CN113171079B - 一种游泳疲劳预警方法、可穿戴设备及存储介质 - Google Patents

一种游泳疲劳预警方法、可穿戴设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113171079B
CN113171079B CN202110401216.9A CN202110401216A CN113171079B CN 113171079 B CN113171079 B CN 113171079B CN 202110401216 A CN202110401216 A CN 202110401216A CN 113171079 B CN113171079 B CN 113171079B
Authority
CN
China
Prior art keywords
acceleration signal
target
heart rate
swimming
acceleration
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.)
Active
Application number
CN202110401216.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113171079A (zh
Inventor
许嘉鹏
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 Oppo Mobile Telecommunications Corp Ltd
Original Assignee
Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp Ltd
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 Oppo Mobile Telecommunications Corp Ltd filed Critical Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp Ltd
Priority to CN202110401216.9A priority Critical patent/CN113171079B/zh
Publication of CN113171079A publication Critical patent/CN113171079A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113171079B publication Critical patent/CN113171079B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1118—Determining activity level
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1126—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb using a particular sensing technique
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7282—Event detection, e.g. detecting unique waveforms indicative of a medical condition
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/746—Alarms related to a physiological condition, e.g. details of setting alarm thresholds or avoiding false alarms
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Abstract

本发明实施例公开了一种游泳疲劳预警方法、可穿戴设备及存储介质，应用于智能穿戴技术领域，可以通过可穿戴设备实现游泳疲劳预警。该方法包括：获取当前时间窗内的加速度信号参数，加速度信号参数包括：功率、波峰幅值和波峰间隔时长中的至少一种；若所述加速度信号参数满足预设条件，则输出游泳疲劳预警；其中，所述预设条件包括以下至少一项：所述功率小于目标功率；所述波峰幅值小于目标波峰幅值；所述波峰间隔时长大于目标波峰间隔时长。

Description

一种游泳疲劳预警方法、可穿戴设备及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及智能穿戴技术领域，尤其涉及一种游泳疲劳预警方法、可穿戴设备及存储介质。
背景技术
游泳是一项广受大众欢迎的体育运动，但与此同时，溺水事故也时有发生。引发溺水事故的最主要原因是游泳者在水中容易错误估计自己的体力状况，没有及时关注到身体的疲劳状况，如何通过可穿戴设备实现游泳疲劳检测是亟需解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种游泳疲劳预警方法、可穿戴设备及存储介质，可以实现采用可穿戴设备进行游泳疲劳检测及预警。
为了解决上述技术问题，本发明实施例是这样实现的：
第一方面，提供一种游泳疲劳预警方法，应用于可穿戴设备，该方法包括：获取当前时间窗内的加速度信号参数；
若加速度信号参数满足预设条件，则输出游泳疲劳预警。
第二方面，提供一种可穿戴设备，该可穿戴设备包括：
获取模块，用于获取当前时间窗内的加速度信号参数；
处理模块，用于若加速度信号参数满足预设条件，则输出游泳疲劳预警。
第三方面，提供一种可穿戴设备，该可穿戴设备包括：处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面的游泳疲劳预警方法。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面的游泳疲劳预警方法。
在本发明实施例中，获取当前时间窗内的加速度信号参数，加速度信号参数包括：功率、波峰幅值和波峰间隔时长中的至少一种；若加速度信号参数满足预设条件，则输出游泳疲劳预警；其中，预设条件包括以下至少一项：功率小于目标功率；波峰幅值小于目标波峰幅值；波峰间隔时长大于目标波峰间隔时长。在游泳场景中，判断加速度信号参数的大小是否符合游泳疲劳的数据特征(例如，功率小于目标功率、波峰幅值小于目标波峰幅值，以及波峰间隔时长大于目标波峰间隔时长)。在出现这样的数据特征之后，可以触发输出游泳疲劳预警，从而可以避免出现溺水事故，提高人机交互性能。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种游泳疲劳检测场景的示意图；
