CN110070340A - 一种健身管理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种健身管理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：采集用户的行为数据；根据所述行为数据确定用户对健身动作的偏好信息；根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作。通过上述技术方案，实现了根据用户最新的偏好信息动态调整健身课程，满足不同用户的个性化需求，提高健身课程对不同用户的适用性。

Description

一种健身管理方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及智能健身技术领域，尤其涉及一种健身管理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着计算机技术的飞速发展和生活水平的提高，在忙碌的工作之余，人们更加重视自身的健康，越来越多的人们选择根据健身课程自主进行健身，无需特定的场地和教练的指导，可以便捷灵活地安排健身时间。

然而，现有的健身管理方法通常都是引导用户基于预设的健身模式或健身动作，按照固定的健身课程进行健身，用户在训练的过程中只能跟随课程视频、语音提示等进行健身，健身课程较为固定和单一，无法考虑用户的个人偏好进行动态的调整。

发明内容

本发明提供了一种健身管理方法、装置、设备及存储介质，以实现健身课程的动态调整，满足不同用户的个性化需求，提高健身课程对不同用户的适用性。

第一方面，本发明实施例提供了一种健身管理方法，包括：

采集用户的行为数据；

根据所述行为数据确定用户对健身动作的偏好信息；

根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作。

进一步的，在所述采集用户的行为数据之前，还包括：

加载预设健身课程，所述预设健身课程包括健身动作和用户对健身动作的偏好信息。

进一步的，所述根据所述行为数据确定用户对健身动作的偏好信息，包括：

根据所述行为数据，计算用户对于第一健身动作的偏好打分；

监测到第一健身动作的打分小于第一预设分数，则将用户对所述第一健身动作的偏好信息确定为具有删除标签的第一偏好信息；

相应的，根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作，包括：

根据所述第一偏好信息删除所述预设健身课程中的第一健身动作。

进一步的，所述根据所述行为数据确定用户对健身动作的偏好信息，包括：

根据所述行为数据，计算用户对于第二健身动作的偏好打分；

监测到第二健身动作的打分大于或等于第二预设分数，则将用户对第二健身动作的偏好信息确定为具有兴趣标签的第二偏好信息；

相应的，根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作，包括：

根据所述第二偏好信息增加所述预设健身课程中的第二健身动作。

进一步的，所述根据所述行为数据确定用户对健身动作的偏好信息，包括：

根据所述行为数据，计算用户对于第三健身动作的偏好打分；

监测到第三健身动作的打分大于或等于第三预设分数，则将用户对第三健身动作的偏好信息确定为具有顺序标签的第三偏好信息；

相应的，根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作，包括：

根据所述第三偏好信息调整所述第三健身动作在所述预设健身课程中的顺序。

进一步的，所述根据所述行为数据确定用户对健身动作的偏好信息，包括：

根据所述行为数据确定用户对第四健身动作的评分；

若所述评分小于预设分数，则将用户对第四健身动作的偏好信息确定为具有分数标签的第四偏好信息；

相应的，根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作，包括：

根据所述第四偏好信息增加所述预设健身课程中的第四健身动作。

进一步的，所述行为数据包括体征数据、姿态数据和操作数据中的至少一个。

第二方面，本发明实施例提供了一种健身管理装置，包括：

数据采集模块，用于采集用户的行为数据；

偏好确定模块，用于根据所述行为数据确定用户对健身动作的偏好信息；

调整模块，用于根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作。

第三方面，本发明实施例提供了一种设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的健身管理方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的健身管理方法。

本发明实施例提供了一种健身管理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：采集用户的行为数据；根据所述行为数据确定用户对健身动作的偏好信息；根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作。通过上述技术方案，实现了根据用户最新的偏好信息动态调整健身课程，满足不同用户的个性化需求，提高健身课程对不同用户的适用性。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种健身管理方法的流程图；

