CN109165560A - 运动姿势的学习方法、装置、系统及信息存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种运动姿势的学习方法，包括：在检测到用户处于运动状态时，获取用户运动姿势以及用户体型，其中，所述运动姿势包括动作、方位以及力度中的一种或多种；基于大数据学习，从数据库中获取与所述用户体型匹配的对应的预设运动姿势。本发明还公开了一种运动姿势的学习装置、系统及信息存储介质。本发明通过获取到的用户运动状态及用户体型获取不同练习阶段的预设运动姿势，以循序渐进的调整用户运动姿势，达到大数据学习的运动姿势调整效果，实现了用户运动姿势的辅导，及预防运动损伤的有益效果。

Description

运动姿势的学习方法、装置、系统及信息存储介质

技术领域

本发明涉及人体运动管理领域，尤其涉及一种运动姿势的学习方法、装置、系统及信息存储介质。

背景技术

现代社会的发展节奏越来越快，人们的日常工作也越来越繁忙，由于运动时间减少导致了多种亚健康病症。部分有健康意识的人们认识到健身带来的改变，因而促进了健身房的蓬勃发展。但由于健身姿势多种多样且具备一定的技巧，如果没有专业人士矫正锻炼姿势容易使人们在健身过程中影响身体健康，而专业的健身教练费用太高且并不能保证健身教练的专业性使得人们对健身一事半途而废从而未能达到锻炼身体的目的。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种运动姿势的学习方法，旨在解决现有技术不能矫正人体运动姿势的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种运动姿势的学习方法，包括以下内容：

在检测到用户处于运动状态时，获取用户运动姿势以及用户体型，其中，所述运动姿势包括动作、方位以及力度中的一种或多种；

基于大数据学习，从数据库中获取与所述用户体型匹配的对应的预设运动姿势。

优选地，所述基于大数据学习，从数据库中获取与所述用户体型匹配的对应的预设运动姿势的步骤之后还包括：

根据所述用户运动姿势生成对应的虚拟运动影像，并将所述虚拟运动影像与对应的所述预设运动姿势比对，根据比对结果确认所述用户运动姿势是否匹配；

在确认所述用户运动姿势与所述预设运动姿势不匹配时，提示所述用户调整运动姿势。

优选地，所述根据所述用户运动姿势生成对应的虚拟运动影像，并将所述虚拟运动影像与对应的所述预设运动姿势比对，根据比对结果确认所述用户运动姿势是否匹配的步骤同时，还包括：

获取与所述虚拟运动影像对应的预设运动姿势，并将所述预设运动姿势与所述虚拟运动影像同步显示。

优选地，所述根据所述用户运动姿势生成对应的虚拟运动影像，并将所述虚拟运动影像与对应的所述预设运动姿势比对，根据比对结果确认所述用户运动姿势是否匹配的步骤，还包括：

在所述比对结果中确认所述虚拟运动影像与对应的预设运动姿势的姿势差异，并以预设格式标记所述姿势差异。

优选地，所述在所述比对结果中确认所述虚拟运动影像与对应的预设运动姿势的姿势差异，并以预设格式标记所述姿势差异的步骤之后，还包括：

统计所述比对结果中姿势差异的差异数量，并计算所述差异数量在所述用户运动姿势的所占比例；

在确认所述姿势差异所占比例大于预设比例时，确认所述用户运动姿势不匹配。

优选的，所述在确认所述姿势差异所占比例大于预设比例时，确认所述用户运动姿势不匹配的步骤，还包括：

在确认所述用户运动姿势不匹配时，确认姿势不匹配的部位所在位置；

在所述姿势不匹配的部位所在位置处于预设区域时，刺激所述位置的肌肉以提示用户调整所述位置的运动姿势。

优选地，所述运动姿势的学习方法，还包括：

在检测用户处于运动状态时，获取当前用户运动状态的身体状态参数；

在确认所述用户身体状态参数大于预设数值时，确认当前用户身体状态异常并发出身体异常警报。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种运动姿势的学习装置，所述运动姿势的学习装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述运动姿势的学习方法的步骤。

