CN111569397B - 手柄类运动计数方法及终端 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种手柄类运动计数方法及终端，获取当前运动手柄的手柄种类和当前运动手柄在预设时间段内的实时运动数据；根据当前运动手柄的手柄种类获取与当前运动手柄相对应的当前手柄种类特征数据；从实时运动数据中提取实时运动特征数据，根据实时运动特征数据与当前手柄种类特征数据中每一个健身动作的标准运动特征数据的匹配情况，判断当前运动手柄的实时健身动作；从当前手柄种类特征数据中获取实时健身动作的单次标准运动特征数据，根据单次标准运动特征数据和后续接收到的每一个预设时间段内的实时运动数据所对应的实时运动特征数据计算并得到实时健身动作的实时数量。从而实现对手柄类运动的精确计数。

Description

手柄类运动计数方法及终端
技术领域
本发明涉及运动计数技术领域，特别涉及一种手柄类运动计数方法及终端。
背景技术
随着人们生活水平的提高，健康养身观念也逐渐被人们所重视，并带动更多年龄层的人们开始关注自身健康和生活方式。现代人的健身方式也从原本的户外转移到室内，比如在健身房锻炼还是居家锻炼。其中，就包括跳绳、健腹轮、哑铃等健身方式，这些健身方式通常都需要重复一定的次数才能达到锻炼效果。而用户在锻炼的过程中很难清楚的记得自己的重复次数，从而影响锻炼效果。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种手柄类运动计数方法及终端，以实现对手柄类运动的计数。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种手柄类运动计数方法，包括步骤：
S1、获取当前运动手柄的手柄种类和所述当前运动手柄在预设时间段内的实时运动数据，所述实时运动数据包括由内置的六轴陀螺仪所获取的实时角速度数据和实时加速度数据；
S2、根据所述当前运动手柄的手柄种类获取与所述当前运动手柄相对应的当前手柄种类特征数据；
S3、从所述实时运动数据中提取实时运动特征数据，根据所述实时运动特征数据与所述当前手柄种类特征数据中每一个健身动作的标准运动特征数据的匹配情况，判断所述当前运动手柄的实时健身动作，所述标准运动特征数据是预先对每一个手柄种类中的每一个健身动作进行标准运动数据的采集之后从所述标准运动数据中提取得到；
S4、从所述当前手柄种类特征数据中获取所述实时健身动作的单次标准运动特征数据，根据所述单次标准运动特征数据和后续接收到的每一个预设时间段内的实时运动数据所对应的实时运动特征数据计算并得到所述实时健身动作的实时数量，所述单次标准运动特征数据为完成一个对应的健身动作的所有运动特征数据且其中的每一个运动特征数据按照时间先后关系进行排序。
为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：
一种手柄类运动计数终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
S1、获取当前运动手柄的手柄种类和所述当前运动手柄在预设时间段内的实时运动数据，所述实时运动数据包括由内置的六轴陀螺仪所获取的实时角速度数据和实时加速度数据；
S2、根据所述当前运动手柄的手柄种类获取与所述当前运动手柄相对应的当前手柄种类特征数据；
S3、从所述实时运动数据中提取实时运动特征数据，根据所述实时运动特征数据与所述当前手柄种类特征数据中每一个健身动作的标准运动特征数据的匹配情况，判断所述当前运动手柄的实时健身动作，所述标准运动特征数据是预先对每一个手柄种类中的每一个健身动作进行标准运动数据的采集之后从所述标准运动数据中提取得到；
S4、从所述当前手柄种类特征数据中获取所述实时健身动作的单次标准运动特征数据，根据所述单次标准运动特征数据和后续接收到的每一个预设时间段内的实时运动数据所对应的实时运动特征数据计算并得到所述实时健身动作的实时数量，所述单次标准运动特征数据为完成一个对应的健身动作的所有运动特征数据且其中的每一个运动特征数据按照时间先后关系进行排序。
本发明的有益效果在于：一种手柄类运动计数方法及终端，在用户使用当前运动手柄进行运动时，当前运动手柄将手柄种类和实时采集的实时运动数据上报给计数终端，由计数终端进行手柄种类和实时健身动作的识别，最后根据实时健身动作的单次标准运动特征数据来进行实时计数，从而实现对手柄类运动的计数；其中，标准运动特征数据是预先对每一个手柄种类中的每一个健身动作进行标准运动数据的采集之后从标准运动数据中提取得到，单次标准运动特征数据为完成一个对应的健身动作的所有运动特征数据且其中的每一个运动特征数据按照时间先后关系进行排序，即用来识别的数据是预先实时录入并提取每一个健身动作所对应的不同特征的真实数据，从而实现更加精确的计数。
附图说明
图1为本发明实施例的一种手柄类运动计数方法的流程示意图；
图2为本发明实施例涉及的一种健身动作的示意图；
图3为本发明实施例涉及的另一种健身动作的示意图；
图4为本发明实施例的手柄类运动计数终端的结构示意图。
标号说明：
