CN111524575B - 运动疲劳度评估方法及设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种运动疲劳度评估方法及设备，其中该评估方法包括：采集用户的实时运动心率，将所述运动心率输入运动负荷计算模型，计算用户最近连续N天的运动负荷平均值CTI和最近连续M天的运动负荷平均值ATI，N远大于M；求取CTI与ATI的差值TIB，即TIB＝CTI‑ATI；将疲劳度自定义为若干不同的疲劳等级；根据TIB的大小，相应地选择与当前用户所对应的疲劳等级；采用上述评估方法，使得疲劳等级的确认不受主观因素的影响，从而有效提高疲劳度评估的科学性和准确性，确认出的疲劳等级与用户当前身体机能状态更加接近。

Description

运动疲劳度评估方法及设备
技术领域
本发明涉及运动过程中身体指标评估技术领域，尤其涉及一种运动疲劳度评估方法及设备。
背景技术
运动带给我们健康快乐，这一点毋庸置疑，但任何事物，过犹不及，过量运动导致过度疲劳，会带来机能衰退、运动损伤等一系列问题，甚至引发过度训练。因此，科学及时地识别疲劳程度，对于预防过量运动，让运动始终处于安全健康的范围十分重要。
目前，一般用自我感觉、面色、排汗量、呼吸、动作以及专家建议等主观指标来评价疲劳度，但是这些主观指标往往会因为状态、天气等原因发生很大波动。同样配速跑步，今天天气适宜，状态好，可能自我感觉就比较舒适，但如果天气闷热，前一天没有休息好，可能跑起来就觉得很累。
现在，由于大多运动手表或手环上都带有心率传感器，因此有用运动过程中的心率变动指标来评估疲劳度，虽然具有一定的客观性，但还是不能准确地反映用户的身体机能，评估结果显得有些差强人意。
因此，有必要对运动疲劳度的评估方式进行改进。
发明内容
本发明的其中一目的是提供一种运动疲劳度评估方法，以客观、准确地评估运作者当前运动的疲劳度，为运动者提供有效的运动监测指标。
本发明的另一目的是提供一种运动疲劳度评估设备，以客观、准确地评估运动者当前运动的疲劳度，为运动者提供有效的运动监测指标。
为了实现上述目的，本发明公开了一种运动疲劳度评估方法，其包括：
采集用户的实时运动心率，将所述运动心率输入运动负荷计算模型，计算用户最近连续N天的运动负荷平均值CTI和最近连续M天的运动负荷平均值ATI，N远大于M；
求取CTI与ATI的差值TIB，即TIB＝CTI-ATI；
将疲劳度自定义为若干不同的疲劳等级；
根据TIB的大小，相应地选择与当前用户所对应的疲劳等级。
与现有技术相比，本发明运动疲劳度评估方法，首先，通过用户的实时运动心率和预设的运动负荷计算模型计算用户长期运动负荷平均值CTI(N天)和短期运动负荷平均值ATI(M天)，然后计算出CTI与ATI的差值TIB，TIB表示用户的运动负荷平衡度，最后根据TIB选择用户的疲劳等级，由此可知，本发明中疲劳等级的确认，是以计算出的客观数据TIB为依据的，使得疲劳等级的确认不受主观因素的影响，从而有效提高疲劳度评估的科学性和准确性；另外，由于TIB值表示用户的运动负荷平衡度，涵盖了用户长期运动负荷和短期运动负荷对当前所能承受的运动负荷的影响，从而使得确认出的疲劳等级与用户当前身体机能状态更加接近。
较佳地，N为42，M为7。
较佳地，所述疲劳等级包括精力充沛、适宜、较大以及过度四个等级；
当TIB位于区间[0.1CTI，+∞]内时，当前用户的疲劳等级为精力充沛；
当TIB位于区间[-0.4CTI，0.1CTI)内时，当前用户的疲劳等级为适宜；
当TIB位于区间[-0.7CTI，-0.4CTI)内时，当前用户的疲劳等级为较大；
当TIB位于区间[-∞，-0.7CTI)内时，当前用户的疲劳等级为过度。
较佳地，所述运动负荷计算模型为：其中，TR为运动负荷，T为用户每次连续运动时间，B＝(实时运动心率-静息心率)/(最大心率-静息心率)，C＝P1*eP2*B,P1为0.1～0.5的常数，P2为2.5～7的常数,TK为通过查询温度影响系数表获取到的温度影响系数，所述温度影响系数表记录不同温度对运动负荷的影响系数；所述静息心率为用户在清醒、安静状态下的心率值；所述最大心率，为用户在达到极限运动状态时的心率值。
较佳地，还可在所述运动负荷计算模型中加入海拔参数，即 GK为通过查询海拔影响系数表获取到的海拔影响系数，所述海拔影响系数表记录不同海拔对运动负荷的影响系数。
较佳地，还可在所述运动负荷计算模型中加入运动项目参数，即XK为通过查询运动项目影响系数表数表获取到的运动项目影响系数，所述运动项目影响系数表记录不同运动项目对运动负荷的影响系数。