图2为本发明实施例二提供的一种健身管理方法的流程图；

图3为本发明实施例三提供的一种健身管理方法的流程图；

图4为本发明实施例四提供的一种健身管理方法的流程图；

图5为本发明实施例五提供的一种健身管理方法的流程图；

图6为本发明实施例六提供的一种健身管理装置的结构示意图；

图7为本发明实施例七提供的一种设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种健身管理方法的流程图，本实施例可适用于通过调整健身课程引导用户进行个性化健身的情况。具体的，该健身管理方法可以由健身管理装置执行，该健身管理装置可以通过软件和/或硬件的方式实现，并集成在设备中。进一步的，设备包括但不限定于以下的电子设备：台式计算机、笔记本电脑、智能手机，智能手表以及智能手环等可穿戴设备。

参考图1，该方法具体包括如下步骤：

S110、采集用户的行为数据。

具体的，用户按照预设健身课程健身，预设健身课程中包括至少两种健身动作，如伸展、跑跳、卷腹、绕肩动作等。在用户按照预设健身课程健身的过程中，实时地采集用户的行为数据，用于确定用户对各健身动作的偏好信息。

进一步的，所述行为数据包括体征数据、姿态数据和操作数据中的至少一个。所述行为数据可以为体征数据，例如通过心率传感器采集用户的心率，通过热成像仪采集用户的体表温度，或者通过各类传感器监测用户的步数、消耗的能量等；所述行为数据可以为姿态数据，例如通过摄像头采集用户的表情，或通过传感器感应用户的肢体姿态等；所述行为数据还可以为操作数据，例如用户通过键盘、触摸屏、可穿戴设备等输入的操作指令、点击指令或语音指令等，用于调整预设健身课程中的健身动作。

S120、根据所述行为数据确定用户对健身动作的偏好信息。

具体的，所述行为数据为体征数据时，通过判断体征数据是否处于人体在运动状态下的正常水平，可判断用户是否适应于当前的健身动作，从而确定用户对当前健身动作的偏好信息。例如，针对当前的健身动作，运动状态下的心率应为110-160次/分，当用户的心率低于110次/分，或者在低于110次/分、110-160次/分这两个区间反复波动时，说明用户未能持续进行当前的健身动作，经常停顿或间断，据此将用户对此健身动作的偏好信息确定为不感兴趣，具体可通过在该健身动作对应的偏好信息中增加标签信息实现，标签信息用于标识用户对健身动作是否感兴趣。所述行为数据为姿态数据时，通过识别用户的表情或肢体姿态，判断用户的健身状态为轻松、厌烦、疲劳等，从而确定用户对当前健身动作的偏好信息。所述行为数据为操作数据时，根据用户输入的操作指令确定偏好信息，例如预设健身课程是卷腹、蹲起、跑跳三种健身动作循环进行，用户每次到蹲起动作时都点击跳过，则跳过蹲起动作的次数达到预设次数时，将用户对蹲起动作的偏好信息确定为不感兴趣。

需要说明的是，在预设健身课程中可预先存储用户对每种健身动作的初始偏好信息，初始偏好信息可以由用户自定义并预存在本地数据库或网络数据库中，也可根据预设时间段内的历史健身数据生成，在健身过程中根据用户的行为数据可对初始偏好信息实时地更新；当不存在预存的初始偏好信息时，直接根据采集到的行为数据生成用户对各健身动作的偏好信息。

S130、根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作。

具体的，根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作，例如在预设健身课程中增加用户感兴趣的健身动作，删除用户不感兴趣的健身动作，根据用户对健身动作顺序的偏好信息调整健身动作的顺序等。

本发明实施例一提供的一种健身管理方法，包括：采集用户的行为数据；根据所述行为数据确定用户对健身动作的偏好信息；根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作。通过上述技术方案，实现了根据用户最新的偏好信息动态调整健身课程，满足不同用户的个性化需求，提高健身课程对不同用户的适用性。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种健身管理方法的流程图，本实施例是在上述实施例的基础上进行优化。本实施例中设定对用户不感兴趣的健身动作的偏好信息添加删除标签。需要说明的是，未在本实施例中详尽描述的技术细节可参见上述任意实施例。