1、手柄类运动计数终端；2、处理器；3、存储器。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
请参照图1，一种手柄类运动计数方法，包括步骤：
S1、获取当前运动手柄的手柄种类和所述当前运动手柄在预设时间段内的实时运动数据，所述实时运动数据包括由内置的六轴陀螺仪所获取的实时角速度数据和实时加速度数据；
S2、根据所述当前运动手柄的手柄种类获取与所述当前运动手柄相对应的当前手柄种类特征数据；
S3、从所述实时运动数据中提取实时运动特征数据，根据所述实时运动特征数据与所述当前手柄种类特征数据中每一个健身动作的标准运动特征数据的匹配情况，判断所述当前运动手柄的实时健身动作，所述标准运动特征数据是预先对每一个手柄种类中的每一个健身动作进行标准运动数据的采集之后从所述标准运动数据中提取得到；
S4、从所述当前手柄种类特征数据中获取所述实时健身动作的单次标准运动特征数据，根据所述单次标准运动特征数据和后续接收到的每一个预设时间段内的实时运动数据所对应的实时运动特征数据计算并得到所述实时健身动作的实时数量，所述单次标准运动特征数据为完成一个对应的健身动作的所有运动特征数据且其中的每一个运动特征数据按照时间先后关系进行排序。
从上述描述可知，本发明的有益效果在于：在用户使用当前运动手柄进行运动时，当前运动手柄将手柄种类和实时采集的实时运动数据上报给计数终端，由计数终端进行手柄种类和实时健身动作的识别，最后根据实时健身动作的单次标准运动特征数据来进行实时计数，从而实现对手柄类运动的计数；其中，标准运动特征数据是预先对每一个手柄种类中的每一个健身动作进行标准运动数据的采集之后从标准运动数据中提取得到，单次标准运动特征数据为完成一个对应的健身动作的所有运动特征数据且其中的每一个运动特征数据按照时间先后关系进行排序，即用来识别的数据是预先实时录入并提取每一个健身动作所对应的不同特征的真实数据，从而实现更加精确的计数。
进一步地，得到所述步骤S3中的所述标准运动特征数据具体包括以下步骤：
在数据录入阶段时，获取N个录入用户使用同一运动手柄完成第一健身动作时的M个录入运动特征数据，从M个所述录入运动特征数据中提取共同的运动特征数据作为所述第一健身动作所对应的标准运动特征数据，所述M大于N，且每一个所述录入用户至少完成一次所述第一健身动作；
在数据测试阶段时，获取每一个测试用户使用同一运动手柄完成不同健身动作时的多个测试运动特征数据，根据所述标准运动特征数据判断每一个所述测试运动特征数据是否对应所述第一健身动作，若对每一个所述测试运动特征数据都能准确判断，则测试成功，否则增加录入用户或者调整提取策略，直至测试成功。
从上述描述可知，对多个录入用户进行多次的录入数据采集，以弱化个体差异性对特征数据的影响，并对所获取到的标准运动特征数据进行测试以保证最后得到的标准运动特征数据能对不同体测数据的用户都进行准确识别。
进一步地，在数据录入阶段时，还包括以下步骤：
实时收集每一个录入用户的录入体测数据；
将M个所述录入运动特征数据按照不同录入用户进行分类，得到N组录入运动特征数据集合；
将同一录入用户的所述录入体测数据和所述录入运动特征数据集合作为一组训练参数，根据N组训练参数得到所述第一健身动作的个体差异数据，所述个体差异数据为体测数据和运动特征数据之间的关联关系；
在数据测试阶段时，还包括以下步骤：
实时收集每一个测试用户的测试体测数据以及完成所述第一健身动作时的测试运动特征数据；
根据每一个所述测试用户的所述测试体测数据和所述第一健身动作的个体差异数据，得到每一个所述测试用户的模拟运动特征数据；
判断每一个所述测试用户完成所述第一健身动作时的所述测试运动特征数据与所述模拟运动特征数据之间的差值是否在预设一致性阈值内，若是，则测试成功，否则增加录入用户或者调整提取策略，直至测试成功；
所述步骤S1至所述步骤S4为应用阶段，则在所述应用阶段时，还包括以下步骤：
实时收集进入所述当前运动手柄所在区域的用户身份信息，若所述用户身份信息为首次进入所述当前运动手柄所在区域，则获取所述用户身份信息所对应的用户体测数据；
所述步骤S4之后还包括以下步骤：
在预设间隔之后未更新所述实时数量或者前后两次所述实时运动特征数据差距超过预设用户阈值时，将最后一个所述实时数量作为最终数量，并将所述实时数量更新为0；
获取在得到所述最终数量的整个时间段里始终位于所述当前运动手柄所在区域内的所有用户身份信息，得到第一身份信息集合，并获取所述第一身份信息集合中的每一个用户身份信息所对应的用户体测数据，得到第一体测数据集合；
获取所述实时健身动作的个体差异数据，根据所述实时健身动作的个体差异数据，从所述第一体测数据集合中选取与所述实时运动特征数据匹配程度最高的第一用户；
根据所述最终数量生成预设界面，并将所述预设界面发送至所述第一用户。
从上述描述可知，在数据录入阶段时，对每一个用户的体测数据也进行采集，由于不同用户的运动特征数据存在共同特征点也存在区别特征点，将共同特征点作为标准运动特征数据，以准确识别动作并计数，将区别特征点作为个体差异数据，以用来区分不同用户的计数；通过确定进入健身区域的身份信息来缩小匹配范围以保证匹配效率和准确度，从而使得用户在健身馆等公共可控区域内进行健身时，能自动收到自己在当前区域的锻炼数据。
