CN108592992B - 马匹骑行的监测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明是关于一种马匹骑行的监测方法及装置，涉及马匹管理设备技术领域，主要解决的技术问题是普通用户骑马缺乏对马匹骑行监测。主要采用的技术方案为：马匹骑行的监测方法，包括：连续获取监测马匹的马鞍鞍座坐骑区域瞬时的压力数据；连续获取监测马匹的马鞍鞍座瞬时的加速度数据。通过连续获取监测马匹的马鞍鞍座坐骑区域瞬时的压力数据、加速度数据，可用来实现评估马的负荷、评估骑手骑马姿态等的基本采样数据，能够实现对马匹骑行的监测。

Description

马匹骑行的监测方法及装置
技术领域
本发明涉及马匹管理设备技术领域，特别是涉及一种马匹骑行的监测方法及装置。
背景技术
马术是运动员依靠专业的骑马技术展现的一种艺术形式，骑马过程需要专业的技术培训。
处于消费者的喜爱，骑马运动正被广泛的普通用户来进行体验。通常多数的骑马场不具备专业的马匹综合评价管理系统，且由于普通用户不具备专业的技术，普通用户骑马具有较高的危险性，容易造成伤害。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种马匹骑行的监测方法及装置，主要解决的技术问题是普通用户骑马缺乏对马匹骑行监测。
为达到上述目的，本发明主要提供如下技术方案：
一方面，本发明的实施例提供一种马匹骑行的监测方法，包括：
连续获取监测马匹的马鞍鞍座坐骑区域瞬时的压力数据；
连续获取监测马匹的马鞍鞍座瞬时的加速度数据。
本发明的目的及解决其技术问题还可采用以下技术措施进一步实现。
可选的，前述的马匹骑行的监测方法，其中还包括：
根据压力数据、加速度数据计算监测马匹的运动状态。
可选的，前述的马匹骑行的监测方法，其中所述加速度数据包括所述马鞍鞍座高度方向的第一加速度感应数据、所述马鞍鞍座前进方向的第二加速度感应数据、所述马鞍鞍座侧向方向的第三加速度感应数据；
根据压力数据、加速度数据计算监测马匹的运动状态，包括：
判断所述第一加速度感应数据、所述第二加速度感应数据、所述第三加速度感应数据和设定停止加速度阈值的大小，若所述第一加速度感应数据、所述第二加速度感应数据、所述第三加速度感应数据瞬时数据均大于第二设定停止加速度阈值，第一设定停止加速度阈值大于第二设定停止加速度阈值，第一设定停止加速度阈值大于第二设定停止加速度阈值，或所述第一加速度感应数据、所述第二加速度感应数据、所述第三加速度感应数据瞬时数据均为零，则判断运动状态为监测马匹处于停止状态。
可选的，前述的马匹骑行的监测方法，其中所述压力数据包括所述马鞍鞍座坐骑区域两侧的第一压力感应数据、第二压力感应数据；
根据压力数据、加速度数据计算监测马匹的运动状态，包括：
监测所述第一压力感应数据和所述第二压力感应数据交替变化的骑行摇摆监测频率数据；
根据连续获取的加速度数据计算监测马匹实时运动速度；
判断所述骑行摇摆监测频率数据和设定停止频率阈值的大小，判断所述监测马匹实时运动速度和设定奔跑速度阈值的大小；
若所述骑行摇摆监测频率数据大于所述设定停止频率阈值，且所述监测马匹实时运动速度小于所述设定奔跑速度阈值，则判断运动状态为监测马匹处于低速运动状态。
可选的，前述的马匹骑行的监测方法，其中若判断运动状态为监测马匹处于低速运动状态，判断骑行摇摆监测频率数据和设定跑步频率阈值的大小，
若所述骑行摇摆监测频率数据大于设定跑步频率阈值，则判断运动状态为监测马匹处于慢跑运动状态；
若所述骑行摇摆监测频率数据小于设定跑步频率阈值，则判断运动状态为监测马匹处于行走运动状态。
可选的，前述的马匹骑行的监测方法，其中根据压力数据、加速度数据计算监测马匹的运动状态，包括：
当监测马匹处于停止状态时，记录马鞍鞍座坐骑区域的骑手体重数据m1；
计算骑手体重数据m1和监测马匹质量m2之和总质量M；
记录第一加速度感应数据大于零的第一起跳时间段T，第一起跳时间段中，记录第一加速度感应数据a1、第二加速度感应数据a2，由第一时间段T、总质量M、第一加速度感应数据a1、第二加速度感应数据a2计算监测马匹跳频率g/(2×Vup)，Vup为马鞍鞍座高度方向分速度；
