CN111061952A - 一种基于深度学习的智能自动配重方法、系统及设备 - Google Patents

一种基于深度学习的智能自动配重方法、系统及设备 Download PDF

Info

Publication number
CN111061952A
CN111061952A CN201911303402.8A CN201911303402A CN111061952A CN 111061952 A CN111061952 A CN 111061952A CN 201911303402 A CN201911303402 A CN 201911303402A CN 111061952 A CN111061952 A CN 111061952A
Authority
CN
China
Prior art keywords
counterweight
barbell
intelligent
fitness
electromagnet
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201911303402.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111061952B (zh
Inventor
梁俊杰
李海艳
骆继明
黄运保
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangdong University of Technology
Original Assignee
Guangdong University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangdong University of Technology filed Critical Guangdong University of Technology
Priority to CN201911303402.8A priority Critical patent/CN111061952B/zh
Publication of CN111061952A publication Critical patent/CN111061952A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111061952B publication Critical patent/CN111061952B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B21/00—Exercising apparatus for developing or strengthening the muscles or joints of the body by working against a counterforce, with or without measuring devices
    • A63B21/06—User-manipulated weights
    • A63B21/072—Dumb-bells, bar-bells or the like, e.g. weight discs having an integral peripheral handle
    • A63B21/075—Dumb-bells, bar-bells or the like, e.g. weight discs having an integral peripheral handle with variable weights, e.g. weight systems with weight selecting means for bar-bells or dumb-bells
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045—Combinations of networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G06N3/084—Backpropagation, e.g. using gradient descent

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Orthopedic Medicine & Surgery (AREA)
  • Physical Education & Sports Medicine (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