进一步地，所述根据所述实时健身动作的个体差异数据，从所述第一体测数据集合中选取与所述实时运动特征数据匹配程度最高的第一用户具体包括以下步骤：
判断所述实时健身动作是否为单手操作，若是，则从所述实时运动特征数据中获取完成每一次所述实时健身动作时的单次实时运动特征数据，对所有所述单次实时运动特征数据进行分析，得到每一个所述单次实时运动特征数据所对应的单次运动轨迹和单次速度变化，根据所有所述单次实时运动特征数据的单次运动轨迹和单次速度变化得到整体轨迹变化、整体间隔变化以及整体速度变化，将所述单次运动轨迹、单次速度变化、整体轨迹变化、整体间隔变化以及整体速度变化作为实时用户识别数据；
从所述第一体测数据集合一一提取用户体测数据，所述用户体测数据包括身高、四肢肢体长度和上臂长度；
根据所述个体差异数据判断每一个所述用户体测数据和所述实时用户数据之间的匹配程度，得到匹配程度最高的第一用户；
若所述实时健身动作为双手操作，则包括两组所述实时运动特征数据，得到包括两组是所述单次运动轨迹、单次速度变化、整体轨迹变化、整体间隔变化、整体速度变化以及两组所述实时运动数据在同一时间点上的距离变化的实时用户识别数据；
从所述第一体测数据集合一一提取用户体测数据，所述用户体测数据包括身高、四肢肢体长度、臂展和上臂长度；
根据所述个体差异数据判断每一个所述用户体测数据和所述实时用户数据之间的匹配程度，得到匹配程度最高的第一用户。
从上述描述可知，基于不同的用户所具有的不同身高、四肢肢体长度、臂展和上臂长度等体测数据，在实现同一健身动作时，运动轨迹、速度变化和时间间隔等存在明显差异，其实，对于差不多体测数据的不同用户来说，因为每个人的健身习惯问题，也会存在明显差异。比如身高高低影响运动轨迹和单次时间，体格强弱影响速度变化，个人习惯会同时影响速度变化、时间间隔等等，从而根据每个用户的自身体测数据和预先训练好的个体差异数据来更好匹配实时运动数据所对应的用户。
进一步地，所述当前运动手柄包括拉力绳手柄、哑铃手柄或者蝴蝶绳手柄。
从上述描述可知，可适用于多种手柄类运动进行实时计数和发送。
请参照图4，一种手柄类运动计数终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
S1、获取当前运动手柄的手柄种类和所述当前运动手柄在预设时间段内的实时运动数据，所述实时运动数据包括由内置的六轴陀螺仪所获取的实时角速度数据和实时加速度数据；
S2、根据所述当前运动手柄的手柄种类获取与所述当前运动手柄相对应的当前手柄种类特征数据；
S3、从所述实时运动数据中提取实时运动特征数据，根据所述实时运动特征数据与所述当前手柄种类特征数据中每一个健身动作的标准运动特征数据的匹配情况，判断所述当前运动手柄的实时健身动作，所述标准运动特征数据是预先对每一个手柄种类中的每一个健身动作进行标准运动数据的采集之后从所述标准运动数据中提取得到；
S4、从所述当前手柄种类特征数据中获取所述实时健身动作的单次标准运动特征数据，根据所述单次标准运动特征数据和后续接收到的每一个预设时间段内的实时运动数据所对应的实时运动特征数据计算并得到所述实时健身动作的实时数量，所述单次标准运动特征数据为完成一个对应的健身动作的所有运动特征数据且其中的每一个运动特征数据按照时间先后关系进行排序。
从上述描述可知，本发明的有益效果在于：在用户使用当前运动手柄进行运动时，当前运动手柄将手柄种类和实时采集的实时运动数据上报给计数终端，由计数终端进行手柄种类和实时健身动作的识别，最后根据实时健身动作的单次标准运动特征数据来进行实时计数，从而实现对手柄类运动的计数；其中，标准运动特征数据是预先对每一个手柄种类中的每一个健身动作进行标准运动数据的采集之后从标准运动数据中提取得到，单次标准运动特征数据为完成一个对应的健身动作的所有运动特征数据且其中的每一个运动特征数据按照时间先后关系进行排序，即用来识别的数据是预先实时录入并提取每一个健身动作所对应的不同特征的真实数据，从而实现更加精确的计数。
进一步地，在得到所述步骤S3中的所述标准运动特征数据中，所述处理器执行所述计算机程序还包括实现以下步骤：
在数据录入阶段时，获取N个录入用户使用同一运动手柄完成第一健身动作时的M个录入运动特征数据，从M个所述录入运动特征数据中提取共同的运动特征数据作为所述第一健身动作所对应的标准运动特征数据，所述M大于N，且每一个所述录入用户至少完成一次所述第一健身动作；
在数据测试阶段时，获取每一个测试用户使用同一运动手柄完成不同健身动作时的多个测试运动特征数据，根据所述标准运动特征数据判断每一个所述测试运动特征数据是否对应所述第一健身动作，若对每一个所述测试运动特征数据都能准确判断，则测试成功，否则增加录入用户或者调整提取策略，直至测试成功。
从上述描述可知，对多个录入用户进行多次的录入数据采集，以弱化个体差异性对特征数据的影响，并对所获取到的标准运动特征数据进行测试以保证最后得到的标准运动特征数据能对不同体测数据的用户都进行准确识别。