本发明还提供一种信息存储介质，所述信息存储介质上存储有运动姿势的学习应用程序，所述运动姿势的学习应用程序被处理器执行时实现如上所述运动姿势的学习方法的步骤。

本发明还提供一种运动姿势的学习系统，所述运动姿势的学习系统在执行时实现如上所述的运动姿势的学习方法的步骤。

本发明实施例提出的一种运动姿势的学习方法，在检测到用户处于运动状态时，获取用户运动姿势以及用户体型，其中，所述运动姿势包括动作、方位以及力度中的一种或多种；基于大数据学习，从数据库中获取与所述用户体型匹配的对应的预设运动姿势。以此通过获取到的用户运动状态及用户体型获取不同练习阶段的预设运动姿势，以循序渐进的调整用户运动姿势，达到大数据学习的运动姿势调整效果，实现了用户运动姿势的辅导，及预防运动损伤的有益效果。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端\装置结构示意图；

图2为本发明运动姿势的学习方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明运动姿势的学习方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明运动姿势的学习方法第三实施例的流程示意图；

图5为本发明运动姿势的学习方法第四实施例的流程示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例的主要解决方案是：在检测到用户处于运动状态时，获取用户运动姿势以及用户体型，其中，所述运动姿势包括动作、方位以及力度中的一种或多种；基于大数据学习，从数据库中获取与所述用户体型匹配的对应的预设运动姿势。

由于现有技术中，但由于健身姿势多种多样且具备一定的技巧，如果没有专业人士矫正锻炼姿势容易使人们在健身过程中影响身体健康，而专业的健身教练费用太高且并不能保证健身教练的专业性使得人们对健身一事半途而废从而未能达到锻炼身体的目的。

本发明通过获取到的用户运动状态及用户体型获取不同练习阶段的预设运动姿势，以循序渐进的调整用户运动姿势，达到大数据学习的运动姿势调整效果，实现了用户运动姿势的辅导，及预防运动损伤的有益效果。

如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。

本发明实施例终端可以是PC，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器，、便携计算机等具有显示功能的可移动式或不可移动式终端设备。

如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及运动姿势的学习应用程序。

在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的运动姿势的学习应用程序，并执行以下操作：

在检测到用户处于运动状态时，获取用户运动姿势以及用户体型，其中，所述运动姿势包括动作、方位以及力度中的一种或多种；

基于大数据学习，从数据库中获取与所述用户体型匹配的对应的预设运动姿势。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的运动姿势的学习应用程序，还执行以下操作：

根据所述用户运动姿势生成对应的虚拟运动影像，并将所述虚拟运动影像与对应的所述预设运动姿势比对，根据比对结果确认所述用户运动姿势是否匹配；

在确认所述用户运动姿势与所述预设运动姿势不匹配时，提示所述用户调整运动姿势。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的运动姿势的学习应用程序，还执行以下操作：

获取与所述虚拟运动影像对应的预设运动姿势，并将所述预设运动姿势与所述虚拟运动影像同步显示。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的运动姿势的学习应用程序，还执行以下操作：

在所述比对结果中确认所述虚拟运动影像与对应的预设运动姿势的姿势差异，并以预设格式标记所述姿势差异。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的运动姿势的学习应用程序，还执行以下操作：

统计所述比对结果中姿势差异的差异数量，并计算所述差异数量在所述用户运动姿势的所占比例；

在确认所述姿势差异所占比例大于预设比例时，确认所述用户运动姿势不匹配。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的运动姿势的学习应用程序，还执行以下操作：

在确认所述用户运动姿势不匹配时，确认姿势不匹配的部位所在位置；

在所述姿势不匹配的部位所在位置处于预设区域时，刺激所述位置的肌肉以提示用户调整所述位置的运动姿势。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的运动姿势的学习应用程序，还执行以下操作：

