CN105748039B - 一种计算运动耗能的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种计算运动耗能的方法及装置。所述计算运动耗能的方法，包括：获取用户的运动信息；根据预设的标准运动信息库，分析所述用户的运动信息与标准运动信息的匹配度；根据所述匹配度，确定出所述匹配度对应的卡路里数值；根据所述用户的生理信息和所述匹配度对应的卡路里数值，计算用户个体消耗的卡路里数值。本发明可智能的识别出用户进行的运动类型，根据用户对该运动类型的完成程度和用户本身的生理信息来进行运动能耗的计算，可得到更精确可靠的运动耗能的数值。

Description

一种计算运动耗能的方法及装置

技术领域

本发明涉及运动耗能领域，特别涉及一种计算运动耗能的方法及装置。

背景技术

随着时代的发展，越来越多的运动器械和运动装置进入人们的生活之中，人们也越发的重视运动领域和健身领域。在很多的运动器械和运动装置上，已经配备了运动能量消耗的实时监测功能，但是例如俯卧撑和引体向上，并没有相应的运动能量消耗的实时监测装置。还有，运动者完成的运动动作标准与否，在计算运动能量消耗方面也没有进行区分。再有，没有针对具体的运动者的具体生理信息来计算运动能量消耗，现有技术中对所有的运动者采用了相同的运动能量消耗系数，这样会导致计算出的运动能量消耗值不准确的问题。例如，100kg的运动者和50kg的运动者的同样以10km/h跑5km，100kg的运动者和50kg的运动者所消耗的能量是不同的。如何妥善的解决上述问题，就成为了业界亟待解决的问题。

发明内容

本发明提供一种计算运动耗能的方法及装置，用以更加准确的计算运动者的运动能量消耗。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种计算运动耗能的方法，包括：

获取用户的运动信息；

根据预设的标准运动信息库，分析所述用户的运动信息与标准运动信息的匹配度；

根据所述匹配度，确定出所述匹配度对应的卡路里数值；

根据所述用户的生理信息和所述匹配度对应的卡路里数值，计算用户个体消耗的卡路里数值。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：可智能识别出用户进行的运动类型，根据用户对该运动类型的完成程度和用户本身的生理信息来进行运动能耗的计算，可得到更精确可靠的运动耗能的数值。

在一个实施例中，所述获取用户的运动信息，包括：

拍摄用户运动的图像；

根据所述图像，结合人体的身体结构和形状特征，识别出用户的肢体信息；

通过预设的视频分析算法，分析出用户的肢体运动信息；

确定所述用户的肢体运动信息为用户的运动信息，所述运动信息包括运动轨迹信息和运动幅度信息。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：通过图像分析可获取用户的运动轨迹信息和运动幅度信息，为进一步的运动耗能计算提供了基础。

在一个实施例中，所述根据预设的标准运动信息库，分析所述用户的运动信息与标准运动信息的匹配度，包括：

根据所述用户的运动轨迹信息，在预设的标准运动信息库中查询所述用户的运动轨迹信息所对应的运动类型；

根据所述运动类型，得到所述运动类型对应的运动幅度信息表；

查找所述用户的运动幅度信息在所述运动类型对应的运动幅度信息表中所属的区间；

根据所述区间与标准运动信息的之间预设的匹配度关系表，确定用户的运动信息与标准运动信息的匹配度。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：可以处理用户的运动的动作没有达到标准的情况下的运动能量消耗问题。

在一个实施例中，所述根据所述匹配度，确定出所述匹配度对应的卡路里数值，包括：

根据所述用户的运动轨迹信息所对应的运动类型，确定所述运动类型对应的卡路里消耗表；

根据所述卡路里消耗表中预设的所述匹配度与消耗的卡路里的对应关系，确定出所述匹配度对应的卡路里数值。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：可以更加准确的计算出用户进行运动所消耗的卡路里数值。

