CN113096761A - 娱乐健身方法、云端服务器、娱乐健身系统及存储介质 - Google Patents

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CN113096761A CN202010019686.4A CN202010019686A CN113096761A CN 113096761 A CN113096761 A CN 113096761A CN 202010019686 A CN202010019686 A CN 202010019686A CN 113096761 A CN113096761 A CN 113096761A
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陈小平
李田
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Foshan Viomi Electrical Technology Co Ltd
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Abstract

本申请涉及娱乐健身领域，公开了一种娱乐健身方法、云端服务器、娱乐健身系统及存储介质，所述方法包括：获取用户的体征数据；根据所述体征数据构建用户模型，并将所述用户模型和预先建立的虚拟人物模型发送至显示设备；获取用户的实时锻炼数据；根据所述实时锻炼数据调整所述用户模型的运动状态，以及按照预设规则调整所述虚拟人物模型的运动状态，以在所述显示设备上共同呈现所述用户模型和虚拟人物的运动。

Description

娱乐健身方法、云端服务器、娱乐健身系统及存储介质
技术领域
本申请涉及娱乐健身领域，尤其涉及一种娱乐健身方法、云端服务器、娱乐健身系统及存储介质。
背景技术
目前随着科技的发展，人们的生活水平越来越高，对娱乐及健身的需求也越来越旺盛。
为了达到良好的运动效果，用户往往需要与私教配合，由私教根据用户实际的身体状况以及运动目标为用户指定合理的运动计划。用户在运动时，通常会使用到健身车、跑步机等健身器材，但由于使用健身器材的运动过程较为枯燥，随着运动时间的增长，用户的注意力以及耐心均会有不同程度的下降，从而导致用户不能够坚持运动计划，降低运动效果。
因此，如何提高运动过程中的趣味性成为亟待解决的问题。
发明内容
本申请提供了一种娱乐健身方法、云端服务器、娱乐健身系统及存储介质，以提高运动过程中的趣味性。
第一方面，本申请提供了一种娱乐健身方法，所述方法包括：
获取用户的体征数据；
根据所述体征数据构建用户模型，并将所述用户模型和预先建立的虚拟人物模型发送至显示设备；
获取用户的实时锻炼数据；
根据所述实时锻炼数据调整所述用户模型的运动状态，以及按照预设规则调整所述虚拟人物模型的运动状态，以在所述显示设备上共同呈现所述用户模型和虚拟人物的运动。
第二方面，本申请还提供了一种云端服务器，所述云端服务器包括存储器和处理器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的娱乐健身方法。
第三方面，本申请还提供了一种娱乐健身系统，所述系统包括显示设备、云端服务器和用户终端；
所述用户终端用于采集用户的体征数据和实时锻炼数据；
所述显示设备用于接收所述云端服务器发送的用户模型和虚拟人物模型；
所述云端服务器用于获取所述体征数据和实时锻炼数据并在执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的娱乐健身方法。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上述的娱乐健身方法。
本申请公开了一种娱乐健身方法、云端服务器、娱乐健身系统及存储介质，通过获取用户的体征数据，从而构建用户模型，并将用户模型和虚拟人物模型共同发送至显示设备，在健身过程中，根据获取到的用户的实时锻炼数据调整用户模型的运动状态，并且按照预设规则调整虚拟人物模型的运动状态，从而在显示设备上共同呈现用户模型和虚拟人物的运动。通过构建用户模型和虚拟人物模型，并将构建的用户模型和虚拟人物模型通过显示设备呈现给用户，在用户运动过程中，用户模型根据用户的运动而运动，虚拟人物模型也根据预设规则调整运动状态，用户可以通过显示设备观察用户模型和虚拟人物模型的运动情况，从而提高运动过程中的趣味性和游戏性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请提供的一种娱乐健身系统的示意图；