一种基于深度学习的智能自动配重方法，包括如下步骤：获取健身者的卡号和健身项目；根据所述卡号，从数据库中检索出对应卡号的个人信息；将所述个人信息与健身项目整合成健身信息，并将所述健身信息传输至智能化配重系统；一种智能自动配重系统，包括获取模块、检索模块、整合模块、显示判断模块、最终配重传输模块、智能化配重系统、数据库和自动化配重系统；一种基于深度学习的智能自动配重健身设备，包括第一底座、第二底座、安全杆套、安全杆轴、杠铃杆套、杠铃杆、杠铃电磁铁、铁板、杠铃块、顶架、杠铃安全挂钩、杠铃安全挂钩轴套、导杆轴套、导杆轴、控制面板、控制面板支架和电流控制器；本发明能实现无级自动配重。

Description

一种基于深度学习的智能自动配重方法、系统及设备
技术领域
本发明涉及健身器材技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的智能自动配重方法、系统及设备。
背景技术
目前的健身设备(例如史密斯机)依然是采用传统的增减杠铃片的方式来改变杠铃配重。这种配重方式需要同时配备多种重量的杠铃片，需要人工装卸杠铃片。而且，在健身房中，经常会出现所需重量的杠铃片不够用的尴尬情况，影响健身者的健身体验。
在其他一些力量型健身器材中，也出现了一些自动配重的创新发明。这些新型自动配重方法采用复杂的机械结构来增减杠铃片。这些自动配重方法虽然实现了配重的自动化，但是却带来了器械结构的过度复杂化。并且，这种方法的实质依然是通过增减杠铃片来改变重量，只是采用了复杂机械系统来实现自动化。增减杠铃片的方法中，重量的增减幅度固定，并不能切实适合不同年龄、不同身材、不同体质的健身者，我们应该寻找一种能实现无级自动配重的方法来代替现有的配重方案。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于深度学习的智能自动配重方法、系统及设备，能实现无级自动配重。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于深度学习的智能自动配重方法，包括如下步骤：
步骤A1：获取健身者的卡号和健身项目；
步骤A2：根据所述卡号，从数据库中检索出对应卡号的个人信息；
步骤A3：将所述个人信息与健身项目整合成健身信息，并将所述健身信息传输至智能化配重系统；
步骤A4：将所述健身信息输入至已经训练好的智能配重网络，所述智能配重网络给出配重推荐，并将所述配重推荐传回至所述操作界面，完成智能化配重；
步骤A5：在屏幕显示出推荐配重，判断是否修改当前推荐配置，并确定最终配重；
步骤A6：将所述最终配重传输至所述智能化配重系统，所述智能化配重系统将所述最终配重输入至配重电流转换单元，所述配重电流转换单元计算出配重所需电流大小，并向所述自动化配重系统发送对应的电流信号；
步骤A7：所述自动化配重系统接收到所述电流信号，通过电流控制器17控制杠铃电磁铁7的磁力。
使用所述的一种基于深度学习的智能自动配重方法的智能自动配重系统，包括获取模块、检索模块、整合模块、显示判断模块、最终配重传输模块、智能化配重系统、数据库和自动化配重系统；
所述获取模块用于获取健身者的卡号和健身项目；
所述检索模块用于根据所述卡号，从数据库中检索出对应卡号的个人信息；
所述整合模块用于将所述个人信息与健身项目整合成健身信息，并将所述健身信息传输至智能化配重系统；
所述智能化配重系统用于将所述健身信息输入至已经训练好的智能配重网络，所述智能配重网络给出配重推荐，并将所述配重推荐传回至操作界面，完成智能化配重；
所述显示判断模块用于显示出推荐配重，判断是否修改当前推荐配置，并确定最终配重；
所述最终配重传输模块用于将所述最终配重传输至所述智能化配重系统，所述智能化配重系统将所述最终配重输入至配重电流转换单元，所述配重电流转换单元计算出配重所需电流大小，并向所述自动化配重系统发送对应的电流信号；
所述自动化配重系统用于接收到所述电流信号，通过电流控制器17控制杠铃电磁铁7的磁力。
进一步，
所述智能配重网络包括输入层、隐藏层和输出层；
所述输入层包括i个输入节点，每个所述输入节点代表一项健身信息；
所述隐藏层具有n层，每一层具有pi(i＝1,2,…,n)个节点；
所述隐藏层的层数n和节点数p作为网络中的超参数，其具体数值需要在智能配重网络训练过程中进行超参数优化调整；
所述输出层只有一个节点，其代表当前输入下的健身配重的预测值；
用于网络参数更新的损失函数可以采用均方误差MSE，其计算公式如下：
Figure BDA0002322443250000031
其中，N为batch norm的大小；
yi为根据第i个样本的健身信息得到的预测配重值；
