CN111354435B - 一种基于跑步运动数据的监测方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于跑步运动数据的监测方法，其利用运动数据监测装置实现，其中运动数据监测装置包括监测中心，陀螺仪，无线测量装置和参数测量装置，其中陀螺仪，无线测量装置和参数测量装置分别与监测中心以无线的方式建立通讯连接，方法包括设置，同步，测量，处理等多个步骤，其监控准确度高且及时，可以提供多融合数据信息，将多个运动参数进行采集，进行有效的融合，形成系统化的监测数据库，便于分析处理，为跑步中训练计划和运动技能提供数据支撑。

Description

一种基于跑步运动数据的监测方法
技术领域
本发明涉及运动监测领域，具体涉及一种基于跑步运动数据的监测方法。
背景技术
随着生活水平的提高和移动互联网的发展，人们对健康越发重视，全民运动成为了一种潮流。现有的跑步监测方法，以心率、血氧量，步数采集参数为依据进行监测。其中，心率作为一种常见的人体体征，在临床医学以及运动科学中均有重要的研究价值。与此同时，可穿戴设备的发展使人们在运动中实时测量人体心率成为可能。目前，越来越多的可穿戴设备拥有心率测定功能。然而，多数产品在运动中测算的心率数据与实际值之间较大误差，如何在剧烈运动中测得高精度心率值也成为目前热门研究领域。
现有的心率监测设备分为三种：胸带式、指夹式和腕式。出于运动的考虑，前两者不利于人们运动时的便携性，人们更多的选择腕式测量方法。腕部的测量方式又分为压电式、光电透射式、光电反射式。出于设备的简化，以光学体积脉搏波描记法技术(PPG)为代表的光电反射原理，越来越成为主流技术。由于人体血液与人体组织对绿光吸收引起光强度衰减变化，与心房搏动变化相一致，PPG技术在越来越多的心率监测设备中得到运用实践。出于步数及与智能手机相配合的多种功能的需要，加速度计芯片也越来越多的出现在各类运动手环、腕表中。
然而，体育运动技术整体较为传统，先进技术介入较少，没有一种好的方法来测量运动数据，人体的运动随意性较大，随着场地、运动项目的变化，运动的变化也很大。对于现有技术中跑步运动的监测方法，都针对多个监测参数进行分析，分别利用其参数表征运动状态，对于跑步训练、提高等专业性的运动数据监测，其监测数据不但精确度不够，并且难以形成有效的分析数据，而跑步训练、提高等专业性的运动方式，则需要更为精准和科学的方式来实现，现有技术中对于后续的训练计划和运动技能提升实际并没有实质性的帮助。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于跑步运动数据的监测方法，其监控准确度高且及时，可以提供多融合数据信息，将多个运动参数进行采集，进行有效的融合，形成系统化的监测数据库，便于分析处理，为跑步中训练计划和运动技能提供数据支撑。
本发明提供了一种基于跑步运动数据的监测方法，其利用运动数据监测装置实现，其中运动数据监测装置包括监测中心，陀螺仪，无线测量装置和参数测量装置，其中陀螺仪，无线测量装置和参数测量装置分别与监测中心以无线的方式建立通讯连接，陀螺仪和无线测量装置分别包括两个，分为两组，顺序的包括如下步骤：
(1)将监测中心设置于使用者的腰部，将其中一组陀螺仪和无线测量装置设置于使用者一侧的手上，另外一组陀螺仪和无线测量装置设置于使用者另一侧的脚上；
(2)利用监测中心分别发送同步信号至两组陀螺仪和无线测量装置，以及参数测量装置，当两组陀螺仪和无线测量装置，以及参数测量装置收到同步信号后，校准各自的时钟，同时开始测量对应的角度信息，距离信息和生理参数信息；
(3)将角度信息，距离信息和生理参数信息，以及对应的测量时间分别发送至监测中心进行处理，监测中心计算获取此监测时刻对应使用者的手和脚相对于腰部的位置信息，以及生理参数；