进一步地，所述处理器执行所述计算机程序的数据录入阶段时还包括实现以下步骤：
实时收集每一个录入用户的录入体测数据；
将M个所述录入运动特征数据按照不同录入用户进行分类，得到N组录入运动特征数据集合；
将同一录入用户的所述录入体测数据和所述录入运动特征数据集合作为一组训练参数，根据N组训练参数得到所述第一健身动作的个体差异数据，所述个体差异数据为体测数据和运动特征数据之间的关联关系；
所述处理器执行所述计算机程序的数据测试阶段时还包括实现以下步骤：
实时收集每一个测试用户的测试体测数据以及完成所述第一健身动作时的测试运动特征数据；
根据每一个所述测试用户的所述测试体测数据和所述第一健身动作的个体差异数据，得到每一个所述测试用户的模拟运动特征数据；
判断每一个所述测试用户完成所述第一健身动作时的所述测试运动特征数据与所述模拟运动特征数据之间的差值是否在预设一致性阈值内，若是，则测试成功，否则增加录入用户或者调整提取策略，直至测试成功；
所述步骤S1至所述步骤S4为应用阶段，所述处理器执行所述计算机程序的应用阶段时还包括实现以下步骤：
实时收集进入所述当前运动手柄所在区域的用户身份信息，若所述用户身份信息为首次进入所述当前运动手柄所在区域，则获取所述用户身份信息所对应的用户体测数据；
所述步骤S1至所述步骤S4为应用阶段，所述处理器执行所述计算机程序的所述步骤S4之后还包括以下步骤：
在预设间隔之后未更新所述实时数量或者前后两次所述实时运动特征数据差距超过预设用户阈值时，将最后一个所述实时数量作为最终数量，并将所述实时数量更新为0；
获取在得到所述最终数量的整个时间段里始终位于所述当前运动手柄所在区域内的所有用户身份信息，得到第一身份信息集合，并获取所述第一身份信息集合中的每一个用户身份信息所对应的用户体测数据，得到第一体测数据集合；
获取所述实时健身动作的个体差异数据，根据所述实时健身动作的个体差异数据，从所述第一体测数据集合中选取与所述实时运动特征数据匹配程度最高的第一用户；
根据所述最终数量生成预设界面，并将所述预设界面发送至所述第一用户。
从上述描述可知，在数据录入阶段时，对每一个用户的体测数据也进行采集，由于不同用户的运动特征数据存在共同特征点也存在区别特征点，将共同特征点作为标准运动特征数据，以准确识别动作并计数，将区别特征点作为个体差异数据，以用来区分不同用户的计数；通过确定进入健身区域的身份信息来缩小匹配范围以保证匹配效率和准确度，从而使得用户在健身馆等公共可控区域内进行健身时，能自动收到自己在当前区域的锻炼数据。
进一步地，所述处理器执行所述计算机程序的所述根据所述实时健身动作的个体差异数据，从所述第一体测数据集合中选取与所述实时运动特征数据匹配程度最高的第一用户时具体实现以下步骤：
判断所述实时健身动作是否为单手操作，若是，则从所述实时运动特征数据中获取完成每一次所述实时健身动作时的单次实时运动特征数据，对所有所述单次实时运动特征数据进行分析，得到每一个所述单次实时运动特征数据所对应的单次运动轨迹和单次速度变化，根据所有所述单次实时运动特征数据的单次运动轨迹和单次速度变化得到整体轨迹变化、整体间隔变化以及整体速度变化，将所述单次运动轨迹、单次速度变化、整体轨迹变化、整体间隔变化以及整体速度变化作为实时用户识别数据；
从所述第一体测数据集合一一提取用户体测数据，所述用户体测数据包括身高、四肢肢体长度和上臂长度；
根据所述个体差异数据判断每一个所述用户体测数据和所述实时用户数据之间的匹配程度，得到匹配程度最高的第一用户；
若所述实时健身动作为双手操作，则包括两组所述实时运动特征数据，得到包括两组是所述单次运动轨迹、单次速度变化、整体轨迹变化、整体间隔变化、整体速度变化以及两组所述实时运动数据在同一时间点上的距离变化的实时用户识别数据；
从所述第一体测数据集合一一提取用户体测数据，所述用户体测数据包括身高、四肢肢体长度、臂展和上臂长度；
根据所述个体差异数据判断每一个所述用户体测数据和所述实时用户数据之间的匹配程度，得到匹配程度最高的第一用户。
从上述描述可知，基于不同的用户所具有的不同身高、四肢肢体长度、臂展和上臂长度等体测数据，在实现同一健身动作时，运动轨迹、速度变化和时间间隔等存在明显差异，其实，对于差不多体测数据的不同用户来说，因为每个人的健身习惯问题，也会存在明显差异。比如身高高低影响运动轨迹和单次时间，体格强弱影响速度变化，个人习惯会同时影响速度变化、时间间隔等等，从而根据每个用户的自身体测数据和预先训练好的个体差异数据来更好匹配实时运动数据所对应的用户。
进一步地，所述当前运动手柄包括拉力绳手柄、哑铃手柄或者蝴蝶绳手柄。
从上述描述可知，本发明的有益效果在于：在用户使用当前运动手柄进行运动时，当前运动手柄将手柄种类和实时采集的实时运动数据上报给计数终端，由计数终端进行手柄种类和实时健身动作的识别，最后根据实时健身动作的单次标准运动特征数据来进行实时计数，从而实现对手柄类运动的计数；其中，标准运动特征数据是预先对每一个手柄种类中的每一个健身动作进行标准运动数据的采集之后从标准运动数据中提取得到，单次标准运动特征数据为完成一个对应的健身动作的所有运动特征数据且其中的每一个运动特征数据按照时间先后关系进行排序，即用来识别的数据是预先实时录入并提取每一个健身动作所对应的不同特征的真实数据，从而实现更加精确的计数。
