CN110853726A - 一种按摩数据自动生成方法、装置、系统 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开一种按摩数据自动生成方法、装置、系统。方法包括：获取目标用户的身体数据；将目标用户的身体数据与预设的目标分类模型进行匹配以得到与目标用户的身体数据相对应的目标按摩等级；根据目标按摩等级在预设的按摩等级与按摩数据的对应关系表中获取目标按摩数据；判断当前的按摩数据是否与目标按摩数据相同，若不同，则将当前的按摩数据调整为目标按摩数据。本申请通过运动员的身体数据自动匹配生成最符合运动员身体状态的按摩数据，从而对运动员的肌肉起到放松效果。
Description
技术领域
本发明属于物联网技术领域，尤其涉及一种按摩数据自动生成方法、装置、系统。
背景技术
近些年来，随着国家对于体育界的关注，投入了大量资源精力对运动健儿们进行培养，旨在世界大赛中，发挥出正常水平取得优异的成绩，做出应用的贡献，为国争光。
运动员在比赛过程中为了取得较好成绩，通常需要不时地对肌肉进行放松按摩，从而克服赛前发生的一些机能失调情况、消除赛后出现的疲劳、释放身体累积的乳酸、放松肌肉、加速体能恢复、促进血液循环、以利再战。现有的按摩方法通常都是配备一对一的专业护理人员进行手动按摩或者利用按摩器材进行自动按摩；手动按摩较为不便，无法同时为多为运动员进行放松护理；而自动按摩需要运动员手工选择按摩模式，现有的自动按摩设备虽能提供多种按摩模式，但是对于运动员来说只能够根据自身感觉来选择按摩模式，这种情况下可能无法选择出最适合的力度和时间，过多或过重的按摩可能会对肌肉放松起到了适得其反的效果。
发明内容
为了解决现有技术中存在的问题，本发明提出一种按摩数据自动生成方法、装置、系统。该方法通过运动员的身体数据自动匹配生成最符合运动员身体状态的按摩数据，从而对运动员的肌肉起到放松效果。
本发明实施例提供的具体技术方案如下：
第一方面，本发明提供一种按摩数据自动生成方法，所述方法包括：
获取目标用户的身体数据；
将所述目标用户的身体数据与预设的目标分类模型进行匹配以得到与所述目标用户的身体数据相对应的目标按摩等级；
根据所述目标按摩等级在预设的按摩等级与按摩数据的对应关系表中获取目标按摩数据；
判断当前的按摩数据是否与所述目标按摩数据相同，若不同，则将当前的按摩数据调整为目标按摩数据。
优选的，所述将当前的按摩数据调整为目标按摩数据具体包括：
将当前的按摩数据向相邻一级的按摩数据调整直至当前的按摩数据被调整为目标按摩数据。
优选的，所述目标用户的身体数据包括目标用户的身体基础数据、目标用户按摩前的状态数据；
所述将所述目标用户的身体数据与预设的目标分类模型进行匹配以得到与所述目标用户的身体数据相对应的按摩等级具体包括：
将所述目标用户的身体基础数据与所述目标分类模型进行匹配以确定目标按摩类型；
将所述目标用户按摩前的状态数据与所述目标分类模型进行匹配以确定所述目标按摩类型下的目标按摩等级。
优选的，所述目标用户的身体数据还包括目标用户按摩过程中的状态数据；
所述方法还包括：
将定时获取到的目标用户按摩过程中的状态数据与所述目标分类模型进行匹配以确定所述目标按摩类型下的新按摩等级；
判断所述新按摩等级是否与所述目标按摩等级相同，若不同，则将所述新按摩等级确定为目标按摩等级。
优选的，所述目标分类模型的获取方法包括：
构建样本集，所述样本集中的每一条样本数据包括样本用户的身体基础数据、样本用户按摩过程中的状态数据、样本用户的按摩数据；
对样本集中的样本用户的身体基础数据进行主成分分析，并对主成分分析后的样本集进行聚类处理以得到基础分类模型；
对所述基础分类模型中的样本用户按摩过程中的状态数据进行分类处理以得到所述目标分类模型。
优选的，所述方法还包括：
将所述获取到的目标用户的身体数据更新至所述样本集。
第二方面，本发明提供一种按摩数据自动生成装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取目标用户的身体数据；
匹配模块，用于将所述目标用户的身体数据与预设的目标分类模型进行匹配以得到与所述目标用户的身体数据相对应的目标按摩等级；
关联模块，用于根据所述目标按摩等级在预设的按摩等级与按摩数据的对应关系表中获取目标按摩数据；
处理模块，用于判断当前的按摩数据是否与所述目标按摩数据相同，若不同，则将当前的按摩数据调整为目标按摩数据。
优选的，所述处理模块具体用于将当前的按摩数据向相邻一级的按摩数据调整直至当前的按摩数据被调整为目标按摩数据。
