CN111048197A

CN111048197A - 体脂计的使用者自动识别方法

Info

Publication number: CN111048197A
Application number: CN201811183689.0A
Authority: CN
Inventors: 许鸿泰
Original assignee: Cal Comp Big Data Inc
Current assignee: Cal Comp Big Data Inc
Priority date: 2018-10-11
Filing date: 2018-10-11
Publication date: 2020-04-21
Also published as: US20200113517A1

Abstract

本发明有关于一种体脂计的使用者自动识别方法，应用于智能体脂计，并且包括下列步骤：通过测量单元测量并取得一个使用者的身体信息；于记忆单元中取得已注册的多个使用者帐号；分别读取各个使用者帐号的个人数据及多笔历史身体数值；依据测量所得的身体信息以及各个使用者帐号的个人数据分别计算对应的预测数值；判断各个使用者帐号对应的历史身体数值与所对应的预测数值是否相符；及，于任一使用者帐号的历史身体数值与所对应的预测数值相符时，储存此预测数值以更新这个使用者帐号的历史身体数值。

Description

体脂计的使用者自动识别方法

技术领域

本发明涉及体脂计，尤其涉及体脂计的使用者识别方法。

背景技术

体脂计可以测量使用者的体脂、体重等信息，若再结合使用者的身高信息，还可进一步计算出使用者的身体质量指数(Body Mass Index,BMI)。因此，体脂计相当受到一般家庭的喜爱。

为了令体脂计计算上述BMI，使用者必须在测量前先手动输入自己的身高信息，或是登入自己预先注册于体脂计中的个人帐号，如此才能令体脂计取得计算所需的相关数据。这样一来，使用者在使用体脂计时，即多了一道手动程序，实为不便。

再者，为了实现数据的输入与显示，部分体重计、体脂计必须在本体上设置显示屏幕与输入单元，进而影响了成本、体积大小以及外型设计等。另外，使用者要进行上述数据输入或是帐号登入的动作，也是一件麻烦的事，若可于使用者测量完毕后自动识别使用者的身份，将可提高使用的便利性。

发明内容

本发明的主要目的，在于提供一种体脂计的使用者自动识别方法，可于使用者测量完毕后自动识别使用者的身份。

于本发明的一实施例中，所述使用者自动识别方法是应用于一智能体脂计，并且包括下列步骤：a)通过该体脂计的一测量单元测量并取得一使用者的一身体信息；b)于一记忆单元中取得已注册的一个或多个使用者帐号；c)分别读取该多个使用者帐号的一个人数据及多笔历史身体数值；d)依据该身体信息与各该个人数据分别计算各该使用者帐号对应的一预测数值；e)分别判断各该使用者帐号的该些历史身体数值与所对应的该预测数值是否相符；及，f)于任一该使用者帐号的该些历史身体数值与对应的该预测数值相符时，储存该预测数值以更新该使用者帐号的该些历史身体数值。

对照相关技术，本发明所能达到的技术效果在于，使用者不必在进行测量前先以手动方式进行帐号的选择与登入，而可由体脂计在使用者测量完毕后自动识别使用者的身份，藉此更进一步优化体脂计的使用便利性。

附图说明

图1为本发明的体脂计的使用示意图的第一具体实施例；

图2为本发明的体脂计的方块图的第一具体实施例；

图3为本发明的体脂计的第一识别流程图的第一具体实施例；

图4为本发明的体脂计的第二识别流程图的第一具体实施例；

图5为本发明的警示示意图的第一具体实施例；

图6为本发明的警示示意图的第二具体实施例。

其中，附图标记：

1…体脂计；

10…处理单元；

11…测量单元；

12…传输单元；

13…储存单元；

131…第一使用者帐号；

132…第二使用者帐号；

133…第三使用者帐号；

2…智能镜装置；

21…显示单元；

3…地毯；

4…移动装置；

41…显示屏幕；

S10～S30…识别步骤；

S40～S52…识别步骤。

具体实施方式

兹就本发明的一较佳实施例，配合图式，详细说明如后。

参阅图1，为本发明的体脂计的使用示意图的第一具体实施例。本发明揭露了一种体脂计的使用者自动识别方法(下面将于说明书中简称为识别方法)，所述识别方法主要应用于智能型的体脂计1。于本发明的一实施例中，体脂计1的所有数据都是储存在体脂计1中，并且所述识别方法的各个步骤是由体脂计1所执行。于另一实施例中，体脂计1的所有数据可储存在与体脂计1有线或无线连接的电子装置(例如智能镜装置2或移动装置4)或云端数据库中，并且所述识别方法的各个步骤是可由所述电子装置或云端服务器来执行，不加以限定。