从上述描述可知，可适用于多种手柄类运动进行实时计数和发送。
请参照图1，本发明的实施例一为：
在本实施例中，运动手柄包括拉力绳手柄、哑铃手柄或者蝴蝶绳手柄，其中，拉力绳手柄的健身动作包括站姿划船、侧平举、站姿肩上推举和拉力绳后屈伸等动作，如图3为侧平举；哑铃手柄的健身动作包括二头弯举、俯姿单臂哑铃臂屈伸、哑铃后屈伸和单腿硬拉；如图2所示为俯姿单臂哑铃臂屈伸；蝴蝶绳手柄的健身动作包括蝴蝶绳站姿臀部拉伸、蝴蝶绳卧式腹部拉伸、蝴蝶绳坐姿二头拉伸、蝴蝶绳坐姿划船等动作，其中对于每一种健身动作因为其不同的肢体动作，对应于不同的运动特征数据。
具体的，在本实施例中的一种手柄类运动计数方法，包括数据录入阶段、数据测试阶段和应用阶段。
在本实施例中，数据录入阶段具体包括以下步骤：
获取N个录入用户使用同一运动手柄完成第一健身动作时的M个录入运动特征数据，从M个录入运动特征数据中提取共同的运动特征数据作为第一健身动作所对应的标准运动特征数据，M大于N，且每一个录入用户至少完成一次第一健身动作；比如图3的侧平举，有多个用户进行侧平举，分别测试不同用户在进行侧平举的数据，从而收集到不同用户对同一健身动作的多个运动特征数据，进行特征提取以消除个人差异对结果的影响；
实时收集每一个录入用户的录入体测数据，将M个录入运动特征数据按照不同录入用户进行分类，得到N组录入运动特征数据集合，将同一录入用户的录入体测数据和录入运动特征数据集合作为一组训练参数，根据N组训练参数得到第一健身动作的个体差异数据，个体差异数据为体测数据和运动特征数据之间的关联关系；不同用户因为在身体素质方面的个体差异，对于同一动作的运动数据也必然有所区别，本实施例将不同用户的共同特征点作为标准运动特征数据，以准确识别动作并计数，将不同用户的区别特征点作为个体差异数据，以用来区分不同用户的计数。
其中，提取标准运动特征数据和训练个体差异数据可以采用神经网络模型进行训练并得到，那么后续的数据处理都是由训练好的神经网络模型进行处理。
在本实施例中，数据测试阶段具体包括以下步骤：
获取每一个测试用户使用同一运动手柄完成不同健身动作时的多个测试运动特征数据，根据标准运动特征数据判断每一个测试运动特征数据是否对应第一健身动作，若对每一个测试运动特征数据都能准确判断，则测试成功，否则增加录入用户或者调整提取策略，直至测试成功；
实时收集每一个测试用户的测试体测数据以及完成第一健身动作时的测试运动特征数据，根据每一个测试用户的测试体测数据和第一健身动作的个体差异数据，得到每一个测试用户的模拟运动特征数据，判断每一个测试用户完成第一健身动作时的测试运动特征数据与模拟运动特征数据之间的差值是否在预设一致性阈值内，若是，则测试成功，否则增加录入用户或者调整提取策略，直至测试成功；即最终输出测试成功的神经网络模型进行后续的处理。
在本实施例中，应用阶段包括以下步骤：
实时收集进入当前运动手柄所在区域的用户身份信息，若用户身份信息为首次进入当前运动手柄所在区域，则获取用户身份信息所对应的用户体测数据；比如在健身馆内，用户进入的时候刷卡登记或是通过入门处的摄像头可以识别某个用户在该健身馆的时间段；
S1、获取当前运动手柄的手柄种类和当前运动手柄在预设时间段内的实时运动数据，实时运动数据包括由内置的六轴陀螺仪所获取的实时角速度数据和实时加速度数据；其中，手柄种类可以预先存储在运动手柄中，或者对每一个运动手柄进行编号，只要是能识别出该运动手柄的手柄种类即可；其中，六轴陀螺仪包括三轴陀螺仪和三轴加速度计，通过六轴陀螺仪所获取的实时角速度数据和实时加速度数据可以判断出物体的运动状态和姿态，基于物体状态和姿态的不同，可以识别出不同的健身动作；
S2、根据当前运动手柄的手柄种类获取与当前运动手柄相对应的当前手柄种类特征数据；比如上述的拉力绳手柄；
S3、从实时运动数据中提取实时运动特征数据，根据实时运动特征数据与当前手柄种类特征数据中每一个健身动作的标准运动特征数据的匹配情况，判断当前运动手柄的实时健身动作，标准运动特征数据是预先对每一个手柄种类中的每一个健身动作进行标准运动数据的采集之后从标准运动数据中提取得到；通过分析获取到的实时运动特征数据判断是拉力绳手柄的哪一个健身动作，比如图3的侧平举；
S4、从当前手柄种类特征数据中获取实时健身动作的单次标准运动特征数据，根据单次标准运动特征数据和后续接收到的每一个预设时间段内的实时运动数据所对应的实时运动特征数据计算并得到实时健身动作的实时数量，单次标准运动特征数据为完成一个对应的健身动作的所有运动特征数据且其中的每一个运动特征数据按照时间先后关系进行排序；连续的实时运动特征数据，通过单次标准运动特征数据以及连续的实时运动特征数据中重复出现的运动特征数据便可以很好的计算次数，比如图3的侧平举的特征数据包括初始位置点开始，分别向着两边拉伸以带动拉力绳手柄向两边移动，直到与肩膀平齐的末尾位置，最后返回初始位置的单次标准运动特征数据在实时运动数据中不断的重复，从而以此来实现精确计数；