优选的，所述目标用户的身体数据包括目标用户的身体基础数据、目标用户按摩前的状态数据；
所述匹配模块具体用于：
将所述目标用户的身体基础数据与所述目标分类模型进行匹配以确定目标按摩类型；
将所述目标用户按摩前的状态数据与所述目标分类模型进行匹配以确定所述目标按摩类型下的目标按摩等级。
优选的，所述目标用户的身体数据还包括目标用户按摩过程中的状态数据；
所述匹配模块还用于将定时获取到的目标用户按摩过程中的状态数据与所述目标分类模型进行匹配以确定所述目标按摩类型下的新按摩等级；
以及用于判断所述新按摩等级是否与所述目标按摩等级相同，若不同，则将所述新按摩等级确定为目标按摩等级。
优选的，所述装置还包括：
建模模块，用于构建样本集，所述样本集中的每一条样本数据包括样本用户的身体基础数据、样本用户按摩过程中的状态数据、样本用户的按摩数据；
以及用于对样本集中的样本用户的身体基础数据进行主成分分析，并对主成分分析后的样本集进行聚类处理以得到基础分类模型；
以及用于对所述基础分类模型中的样本用户按摩过程中的状态数据进行分类处理以得到所述目标分类模型。
优选的，所述装置还包括：
更新模块，用于将所述获取到的目标用户的身体数据更新至所述样本集。
第三方面，本发明提供一种计算机系统，包括：
一个或多个处理器；以及
与所述一个或多个处理器关联的存储器，所述存储器用于存储程序指令,所述程序指令在被所述一个或多个处理器读取执行时，执行如下操作：
获取目标用户的身体数据；
将所述目标用户的身体数据与预设的目标分类模型进行匹配以得到与所述目标用户的身体数据相对应的目标按摩等级；
根据所述目标按摩等级在预设的按摩等级与按摩数据的对应关系表中获取目标按摩数据；
判断当前的按摩数据是否与所述目标按摩数据相同，若不同，则将当前的按摩数据调整为目标按摩数据。
本发明实施例具有如下有益效果：
1、本方法通过采集到的运动员的身体数据，在预设的目标分类模型中匹配得到与身体数据相对应的目标按摩等级，从而获取目标按摩数据，通过本方法，可以得到最符合运动员身体状态的按摩数据，从而对运动员的肌肉起到最优的放松效果；
2、本方法在按摩过程中实时采集运动员的状态数据，将按摩过程中的状态数据与预设的目标分类模型匹配从而得到新按摩等级，并将新按摩等级与目标按摩等级进行比较，进而可以对按摩数据进行实时更新，找到最适合运动员的按摩数据；
3、本方法将实时获取到的用户的身体数据更新至用于构建目标分类模型的样本库中，从而可以实时对目标分类模型进行更新以使得分类模型更符合实际情况。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种按摩数据自动生成方法的应用环境图；
图2是本申请实施例一提供的一种按摩数据自动生成方法的流程图；
图3是本申请实施例二提供的一种按摩数据自动生成装置的结构示意图；
图4是本申请实施例三提供的一种计算机系统架构图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
本申请提供一种按摩数据自动生成方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。按摩气垫1用于接收智能终端2发送的指令从而根据指令开启相应的按摩模式；具体的，当接收到智能终端2发送的手动模式指令时，获取智能终端2发送的按摩数据并根据该数据提供按摩服务；当接收到智能终端2发送的智能模式指令时，自动执行下述实施例一提供的按摩数据自动生成方法，从而提供按摩服务。
示例性的，智能终端2的APP界面显示了开关、手动模式、智能模式等按钮。当用户点击手动模式按钮时，智能终端2向按摩气垫1发送手动模式指令，此时，智能终端2的APP界面会显示手动模式可选时间、档位按钮，当用户在智能终端2APP界面操作时，智能终端2将检测到的数据发送至按摩气垫1，按摩气垫1根据接收到的数据提供按摩服务；当用户点击智能模式按钮时，智能终端2向按摩气垫1发送智能模式指令，此时，智能终端2的APP界面会显示预约时间按钮，当用户在智能终端2的APP界面操作时，智能终端2将检测到的数据发送至按摩气垫1，按摩气垫1根据接收到的数据提供按摩服务并且执行下述实施例一所述的按摩数据自动生成方法，根据按摩数据自动生成方法得到的按摩数据，自动调整用户选择的预约时间(当存在不同时调整)同时生成按摩力度数据。
实施例一
一种按摩数据自动生成方法，如图2所示，包括：
S21、获取目标用户的身体数据。
S22、将目标用户的身体数据与预设的目标分类模型进行匹配以得到与目标用户的身体数据相对应的目标按摩等级。