Figure BDA0002322443250000032
为第i个样本的真实配重。
进一步，
所述智能配重网络的训练过程包括如下步骤：
步骤B1：将m个样本随机打乱；
步骤B2：每一次选取N个样本的健身信息输入智能配重网络，预测值与样本真实配重值的均方误差作为损失值；
步骤B3：根据均方误差损失函数(MSE)进行反向传播，更新网络参数w,b；
步骤B4：判断训练迭代是否满足最大迭代次数或是收敛精度要求，若满足，则训练结束，否则转至第步骤B1重新执行。
一种基于深度学习的智能自动配重健身设备，包括第一底座、第二底座、安全杆套、安全杆轴、杠铃杆套、杠铃杆、杠铃电磁铁、铁板、杠铃块、顶架、杠铃安全挂钩、杠铃安全挂钩轴套、导杆轴套、导杆轴、控制面板、控制面板支架和电流控制器；
所述控制面板内配置有如权利要求2至4所述的智能自动配重系统；
所述第一底座和第二底座分别为成对设置，所述第二底座设置于所述第一底座的内侧；
所述安全杆套分别竖向设置于所述第二底座的顶部，所述导杆轴分别竖向设置于所述第二底座的顶部；
所述安全杆套的内侧面在竖直方向上间隔地设有多个所述安全杆轴；
所述导杆轴套套于所述导杆轴，所述导杆轴套设有供所述杠铃杆的端部穿过的通孔；
所述杠铃杆套套于所述杠铃杆的外部；
所述杠铃杆的两端分别穿过两个所述导杆轴套，所述杠铃杆的两端设有所述杠铃块，所述杠铃块位于所述导杆轴套的外侧；
所述杠铃杆设有杠铃安全挂钩轴套，所述杠铃安全挂钩轴套设有所述杠铃安全挂钩，所述杠铃安全挂钩钩住所述安全杆轴；
所述杠铃块的外侧设有容纳腔，其中位于上方的容纳腔向上倾斜，位于下方的容纳腔向下倾斜，所述容纳腔内设置有所述杠铃电磁铁；
所述铁板竖直设置于所述第一底座的顶部，所述铁板位于所述杠铃块的外侧；
所述顶架横向设置于所述铁板的顶部、安全杆套的顶部和导杆轴的顶部；
所述控制面板支架和电流控制器分别设置于所述第一底座的顶部，所述控制面板设置于所述控制面板支架的顶部。
进一步，所述杠铃电磁铁的数量为四，分别为第一杠铃电磁铁、第二杠铃电磁铁、第三杠铃电磁铁和第四杠铃电磁铁；
所述第一杠铃电磁铁的外侧面与所述铁板的内侧面形成第一夹角；
所述第二杠铃电磁铁的外侧面与所述铁板的内侧面形成第一夹角；
所述第三杠铃电磁铁的外侧面与所述铁板的内侧面形成第一夹角；
所述第四杠铃电磁铁的外侧面与所述铁板的内侧面形成第一夹角；
进一步，所述第一夹角的角度范围是30°-60°；
所述第二夹角的角度范围是30°-60°；
所述第三夹角的角度范围是30°-60°；
所述第四夹角的角度范围是30°-60°。
本发明根据上述内容提出一种基于深度学习的智能自动配重方法、系统及设备，能够智能化配重，根据健身者的个人信息，会自动算出一个合理的健身配重，使得配重方法更加智能化、合理化。抛弃传统的增减杠铃片的方法，采用改变电流大小来控制电磁铁的电磁力来间接改变健身配重，实现自动化配重，且是一种无级调整配重。
附图说明
图1是本发明其中一个实施例的智能自动配重系统框图；
图2是本发明其中一个实施例的智能配重网络结构图；
图3是本发明其中一个实施例的流程图；
图4是本发明其中一个实施例的智能自动配重健身设备的结构示意图；
图5是本发明其中一个实施例的智能自动配重健身设备的局部剖视图；
图6是本发明其中一个实施例的智能自动配重健身设备的局部剖视图；
图7是本发明其中一个实施例的杠铃块的结构示意图。
其中：第一底座1、第二底座2、安全杆套3、安全杆轴4、杠铃杆套5、杠铃杆6、杠铃电磁铁7、铁板8、杠铃块9、容纳腔91、顶架10、杠铃安全挂钩11、杠铃安全挂钩轴套12、导杆轴套13、导杆轴14、控制面板15、控制面板支架16、电流控制器17。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
如图1-7所示，一种基于深度学习的智能自动配重方法，包括如下步骤：
步骤A1：获取健身者的卡号和健身项目；在本实施例中，该步骤具体是健身者在操作界面输入卡号和健身项目，输入卡号有三种方式，分别是直接输入卡号、刷健身卡和手机NFC刷卡。
其中个人信息包括年龄、身高、体重、身体健康情况、健身历史和本周健身时间等。健身项目可以包括胸大肌卧推、上胸肌卧推、下胸肌卧推、三角肌推举、杠铃全蹲和杠铃站姿提踵等。
步骤A2：根据所述卡号，从数据库中检索出对应卡号的个人信息；
步骤A3：将所述个人信息与健身项目整合成健身信息，并将所述健身信息传输至智能化配重系统；
步骤A4：将所述健身信息输入至已经训练好的智能配重网络，所述智能配重网络给出配重推荐，并将所述配重推荐传回至所述操作界面，完成智能化配重；
步骤A5：在屏幕显示出推荐配重，判断是否修改当前推荐配置，并确定最终配重；