图2为本发明实施例提供的一种游泳疲劳预警方法示意图一；
图3为本发明实施例提供的一种游泳疲劳预警方法示意图二；
图4为本发明实施例提供的一种可穿戴设备的结构示意图一；
图5为本发明实施例提供的一种可穿戴设备的结构示意图二；
图6为本发明实施例提供的一种可穿戴设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书中的术语“第一”和“第二”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述对象的特定顺序。例如，第一输入和第二输入等是用于区别不同的输入，而不是用于描述输入的特定顺序。
需要说明的是，本发明实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本发明实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
游泳是一项广受大众欢迎的体育运动，但与此同时，溺水也已成为我国近十年来主要的非正常死亡因素之一。引发溺水事故的最主要原因是游泳者在水中容易错误估计自己的体力状况，没有及时关注到身体的疲劳状况，如何通过可穿戴设备实现游泳疲劳检测是亟需解决的问题。
为了实现采用可穿戴设备进行游泳疲劳检测，本发明实施例提供一种游泳疲劳预警方法、可穿戴设备及存储介质。在游泳场景中，该方案可以通过当前时间窗内的加速度信号参数：功率、波峰幅值和波峰间隔中的至少一种，去判断加速度信号参数的大小是否符合游泳疲劳的数据特征，即功率小于目标功率、波峰幅值小于目标波峰幅值，以及波峰间隔时长大于目标波峰间隔时长。在出现这样的数据特征之后，可以触发输出游泳疲劳预警，从而可以避免出现溺水事故，提高人机交互性能。
如图1所示为一种游泳疲劳检测场景的示意图，如图1所示，游泳是一种周期性较强的运动，人在游泳时会按照如图1中(1)至(6)的顺序循环运动，但是在如图1中所示的场景中，游泳的用户手腕上佩戴有腕带设备(即本申请中的可穿戴设备)，那么随着用户在游泳过程中的循环重复动作，腕带设备通过传感器采集到的数据也会有一定的周期性。本发明实施例在游泳场景中，通过获取当前时间窗内的加速度信号参数：功率、波峰幅值和波峰间隔中的至少一种，去判断加速度信号参数的大小是否符合游泳疲劳的数据特征，即功率小于目标功率、波峰幅值小于目标波峰幅值，以及波峰间隔时长大于目标波峰间隔时长等。在出现这样的数据特征之后，可以触发输出游泳疲劳预警，从而可以避免出现溺水事故，提高人机交互性能。
本发明实施例中的可穿戴设备可以为智能手表、智能手环、智能脚环、智能眼镜之类的可穿戴设备。可选的，该可穿戴设备可以为腕带设备，如，智能手表、智能手环、智能脚环等。
本发明实施例提供的游泳疲劳预警方法的执行主体可以为上述的可穿戴设备，也可以为该可穿戴设备中能够实现游泳疲劳预警方法的功能模块和/或功能实体，具体的可以根据实际使用需求确定，本发明实施例不作限定。
如图2所示，本发明实施例提供一种游泳疲劳预警方法，该方法包括：
201、获取当前时间窗内的加速度信号参数。
本发明实施例中，该加速度信号参数可以是指加速度信号的特征参数。其中，加速度信号参数包括：功率、波峰幅值和波峰间隔时长中的至少一种。
本发明实施例中，加速度信号可以为可穿戴设备中的惯性测量单元(InertialMeasurement Unit，IMU)检测到的加速度信号。其中，该惯性测量单元，主要包括加速度传感器和陀螺仪传感器等元件。
可选的，可穿戴设备可以先通过IMU检测到初始加速度信号，并对检测到的初始加速度信号进行预处理之后，得到的加速度信号，并获取该加速度信号的相关特征参数(及上述加速度信号参数)。
可选的，IMU检测到初始加速度信号之后，可以对该初始处理加速度信号进行快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)，将该初始加速度信号转化为加速度频域信号，并获取该加速度频域信号的特征参数(即上述加速度信号参数)。
202、判断加速度信号参数是否满足预设条件。
若加速度信号参数满足预设条件，则执行下述203；若加速度信号参数不满足预设条件，则返回执行上述201。
其中，预设条件包括以下至少一项：
加速度信号的功率小于目标功率；
加速度信号的波峰幅值小于目标波峰幅值；
加速度信号的波峰间隔时长大于目标波峰间隔时长。
可选的，上述目标功率、目标波峰幅值，以及目标波峰间隔时长为预先设置在可穿戴设备中的阈值，这些阈值可以为在用户进入游泳疲劳状态的加速度信号参数的临界值。
可选的，上述目标功率、目标波峰幅值，以及目标波峰间隔时长为历史检测的加速度信号参数。
可选的，本发明实施例中，除了根据加速度信号参数是否满足预设条件，判断是否出现游泳疲劳以外，还可以通过心率值、血压以及体温等可穿戴设备的用户的生理特征参数来判断是否出现游泳疲劳。
203、输出游泳疲劳预警。
可选的，游泳疲劳预警可以通过提示消息的形式输出。
本发明实施例中，该游泳疲劳预警包括至少一种形式：
(1)语音形式的游泳疲劳预警，例如，输出类似于“您的身体已经疲劳，请您停止游泳注意休息”的语音信息提示用户休息。
(2)以震动形式输出游泳疲劳预警，例如，通过可穿戴设备中的马达，启动可穿戴设备震动，以提示用户注意休息。
由于在用户游泳过程中，输出的语音信息难以被听到，因此以震动方式输出预警可以使得用户的佩戴可穿戴设备的位置感知到，在应用在游泳疲劳检测的场景中时，会有较好的提示效果。
(3)以画面显示的形式输出游泳疲劳预警，例如，可以通过可穿戴设备的显示屏显示游泳疲劳预警，提示用户注意休息。进一步的，还可以在显示屏中显示如上述加速度信号参数等与用户运动相关的信息，以供可穿戴设备的用户了解自身的运动状态。
进一步的，本发明实施例中，输出游泳疲劳预警可以是发送游泳疲劳的通知信息给目标设备，该目标设备是与可穿戴设备关联的设备。
例如，针对儿童或者老年人群体，可以将这类用户的可穿戴设备与其家人的手机或电脑等设备相关联，在可穿戴设备检测到这类用户出现游泳疲劳时，可以向目标设备输出游泳疲劳预警。这样可以使得儿童或者老年人群体的家人及时了解这类可穿戴设备用户当前的游泳状态，关注可穿戴设备的用户，避免出现意外情况。
本发明实施例提供的游泳疲劳预警方法，在游泳场景中，可穿戴设备可以获取当前时间窗内的加速度信号参数：功率、波峰幅值和波峰间隔中的至少一种，并去判断加速度信号参数的大小是否符合游泳疲劳的数据特征，即功率小于目标功率、波峰幅值小于目标波峰幅值，以及波峰间隔时长大于目标波峰间隔时长。在出现这样的数据特征之后，可以触发输出游泳疲劳预警，从而可以避免出现溺水事故，提高人机交互性能。
