CN107680650A - 一种智能生成专业跑步训练计划的方法及系统 - Google Patents
一种智能生成专业跑步训练计划的方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种智能生成专业跑步训练计划的方法及系统，用于解决跑步锻炼身体时用户缺少专业训练计划的问题。该方法包括：S1：接收预设的训练计划和计算公式，保存至数据服务端；S2：统计数据采集设备采集的个人身体数据参数和用户端的个人账号信息，并发送至数据服务端；S3：获取数据服务端根据预设的训练计划和计算公式计算分析得出的专业训练计划，并将其发送至数据采集设备。采用本发明，可以在用户跑步锻炼时，提供一种专业的训练计划，从而实现健康跑步锻炼的目标。
Description
技术领域
本技术领域涉及移动通信领域，尤其涉及一种智能生成专业跑步训练计划的方法及系统
背景技术
面对当今越来越快的高节奏生活、工作模式，锻炼对于保持健康的体魄越来越流行，有很多的人们通过跑步的方式来达到锻炼和保持健康的目的，同时跑步也是一种简单实现，又能够起到很好锻炼效果的一种运动方式。
跑步锻炼是人们最常采用的一种身体锻炼方式，这主要是因为跑步技术要求简单，无需特殊的场地、服装或器械。无论在运动场上或在马路上，甚至在田野间、树林中均可进行跑步锻炼。各人可以自己掌握跑步的速度、距离和路线。
训练计划有基础热身、身体激活、无氧运动、有氧运动等，通过制定专业的训练计划，在跑步过程中能够指导用户更为科学健康的实现锻炼身体的目标。
公开号为CN105117597A的专利公开了一种制定运动计划的方法及装置，根据用户的基本信息以及运动评估的信息为所述用户制定运动计划；记录所述用户每次完成所述运动计划的数据；根据预先设置的数据阈值或者每隔预先设置的时间重新评估所述用户的基本信息；根据重新评估的所述用户的基本信息为所述用户重新制定新的运动计划。该发明通过用户的基本信息制定运动计划，需要部分运动器械和医生制定的运动处方，对一般用户通过跑步锻炼实现锻炼的方法极不方便。
发明内容
本发明要解决的技术问题目的在于提供一种智能生成专业跑步训练计划的方法及系统，用于解决现有用户跑步时缺少专业训练计划的问题。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种智能生成专业跑步训练计划的方法，包括步骤：
S1：接收预设的训练计划和计算公式，保存至数据服务端；
S2：统计数据采集设备采集的个人身体数据参数和用户端的个人账号信息，并发送至数据服务端；
S3：获取数据服务端根据预设的训练计划和计算公式计算分析得出的专业训练计划，并将其发送至数据采集设备。
进一步的，还包括步骤：
判断计算公式中所需的参数是否收集完毕，若否，则发送提醒指令继续收集数据信息，所述参数包括性别、年龄、身高、体重、活动时间、活动平均心率、静息心率。
进一步的，还包括步骤：
根据收集的参数，运用计算公式计算结果，若性别为女，则所述计算公式为：
MHR＝208-0.7*AGE；
BMR＝9.56*WEIGHT+1.85*HIGH-4.68*AGE+665；
RMR＝(1.1*BMR/24)*TIME；
VO2max＝15.3*MHR/RHR；
GCB＝(-59.3954+0.45*AHR+0.38*VO2max+0.103*WEIGHT+0.274*AGE)/4.184*60*TIME；
NCB＝GCB-RMR；
上式中AHR表示活动平均心率；RHR表示静息心率；MHR表示最大心率；AGE表示年龄；BMR表示基础代谢；WEIGHT表示体重；HIGH表示身高；RMR表示静息代谢；TIME表示活动时间；VO2max表示最大摄氧量；GCB表示总卡路里消耗；NCB表示净卡路里消耗。
进一步的，还包括步骤：
若所述性别为男，则所述计算公式为：
MHR＝208-0.7*AGE；
BMR＝13.75*WEIGHT+5*HIGH-6.76*AGE+66；
RMR＝(1.1*BMR/24)*TIME；
VO2max＝15.3*MHR/RHR；