若判断监测马匹跳频率在设定起跳频率范围值内，且监测马匹实时运动速度大于设定奔跑速度阈值，则判断监测马匹处于奔跑运动状态。可选的，前述的马匹骑行的监测方法，其中根据所述压力数据计算马匹负重，若所述马匹负重大于设定负重，执行评估伤病步骤；
评估伤病步骤包括：
统计分析监测马匹奔跑运动状态在总运动状态中的时间占比小于第一阈值，则判断监测马匹伤病；
统计分析监测马匹慢跑运动状态和/或行走运动状态在总运动状态中的时间占比大于第二阈值，则判断监测马匹伤病；
在监测马匹处于奔跑运动状态，判断最大压力数据小于第三阈值，和/或，判断最大加速度数据小于第四阈值，则判断监测马匹伤病。
可选的，前述的马匹骑行的监测方法，其中建立在不同区段体重骑手下每匹监测马匹处于奔跑状态中对应的骑行数据库，骑行数据库包括每匹监测马匹的平均速度数据、马鞍鞍座高度方向最大的第一加速度数据、马鞍鞍座前进方向最大的第二加速度数据构成的三维数据；
接收用户数据，所述用户数据包括用户体重、用户需求奔跑速度、用户需求高度方向加速度、用户需求前进方向加速度；
从每匹监测马匹骑行数据库中选取与用户体重对应区段体重骑手下对应的适配数据；
分别计算用户需求奔跑速度、用户需求高度方向加速度、用户需求前进方向加速度构建的三维数据与每匹监测马匹的适配数据三维数据的空间距离；
选取多个空间距离中数值较小的空间距离对应的监测马匹。
另一方面，本发明的实施例提供一种马匹骑行的监测装置，包括：
马鞍鞍座；
压力传感模块，设置于鞍座坐骑区域，用于连续获取监测马匹的马鞍鞍座坐骑区域瞬时的压力数据；
加速度传感模块，设置于鞍座，用于连续获取监测马匹的马鞍鞍座瞬时的加速度数据。
再一方面，本发明的实施例提供一种马匹骑行的监测装置，包括：存储器和处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现上述方法的步骤。
借由上述技术方案，本发明技术方案提供的马匹骑行的监测方法及装置至少具有下列优点：
本发明提供的实施例中，通过连续获取监测马匹的马鞍鞍座坐骑区域瞬时的压力数据、加速度数据，可用来实现评估马的负荷、评估骑手骑马姿态等的基本采样数据，能够实现对马匹骑行的监测。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1是本发明的实施例提供的一种马匹骑行的监测装置的模块连接示意图；
图2是本发明的实施例提供的一种马匹骑行的监测装置的结构示意图；
图3是本发明的实施例提供的一种马匹骑行的监测装置骑行状态的示意图；
图4是本发明的实施例提供的一种马匹骑行的监测装置骑行状态监测马匹受力分析的示意图；
图5是本发明的实施例提供的一种具体的马匹骑行的监测装置的模块连接示意图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的马匹骑行的监测方法及装置其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如后。在下述说明中，不同的“一实施例”或“实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
本实施例提供的一种马匹骑行的监测装置，通过对马鞍进行感测，可连续获取马鞍鞍座坐骑区域瞬时的压力数据和马鞍鞍座瞬时的加速度数据，并经过获取的数据可分析计算马匹的运动状态，可用来对马匹骑行进行监测。
图1至图2为本发明提供的马匹骑行的监测装置一实施例，请参阅图1至图2，本发明的一个实施例提出的马匹骑行的监测装置，其包括：
马鞍鞍座10；
压力传感模块20，设置于鞍座坐骑区域，用于连续获取监测马匹的马鞍鞍座坐骑区域瞬时的压力数据；
加速度传感模块30，设置于鞍座，用于连续获取监测马匹的马鞍鞍座瞬时的加速度数据。
本发明提供的实施例中，通过连续获取监测马匹的马鞍鞍座坐骑区域瞬时的压力数据、加速度数据，可用来实现评估马的负荷、评估骑手骑马姿态等的基本采样数据。能够实现对马匹骑行的监测。