在一个实施例中，所述根据所述用户的生理信息和所述匹配度对应的卡路里数值，计算用户个体消耗的卡路里数值，包括：

获取用户的生理信息，所述生理信息包括身高、体重、年龄、性别、骨骼肌、体脂肪、脂肪百分比、身体质量指数、腰臀比和基础代谢值中的任一者或多者；

根据预设的用户的生理信息与所述运动类型的加权系数表，在所述加权系数表中查找所述用户的生理信息相应的加权系数；

根据所述加权系数，计算所述匹配度对应的卡路里数值；

确定所述匹配度对应的卡路里数值为用户个体消耗的卡路里数值。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：针对用户自身的生理信息，对原运动能耗进行修正，可提供更准确的运动耗能。

根据本发明实施例的第二方面，提供一种计算运动耗能的装置，包括：

获取模块，用于获取用户的运动信息；

分析模块，用于根据预设的标准运动信息库，分析所述用户的运动信息与标准运动信息的匹配度；

确定模块，用于根据所述匹配度，确定出所述匹配度对应的卡路里数值；

计算模块，用于根据所述用户的生理信息和所述匹配度对应的卡路里数值，计算用户个体消耗的卡路里数值。

在一个实施例中，所述获取模块，包括：

拍摄子模块，用于拍摄用户运动的图像；

识别子模块，用于根据所述图像，结合人体的身体结构和形状特征，识别出用户的肢体信息；

分析子模块，用于通过预设的视频分析算法，分析出用户的肢体运动信息；

第一确定子模块，用于确定所述用户的肢体运动信息为用户的运动信息，所述运动信息包括运动轨迹信息和运动幅度信息。

在一个实施例中，所述分析模块，包括：

第一查询子模块，用于根据所述用户的运动轨迹信息，在预设的标准运动信息库中查询所述用户的运动轨迹信息所对应的运动类型；

第二查询子模块，用于根据所述运动类型，查询相应的所述运动类型对应的运动幅度信息表；

第一查找子模块，用于查找所述用户的运动幅度信息在所述运动类型对应的运动幅度信息表中所属的区间；

第二确定子模块，用于根据所述区间与标准运动信息的之间预设的匹配度关系表，确定用户的运动信息与标准运动信息的匹配度。

在一个实施例中，所述确定模块，包括：

第三确定子模块，用于根据所述用户的运动轨迹信息所对应的运动类型，确定所述运动类型对应的卡路里消耗表；

第四确定子模块，一根据所述卡路里消耗表中预设的所述匹配度与消耗的卡路里的对应关系，确定出所述匹配度对应的卡路里数值。

在一个实施例中，所述确定模块，包括：

获取子模块，用于获取用户的生理信息，所述生理信息包括身高、体重、年龄、性别、骨骼肌、体脂肪、脂肪百分比、身体质量指数、腰臀比和基础代谢值中的任一者或多者；

第二查找子模块，根据预设的用户的生理信息与所述运动类型的加权系数表，在所述加权系数表中查找所述用户的生理信息相应的加权系数；

计算子模块，用于根据所述加权系数，计算所述匹配度对应的卡路里数值；

第五确定子模块，用于确定所述匹配度对应的卡路里数值为用户个体消耗的卡路里数值。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明一示例性实施例示出的一种计算运动耗能的方法的流程图；

图2为本发明一示例性实施例示出的一种计算运动耗能的方法的步骤S11的流程图；

图3为本发明一示例性实施例示出的一种计算运动耗能的方法的步骤S12的流程图；

图4为本发明一示例性实施例示出的一种计算运动耗能的方法的步骤S13的流程图；

图5为本发明一示例性实施例示出的一种计算运动耗能的方法的步骤S14的流程图；

图6为本发明一示例性实施例示出的一种计算运动耗能的装置的框图；

图7为本发明一示例性实施例示出的一种计算运动耗能的装置的获取模块61的框图；

图8为本发明一示例性实施例示出的一种计算运动耗能的装置的分析模块62的框图；

图9为本发明一示例性实施例示出的一种计算运动耗能的装置的确定模块63的框图；

图10为本发明一示例性实施例示出的一种计算运动耗能的装置的计算模块64的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

