CN110384505A - 一种自动检测人体运动类型的方法技术领域 - Google Patents
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- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
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Abstract
本发明公开了一种自动检测人体运动类型的方法，包括以下步骤：A：获取人类运动活动引起的信号；B：计算相关运动参数信息；C：根据所述步骤B中的信息与信息库进行对比判定运动类型；D：将所述步骤C所得信息进行传输和显示，本发明的有益效果是：通过设置了三分量加速度仪、计算装置、光学心率传感器、步频传感器和处理器，便于对运动所产生的心率、脚步的频率、运动线加速度和振动参数信息进行快速计算，并且通过个数据与数据库的对比可以直接判断出运动的类型，判断方式简单便捷，能够直观快速的得出结果，无需多层识别判断，缩短了检测时间，提高了检测的效率，为健康和健身计划提供有效的参考。
Description
本发明属于运动类型识别技术领域，特别涉及一种自动检测人体运动类型的方法。
背景技术
现有使用的智能设备均具有记录人体运动时间和距离的功能，人体运动的方式有不同种类，其中最常见的有有氧运动、力量训练和柔韧性运动，有氧运动主要是改善和提高人体的有氧工作能力，这类运动有步行(散步、快走、定量步行、拄杖走及竞走)、慢跑(或健身跑)、走跑交替、自行车、跑步机上跑步、有氧舞蹈、健美操和不剧烈的球类运动等，力量训练是以增强力量、健美形体为主的运动，如利用哑铃、杠铃、弹簧和橡皮筋等负重法或阻抗法进行的力量练习，有助于防治骨质疏松，柔韧性运动是拉长肌肉和韧带，并且伴有调整呼吸节律的运动，如瑜迦、医疗体操和各种养生气功等等，但是现有的设备无法自动检测人体运动的类型，无法快速检测出人体运动类型，无法为健康和健身计划提供有效的参考。
发明内容
本发明的目的在于提供一种太阳能边框表面去杂志装置，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案一种自动检测人体运动类型的方法，包括以下步骤：
A：获取人类运动活动引起的信号；
B：计算相关运动参数信息；
C：根据所述步骤B中的信息与信息库进行对比判定运动类型；
D：将所述步骤C所得信息进行传输和显示。
作为优选，所述步骤A中的信号来自附接到人体并能够产生由人类运动活动引起的信号的智能设备的信号，且所述智能设备通过蓝牙传输或无线网络传输进行数据传输。
作为优选，所述智能设备可附接到人体手臂或固定在手腕上。
作为优选，所述智能设备由三分量加速度仪、计算装置、光学心率传感器、步频传感器和处理器组成。
作为优选，所述步骤B中的参数信息为运动时的心率、脚步的频率、运动线加速度和振动参数信息。
作为优选，所述步骤C中的信息库为已知运动类型各参数的信息库，并且由心率大小极值的参考数量、步频的参考值、以及加速度矢量大小的相邻极值之间的差的参考值表征。
作为优选，所述步骤C的具体操作为通过计算数据判断运动心率、脚步的频率和运动线加速度分别位于数据库的参考量的具体范围，根据数据库的数据对比快速度判定运动类型。
作为优选，所述步骤C中的运动类型为走、跑、攀爬和跳跃。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过设置了三分量加速度仪、计算装置、光学心率传感器、步频传感器和处理器，便于对运动所产生的心率、脚步的频率、运动线加速度和振动参数信息进行快速计算，并且通过个数据与数据库的对比可以直接判断出运动的类型，判断方式简单便捷，能够直观快速的得出结果，无需多层识别判断，缩短了检测时间，提高了检测的效率，为健康和健身计划提供有效的参考。
附图说明
图1为本发明流程示意图；
图2为本发明判断方法的示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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做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范围。
如图1-2所示，本具体实施方式采用以下技术方案：一种自动检测人体运动类型的方法，包括以下步骤：
A：获取人类运动活动引起的信号、通过三分量加速度仪对人体的加速度信息进行记录，光学心率传感器对人体的心率变化信息进行记录，步频传感器对人体步伐的频率信息进行记录；
B：计算相关运动参数信息，计算装置对运动时的心率、脚步的频率、运动线加速度和振动参数信息进行数据计算，并且将计算结果输送给处理器；
C：根据所述步骤B中的信息与信息库进行对比判定运动类型，处理器通过计算数据判断运动心率、脚步的频率和运动线加速度分别位于数据库的参考量的具体范围，心率大小极值的参考数量、步频的参考值、以及加速度矢量大小的相邻极值之间的差的参考值分别对应走、跑、攀爬和跳跃等运动类型，根据数据库的数据对比快速度判定运动类型；