为便于理解，下面将以由体脂计1来储存数据并且执行识别方法的各步骤为例，进行说明，但并不以此限定本发明的专利范围。

于图1的实施例中，所述体脂计1主要为家庭用的体脂计，并且可隐藏于住家的装潢(例如地毯3、地板等)内。如此一来，使用者不需要特地在使用完毕后收纳体脂计1，也不会影响室内空间的使用，提高了体脂计1的使用弹性。当使用者要藉由体脂计1来测量身体信息(例如体重、体脂等)时，仅需站立在所述装潢上显露出来的体脂计1的测量单元11上，即可立刻进行测量动作，兼具便利性及美观。

为了缩小体脂计1的体积，并令体脂计1可融入所述装潢，本实施例的体脂计1可不设置有显示屏幕。具体地，所述体脂计1可通过有线或无线方式与外部的电子装置通讯连接，并且藉由所连接的电子装置来显示体脂计1的相关数据(例如通过智能镜装置2的显示单元21或通过移动装置4的显示屏幕41来显示)。

请同时参阅图2，为本发明的体脂计的方块图的第一具体实施例。如图2所示，体脂计1主要具有处理单元10以及与处理单元10电性连接的测量单元11、传输单元12及储存单元13。测量单元11用以直接接触使用者，进而测量使用者的各项身体信息，例如体重、体脂等。处理单元10从测量单元11取得测量所得的身体信息，并且可依据使用者的个人数据进一步计算出使用者的各项身体数值，例如身体质量指数(Body Mass Index,BMI)或是基础代谢率等。

于另一实施例中，体脂计1可通过测量单元11来测量并取得使用者的所述身体信息，并藉由传输单元12将所述身体信息传递至外部的电子装置(例如所述智能镜装置2、移动装置4或是云端服务器)，并由所述电子装置进一步计算使用者的所述身体数值。

本实施例中，体脂计1可预先接受一或多个使用者的注册，并将对应的一或多笔使用者帐号储存于记忆单元13中，其中各个使用者帐号分别对应至不同的使用者。所述一或多笔使用者帐号分别记录不同使用者的个人数据及多笔历史身体数值。于图2的实施例中，所述使用者帐号包括对应至第一使用者的第一使用者帐号131、对应至第二使用者的第二使用者帐号132及对应至第三使用者的第三使用者帐号133，但不以此为限。

在体脂计1未启动本发明的识别方法前，使用者可在进行测量前先以手动方式选择多个使用者帐号的其中之一以登入体脂计1，并且再通过体脂计1的测量单元11进行身体信息的测量动作。接着，处理单元10可在计算出使用者的各项身体数值后，将所述身体数值储存至被选择的使用者帐号下，以更新这个使用者帐号的多笔历史身体数值。

承上所述，当这个使用者帐号的使用次数或使用时间到达预设的门槛值(例如使用次数大于十次，或使用时间超过一个月等)后，体脂计1即可进一步启动本发明的识别方法，以藉由智能运算来辅助使用者使用体脂计1。

于本发明的其他实施例中，所述使用者帐号131-133亦可储存于智能镜装置2、移动装置4或云端数据库中，而不以图2所示者为限。为便于理解，下面以将使用者帐号131-133直接储存在体脂计1的记忆单元13中为例，举例说明。

参阅图3，为本发明的体脂计的第一识别流程图的第一具体实施例。首先，使用者于要进行测量时站上体脂计1，以藉由体脂计1的测量单元11来测量并取得使用者的身体信息(步骤S10)。本实施例中，所述身体信息可例如为体重、体脂或其他可由体脂计1测得的信息。

接着，体脂计1的处理单元10由记忆单元13中取得已注册的一个或多个使用者帐号(步骤S12)，并且分别读取各个使用者帐号中的个人数据，以及各个使用者帐号中的多笔历史身体数值。本实施例中，所述个人数据可例如为性别、身高及年龄等预先输入体脂计1中的基本数据，所述历史身体数值可例如为使用者过去测量与计算所得的体重、体脂、肌肉率、身体质量指数(Body Mass Index,BMI)及基础代谢率等，不加以限定。

本发明的其中一个主要技术特征在于，处理单元10会依据测量所得的身体信息与各个使用者帐号的个人数据分别进行运算，以分别得到各个使用者帐号所对应的一笔预测数值(若有n个使用者帐号，则处理单元10会计算n笔不同的预测数值)。并且，处理单元10再依据这些预测数值来识别目前在进行测量的使用者对应至哪一个使用者帐号。本实施例中，所述预测数值主要相同于所述历史身体数值(例如为身体质量指数或基础代谢率)。