图1是根据一示例性实施例示出的一种计算运动耗能的方法流程图，如图1所示，该计算运动耗能的方法，包括以下步骤S11-S14：

在步骤S11中，获取用户的运动信息；

在步骤S12中，根据预设的标准运动信息库，分析所述用户的运动信息与标准运动信息的匹配度；

在步骤S13中，根据所述匹配度，确定出所述匹配度对应的卡路里数值；

在步骤S14中，根据所述用户的生理信息和所述匹配度对应的卡路里数值，计算用户个体消耗的卡路里数值。

在一个实施例中，通过视频的实时拍摄，可以得到用户的运动信息，该运动信息包括用户的运动轨迹信息和运动幅度信息。根据得到的该用户的运动轨迹信息，在预设的标准运动信息库查找与该用户的运动轨迹信息最为相似的运动类型，将该最为相似的运动类型确定为用户的运动类型。可以根据用户的连续的多个运动轨迹信息，通过多次查找与各个运动轨迹信息最为相似的运动类型，将出现频率最高的最为相似的运动类型确定为用户的运动类型。根据预设的标准运动信息库，分析出用户的运动幅度信息与对应的标准运动信息的匹配度。再根据该匹配度和用户的生理信息来计算出用户个体消耗的卡路里数值。

例如，通过分析用户的运动轨迹信息，得到用户做的运动类型为引体向上，根据用户引体向上的完成程度，得到与标准的引体向上的匹配度。再结合用户的体重信息，不妨假设为80kg。综合上述的匹配度和用户的体重信息，得到的用户的运动耗能更加准确。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：可智能识别出用户进行的运动类型，根据用户对该运动类型的完成程度和用户本身的生理信息来进行运动能耗的计算，可得到更精确可靠的运动耗能的数值。

在一个实施例中，如图2所示，步骤S11包括如下步骤S21-S24：

在步骤S21中，拍摄用户运动的图像；

在步骤S22中，根据所述图像，结合人体的身体结构和形状特征，识别出用户的肢体信息；

在步骤S23中，通过预设的视频分析算法，分析出用户的肢体运动信息；

在步骤S24中，确定所述用户的肢体运动信息为用户的运动信息，所述运动信息包括运动轨迹信息和运动幅度信息。

在一个实施例中，通过摄像装置拍摄实时的用户运动的图像，该摄像装置可以为一个或多个，根据预设的图像识别方法，可以识别出人体的身体躯干、头部和四肢图像，还可以根据面部特征和身体躯干特征识别用户的性别和年龄。还可以通过拍摄的用户运动的图像的不同图像帧之间的差别，来分析用户的运动轨迹信息和运动幅度信息。

例如，用户可以设置一个或多个摄像装置拍摄自己的运动过程，可实时拍摄的用户运动的图像。通过预设的图像算法可以识别出用户的身体躯干、头部和四肢图像信息，通过分析用户的身体躯干、头部和四肢的运动信息，从而得出用户是在何种运动，以及用户的运动信息和标准运动信息的对比。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：通过图像分析可获取用户的运动轨迹信息和运动幅度信息，为进一步的运动耗能计算提供了基础。

在一个实施例中，如图3所示，步骤S12包括如下步骤S31-S34：

在步骤S31中，根据所述用户的运动轨迹信息，在预设的标准运动信息库中查询所述用户的运动轨迹信息所对应的运动类型；

在步骤S32中，根据所述运动类型，得到所述运动类型对应的运动幅度信息表；

在步骤S33中，查找所述用户的运动幅度信息在所述运动类型对应的运动幅度信息表中所属的区间；

在步骤S34中，根据所述区间与标准运动信息的之间预设的匹配度关系表，确定用户的运动信息与标准运动信息的匹配度。

在一个实施例中，用户的运动信息包括运动轨迹信息和运动幅度信息，预设的标准运动信息库中，查询与用户的该运动轨迹信息最为相似的预设的运动轨迹信息，该最为相似的预设的运动轨迹信息所对应的运动类型，即为用户的该运动轨迹信息所对应的运动类型。