在检测用户处于运动状态时，获取当前用户运动状态的身体状态参数；

在确认所述用户身体状态参数大于预设数值时，确认当前用户身体状态异常并发出身体异常警报。

参照图2，图2为本发明运动姿势的学习方法第一实施例的流程示意图，所述运动姿势的学习方法包括：

步骤S10，在检测到用户处于运动状态时，获取用户运动姿势以及用户体型，其中，所述运动姿势包括动作、方位以及力度中的一种或多种；

检测用户身体活动状态，并以所述活动状态确认所述用户是否在运动状态中。在确认所述用户在运动过程时，获取基于所述用户运动过程的用户运动姿势以及用户体型。其中，根据检测到的用户身体状态确认用户是否处于运动状态的方式，可用户发起基于本发明方法的运动技能辅导请求确定用户处于运动状态；或者，获取基于所述用户身体状态的用户身体姿势，确认用户处于运动状态。在确认用户当前处于运动状态时。在实际应用中，在获取基于用户运动状态的用户运动姿势时，不同的肢体部位应用不同的姿势获取方式。另外，所述用户体型，可基于用户当前的登录信息获取所述登录信息的用户个人信息中的用户体型；或者，控制用户身体扫描装置扫描所述用户所在位置获取到所述用户体型信息。因此，用户在运动过程中，通过置于用户身体的运动姿势获取装置获取所述用户的肢体动作信息以及用户体型信息，以获取到的所述肢体动作信息生成所述用户运动姿势。其中，所述肢体动作获取装置可根据获取类型、设备安装形式分别穿戴于用户身体各个部位；或者，基于用户当前运动的所处位置，以人体扫描的方式获取所述用户运动状态下的用户运动姿势，且所述用户运动姿势包括运动动作、运动方位以及运动力度中的一种多或多种姿势内容。

步骤S20，基于大数据学习，从数据库中获取与所述用户体型匹配的对应的预设运动姿势。

根据获取到的用户运动姿势及用户体型，在运动数据库中获取与所述用户体型匹配的对应预设运动姿势。所述运动数据库为存储人体体型基于所述人体体型的预设运动姿势的数据库，且所述人体体型及所述预设运动姿势的数据均为所述运动数据库中的数据行，在实际应用中，在获取与所述用户体型匹配的预设运动姿势时，基于获取到的用户体型，在所述运动数据库中获取与所述用户体型的一致的人体体型数据，并在获取到所述人体体型数据时，以所述人体体型为条件，在所述运动数据库中获取对应的预设运动姿势。进一步的，在获取基于所述用户体型的预设运动姿势时，以大数据学习方式，获取到的预设运动姿势为基于当前用户运动体型及用户运动姿势的对应学习姿势，即所述预设运动姿势为多个，在确认用户体型时，在所述用户体型分类下的预设运动姿势中，以当前用户运动姿势获取预设运动姿势，且所述预设运动姿势与所述用户运动姿势相比，为基于所述用户运动姿势调整后的预设用户运动姿势，随着用户运动姿势的学习，所获取到的预设运动姿势随之变化，直至获取到的预设运动姿势为标准运动下的运动姿势，在实际应用中，本发明方法在实际应用上，可通过高尔夫运动姿势学习的例子表现，在高尔夫运动的姿势练习中，由于高尔夫挥球姿势动作大，为避免新手练习时直接调整到标准姿势对身体造成运动伤害，在练习挥球时，挥球的姿势需要反复练习，且每次练习过程都需调整上一次姿势的差异，直到练习到挥球姿势标准。并且，由于不同用户的发力习惯及体型原因，在练习过程中的调整过程都存在差异。

本实施例中，通过获取到的用户运动状态及用户体型获取不同练习阶段的预设运动姿势，以循序渐进的调整用户运动姿势，达到大数据学习的运动姿势调整效果，实现了用户运动姿势的辅导，及预防运动损伤的有益效果。

参考图3，图3为本发明运动姿势的学习方法第二实施例的流程示意图，基于上述所示的第一实施例，所述基于大数据学习，从数据库中获取与所述用户体型匹配的对应的预设运动姿势的步骤之后，还包括：