进一步的，还包括运动状态计算模块40，用于根据压力数据、加速度数据计算监测马匹的运动状态。
本发明提供的实施例中，通过连续获取监测马匹的马鞍鞍座坐骑区域瞬时的压力数据、加速度数据，结合获取的压力数据、加速度数据从而可实现对监测马匹运动状态的分析计算，便于对马匹骑行进行监测。
具体的实施中，马匹骑行的监测装置的鞍座上还设置电池单元，电池单元为压力传感模块、加速度传感模块、运动状态计算模块供电。另外，运动状态计算模块40可连接有无线通信模块50，无线通信模块50设置于鞍座，电池单元(图中未示出)同时可为无线通信模块50连接，无线通信模块将运动状态计算模块计算的监测马匹运动状态、压力数据、加速度数据等信息可无线发送至远程服务器。
加速度传感模块可采用三轴加速度传感器，三轴加速度传感器能够实现对马鞍鞍座高度方向的第一加速度感应数据识别、所述马鞍鞍座前进方向的第二加速度感应数据识别、所述马鞍鞍座侧向方向的第三加速度感应数据识别，其中马鞍鞍座高度方向可理解为马鞍鞍座置于监测马匹上之后，朝向天空的方向，马鞍鞍座前进方向可理解为马鞍鞍座置于监测马匹上之后，马匹前进的方向，马鞍鞍座侧向方向可理解为马鞍鞍座置于监测马匹上之后，马匹侧面的方向。计算监测马匹的运动状态中，运动状态计算模块，用于根据分析第三加速度感应数据的大小判断检测马匹的转向，具体的，若第三加速度感应数据大于第一转向阈值，判断马匹向第一侧转向，若第三加速度感应数据小于第二转向阈值，判断马匹向第二侧转向。第一转向阈值和第二转向阈值可相等，也可不等，可通过人为设定，第一转向阈值可为大于等于0的数值，第二转向阈值可为小于等于0的数值。
压力传感模块可采用分立式传感器，在一些实施例中，压力传感模块包括马鞍鞍座坐骑区域两侧的第一压力传感器21、第二压力传感器22，第一压力传感器21、第二压力传感器22可感测马鞍鞍座坐骑区域两侧的第一压力感应数据、第二压力感应数据。在另一些实施例中，压力传感模块包括马鞍鞍座坐骑区域前进方向的第三压力传感器23、马鞍鞍座坐骑区域后部方向的第四压力传感器24，第三压力传感器23可感测马鞍鞍座坐骑区域前进方向的第三压力感应数据，第四压力传感器24可感测马鞍鞍座坐骑区域后部方向的第四压力感应数据。马鞍鞍座坐骑区域为骑手坐骑的区域，当骑手坐骑于坐骑区域，第一压力传感器、第二压力传感器、第三压力传感器、第四压力传感器可感应到骑手四个方位的压力。
马匹骑行的监测装置包括：姿态检测模块，用于根据对比第三压力感应数据、第四压力感应数据的大小，判断骑手的骑行姿态。具体的，若判断第三压力感应数据大于第四压力感应数据，判断骑手的骑行姿态为前倾，若判断第三压力感应数据小于第四压力感应数据，判断骑手的骑行姿态为后仰。具体的，计算监测马匹的运动状态中，运动状态计算模块，用于根据对比第一压力感应数据、第二压力感应数据的大小，判断检测马匹的转向，具体的，若判断第一压力感应数据大于第二压力感应数据，判断监测马匹向第一侧转向，若判断第一压力感应数据小于第二压力感应数据，判断监测马匹向第二侧转向。
压力传感模块、加速度传感模块采用成熟的微机电系统(MicroelectroMechanical Systems，简写MEMS)MEMS传感器，具有低功耗、响应快、耐冲击的能力，适合应用于骑马评估。
在计算监测马匹的运动状态的一些实施例中，可实现对监测马匹停止状态的计算分析，根据压力数据、加速度数据计算监测马匹的运动状态，包括：判断所述第一加速度感应数据、所述第二加速度感应数据、所述第三加速度感应数据和设定停止加速度阈值的大小，若所述第一加速度感应数据、所述第二加速度感应数据、所述第三加速度感应数据瞬时数据均大于第二设定停止加速度阈值，第一设定停止加速度阈值大于第二设定停止加速度阈值，第一设定停止加速度阈值大于第二设定停止加速度阈值，或所述第一加速度感应数据、所述第二加速度感应数据、所述第三加速度感应数据瞬时数据均为零，则判断运动状态为监测马匹处于停止状态。第一设定停止加速度阈值、第二设定停止加速度阈值为人为设定的阈值。