步骤A6：将所述最终配重传输至所述智能化配重系统，所述智能化配重系统将所述最终配重输入至配重电流转换单元，所述配重电流转换单元计算出配重所需电流大小，并向所述自动化配重系统发送对应的电流信号；
步骤A7：所述自动化配重系统接收到所述电流信号，通过电流控制器17控制杠铃电磁铁7的磁力。
通过本发明的一种基于深度学习的智能自动配重方法，能够实现智能化配重：根据健身者的个人信息，会自动算出一个合理的健身配重，使得配重方法更加智能化、合理化，这种智能化的配重算法将通过深度学习的算法实现。
自动化配重：抛弃传统的增减杠铃片的方法，采用改变电流大小来控制电磁铁的电磁力来间接改变健身设备的健身配重，实现自动化配重，且是一种无级调整配重。
进一步，使用所述的一种基于深度学习的智能自动配重方法的智能自动配重系统，包括获取模块、检索模块、整合模块、显示判断模块、最终配重传输模块、智能化配重系统、数据库和自动化配重系统；
获取模块、检索模块、整合模块、显示判断模块和最终配重传输模块均配置于所述操作界面；
所述获取模块用于获取健身者的卡号和健身项目；
所述检索模块用于根据所述卡号，从数据库中检索出对应卡号的个人信息；
所述整合模块用于将所述个人信息与健身项目整合成健身信息，并将所述健身信息传输至智能化配重系统；
所述智能化配重系统用于将所述健身信息输入至已经训练好的智能配重网络，所述智能配重网络给出配重推荐，并将所述配重推荐传回至操作界面，完成智能化配重；
所述显示判断模块用于显示出推荐配重，判断是否修改当前推荐配置，并确定最终配重；
所述最终配重传输模块用于将所述最终配重传输至所述智能化配重系统，所述智能化配重系统将所述最终配重输入至配重电流转换单元，所述配重电流转换单元计算出配重所需电流大小，并向所述自动化配重系统发送对应的电流信号；
所述自动化配重系统用于接收到所述电流信号，通过电流控制器17控制杠铃电磁铁7的磁力。
进一步，本实施例的所述智能配重网络是由深度学习的全连接网络(FCNN)构成，需要先收集尽量多的网络训练样本，假设要收集m个训练样本。每一个训练样本由两部分组成，分别是健身信息和实际健身配重。
所述智能配重网络包括输入层、隐藏层和输出层；
所述输入层包括i个输入节点，每个所述输入节点代表一项健身信息；
所述隐藏层具有n层，每一层具有pi(i＝1,2,…,n)个节点；
所述隐藏层的层数n和节点数p作为网络中的超参数，其具体数值需要在智能配重网络训练过程中进行超参数优化调整；
所述输出层只有一个节点，其代表当前输入下的健身配重的预测值；
用于网络参数更新的损失函数可以采用均方误差MSE，其计算公式如下：
Figure BDA0002322443250000091
其中，N为batch norm的大小,batch norm是batch normalization的简称，中文意思是“批标准化/规范化/归一化”,N代表了一次训练中需要标准化的样本批量大小；
yi为根据第i个样本的健身信息得到的预测配重值；
Figure BDA0002322443250000092
为第i个样本的真实配重。
进一步，所述智能配重网络的训练过程包括如下步骤：
步骤B1：将m个样本随机打乱；
步骤B2：每一次选取N个样本的健身信息输入智能配重网络，预测值与样本真实配重值的均方误差作为损失值；
步骤B3：根据均方误差损失函数(MSE)进行反向传播，更新网络参数w,b；
步骤B4：判断训练迭代是否满足最大迭代次数或是收敛精度要求，若满足，则训练结束，否则转至第步骤B1重新执行。
所述智能化配重系统将健身者的健身信息输入进已经训练好的智能配重网络，智能配重网络根据输入信息给出一个健身配重推荐值。健身者通过操作界面看到配重推荐值，确定不再修改配重值后，就点击确认开始健身。操作界面将确认配重值反馈给智能化配重系统。智能化配重系统将确定配重传输给配重电流转换单元，配重电流转换单元将这个确定配重值转换为电磁铁所需电流大小的信号(以下简称电流信号)。最终，智能化配重系统将电流信号传送给自动化配重系统，自动化配重系统接收到所述电流信号，通过电流控制器17控制杠铃电磁铁7的磁力，从而实现自动化配重。
一种基于深度学习的智能自动配重健身设备，包括第一底座1、第二底座2、安全杆套3、安全杆轴4、杠铃杆套5、杠铃杆6、杠铃电磁铁7、铁板8、杠铃块9、顶架10、杠铃安全挂钩11、杠铃安全挂钩轴套12、导杆轴套13、导杆轴14、控制面板15、控制面板支架16和电流控制器17；
所述控制面板15内配置有如权利要求2至4所述的智能自动配重系统；
所述第一底座1和第二底座2分别为成对设置，所述第二底座2设置于所述第一底座1的内侧；
所述安全杆套3分别竖向设置于所述第二底座2的顶部，所述导杆轴14分别竖向设置于所述第二底座2的顶部；