GCB＝(-95.7735+0.634*AHR+0.404*VO2max+0.394*WEIGHT+0.271*AGE)/4.184*60*TIME；
NCB＝GCB-RMR；
上式中AHR表示活动平均心率；RHR表示静息心率；MHR表示最大心率；AGE表示年龄；BMR表示基础代谢；WEIGHT表示体重；HIGH表示身高；RMR表示静息代谢；TIME表示活动时间；VO2max表示最大摄氧量；GCB表示总卡路里消耗；NCB表示净卡路里消耗。
进一步的，还包括步骤：
对比训练后数据采集设备反馈的当前个人身体数据信息，对已制定的专业训练计划进行实时调整。
一种智能生成专业跑步训练计划的系统，包括：
接收模块：用于接收预设的训练计划和计算公式，保存至数据服务端；
统计模块：用于统计数据采集设备采集的个人身体数据参数和用户端的个人账号信息，并发送至数据服务端；
获取模块：用于获取数据服务端根据预设的训练计划和计算公式计算分析得出的专业训练计划，并将其发送至数据采集设备。
进一步的，还包括：
判断模块：用于判断计算公式中所需的参数是否收集完毕，若否，则发送提醒指令继续收集数据信息，所述参数包括性别、年龄、身高、体重、活动时间、活动平均心率、静息心率。
进一步的，还包括：
计算模块：用于根据收集的参数，运用计算公式计算结果，若性别为女，则所述计算公式为：
MHR＝208-0.7*AGE；
BMR＝9.56*WEIGHT+1.85*HIGH-4.68*AGE+665；
RMR＝(1.1*BMR/24)*TIME；
VO2max＝15.3*MHR/RHR；
GCB＝(-59.3954+0.45*AHR+0.38*VO2max+0.103*WEIGHT+0.274*AGE)/4.184*60*TIME；
NCB＝GCB-RMR；
上式中AHR表示活动平均心率；RHR表示静息心率；MHR表示最大心率；AGE表示年龄；BMR表示基础代谢；WEIGHT表示体重；HIGH表示身高；RMR表示静息代谢；TIME表示活动时间；VO2max表示最大摄氧量；GCB表示总卡路里消耗；NCB表示净卡路里消耗。
进一步的，还包括：
若所述性别为男，则所述计算公式为：
MHR＝208-0.7*AGE；
BMR＝13.75*WEIGHT+5*HIGH-6.76*AGE+66；
RMR＝(1.1*BMR/24)*TIME；
VO2max＝15.3*MHR/RHR；
GCB＝(-95.7735+0.634*AHR+0.404*VO2max+0.394*WEIGHT+0.271*AGE)/4.184*60*TIME；
NCB＝GCB-RMR；
上式中述AHR表示活动平均心率；RHR表示静息心率；MHR表示最大心率；AGE表示年龄；BMR表示基础代谢；WEIGHT表示体重；HIGH表示身高；RMR表示静息代谢；TIME表示活动时间；VO2max表示最大摄氧量；GCB表示总卡路里消耗；NCB表示净卡路里消耗。
进一步的，还包括：
调整模块：用于对比训练后数据采集设备反馈的当前个人身体数据信息，对已制定的专业训练计划进行实时调整。
采用本发明，用户在进行跑步训练时，只需要一个智能运动手环，通过专业的训练计划来达到有效、科学的锻炼目标，极大的解决了用户在训练过程中缺乏指导的问题。
附图说明
图1是实施例一提供的一种智能生成专业跑步训练计划的方法流程图；
图2是实施例一提供的一种智能生成专业跑步训练计划的系统结构图；
图3是实施例二提供的另一种智能生成专业跑步训练计划的方法流程图；
图4是实施例二提供的另一种智能生成专业跑步训练计划的系统结构图。
具体实施方式
以下是本发明的具体实施例并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。
本发明中，通过智能运动手环和智能体脂秤采集用户的身体状态信息，通过用户端的统计用户的个人数据信息，包括用户个人账号中的基本信息、用户的身体状态信息。智能手环是一种穿戴式智能设备，通过这款手环，用户可以记录日常生活中的锻炼、睡眠、部分还有饮食等实时数据，并将这些数据与手机、平板同步，起到通过数据指导健康生活的作用。智能体脂秤是除了可测量体重外还可以测量脂肪、水分等的称重计。