如图3所示，本发明实施例提供一种游泳疲劳预警方法，该方法包括：
301、通过压力传感器持续采集压力值。
302、判断压力值增量是否大于预设增量。
其中，压力值增量为在预设时长内所采集到的压力值相比于历史压力值的增量。
若检测到压力值增量大于预设增量，则执行下述303至306；若检测到压力值增量小于或等用户预设增量，则返回执行上述301。
在进行游泳疲劳检测前，可以先检测用户是否进入水中，具体的检测方式可以通过压力传感器持续采集压力值进行判断。通常在空气中，可穿戴设备中所检测到的压力值通常较为稳定不会突然增大或减小，而通常在水中可穿戴设备会由于受到水的压力而增加，基于此，在短时间内出现压力值增量大于预设增量的情况下，可以确定出可穿戴设备可能从空气中进入水中，以此判断出可穿戴设备可能进入水中，需要触发后续游泳疲劳的检测。
可选的，在一段时间内，通过压力传感器持续采集压力值，在发现在较短时间内(预设时长内)压力值，相比于历史压力值增加超过一定量时，认为可穿戴设备进入水中。例如，在5s内检测到的多个压力值，相比于5s前检测到的压力值，均增加了40百帕时，认为用户入水并自动开启游泳疲劳检测功能。
本发明实施例中，针对预设时长内的压力值与历史压力值进行比较，针对用户手腕上佩戴有本实施例中的可穿戴设备之后，可以避免将用户在洗手等短时间入水的场景检测为用户游泳时的长时间入水场景，从而可以提高检测的准确度。
303、采集当前时间窗内的加速度信号。
本发明实施例中，时间窗是指一定的时间长度，通常可以设置时长窗的时长，例如，可以设置10秒为一个时间窗，那么采集当前时间窗内的加速度信号，是指采集该10秒内的加速度信号。
本发明实施例中，可以实时将每10s的加速度信号作为一个数据缓存窗口，滑动步长为5s，用于后续判断可穿戴设备的用户是否处于游泳状态。
304、对加速度信号进行快速傅里叶变换，以将加速度信号转化为加速度频域信号。
其中，快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)是一种用较低的时间复杂度实现傅里叶变换的方法，该方法可以实现时域到频域的基础变换。
305、对加速度频域信号进行波峰检测，获取加速度频域信号的至少一个波峰值。
由于游泳运动是一项具有强周期特征的运动，因此其加速度频域信号也会存在周期性的波动，每个周期内会存在波峰。针对加速度频域信号进行波峰检测，可以获取加速度频域信号的至少一个波峰值。
其中，上述波峰值为加速度信号波峰处的频率值。
306、判断至少一个波峰值是否处于第一频率区间内。
若至少一个波峰值处于第一频率区间内，则说明用户处于游泳状态，执行下述307至309；若至少一个波峰值不处于第一频率区间内，则说明用户不处于游泳状态，返回执行上述301。
本发明实施例中，可以根据当前时间窗内的加速度信号的频率，确定可穿戴设备的用户是否处于游泳状态，即上述304至306。并在确定用户处于游泳状态时，才继续后续的检测，避免在用户处于非游泳状态下的误检测。
其中，第一频率区间可以为人在正常游泳运动时加速度频域信号的频率区间。可选的，该频率区间可以为从0.35Hz至0.8Hz之间。
本发明实施例中，该第一频率区间可以为该可穿戴设备的用户在正常游泳运动时加速度频域信号的频率区间。
可选的，可穿戴设备的缓存内会存储当前时刻前的多个数据缓存窗口的加速度信号参数作为历史数据，用于对用户的游泳状态进行自适应检测。如果用户中途停止游泳，则会停止更新缓存，在检测到用户重新开始后再继续检测。
可选的，在采集当前时间窗内的加速度信号之前，可以检测加速度信号，在缓存中存储多个时间窗内的加速度信号参数；根据多个时间窗内的加速度信号参数确定上述目标功率、目标波峰幅值和目标波峰间隔时长中的任一项。
可选的，检测加速度信号参数，在缓存中存储多个时间窗内的加速度信号参数之前，还包括：检测一时间窗内的加速度信号的频率；根据一时长窗内的加速度信号的频率，确定用户是否处于游泳状态；检测加速度信号参数，在缓存中存储多个时间窗内的加速度信号参数，包括：若确定用户处于游泳状态，则在缓存中存储多个时间窗内的加速度信号参数，一时间窗内为多个时间窗中的任一时间窗；若确定用户不处于游泳状态，则不在缓存中存储该一时间窗内的加速度信号参数。
示例性的，以一个数据缓存窗口为10s，而滑动步长为5s为例，可以缓存6数据缓存窗口的加速度信号参数，即缓存当前时刻前30s的加速度信号参数。
需要说明的是，根据一时长窗内的加速度信号的频率，确定用户是否处于游泳状态的方法，与上述根据当前时间窗内的加速度信号的频率，确定可穿戴设备的用户是否处于游泳状态的方法类似，可以参考针对上述步骤304至306的描述，此处不再赘述。
本发明实施例中，在存储历史数据时，仅对处于游泳状态下的历史数据进行检测，从而可以保存更为有效的历史数据来确定用于进行判断用户是否游泳疲劳的参数值(即上述目标功率、目标波峰幅值和目标波峰间隔时长中的任一项)，进一步提高了判断精度。
307、获取加速度频域信号的加速度信号参数。
其中，加速度信号参数包括：功率、波峰幅值和波峰间隔时长中的至少一种。
308、采集用户的第一心率值。
通过脉搏波描述法(PhotoPlethysmoGraph，PPG)传感器，获取PPG信号，并对PPG信号进行时域峰值检测，获取当前的实时心率值，即上述第一心率值。
其中，PPG是借光电转换技术在活体组织中检测血液容积变化的一种红外无损检测技术。当一定波长的光束照射到指端皮肤表面，每次心跳时，血管的收缩和扩张都会影响光的透射或是光的反射。当光线透过皮肤组织然后再反射到光传感器时，光照会有一定的衰减。像肌肉、骨骼、静脉和其他连接组织对光的吸收是基本不变的，但是动脉会不同，由于动脉里有血液的脉动，那么对光的吸收自然也会有所变化。光传感器把光信号转换成电信号时，正是由于动脉对光的吸收有变化而其他组织对光的吸收基本不变，得到的信号就可以分为直流(Direct Current，DC)信号和交流(Alternating Current，AC)信号。可穿戴设备可以根据该AC信号，能反应出血液流动的特点。在本发明实施例中，PPG可以用于检测可穿戴设备用户的心率值。
309、判断第一心率值是否大于无氧运动心率上限。
若第一心率值大于无氧运动心率上限，则执行下述310，第一心率值小于或等于无氧运动心率上限，则执行下述310和311。
可选的，针对不同年龄段的无氧运动心率上限不同。
本发明实施例中，可以先获取可穿戴设备的年龄，并根据下述公式一来计算该可穿戴设备的用户的无氧运动心率上限。
公式一：T＝220-G，其中，T为无氧运动心率上限，G为用户年龄。