步骤S30，根据所述用户运动姿势生成对应的虚拟运动影像，并将所述虚拟运动影像与对应的所述预设运动姿势比对，根据比对结果确认所述用户运动姿势是否匹配；

将已获取到的所述用户运动姿势生成对应的虚拟运动影像，并基于所述虚拟运动影像获取对应的预设运动姿势的图像，将所述虚拟运动影像与对应的预设运动姿势的图像比对，根据比对结果确认所述用户运动姿势是否标准。其中，以获取到的所述用户运动姿势生成虚拟运动影像的方式，与获取到的所述用户运动姿势的内容相关，且基于所述用户运动姿势的内容生成的所述虚拟运动影像的生成方式，为现有技术在此不多赘述。

进一步的，在将所述用户运动姿势与对应的预设运动姿势的比对过程中，还可基于所述用户运动姿势的姿势数据与对应的所述预设运动姿势的姿势数据进行比对，确认所述姿势数据的比对确认所述用户运动姿势是否标准。其中，所述姿势数据包括运动姿势角度、肌肉紧张数据等现有的运动姿势数据。

基于当前虚拟运动图像与对应标准运动图像的比对结果，在所述将所述用户运动姿势生成对应的虚拟运动影像，并将所述虚拟运动影像与对应的预设运动姿势比对，根据比对结果确认所述用户运动姿势是否标准的步骤，还包括：

在所述比对结果中确认所述虚拟运动影像与对应的预设运动姿势的姿势差异，并以预设格式标记所述姿势差异。

根据所述用户运动姿势的虚拟运动图像与对应的预设运动姿势的比对操作，在已得到的比对结果中确认所述虚拟运动图像与预设运动姿势的姿势差异，并确认所述姿势差异所在的身体部位，以预设格式标记所述姿势差异所在的身体部位。其标记方式，可在重新生成的另一虚拟运动图像中标记，或者在当前的虚拟运动图像中标记。其中，所述预设格式，为已设定的标记身体部位的方式，在实际应用中，所述预设格式可基于所述姿势不匹配的身体部位的姿势不匹配类型、身体部位区别、不匹配程度或者其他细分内容以不同的颜色、格式等方式标记在所述虚拟运动影像的对应位置，在实际应用中，可通过可视化、颜色分区、重点显示的方式实现所述姿势差异的提示。以此种方式提醒用户在运动过程中，实时查看生成的所述虚拟运动影像中运动姿势不匹配的身体部位，进而达到调整当前运动姿势的有益效果。

进一步的，在查看虚拟运动影像中的姿势差异所在的身体部位时，还可通过点击已标记的各个部位，确认所述姿势差异所在部位的具体调整方式，例如腰腹部收紧、抬高腿部等等。其具体调整方式的实现可通过语音读取、肌肉刺激或者其他作用于人体的提醒方式，相关的提醒方式类型可通过用户设定或者基于当前可应用的提醒方式决定。

步骤S40，在确认所述用户运动姿势与所述预设运动姿势不匹配时，提示所述用户调整运动姿势。

基于当前获取到的用户运动姿势，在确认所述用户运动姿势不匹配时，获取所述用户运动姿势中具体的姿势不匹配的身体部位，并以已确认的所述姿势不匹配的身体部位通过预设的外部提醒方式提醒用户调整运动姿势。

进一步的，可根据已确认的存在姿势差异的所在部位，解析所述姿势差异的具体差异信息，并根据所述具体差异信息确认当前外部提醒方式，以已确认的外部提醒方式提示用户调整运动姿势。其外部提醒方式可划分为身体刺激提醒或者语音播放提醒等，基于此种情况，所述姿势差异的具体信息包括姿势角度、运动呼吸或者其他姿势差异的内容。且所述姿势差异具体信息与所述外部提醒方式的对应关系，为基于所述外部提醒方式所能实现的提醒功能决定。而所述外部提醒方式中的身体刺激提醒的内容包括但不限于微电流刺激、肌肉收紧提醒等等，且所述外部提醒方式类型的可同时执行，即身体刺激提醒与语音播放提醒同时进行。例如，在当前姿势差异为角度差异与呼吸问题，可同时通过语音提醒及微电流刺激提醒用户调整所述姿势差异所在部位的运动姿势。基于本发明的保护范围，在用户运动姿势调整的提示方案中，直接或间接作用于人体视觉、听觉、触觉的外部提醒方式均属于本发明方法的保护范围。