实施例一
本实施例提供了一种智能生成专业跑步训练计划的方法，如图1所示，包括步骤：
S11：接收预设的训练计划和计算公式，保存至数据服务端；
S12：统计数据采集设备采集的个人身体数据参数和用户端的个人账号信息，并发送至数据服务端；
S13：获取数据服务端根据预设的训练计划和计算公式计算分析得出的专业训练计划，并将其发送至数据采集设备。
本实施例中，通过数据采集设备：智能运动手环、智能体脂秤采集个人身体数据信息，发送至用户端，用户端记录用户的个人账号及基本信息，同时将制定专业训练计划所需的参数发送至数据服务端。
本实施例中，步骤S11为接收预设的训练计划和计算公式，保存至数据服务端。
具体的，
预设的训练计划包括：基础热身、身体激活、有氧运动、无氧运动、核心训练、回复活动，预设的计算公式根据性别分为不同的计算公式，包括：当性别为女时，计算公式为：
MHR＝208-0.7*AGE；
BMR＝9.56*WEIGHT+1.85*HIGH-4.68*AGE+665；
RMR＝(1.1*BMR/24)*TIME；
VO2max＝15.3*MHR/RHR；
GCB＝(-59.3954+0.45*AHR+0.38*VO2max+0.103*WEIGHT+0.274*AGE)/4.184*60*TIME；
NCB＝GCB-RMR；
上式中AHR表示活动平均心率；RHR表示静息心率；MHR表示最大心率；AGE表示年龄；BMR表示基础代谢；WEIGHT表示体重；HIGH表示身高；RMR表示静息代谢；TIME表示活动时间；VO2max表示最大摄氧量；GCB表示总卡路里消耗；NCB表示净卡路里消耗。
当性别为男时，计算公式为：
MHR＝208-0.7*AGE；
BMR＝13.75*WEIGHT+5*HIGH-6.76*AGE+66；
RMR＝(1.1*BMR/24)*TIME；
VO2max＝15.3*MHR/RHR；
GCB＝(-95.7735+0.634*AHR+0.404*VO2max+0.394*WEIGHT+0.271*AGE)/4.184*60*TIME；
NCB＝GCB-RMR；
上式中述AHR表示活动平均心率；RHR表示静息心率；MHR表示最大心率；AGE表示年龄；BMR表示基础代谢；WEIGHT表示体重；HIGH表示身高；RMR表示静息代谢；TIME表示活动时间；VO2max表示最大摄氧量；GCB表示总卡路里消耗；NCB表示净卡路里消耗。
通过训练计划和计算公式，数据服务端接受用户端发送的数据参数，制定专业的训练计划。
本实施例中，步骤S12为统计数据采集设备采集的个人身体数据参数和用户端的个人账号信息，并发送至数据服务端。
具体的，
数据采集设备包括智能运动手环和智能体脂秤，通过智能体脂秤进行每日测量、基础代谢的测量，根据计划所需进行定时监测；通过智能运动手表实时监控用户运动、训练过程中活动时间(训练模式下的运动时间)、活动平均心率AHR，并在每日早晨起床之时进行静息心率的测量；两类设备在不同时间段、定时、实时的测量对应的数据，并提供给智能用户端；其中，最大心率是指训练模式下的最大心率值；平均心率是指训练模式下整个过程下来的平均心率；每日训练结束都将会将相关数据发送至用户端进行一次整体的更新，便于第二天的训练的数据整合，用户端的用户个人账号中包括用户的基础信息，如身高、年龄、性别等，用于后续区分不同的计算公式。
本实施例中，步骤S13为获取数据服务端根据预设的训练计划和计算公式计算分析得出的专业训练计划，并将其发送至数据采集设备。
具体的，
数据服务端接收到制定专业的训练计划所需的参数后，根据预设的计算公式，计算出用户最大心率、基础代谢、静息代谢、最大摄氧量、总卡路里消耗、净卡路里消耗数据，根据预设的训练计划，制定出与用户契合的专业训练计划，将其发送给用户端和数据采集设备，用于直观的显示给用户根据训练计划进行训练。
本实施例还提供一种智能生成专业跑步训练计划的系统，如图2所示，包括：