本发明还公开一种运动疲劳度评估设备，其包括一便携式基体，所述基体上设置有心率传感器、计算模块和选择匹配模块；
所述心率传感器，用于采集用户的实时运动心率；
所述计算模块，用于根据用户的实时运动心率和预置的运动负荷计算模型计算用户最近连续N天的运动负荷平均值CTI和最近连续M天的运动负荷平均值ATI，N远大于M，并求取CTI与ATI的差值TIB，即TIB＝CTI-ATI；
所述匹配模块，用于根据所述计算模块输出的TIB的大小相应地选择与当前用户所对应的疲劳等级，不同的所述疲劳等级表示不同的疲劳度。
较佳地，所述疲劳等级包括精力充沛、适宜、较大以及过度四个等级；
当TIB位于区间[0.1CTI，+∞]内时，当前用户的疲劳等级为精力充沛；
当TIB位于区间[-0.4CTI，0.1CTI)内时，当前用户的疲劳等级为适宜；
当TIB位于区间[-0.7CTI，-0.4CTI)内时，当前用户的疲劳等级为较大；
当TIB位于区间[-∞，-0.7CTI)内时，当前用户的疲劳等级为过度。
较佳地，所述运动负荷计算模型为：其中，TR为运动负荷，T为用户每次连续运动时间，B＝(实时运动心率-静息心率)/(最大心率-静息心率)，C＝P1*eP2*B,P1为0.1～0.5的常数，P2为2.5～7的常数,TK为通过查询温度影响系数表获取到的温度影响系数，所述温度影响系数表记录不同温度对运动负荷的影响系数；所述静息心率为用户在清醒、安静状态下的心率值；所述最大心率，为用户在达到极限运动状态时的心率值。
较佳地，所述运动负荷模型为：GK为通过查询海拔影响系数表获取到的海拔影响系数，所述海拔影响系数表记录不同海拔对运动负荷的影响系数。
较佳地，所述运动负荷模型为：XK为通过查询运动项目影响系数表获取到的运动项目影响系数，所述运动项目影响系数表记录不同运动项目对运动负荷的影响系数。
本发明还公开一种运动疲劳度评估设备，其包括一个或多个处理器、存储器及一个或多个程序，其中一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行如上所述的运动疲劳度评估方法的指令。
本发明还公开一种计算机可读存储介质，其包括计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行以完成如上所述的运动疲劳度评估方法。
附图说明
图1为本发明实施例运动疲劳度评估方法执行流程示意图。
图2为本发明实施例运动疲劳度评估设备原理结构示意图。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。
如图1所示，本发明公开了一种运动疲劳度评估方法，其包括如下步骤(不限制先后顺序)：
S1：采集用户的实时运动心率，将运动心率输入运动负荷计算模型，计算用户最近连续N天的运动负荷平均值CTI和最近连续M天的运动负荷平均值ATI，N远大于M。本实施例中，N值优选为42，M值优选为7，CTI表示用户的长期运动负荷平均值，ATI表示用户的短期运动负荷平均值。如果当前记录的运动时间不足42天或7天时，取当前记录的最长运动时间的运动负荷的平均值。
S2：求取CTI与ATI的差值TIB，即TIB＝CTI-ATI，TIB表示用户的运动负荷平衡度，通过TIB可准确地评估出用户当前身体机能所能承受的运动负荷。
S3：将疲劳度自定义为若干不同的疲劳等级，如将疲劳等级分为A级、B级、C级……等，优选地，本实施例中，将疲劳等级分为精力充沛、适宜、较大以及过度四个等级。
S4：根据TIB的大小，相应地选择与当前用户所对应的疲劳等级，即TIB值越大，所对应的疲劳等级越高(代表当前身体状态越好，疲劳度越低)，TIB值越小，所对应的疲劳等级越低(代表当前身体状态越差，疲劳度越高)。
由于身体机能受长期锻炼强度的影响，当长期锻炼强度越大时，当前运动中所能承受的锻炼强度就越大，因此，通过长期运动负荷平均值和短期运动负荷平均值的差值TIB即可表征出用户当前身体机能的状态。上述实施例通过TIB来确定用户当前所处的疲劳等级，使得确认出的疲劳等级与用户当前身体机能状态更加接近。另外，在TIB的计算过程中，CTI和ATI是以客观数据实时运动心率为基础数据，通过预置的运动负荷计算模型获得，因此TIB为一个完全客观的参数，使得疲劳等级的确认不受主观因素的影响，从而有效提高疲劳度评估的科学性和准确性。