其中，目标用户的身体数据包括目标用户的身体基础数据、目标用户按摩前的状态数据；身体基础数据为短时间内不容易改变的数据，如：身高、体重、年龄、性别等；状态数据为短时间内容易改变的数据，如：心率、体温、肌肉乳酸含量等。
当目标用户的身体数据包括目标用户的身体基础数据、目标用户按摩前的状态数据时，上述步骤S22具体包括：
1、将目标用户的身体基础数据与目标分类模型进行匹配以确定目标按摩类型；
2、将目标用户按摩前的状态数据与目标分类模型进行匹配以确定目标按摩类型下的目标按摩等级。
其中，在进行匹配时，可以通过模糊粗糙集算法、深度学习算法等进行，本方案对匹配过程的算法选择不加以限定。
S23、根据目标按摩等级在预设的按摩等级与按摩数据的对应关系表中获取目标按摩数据。
其中，按摩数据包括按摩时间、按摩力度。
示例性的，如下表1，展示了按摩等级与按摩数据的对应关系表：
表1
| 按摩等级 | 0级 | 1级 | 2级 | 3级 |
| 按摩数据 | 3分钟，2级力度 | 5分钟，3级力度 | 7分钟，4级力度 | 10分钟，5级力度 |
S24、判断当前的按摩数据是否与目标按摩数据相同，若不同，则将当前的按摩数据调整为目标按摩数据。
其中，当前的按摩数据的获取方法如下：
1、当接收到智能终端发送的智能模式指令时，获取预定的按摩数据；
2、将预定的按摩数据确定为当前的按摩数据；
如此，便能判断当前的按摩数据是否与目标按摩数据相同。
在将当前的按摩数据调整为目标按摩数据时，可以按照如下方法进行调整：
将当前的按摩数据向相邻一级的按摩数据调整直至当前的按摩数据被调整为目标按摩数据。
示例性的，按摩等级包括0级、1级、2级、3级，对应的按摩数据为(3分钟，2级力度)、(5分钟，3级力度)、(7分钟，4级力度)、(10分钟，5级力度)。当预定的按摩数据为(3分钟，2级力度)时，当前的按摩数据同样为(3分钟，2级力度)，通过计算得到的目标按摩数据为(10分钟，5级力度)，因此，在调整当前的按摩数据时，需要向其上一级的按摩数据调整直至被调整为目标按摩数据。
通过上述方案，可以得到最符合运动员身体状态的按摩数据，从而对运动员的肌肉起到最优的放松效果。
此外，随着按摩的进行，目标用户的状态数据会发生变化，目标用户的身体数据还包括目标用户按摩过程中的状态数据，因此本方案还包括：
1、将定时获取到的目标用户按摩过程中的状态数据与目标分类模型进行匹配以确定目标按摩类型下的新按摩等级；
2、判断新按摩等级是否与目标按摩等级相同，若不同，则将新按摩等级确定为目标按摩等级；
3、根据目标按摩等级在预设的按摩等级与按摩数据的对应关系表中获取目标按摩数据；
4、判断当前的按摩数据是否与目标按摩数据相同，若不同，则将当前的按摩数据调整为目标按摩数据。
如此，便能根据目标用户的身体变化来调整按摩数据，从而得到最符合目标用户的按摩数据。
在上述步骤中，目标分类模型的获取方法包括：
1、构建样本集，样本集中的每一条样本数据包括样本用户的身体基础数据、样本用户按摩过程中的状态数据、样本用户的按摩数据。
其中，样本用户的按摩数据为样本用户所选择的历史按摩数据，包括：按摩时间、按摩力度。
2、对样本集中的样本用户的身体基础数据进行主成分分析，并对主成分分析后的样本集进行聚类处理以得到基础分类模型。
其中，基础分类模型为按摩类型与主成分、样本用户按摩过程中的状态数据、样本用户的按摩数据的对应关系模型。
3、对基础分类模型中的样本用户按摩过程中的状态数据进行分类处理以得到目标分类模型。
其中，目标分类模型为按摩等级与主成分、样本用户按摩过程中的状态数据、样本用户的按摩数据的对应关系模型。
为了使得目标分类模型更符合用户的实际情况，本方案还包括：
将获取到的目标用户的身体数据更新至样本集。
如此，便能达到更好的匹配效果，提供更加符合运动员身体状况的按摩服务。
实施例二
如图3所示，本申请提供了一种按摩数据自动生成装置，具体包括：
获取模块31，用于获取目标用户的身体数据；
匹配模块32，用于将目标用户的身体数据与预设的目标分类模型进行匹配以得到与目标用户的身体数据相对应的目标按摩等级；
关联模块33，用于根据目标按摩等级在预设的按摩等级与按摩数据的对应关系表中获取目标按摩数据；
处理模块34，用于判断当前的按摩数据是否与目标按摩数据相同，若不同，则将当前的按摩数据向相邻一级的按摩数据调整直至当前的按摩数据被调整为目标按摩数据。
优选的，上述处理模块34具体用于将当前的按摩数据向相邻一级的按摩数据调整直至当前的按摩数据被调整为目标按摩数据。
优选的，上述目标用户的身体数据包括目标用户的身体基础数据、目标用户按摩前的状态数据；
上述匹配模块32具体用于：