图2是本申请实施例提供的一种娱乐健身方法的示意流程图；
图3是本申请实施例提供的根据体征数据构建用户模型的示意流程图；
图4是本申请实施例提供的另一种娱乐健身方法的示意流程图；
图5是本申请实施例提供的另一根据体征数据构建用户模型的示意流程图；
图6是本申请实施例提供的在显示设备上共同呈现用户模型和虚拟人物的运动的示意流程图；
图7是本申请实施例提供的另一种娱乐健身方法的示意流程图；
图8是本申请的实施例还提供一种云端服务器的结构示意性框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
请参阅图1，图1是本申请提供的一种娱乐健身系统的示意图。以下将结合图1，对本申请中的娱乐健身系统进行详细说明。
如图1所示，该娱乐健身系统100包括显示设备110、健身设备120、云端服务器130和用户终端140。其中，云端服务器130分别与显示设备110和用户终端140通信连接，具体地，云端服务器130可以通过物联网、蓝牙、WIFI等方式分别与显示设备110和用户终端140连接。
健身设备120可以是固定自行车、椭圆机等等。显示设备110可以是电视机、电脑等等。用户终端140可以是运动手环等具备体征监控功能的可穿戴设备。在本申请中，以健身设备120为固定自行车，显示设备110为电视机，用户终端140为运动手环为例进行详细说明。
其中，用户终端140用于监测用户的体征数据，其中，体征数据包括用户的基本数据，例如身高、体重、心率等，并且在一些实施例中，用户终端140可以根据用户的基本数据计算用户的其他体征数据，例如体脂率、肌肉率等。
用户终端140将监测到的用户的体征数据发送至云端服务器130，由云端服务器130根据用户的体征数据构建与用户相对应的用户模型。
并且，云端服务器130可以根据其他数据，例如模拟数据构建虚拟人物模型，并将构建的虚拟人物模型和用户模型均发送至显示设备110，以在显示设备110上显示该用户模型，使用户能够通过显示设备110观看虚拟人物模型和用户模型的运动。
在用户利用健身设备120进行健身运动的过程中，用户终端140持续采集用户的实时锻炼数据，并将实时锻炼数据发送至云端服务器130，云端服务器130根据接收到的实时锻炼数据调整呈现在显示设备110上的用户模型的运动状态，例如调整用户模型的骑行速度。
与此同时，云端服务器130根据预设规则调整虚拟人物模型的运动状态，例如调整虚拟人物模型的骑行速度。
以使用户能够通过显示设备110看到虚拟人物模型和代表用户的用户模型的运动状态，刺激用户的好胜心，激励用户运动。
在一些实施例中，所述云端服务器130还可以与健身设备120通信连接。用户还可以通过用户终端140设置自身的健身目标，例如减肥、塑形、竞技等。用户终端140将用户设置的健身目标发送至云端服务器130，云端服务器130根据获取到的用户的健身目标和体征数据为用户生成符合用户健身目标的健身计划，并将生成的健身计划再发送至健身设备120，以便于用户在按照该健身计划使用健身设备120进行健身时，健身设备120能够自动按照健身计划调整工作模式，便捷用户的使用。
可以理解的，图1中的娱乐健身系统以及上述对于娱乐健身系统的各部件的命名仅仅出于标识的目的，并不因此对本申请实施例进行限制。
以下将基于图1中的娱乐健身系统，对本申请的实施例提供的娱乐健身方法进行详细介绍。
请参阅图2，图2是本申请实施例提供的一种娱乐健身方法的示意流程图。该娱乐健身方法通过根据用户体征数据构建用户模型，并在显示设备上呈现用户模型和预先构建的虚拟人物模型，在运动过程中，根据用户实时锻炼数据调整用户模型的运动状态，按照预设规则调整虚拟人物模型的运动状态，以利用用户的好胜心激励用户运动。
如图2所示，该娱乐健身方法，具体包括：步骤S201至步骤S204。
S201、获取用户的体征数据。
具体地，所述体征数据是指由用户终端采集到的数据，其中，所述体征数据包括用户的身高、体重、年龄、性别、脉搏、心率等数据。
在具体实施过程中，体征数据可以是用户输入运动手环的，也可以是运动手环主动采集到的。例如，用户可以输入年龄、性别、身高、体重，运动手环可以主动采集用户的脉搏、心率等数据。
S202、根据所述体征数据构建用户模型，并将所述用户模型和预先建立的虚拟人物模型发送至显示设备。
具体地，用户模型可以为2D模型，也可以为3D模型。根据用户的体征数据构建与用户对应的用户模型，并将用户模型发送至显示设备。
虚拟人物模型可以是根据模拟数据构建的虚拟人物模型，模拟数据是指模拟真实用户的体征数据所得到的数据，根据模拟数据构建虚拟人物模型，并将虚拟人物模型也发送至显示设备，以使显示设备能够向用户同时呈现用户模型和虚拟人物模型。