具体的，参考图2，该方法具体包括如下步骤：

S210、加载预设健身课程，所述预设健身课程包括健身动作和用户对健身动作的偏好信息。

具体的，在健身之前首先加载预设健身课程，预设健身课程中包括至少两种健身动作，以及用户对每种健身动作的偏好信息，所述偏好信息可以由用户自定义并预存在本地数据库或网络数据库中，也可根据预设时间段内的历史健身数据生成。例如，用户在近一周内对卷腹、蹲起、跑跳三种健身动作感兴趣，训练次数较多，这三种健身动作的历史偏好信息具有兴趣标签，则在加载预设健身课程时，默认采用这三种健身动作，对应的偏好信息分别具有兴趣标签。健身动作与对应的偏好信息关联存储，便于当某一偏好信息确定时及时调整对应的健身动作。

S220、采集用户的行为数据。

S230、根据所述行为数据，计算用户对于第一健身动作的偏好打分。

具体的，计算用户对于第一健身动作的偏好打分包括：当所述行为数据为操作数据时，监测用户针对第一健身动作输入的分数值或者打分等级，例如用户针对当前健身动作输入“感兴趣”、“一般”、“不感兴趣”等，根据用户的输入直接得到对第一健身动作的偏好打分。

还包括：当所述行为数据为姿态数据、操作数据或特征数据中的至少一种时，利用预先训练建立的打分模型根据用户的行为数据得到偏好打分，其中，打分模型基于协同过滤算法的原理，经过大量数据的训练得到，输入用户的行为数据，打分模型即可自动识别行为数据并输出对应的偏好打分结果。需要说明的是，协同过滤算法是一种利用兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息的算法，用户通过给予推荐信息一定的回应(对推荐信息进行打分)并记录下来，从而达到健身动作过滤的目的。所述打分包括对感兴趣的健身动作打分、对不感兴趣的健身动作打分、对健身动作的排列顺序进行打分等。

还包括：当所述行为数据为姿态数据、操作数据或特征数据中的至少一种时，为用户的输入与打分模型输出的偏好打分结果分别设置权重，将两者按照设置的权重进行加权作为最终的偏好打分结果。

示例性的，预设健身课程中卷腹、蹲起、跑跳三种健身动作循环进行，通过监测用户的行为数据，每次出现蹲起动作时用户都点击跳过，或者根据体征数据或姿态数据可判定用户不适应于蹲起动作，基于行为数据可将用户对第一健身动作的打分确定为较低的值，例如满分为10分，将第一健身动作的打分确定为5。

S240、监测到第一健身动作的打分小于第一预设分数，则将用户对所述第一健身动作的偏好信息确定为具有删除标签的第一偏好信息。

示例性的，预设健身课程中卷腹、蹲起、跑跳三种健身动作循环进行，通过监测用户的行为数据，每次出现蹲起动作时用户都点击跳过，或者根据体征数据或姿态数据可判定用户不适应于蹲起动作，设定第一预设分数为8，则当检测到用户对蹲起动作的打分为5时，在用户对蹲起动作(第一健身动作)的偏好信息中添加删除标签，具体可在蹲起动作对应的偏好信息中添加一个字符串用于标识用户对该健身动作不感兴趣(如蹲起动作的删除标签为“Delete”)，需要在预设健身课程中删除该健身动作。

需要说明的是，健身动作对应的偏好信息可以为预先存储的初始偏好信息，根据行为数据对初始偏好信息添加标签信息；也可以为在健身过程中生成的具有标签信息的偏好信息。

S250、根据所述第一偏好信息删除所述预设健身课程中的第一健身动作。

具体的，在预设健身课程进行的过程中，识别到对第一健身动作的偏好信息具有删除标签，则自动删除第一健身动作，直接进入下一个健身动作。

本发明实施例二提供的一种健身管理方法，通过根据行为数据将用户对第一健身动作的偏好信息确定为具有删除标签的第一偏好信息，并根据第一偏好信息删除预设健身课程中的第一健身动作，考虑了用户的个人偏好，避免了不感兴趣或用户不适合的健身动作，动态调整健身课程，满足不同用户的个性化需求。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的一种健身管理方法的流程图，本实施例是在上述实施例的基础上进行优化。本实施例中设定对用户感兴趣的健身动作的偏好信息添加兴趣标签。需要说明的是，未在本实施例中详尽描述的技术细节可参见上述任意实施例。