根据用户的运动信息，可以得到用户的该运动信息对应的运动类型，进而得到该运动类型对应的运动幅度信息表，该运动幅度信息表为预设的。在该信息表中，运动幅度信息区间与标准运动信息的匹配度存在对应的关系，同时还可以查找到具体的运动幅度信息所属的运动幅度信息区间。故，在运动幅度信息表中，通过用户的该运动幅度信息，就可以查询到在该运动幅度信息在运动幅度信息表中所属的区间。根据该所属的区间，就可确定出用户的该运动幅度信息与标准运动信息的匹配度。

例如，通过分析用户的运动图像的图像，得出用户的运动轨迹信息，对比在预设的标准运动信息库中各种运动轨迹信息，可以得到用户进行的是俯卧撑运动。根据预设的俯卧撑的运动幅度信息表，根据用户的运动幅度信息，查找用户的该运动幅度信息在运动幅度信息表中所属的区间。根据运动幅度信息表中所属的区间与标准运动信息之间预设的匹配度关系表，可以查询到用户的该运动幅度信息所属的区间对应的匹配度，进而得到用户的该运动信息与标准运动信息的匹配度。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：可以处理用户的运动的动作没有达到标准的情况下的运动能量消耗问题。

在一个实施例中，如图4所示，步骤S13包括如下步骤S41-S42：

在步骤S41中，根据所述用户的运动轨迹信息所对应的运动类型，确定所述运动类型对应的卡路里消耗表；

在步骤S42中，根据所述卡路里消耗表中预设的所述匹配度与消耗的卡路里的对应关系，确定出所述匹配度对应的卡路里数值。

在一个实施例中，根据用户的运动轨迹信息，可以确定出用户的运动类型，从而查找出该运动类型对应的卡路里消耗表。

通过上一个实施例中的技术方案，可以确定出用户的运动信息与标准运动信息的匹配度，根据该卡路里消耗表中预设的匹配度与消耗的卡路里的对应关系，确定出匹配度对应的卡路里数值，即确定出用户的运动信息对应的卡路里数值。通过实时统计用户在运动过程中的每一个运动信息对应的卡路里数值，即可实时得到用户在运动过程中消耗的总卡路里数值。

例如，通过分析用户的运动轨迹信息，得出用户进行的运动类型为深蹲，进而查找出深蹲所对应的卡路里消耗表。在深蹲的卡路里消耗表中记载了各个幅度区间与匹配度的关系，还有各个匹配度与卡路里数值的对应关系。通过用户的运动幅度信息，即可得出用户所做的该深蹲动作的所消耗的卡路里数值。通过实时统计用户在已做出的每一个深蹲对应的卡路里数值，即可实时得到用户在深蹲运动的过程中消耗的总卡路里数值。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：可以更加准确的计算出用户进行运动所消耗的卡路里数值。

在一个实施例中，如图5所示，步骤S14包括如下步骤S51-S54：

在步骤S51中，获取用户的生理信息，所述生理信息包括身高、体重、年龄、性别、骨骼肌、体脂肪、脂肪百分比、身体质量指数、腰臀比和基础代谢值中的任一者或多者；

在步骤S52中，根据预设的用户的生理信息与所述运动类型的加权系数表，在所述加权系数表中查找所述用户的生理信息相应的加权系数；

在步骤S53中，根据所述加权系数，计算所述匹配度对应的卡路里数值；

在步骤S54中，确定所述匹配度对应的卡路里数值为用户个体消耗的卡路里数值。

在一个实施例中，通过获取用户的生理信息，该生理信息包括身高、体重、年龄、性别、骨骼肌、体脂肪、脂肪百分比、身体质量指数、腰臀比和基础代谢值中的任一者或多者。通过查找预设的用户的生理信息与所述运动类型的加权系数表，该加权系数表中的参数涉及到了上述生理信息的一者或多者，在该加权系数表中查找该用户的生理信息相应的加权系数，根据该加权系数，修正该匹配度对应的卡路里数值。将修正后的该匹配度对应的卡路里数值作为用户个体消耗的卡路里数值。