在计算监测马匹的运动状态的一些实施例中，可实现对监测马匹低速运动状态的计算分析，根据压力数据、加速度数据计算监测马匹的运动状态，包括：监测所述第一压力感应数据和所述第二压力感应数据交替变化的骑行摇摆监测频率数据；
根据连续获取的加速度数据计算监测马匹实时运动速度；
其中，实施运动速度，可以采用对加速度数据积分计算生成，例如通过连续获取监测马匹的马鞍鞍座瞬时的加速度数据对记录的时间积分计算获得(连续获取监测马匹的马鞍鞍座瞬时的加速度数据，可包括记录的多个加速度数据以及每个加速度数据记录的时间)，但不局限于此。
判断所述骑行摇摆监测频率数据和设定停止频率阈值的大小，判断所述监测马匹实时运动速度和设定奔跑速度阈值的大小；
若所述骑行摇摆监测频率数据大于所述设定停止频率阈值，且所述监测马匹实时运动速度小于所述设定奔跑速度阈值，则判断运动状态为监测马匹处于低速运动状态。在具体实施中，低速运动状态还可细分为慢跑运动状态和行走运动状态，具体判断中，
若判断运动状态为监测马匹处于低速运动状态，判断骑行摇摆监测频率数据和设定跑步频率阈值的大小，
若所述骑行摇摆监测频率数据大于设定跑步频率阈值，则判断运动状态为监测马匹处于慢跑运动状态；
若所述骑行摇摆监测频率数据小于设定跑步频率阈值，则判断运动状态为监测马匹处于行走运动状态。
在计算监测马匹的运动状态的一些实施例中，可实现对监测马匹奔跑运动状态的计算分析，根据压力数据、加速度数据计算监测马匹的运动状态，包括：
当监测马匹处于停止状态时，记录马鞍鞍座坐骑区域的骑手体重数据m1，或是，获取用户录入的骑手体重数据m1；
计算骑手体重数据m1和监测马匹质量m2之和总质量M；
记录第一加速度感应数据大于零的第一起跳时间段T，第一起跳时间段中，记录第一加速度感应数据a1、第二加速度感应数据a2，由第一时间段T、总质量M、第一加速度感应数据a1、第二加速度感应数据a2计算监测马匹跳频率g/(2×Vup)，Vup为马鞍鞍座高度方向分速度，其中，(F×cosα-Mg)T＝M×Vup，α为监测马匹垂直向上起跳角度，F为监测马匹起跳力，g为重力加速度；
如图3和图4所示，监测马匹发力起跳时(忽略风阻)，F×cosα-Mg＝M×第一加速度感应数据a1,F×sinα＝M×第二加速度感应数据a2，(F×cosα-Mg)T＝M×马鞍鞍座高度方向分速度Vup，F×sinα×T＝M×马鞍鞍座前进方向分速度Vh。监测马匹在最高点时，马鞍鞍座高度方向y轴速度为0，滞空过程中，y轴第一加速度感应数据一直为g，故起跳到最高点的时间为Vup/g，落地时间也是Vup/g，故监测马匹奔跑周期为2×Vup/g，奔跑频率为g/2×Vup。由Cotα＝M×a2/(Mg+M×a1)可求出监测马匹垂直向上起跳角度α，根据α以及上述公式F×cosα-Mg＝M×第一加速度感应数据a1,可计算监测马匹起跳力F，由F、α以及上述公式(F×cosα-Mg)T＝M×Vup，可计算Vup，从而可计算马匹跳频率g/(2×Vup)。在具体计算马匹跳频率g/(2×Vup)可有多种数学算法，具体计算的方法，可通过数学公式推导得出，不局限于本发明实施例提供的数学计算方法。奔跑时，检测马匹起跳阶段，第一加速度感应数据大于零，y轴马鞍鞍座高度方向加速度变化模式为除起跳瞬间有一个正向加速度，之后加速度为-g，直到落地。马鞍鞍座前进方向z轴起跳瞬间有一个正向加速度，之后加速度为负(由于存在风阻)，直到落地，直线奔跑时，马鞍鞍座侧向方向x轴加速度理论上为0。左拐弯时，x轴加速度为负，右拐弯时，x轴加速度为正。
若骑行起跳频率在设定起跳频率范围值内，且监测马匹实时运动速度大于设定奔跑速度阈值，则判断监测马匹处于奔跑运动状态。
本发明的一些实施例中，还可实现监测马匹伤病分析功能，如图5所示，上述的马匹骑行的监测装置，还包括：
伤病评估模块50，用于根据所述压力数据计算马匹负重，若所述马匹负重大于设定负重，执行评估伤病步骤；
实施当中，根据所述压力数据计算马匹负重的步骤可包括：选取连续获取的多个压力数据中最大的压力数据生成马匹负重；或是，对间隔时间段内连续获取的压力数据进行积分计算生成马匹负重。压力数据可包括第一压力感应数据、第二压力感应数据、第三压力感应数据、第四压力感应数据，具体的，对间隔时间段内连续获取的第一压力感应数据、第二压力感应数据、第三压力感应数据、第四压力感应数据分别积分，并计算第一压力感应数据、第二压力感应数据、第三压力感应数据、第四压力感应数据积分之和，生成马匹负重。