D：将所述步骤C所得信息进行传输和显示，将对应结果进行储存和无线传输，为康复计划和健身计划提供有效参考。
其中，所述步骤A中的信号来自附接到人体并能够产生由人类运动活动引起的信号的智能设备的信号，且所述智能设备通过蓝牙传输或无线网络传输进行数据传输，能够快速有效的将数据进行传出。
其中，所述智能设备可附接到人体手臂或固定在手腕上，便于实时快速的检测人体的各项数据。
其中，所述智能设备由三分量加速度仪、计算装置、光学心率传感器、步频传感器和处理器组成，三分量加速度仪对人体的加速度进行记录，光学心率传感器对人体的心率变化进行记录，步频传感器对人体步伐的频率进行记录。
其中，所述步骤B中的参数信息为运动时的心率、脚步的频率、运动线加速度和振动参数信息，便于为判断运动类型提供有效的参考。
其中，所述步骤C中的信息库为已知运动类型各参数的信息库，并且由心率大小极值的参考数量、步频的参考值、以及加速度矢量大小的相邻极值之间的差的参考值表征，便于根据参考值来判断人体运动类型。
其中，所述步骤C的具体操作为通过计算数据判断运动心率、脚步的频率和运动线加速度分别位于数据库的参考量的具体范围，根据数据库的数据对比快速度判定运动类型。
其中，所述步骤C中的运动类型为走、跑、攀爬和跳跃。
具体的：一种自动检测人体运动类型的方法，使用时，首先通过附接到人体并能够产生由人类运动活动引起的信号的智能设备的信号，其中三分量加速度仪对人体的加速度进行记录，光学心率传感器对人体的心率变化进行记录，步频传感器对人体步伐的频率进行记录，并且智能设备通过蓝牙传输或无线网络传输进行数据传输给计算装置，计算装置对运动时的心率、脚步的频率、运动线加速度和振动参数信息进行数据计算，并且将计算结果输送给处理器，处理器通过计算数据判断运动心率、脚步的频率和运动线加速度分别位于数据库的参考量的具体范围，心率大小极值的参考数量、步频的参考值、以及加速度矢量大小的相邻极值之间的差的参考值分别对应走、跑、攀爬和跳跃等运动类型，根据数据库的数据对比快速度判定运动类型。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“同轴”、“底部”、“一端”、“顶部”、“中部”、“另一端”、“上”、“一侧”、“顶部”、“内”、“前部”、“中央”、“两端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量，由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”、“第四”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置”、“连接”、“固定”、“旋接”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (8)
1.一种自动检测人体运动类型的方法，其特征在于：包括以下步骤：
A：获取人类运动活动引起的信号；
B：计算相关运动参数信息；
C：根据所述步骤B中的信息与信息库进行对比判定运动类型；
D：将所述步骤C所得信息进行传输和显示。
2.根据权利要求1所述的一种自动检测人体运动类型的方法，其特征在于：所述步骤A中的信号来自附接到人体并能够产生由人类运动活动引起的信号的智能设备的信号，且所述智能设备通过蓝牙传输或无线网络传输进行数据传输。
3.根据权利要求2所述的一种自动检测人体运动类型的方法，其特征在于：所述智能设备可附接到人体手臂或固定在手腕上。
4.根据权利要求2所述的一种自动检测人体运动类型的方法，其特征在于：所述智能设备由三分量加速度仪、计算装置、光学心率传感器、步频传感器和处理器组成。
5.根据权利要求1所述的一种自动检测人体运动类型的方法，其特征在于：所述步骤B中的参数信息为运动时的心率、脚步的频率、运动线加速度和振动参数信息。
6.根据权利要求1所述的一种自动检测人体运动类型的方法，其特征在于：所述步骤C中的信息库为已知运动类型各参数的信息库，并且由心率大小极值的参考数量、步频的参考值、以及加速度矢量大小的相邻极值之间的差的参考值表征。
7.根据权利要求1所述的一种自动检测人体运动类型的方法，其特征在于：所述步骤C的具体操作为通过计算数据判断运动心率、脚步的频率和运动线加速度分别位于数据库的参考量的具体范围，根据数据库的数据对比快速度判定运动类型。
8.根据权利要求1所述的一种自动检测人体运动类型的方法，其特征在于：所述步骤C中的运动类型为走、跑、攀爬和跳跃。
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| CN113476808A (zh) * | 2021-07-09 | 2021-10-08 | 烟台工程职业技术学院(烟台市技师学院) | 智能体育运动数据测量方法及装置 |
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