CN105943016B - 一种心率测量方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种心率测量方法，其特征在于，包括：A、确定一训练场景，该训练场景对应一基础心率范围；B、根据所述训练场景对应的基础心率范围和当前用户信息确定出预期心率范围；C、识别出当前用户根据所述训练场景做出的动作；D、判断采集的当前用户的实际心率匹配所述预期心率范围时，记录该实际心率；不匹配时，根据所述预期心率范围校正所采集的实际心率并记录。由上，本发明通过根据预期心率范围，校正实际测量获得的心率数据，提高了心率测量的稳定性和准确性。

Description

一种心率测量方法及系统
技术领域
本发明涉及数据测量领域，特别是指一种心率测量方法及系统。
背景技术
心率的测定在运动训练中有着非常重要的的意义。心率的测定可以反应运动强度，在一定范围内，心率与运动强度呈直线关系。因此，它可以反映出运动强度的大小，也可以通过心率的测定来控制运动员的跑步速度，控制运动强度。心率的测定还可以反映机能状态，运动员的机能状态可以通过心率的测定而直接得到正确的反映。目前通过传感器(光学传感器、电极式传感器等)连续动态测量用户心率的设备可以连续动态测量运动人员的心率，但是在测量心率的过程中，都会因为测量环境变化、被测量人员的人体体质不同等原因造成心率测量结果的不稳定和不准确。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供了一种心率测量方法，为克服现有技术中心率测量的结果不稳定且不准确的缺陷，通过根据预期心率范围，校正实际测量获得的心率数据，提高了心率测量的稳定性和准确性。
本发明提供一种心率测量方法，所述方法包括以下步骤：
A、确定一训练场景，该训练场景对应一基础心率范围；
B、根据所述训练场景对应的基础心率范围和当前用户信息确定出预期心率范围；
C、识别出当前用户根据所述训练场景做出的动作；
D、判断采集的当前用户的实际心率匹配所述预期心率范围时，记录该实际心率；不匹配时，根据所述预期心率范围校正所采集的实际心率并记录。
由上，通过根据预期心率范围，校正通过测量获得的实际心率数据，提高了心率测量的稳定性和准确性。
优选地，所述方法还包括：根据当前训练场景与前一训练场景确定出预期心率变化趋势；
步骤D还确定出用户实际心率变化趋势，还判断匹配所述预期心率变化趋势。
由上，通过将实际心率变化趋势与预期心率变化趋势相比较，当不符合预期心率变化趋势时，将该获取的实际心率进行排除，有利于保证心率测量的稳定性和准确性。
优选地，步骤D所述校正的步骤包括：根据所述预期心率范围、预期心率变化趋势、当前平均实际心率校正所述实际心率。
由上，通过上述多方面的校正有利于提高心率测量的稳定性和准确性。
优选地，步骤B所述预期心率范围根据不同年龄阶段的基础心率范围以及下述至少之一参数确定：体重，身高，性别，当前平均心率，本次持续锻炼时间。
由上，根据多个相关参数来获取预期心率范围，有利于提高所获取的预期心率范围的准确性。
优选地，步骤C前还包括：播放所述当前训练场景对应的训练视频。
由上，用户可以根据当前训练场景中提供的训练视频进行训练。
优选地，步骤C后还包括：判断当前用户所述动作是否匹配所述训练视频显示的动作，若是则执行步骤D，否则返回步骤C。
优选地，步骤C所述识别包括以下之一方式：
通过视频捕捉模块采集当前用户动作来进行识别；
通过佩戴于当前用户身上的六轴陀螺仪测量用户的动作时对应的加速度和角速度来进行识别。
优选地，步骤D后还包括：根据所记录的实际心率和锻炼策略确定出下一训练场景，返回步骤B。
本发明还提供了一种心率测量系统，包括：
训练场景存储单元，用于记录不同的训练场景、对应的视频和对应的基础心率范围；
用户信息存储单元，用于存储各个用户信息；
预期心率范围计算单元，用于根据所选的所述训练场景对应的基础心率范围和当前用户的用户信息确定出预期心率范围；
视频播放单元，用于播放所选的所述训练场景对应的视频；
动作识别与判断单元，用于识别出当前用户做出的动作，即判断是否匹配所述视频中的动作；
心率采集单元，用于实时采集当前用户的实际心率；
心率校正单元；所述实际心率不匹配所述预期心率范围时，根据所述预期心率范围校正所采集的实际心率；