本实施例中，可以通过将当前用户的心率值和无氧运动心率上限进行比较，来判断可穿戴设备的用户是否处于游泳疲劳状态，在心率值超过无氧运动心率上限时，可以确定可穿戴设备的用户处于游泳疲劳状态，可以直接输出游泳疲劳预警，在心率值未超过无氧运动心率上限时，还可以进一步通过判断加速度信号参数是否满足预设条件，确定可穿戴设备的用户是否处于游泳疲劳状态。
进一步的，结合当前用户年龄，去设置无氧运动心率上限，可以提高检测的准确性，使得该检测方式更加适用于可穿戴设备的用户。
310、输出游泳疲劳预警。
311、判断加速度信号参数是否满足预设条件。
若加速度信号参数满足预设条件，则执行上述310，若加速度信号参数不满足预设条件，则执行下述312和313。
其中，预设条件包括以下至少一项：
加速度信号(即上述加速度频域信号)的功率小于目标功率；
加速度信号(即上述加速度频域信号)的波峰幅值小于目标波峰幅值；
加速度信号(即上述加速度频域信号)的波峰间隔时长大于目标波峰间隔时长。
可选的，上述目标功率、目标波峰幅值，以及目标波峰间隔时长为预先设置在可穿戴设备中的阈值，这些阈值可以为在用户进入游泳疲劳状态的加速度信号参数的临界值。
可选的，上述目标功率、目标波峰幅值，以及目标波峰间隔时长为历史检测的加速度信号参数。具体的，可以根据预先获取的多个数据缓存窗口的加速度信号参数作为历史数据，计算上述目标功率、目标波峰幅值，以及目标波峰间隔时长。
其中，上述目标功率、目标波峰幅值，以及目标波峰间隔时长可以为根据多个数据缓存窗口的加速度信号参数作为历史数据所计算出的平均值；上述目标功率、目标波峰幅值，以及目标波峰间隔时长还可以为根据多个数据缓存窗口的加速度信号参数作为历史数据所计算出的极小值。
示例性的，假设预先获取了30s的的加速度信号参数，即缓存了6个数据缓存窗口的加速度信号参数(其中每个数据缓存窗口为10秒，滑动步长为5s)用于对用户的游泳状态进行自适应检测。如果用户中途停止游泳，则会停止更新缓存，在检测到用户重新开始后再继续检测。
本发明实施例中，可以通过判断加速度信号参数是否满足预设条件，来确定可穿戴设备的用户是否处于游泳疲劳状态，并在加速度信号参数满足预设条件时，确定可穿戴设备的用户处于游泳疲劳状态，可以输出游泳疲劳预警；还可以在加速度信号参数不满足预设条件时，进一步通过检测心率值来持续检测可穿戴设备的用户是否处于游泳疲劳状态。
312、采集用户的第二心率值。
313、判断第二心率值相比于目标心率值是否增大预设倍数。
若第二心率值相比于目标心率值增大了预设倍数，则执行上述310，若第二心率值相比于目标心率值未增大预设倍数，则继续执行下述314和315。
可选的，目标心率值为用户的历史心率的平均绝对偏差(Mean AbsoluteDeviation，MAD)值。上述MAD值是所有单个观测值与算术平均值的偏差的绝对值的平均。
其中，MAD值计算公式为：本发明实施例中，可以xi为第i个历史心率值，mean(x)为历史心率的算术平均值。
本发明实施例中，可以在缓存内预先存储心率数据的多个缓存时间窗口，并采用该多个缓存时间窗口中的历史心率数据，计算上述目标心率值。
可选的，该目标心率值可以为根据多个缓存时间窗口中的历史心率数据所计算出的平均值，或者中间值。例如，目标心率值可以是当前时刻前30s的缓存时间窗口中的15个心率数据，所计算出的平均值。
可选的，该目标心率值还可以为预设的心率值，例如，可以设定为该可穿戴设备用户在无氧运动过程中的标准心率值(例如，平均值或者中间值)。
314、获取连续多个时间窗内的加速度信号参数。
315、判断多个时间窗内的加速度信号参数是否满足目标条件。
若多个时间窗内的加速度信号参数满足目标条件，则执行上述310；若多个时间窗内的加速度信号参数不满足目标条件，则返回执行上述301。
其中，满足目标条件为：多个时间窗内的加速度信号参数存在以下至少一种特征：
(1)加速度信号(即加速度频域信号)的功率减小；
(2)加速度信号(即加速度频域信号)的波峰幅值减小；
(3)加速度信号(即加速度频域信号)的波峰间隔时长增大。
本发明实施例中，在根据心率值再次判断之后，还可以进一步判断连续多个时间窗内的加速度信号参数是否满足目标条件，在确定出满足目标条件时，确定出这多个时间窗内的加速度信号参数，表现出可穿戴设备的用户运动能力降低，确定可穿戴设备的用户处于游泳疲劳状态，输出游泳疲劳预警，连续多个时间窗内的加速度信号参数如果不满足目标条件，那么可以返回上述301重复执行本发明实施例中提供的游泳疲劳预警方法。
本发明实施例提供的，游泳疲劳预警方法，可以通过多次持续检测可穿戴设备的用户在游泳场景下的加速度信号参数以及心率值参数，并通过多个层次的判断来向用户输出预警，提醒用户在游泳过程中注意休息，避免意外发生。
如图4所示，提供一种可穿戴设备，该可穿戴设备包括：
获取模块401，用于获取当前时间窗内的加速度信号参数；
处理模块402，用于若加速度信号参数满足预设条件，则输出游泳疲劳预警。
可选的，所述加速度信号参数包括：功率、波峰幅值和波峰间隔时长中的至少一种；所述预设条件包括以下至少一项：所述功率小于目标功率；或者所述波峰幅值小于目标波峰幅值；所述波峰间隔时长大于目标波峰间隔时长。
可选的，所述处理模块402，还用于检测加速度信号，在缓存中存储多个时间窗内的加速度信号参数；根据所述多个时间窗内的加速度信号参数确定所述目标功率、所述目标波峰幅值和所述目标波峰间隔时长中的任一项。
可选的，所述处理模块402，还用于所述检测加速度信号参数，在缓存中存储多个时间窗内的加速度信号参数之前，检测一时间窗内的加速度信号的频率；根据所述一时长窗内的加速度信号的频率，确定所述用户是否处于游泳状态；所述检测加速度信号参数，在缓存中存储多个时间窗内的加速度信号参数，包括：若确定所述用户处于游泳状态，则在缓存中存储所述多个时间窗内的加速度信号参数，所述一时间窗内为所述多个时间窗中的任一时间窗；若确定所述用户不处于游泳状态，则不在所述缓存中存储所述下一时间窗内的加速度信号参数。
可选的，获取模块401，还用于采集用户的第一心率值；
处理模块402，具体用于若第一心率值小于或等于无氧运动心率上限，且特征参数满足预设条件，则输出游泳疲劳预警。
可选的，处理模块402，还用于若第一心率值大于无氧运动心率上限，则输出游泳疲劳预警。
可选的，获取模块401，还用于若加速度信号参数不满足预设条件，则采集用户的第二心率值；
处理模块402，还用于若第二心率值相比于目标心率值增大预设倍数，则输出游泳疲劳预警；
目标心率值为用户的历史心率平均绝对偏差MAD值，或者，目标心率值为预设的心率阈值。
可选的，处理模块402，还用于若第二心率值小于或等于目标心率值，则获取连续多个时间窗内的加速度信号参数；若多个时间窗内的加速度信号参数满足目标条件，则输出游泳疲劳预警；