接收模块21：用于接收预设的训练计划和计算公式，保存至数据服务端；
统计模块22：用于统计数据采集设备采集的个人身体数据参数和用户端的个人账号信息，并发送至数据服务端；
获取模块23：用于获取数据服务端根据预设的训练计划和计算公式计算分析得出的专业训练计划，并将其发送至数据采集设备。
本实施例中，接受模块21用于接收预设的训练计划和计算公式，保存至数据服务端。
具体的，
预设的训练计划包括：基础热身、身体激活、有氧运动、无氧运动、核心训练、回复活动，预设的计算公式根据性别分为不同的计算公式。
本实施例中，统计模块22用于统计数据采集设备采集的个人身体数据参数和用户端的个人账号信息，并发送至数据服务端。
数据采集设备包括智能运动手环和智能体脂秤，定时的、不同时间段的、实时的对用户的身体数据信息进行采集，并将采集的数据信息发送给用户端，用户在用户端创建一个个人账号，用于统计整合用户的个人信息，如身高、年龄、性别。并将采集的数据信息与个人信息整合，将制定专业训练计划所需的数据参数发送至数据服务端。
本实施例中，获取模块23用于获取数据服务端根据预设的训练计划和计算公式计算分析得出的专业训练计划，并将其发送至数据采集设备。
具体的，
用户端将制定训练计划所需的参数发送至数据服务端后，接受数据服务端分析计算的专业训练计划，并将专业训练计划发送给智能运动手环，用户可以直观的了解到训练计划。
通过智能运动手环、智能体脂秤、用户端、数据服务端和预设的计算原理，构成整套智能跑步训练方案，5端之间数据互通，智能化给予用户专、系统、科学的跑步训练计划，极大的提高了用户的体验效果。
实施例二
本实施例提供另一种智能生成专业跑步训练计划的方法，如图3所示，包括步骤：
S31：接收预设的训练计划和计算公式，保存至数据服务端；
S32：判断计算公式中所需的参数是否收集完毕，若否，则发送提醒指令继续收集数据信息；
S33：统计数据采集设备采集的个人身体数据参数和用户端的个人账号信息，并发送至数据服务端；
S34：获取数据服务端根据预设的训练计划和计算公式计算分析得出的专业训练计划，并将其发送至数据采集设备。
S35：对比训练后数据采集设备反馈的当前个人身体数据信息，对已制定的专业训练计划进行实时调整。
本实施例与实施例一不同之处在于，还包括步骤S32、S35。
步骤S32为判断计算公式中所需的参数是否收集完毕，若否，则发送提醒指令继续收集数据信息。
具体的，
用户端对数据进行统计，确定制定专业训练计划所需的数据参数是否全部收集完毕，数据参数包括：性别、年龄、身高、体重、活动时间、活动平均心率AHR、静息心率RHR。
如当用户忘记测算体重时，发送提醒指令提醒用户对当前体重进行测量，在一段预设时间过后，系统还未收到体重数据，则继续发送提醒指令。
步骤S35为对比训练后数据采集设备反馈的当前个人身体数据信息，对已制定的专业训练计划进行实时调整。
具体的，
在用户训练过后，用户的各项身体数据信息发生变化，此时数据采集设备会反馈用户当前的身体数据信息给用户端，同时对已制定的专业训练计划进行实时的调整。
本实施例还提供一种智能生成专业跑步训练计划的系统，如图4所示，包括：
接收模块41：用于接收预设的训练计划和计算公式，保存至数据服务端；
判断模块42：用于判断计算公式中所需的参数是否收集完毕，若否，则发送提醒指令继续收集数据信息；
统计模块43：用于统计数据采集设备采集的个人身体数据参数和用户端的个人账号信息，并发送至数据服务端；
获取模块44：用于获取数据服务端根据预设的训练计划和计算公式计算分析得出的专业训练计划，并将其发送至数据采集设备；
调整模块45：用于对比训练后数据采集设备反馈的当前个人身体数据信息，对已制定的专业训练计划进行实时调整。
与实施例一不同之处在于还包括判断模块42和调整模块45。
判断模块42用于判断计算公式中所需的参数是否收集完毕，若否，则发送提醒指令继续收集数据信息。
具体的，