将目标用户的身体基础数据与目标分类模型进行匹配以确定目标按摩类型；
将目标用户按摩前的状态数据与目标分类模型进行匹配以确定目标按摩类型下的目标按摩等级。
优选的，上述目标用户的身体数据还包括目标用户按摩过程中的状态数据；
上述匹配模块32还用于将定时获取到的目标用户按摩过程中的状态数据与目标分类模型进行匹配以确定目标按摩类型下的新按摩等级；
以及用于判断新按摩等级是否与目标按摩等级相同，若不同，则将新按摩等级确定为目标按摩等级。
优选的，上述装置还包括：
建模模块35，用于构建样本集，样本集中的每一条样本数据包括样本用户的身体基础数据、样本用户按摩过程中的状态数据、样本用户的按摩数据；
以及用于对样本集中的样本用户的身体基础数据进行主成分分析，并对主成分分析后的样本集进行聚类处理以得到基础分类模型；
以及用于对基础分类模型中的样本用户按摩过程中的状态数据进行分类处理以得到目标分类模型；
优选的，上述装置还包括：
更新模块36，用于将获取到的目标用户的身体数据更新至样本集。
实施例三
本申请实施例三提供一种计算机系统，包括：
一个或多个处理器；以及
与所述一个或多个处理器关联的存储器，所述存储器用于存储程序指令,所述程序指令在被所述一个或多个处理器读取执行时，执行如下操作：
获取目标用户的身体数据；
将所述目标用户的身体数据与预设的目标分类模型进行匹配以得到与目标用户的身体数据相对应的目标按摩等级；
根据目标按摩等级在预设的按摩等级与按摩数据的对应关系表中获取目标按摩数据；
判断当前的按摩数据是否与目标按摩数据相同，若不同，则将当前的按摩数据调整为目标按摩数据。
其中，图4示例性的展示出了计算机系统的架构，具体可以包括处理器42，视频显示适配器44，磁盘驱动器46，输入/输出接口48，网络接口410，以及存储器412。上述处理器42、视频显示适配器44、磁盘驱动器46、输入/输出接口48、网络接口410，与存储器412之间可以通过通信总线414进行通信连接。
其中，处理器42可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本申请所提供的技术方案。
存储器412可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器412可以存储用于控制计算机系统40运行的操作系统416，用于控制计算机系统的低级别操作的基本输入输出系统(BIOS)418。另外，还可以存储网页浏览器420，数据存储管理系统422等等。总之，在通过软件或者固件来实现本申请所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器412中，并由处理器42来调用执行。
输入/输出接口48用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
网络接口410用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
通信总线414包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器42、视频显示适配器44、磁盘驱动器46、输入/输出接口48、网络接口410，与存储器412之间传输信息。
另外，该计算机系统还可以从虚拟资源对象领取条件信息数据库中获得具体领取条件的信息，以用于进行条件判断，等等。
需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器42、视频显示适配器44、磁盘驱动器46、输入/输出接口48、网络接口410，存储器412，通信总线414等，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。
尽管已描述了本发明实施例中的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例中范围的所有变更和修改。另外，上述实施例提供的计算机系统、按摩数据自动生成装置与按摩数据自动生成方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种按摩数据自动生成方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标用户的身体数据；
将所述目标用户的身体数据与预设的目标分类模型进行匹配以得到与所述目标用户的身体数据相对应的目标按摩等级；
根据所述目标按摩等级在预设的按摩等级与按摩数据的对应关系表中获取目标按摩数据；