其中，满足目标条件为多个时间窗内的加速度信号参数中，在后的时间窗内的加速度信号参数相比于在前的时间窗内的加速度信号参数存在以下至少一种特征：
功率减小；
波峰幅值减小；
波峰间隔时长增大。
可选的，获取模块401，用于获取当前时间窗内的加速度信号参数之前，采集当前时间窗内的加速度信号；
处理模块402，用于对加速度信号进行快速傅里叶变换，以将加速度信号转化为加速度频域信号；对加速度频域信号进行波峰检测，获取加速度频域信号的至少一个波峰值；
处理模块402，用于若至少一个波峰值处于第一频率区间内，则获取加速度频域信号的加速度信号参数。
可选的，获取模块401，还用于通过压力传感器持续采集压力值；
若检测到压力值增量大于预设增量，则采集当前时间窗内的加速度信号；
其中，压力值增量为在预设时长内所采集到的压力值相比于历史压力值的增量。
本发明实施例还提供一种可穿戴设备，该可穿戴设备可以包括处理器501，存储器502以及存储在存储器502上并可在处理器501上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器501执行时可以实现上述方法实施例中可穿戴设备执行的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
如图6所示，为一种可穿戴设备的硬件结构示意图，该可穿戴设备可以包括：射频(radio frequency，RF)电路610、存储器620、输入单元630、显示单元640、传感器650(可以包括加速度计651、PPG传感器652以及压力传感器653)、音频电路660、无线保真(wirelessfidelity，WiFi)模块670、处理器680、以及电源690等部件。其中，射频电路610包括接收器611和发送器612。本领域技术人员可以理解，图6中示出的可穿戴设备结构并不构成对可穿戴设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
RF电路610可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器680处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，RF电路610包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(low noiseamplifier，LNA)、双工器等。此外，RF电路610还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(globalsystem of mobile communication，GSM)、通用分组无线服务(general packet radioservice，GPRS)、码分多址(code division multiple access，CDMA)、宽带码分多址(wideband code division multiple access,WCDMA)、长期演进(long term evolution，LTE)、电子邮件、短消息服务(short messaging service，SMS)等。
存储器620可用于存储软件程序以及模块，处理器680通过运行存储在存储器620的软件程序以及模块，从而执行可穿戴设备的各种功能应用以及数据处理。存储器620可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据可穿戴设备的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器620可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
输入单元630可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与可穿戴设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元630可包括触控面板631以及其他输入设备632。触控面板631，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板631上或在触控面板631附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板631可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器680，并能接收处理器680发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板631。除了触控面板631，输入单元630还可以包括其他输入设备632。具体地，其他输入设备632可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
显示单元640可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及可穿戴设备的各种菜单。显示单元640可包括显示面板641，可选的，可以采用液晶显示器(liquidcrystal display，LCD)、有机发光二极管(organic light-Emitting diode，OLED)等形式来配置显示面板641。进一步的，触控面板631可覆盖显示面板641，当触控面板631检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器680以确定触摸事件的类型，随后处理器680根据触摸事件的类型在显示面板641上提供相应的视觉输出。虽然在图6中，触控面板631与显示面板641是作为两个独立的部件来实现可穿戴设备的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板631与显示面板641集成而实现可穿戴设备的输入和输出功能。
可穿戴设备还可包括传感器650，该传感器650可以包括加速度计651、PPG传感器652以及压力传感器653。该传感器650中还可以包括光传感器、运动传感器以及其他传感器等。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板641的亮度，接近传感器可在可穿戴设备移动到耳边时，关闭显示面板641和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别可穿戴设备姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于可穿戴设备还可配置的陀螺仪、压力计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