具体的，参考图3，该方法具体包括如下步骤：

S310、加载预设健身课程，所述预设健身课程包括健身动作和用户对健身动作的偏好信息。

S320、采集用户的行为数据。

S330、根据所述行为数据，计算用户对于第二健身动作的偏好打分。

具体的，计算用户对于第一健身动作的偏好打分包括：当所述行为数据为操作数据时，监测用户针对第一健身动作输入的分数值或者打分等级，根据用户的输入直接得到对第一健身动作的偏好打分；或者，所述行为数据为姿态数据、操作数据或特征数据中的至少一种时，利用预先训练建立的打分模型根据用户的行为数据得到偏好打分；或者，为用户的输入与打分模型输出的偏好打分结果分别设置权重，将两者按照设置的权重进行加权作为最终的偏好打分结果。

示例性的，预设健身课程中卷腹、蹲起、跑跳三种健身动作循环进行，通过监测用户的行为数据，每次出现蹲起动作时用户都输入延长蹲起动作的训练时长或增加蹲起动作的训练次数的操作指令，或者根据体征数据或姿态数据可判定用户适应于蹲起动作、处于轻松积极的健身状态，基于行为数据可将用户对第二健身动作的打分确定为较高的值，例如满分为10分，将第二健身动作的打分确定为9。

S340、监测到第二健身动作的打分大于或等于第二预设分数，则将用户对第二健身动作的偏好信息确定为具有兴趣标签的第二偏好信息。

示例性的，预设健身课程中卷腹、蹲起、跑跳三种健身动作循环进行，通过监测用户的行为数据，每次出现蹲起动作时用户都输入延长蹲起动作的训练时长或增加蹲起动作的训练次数的操作指令，或者根据体征数据或姿态数据可判定用户适应于蹲起动作、处于轻松积极的健身状态，则第二预设分数为8，当检测到用户对蹲起动作的打分为9时，在用户对蹲起动作(第二健身动作)的偏好信息添加兴趣标签，具体为在蹲起动作对应的偏好信息中添加一个字符串用于标识用户对该健身动作感兴趣(如蹲起动作的删除标签为“Add”)，需要在预设健身课程中增加第二健身动作。

S350、根据所述第二偏好信息增加所述预设健身课程中的第二健身动作。

具体的，在预设健身课程进行的过程中，识别到对第二健身动作的偏好信息具有兴趣标签，则自动增加第二健身动作，从而引导用户增加第二健身动作的训练次数，满足用户的需求。

本发明实施例三提供的一种健身管理方法，通过根据行为数据将用户对第二健身动作的偏好信息确定为具有兴趣标签的第二偏好信息，并根据第二偏好信息增加预设健身课程中的第二健身动作，考虑了用户的个人偏好，增加了用户感兴趣或适合的健身动作，动态调整健身课程，满足不同用户的个性化需求。

实施例四

图4为本发明实施例四提供的一种健身管理方法的流程图，本实施例是在上述实施例的基础上进行优化。本实施例中设定对用户感兴趣的健身动作的偏好信息添加顺序标签。需要说明的是，未在本实施例中详尽描述的技术细节可参见上述任意实施例。

具体的，参考图4，该方法具体包括如下步骤：

S410、加载预设健身课程，所述预设健身课程包括健身动作和用户对健身动作的偏好信息。

可选的，加载的预设健身课程中的健身动作按照历史健身数据中预设时间段内的训练次数由多到少排序。

S420、采集用户的行为数据。

S430、根据所述行为数据，计算用户对于第三健身动作的偏好打分。

具体的，计算用户对于第一健身动作的偏好打分包括：当所述行为数据为操作数据时，监测用户针对第一健身动作输入的分数值或者打分等级，根据用户的输入直接得到对第一健身动作的偏好打分；或者，所述行为数据为姿态数据、操作数据或特征数据中的至少一种时，利用预先训练建立的打分模型根据用户的行为数据得到偏好打分；或者，为用户的输入与打分模型输出的偏好打分结果分别设置权重，将两者按照设置的权重进行加权作为最终的偏好打分结果。

