，以估计该用户的目前身体状况；

至少根据该用户的该目前身体状况作出建议；以及

提示该建议。

8.一种身体状况建议的电子装置，包括：

数据收集模块，收集多个感测装置测量的关于用户的身体状况的数据，其中所述多个感测装置是该用户所配戴或为该用户配置的，且经由连接装置连接，用以测量关于该用户的身体状况的数据；

估计模块，整合所收集的该数据，以估计该用户的目前身体状况；

建议作出模块，至少根据该用户的该目前身体状况作出建议；

提示模块，利用提示装置提示该建议；以及

物件检测模块，检测作用于体重计上的负载，根据该体重计所测量的该负载重心的转移以及所测量重量的改变，判断该负载是由单物件或双物件提供，对应于该负载被判断为由单物件提供，判断是否该负载未持续超过预设时间，对应于该负载被判断为由单物件提供且持续超过该预设时间，进入该体重计的选单模式，以及对应于该负载被判断为由双物件提供或是该负载持续超过该预设时间，继续测量该用户的体重。

9.如权利要求8所述的装置，还包括：

通信模块，利用通信装置连接网络，以经由该网络上传所收集的该数据至服务器，其中该服务器包括从多个其他用户收集的数据，根据该用户的用户信息，比较所接收的该数据与所述多个其他用户的该数据，以根据所述多个其他用户的该数据以及该用户的该用户信息作出该建议，并从该服务器接收该建议。

10.如权利要求8所述的装置，其中该估计模块包括比较所收集的该数据及记录于该用户的历史的生理数据，以及根据所收集的该数据以及该生理数据的比较结果，估计该目前身体状况。

11.如权利要求8所述的装置，其中

该估计模块还根据所收集的该数据判断该用户目前所做的运动活动，并根据所估计的该目前身体状况以及所判断的该用户的该运动活动作出运动建议。

12.如权利要求8所述的装置，其中该建议作出模块包括根据该用户的该目前身体状况以及所收集的该数据中的该用户周围的环境数据作出该建议。

13.如权利要求8所述的装置，还包括：

身份识别模块，根据所接收的用户信息，判断是否该体重计所测量的该用户的该数据包括体脂率数据；以及

计算模块，对应判断所测量的该用户的该数据包括该体脂率数据，测量该用户的体脂率。

14.如权利要求8所述的装置，其中所述多个感测装置包括加速度传感器、重力传感器、陀螺仪、电子罗盘、计步器、体重计、体温计、耳温计、血压计、血糖计、血氧计、体脂计、心率监测器、水分传感器、乳酸传感器、心电图传感器、光体积变化描记图传感器、气温计、气压计、湿度计、悬浮微粒监测仪、气体传感器其中之一或其组合。