在一些实施例中，当用户模型为2D模型时，所述体征数据包括身高和体重，如图3所示，根据体征数据构建用户模型，具体可以包括步骤S2021至S2023：
S2021、根据所述身高按照预设比例构建初始模型；S2022、根据所述身高和体重估计所述用户的体型；S2023、根据所述体型对所述初始模型进行调整，将调整后的初始模型作为用户模型。
具体地，初始模型可以是与身高对应的模型，首先根据用户身高按照预设比例构建初始模型，然后再利用身高和体重估计用户体型，最后根据估计的体型对初始模型进行调整，并将调整后的初始模型作为用户模型。
在具体实施过程中，根据身高和体重估计用户的体型，具体可以采用计算身体质量指数(BMI，Body Mass Index)对照BMI参照表来进行估计。
计算公式具体为：
Figure BDA0002360266260000061
其中，BMI表示身体质量指数，W表示体重，单位为kg，h表示身高，单位为m。
例如，BMI参照表可以为：
BMI值 BMI分类
<18.5 偏瘦
18.5～23.9 正常
≥24 超重
24～26.9 偏胖
27～29.9 肥胖
≥30 重度肥胖
根据估计得到的用户的体型对初始模型进行调整，例如，若估计得到用户体型为偏瘦时，则调整初始模型的宽度，减小初始模型的宽度，使其符合用户的体型。
S203、获取用户的实时锻炼数据。
具体地，实时锻炼数据可以包括用户的骑行速度和运动时长。运动手环将采集到的用户在使用固定自行车进行健身时的实时锻炼数据发送至云端服务器，由云端服务器获取到该实时锻炼数据，以便于根据该实时锻炼数据进行用户模型运动状态的控制和调整。
S204、根据所述实时锻炼数据调整所述用户模型的运动状态，以及按照预设规则调整所述虚拟人物模型的运动状态，以在所述显示设备上共同呈现所述用户模型和虚拟人物的运动。
具体地，根据实时锻炼数据中的骑行速度和运动时长调整用户模型的运动状态。在运动过程中，随着运动时间的增长，用户的骑行速度整体呈现下降趋势，但在整体下降趋势的过程中，可能存在骑行速度加快或减缓的时间段，因此，根据用户的实时锻炼数据调整用户模型的运动状态，可以将用户模型的运动速度调整至与所述骑行速度相同，以使所述用户模型能够更真实的模拟用户的运动。
按照预设规则调整虚拟人物模型的运动状态，由于随着运动时间的增加，骑行速度会逐渐变慢，因此，在具体实施过程中，预设规则具体可以是按照线性规律对虚拟人物模型的运动状态进行调整，使得虚拟人物模型随着运动时间的增加，运动速度逐渐变慢。
并且在用户的运动过程中，在显示设备上共同呈现用户模型和虚拟人物的运动，使用户能够观察到用户模型和虚拟人物模型的运动情况，进行同场竞技，提高健身运动的游戏性和娱乐性。
上述实施例提供的娱乐健身方法，通过获取用户的体征数据，从而构建用户模型，并将用户模型和虚拟人物模型共同发送至显示设备，在健身过程中，根据获取到的用户的实时锻炼数据调整用户模型的运动状态，并且按照预设规则调整虚拟人物模型的运动状态，从而在显示设备上共同呈现用户模型和虚拟人物的运动。通过构建用户模型和虚拟人物模型，并将构建的用户模型和虚拟人物模型通过显示设备呈现给用户，在用户运动过程中，用户模型根据用户的运动而运动，虚拟人物模型也根据预设规则调整运动状态，用户可以通过显示设备观察用户模型和虚拟人物模型的运动情况，从而提高运动过程中的趣味性和游戏性。
请参阅图4，图4是本申请实施例提供的另一种娱乐健身方法的示意流程图。
如图4所示，该娱乐健身方法，具体包括：步骤S301至步骤S306。
S301、获取用户的体征数据。
S302、获取所述用户的健身目标。
具体地，用户的健身目标可以包括减肥、塑形、心肺和竞技等。在具体实施过程中，用户可以在运动手环中输入自己的健身目标，以便于云端服务器根据用户的体征数据和健身目标进行数据分析。
S303、根据所述体征数据和健身目标生成健身计划，并将所述健身计划发送至健身设备，以控制所述健身设备按照所述健身计划调整至计划工作模式。
具体地，根据体征数据和健身目标生成健身计划，可以是通过分析体征数据中的身高和体重估计用户体型，判断用户提醒属于偏瘦、正常、偏胖或者肥胖中的哪一种。然后根据估计的用户体型结合健身目标生成健身计划，例如，若估计出用户体型为偏胖，而用户目标为减肥时，则可以根据用户需求生成包括每日进行半小时匀速有氧运动的健身计划。