评估伤病步骤包括：
分别记录监测马匹处于停止状态、慢跑运动状态、行走运动状态、奔跑运动状态的时长，若统计分析奔跑运动状态在总运动状态中的时间占比小于第一阈值，或统计分析奔跑运动状态之外的状态在总运动状态中的时间占比大于第二阈值，则判断监测马匹伤病。总运动状态时间等于马匹处于停止状态、慢跑运动状态、行走运动状态、奔跑运动状态的时长之和。奔跑运动状态之外的状态可采用马匹处于停止状态、慢跑运动状态、行走运动状态中至少1个状态的时长。
评估伤病步骤中通过分析监测马匹奔跑运动状态时间明显减少，停止状态、慢跑运动状态、行走运动状态时间明显增多，则可判断监测马匹发生伤病情况。
或评估伤病步骤包括：
若在监测马匹处于奔跑运动状态，判断最大压力数据小于第三阈值则判断监测马匹伤病。
或评估伤病步骤包括：
若在监测马匹处于奔跑运动状态，判断最大加速度数据小于第四阈值，则判断监测马匹伤病。
或评估伤病步骤包括：
若在监测马匹处于奔跑运动状态，判断最大压力数据小于第三阈值，且，判断最大加速度数据小于第四阈值，则判断监测马匹伤病。
评估伤病步骤中通过分析监测马匹奔跑运动状态中起跳的力度、加速度明显降低，则可判断监测马匹发生伤病情况。
本发明提供的另一些实施例中，还可实现从监测马匹中自动根据用户需求选取马匹的功能，上述的马匹骑行的监测装置，还包括：
马匹选取模块60，用于建立在不同区段体重骑手下每匹监测马匹处于奔跑状态中对应的骑行数据库，骑行数据库包括每匹监测马匹的平均速度数据、马鞍鞍座高度方向最大的第一加速度数据、马鞍鞍座前进方向最大的第二加速度数据构成的三维数据；
监测马匹为多匹，在具体实施中，不同区段体重骑手可划分为多个区段，例如，【0-40kg】，【40-60kg】，【60-80kg】，【80kg以上】。建立数据库中，分别选择不同区段体重骑手进行数据建立。
接收用户数据，所述用户数据包括用户体重、用户需求奔跑速度、用户需求高度方向加速度、用户需求前进方向加速度；
从每匹监测马匹骑行数据库中选取与用户体重对应区段体重骑手下对应的适配数据；
例如用户体重为70kg，则选取【40-60kg】区段下每匹检测马匹建立的三维数据。
分别计算用户需求奔跑速度、用户需求高度方向加速度、用户需求前进方向加速度构建的三维数据与每匹监测马匹的适配数据三维数据的空间距离；
计算的空间距离为多个，每匹监测马匹对应一空间距离。
选取多个空间距离中数值较小的空间距离对应的监测马匹。
具体实施中，可从多个空间距离中选取最小的空间距离对应的一监测马匹，也可列举出多个空间距离中选取偏小的空间距离对应的至少2匹监测马匹，供用户选择。
基于同一发明构思，本发明还提供了可基于上述实施例提供的马匹骑行的监测装置实现的马匹骑行的监测方法，所述方法包括：
连续获取监测马匹的马鞍鞍座坐骑区域瞬时的压力数据；
连续获取监测马匹的马鞍鞍座瞬时的加速度数据。
进一步的，上述的方法，根据压力数据、加速度数据计算监测马匹的运动状态。
进一步的，上述的方法，所述加速度数据包括所述马鞍鞍座高度方向的第一加速度感应数据、所述马鞍鞍座前进方向的第二加速度感应数据、所述马鞍鞍座侧向方向的第三加速度感应数据；
根据压力数据、加速度数据计算监测马匹的运动状态，包括：
判断所述第一加速度感应数据、所述第二加速度感应数据、所述第三加速度感应数据和设定停止加速度阈值的大小，若所述第一加速度感应数据、所述第二加速度感应数据、所述第三加速度感应数据瞬时数据均大于第二设定停止加速度阈值，第一设定停止加速度阈值大于第二设定停止加速度阈值，第一设定停止加速度阈值大于第二设定停止加速度阈值，或所述第一加速度感应数据、所述第二加速度感应数据、所述第三加速度感应数据瞬时数据均为零，则判断运动状态为监测马匹处于停止状态。
进一步的，上述的方法，所述压力数据包括所述马鞍鞍座坐骑区域两侧的第一压力感应数据、第二压力感应数据；