于步骤S12后，处理单元10判断记忆单元13中是否储存了多个不同的使用者帐号(步骤S14)。若记忆单元13中仅储存了单一笔使用者帐号，则处理单元10直接读取此使用者帐号的个人数据，并依据测量所得的身体信息与所述个人数据计算此使用者帐号对应的一笔预测数值(步骤S16)，并且判断这笔预测数值与此使用者帐号中的一或多笔历史身体数值是否具有明显差异(步骤S18)。于一实施例中，若预测数值与历史身体数值具有明显差异，表示预测数值与历史身体数值的差异大于一个可容忍的误差门槛。

举例来说，处理单元10可将使用者测量所得的体重除以个人数据中记录的身高，以得到使用者的所述预测数值(以BMI为例)。若所述预测数值为20，但此使用者帐号中的多笔历史身体数值(以BMI为例)皆大于24，则处理单元10可初步判断所述预测数值与此使用者帐号中的多笔历史身体数值具有明显差异。

于一实施例中，处理单元10可于计算所得的预测数值与多笔历史身体数值的差异大于一个门槛数值(例如3)时，判断两者具有明显差异。于另一实施例中，处理单元10可于使用者的身体信息(例如体重)与多笔历史身体数值分别属于不同区间(例如体重过轻区间、体重适中区间、体重过重区间)等时，判断两者具有明显差异，但不加以限定。

若处理单元10于步骤S18中判断为是，表示目前在进行测量的使用者可能不是此使用者帐号的持有人，因此处理单元10可发出警示信息，以提醒使用者创建一个新的使用者帐号(步骤S20)。本实施例中，处理单元10可以发出控制指令至所连接的智能镜装置2或移动装置4，以藉由智能镜装置2或移动装置4来发出所述警示信息，并且接受使用者创建新帐号的操作，但不加以限定。

若处理单元10于步骤S18中判断为否，表示目前在进行测量的使用者可能就是此使用者帐号的持有人，因此处理单元10直接将所述预测数值储存至此使用者帐号下，以更新此使用者帐号的多笔历史身体数值(步骤S22)。通过上述程序，无论使用者在测量前是否已经对体脂计1进行了注册，都可以直接使用体脂计1来进行测量动作。

若记忆单元13中储存了多笔不同的使用者帐号，则处理单元10进一步判断这些使用者帐号的使用次数或使用时间是否大于预设的门槛值(步骤S24)，即，处理单元10判断这些使用者帐号中的一或多笔历史身体数值是否足以实现本发明的智能运算。

若这些使用者帐号的使用次数或使用时间未大于所述门槛值，表示处理单元10可能无法正确判断目前在进行测量的使用者对应至哪一个使用者帐号。于此情况下，处理单元10会发出警示信息，以提醒使用者手动选择这些使用者帐号的其中之一，以登入体脂计1(步骤S26)。于使用者选择完毕后，处理单元10即可读取被选择的使用者帐号的个人数据，以计算被选择的使用者帐号所对应的预测数值，并且将这笔预测数值储存于被选择的使用者帐号下，以更新被选择的使用者帐号的一或多笔历史身体数值(步骤S28)。

反之，若这些使用者帐号的使用次数或使用时间大于所述门槛值，表示处理单元10已可正确地判断目前在进行测量的使用者对应至哪一个使用者帐号。于此情况下，处理单元10可依据测量所得的身体信息来执行智能运算(步骤S30)，藉此自动判断目前在进行测量的使用者的身份。

续请参阅图4，为本发明的体脂计的第二识别流程图的第一具体实施例。图4用以具体地说明本发明的识别方法所采用的智能运算。

如图4所示，当体脂计1启动所述智能运算时，处理单元10即依据测量所得的身体信息与各个使用者帐号下的个人数据来分别计算各个使用者帐号所对应的预测数值(步骤S40)，并且，处理单元10分别判断是否有任一个使用者帐号的多笔历史身体数值与所对应的预测数值是否相符(步骤S42)。于一实施例中，处理单元10是计算该些历史身体数值的一个标准差及一个平均值，并以这个标准差或其倍数以及这个平均值为基准，判断所述预测数值与这些历史身体数值是否相符。

假设多个历史身体数值(例如BMI值)分别为5、6、8、9，这4个数值的标准差是1.58，而平均值是7。处理单元10可依据这个标准差与这个平均值来判断所述预测数值是否与已存在的该些历史身体数值相符。