音频电路660、扬声器661，传声器662可提供用户与可穿戴设备之间的音频接口。音频电路660可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器661，由扬声器661转换为声音信号输出；另一方面，传声器662将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路660接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器680处理后，经RF电路610以发送给比如另一可穿戴设备，或者将音频数据输出至存储器620以便进一步处理。
WiFi属于短距离无线传输技术，可穿戴设备通过WiFi模块670可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图6示出了WiFi模块670，但是可以理解的是，其并不属于可穿戴设备的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
处理器680是可穿戴设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个可穿戴设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器620内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器620内的数据，执行可穿戴设备的各种功能和处理数据，从而对可穿戴设备进行整体监控。可选的，处理器680可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器680可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器680中。
可穿戴设备还包括给各个部件供电的电源690(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器680逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。尽管未示出，可穿戴设备还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。
本发明实施例中，处理器680用于控制传感器650中的加速度计651获取当前时间窗内的加速度信号参数；
处理器680，用于若加速度信号参数满足预设条件，则输出游泳疲劳预警。
可选的，所述加速度信号参数包括：功率、波峰幅值和波峰间隔时长中的至少一种；所述预设条件包括以下至少一项：所述功率小于目标功率；或者所述波峰幅值小于目标波峰幅值；所述波峰间隔时长大于目标波峰间隔时长。
可选的，所述处理器680，还用于控制传感器650中的加速度计651检测加速度信号，在缓存中存储多个时间窗内的加速度信号参数；根据所述多个时间窗内的加速度信号参数确定所述目标功率、所述目标波峰幅值和所述目标波峰间隔时长中的任一项。
可选的，所述处理器680，还用于检测加速度信号参数，在缓存中存储多个时间窗内的加速度信号参数之前，检测一时间窗内的加速度信号的频率；根据所述一时长窗内的加速度信号的频率，确定所述用户是否处于游泳状态；所述检测加速度信号参数，在缓存中存储多个时间窗内的加速度信号参数，包括：若确定所述用户处于游泳状态，则在缓存中存储所述多个时间窗内的加速度信号参数，所述一时间窗内为所述多个时间窗中的任一时间窗；若确定所述用户不处于游泳状态，则不在所述缓存中存储所述下一时间窗内的加速度信号参数。
可选的，处理器680还用于控制传感器650中的PPG传感器652，采集用户的第一心率值；
处理器680，具体用于若第一心率值小于或等于无氧运动心率上限，且特征参数满足预设条件，则输出游泳疲劳预警。
可选的，处理器680，还用于若第一心率值大于无氧运动心率上限，则输出游泳疲劳预警。
可选的，若加速度信号参数不满足预设条件，则处理器680还用于控制传感器650中的PPG传感器652采集用户的第二心率值；
处理器680，还用于若第二心率值相比于目标心率值增大预设倍数，则输出游泳疲劳预警；
目标心率值为用户的历史心率平均绝对偏差MAD值，或者，目标心率值为预设的心率阈值。
可选的，处理器680，还用于若第二心率值小于或等于目标心率值，则获取连续多个时间窗内的加速度信号参数；若多个时间窗内的加速度信号参数满足目标条件，则输出游泳疲劳预警；
其中，满足目标条件为多个时间窗内的加速度信号参数中，在后的时间窗内的加速度信号参数相比于在前的时间窗内的加速度信号参数存在以下至少一种特征：
功率减小；
波峰幅值减小；
波峰间隔时长增大。
可选的，处理器680用于控制传感器650中的加速度计651还获取当前时间窗内的加速度信号参数之前，采集当前时间窗内的加速度信号；
处理器680，用于对加速度信号进行快速傅里叶变换，以将加速度信号转化为加速度频域信号；对加速度频域信号进行波峰检测，获取加速度频域信号的至少一个波峰值；
处理器680，用于若至少一个波峰值处于第一频率区间内，则获取加速度频域信号的加速度信号参数。
可选的，处理器680还用于控制传感器650中的压力传感器653持续采集压力值；若检测到压力值增量大于预设增量，并控制加速度计651采集当前时间窗内的加速度信号；
其中，压力值增量为在预设时长内所采集到的压力值相比于历史压力值的增量。
本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例中可穿戴设备执行的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
其中，该计算机可读存储介质可以为只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台可穿戴设备(可以是可穿戴设备，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。

Claims (9)

1.一种游泳疲劳预警方法，其特征在于，应用于可穿戴设备，包括：
检测加速度信号，在缓存中存储多个时间窗内的加速度信号参数；
根据所述多个时间窗内的加速度信号参数确定目标功率、目标波峰幅值和目标波峰间隔时长中的任一项；
获取当前时间窗内的加速度信号参数；
若所述加速度信号参数满足预设条件，则向目标设备输出游泳疲劳预警，所述目标设备为与所述可穿戴设备关联的设备；