心率存储单元，用于存储，所述判断匹配所述预期心率范围时，记录该实际心率；不匹配时，根据所述预期心率范围校正所采集的实际心率并记录。
优选地，所述心率采集单元由心率传感器实现。
由上可以看出，本发明提供了一种心率测量方法及系统，通过根据预期心率范围，校正实际测量获得的心率数据，提高了心率测量的稳定性和准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种心率测量方法流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种心率测量系统结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的区间。
为克服现有技术中的缺陷，本发明提供了一种心率测量方法，通过根据预期心率范围，校正实际测量获得的心率数据，提高了心率测量的稳定性和准确性。
实施例一
该实施例中，将本发明的方法应用于运动的训练系统中为例，其中该运动的训练系统包括教练指导系统，该系统可通过屏幕等方式向用户显示所要进行的训练内容，以及采集用户的动作信息，并据此对心率采集装置采集的用户心率信息进行校正，以及可根据用户的训练程度选取后续的训练内容。如图1所示，为本发明该实施例中提供的一种心率测量方法的流程示意图，以某用户的心率测量过程为了，所述方法具体如下：
预先，教练指导系统存储有不同的训练视频文件，其中每个视频文件对应不同的训练场景，其中该训练场景信息以元数据的方式记载在该视频文件中(例如记载在文件的属性信息中)。
所述不同的训练场景往往会具有不同的训练内容，对应不同的基础心率范围，下面给出了几个训练场景和对应的基础心率的例子，其中下述基础心率为固定值或代表一区间值：
原地踏步(某频率)场景--基础心率m1
高抬腿跑场景--基础心率m2
连续跳跃场景--基础心率m3
其中，每个基础训练场景可以对应有不同年龄段的基础心率范围。例如，原地踏步(某频率)场景--基础心率m11、m12、m13各对应不同的年龄段的基础心率。
同时，为了便于识别用户是否对应所述视频文件进行相应的动作，在元数据中也对应场景存储有对应的动作信息，该动作信息可以以数据描述的动作特征方式存在，例如“踏步”对应的动作特征为低于某频率的往复摆动，当根据对用户采集的视频，或智能臂带采集的数据识别出是对应该动作特征时，则识别出用户为踏步的动作。
S101，可由用户或教练操作，或教练指导系统自动的，选定当前训练场景，并将该训练场景，以及对应的基本心率范围，以及范围调节参数，发送给智能臂带。
S102，根据所述训练场景，当前用户信息(可以是用户使用该臂带时，进行登陆，调取用户信息)确定出预期心率范围，例如公式：
预期心率范围＝不同年龄阶段的用户在该训练场景下的基础心率范围*(a体重，b身高，c性别，d当前平均心率，e本次持续锻炼时间)，下面给出了一个具体的公式：
预期心率范围＝不同年龄阶段的基础心率范围*(1.06*│a-该年龄的标准体重│/b+1.1*(b/该性别(c)标准身高)+1.06(d/该性别(c)当前标准平均心率)+((最近1分钟平均心率-上分钟的平均心率)/本次训练的全程平均心率)*e/单元训练时间)。
以上1.1，1.06等参数都是根据历史测试数据迭代改进的经验值，本发明会不断根据采集数据和实际测试结果迭代优化该部分数据。
其中，所述年龄、身高、性别是用户登陆后获取的用户之前填写的注册信息得到的，体重是用户当前训练前测量得到的，所述当前平均心率为智能臂带采集结果所计算得到的，所述本次持续锻炼时间是用户开始登陆时进行计时得到的。
以及根据当前训练场景与前一训练场景确定出预期心率方向是增加还是减小，即确定出预期心率变化趋势。
S103，教练指导系统通过屏幕等播放所选定的当前训练场景对应的训练视频，用户根据视频内容进行训练。
S104，通过智能臂带上的心率测量传感器获取被测定对象的实际心率数据。
在本实施例中，指定时间内时间间隔相同的不同时间点测定心率数据，并取平均值，例如将6秒内每隔2秒测定一次的心率数据取平均值得到实际心率数据。
S105，识别用户动作。由于具体动作如何识别，非本发明重点，也是现有技术，此处不再详细说明，仅简述如下可选的识别方式：