进一步地，评估TIB的大小时，以长期运动负荷平均值CTI为标准参数划分匹配区间段，使得对TIB的评估更有针对意义，具体地：
当TIB位于区间[0.1CTI，+∞]内时，表示用户长期锻炼的运动量远大于当前运动量，故当前用户的疲劳等级为精力充沛；
当TIB位于区间[-0.4CTI，0.1CTI)内时，当前用户的疲劳等级为适宜；
当TIB位于区间[-0.7CTI，-0.4CTI)内时，当前用户的疲劳等级为较大；
当TIB位于区间[-∞，-0.7CTI)内时，当前用户的疲劳等级为过度。
关于上述实施例中的运动负荷计算模型，可采用现有技术中常见的运动负荷计算模型，本实施例中，将运动负荷计算模型优选为：其中，TR为运动负荷，T为用户每次连续运动时间；B＝(实时运动心率-静息心率)/(最大心率-静息心率)；C＝P1*eP2*B,P1为0.1～0.5的常数，P2为2.5～7的常数；TK为通过查询温度影响系数表(如下表1)获取到的温度影响系数，温度影响系数表记录不同温度对运动负荷的影响系数。
温度(℃) 温度影响系数
25 1
26 1.1
27 1.2
28 1.3
29 1.4
30 1.5
31 1.6
32 1.7
33 1.8
34 1.9
表1
静息心率，为用户在清醒、安静状态下的心率值。最大心率，表示用户在达到极限运动状态下的心率值。
最大心率和静息心率可通过便携式检测设备检测得到，在用户知道自己的最大心率和静息心率数值的情况下，也可由用户手动设置，另外，最大心率还可通过用户年龄计算获得，即最大心率＝208-0.7*a，a为用户年龄。
如果当前连续运动时间为一个小时(3600秒)，由于实时运动心率每秒采集一次，因此，该一个小时内的运动负荷为
由于运动负荷还受海拔影响，如同样的运动，在高海拔地区会付出较多的运动负荷，因此，还可在上述运动负荷计算模型中加入海拔参数，即GK为通过查询海拔影响系数表(如下表2)获取到的海拔影响系数，海拔影响系数表记录不同海拔对运动负荷的影响系数.
海拔(m) 海拔影响系数
1500以下 1
1600 1.1
1700 1.2
1800 1.3
1900 1.4
2000 1.5
2100 1.6
2200 1.7
2300 1.8
2400 1.9
表2
另外，由于运动负荷还受运动项目因素的影响，因此，还可在运动负荷计算模型中加入运动项目参数，即XK为通过查询运动项目影响系数表(如下表3)数表获取到的运动项目影响系数，运动项目影响系数表记录不同运动项目对运动负荷的影响系数。
运动项目 运动项目影响系数
跑步 1
骑行 0.6
游泳 1.5
拳击 3.5
表3
综上，通过上述运动疲劳度评估方法进行疲劳度评估时，采集用户的实时运动心率、当前温度、海拔和运动项目，通过查表获得与当前温度、海拔和运动项目相对应的温度影响系数TK、海拔影响系数GK以及运动项目相应系数XK，然后将静息心率、最大心率、实时运动心率、TK、GK、XK代入运动负荷计算模型中，计算出用户在运动时间段内的运动负荷；然后，以天为单位，保存每一天的累积运动负荷；接着，采用移动平均算法，计算最近42天的运动负荷平均值CTI和最近7天的运动负荷平均值ATI；进而通过差值算法，得出TIB；得到TIB后，判断出TIB所属的匹配区间段，最终根据匹配区间段得到与用户当前身体机能状态相对应的疲劳等级。
本发明还公开一种运动疲劳度评估设备，如图2，其包括一便携式基体，该基体可为运动手表或运动手环，基体上设置有心率传感器、计算模块和选择匹配模块。
心率传感器，用于采集用户的实时运动心率。
计算模块，用于根据用户的实时运动心率和预置的运动负荷计算模型计算用户最近连续N天的运动负荷平均值CTI和最近连续M天的运动负荷平均值ATI，N远大于M，并求取CTI与ATI的差值TIB，即TIB＝CTI-ATI。
匹配模块，用于根据计算模块输出的TIB的大小相应地选择与当前用户所对应的疲劳等级，不同的疲劳等级表示不同的疲劳度。
关于本实施例中的运动疲劳度评估设备的工作原理和详细工作流程，详见上述运动疲劳度评估方法，在此不再赘述。
以上所揭露的仅为本发明的优选实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明申请专利范围所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (11)

1.一种运动疲劳度评估方法，其特征在于，包括：
采集用户的实时运动心率，将所述运动心率输入运动负荷计算模型，计算用户最近连续N天的运动负荷平均值CTI和最近连续M天的运动负荷平均值ATI，N远大于M；