举例来说，第一使用者帐号131包含第一个人数据以及十笔第一历史身体数值，处理单元会依据测量所得的身体信息(例如体重)与所述第一个人数据(例如身高)计算产生对应第一使用者帐号131的第一预测数值(例如BMI)，并且判断第一预测数值与这十笔第一历史身体数值是否相符(例如是否与所述标准差或及倍数与所述平均值的和/差相同，或是差异小于第一门槛数值)。第二使用者帐号132包含第二个人数据以及十五笔第二历史身体数值，处理单元会依据测量所得的身体信息与所述第二个人数据计算产生对应第二使用者帐号132的第二预测数值，并且判断第二预测数值与这十五笔第二历史身体数值是否相符，以此类推。

上述的数据计算与比对，可进一步以下列表格来呈现：

若处理单元10于步骤S42中判断有任一使用者帐号的多笔历史身体数值与其对应的预测数值相符，则处理单元10储存该笔预测数值，以更新这个使用者帐号的多笔历史身体数值。具体地，处理单元10是在判断多笔使用者帐号的其中之一(例如一笔特定帐号)的多笔历史身体数值与所对应的预测数值相符时，自动以这个特定帐号登入体脂计1(步骤S44)，并且将此预测数值储存于这个特定帐号下，以更新这个特定帐号的多笔历史身体数值(步骤S46)。

于上述步骤S44及步骤S46中，处理单元10判断目前在进行测量的使用者即为这个特定帐号的持有人，因此自动将使用者测量所得的身体信息(例如体重、体脂)以及计算所得的预测数值(例如BMI)自动储存至此特定帐号中。如此一来，使用者不需要手动选择并登入自己的帐号，而可立刻使用体脂计1进行测量动作，相当便利。

若处理单元10于步骤S42中判断记忆单元13中所有使用者帐号的历史身体数值皆与其对应的预测数值不相符，则处理单元10进一步判断是否有任一个使用者帐号的多笔历史身体数值与其对应的预测数值近似(步骤S48)。

本实施例中，若所述预测数值与多笔历史身体数值的差异小于所述第一门槛数值，处理单元10会直接判断两者相符合；若所述预测数值与多笔历史身体数值的差异大于所述第一门槛数值但小于一个第二门槛数值，则处理单元10会判断两者近似。其中，所述第二门槛数值大于所述第一门槛数值。

若处理单元10判断有一或多个使用者帐号的历史身体数值与其对应的预测数值近似，则处理单元10可发出警示信息以询问使用者的身份。具体地，处理单元10是通过所述电子装置发出警示信息，以提醒使用者在已注册的多个使用者帐号中选择其中之一，以登入体脂计1(步骤S50)。

如图5所示，为本发明的警示示意图的第一具体实施例。若处理单元10认为使用者测量所得的身体信息与任一个已注册的使用者帐号近似(但不完全相符)，可于电子装置(例如智能镜装置2的显示单元21)上显示该近似的使用者帐号，并由使用者进行确认。若使用者确认身份无误，可以选择以这个使用者帐号来登入体脂计1，并且储存数据。若使用者确认身份错误，则可以选择创建一个新的使用者帐号。

于图5的实施例中，体脂计1以显示单一笔与所述身体信息近似的使用者帐号(为阿曼达)为例。于其他实施例中，体脂计1可以同时显示多个与所述身体信息近似的使用者帐号，以供使用者进行确认，不加以限定。

回到图4。若处理单元10判断所有使用者帐号的历史身体数值皆与其对应的预测数值不近似，则处理单元10可发出另一警示信息，以提醒使用者创建一个新的使用者帐号(步骤S52)。具体地，处理单元10判断已注册的所有使用者帐号皆不属于目前在进行测量的使用者，因此要求使用者创建一个新的帐号，以储存此使用者的相关数据。

参阅图6，为本发明的警示示意图的第二具体实施例。若处理单元10认为使用者的身体信息与所有已注册的使用者帐号皆不相符也不近似，则可于电子装置(例如智能镜装置2的显示单元21)上显示创建新帐号的对应选单，以供使用者创建一个新的使用者帐号。