在预设间隔之后未更新实时数量或者前后两次实时运动特征数据差距超过预设用户阈值时，将最后一个实时数量作为最终数量，并将实时数量更新为0；其中，在预设间隔之后未更新实时数量，则认为当前用户完成该项锻炼；当前后两次实时运动特征数据差距超过预设用户阈值时，则认为当前运动手柄已经换了用户；
获取在得到最终数量的整个时间段里始终位于当前运动手柄所在区域内的所有用户身份信息，得到第一身份信息集合，并获取第一身份信息集合中的每一个用户身份信息所对应的用户体测数据，得到第一体测数据集合；在该得到最终数量的整个时间段，即比如晚上八点半到九点的数据，那么统计晚上八点半到九点在健身馆的所有用户身份信息即可，然后回去这个时间段内所有用户的用户体测数据；
获取实时健身动作的个体差异数据，根据实时健身动作的个体差异数据，从第一体测数据集合中选取与实时运动特征数据匹配程度最高的第一用户。
在本实施例中，可以对所有手柄进行关联，比如蝴蝶绳上的两个运动手柄，同一重量的所有哑铃等等，可以提前进行关联。这样在后续的双手操作时，基于关联和运动特征数据便可以判断用户是否使用双手操作，针对单手和双手的区别操作如下：
判断实时健身动作是否为单手操作，若是，则从实时运动特征数据中获取完成每一次实时健身动作时的单次实时运动特征数据，对所有单次实时运动特征数据进行分析，得到每一个单次实时运动特征数据所对应的单次运动轨迹和单次速度变化，根据所有单次实时运动特征数据的单次运动轨迹和单次速度变化得到整体轨迹变化、整体间隔变化以及整体速度变化，将单次运动轨迹、单次速度变化、整体轨迹变化、整体间隔变化以及整体速度变化作为实时用户识别数据；
从第一体测数据集合一一提取用户体测数据，用户体测数据包括身高、四肢肢体长度和上臂长度；
根据个体差异数据判断每一个用户体测数据和实时用户数据之间的匹配程度，得到匹配程度最高的第一用户；
若实时健身动作为双手操作，则包括两组实时运动特征数据，得到包括两组是单次运动轨迹、单次速度变化、整体轨迹变化、整体间隔变化、整体速度变化以及两组实时运动数据在同一时间点上的距离变化的实时用户识别数据；
从第一体测数据集合一一提取用户体测数据，用户体测数据包括身高、四肢肢体长度、臂展和上臂长度；
根据个体差异数据判断每一个用户体测数据和实时用户数据之间的匹配程度，得到匹配程度最高的第一用户。
根据最终数量生成预设界面，并将预设界面发送至第一用户。
其中，预设界面可以设置有对应配图，配图可以预设和健身动作相对应也可以不用相对应，预设界面可以包括最终数量，也可以包括锻炼时长、消耗能量等等参数。同时，用户可能在多个运动手柄上进行运动，这样会得到每一个运动手柄所对应的最终数量，可以将所有的最终数量整合在一个界面上，也可以分开，因此，对于其他等同实施例，可以对预设界面按照实际需求进行个性化定制。
请参照图4，本发明的实施例二为：
一种手柄类运动计数终端1，包括存储器3、处理器2及存储在存储器3上并可在处理器2上运行的计算机程序，其中，处理器2执行计算机程序时实现上述实施例一中的步骤。
综上所述，本发明提供的一种手柄类运动计数方法及终端，在数据录入阶段时，对多个录入用户的体测数据进行采集，并收集对应动作的真实运动数据，其中，不同用户的运动特征数据存在共同特征点也存在区别特征点，将多个用户的多次运动数据的共同特征点作为标准运动特征数据，以准确识别动作并计数，将多个用户之间的区别特征点作为个体差异数据，以用来区分不同用户的计数。在用户使用当前运动手柄进行运动时，当前运动手柄将手柄种类和实时采集的实时运动数据上报给计数终端，由计数终端进行手柄种类和实时健身动作的识别，以通过确定进入健身区域的身份信息来缩小匹配范围，最后根据实时健身动作的单次标准运动特征数据来进行实时计数，从而实现对手柄类运动更加快速且精准的计数。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (8)

1.一种手柄类运动计数方法，其特征在于，包括步骤：
S1、获取当前运动手柄的手柄种类和所述当前运动手柄在预设时间段内的实时运动数据，所述实时运动数据包括由内置的六轴陀螺仪所获取的实时角速度数据和实时加速度数据；
S2、根据所述当前运动手柄的手柄种类获取与所述当前运动手柄相对应的当前手柄种类特征数据；
S3、从所述实时运动数据中提取实时运动特征数据，根据所述实时运动特征数据与所述当前手柄种类特征数据中每一个健身动作的标准运动特征数据的匹配情况，判断所述当前运动手柄的实时健身动作，所述标准运动特征数据是预先对每一个手柄种类中的每一个健身动作进行标准运动数据的采集之后从所述标准运动数据中提取得到；
S4、从所述当前手柄种类特征数据中获取所述实时健身动作的单次标准运动特征数据，根据所述单次标准运动特征数据和后续接收到的每一个预设时间段内的实时运动数据所对应的实时运动特征数据计算并得到所述实时健身动作的实时数量，所述单次标准运动特征数据为完成一个对应的健身动作的所有运动特征数据且其中的每一个运动特征数据按照时间先后关系进行排序；