(4)重复步骤(2)-(3)，获取一个运动采样周期内的位置信息和生理参数，构建数据矩阵集，即M＝{S，F，B，T}，其中S，F，B，T分代表手相对于腰部的位置信息，脚相对于腰部的位置信息，生理参数和对应的测量时间，S，F，B，T分别包括在一个运动采样周期内采集的多个对应的数据信息；
(5)将一个运动采样周期内采集的数据矩阵集M与存储的标准运动数据矩阵集对应的进行比较，当数据矩阵集M中的数据与对应的标准运动数据矩阵集的数据的差值大于第一阈值时，发出警报；将数据矩阵集M中的数据与对应的标准运动数据矩阵集的数据的差值按照不同的大小范围进行分组；
(6)分别对一个运动采样周期内采集的数据矩阵集M中的S，F，B中的数据分别平均值的计算，得到对应的平均值s，f，b，根据平均值s，f，b与对应的标准运动数据均值进行比较，根据比较结果确定此运动采样周期的均值因子P；
(7)重复步骤(4)-(6)，获取多个运动采样周期内的数据矩阵集和均值因子，分别绘制每个运动采样周期的数据矩阵集对应的曲线图集，以及基于运动时间绘制均值因子随时间变化的曲线图，并进行不同运动采样周期的曲线图集对比分析和均值因子随时间变化的曲线图趋势分析。
其中，所述步骤(2)中测量对应的角度信息为测量三维角度信息。
其中，所述步骤(2)中测量距离信息通过RSSI方式测量。
其中，所述步骤(2)中测量生理参数信息为心率，血氧，步数中的至少一种。
其中，所述步骤(5)中发出警报具体为提示使用者的手、脚、生理参数中的至少一种出现偏差。
其中，所述参数测量装置为心率测量装置，血氧测量装置，计步器中的至少一种。
其中，所述监测中心包括同步装置，通过同步装置向其他的设备发送同步信息，将整个监测装置设置在同一个同步时刻。
本发明还提供了一种利用上述基于跑步运动数据的监测方法的监测装置。
本发明的基于跑步运动数据的监测方法，可以实现：
1)其监控准确度高且及时，可以提供多融合数据信息，将多个运动参数进行采集，进行有效的融合，形成系统化的监测数据库，便于分析处理，对跑步运动进行监测的同时，实现为跑步中训练计划和运动技能提供数据支撑；
2)首次考虑运动同步问题，针对运动特点设置陀螺仪和无线测量装置，监测更加精确；
3)数据进行同步的同时，监测数据以集合的形式进行打包处理，可进行运动偏差报警，进行运动时的动作校正，以及对应的数据进行分析处理，为跑步中训练计划和运动技能提供数据支撑；
4)提出分类和均值因子方式处理，更加的有针对性，对比数据精确明显。
附图说明
图1为基于跑步运动数据的监测方法的流程图。
具体实施方式
下面详细说明本发明的具体实施，有必要在此指出的是，以下实施只是用于本发明的进一步说明，不能理解为对本发明保护范围的限制，该领域技术熟练人员根据上述本发明内容对本发明做出的一些非本质的改进和调整，仍然属于本发明的保护范围。
本发明提供了一种基于跑步运动数据的监测方法，可以提供多融合数据信息，将多个运动参数进行采集，进行有效的融合，形成系统化的监测数据库，便于分析处理，为跑步中训练计划和运动技能提供数据支撑。如附图1所示，其为基于跑步运动数据的监测方的法流程图，下面结合附图1，进行进一步的介绍。
一种基于跑步运动数据的监测方法，其利用运动数据监测装置实现。
运动数据监测装置包括监测中心，陀螺仪，无线测量装置和参数测量装置，其中陀螺仪，无线测量装置和参数测量装置分别与监测中心以无线的方式建立通讯连接，上述各个部件的功能在现有技术中是公知的，此处不再赘述。
具体的，监测中心设置于使用者腰部中心位置，陀螺仪和无线测量装置分别包括两个，分为两组，其中一组陀螺仪和无线测量装置设置于使用者的其中一只手上(例如左手或者右手)，而另外一组陀螺仪和无线测量装置设置于使用者的其中一只脚上(例如左脚或者右脚)，此处需要说明的是，设置于手和脚的位置是不同的两个方向，即左手和右脚，或是右手和左脚。通常运动时是两个不同方向的手脚同时运动，或只有手或脚运动，很少会出现同一侧的手和脚同时进行运动(即顺拐的运动)，因此，这样的设置方式避免了设置于同一侧时测量的不准确，无法实现同步动作的测量，使得测量更加的准确和符合实际。参数测量装置的设置位置可以根据实际情况进行选择，其具体的可以是心率测量装置，血氧测量装置，计步器中的至少一种。