例如，用户在进行引体向上的运动，通过考虑用户的生理信息中的体重。不妨假设用户的体重为100kg，那么根据用户的体重，在预设的用户的生理信息与所述运动类型的加权系数表中，查找体重这一项信息的加权系数，不妨假设体重100kg的加权系数为1.6。那么就可以在没有考虑用户生理信息之前的卡路里数值的基础上进行修正，即将原卡路里数值乘以1.6的系数。修正后的卡路里数值作为用户个体消耗的卡路里数值，可提供更准确的运动耗能。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：针对用户自身的生理信息，对原运动能耗进行修正，可提供更准确的运动耗能。

在一个实施例中，图6是根据一示例性实施例示出的一种计算运动耗能的装置框图。如图6示，该装置包括获取模块61、分析模块62、确定模块63和计算模块64。

该获取模块61，用于获取用户的运动信息；

该分析模块62，用于根据预设的标准运动信息库，分析所述用户的运动信息与标准运动信息的匹配度；

该确定模块63，用于根据所述匹配度，确定出所述匹配度对应的卡路里数值；

该计算模块64，用于根据所述用户的生理信息和所述匹配度对应的卡路里数值，计算用户个体消耗的卡路里数值。

如图7所示，该获取模块61包括拍摄子模块71、识别子模块72、分析子模块73和第一确定子模块74。

该拍摄子模块71，用于拍摄用户运动的图像；

该识别子模块72，用于根据所述图像，结合人体的身体结构和形状特征，识别出用户的肢体信息；

该分析子模块73，用于通过预设的视频分析算法，分析出用户的肢体运动信息；

该第一确定子模块74，用于确定所述用户的肢体运动信息为用户的运动信息，所述运动信息包括运动轨迹信息和运动幅度信息。

如图8所示，该分析模块62包括第一查询子模块81、第二查询子模块82、第一查找子模块83和第二确定子模块84。

该第一查询子模块81，用于根据所述用户的运动轨迹信息，在预设的标准运动信息库中查询所述用户的运动轨迹信息所对应的运动类型；

该第二查询子模块82，用于根据所述运动类型，查询相应的所述运动类型对应的运动幅度信息表；

该第一查找子模块83，用于查找所述用户的运动幅度信息在所述运动类型对应的运动幅度信息表中所属的区间；

该第二确定子模块84，用于根据所述区间与标准运动信息的之间预设的匹配度关系表，确定用户的运动信息与标准运动信息的匹配度。

如图9所示，该确定模块63包括第三确定子模块91和第四确定子模块92。

该第三确定子模块91，用于根据所述用户的运动轨迹信息所对应的运动类型，确定所述运动类型对应的卡路里消耗表；

该第四确定子模块92，一根据所述卡路里消耗表中预设的所述匹配度与消耗的卡路里的对应关系，确定出所述匹配度对应的卡路里数值。

如图10所示，该计算模块64包括获取子模块101、第二查找子模块102、计算子模块103和第五确定子模块104。

该获取子模块101，用于获取用户的生理信息，所述生理信息包括身高、体重、年龄、性别、骨骼肌、体脂肪、脂肪百分比、身体质量指数、腰臀比和基础代谢值中的任一者或多者；

该第二查找子模块102，根据预设的用户的生理信息与所述运动类型的加权系数表，在所述加权系数表中查找所述用户的生理信息相应的加权系数；

该计算子模块103，用于根据所述加权系数，计算所述匹配度对应的卡路里数值；

该第五确定子模块104，用于确定所述匹配度对应的卡路里数值为用户个体消耗的卡路里数值。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种计算运动耗能的方法，其特征在于，包括：

获取用户的运动信息；

根据预设的标准运动信息库，分析所述用户的运动信息与标准运动信息的匹配度；

根据所述匹配度，确定出所述匹配度对应的卡路里数值；

根据所述用户的生理信息和所述匹配度对应的卡路里数值，计算用户个体消耗的卡路里数值；

所述获取用户的运动信息，包括：

拍摄用户运动的图像；

根据所述图像，结合人体的身体结构和形状特征，识别出用户的肢体信息；

通过预设的视频分析算法，分析出用户的肢体运动信息；

确定所述用户的肢体运动信息为用户的运动信息，所述运动信息包括运动轨迹信息和运动幅度信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的标准运动信息库，分析所述用户的运动信息与标准运动信息的匹配度，包括：