得到所述步骤S3中的所述标准运动特征数据具体包括以下步骤：
在数据录入阶段时，获取N个录入用户使用同一运动手柄完成第一健身动作时的M个录入运动特征数据，从M个所述录入运动特征数据中提取共同的运动特征数据作为所述第一健身动作所对应的标准运动特征数据，所述M大于N，且每一个所述录入用户至少完成一次所述第一健身动作；
在数据测试阶段时，获取每一个测试用户使用同一运动手柄完成不同健身动作时的多个测试运动特征数据，根据所述标准运动特征数据判断每一个所述测试运动特征数据是否对应所述第一健身动作，若对每一个所述测试运动特征数据都能准确判断，则测试成功，否则增加录入用户，直至测试成功。
2.根据权利要求1所述的一种手柄类运动计数方法，其特征在于，在数据录入阶段时，还包括以下步骤：
实时收集每一个录入用户的录入体测数据；
将M个所述录入运动特征数据按照不同录入用户进行分类，得到N组录入运动特征数据集合；
将同一录入用户的所述录入体测数据和所述录入运动特征数据集合作为一组训练参数，根据N组训练参数得到所述第一健身动作的个体差异数据，所述个体差异数据为体测数据和运动特征数据之间的关联关系；
在数据测试阶段时，还包括以下步骤：
实时收集每一个测试用户的测试体测数据以及完成所述第一健身动作时的测试运动特征数据；
根据每一个所述测试用户的所述测试体测数据和所述第一健身动作的个体差异数据，得到每一个所述测试用户的模拟运动特征数据；
判断每一个所述测试用户完成所述第一健身动作时的所述测试运动特征数据与所述模拟运动特征数据之间的差值是否在预设一致性阈值内，若是，则测试成功，否则增加录入用户，直至测试成功；
所述步骤S1至所述步骤S4为应用阶段，则在所述应用阶段时，还包括以下步骤：
实时收集进入所述当前运动手柄所在区域的用户身份信息，若所述用户身份信息为首次进入所述当前运动手柄所在区域，则获取所述用户身份信息所对应的用户体测数据；
所述步骤S4之后还包括以下步骤：
在预设间隔之后未更新所述实时数量或者前后两次所述实时运动特征数据差距超过预设用户阈值时，将最后一个所述实时数量作为最终数量，并将所述实时数量更新为0；
获取在得到所述最终数量的整个时间段里始终位于所述当前运动手柄所在区域内的所有用户身份信息，得到第一身份信息集合，并获取所述第一身份信息集合中的每一个用户身份信息所对应的用户体测数据，得到第一体测数据集合；
获取所述实时健身动作的个体差异数据，根据所述实时健身动作的个体差异数据，从所述第一体测数据集合中选取与所述实时运动特征数据匹配程度最高的第一用户；
根据所述最终数量生成预设界面，并将所述预设界面发送至所述第一用户。
3.根据权利要求2所述的一种手柄类运动计数方法，其特征在于，所述根据所述实时健身动作的个体差异数据，从所述第一体测数据集合中选取与所述实时运动特征数据匹配程度最高的第一用户具体包括以下步骤：
判断所述实时健身动作是否为单手操作，若是，则从所述实时运动特征数据中获取完成每一次所述实时健身动作时的单次实时运动特征数据，对所有所述单次实时运动特征数据进行分析，得到每一个所述单次实时运动特征数据所对应的单次运动轨迹和单次速度变化，根据所有所述单次实时运动特征数据的单次运动轨迹和单次速度变化得到整体轨迹变化、整体间隔变化以及整体速度变化，将所述单次运动轨迹、单次速度变化、整体轨迹变化、整体间隔变化以及整体速度变化作为实时用户识别数据；
从所述第一体测数据集合一一提取用户体测数据，所述用户体测数据包括身高、四肢肢体长度和上臂长度；
根据所述个体差异数据判断每一个所述用户体测数据和所述实时用户数据之间的匹配程度，得到匹配程度最高的第一用户；
若所述实时健身动作为双手操作，则包括两组所述实时运动特征数据，得到包括两组是所述单次运动轨迹、单次速度变化、整体轨迹变化、整体间隔变化、整体速度变化以及两组所述实时运动数据在同一时间点上的距离变化的实时用户识别数据；
从所述第一体测数据集合一一提取用户体测数据，所述用户体测数据包括身高、四肢肢体长度、臂展和上臂长度；
根据所述个体差异数据判断每一个所述用户体测数据和所述实时用户数据之间的匹配程度，得到匹配程度最高的第一用户。
4.根据权利要求1至3任一所述的一种手柄类运动计数方法，其特征在于，所述当前运动手柄包括拉力绳手柄、哑铃手柄或者蝴蝶绳手柄。
5.一种手柄类运动计数终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
S1、获取当前运动手柄的手柄种类和所述当前运动手柄在预设时间段内的实时运动数据，所述实时运动数据包括由内置的六轴陀螺仪所获取的实时角速度数据和实时加速度数据；
S2、根据所述当前运动手柄的手柄种类获取与所述当前运动手柄相对应的当前手柄种类特征数据；
S3、从所述实时运动数据中提取实时运动特征数据，根据所述实时运动特征数据与所述当前手柄种类特征数据中每一个健身动作的标准运动特征数据的匹配情况，判断所述当前运动手柄的实时健身动作，所述标准运动特征数据是预先对每一个手柄种类中的每一个健身动作进行标准运动数据的采集之后从所述标准运动数据中提取得到；