测量时，监测中心在同一时刻与两组陀螺仪和无线测量装置分别进行交互，陀螺仪和无线测量装置分别可以测量出其位置处相对于监测中心位置处的角度和距离，从而准确的确定出手相对于腰部的运动位置和运动轨迹。具体的，监测中心利用RSSI的方式，测量无线测量装置的发送信号强度，从而根据强度信息推算出距离。这样通过距离和陀螺仪的角度测量信息，则可以准确的对手部位置进行定位，确定出手相对于腰部的运动位置和运动轨迹。
本发明的基于跑步运动数据的监测方法是一种精细化的测量方式，因此监测的过程中各个时刻要实现同步的测量。具体的，监测中心本身具有同步装置，通过同步装置向其他的设备发送同步信息，将整个监测装置设置在同一个同步时刻，从而将多个监测数据进行同步，便于后续的分析处理。
下面，具体的来跑步运动数据的监测方法进行说明，此处需要说明的是，该方法是按照顺序的步骤进行，不是各种个别步骤的组合。在监测的过程中，按照本发明的步骤依次的进行监测步骤。
具体的，基于跑步运动数据的监测方法顺序的包括如下步骤：
将监测中心设置于使用者腰部，将其中一组陀螺仪和无线测量装置设置于使用者一侧的手上，另外一组陀螺仪和无线测量装置设置于使用者另一侧的脚上；
利用监测中心分别发送同步信号至两组陀螺仪和无线测量装置，以及参数测量装置，两组陀螺仪和无线测量装置，以及参数测量装置收到同步信号后，校准时钟，同时开始测量对应的角度信息，距离信息和生理参数信息；
将角度信息，距离信息和生理参数信息分别发送至监测中心进行处理，监测中心计算获取此监测时刻对应使用者的手和脚相对于腰部的位置信息，以及生理参数信息(心率，血氧，步数等)；
重复上述步骤，将一个运动采样周期内采集的位置信息和生理参数信息构建数据矩阵集，即M＝{S，F，B，T}，其中S，F，B，T分代表手相对于腰部的位置信息，脚相对于腰部的位置信息，生理参数信息和对应的时刻，S，F，B，T分别包括在一个运动采样周期内采集的多个对应的数据信息。
将一个运动采样周期内采集的数据矩阵集M与存储的标准运动数据矩阵集对应的进行比较，当数据矩阵集M中的数据与对应的标准运动数据矩阵集的数据的差值大于第一阈值时，发出警报，提示使用者的手、脚、生理参数出现偏差，使用者可根据提示进行动作的调整。具体的，例如提示手在某一时刻的位置过高、过低、过快等，呼吸速度过快、过慢等，这些使用者接收到提示后可以调整自身的运动动作、呼吸频率等，从而实现更为精确的动作控制训练校正。
同时，将数据矩阵集M中的数据与对应的标准运动数据矩阵集的数据的差值按照不同的大小范围进行分组，例如差值落在大小范围为1％的分为一组，1-2％的分为一组等。这样可以根据分组的数量和组内数据的情况，对这一周期中的数据的偏离程度，以及动作的偏离程度进行分析，制定更为科学的校正方法。
分别对一个运动采样周期内采集的数据矩阵集M中的S，F，B中的数据进行平均值的计算，得到对应的平均值s，f，b，因为S，F，B中的数据具有多个，并且不同的运动状态下数据差异比较大，但是如果是标准的运动动作，则整个运动采样周期内数据应该是一致的。因此，根据平均值s，f，b与标准运动数据均值进行比较，根据结果确定此运动采样周期的均值因子P，具体的确定方式可以是偏差程度，偏差百分比，或者设置权重值等方式来实现，此处不再赘述。
跑步的过程是一个消耗的过程，即随着时间的推移，体能和技术动作都会出现下降、变形等。因此，仅仅是针对一个运动采样周期是不够的。因此，重复上述步骤，获取多个运动采样周期内的数据矩阵集和均值因子，分别绘制每个运动采样周期的数据矩阵集对应的曲线图集(因此包括多个采样的数据，且为不同类，因此分别绘制即可)，以及基于运动时间绘制均值因子随时间变化的曲线图，并进行不同运动采样周期的曲线图集对比分析和均值因子随时间变化的曲线图趋势分析。