智能运动手环实时监控用户运动、训练过程中的活动时间、活动平均心率，并在每日起床之时进行静息心率的测量，智能体脂秤每天早上定时获取用户的体重信息。当用户端发现有数据参数没有收集完整时，发送提醒指令提醒用户。如当用户没有进行体重测量时，则发送提醒指令给智能运动手环，提醒用户测量当日的体重，在一段预设的时间段，用户端没有收集到体重信息时，则继续发送提醒指令。
调整模块45用于对比训练后数据采集设备反馈的当前个人身体数据信息，对已制定的专业训练计划进行实时调整。
数据采集设备实时采集用户的身体数据信息，在用户完成训练后将用户当前的身体数据信息反馈至用户端，根据身体数据信息的变化对专业的训练计划进行实时调整。
通过加入调整模块45和判断模块42，可以保证数据采集的完整性，得到准确的专业训练计划，同时在用户训练过后也能根据用户当前的身体数据信息的变化实时调整专业训练计划。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (10)
1.一种智能生成专业跑步训练计划的方法，其特征在于，包括步骤：
S1：接收预设的训练计划和计算公式，保存至数据服务端；
S2：统计数据采集设备采集的个人身体数据参数和用户端的个人账号信息，并发送至数据服务端；
S3：获取数据服务端根据预设的训练计划和计算公式计算分析得出的专业训练计划，并将其发送至数据采集设备。
2.根据权利要求1所述的一种智能生成专业跑步训练计划的方法，其特征在于，还包括步骤：
判断计算公式中所需的参数是否收集完毕，若否，则发送提醒指令继续收集数据信息，所述参数包括性别、年龄、身高、体重、活动时间、活动平均心率、静息心率。
3.根据权利要求2所述的一种智能生成专业跑步训练计划的方法，其特征在于，还包括步骤：
根据收集的参数，运用计算公式计算结果，若性别为女，则所述计算公式为：
MHR＝208-0.7*AGE；
BMR＝9.56*WEIGHT+1.85*HIGH-4.68*AGE+665；
RMR＝(1.1*BMR/24)*TIME；
VO2max＝15.3*MHR/RHR；
GCB＝(-59.3954+0.45*AHR+0.38*VO2max+0.103*WEIGHT+0.274*AGE)/4.184*60*TIME；
NCB＝GCB-RMR；
上式中AHR表示活动平均心率；RHR表示静息心率；MHR表示最大心率；AGE表示年龄；BMR表示基础代谢；WEIGHT表示体重；HIGH表示身高；RMR表示静息代谢；TIME表示活动时间；VO2max表示最大摄氧量；GCB表示总卡路里消耗；NCB表示净卡路里消耗。
4.根据权利要求3所述的一种智能生成专业跑步训练计划的方法，其特征在于，还包括步骤：
若所述性别为男，则所述计算公式为：
MHR＝208-0.7*AGE；
BMR＝13.75*WEIGHT+5*HIGH-6.76*AGE+66；
RMR＝(1.1*BMR/24)*TIME；
VO2max＝15.3*MHR/RHR；
GCB＝(-95.7735+0.634*AHR+0.404*VO2max+0.394*WEIGHT+0.271*AGE)/4.184*60*TIME；
NCB＝GCB-RMR；
上式中AHR表示活动平均心率；RHR表示静息心率；MHR表示最大心率；AGE表示年龄；BMR表示基础代谢；WEIGHT表示体重；HIGH表示身高；RMR表示静息代谢；TIME表示活动时间；VO2max表示最大摄氧量；GCB表示总卡路里消耗；NCB表示净卡路里消耗。
5.根据权利要求1所述的一种智能生成专业跑步训练计划的方法，其特征在于，还包括步骤：
对比训练后数据采集设备反馈的当前个人身体数据信息，对已制定的专业训练计划进行实时调整。
6.一种智能生成专业跑步训练计划的系统，其特征在于，包括：
接收模块：用于接收预设的训练计划和计算公式，保存至数据服务端；
统计模块：用于统计数据采集设备采集的个人身体数据参数和用户端的个人账号信息，并发送至数据服务端；
获取模块：用于获取数据服务端根据预设的训练计划和计算公式计算分析得出的专业训练计划，并将其发送至数据采集设备。
7.根据权利要求6所述的一种智能生成专业跑步训练计划的系统，其特征在于，还包括：