图像识别方式：通过视频捕捉模块，采集用户的运动图像，通过图像的连续识别，识别出用户的连续的动作特征。其中，该视频捕捉模块例如摄像头，可以布设在教练指导系统中，例如布设在上述显示所要进行的训练内容的屏幕上方。
智能臂带识别方式：通过具有六轴陀螺仪模块的智能臂带采集该臂带的数据，获取动作的加速度和角速度，并可进一步识别出获取所述动作加速度和角速度对应的动作幅度，从而识别出用户的动作特征。其中，判断、识别的过程可以由教练指导系统接收智能臂带的数据后执行。
其中，动作识别算法采用现有的识别技术，非本发明关注内容，故不再赘述。
其中，图像识别方式和智能臂带识别方式识别动作特征不区分先后顺序。
其中，步骤S104和S105不区分先后顺序，也可同时进行。
S106，根据识别的动作特征，与上述动作信息特征描述进行匹配，即判断用户是否与视频动作相匹配。
当动作信息不匹配时，表示用户未按照训练场景(如视频)进行要求的动作，此时将智能臂带所采集的实际心率视为无效采集，忽略该次采集，返回步骤105；另外，还可以给用户以相应提示，例如动作是否符合的提示。
当动作信息匹配时，视为有效采集，则进一步执行下一步。
其中，本步骤中，对于动作是否匹配的精确度，与对应的识别算法相关，例如识别算法可为根据六轴陀螺仪测量时x，y，z三个方向轴上的加速度和3个角速度的变化幅度和累计变化量识别当前用户是否在做目标动作，根据目标动作来规范心率预期期间。
S107。判断所采集的实际心率是否匹配预期心率变化趋势和预期心率数据区间，若是，则视为准确采集，则执行S109，若否，则执行S108，进行如下校正：
智能臂带根据预期心率范围、变化趋势、当前平均实际心率(如10秒钟前到现在的平均实际心率)等系数进行算法补偿(该算法会根据预期心率范围和前3分钟内的变化趋势对当前心率有一个预期区间，如果当前10秒钟内的平均心率高于预期期间较多，会按系数降低测量值，例如心率矫正值＝-0.6*(HR1(最近10秒钟的心率平均值)–HR2(预期心率上限)))，校正所述所采集的心率值。
S109，由上，通过心率值的校正后，即可得到较为准确的心率值，并进行记录，并可根据记录的信息，以及相应的锻炼策略，判断出下一训练场景，并读取后返回步骤S101。
其中所述锻炼策略例如：不同心率的锻炼时间，心率快慢的安排等。
综上所述，通过根据预期心率范围，校正实际测量获得的心率数据，提高了心率测量的稳定性和准确性。
实施例二
基于与上述心率测量方法同样的发明实施例构思，本发明实施例中还提供了一种心率测定系统，如图2所示，所述系统包括：
教练指导子系统，用于获取被测定对象的运动信息，并根据所述运动信息获取预期心率变化趋势和预期心率数据区间；
智能臂带子系统，用于获取被测定对象实际心率数据，并根据所述预期心率变化趋势、所述预期心率数据区间以及修正参数修正所述实际心率数据；
其中，教练指导子系统与所述智能臂带子系统之间通过控制模块控制信息的交互，所述教练指导子系统与所述智能臂带子系统之间通过有线/无线连接；
在本实施例中，教练指导子系统，包括：
存储单元201，用于记录不同的训练场景、对应的视频和对应的基础心率范围；以及用于存储各个用户信息，包括年龄，体重，训练时间，基础心率等；以及存储当实际心率匹配所述预期心率范围时，记录该实际心率；以及不匹配时，根据所述预期心率范围校正所采集的实际心率并记录。
心率预测单元202，用于根据所选的所述训练场景对应的基础心率范围和当前用户的用户信息确定出预期心率范围。
视频播放单元203，用于播放所选的所述训练场景对应的视频。
图像识别与判断单元204，用于通过视频捕捉识别出当前用户做出的动作，即判断是否匹配所述视频中的动作。
在本实施例中，智能臂带子系统，包括：
心率采集单元205，用于通过心率传感器实时采集当前用户的实际心率。
动作感应与判断单元206，用于通过六轴陀螺仪获取被测定对象的动作加速度和角速度；并通过分析动作加速度和角速度，获取被测定对象的动作幅度，以及进一步判断动作信息。
心率校正单元207；所述实际心率不匹配所述预期心率范围时，根据所述预期心率范围校正所采集的实际心率。
上述实施例中，一个训练视频文件对应一个训练场景，是基于一个训练场景会对应一个区间范围的心率，因此，这样可以根据后续所要进行的对应心率的训练调用所需训练视频文件，即进行不同训练场景的组合，以完成整个训练。