通过本发明的识别方法，无论使用者是否已经向体脂计进行了注册，皆可直接使用体脂计来进行测量动作，相当便利。

以上所述仅为本发明的较佳具体实例，非因此即局限本发明的专利范围，故举凡运用本发明内容所为的等效变化，均同理皆包含于本发明的范围内，合予陈明。

Claims

1.一种体脂计的使用者自动识别方法，应用于一体脂计，其特征在于，包括：

a)通过该体脂计的一测量单元测量并取得一使用者的一身体信息；

b)于一记忆单元中取得已注册的一个或多个使用者帐号；

c)分别读取该多个使用者帐号的一个人数据及多笔历史身体数值；

d)依据该身体信息与各该个人数据分别计算各该使用者帐号对应的一预测数值；

e)分别判断各该使用者帐号的该些历史身体数值与所对应的该预测数值是否相符；及

f)于任一该使用者帐号的该些历史身体数值与对应的该预测数值相符时，储存该预测数值以更新该使用者帐号的该些历史身体数值。

2.根据权利要求1所述的体脂计的使用者自动识别方法，其特征在于，该个人数据至少包括性别、身高及年龄。

3.根据权利要求1所述的体脂计的使用者自动识别方法，其特征在于，该预测数值与该些历史身体数值为身体质量指数或基础代谢率。

4.根据权利要求1所述的体脂计的使用者自动识别方法，其特征在于，该步骤e)是计算该些历史身体数值的一标准差及一平均值，并以该标准差或其倍数以及该平均值为基准，以判断该预测数值与该些历史身体数值是否相符。

5.根据权利要求1所述的体脂计的使用者自动识别方法，其特征在于，该步骤f)包括下列步骤：

f1)于该多个使用者帐号中的一特定帐号的该些历史身体数值与所对应的该预测数值相符时，自动以该特定帐号登入该体脂计；及

f2)将该预测数值储存于该特定帐号下，以更新该特定帐号的该些历史身体数值。

6.根据权利要求1所述的体脂计的使用者自动识别方法，其特征在于，更包括下列步骤：

g)于该多个使用者帐号的该些历史身体数值皆与对应的该预测数值不相符时，判断是否有一或多个该使用者帐号的该些历史身体数值与对应的该预测数值近似；

h)于一或多个该使用者帐号的该些历史身体数值与对应的该预测数值近似时，发出一第一警示信息以提醒该使用者选择该一或多个使用者帐号的其中之一以登入该体脂计；及

i)于所有使用者帐号的该些历史身体数值皆与对应的该预测数值不近似时，发出一第二警示信息以提醒该使用者创建一新帐号。

7.根据权利要求1所述的体脂计的使用者自动识别方法，其特征在于，该步骤b)之后更包括下列步骤：

b1)判断该记忆单元中是否储存多个不同的该使用者帐号；

b2)于该记忆单元中储存多个该使用者帐号时执行该步骤c)至该步骤f)；

b3)于该记忆单元中仅储存一个该使用者帐号时读取该使用者帐号的该个人数据及该些历史身体数值；

b4)步骤b3)后，依据该个人数据与测量所得的该身体信息计算该使用者帐号对应的该预测数值；

b5)步骤b4)后，判断该预测数值与该些历史身体数值相比是否具有明显差异；

b6)于该预测数值与该些历史身体数值具有明显差异时发出一第三警示信息以提醒该使用者创建一新帐号；及

b7)于该预测数值与该些历史身体数值没有明显差异时将该预测数值储存至该使用者帐号下，以更新该使用者帐号的该些历史身体数值。

8.根据权利要求7所述的体脂计的使用者自动识别方法，其特征在于，该步骤b2)包括下列步骤：

b21)于该记忆单元中储存有多个该使用者帐号时，判断各该使用者帐号的使用次数或使用时间是否大于一门槛值；

b22)于该些使用者帐号的使用次数或使用时间大于该门槛值时执行该步骤c)至该步骤f)；

b23)于该些使用者帐号的使用次数或使用时间未大于该门槛值时，发出一第四警示信息以提醒该使用者选择该多个使用者帐号的其中之一以登入该体脂计；及

b24)储存该被选择的使用者帐号所对应的该预测数值，以更新该被选择的使用者帐号的该些历史身体数值。

9.根据权利要求1所述的体脂计的使用者自动识别方法，其特征在于，该体脂计通讯连接一智能镜装置，该智能镜装置具备该记忆单元，以及用以显示该一或多个使用者帐号、该些个人数据、该些历史身体数值及该些预测数值的一显示单元。

10.根据权利要求1所述的体脂计的使用者自动识别方法，其特征在于，该体脂计通讯连接一移动装置，该移动装置具备该记忆单元，以及用以显示该一或多个使用者帐号、该些个人数据、该些历史身体数值及该些预测数值的一显示屏幕。