所述安全杆套3的内侧面在竖直方向上间隔地设有多个所述安全杆轴4；
所述导杆轴套13套于所述导杆轴14，所述导杆轴套13设有供所述杠铃杆6的端部穿过的通孔；
所述杠铃杆套5套于所述杠铃杆6的外部；
所述杠铃杆6的两端分别穿过两个所述导杆轴套13，所述杠铃杆6的两端设有所述杠铃块9，所述杠铃块9位于所述导杆轴套13的外侧；
所述杠铃杆6设有杠铃安全挂钩轴套12，所述杠铃安全挂钩轴套12设有所述杠铃安全挂钩11，所述杠铃安全挂钩11钩住所述安全杆轴4；
所述杠铃块9的外侧设有容纳腔91，其中位于上方的容纳腔91向上倾斜，位于下方的容纳腔91向下倾斜，所述容纳腔91内设置有所述杠铃电磁铁7；
所述铁板8竖直设置于所述第一底座1的顶部，所述铁板8位于所述杠铃块9的外侧；
所述顶架10横向设置于所述铁板8的顶部、安全杆套3的顶部和导杆轴14的顶部；
所述控制面板支架16和电流控制器17分别设置于所述第一底座1的顶部，所述控制面板15设置于所述控制面板支架16的顶部。
本发明的一种基于深度学习的智能自动配重健身设备，其智能化程度高，由于所述控制面板15内配置有如权利要求2至4所述的智能自动配重系统，其使用了深度学习的智能算法，通过健身者的个人信息及健身项目，智能自动配重系统可以快速给出一个推荐配重以供健身者参考，让健身者体验到人工智能时代的智能化健身，这是传统的技术方案所不具备的。
自动化程度高，通过控制电流大小，实现对所述杠铃电磁铁7磁力大小的控制，间接实现了调整配重的自动化，方案新颖。
能实现无级调整配重，通过所述杠铃电磁铁7来自动化配重的方案，只要能对电流进行精准控制，完全可以实现配重的无级化调整，这相比于传统增减杠铃片的有级调整配重方法是很大的进步。
相比于传统的技术方案使用复杂机构来实现重量型健身器材的自动化配重方案，本申请的设备简单，增设杠铃电磁铁7与电流控制器17便能实现自动化配重。
调整配重高效快速，只需要控制电流就能实现自动化配重，这种配重方案的调整配重延迟时间几乎可以忽略，效率高。
进一步，所述杠铃电磁铁7的数量为四，分别为第一杠铃电磁铁M1、第二杠铃电磁铁M2、第三杠铃电磁铁M3和第四杠铃电磁铁M4。
自动化配重的原理如下，为了方便描述，先作出如下设定：
杠铃系统重量(G)＝杠铃杆套重量G5+杠铃杆重量G6+杠铃电磁铁重量G7+杠铃块重量G9+杠铃安全挂钩重量G11+杠铃安全挂钩轴套重量G12+导杆轴套重量G13+导杆轴套13与导杆轴14的摩擦力；
配重(P)＝G+F(其中F为电磁力在竖直方向的合力，与重力同向为正，反向为负)。
表1杠铃电磁铁工作表
Figure BDA0002322443250000121
由表1可以看出，如果配重P大于杠铃系统重量G，则杠铃电磁铁M1与M2工作，M3与M4不工作；反之，则M3与M4工作，M1与M2不工作。
由图7可以看出，第一杠铃电磁铁M1、第二杠铃电磁铁M2、第三杠铃电磁铁M3和第四杠铃电磁铁M4分别与铁板8之间形成了第一夹角M11、第二夹角M21、第三夹角M31和第四夹角M41；
所述第一夹角M11的角度范围是30°-60°；
所述第二夹角M21的角度范围是30°-60°；
所述第三夹角M31的角度范围是30°-60°；
所述第四夹角M41的角度范围是30°-60°。
所以当第一杠铃电磁铁M1、第二杠铃电磁铁M2、第三杠铃电磁铁M3和第四杠铃电磁铁M4工作时，会与铁板8之间形成一个带角度的磁力，磁力在水平方向和竖直方向的分立分别表示为Fx与Fy。
当第一杠铃电磁铁M1与第二杠铃电磁铁M2工作时，这两个电磁铁在水平方向的力相互抵消，在竖直方向的合力为：
F＝F1y+F2y (2)
当第三杠铃电磁铁M3与第四杠铃电磁铁M4工作时，这两个电磁铁在水平方向的力相互抵消，在竖直方向的合力为：
F＝F3y+F4y (3)
配重计算公式：
P＝G+F (4)
其中，P为配重；
G为杠铃系统重量；
F为电磁力在竖直方向的合力。
由公式(4)可知，配重P等于杠铃系统重量G加上电磁力在竖直方向的合力F。杠铃系统重量是个定值，而电磁力则可以通过电流大小来控制。因此，可以通过控制电磁铁的电流来控制配重，实现自动化配重。
以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理。这些描述只是为了解释本发明的原理，而不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方式，这些方式都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于深度学习的智能自动配重方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤A1：获取健身者的卡号和健身项目；