判断模块：用于判断计算公式中所需的参数是否收集完毕，若否，则发送提醒指令继续收集数据信息，所述参数包括性别、年龄、身高、体重、活动时间、活动平均心率、静息心率。
8.根据权利要求7所述的一种智能生成专业跑步训练计划的系统，其特征在于，还包括：
计算模块：用于根据收集的参数，运用计算公式计算结果，若性别为女，则所述计算公式为：
MHR＝208-0.7*AGE；
BMR＝9.56*WEIGHT+1.85*HIGH-4.68*AGE+665；
RMR＝(1.1*BMR/24)*TIME；
VO2max＝15.3*MHR/RHR；
GCB＝(-59.3954+0.45*AHR+0.38*VO2max+0.103*WEIGHT+0.274*AGE)/4.184*60*TIME；
NCB＝GCB-RMR；
上式中AHR表示活动平均心率；RHR表示静息心率；MHR表示最大心率；AGE表示年龄；BMR表示基础代谢；WEIGHT表示体重；HIGH表示身高；RMR表示静息代谢；TIME表示活动时间；VO2max表示最大摄氧量；GCB表示总卡路里消耗；NCB表示净卡路里消耗。
9.根据权利要求8所述的一种智能生成专业跑步训练计划的系统，其特征在于，还包括：
若所述性别为男，则所述计算公式为：
MHR＝208-0.7*AGE；
BMR＝13.75*WEIGHT+5*HIGH-6.76*AGE+66；
RMR＝(1.1*BMR/24)*TIME；
VO2max＝15.3*MHR/RHR；
GCB＝(-95.7735+0.634*AHR+0.404*VO2max+0.394*WEIGHT+0.271*AGE)/4.184*60*TIME；
NCB＝GCB-RMR；
上式中述AHR表示活动平均心率；RHR表示静息心率；MHR表示最大心率；AGE表示年龄；BMR表示基础代谢；WEIGHT表示体重；HIGH表示身高；RMR表示静息代谢；TIME表示活动时间；VO2max表示最大摄氧量；GCB表示总卡路里消耗；NCB表示净卡路里消耗。
10.根据权利要求6所述的一种智能生成专业跑步训练计划的系统，其特征在于，还包括：
调整模块：用于对比训练后数据采集设备反馈的当前个人身体数据信息，对已制定的专业训练计划进行实时调整。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710864426.5A CN107680650A (zh) | 2017-09-22 | 2017-09-22 | 一种智能生成专业跑步训练计划的方法及系统 |
| PCT/CN2017/116404 WO2019056606A1 (zh) | 2017-09-22 | 2017-12-15 | 一种智能生成专业跑步训练计划的方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710864426.5A CN107680650A (zh) | 2017-09-22 | 2017-09-22 | 一种智能生成专业跑步训练计划的方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107680650A true CN107680650A (zh) | 2018-02-09 |
Family
ID=61137690
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710864426.5A Withdrawn CN107680650A (zh) | 2017-09-22 | 2017-09-22 | 一种智能生成专业跑步训练计划的方法及系统 |
Country Status (2)
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| CN (1) | CN107680650A (zh) |
| WO (1) | WO2019056606A1 (zh) |
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