S4、从所述当前手柄种类特征数据中获取所述实时健身动作的单次标准运动特征数据，根据所述单次标准运动特征数据和后续接收到的每一个预设时间段内的实时运动数据所对应的实时运动特征数据计算并得到所述实时健身动作的实时数量，所述单次标准运动特征数据为完成一个对应的健身动作的所有运动特征数据且其中的每一个运动特征数据按照时间先后关系进行排序；
在得到所述步骤S3中的所述标准运动特征数据中，所述处理器执行所述计算机程序还包括实现以下步骤：
在数据录入阶段时，获取N个录入用户使用同一运动手柄完成第一健身动作时的M个录入运动特征数据，从M个所述录入运动特征数据中提取共同的运动特征数据作为所述第一健身动作所对应的标准运动特征数据，所述M大于N，且每一个所述录入用户至少完成一次所述第一健身动作；
在数据测试阶段时，获取每一个测试用户使用同一运动手柄完成不同健身动作时的多个测试运动特征数据，根据所述标准运动特征数据判断每一个所述测试运动特征数据是否对应所述第一健身动作，若对每一个所述测试运动特征数据都能准确判断，则测试成功，否则增加录入用户，直至测试成功。
6.根据权利要求5所述的手柄类运动计数终端，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序的数据录入阶段时还包括实现以下步骤：
实时收集每一个录入用户的录入体测数据；
将M个所述录入运动特征数据按照不同录入用户进行分类，得到N组录入运动特征数据集合；
将同一录入用户的所述录入体测数据和所述录入运动特征数据集合作为一组训练参数，根据N组训练参数得到所述第一健身动作的个体差异数据，所述个体差异数据为体测数据和运动特征数据之间的关联关系；
所述处理器执行所述计算机程序的数据测试阶段时还包括实现以下步骤：
实时收集每一个测试用户的测试体测数据以及完成所述第一健身动作时的测试运动特征数据；
根据每一个所述测试用户的所述测试体测数据和所述第一健身动作的个体差异数据，得到每一个所述测试用户的模拟运动特征数据；
判断每一个所述测试用户完成所述第一健身动作时的所述测试运动特征数据与所述模拟运动特征数据之间的差值是否在预设一致性阈值内，若是，则测试成功，否则增加录入用户，直至测试成功；
所述步骤S1至所述步骤S4为应用阶段，所述处理器执行所述计算机程序的应用阶段时还包括实现以下步骤：
实时收集进入所述当前运动手柄所在区域的用户身份信息，若所述用户身份信息为首次进入所述当前运动手柄所在区域，则获取所述用户身份信息所对应的用户体测数据；
所述步骤S1至所述步骤S4为应用阶段，所述处理器执行所述计算机程序的所述步骤S4之后还包括以下步骤：
在预设间隔之后未更新所述实时数量或者前后两次所述实时运动特征数据差距超过预设用户阈值时，将最后一个所述实时数量作为最终数量，并将所述实时数量更新为0；
获取在得到所述最终数量的整个时间段里始终位于所述当前运动手柄所在区域内的所有用户身份信息，得到第一身份信息集合，并获取所述第一身份信息集合中的每一个用户身份信息所对应的用户体测数据，得到第一体测数据集合；
获取所述实时健身动作的个体差异数据，根据所述实时健身动作的个体差异数据，从所述第一体测数据集合中选取与所述实时运动特征数据匹配程度最高的第一用户；
根据所述最终数量生成预设界面，并将所述预设界面发送至所述第一用户。
7.根据权利要求6所述的手柄类运动计数终端，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序的所述根据所述实时健身动作的个体差异数据，从所述第一体测数据集合中选取与所述实时运动特征数据匹配程度最高的第一用户时具体实现以下步骤：
判断所述实时健身动作是否为单手操作，若是，则从所述实时运动特征数据中获取完成每一次所述实时健身动作时的单次实时运动特征数据，对所有所述单次实时运动特征数据进行分析，得到每一个所述单次实时运动特征数据所对应的单次运动轨迹和单次速度变化，根据所有所述单次实时运动特征数据的单次运动轨迹和单次速度变化得到整体轨迹变化、整体间隔变化以及整体速度变化，将所述单次运动轨迹、单次速度变化、整体轨迹变化、整体间隔变化以及整体速度变化作为实时用户识别数据；
从所述第一体测数据集合一一提取用户体测数据，所述用户体测数据包括身高、四肢肢体长度和上臂长度；
根据所述个体差异数据判断每一个所述用户体测数据和所述实时用户数据之间的匹配程度，得到匹配程度最高的第一用户；
若所述实时健身动作为双手操作，则包括两组所述实时运动特征数据，得到包括两组是所述单次运动轨迹、单次速度变化、整体轨迹变化、整体间隔变化、整体速度变化以及两组所述实时运动数据在同一时间点上的距离变化的实时用户识别数据；
从所述第一体测数据集合一一提取用户体测数据，所述用户体测数据包括身高、四肢肢体长度、臂展和上臂长度；
根据所述个体差异数据判断每一个所述用户体测数据和所述实时用户数据之间的匹配程度，得到匹配程度最高的第一用户。
8.根据权利要求5至7任一所述的手柄类运动计数终端，其特征在于，所述当前运动手柄包括拉力绳手柄、哑铃手柄或者蝴蝶绳手柄。
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