步骤A2：根据所述卡号，从数据库中检索出对应卡号的个人信息；
步骤A3：将所述个人信息与健身项目整合成健身信息，并将所述健身信息传输至智能化配重系统；
步骤A4：将所述健身信息输入至已经训练好的智能配重网络，所述智能配重网络给出配重推荐，并将所述配重推荐传回至所述操作界面，完成智能化配重；
步骤A5：在屏幕显示出推荐配重，判断是否修改当前推荐配置，并确定最终配重；
步骤A6：将所述最终配重传输至所述智能化配重系统，所述智能化配重系统将所述最终配重输入至配重电流转换单元，所述配重电流转换单元计算出配重所需电流大小，并向所述自动化配重系统发送对应的电流信号；
步骤A7：所述自动化配重系统接收到所述电流信号，通过电流控制器控制杠铃电磁铁的磁力。
2.使用如权利要求1所述的一种基于深度学习的智能自动配重方法的智能自动配重系统，其特征在于：包括获取模块、检索模块、整合模块、显示判断模块、最终配重传输模块、智能化配重系统、数据库和自动化配重系统；
所述获取模块用于获取健身者的卡号和健身项目；
所述检索模块用于根据所述卡号，从数据库中检索出对应卡号的个人信息；
所述整合模块用于将所述个人信息与健身项目整合成健身信息，并将所述健身信息传输至智能化配重系统；
所述智能化配重系统用于将所述健身信息输入至已经训练好的智能配重网络，所述智能配重网络给出配重推荐，并将所述配重推荐传回至操作界面，完成智能化配重；
所述显示判断模块用于在屏幕显示出推荐配重，判断是否修改当前推荐配置，并确定最终配重；
所述最终配重传输模块用于将所述最终配重传输至所述智能化配重系统，所述智能化配重系统将所述最终配重输入至配重电流转换单元，所述配重电流转换单元计算出配重所需电流大小，并向所述自动化配重系统发送对应的电流信号；
所述自动化配重系统用于接收到所述电流信号，通过电流控制器17控制杠铃电磁铁7的磁力。
3.根据权利要求2所述的一种智能自动配重系统，其特征在于：
所述智能配重网络包括输入层、隐藏层和输出层；
所述输入层包括i个输入节点，每个所述输入节点代表一项健身信息；
所述隐藏层具有n层，每一层具有pi(i＝1,2,…,n)个节点；
所述隐藏层的层数n和节点数p作为网络中的超参数，其具体数值需要在智能配重网络训练过程中进行超参数优化调整；
所述输出层只有一个节点，其代表当前输入下的健身配重的预测值；
用于网络参数更新的损失函数可以采用均方误差MSE，其计算公式如下：
Figure FDA0002322443240000021
其中，N为batch norm的大小；
yi为根据第i个样本的健身信息得到的预测配重值；
Figure FDA0002322443240000022
为第i个样本的真实配重。
4.根据权利要求2所述的一种智能自动配重系统，其特征在于：
所述智能配重网络的训练过程包括如下步骤：
步骤B1：将m个样本随机打乱；
步骤B2：每一次选取N个样本的健身信息输入智能配重网络，预测值与样本真实配重值的均方误差作为损失值；
步骤B3：根据均方误差损失函数(MSE)进行反向传播，更新网络参数w,b；
步骤B4：判断训练迭代是否满足最大迭代次数或是收敛精度要求，若满足，则训练结束，否则转至第步骤B1重新执行。
5.一种基于深度学习的智能自动配重健身设备，其特征在于：包括第一底座、第二底座、安全杆套、安全杆轴、杠铃杆套、杠铃杆、杠铃电磁铁、铁板、杠铃块、顶架、杠铃安全挂钩、杠铃安全挂钩轴套、导杆轴套、导杆轴、控制面板、控制面板支架和电流控制器；
所述控制面板内配置有如权利要求2至4所述的智能自动配重系统；
所述第一底座和第二底座分别为成对设置，所述第二底座设置于所述第一底座的内侧；
所述安全杆套分别竖向设置于所述第二底座的顶部，所述导杆轴分别竖向设置于所述第二底座的顶部；
所述安全杆套的内侧面在竖直方向上间隔地设有多个所述安全杆轴；
所述导杆轴套套于所述导杆轴，所述导杆轴套设有供所述杠铃杆的端部穿过的通孔；
所述杠铃杆套套于所述杠铃杆的外部；
所述杠铃杆的两端分别穿过两个所述导杆轴套，所述杠铃杆的两端设有所述杠铃块，所述杠铃块位于所述导杆轴套的外侧；
所述杠铃杆设有杠铃安全挂钩轴套，所述杠铃安全挂钩轴套设有所述杠铃安全挂钩，所述杠铃安全挂钩钩住所述安全杆轴；
所述杠铃块的外侧设有容纳腔，其中位于上方的容纳腔向上倾斜，位于下方的容纳腔向下倾斜，所述容纳腔内设置有所述杠铃电磁铁；
所述铁板竖直设置于所述第一底座的顶部，所述铁板位于所述杠铃块的外侧；
所述顶架横向设置于所述铁板的顶部、安全杆套的顶部和导杆轴的顶部；
所述控制面板支架和电流控制器分别设置于所述第一底座的顶部，所述控制面板设置于所述控制面板支架的顶部。
6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的智能自动配重健身设备，其特征在于：