其中，在以所述用户运动姿势生成的虚拟运动图像与对应预设运动姿势的比对确认姿势异常时，即所述在确认所述用户运动姿势不匹配时，以预设的外部提醒方式提示用户调整运动姿势的步骤，包括：

统计所述比对结果中姿势差异的差异数量，并计算所述差异数量在所述用户运动姿势的所占比例；

在确认所述姿势差异所占比例大于预设比例时，确认所述用户运动姿势不匹配。

统计当前存在姿势差异的差异部位数量，并获取基于所述预设运动姿势的姿势部位数量，以所述差异部位数量与所述预设运动姿势的姿势部位数量计算当前用户运动姿势的姿势差异的差异比例，在确认所述差异比例大于预设比例时，确认所述用户运动姿势不匹配。其所述预设比例为已设定的基于当前用户运动姿势的差异比例上限。

或者，还可通过确认所述姿势差异是否为当前预设运动姿势的重点锻炼区域确认所述用户运动姿势是否标准。在确认所述姿势差异处于所述重点锻炼区域时，直接确认当前用户运动姿势不匹配，例如当前用户运动姿势为平板支撑时，平板支撑的核心锻炼区域为腰臀处，在确认当前姿势差异为腰臀部时，判定当前用户运动姿势不匹配。另外，在基于当前用户运动类型确认当前用户运动姿势的重点锻炼区域数量过多时，可通过确认所述姿势差异处于当前预设运动姿势的重点锻炼部位的数量确认所述用户运动姿势是否标准。

进一步的，所述在确认所述用户运动姿势不匹配时，以预设的外部提醒方式提示用户调整运动姿势的步骤，包括：

在确认所述用户运动姿势不匹配时，确认姿势不匹配的部位所在位置；

在所述姿势不匹配的部位所在位置处于预设区域时，刺激所述位置的肌肉以提示用户调整所述位置的运动姿势。

基于当前确认的姿势不匹配的部位，确认所述部位的所在位置，并判定所述位置是否为已定义的预设区域，所述预设区域为检测到佩戴有肌肉刺激装置的部位，在确认所述位置为已定义的预设区域时，控制所述肌肉刺激装置刺激所述位置的肌肉，其刺激方式可以是释放微电流，在通过微电流刺激所述位置时，其实际表现形式可体现在所述位置肌肉收紧或者有酥麻感等，具体的感受可由所述肌肉刺激装置释放的肌肉刺激方式决定。

在本实施例中，基于当前用户运动状态的用户运动姿势与对应的预设运动姿势比对，确认当前用户运动姿势的中姿势不匹配的身体部位，通过外部提醒方式提醒用户调整对应身体部位的运动姿势，实现了用户运动姿势调整，进而达到了运动姿势辅导的有益效果。

参考图4，图4为本发明运动姿势的学习方法第三实施例的流程示意图，基于上述所示的第一、二实施例，所述根据所述用户运动姿势生成对应的虚拟运动影像，并将所述虚拟运动影像与对应的所述预设运动姿势比对，根据比对结果确认所述用户运动姿势是否匹配的步骤同时，还包括：

步骤S50，获取与所述虚拟运动影像对应的预设运动姿势，并将所述预设运动姿势与所述虚拟运动影像同步显示。

在基于获取到的用户运动姿势生成对应的虚拟运动影像后，基于所述虚拟运动影像获取与所述虚拟运动影像对应的预设运动姿势，且将获取到的所述预设运动姿势与所述虚拟运动影像同步显示，其显示位置可位于所述虚拟运动影像附近，且所述虚拟运动影像与对应的预设运动姿势的显示形式为同步显示。

或者，在获取到与所述虚拟运动影像对应的预设运动姿势后，将所述预设运动姿势发送至对应的运动姿势模拟装置，例如模拟机器人等。以所述运动姿势模拟装置表现所述预设运动姿势，以与所述用户运动姿势比对，继而提醒所述用户调整运动姿势。