根据压力数据、加速度数据计算监测马匹的运动状态，包括：
监测所述第一压力感应数据和所述第二压力感应数据交替变化的骑行摇摆监测频率数据；
根据连续获取的加速度数据计算监测马匹实时运动速度；
判断所述骑行摇摆监测频率数据和设定停止频率阈值的大小，判断所述监测马匹实时运动速度和设定奔跑速度阈值的大小；
若所述骑行摇摆监测频率数据大于所述设定停止频率阈值，且所述监测马匹实时运动速度小于所述设定奔跑速度阈值，则判断运动状态为监测马匹处于低速运动状态。
进一步的，上述的方法，若判断运动状态为监测马匹处于低速运动状态，判断骑行摇摆监测频率数据和设定跑步频率阈值的大小，
若所述骑行摇摆监测频率数据大于设定跑步频率阈值，则判断运动状态为监测马匹处于慢跑运动状态；
若所述骑行摇摆监测频率数据小于设定跑步频率阈值，则判断运动状态为监测马匹处于行走运动状态。
进一步的，上述的方法，根据压力数据、加速度数据计算监测马匹的运动状态，包括：
当监测马匹处于停止状态时，记录马鞍鞍座坐骑区域的骑手体重数据m1；
计算骑手体重数据m1和监测马匹质量m2之和总质量M；
记录第一加速度感应数据大于零的第一起跳时间段T，第一起跳时间段中，记录第一加速度感应数据a1、第二加速度感应数据a2，由第一时间段T、总质量M、第一加速度感应数据a1、第二加速度感应数据a2计算监测马匹跳频率g/(2×Vup)，Vup为马鞍鞍座高度方向分速度；
若判断监测马匹跳频率在设定起跳频率范围值内，且监测马匹实时运动速度大于设定奔跑速度阈值，则判断监测马匹处于奔跑运动状态。
进一步的，上述的方法，根据所述压力数据计算马匹负重，若所述马匹负重大于设定负重，执行评估伤病步骤；
评估伤病步骤包括：
统计分析监测马匹奔跑运动状态在总运动状态中的时间占比小于第一阈值，则判断监测马匹伤病；
统计分析监测马匹慢跑运动状态和/或行走运动状态在总运动状态中的时间占比大于第二阈值，则判断监测马匹伤病；
在监测马匹处于奔跑运动状态，判断最大压力数据小于第三阈值，和/或，判断最大加速度数据小于第四阈值，则判断监测马匹伤病。
进一步的，上述的方法，建立在不同区段体重骑手下每匹监测马匹处于奔跑状态中对应的骑行数据库，骑行数据库包括每匹监测马匹的平均速度数据、马鞍鞍座高度方向最大的第一加速度数据、马鞍鞍座前进方向最大的第二加速度数据构成的三维数据；
接收用户数据，所述用户数据包括用户体重、用户需求奔跑速度、用户需求高度方向加速度、用户需求前进方向加速度；
从每匹监测马匹骑行数据库中选取与用户体重对应区段体重骑手下对应的适配数据；
分别计算用户需求奔跑速度、用户需求高度方向加速度、用户需求前进方向加速度构建的三维数据与每匹监测马匹的适配数据三维数据的空间距离；
选取多个空间距离中数值较小的空间距离对应的监测马匹。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
可以理解的是，上述装置中的相关特征可以相互参考。另外，上述实施例中的“第一”、“第二”等是用于区分各实施例，而并不代表各实施例的优劣。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的装置解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的装置中的部件进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个装置中。可以把实施例中的部件组合成一个部件，以及此外可以把它们分成多个子部件。除了这样的特征中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何装置的所有部件进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以它们的组合实现。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或组件。位于部件或组件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件或组件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的装置来实现。在列举了若干部件的权利要求中，这些部件中的若干个可以是通过同一个部件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (5)