其中，所述加速度信号参数包括：功率、波峰幅值和波峰间隔时长中的至少一种；所述预设条件包括以下至少一项：所述功率小于所述目标功率、所述波峰幅值小于所述目标波峰幅值，以及所述波峰间隔时长大于所述目标波峰间隔时长；
若所述加速度信号参数不满足预设条件，则采集用户的第二心率值；
若所述第二心率值相比于目标心率值增大预设倍数，则输出所述游泳疲劳预警；
其中，所述目标心率值为所述用户的历史心率的平均绝对偏差MAD值，或者，所述目标心率值为预设的心率阈值；
若所述第二心率值小于或等于所述目标心率值，则获取连续多个时间窗内的所述加速度信号参数；若所述多个时间窗内的所述加速度信号参数满足目标条件，则输出所述游泳疲劳预警；
其中，所述满足目标条件为多个时间窗内的所述加速度信号参数中，在后的时间窗内的加速度信号参数相比于在前的时间窗内的加速度信号参数存在以下至少一种特征：
所述功率减小；
所述波峰幅值减小；
所述波峰间隔时长增大。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在缓存中存储多个时间窗内的加速度信号参数之前，所述方法还包括：
检测一时间窗内的加速度信号的频率；
根据所述一时长窗内的加速度信号的频率，确定所述用户是否处于游泳状态；
所述在缓存中存储多个时间窗内的加速度信号参数，包括：
若确定所述用户处于游泳状态，则在缓存中存储所述多个时间窗内的加速度信号参数，所述一时间窗内为所述多个时间窗中的任一时间窗；
若确定所述用户不处于游泳状态，则不在所述缓存中存储所述一时间窗内的加速度信号参数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述加速度信号参数满足预设条件，则输出游泳疲劳预警之前，所述方法还包括：
采集用户的第一心率值；
所述若所述加速度信号参数满足预设条件，则输出游泳疲劳预警，包括：
若所述第一心率值小于或等于无氧运动心率上限，且所述加速度信号参数满足预设条件，则输出所述游泳疲劳预警。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采集用户的第一心率值之后，所述方法还包括：
若所述第一心率值大于所述无氧运动心率上限，则输出所述游泳疲劳预警。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前时间窗内的加速度信号参数之前，所述方法还包括：
采集所述当前时间窗内的加速度信号；
对所述加速度信号进行快速傅里叶变换，以将所述加速度信号转化为加速度频域信号；
对所述加速度频域信号进行波峰检测，获取所述加速度频域信号的至少一个波峰值；
所述获取当前时间窗内的加速度信号参数，包括：
若所述至少一个波峰值处于第一频率区间内，则获取所述加速度频域信号的所述加速度信号参数。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述采集当前时间窗内的加速度信号之前，所述方法还包括：
通过压力传感器持续采集压力值；
所述采集所述当前时间窗内的加速度信号，包括：
若检测到压力值增量大于预设增量，则采集当前时间窗内的加速度信号；
其中，所述压力值增量为在预设时长内所采集到的压力值相比于历史压力值的增量。
7.一种可穿戴设备，其特征在于，包括：
处理模块，用于检测加速度信号，在缓存中存储多个时间窗内的加速度信号参数；
所述处理模块，还用于根据所述多个时间窗内的加速度信号参数确定目标功率、目标波峰幅值和目标波峰间隔时长中的任一项；
获取模块，用于获取当前时间窗内的加速度信号参数；
所述处理模块，还用于若所述加速度信号参数满足预设条件，则向目标设备输出游泳疲劳预警预设条件，所述目标设备为与所述可穿戴设备关联的设备；
其中，所述加速度信号参数包括：功率、波峰幅值和波峰间隔时长中的至少一种；所述预设条件包括以下至少一项：所述功率小于所述目标功率、所述波峰幅值小于所述目标波峰幅值，以及所述波峰间隔时长大于所述目标波峰间隔时长；
所述处理模块，还用于若所述加速度信号参数不满足预设条件，则采集用户的第二心率值；若所述第二心率值相比于目标心率值增大预设倍数，则输出所述游泳疲劳预警；
其中，所述目标心率值为所述用户的历史心率的平均绝对偏差MAD值，或者，所述目标心率值为预设的心率阈值；
若所述第二心率值小于或等于所述目标心率值，则获取连续多个时间窗内的所述加速度信号参数；若所述多个时间窗内的所述加速度信号参数满足目标条件，则输出所述游泳疲劳预警；
其中，所述满足目标条件为多个时间窗内的所述加速度信号参数中，在后的时间窗内的加速度信号参数相比于在前的时间窗内的加速度信号参数存在以下至少一种特征：
所述功率减小；
所述波峰幅值减小；
所述波峰间隔时长增大。
8.一种可穿戴设备，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的游泳疲劳预警方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括：所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的游泳疲劳预警方法。
CN202110401216.9A 2021-04-14 2021-04-14 一种游泳疲劳预警方法、可穿戴设备及存储介质 Active CN113171079B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110401216.9A CN113171079B (zh) 2021-04-14 2021-04-14 一种游泳疲劳预警方法、可穿戴设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110401216.9A CN113171079B (zh) 2021-04-14 2021-04-14 一种游泳疲劳预警方法、可穿戴设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113171079A CN113171079A (zh) 2021-07-27
CN113171079B true CN113171079B (zh) 2023-09-12

Family

ID=76923353

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110401216.9A Active CN113171079B (zh) 2021-04-14 2021-04-14 一种游泳疲劳预警方法、可穿戴设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113171079B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103280074A (zh) * 2013-05-16 2013-09-04 西南林业大学 一种低成本室内游泳池溺水救生自动报警系统