示例性的，预设健身课程中卷腹、蹲起、跑跳三种健身动作依次循环进行，通过监测用户的行为数据，每次出现蹲起动作时用户都输入操作指令使其后移(稍后进行)，先进行跑跳动作的训练，跑跳动作结束后再进行蹲起动作，则基于行为数据可将用户对第二健身动作的打分确定为高于一定阈值的值，用于表示该健身动作在预设健身课程中的顺序需要调整。例如，当第二健身动作的打分为15时，需要将第二健身动作的顺序后移等。

S440、监测到第三健身动作的打分大于或等于第三预设分数，则将用户对第三健身动作的偏好信息确定为具有顺序标签的第三偏好信息。

示例性的，预设健身课程中卷腹、蹲起、跑跳三种健身动作依次循环进行，通过监测用户的行为数据，每次出现蹲起动作时用户都输入操作指令使其后移(稍后进行)，先进行跑跳动作的训练，跑跳动作结束后再进行蹲起动作，则三预设分数为10，当检测到用户对蹲起动作的打分为15时，，在用户对蹲起动作(第三健身动作)的偏好信息添加顺序标签，所述顺序标签可以为在偏好信息中添加一个字符串用于表示该健身动作在预设健身课程中的出现时刻(如蹲起动作的顺序标签为“3mins”，表示该动作出现在预设健身课程的第3分钟)或排列的位次(如蹲起动作的顺序标签为“N3”，表示该动作为预设健身课程中的第3种健身动作)，也可以添加一个字符串用于表示该健身动作排在哪个健身动作之前或之后(如蹲起动作的顺序标签为“AfterCrunches”，表示蹲起动作出现在卷腹动作之后)。

S450、根据所述第三偏好信息调整所述第三健身动作在所述预设健身课程中的顺序。

具体的，在预设健身课程进行的过程中，识别到对第三健身动作的偏好信息具有顺序标签，则根据所述第三偏好信息调整所述第三健身动作在所述预设健身课程中的顺序，从而按照用户期望的顺序进行健身，满足用户的个人习惯和需求。

本发明实施例四提供的一种健身管理方法，通过根据行为数据将用户对第三健身动作的偏好信息确定为具有兴趣标签的第三偏好信息，并根据第三偏好信息调整第三健身动作在所述预设健身课程中的顺序，考虑用户的个人习惯动态调整健身课程，满足不同用户的个性化需求。

实施例五

图5为本发明实施例五提供的一种健身管理方法的流程图，本实施例是在上述实施例的基础上进行优化。本实施例中设定对用户感兴趣的健身动作的偏好信息添加分数标签。需要说明的是，未在本实施例中详尽描述的技术细节可参见上述任意实施例。

具体的，参考图5，该方法具体包括如下步骤：

S510、加载预设健身课程，所述预设健身课程包括健身动作和用户对健身动作的偏好信息。

S520、采集用户的行为数据。

S530、根据所述行为数据确定用户对第四健身动作的评分。

具体的，各健身动作的标准动作预先存储在本地数据库或网络数据库中，通过将用户行为数据中的肢体姿态与预先存储的标准动作进行比对，可对用户完成第四健身动作的情况进行评分，评分越高，用户的肢体姿态越接近于标准动作，健身效果越好。

S540、所述评分是否小于预设分数，若是，则执行S550,若否，则执行S560。

S550、将用户对第四健身动作的偏好信息确定为具有分数标签的第四偏好信息。

具体的，如果所述评分小于预设分数，则用户的动作不标准，这种情况下在用户对第四健身动作的偏好信息中添加分数标签，所述分数标签可以为在偏好信息中添加一个字符串用于表示该健身动作的评分小于预设分数(如蹲起动作的分数标签为“6points”，表示该健身动作评分为6，且小于预设分数，预设分数设定为10)。