1.一种马匹骑行的监测方法，其特征在于，包括：
连续获取监测马匹的马鞍鞍座坐骑区域瞬时的压力数据；
连续获取监测马匹的马鞍鞍座瞬时的加速度数据；
根据压力数据、加速度数据计算监测马匹的运动状态；
所述加速度数据包括所述马鞍鞍座高度方向的第一加速度感应数据、所述马鞍鞍座前进方向的第二加速度感应数据、所述马鞍鞍座侧向方向的第三加速度感应数据；
根据压力数据、加速度数据计算监测马匹的运动状态，包括：
所述第一加速度感应数据、所述第二加速度感应数据、所述第三加速度感应数据瞬时数据均为零，则判断运动状态为监测马匹处于停止状态；
所述压力数据包括所述马鞍鞍座坐骑区域两侧的第一压力感应数据、第二压力感应数据；
根据压力数据、加速度数据计算监测马匹的运动状态，包括：
监测所述第一压力感应数据和所述第二压力感应数据交替变化的骑行摇摆监测频率数据；
根据连续获取的加速度数据计算监测马匹实时运动速度；
判断所述骑行摇摆监测频率数据和设定停止频率阈值的大小，判断所述监测马匹实时运动速度和设定奔跑速度阈值的大小；
若所述骑行摇摆监测频率数据大于所述设定停止频率阈值，且所述监测马匹实时运动速度小于所述设定奔跑速度阈值，则判断运动状态为监测马匹处于低速运动状态；
若判断运动状态为监测马匹处于低速运动状态，判断骑行摇摆监测频率数据和设定跑步频率阈值的大小，
若所述骑行摇摆监测频率数据大于设定跑步频率阈值，则判断运动状态为监测马匹处于慢跑运动状态；
若所述骑行摇摆监测频率数据小于设定跑步频率阈值，则判断运动状态为监测马匹处于行走运动状态；
根据压力数据、加速度数据计算监测马匹的运动状态，包括：
当监测马匹处于停止状态时，记录马鞍鞍座坐骑区域的骑手体重数据m1，或，获取用户录入的骑手体重数据m1；
计算骑手体重数据m1和监测马匹质量m2之和总质量M；
记录第一加速度感应数据大于零的第一起跳时间段T，第一起跳时间段中，记录第一加速度感应数据a1、第二加速度感应数据a2，由第一起跳时间段T、总质量M、第一加速度感应数据a1、第二加速度感应数据a2计算监测马匹跳频率g/(2×Vup)，Vup为马鞍鞍座高度方向分速度；
若判断监测马匹跳频率在设定起跳频率范围值内，且监测马匹实时运动速度大于设定奔跑速度阈值，则判断监测马匹处于奔跑运动状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
根据所述压力数据计算马匹负重，若所述马匹负重大于设定负重，执行评估伤病步骤；
评估伤病步骤包括：
统计分析监测马匹奔跑运动状态在总运动状态中的时间占比小于第一阈值，则判断监测马匹伤病；
统计分析监测马匹慢跑运动状态和/或行走运动状态在总运动状态中的时间占比大于第二阈值，则判断监测马匹伤病；
在监测马匹处于奔跑运动状态，判断最大压力数据小于第三阈值，和/或，判断最大加速度数据小于第四阈值，则判断监测马匹伤病。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
建立在不同区段体重骑手下每匹监测马匹处于奔跑运动状态中对应的骑行数据库，骑行数据库包括每匹监测马匹的平均速度数据、马鞍鞍座高度方向最大的第一加速度数据、马鞍鞍座前进方向最大的第二加速度数据构成的三维数据；
接收用户数据，所述用户数据包括用户体重、用户需求奔跑速度、用户需求高度方向加速度、用户需求前进方向加速度；
从每匹监测马匹骑行数据库中选取与用户体重对应区段体重骑手下对应的适配数据；
分别计算用户需求奔跑速度、用户需求高度方向加速度、用户需求前进方向加速度构建的三维数据与每匹监测马匹的适配数据三维数据的空间距离；
选取多个空间距离中数值较小的空间距离对应的监测马匹。
4.一种马匹骑行的监测装置，其特征在于，包括：