根据所述用户的运动轨迹信息，在预设的标准运动信息库中查询所述用户的运动轨迹信息所对应的运动类型；

根据所述运动类型，查询相应的所述运动类型对应的运动幅度信息表；

查找所述用户的运动幅度信息在所述运动类型对应的运动幅度信息表中所属的区间；

根据所述区间与标准运动信息的之间预设的匹配度关系表，确定用户的运动信息与标准运动信息的匹配度。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述匹配度，确定出所述匹配度对应的卡路里数值，包括：

根据所述用户的运动轨迹信息所对应的运动类型，确定所述运动类型对应的卡路里消耗表；

根据所述卡路里消耗表中预设的所述匹配度与消耗的卡路里的对应关系，确定出所述匹配度对应的卡路里数值。

4.如权利要求3所述的方法，所述根据所述用户的生理信息和所述匹配度对应的卡路里数值，计算用户个体消耗的卡路里数值，包括：

获取用户的生理信息，所述生理信息包括身高、体重、年龄、性别、骨骼肌、体脂肪、脂肪百分比、身体质量指数、腰臀比和基础代谢值中的任一者或多者；

根据预设的用户的生理信息与所述运动类型的加权系数表，在所述加权系数表中查找所述用户的生理信息相应的加权系数；

根据所述加权系数，计算所述匹配度对应的卡路里数值；

确定所述匹配度对应的卡路里数值为用户个体消耗的卡路里数值。

5.一种计算运动耗能的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取用户的运动信息；

分析模块，用于根据预设的标准运动信息库，分析所述用户的运动信息与标准运动信息的匹配度；

确定模块，用于根据所述匹配度，确定出所述匹配度对应的卡路里数值；

计算模块，用于根据所述用户的生理信息和所述匹配度对应的卡路里数值，计算用户个体消耗的卡路里数值；

所述获取模块，包括：

拍摄子模块，用于拍摄用户运动的图像；

识别子模块，用于根据所述图像，结合人体的身体结构和形状特征，识别出用户的肢体信息；

分析子模块，用于通过预设的视频分析算法，分析出用户的肢体运动信息；

第一确定子模块，用于确定所述用户的肢体运动信息为用户的运动信息，所述运动信息包括运动轨迹信息和运动幅度信息。

6.根据权利要求5的装置，其特征在于，所述分析模块，包括：

第一查询子模块，用于根据所述用户的运动轨迹信息，在预设的标准运动信息库中查询所述用户的运动轨迹信息所对应的运动类型；

第二查询子模块，用于根据所述运动类型，查询相应的所述运动类型对应的运动幅度信息表；

第一查找子模块，用于查找所述用户的运动幅度信息在所述运动类型对应的运动幅度信息表中所属的区间；

第二确定子模块，用于根据所述区间与标准运动信息的之间预设的匹配度关系表，确定用户的运动信息与标准运动信息的匹配度。

7.根据权利要求6的装置，其特征在于，所述确定模块，包括：

第三确定子模块，用于根据所述用户的运动轨迹信息所对应的运动类型，确定所述运动类型对应的卡路里消耗表；

第四确定子模块，一根据所述卡路里消耗表中预设的所述匹配度与消耗的卡路里的对应关系，确定出所述匹配度对应的卡路里数值。

8.根据权利要求7的装置，其特征在于，所述确定模块，包括：

获取子模块，用于获取用户的生理信息，所述生理信息包括身高、体重、年龄、性别、骨骼肌、体脂肪、脂肪百分比、身体质量指数、腰臀比和基础代谢值中的任一者或多者；

第二查找子模块，根据预设的用户的生理信息与所述运动类型的加权系数表，在所述加权系数表中查找所述用户的生理信息相应的加权系数；

计算子模块，用于根据所述加权系数，计算所述匹配度对应的卡路里数值；

第五确定子模块，用于确定所述匹配度对应的卡路里数值为用户个体消耗的卡路里数值。