将生成的健身计划发送至固定自行车，使固定自行车能够根据该健身计划调整工作模式，例如调整至减肥的计划工作模式。使得用户在使用该固定自行车时，不需额外对固定自行车的工作模式进行调整和设置，即可可以直接按照云端服务器所制定的健身计划进行健身，提高用户对于健身设备使用的便捷度。
S304、根据所述体征数据构建用户模型，并将所述用户模型和预先建立的虚拟人物模型发送至显示设备。
具体地，根据用户的体征数据构建与用户对应的用户模型，并将用户模型发送至显示设备，以使显示设备能够向用户呈现该用户模型。
在一些实施例中，用户模型可以为3D模型，如图5所示，根据体征数据构建用户模型，具体可以包括步骤S3041和步骤S3042：
S3041、获取通过健身设备上设置的摄像头采集到的用户的深度图像；S3042、基于所述深度图像重建所述用户的三维模型，将所述三维模型作为用户模型。
具体地，健身设备上设置有摄像头，所述摄像头可以为Kinect深度相机，获取所述深度相机采集到的用户的深度图像，然后对采集的每一帧深度图像，依次执行深度帧转换、相机追踪和立方体融合等处理，然后根据深度帧数据重建用户的三维模型，从而将构建得到的三维模型作为用户模型。
S305、获取用户的实时锻炼数据。
S306、根据所述实时锻炼数据调整所述用户模型的运动状态，以及按照预设规则调整所述虚拟人物模型的运动状态，以在所述显示设备上共同呈现所述用户模型和虚拟人物的运动。
具体地，根据实时锻炼数据中的骑行速度和运动时长调整用户模型的运动状态，可以将用户模型的运动速度调整至与所述骑行速度相同，以使所述用户模型能够模拟用户的运动。按照预设规则调整虚拟人物模型的运动状态，并在用户的运动过程中，在显示设备上共同呈现用户模型和虚拟人物的运动，使用户能够观察到用户模型和虚拟人物模型的运动情况，提高运动的游戏性。
具体地，根据用户的实时锻炼数据调整用户模型的运动状态，可以将用户模型的运动速度调整至与所述骑行速度相同，以使所述用户模型能够更真实的模拟用户的运动。在用户的运动过程中，在显示设备上共同呈现用户模型和虚拟人物的运动，使用户能够观察到用户模型和虚拟人物模型的运动情况，进行同场竞技，提高健身运动的游戏性和娱乐性。
在一些实施例中，如图6所示，在显示设备上共同呈现用户模型和虚拟人物的运动，包括步骤S3061和步骤S3062：
S3061、获取用户在所述显示设备上选定的虚拟场景；S3062、在所述虚拟场景中共同呈现所述用户模型和虚拟人物的运动。
具体地，在显示设备上可以显示多种预先设置好的虚拟场景，例如，可以是道路、草原等，获取用户在显示设备上选定的虚拟场景，然后在虚拟场景中呈现用户模型和虚拟人物的运动，提高运动的游戏性和显示设备呈现内的可观赏性。
上述实施例提供的娱乐健身方法，通过获取用户的体征数据和健身目标，从而生成健身计划，并将健身计划发送至健身设备，控制健身设备按照健身计划调整工作模式，便捷用户的使用。并且根据用户的体征数据构建用户模型，在健身过程中，根据获取到的实时锻炼数据调整用户模型的运动状态，并且按照预设规则调整虚拟人物模型的运动状态，从而在显示设备上共同呈现用户模型和虚拟人物的运动。通过构建用户模型和虚拟人物模型，并将构建的用户模型和虚拟人物模型通过显示设备呈现给用户，在用户运动过程中，用户模型根据用户的运动而运动，虚拟人物模型也根据预设规则调整运动状态，用户可以通过显示设备观察用户模型和虚拟人物模型的运动情况，从而提高运动过程中的趣味性和游戏性。
请参阅图7，图7是本申请实施例提供的另一种娱乐健身方法的示意流程图。
如图7所示，该娱乐健身方法，具体包括：步骤S401至步骤S406。
S401、获取用户的体征数据。
S402、根据所述体征数据构建用户模型，并将所述用户模型和预先建立的虚拟人物模型发送至显示设备。
S403、获取用户的实时锻炼数据。
具体地，所述实时锻炼数据还包括运动心率。
S404、根据所述实时锻炼数据调整所述用户模型的运动状态，以及按照预设规则调整所述虚拟人物模型的运动状态，以在所述显示设备上共同呈现所述用户模型和虚拟人物的运动。
S405、监测所述运动心率是否大于最大心率。
具体地，运动手环将用户在运动过程中采集到的用户的运动心率发送至云端服务器，由云端服务器对用户的运动心率进行监测，判断用户的运动心率是否超过最大心率。
在具体实施过程中，最大心率具体可以通过计算公式计算得到，例如，计算公式可以为：R＝220-0.7*A，其中，R表示最大心率，A表示用户年龄。
S406、若所述运动心率大于最大心率，则向用户发出警报。
具体地，当监测到用户的运动心率超过最大心率时，则向用户发出警报，提醒用户降低运动量以及运动幅度，以保证用户健身安全。