其中，可以在存储单元中建立心率区间--视频文件名称--性别--年龄的对应关系，以便于针对不同的训练人群。或者，进一步增加对每个注册的用户的对应关系，以便于针对不同的训练者。
另外，也可将一个训练视频文件分为多段，每段对应不同的训练场景，以时间-训练场景的对应方式作为元数据记载在该视频文件中，根据需要调用训练视频文件不同时间段的内容。
另外，为了便于视频文件的检索，上述元数据内容也可视频名称-时间段-其他属性信息的方式存储在存储单元中。

Claims (6)

1.一种心率测量方法，其特征在于，包括：
A、确定一训练场景，该训练场景对应一基础心率范围；
B、根据所述训练场景对应的基础心率范围和当前用户信息确定出预期心率范围；
C、识别出当前用户根据所述训练场景做出的动作；
D、判断采集的当前用户的实际心率匹配所述预期心率范围时，记录该实际心率；不匹配时，根据所述预期心率范围校正所采集的实际心率并记录；
其中，所述心率测量方法，还包括：根据当前训练场景与前一训练场景确定出预期心率变化趋势；
步骤D还确定出用户实际心率变化趋势，还判断匹配所述预期心率变化趋势；
其中，步骤D所述校正的步骤包括：根据所述预期心率范围、预期心率变化趋势、当前平均实际心率校正所述实际心率；
其中，步骤D后还包括：根据所记录的实际心率和锻炼策略确定出下一训练场景，返回步骤B；
其中，步骤B所述预期心率范围根据不同年龄阶段的基础心率范围以及下述至少之一参数确定：体重，身高，性别，当前平均心率，本次持续锻炼时间；
其中，获取所述预期心率范围的公式为：
预期心率范围＝不同年龄阶段的基础心率范围*(1.06*│a-该年龄的标准体重│/b+1.1*(b/该性别(c)标准身高)+1.06(d/该性别(c)当前标准平均心率)+((最近1分钟平均心率-上分钟的平均心率)/本次训练的全程平均心率)*e/单元训练时间)；
其中，a表示体重，b表示身高，c表示性别，d表示当前平均心率，e表示本次持续锻炼时间。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤C前还包括：播放所述当前训练场景对应的训练视频。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤C后还包括：判断当前用户所述动作是否匹配所述训练视频显示的动作，若是则执行步骤D，否则返回步骤C。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤C所述识别包括以下之一方式：
通过视频捕捉模块采集当前用户动作来进行识别；
通过佩戴于当前用户身上的六轴陀螺仪测量用户的动作时对应的加速度和角速度来进行识别。
5.一种心率测量系统，其特征在于，包括：
训练场景存储单元，用于记录不同的训练场景、对应的视频和对应的基础心率范围；
用户信息存储单元，用于存储各个用户信息；
预期心率范围计算单元，用于根据所选的所述训练场景对应的基础心率范围和当前用户的用户信息确定出预期心率范围；
视频播放单元，用于播放所选的所述训练场景对应的视频；
动作识别与判断单元，用于识别出当前用户做出的动作，即判断是否匹配所述视频中的动作；
心率采集单元，用于实时采集当前用户的实际心率；
心率校正单元；所述实际心率不匹配所述预期心率范围时，根据所述预期心率范围校正所采集的实际心率；
心率存储单元，用于存储，所述判断匹配所述预期心率范围时，记录该实际心率；不匹配时，根据所述预期心率范围校正所采集的实际心率并记录；
其中，所述心率测量系统，还包括：
一用于根据所述心率校正单元校正后的心率确定下一训练场景的单元；
其中，所述预期心率范围计算单元获取所述预期心率范围的公式为：
预期心率范围＝不同年龄阶段的基础心率范围*(1.06*│a-该年龄的标准体重│/b+1.1*(b/该性别(c)标准身高)+1.06(d/该性别(c)当前标准平均心率)+((最近1分钟平均心率-上分钟的平均心率)/本次训练的全程平均心率)*e/单元训练时间)；
其中，a表示体重，b表示身高，c表示性别，d表示当前平均心率，e表示本次持续锻炼时间。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述心率采集单元由心率传感器实现。
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