S560、根据所述第四偏好信息增加所述预设健身课程中的第四健身动作。

具体的，在预设健身课程进行的过程中，识别到对第四健身动作的偏好信息具有分数标签，则根据所述第四偏好信息增加第四健身动作，第四健身动作为用户感兴趣但动作不标准的健身动作，以实现在考虑用户个人偏好的前提下加强对第四健身动作的训练，提高健身效果。可选的，第四健身动作的评分越低，增加第四健身动作的次数相对越多。

S570、保持所述预设健身课程中的第四健身动作不变。

具体的，如果健身动作不具有分数标签，则用户的动作较为标准，达到要求，无需加强，可保持预设健身课程中的第四健身动作不变。

本发明实施例五提供的一种健身管理方法，通过根据行为数据确定用户对第四健身动作的评分，若评分小于预设分数则将用户对第四健身动作的偏好信息确定为具有分数标签的第四偏好信息，并根据所述第四偏好信息增加预设健身课程中的第四健身动作，考虑了用户的个人偏好，增加了用户感兴趣但未达到标准的健身动作，提高健身效果，满足不同用户的个性化需求。

实施例六

图6为本发明实施例六提供的一种健身管理装置的结构示意图。本实施例提供的健身管理装置包括：

数据采集模块610，用于采集用户的行为数据；

偏好确定模块620，用于根据所述行为数据确定用户对健身动作的偏好信息；

调整模块630，用于根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作。

本发明实施例六提供的一种健身管理装置，通过数据采集模块采集用户的行为数据；通过偏好确定模块根据所述行为数据确定用户对健身动作的偏好信息；通过调整模块根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作，实现了根据用户最新的偏好信息动态调整健身课程，满足不同用户的个性化需求，提高健身课程对不同用户的适用性。

在上述实施例的基础上，所述装置还包括：

加载模块，用于加载预设健身课程，所述预设健身课程包括健身动作和用户对健身动作的偏好信息。

进一步的，所述偏好确定模块620，包括：

第一打分单元，用于根据所述行为数据，计算用户对于第一健身动作的偏好打分；

第一确定单元，用于监测到第一健身动作的打分小于第一预设分数，则将用户对所述第一健身动作的偏好信息确定为具有删除标签的第一偏好信息；

相应的，所述调整模块630，包括：

第一调整单元，用于根据所述第一偏好信息删除所述预设健身课程中的第一健身动作。

进一步的，所述偏好确定模块620，包括：

第二打分单元，用于根据所述行为数据，计算用户对于第二健身动作的偏好打分；

第二确定单元，用于监测到第二健身动作的打分大于或等于第二预设分数，则将用户对第二健身动作的偏好信息确定为具有兴趣标签的第二偏好信息；

相应的，所述调整模块630，包括：

第二调整单元，用于根据所述第二偏好信息增加所述预设健身课程中的第二健身动作。

进一步的，所述偏好确定模块620，包括：

第三打分单元，用于根据所述行为数据，计算用户对于第三健身动作的偏好打分；

第三确定单元，用于监测到第三健身动作的打分大于或等于第三预设分数，则将用户对第三健身动作的偏好信息确定为具有顺序标签的第三偏好信息；

相应的，所述调整模块630，包括：

第三调整单元，用于根据所述第三偏好信息调整所述第三健身动作在所述预设健身课程中的顺序。

进一步的，所述偏好确定模块620，包括：

评分单元，用于根据所述行为数据确定用户对第四健身动作的评分；

第四确定单元，用于若所述评分小于预设分数，则将用户对第四健身动作的偏好信息确定为具有分数标签的第四偏好信息；

相应的，所述调整模块630，包括：

第四调整单元，用于根据所述第四偏好信息增加所述预设健身课程中的第四健身动作。

进一步的，所述行为数据包括体征数据、姿态数据和操作数据中的至少一个。

本发明实施例六提供的健身管理装置可以用于执行上述任意实施例提供的健身管理方法，具备相应的功能和有益效果。

实施例七

图7为本发明实施例四提供的一种设备的硬件结构示意图。如图7所示，本实施例提供的一种设备，包括：处理器710和存储装置720。该设备中的处理器可以是一个或多个，图7中以一个处理器710为例，所述设备中的处理器710和存储装置720可以通过总线或其他方式连接，图7中以通过总线连接为例。