在一些实施例中，监测所述运动心率是否超过最大心率，具体的可以是：监测所述运动心率在预设时间间隔内是否均超过最大心率；若所述运动心率在预设时间间隔内均超过最大心率，则向用户发出警报。
具体地，预设时间间隔可以为三分钟，监测三分钟内用户的运动心率是否均大于最大心率，若均大于最大心率，则向用户发出警报。设置预设时间间隔，也即观察时间，避免因个别值导致的异常报警。
在一些实施例中，所述娱乐健身方法还包括：检测所述运动心率是否大于目标心率；若所述运动心率不大于目标心率，则向用户发出提醒。
具体地，在健身运动过程中，为了达到良好的运动效果，往往需要用户在运动过程中的心率达到一定值，因此，监测用户在运动过程中的运动心率，判断其是否大于目标心率，若运动心率不大于目标心率，则说明用户运动量不足，提醒用户加大运动量。
在具体实施过程中，目标心率可以按照如下计算公式进行计算，M＝r*R，其中，M表示目标心率，R表示最大心率，r表示运动系数。需要说明的是，运动系数在不同的运动目标时会存在不同的值，因此目标心率在用户选择不同的健身目标时，可能有不同的值。
例如，热身运动对应的运动系数为0.5～0.6，减肥运动对应的运动系数为0.6～0.7，锻炼心肺功能对应的运动系数为0.7～0.8，力量训练对应的运动系数为0.8～0.9，竞技锻炼对应的运动系数为0.9～1。
上述实施例提供的娱乐健身方法，在利用用户模型和虚拟人物模型提高运动过程中的趣味性和游戏性的同时，对用户运动过程中的运动心率进行监测，以便于在用户运动心率过高时向用户发出警报，以提醒用户降低运动幅度和减少运动量，提高运动过程中的安全系数。
请参阅图8，图8是本申请的实施例还提供一种云端服务器的结构示意性框图，该云端服务器500包括存储器510和处理器520，处理器520和存储器510通过系统总线530连接，其中，存储器510可以包括非易失性存储介质和内存储器。
非易失性存储介质可存储计算机程序。该计算机程序包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器520执行任意一种娱乐健身方法。
处理器520用于提供计算和控制能力，支撑整个云端服务器的运行。
内存储器为非易失性存储介质中的计算机程序的运行提供环境，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行任意一种娱乐健身方法。
本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的终端的限定，具体的终端可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
应当理解的是，处理器520可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器520还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
其中，在一个实施例中，所述存储器510中存储有计算机程序，计算机程序被处理器520执行时，使得处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取用户的体征数据；根据所述体征数据构建用户模型，并将所述用户模型和预先建立的虚拟人物模型发送至显示设备；获取用户的实时锻炼数据；根据所述实时锻炼数据调整所述用户模型的运动状态，以及按照预设规则调整所述虚拟人物模型的运动状态，以在所述显示设备上共同呈现所述用户模型和虚拟人物的运动。
在一些实施例中，所述处理器还用于实现：
获取用户的健身目标；根据所述体征数据和健身目标生成健身计划，并将所述健身计划发送至健身设备，以控制所述健身设备按照所述健身计划调整至计划工作模式。
在一些实施例中，所述体征数据包括身高和体重；所述处理器在实现所述根据所述体征数据构建用户模型时，用于实现：
根据所述身高按照预设比例构建初始模型；根据所述身高和体重估计所述用户的体型；根据所述体型对所述初始模型进行调整，将调整后的初始模型作为用户模型。
在一些实施例中，所述处理器在实现所述根据所述体征数据构建用户模型时，用于实现：
获取通过健身设备上设置的摄像头采集到的用户的深度图像；基于所述深度图像重建所述用户的三维模型，将所述三维模型作为用户模型。
在一些实施例中，所述实时锻炼数据包括运动心率；所述处理器还用于实现：
监测所述运动心率是否大于最大心率；若所述运动心率大于最大心率，则向用户发出警报。
在一些实施例中，所述处理器在实现所述在所述显示设备上共同呈现所述用户模型和虚拟人物的运动时，用于实现：
获取用户在所述显示设备上选定的虚拟场景；在所述虚拟场景中共同呈现所述用户模型和虚拟人物的运动。