所述杠铃电磁铁的数量为四，分别为第一杠铃电磁铁、第二杠铃电磁铁、第三杠铃电磁铁和第四杠铃电磁铁；
所述第一杠铃电磁铁的外侧面与所述铁板的内侧面形成第一夹角；
所述第二杠铃电磁铁的外侧面与所述铁板的内侧面形成第一夹角；
所述第三杠铃电磁铁的外侧面与所述铁板的内侧面形成第一夹角；
所述第四杠铃电磁铁的外侧面与所述铁板的内侧面形成第一夹角。
7.根据权利要求6所述的一种基于深度学习的智能自动配重健身设备，其特征在于：
所述第一夹角的角度范围是30°-60°；
所述第二夹角的角度范围是30°-60°；
所述第三夹角的角度范围是30°-60°；
所述第四夹角的角度范围是30°-60°。
CN201911303402.8A 2019-12-17 2019-12-17 一种基于深度学习的智能自动配重方法、系统及设备 Active CN111061952B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911303402.8A CN111061952B (zh) 2019-12-17 2019-12-17 一种基于深度学习的智能自动配重方法、系统及设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911303402.8A CN111061952B (zh) 2019-12-17 2019-12-17 一种基于深度学习的智能自动配重方法、系统及设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111061952A true CN111061952A (zh) 2020-04-24
CN111061952B CN111061952B (zh) 2020-07-28

Family

ID=70302039

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911303402.8A Active CN111061952B (zh) 2019-12-17 2019-12-17 一种基于深度学习的智能自动配重方法、系统及设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111061952B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114247078A (zh) * 2021-12-08 2022-03-29 史和兴 一种体育健身器材配重装置

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010100493A1 (en) * 2009-03-03 2010-09-10 Bigger Than The Wheel Ltd Automated weightlifting spotting machine
CN206454175U (zh) * 2016-12-31 2017-09-01 浙江俊峰健身器材有限公司 一种举重床
KR20170114780A (ko) * 2016-04-06 2017-10-16 유정용 운동기구
CN107376207A (zh) * 2017-09-04 2017-11-24 马杰 一种健身设备及健身系统
CN207168922U (zh) * 2017-05-04 2018-04-03 厦门快商通科技股份有限公司 一种电磁式史密斯架
CN107875621A (zh) * 2017-11-28 2018-04-06 杨佰振 一种自动化智能数字运动健身管理系统
CN108211268A (zh) * 2018-01-25 2018-06-29 武汉中体智美科技有限公司 基于运动训练数据的运动负荷监测与运动疲劳预警方法和系统
CN108421210A (zh) * 2018-03-27 2018-08-21 京东方科技集团股份有限公司 一种力量健身设备
CN208626534U (zh) * 2018-06-26 2019-03-22 莆田市宏铭贸易有限公司 一种用于腹部锻炼的体育装置
CN109621334A (zh) * 2019-01-30 2019-04-16 重庆勤鸟圈科技有限公司 健身设备自调节方法
KR102029729B1 (ko) * 2018-04-17 2019-11-08 연세대학교 원주산학협력단 원심성 수축을 유도하는 운동기구 및 그것의 제어방법