马鞍鞍座；
压力传感模块，设置于鞍座坐骑区域，用于连续获取监测马匹的马鞍鞍座坐骑区域瞬时的压力数据；
加速度传感模块，设置于鞍座，用于连续获取监测马匹的马鞍鞍座瞬时的加速度数据；
运动状态计算模块，用于根据压力数据、加速度数据计算监测马匹的运动状态；
所述加速度数据包括所述马鞍鞍座高度方向的第一加速度感应数据、所述马鞍鞍座前进方向的第二加速度感应数据、所述马鞍鞍座侧向方向的第三加速度感应数据；
根据压力数据、加速度数据计算监测马匹的运动状态，包括：
所述第一加速度感应数据、所述第二加速度感应数据、所述第三加速度感应数据瞬时数据均为零，则判断运动状态为监测马匹处于停止状态；
所述压力数据包括所述马鞍鞍座坐骑区域两侧的第一压力感应数据、第二压力感应数据；
根据压力数据、加速度数据计算监测马匹的运动状态，包括：
监测所述第一压力感应数据和所述第二压力感应数据交替变化的骑行摇摆监测频率数据；
根据连续获取的加速度数据计算监测马匹实时运动速度；
判断所述骑行摇摆监测频率数据和设定停止频率阈值的大小，判断所述监测马匹实时运动速度和设定奔跑速度阈值的大小；
若所述骑行摇摆监测频率数据大于所述设定停止频率阈值，且所述监测马匹实时运动速度小于所述设定奔跑速度阈值，则判断运动状态为监测马匹处于低速运动状态；
若判断运动状态为监测马匹处于低速运动状态，判断骑行摇摆监测频率数据和设定跑步频率阈值的大小，
若所述骑行摇摆监测频率数据大于设定跑步频率阈值，则判断运动状态为监测马匹处于慢跑运动状态；
若所述骑行摇摆监测频率数据小于设定跑步频率阈值，则判断运动状态为监测马匹处于行走运动状态；
根据压力数据、加速度数据计算监测马匹的运动状态，包括：
当监测马匹处于停止状态时，记录马鞍鞍座坐骑区域的骑手体重数据m1，或，获取用户录入的骑手体重数据m1；
计算骑手体重数据m1和监测马匹质量m2之和总质量M；
记录第一加速度感应数据大于零的第一起跳时间段T，第一起跳时间段中，记录第一加速度感应数据a1、第二加速度感应数据a2，由第一起跳时间段T、总质量M、第一加速度感应数据a1、第二加速度感应数据a2计算监测马匹跳频率g/(2×Vup)，Vup为马鞍鞍座高度方向分速度；
若判断监测马匹跳频率在设定起跳频率范围值内，且监测马匹实时运动速度大于设定奔跑速度阈值，则判断监测马匹处于奔跑运动状态。
5.一种马匹骑行的监测装置，其特征在于，包括：存储器和处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现权利要求1-3中任一项所述方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2005247441A1 (en) * 2004-05-24 2005-12-08 Equusys, Incorporated Animal instrumentation
CA2587875A1 (en) * 2004-11-12 2006-05-18 Andrew H. Elser V.M.D., Pc Equine wireless physiological monitoring system
DE102009045829A1 (de) * 2009-10-20 2011-04-21 Hexonia Gmbh Vorrichtung zur Ermittlung der Druckverteilung unterhalb eines Sattels
CN104670383A (zh) * 2014-12-25 2015-06-03 清华大学 智能自行车操作系统及调度方法
CN105197134A (zh) * 2015-08-20 2015-12-30 深圳市比奇诺科技有限公司 一种自行车骑行安全监测装置、使用该安全监测装置的自行车及骑行安全监测方法
CN106236052A (zh) * 2016-08-23 2016-12-21 北京好运到信息科技有限公司 一种自行车

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