所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器710执行，使得所述一个或多个处理器实现上述实施例中任意所述的健身管理方法。

该设备中的存储装置720作为一种计算机可读存储介质，可用于存储一个或多个程序，所述程序可以是软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中健身管理方法对应的程序指令/模块(例如，附图6所示的健身管理装置中的模块，包括：数据采集模块610、偏好确定模块620以及调整模块630)。处理器710通过运行存储在存储装置720中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的健身管理方法。

存储装置720主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据设备的使用所创建的数据等(如上述实施例中的行为数据、偏好信息等)。此外，存储装置720可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储装置720可进一步包括相对于处理器710远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

并且，当上述设备中所包括一个或者多个程序被所述一个或者多个处理器710执行时，进行如下操作：采集用户的行为数据；根据所述行为数据确定用户对健身动作的偏好信息；根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作。

本实施例提出的设备与上述实施例提出的健身管理方法属于同一发明构思，未在本实施例中详尽描述的技术细节可参见上述任意实施例，并且本实施例具备与执行健身管理方法相同的有益效果。

在上述实施例的基础上，本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被健身管理装置执行时实现本发明上述任意实施例中的健身管理方法，该方法包括：采集用户的行为数据；根据所述行为数据确定用户对健身动作的偏好信息；根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作。

当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的健身管理方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的健身管理方法中的相关操作，且具备相应的功能和有益效果。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的健身管理方法。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种健身管理方法，其特征在于，包括：

采集用户的行为数据；

根据所述行为数据确定用户对健身动作的偏好信息；

根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作。

2.根据权利要求1所述的健身管理方法，其特征在于，在所述采集用户的行为数据之前，还包括：

加载预设健身课程，所述预设健身课程包括健身动作和用户对健身动作的偏好信息。

3.根据权利要求1所述的健身管理方法，其特征在于，所述根据所述行为数据确定用户对健身动作的偏好信息，包括：

根据所述行为数据，计算用户对于第一健身动作的偏好打分；

监测到第一健身动作的打分小于第一预设分数，则将用户对所述第一健身动作的偏好信息确定为具有删除标签的第一偏好信息；

相应的，根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作，包括：

根据所述第一偏好信息删除所述预设健身课程中的第一健身动作。

4.根据权利要求1所述的健身管理方法，其特征在于，所述根据所述行为数据确定用户对健身动作的偏好信息，包括：

根据所述行为数据，计算用户对于第二健身动作的偏好打分；

监测到第二健身动作的打分大于或等于第二预设分数，则将用户对第二健身动作的偏好信息确定为具有兴趣标签的第二偏好信息；

相应的，根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作，包括：

根据所述第二偏好信息增加所述预设健身课程中的第二健身动作。

5.根据权利要求1所述的健身管理方法，其特征在于，所述根据所述行为数据确定用户对健身动作的偏好信息，包括：

根据所述行为数据，计算用户对于第三健身动作的偏好打分；

监测到第三健身动作的打分大于或等于第三预设分数，则将用户对第三健身动作的偏好信息确定为具有顺序标签的第三偏好信息；

相应的，根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作，包括：

根据所述第三偏好信息调整所述第三健身动作在所述预设健身课程中的顺序。

6.根据权利要求1所述的健身管理方法，其特征在于，所述根据所述行为数据确定用户对健身动作的偏好信息，包括：

根据所述行为数据确定用户对第四健身动作的评分；

若所述评分小于预设分数，则将用户对第四健身动作的偏好信息确定为具有分数标签的第四偏好信息；

相应的，根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作，包括：

根据所述第四偏好信息增加所述预设健身课程中的第四健身动作。

7.根据权利要求1至6任一项所述的健身管理方法，其特征在于，所述行为数据包括体征数据、姿态数据和操作数据中的至少一个。

8.一种健身管理装置，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于采集用户的行为数据；

偏好确定模块，用于根据所述行为数据确定用户对健身动作的偏好信息；

调整模块，用于根据所述偏好信息调整预设健身课程中的健身动作。

9.一种设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的健身管理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的健身管理方法。