求取CTI与ATI的差值TIB，即TIB＝CTI-ATI；
将疲劳度自定义为若干不同的疲劳等级；
根据TIB的大小，相应地选择与当前用户所对应的疲劳等级；
所述运动负荷计算模型为：其中，TR为运动负荷，T为用户每次连续运动时间，B＝(实时运动心率-静息心率)/(最大心率-静息心率)，C＝P1*eP2*,P1为0.1～0.5的常数，P2为2.5～7的常数,K为通过查询温度影响系数表获取到的温度影响系数，所述温度影响系数表记录不同温度对运动负荷的影响系数；所述静息心率为用户在清醒、安静状态下的心率值；所述最大心率，为用户在达到极限运动状态时的心率值。
2.根据权利要求1所述的运动疲劳度评估方法，其特征在于，N为42，M为7。
3.根据权利要求1所述的运动疲劳度评估方法，其特征在于，所述疲劳等级包括精力充沛、适宜、较大以及过度四个等级；
当TIB位于区间[0.1CTI，+∞]内时，当前用户的疲劳等级为精力充沛；
当TIB位于区间[-0.4CTI，0.1CTI)内时，当前用户的疲劳等级为适宜；
当TIB位于区间[-0.7CTI，-0.4CTI)内时，当前用户的疲劳等级为较大；
当TIB位于区间[-∞，-0.7CTI)内时，当前用户的疲劳等级为过度。
4.根据权利要求1所述的运动疲劳度评估方法，其特征在于，还可在所述运动负荷计算模型中加入海拔参数，即GK为通过查询海拔影响系数表获取到的海拔影响系数，所述海拔影响系数表记录不同海拔对运动负荷的影响系数。
5.根据权利要求4所述的运动疲劳度评估方法，其特征在于，还可在所述运动负荷计算模型中加入运动项目参数，即XK为通过查询运动项目影响系数表获取到的运动项目影响系数，所述运动项目影响系数表记录不同运动项目对运动负荷的影响系数。
6.一种运动疲劳度评估设备，其特征在于，包括一便携式基体，所述基体上设置有心率传感器、计算模块和选择匹配模块；
所述心率传感器，用于采集用户的实时运动心率；
所述计算模块，用于根据用户的实时运动心率和预置的运动负荷计算模型计算用户最近连续N天的运动负荷平均值CTI和最近连续M天的运动负荷平均值ATI，N远大于M，并求取CTI与ATI的差值TIB，即TIB＝CTI-ATI；
所述匹配模块，用于根据所述计算模块输出的TIB的大小相应地选择与当前用户所对应的疲劳等级，不同的所述疲劳等级表示不同的疲劳度；
所述运动负荷计算模型为：其中，TR为运动负荷，T为用户每次连续运动时间，B＝(实时运动心率-静息心率)/(最大心率-静息心率)，C＝P1*eP2*,P1为0.1～0.5的常数，P2为2.5～7的常数,K为通过查询温度影响系数表获取到的温度影响系数，所述温度影响系数表记录不同温度对运动负荷的影响系数；所述静息心率为用户在清醒、安静状态下的心率值；所述最大心率，为用户在达到极限运动状态时的心率值。
7.根据权利要求6所述的运动疲劳度评估设备，其特征在于，所述疲劳等级包括精力充沛、适宜、较大以及过度四个等级；
当TIB位于区间[0.1CTI，+∞]内时，当前用户的疲劳等级为精力充沛；
当TIB位于区间[-0.4CTI，0.1CTI)内时，当前用户的疲劳等级为适宜；
当TIB位于区间[-0.7CTI，-0.4CTI)内时，当前用户的疲劳等级为较大；
当TIB位于区间[-∞，-0.7CTI)内时，当前用户的疲劳等级为过度。
8.根据权利要求6所述的运动疲劳度评估设备，其特征在于，所述运动负荷模型为：GK为通过查询海拔影响系数表获取到的海拔影响系数，所述海拔影响系数表记录不同海拔对运动负荷的影响系数。
9.根据权利要求8所述的运动疲劳度评估设备，其特征在于，所述运动负荷模型为：XK为通过查询运动项目影响系数表获取到的运动项目影响系数，所述运动项目影响系数表记录不同运动项目对运动负荷的影响系数。
10.一种运动疲劳度评估设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器：
及一个或多个程序，其中一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1至5任一项所述的运动疲劳度评估方法的指令。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行以完成如权利要求1至5任一项所述的运动疲劳度评估方法。
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