进一步的，在显示所述虚拟运动影像及对应的预设运动姿势时，为提高用户体验，还可根据所述虚拟运动影像确认当前用户运动类型，并获取基于所述用户运动类型的历史虚拟运动影像及对应的预设运动姿势；在预设显示区域显示所述历史虚拟运动影像及对应的预设运动姿势。其中，在显示所述历史虚拟运动影像时，可按照时间早晚的顺序在预设显示区域分别显示所述历史虚拟运动影像，为用户提供基于当前运动姿势的历史运动动态。所述预设显示区域可定义为对应的历史虚拟运动影像的显示区域；所述运动类型可包括有氧运动、无氧运动等现有以定义的运动类型；或者具体到对应的运动名称例如平板支撑、仰卧起坐等。

参考图5，图5为本发明运动姿势的学习方法第四实施例的流程示意图，基于上述所示的第一、二、三实施例，所述运动姿势的学习方法还包括：

步骤S60，在检测用户处于运动状态时，获取当前用户运动状态的身体状态参数；

步骤S70，在确认所述用户身体状态参数大于预设数值时，确认当前用户身体状态异常并发出身体异常警报。

本实施例中，为避免用户在运动状态时由于身体状态影响身体健康，通过实时监测当前用户的身体状态获取到用户当前用户身体状态参数，所述身体状态参数包括但不限于心跳、血压等影响身体健康的内容。以获取到的所述身体状态参数确认当前用户身体健康与否。在以所述身体状态参数确认用户身体是否健康时，以相关的标准身体状态参数确认。因此，将检测到的所述用户身体状态参数与预设数值比对，根据比对结果确认当前用户身体情况。在确认所述用户身体状态参数大于预设数值时，确认当前用户身体状态异常并发出身体异常警报，进一步的，还可设定基于所述身体状态异常的异常等级，并以不同等级的身体异常情况对应设定不同的身体异常警报方式。

另外，在将所述用户身体状态数据与所述预设数值比对时，所述获取到的用户身体状态数据包括多个，因此，其对比方式为基于不同类型的身体状态数据分别与对应的标准预设数值比对，例如心跳与对应的标准心跳数值比对。根据比对结果确认用户身体健康状态。

或者，在以所述用户身体状态确认用户身体建行状态时，获取已设定的用户身体异常设置内容，例如用户有心率异常设定内容时，在检测到用户身体状态参数中的心跳异常时，直接确认用户身体异常并发出身体异常警报，其中，基于此种情况下的确认身体异常，可通过设定基于其他身体异常情况直接确认用户身体异常，例如当前用户有设定心率异常功能时，在检测到心跳无异常时，若检测到呼吸频率异常时，也判定用户身体状态异常发出身体异常警报。