尽管为了说明的目的，已描述了本发明的示例性实施方式，但是本领域的技术人员将理解，不脱离所附权利要求中公开的发明的范围和精神的情况下，可以在形式和细节上进行各种修改、添加和替换等的改变，而所有这些改变都应属于本发明所附权利要求的保护范围，并且本发明要求保护的产品各个部门和方法中的各个步骤，可以以任意组合的形式组合在一起。因此，对本发明中所公开的实施方式的描述并非为了限制本发明的范围，而是用于描述本发明。相应地，本发明的范围不受以上实施方式的限制，而是由权利要求或其等同物进行限定。

Claims (8)

1.一种基于跑步运动数据的监测方法，其利用运动数据监测装置实现，其中运动数据监测装置包括监测中心，陀螺仪，无线测量装置和参数测量装置，其中陀螺仪，无线测量装置和参数测量装置分别与监测中心以无线的方式建立通讯连接，陀螺仪和无线测量装置分别包括两个，分为两组，其特征在于，顺序的包括如下步骤：
(1)将监测中心设置于使用者的腰部，将其中一组陀螺仪和无线测量装置设置于使用者一侧的手上，另外一组陀螺仪和无线测量装置设置于使用者另一侧的脚上；
(2)利用监测中心分别发送同步信号至两组陀螺仪和无线测量装置，以及参数测量装置，当两组陀螺仪和无线测量装置，以及参数测量装置收到同步信号后，校准各自的时钟，同时开始测量对应的角度信息，距离信息和生理参数信息；
(3)将角度信息，距离信息和生理参数信息，以及对应的测量时间分别发送至监测中心进行处理，监测中心计算获取此监测时刻对应使用者的手和脚相对于腰部的位置信息，以及生理参数；
(4)重复步骤(2)-(3)，获取一个运动采样周期内的位置信息和生理参数，构建数据矩阵集，即M＝{S，F，B，T}，其中S，F，B，T分代表手相对于腰部的位置信息，脚相对于腰部的位置信息，生理参数和对应的测量时间，S，F，B，T分别包括在一个运动采样周期内采集的多个对应的数据信息；
(5)将一个运动采样周期内采集的数据矩阵集M与存储的标准运动数据矩阵集对应的进行比较，当数据矩阵集M中的数据与对应的标准运动数据矩阵集的数据的差值大于第一阈值时，发出警报；将数据矩阵集M中的数据与对应的标准运动数据矩阵集的数据的差值按照不同的大小范围进行分组；
(6)分别对一个运动采样周期内采集的数据矩阵集M中的S，F，B中的数据分别平均值的计算，得到对应的平均值s，f，b，根据平均值s，f，b与对应的标准运动数据均值进行比较，根据比较结果确定此运动采样周期的均值因子P；其中，均值因子P为偏差程度或偏差百分比；
(7)重复步骤(4)-(6)，获取多个运动采样周期内的数据矩阵集和均值因子，分别绘制每个运动采样周期的数据矩阵集对应的曲线图集，以及基于运动时间绘制均值因子随时间变化的曲线图，并进行不同运动采样周期的曲线图集对比分析和均值因子随时间变化的曲线图趋势分析。
2.如权利要求1所述的监测方法，其特征在于：所述步骤(2)中测量对应的角度信息为测量三维角度信息。
3.如权利要求1所述的监测方法，其特征在于：所述步骤(2)中测量距离信息通过RSSI方式测量。
4.如权利要求1所述的监测方法，其特征在于：所述步骤(2)中测量生理参数信息为心率，血氧，步数中的至少一种。
5.如权利要求1所述的监测方法，其特征在于：所述步骤(5)中发出警报具体为提示使用者的手、脚、生理参数中的至少一种出现偏差。
6.如权利要求1所述的监测方法，其特征在于：所述参数测量装置为心率测量装置，血氧测量装置，计步器中的至少一种。
7.如权利要求1所述的监测方法，其特征在于：所述监测中心包括同步装置，通过同步装置向其他的设备发送同步信息，将整个监测装置设置在同一个同步时刻。
8.一种利用权利要求1-7任一项所述的基于跑步运动数据的监测方法的监测装置。
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