在一些实施例中，所述处理器在实现所述监测所述运动心率是否大于最大心率时，用于实现：
监测所述运动心率在预设时间间隔内是否均超过最大心率；
在一些实施例中，所述处理器在实现所述若所述运动心率大于最大心率，则向用户发出警报时，用于实现：
若所述运动心率在预设时间间隔内均超过最大心率，则向用户发出警报。
在一些实施例中，所述实时锻炼数据包括运动心率；所述处理器还用于实现：
检测所述运动心率是否大于目标心率；若所述运动心率不大于目标心率，则向用户发出提醒。
本申请的实施例中还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序中包括程序指令，所述处理器执行所述程序指令，实现本申请实施例提供的任一项娱乐健身方法。
其中，所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的云端服务器的内部存储单元，例如所述云端服务器的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述云端服务器的外部存储设备，例如所述云端服务器上配备的插接式硬盘，智能存储卡(SmartMedia Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (11)

1.一种娱乐健身方法，其特征在于，包括：
获取用户的体征数据；
根据所述体征数据构建用户模型，并将所述用户模型和预先建立的虚拟人物模型发送至显示设备；
获取用户的实时锻炼数据；
根据所述实时锻炼数据调整所述用户模型的运动状态，以及按照预设规则调整所述虚拟人物模型的运动状态，以在所述显示设备上共同呈现所述用户模型和虚拟人物的运动。
2.根据权利要求1所述的娱乐健身方法，其特征在于，还包括：
获取用户的健身目标；
根据所述体征数据和健身目标生成健身计划，并将所述健身计划发送至健身设备，以控制所述健身设备按照所述健身计划调整至计划工作模式。
3.根据权利要求1所述的娱乐健身方法，其特征在于，所述体征数据包括身高和体重；所述根据所述体征数据构建用户模型，包括：
根据所述身高按照预设比例构建初始模型；
根据所述身高和体重估计所述用户的体型；
根据所述体型对所述初始模型进行调整，将调整后的初始模型作为用户模型。
4.根据权利要求1所述的娱乐健身方法，其特征在于,所述根据所述体征数据构建用户模型，包括：
获取通过健身设备上设置的摄像头采集到的用户的深度图像；
基于所述深度图像重建所述用户的三维模型，将所述三维模型作为用户模型。
5.根据权利要求1所述的娱乐健身方法，其特征在于，所述实时锻炼数据包括运动心率；所述方法还包括：
监测所述运动心率是否大于最大心率；
若所述运动心率大于最大心率，则向用户发出警报。
6.根据权利要求1所述的娱乐健身方法，其特征在于，所述在所述显示设备上共同呈现所述用户模型和虚拟人物的运动，包括：
获取用户在所述显示设备上选定的虚拟场景；
在所述虚拟场景中共同呈现所述用户模型和虚拟人物的运动。
7.根据权利要求5所述的娱乐健身方法，其特征在于，所述监测所述运动心率是否大于最大心率，包括：
监测所述运动心率在预设时间间隔内是否均超过最大心率；
所述若所述运动心率大于最大心率，则向用户发出警报，包括：
若所述运动心率在预设时间间隔内均超过最大心率，则向用户发出警报。
8.根据权利要求1所述的娱乐健身方法，其特征在于，所述实时锻炼数据包括运动心率；所述方法还包括：
检测所述运动心率是否大于目标心率；
若所述运动心率不大于目标心率，则向用户发出提醒。
9.一种云端服务器，其特征在于，所述云端服务器包括存储器和处理器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8中任一项所述的娱乐健身方法。
10.一种娱乐健身系统，其特征在于，所述系统包括显示设备、云端服务器和用户终端；
所述用户终端用于采集用户的体征数据和实时锻炼数据；
所述显示设备用于接收所述云端服务器发送的用户模型和虚拟人物模型；
所述云端服务器用于获取所述体征数据和实时锻炼数据并在执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8中任一项所述的娱乐健身方法。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如权利要求1至8中任一项所述的娱乐健身方法。
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