判断当前的按摩数据是否与所述目标按摩数据相同，若不同，则将当前的按摩数据调整为目标按摩数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标用户的身体数据包括目标用户的身体基础数据、目标用户按摩前的状态数据；
所述将所述目标用户的身体数据与预设的目标分类模型进行匹配以得到与所述目标用户的身体数据相对应的按摩等级具体包括：
将所述目标用户的身体基础数据与所述目标分类模型进行匹配以确定目标按摩类型；
将所述目标用户按摩前的状态数据与所述目标分类模型进行匹配以确定所述目标按摩类型下的目标按摩等级。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标用户的身体数据还包括目标用户按摩过程中的状态数据；
所述方法还包括：
将定时获取到的目标用户按摩过程中的状态数据与所述目标分类模型进行匹配以确定所述目标按摩类型下的新按摩等级；
判断所述新按摩等级是否与所述目标按摩等级相同，若不同，则将所述新按摩等级确定为目标按摩等级。
4.根据权利要求1～3任意一项所述的方法，其特征在于，所述目标分类模型的获取方法包括：
构建样本集，所述样本集中的每一条样本数据包括样本用户的身体基础数据、样本用户按摩过程中的状态数据、样本用户的按摩数据；
对样本集中的样本用户的身体基础数据进行主成分分析，并对主成分分析后的样本集进行聚类处理以得到基础分类模型；
对所述基础分类模型中的样本用户按摩过程中的状态数据进行分类处理以得到所述目标分类模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述获取到的目标用户的身体数据更新至所述样本集。
6.一种按摩数据自动生成装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取目标用户的身体数据；
匹配模块，用于将所述目标用户的身体数据与预设的目标分类模型进行匹配以得到与所述目标用户的身体数据相对应的目标按摩等级；
关联模块，用于根据所述目标按摩等级在预设的按摩等级与按摩数据的对应关系表中获取目标按摩数据；
处理模块，用于判断当前的按摩数据是否与所述目标按摩数据相同，若不同，则将当前的按摩数据调整为目标按摩数据。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述目标用户的身体数据包括目标用户的身体基础数据、目标用户按摩前的状态数据；
所述匹配模块具体用于：
将所述目标用户的身体基础数据与所述目标分类模型进行匹配以确定目标按摩类型；
将所述目标用户按摩前的状态数据与所述目标分类模型进行匹配以确定所述目标按摩类型下的目标按摩等级。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述目标用户的身体数据还包括目标用户按摩过程中的状态数据；
所述匹配模块还用于将定时获取到的目标用户按摩过程中的状态数据与所述目标分类模型进行匹配以确定所述目标按摩类型下的新按摩等级；
以及用于判断所述新按摩等级是否与所述按摩等级目标按摩等级相同，若不同，则将所述新按摩等级确定为目标按摩等级。
9.根据权利要求6～8任意一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
建模模块，用于构建样本集，所述样本集中的每一条样本数据包括样本用户的身体基础数据、样本用户按摩过程中的状态数据、样本用户的按摩数据；
以及用于对样本集中的样本用户的身体基础数据进行主成分分析，并对主成分分析后的样本集进行聚类处理以得到基础分类模型；
以及用于对所述基础分类模型中的样本用户按摩过程中的状态数据进行分类处理以得到所述目标分类模型。
10.一种计算机系统，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；以及
与所述一个或多个处理器关联的存储器，所述存储器用于存储程序指令,所述程序指令在被所述一个或多个处理器读取执行时，执行如下操作：
获取目标用户的身体数据；
将所述目标用户的身体数据与预设的目标分类模型进行匹配以得到与所述目标用户的身体数据相对应的目标按摩等级；
根据所述目标按摩等级在预设的按摩等级与按摩数据的对应关系表中获取目标按摩数据；
判断当前的按摩数据是否与所述目标按摩数据相同，若不同，则将当前的按摩数据调整为目标按摩数据。
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