CN103295366A (zh) * 2013-04-18 2013-09-11 浙江大学城市学院 一种基于体感的溺水报警装置及其方法
WO2016097746A1 (en) * 2014-12-19 2016-06-23 Mclaren Applied Technologies Limited Biomechanical analysis
CN106730651A (zh) * 2017-03-27 2017-05-31 广东小天才科技有限公司 一种游泳监测模块切换的方法和装置
CN106912006A (zh) * 2017-04-01 2017-06-30 成都精位科技有限公司 一种智慧游泳运动系统及实现运动管理的方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4252268B2 (ja) * 2002-08-29 2009-04-08 パイオニア株式会社 疲労度判別システム、疲労度判別方法、および疲労度判別用プログラム
US11766214B2 (en) * 2014-11-19 2023-09-26 Suunto Oy Wearable sports monitoring equipment and method for characterizing sports performances or sportspersons
US10959647B2 (en) * 2015-12-30 2021-03-30 Seismic Holdings, Inc. System and method for sensing and responding to fatigue during a physical activity
US10490051B2 (en) * 2016-02-05 2019-11-26 Logitech Europe S.A. Method and system for detecting fatigue in an athlete

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103295366A (zh) * 2013-04-18 2013-09-11 浙江大学城市学院 一种基于体感的溺水报警装置及其方法
CN103280074A (zh) * 2013-05-16 2013-09-04 西南林业大学 一种低成本室内游泳池溺水救生自动报警系统
WO2016097746A1 (en) * 2014-12-19 2016-06-23 Mclaren Applied Technologies Limited Biomechanical analysis
CN106730651A (zh) * 2017-03-27 2017-05-31 广东小天才科技有限公司 一种游泳监测模块切换的方法和装置
CN106912006A (zh) * 2017-04-01 2017-06-30 成都精位科技有限公司 一种智慧游泳运动系统及实现运动管理的方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Effect of fatigue on the intra-cycle acceleration in front crawl swimming: time-frequency analysis;V.Tella, et al;《Journal of Biomechanics》;20081231;第86-92页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113171079A (zh) 2021-07-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6434144B2 (ja) デバイスにおけるレイズジェスチャ検出
KR102561587B1 (ko) 전자 장치 및 그의 동작 방법
CN110364145B (zh) 一种语音识别的方法、语音断句的方法及装置
RU2584459C2 (ru) Жестовое управление для отслеживания показателей жизнедеятельности
CN109938720B (zh) 基于心率的提醒方法、可穿戴设备及计算机可读存储介质
CN109718112B (zh) 用药提醒方法、装置及计算机可读存储介质
CN108293080A (zh) 一种情景模式切换的方法
CN108597186B (zh) 一种基于用户行为的溺水报警方法及可穿戴设备
CN108388403B (zh) 一种处理消息的方法及终端
CN108108090B (zh) 通信消息提醒方法及装置
CN106408869B (zh) 终端及检测人体跌倒方法和装置
CN108512615B (zh) 一种信号强度显示方法及移动终端
CN111405112A (zh) 消息提示方法及电子设备
CN109164908B (zh) 一种界面控制方法及移动终端
CN108389616B (zh) 一种用户健康的提醒方法及终端设备
CN113171079B (zh) 一种游泳疲劳预警方法、可穿戴设备及存储介质
US20190374149A1 (en) Apparatus, system and method for detecting onset autism spectrum disorder via a portable device
CN109126127A (zh) 游戏控制方法、双屏移动终端及计算机可读存储介质
CN117179706A (zh) 一种基于穿戴设备的科学睡眠监测的方法及装置
CN110277097B (zh) 数据处理方法及相关设备
CN115227855B (zh) 电梯消毒方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN111522592A (zh) 一种基于人工智能的智能终端唤醒方法和装置
CN115040116A (zh) 一种穿戴设备活动量监测的方法及装置
CN112190257B (zh) 按摩仪的控制方法及终端设备、计算机可读存储介质
CN114849215A (zh) 一种基于智能穿戴设备的跳绳计数的方法及装置

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