此外，本发明实施例还提出一种信息存储介质，所述信息存储介质上存储有运动姿势的学习应用程序，所述运动姿势的学习应用程序被处理器执行时实现如下操作：

在检测到用户处于运动状态时，获取用户运动姿势以及用户体型，其中，所述运动姿势包括动作、方位以及力度中的一种或多种；

基于大数据学习，从数据库中获取与所述用户体型匹配的对应的预设运动姿势。

进一步地，所述运动姿势的学习应用程序被处理器执行时还实现如下操作：

根据所述用户运动姿势生成对应的虚拟运动影像，并将所述虚拟运动影像与对应的所述预设运动姿势比对，根据比对结果确认所述用户运动姿势是否匹配；

在确认所述用户运动姿势与所述预设运动姿势不匹配时，提示所述用户调整运动姿势。

进一步地，所述运动姿势的学习应用程序被处理器执行时还实现如下操作：

获取与所述虚拟运动影像对应的预设运动姿势，并将所述预设运动姿势与所述虚拟运动影像同步显示。

进一步地，所述运动姿势的学习应用程序被处理器执行时还实现如下操作：

在所述比对结果中确认所述虚拟运动影像与对应的预设运动姿势的姿势差异，并以预设格式标记所述姿势差异。

进一步地，所述运动姿势的学习应用程序被处理器执行时还实现如下操作：

统计所述比对结果中姿势差异的差异数量，并计算所述差异数量在所述用户运动姿势的所占比例；

在确认所述姿势差异所占比例大于预设比例时，确认所述用户运动姿势不匹配。

进一步地，所述运动姿势的学习应用程序被处理器执行时还实现如下操作：

在确认所述用户运动姿势不匹配时，确认姿势不匹配的部位所在位置；

在所述姿势不匹配的部位所在位置处于预设区域时，刺激所述位置的肌肉以提示用户调整所述位置的运动姿势。

进一步地，所述运动姿势的学习应用程序被处理器执行时还实现如下操作：

在检测用户处于运动状态时，获取当前用户运动状态的身体状态参数；

在确认所述用户身体状态参数大于预设数值时，确认当前用户身体状态异常并发出身体异常警报。

本发明还提供一种运动姿势的学习系统，所述运动姿势的学习系统在执行时实现如上所述的运动姿势的学习方法的实施例的步骤。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、药品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、药品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、药品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种运动姿势的学习方法，其特征在于，所述运动姿势的学习方法包括以下步骤：

在检测到用户处于运动状态时，获取用户运动姿势以及用户体型，其中，所述运动姿势包括动作、方位以及力度中的一种或多种；

基于大数据学习，从数据库中获取与所述用户体型匹配的对应的预设运动姿势。

2.如权利要求1所述的运动姿势的学习方法，其特征在于，所述基于大数据学习，从数据库中获取与所述用户体型匹配的对应的预设运动姿势的步骤之后，还包括：

根据所述用户运动姿势生成对应的虚拟运动影像，并将所述虚拟运动影像与对应的所述预设运动姿势比对，根据比对结果确认所述用户运动姿势是否匹配；

在确认所述用户运动姿势与所述预设运动姿势不匹配时，提示所述用户调整运动姿势。

3.如权利要求2所述的运动姿势的学习方法，其特征在于，所述根据所述用户运动姿势生成对应的虚拟运动影像，并将所述虚拟运动影像与对应的所述预设运动姿势比对，根据比对结果确认所述用户运动姿势是否匹配的步骤同时，还包括：

获取与所述虚拟运动影像对应的预设运动姿势，并将所述预设运动姿势与所述虚拟运动影像同步显示。

4.如权利要求2所述的运动姿势的学习方法，其特征在于，所述根据所述用户运动姿势生成对应的虚拟运动影像，并将所述虚拟运动影像与对应的所述预设运动姿势比对，根据比对结果确认所述用户运动姿势是否匹配的步骤，还包括：

在所述比对结果中确认所述虚拟运动影像与对应的预设运动姿势的姿势差异，并以预设格式标记所述姿势差异。

5.如权利要求4所述的运动姿势的学习方法，其特征在于，所述在所述比对结果中确认所述虚拟运动影像与对应的预设运动姿势的姿势差异，并以预设格式标记所述姿势差异的步骤之后，还包括：

统计所述比对结果中姿势差异的差异数量，并计算所述差异数量在所述用户运动姿势的所占比例；

在确认所述姿势差异所占比例大于预设比例时，确认所述用户运动姿势不匹配。

6.如权利要求5所述的运动姿势的学习方法，其特征在于，所述在确认所述姿势差异所占比例大于预设比例时，确认所述用户运动姿势不匹配的步骤，还包括：

在确认所述用户运动姿势不匹配时，确认姿势不匹配的部位所在位置；

在所述姿势不匹配的部位所在位置处于预设区域时，刺激所述位置的肌肉以提示用户调整所述位置的运动姿势。

7.如权利要求1至6任一项所述的运动姿势的学习方法，其特征在于，所述运动姿势的学习方法，还包括：

在检测用户处于运动状态时，获取当前用户运动状态的身体状态参数；

在确认所述用户身体状态参数大于预设数值时，确认当前用户身体状态异常并发出身体异常警报。

8.一种运动姿势的学习装置，其特征在于，所述运动姿势的学习装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述运动姿势的学习方法的步骤。

9.一种信息存储介质，其特征在于，所述信息存储介质上存储有运动姿势的学习应用程序，所述运动姿势的学习应用程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述运动姿势的学习方法的步骤。

10.一种运动姿势的学习系统，其特征在于，所述运动姿势的学习系统在执行时实现如权利要求1至7任一项所述的运动姿势的学习方法的步骤。