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010100493A1 (en) * 2009-03-03 2010-09-10 Bigger Than The Wheel Ltd Automated weightlifting spotting machine
KR20170114780A (ko) * 2016-04-06 2017-10-16 유정용 운동기구
CN206454175U (zh) * 2016-12-31 2017-09-01 浙江俊峰健身器材有限公司 一种举重床
CN207168922U (zh) * 2017-05-04 2018-04-03 厦门快商通科技股份有限公司 一种电磁式史密斯架
CN107376207A (zh) * 2017-09-04 2017-11-24 马杰 一种健身设备及健身系统
CN107875621A (zh) * 2017-11-28 2018-04-06 杨佰振 一种自动化智能数字运动健身管理系统
CN108211268A (zh) * 2018-01-25 2018-06-29 武汉中体智美科技有限公司 基于运动训练数据的运动负荷监测与运动疲劳预警方法和系统
CN108421210A (zh) * 2018-03-27 2018-08-21 京东方科技集团股份有限公司 一种力量健身设备
KR102029729B1 (ko) * 2018-04-17 2019-11-08 연세대학교 원주산학협력단 원심성 수축을 유도하는 운동기구 및 그것의 제어방법
CN208626534U (zh) * 2018-06-26 2019-03-22 莆田市宏铭贸易有限公司 一种用于腹部锻炼的体育装置
CN109621334A (zh) * 2019-01-30 2019-04-16 重庆勤鸟圈科技有限公司 健身设备自调节方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114247078A (zh) * 2021-12-08 2022-03-29 史和兴 一种体育健身器材配重装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN111061952B (zh) 2020-07-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11117019B1 (en) Exercise machine adjustable resistance system and method
US4836535A (en) Upper body building machine
CN111061952B (zh) 一种基于深度学习的智能自动配重方法、系统及设备
KR102053685B1 (ko) 전동제어식 복합 피트니스 머신
US20210077884A1 (en) Exercise machine
CN206642282U (zh) 一种体育教学用体能训练装置
CN111282205B (zh) 一种学生体能的高效小腿肌肉训练装置
CN207384747U (zh) 一种具有辅助功能的引体向上健身器材
AU2020372329A1 (en) Electromechanical physical resistance device
CN210278143U (zh) 一种臂力锻炼装置
CN1034316A (zh) 一位多功能体能训练器
CN207221200U (zh) 一种方向可调的臀部训练器
CN206809618U (zh) 一种力量锻炼专用体育器械
CN106540400A (zh) 健身器
CN209575619U (zh) 一种体育健身用扩胸训练器
CN201135734Y (zh) 砝码配重机构
CN111807243B (zh) 一种健身自动配重装置及健身自动配重方法
CN214596996U (zh) 可调式弹性训练棒
GB2587320A (en) Apparatus for physical exercise
CN213667719U (zh) 一种多功能健身器
RU218719U1 (ru) Тренировочное устройство для развития мышц рук и груди
KR20240001651A (ko) 근력 운동 기기
CN203763768U (zh) 具有缓冲与辅助功能的掌上型伏地挺身器
CN109165419A (zh) 一种运动操作的可变质量模拟装置及方法
CN213965009U (zh) 一种腿部训练用健身器材

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant