CN113546396A - 一种基于大数据的数据处理系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的数据处理系统及方法，该系统包括中央控制平台、数据采集模块、语音提示模块、用户打卡数据记录模块、用户状态数据分析模块和跑步圈，所述中央控制平台用于处理将接收到的信号发送给用户，所述数据采集模块用于采集用户跑步的里程、时速和心率，所述语音提示模块用于根据用户当前的状态及时作出提醒，所述用户打卡数据记录模块用于通过测算跑步圈用户之间的熟悉度，通过熟悉度的增大或者减小了解到用户在跑步圈跑步的状态，所述用户状态数据分析模块用于根据用户当前跑步的状态分析用户的疲劳度，并根据疲劳度进行不同程度的缓跑，所述跑步圈用于对当前用户所在跑步圈进行预约和管理。

Description

一种基于大数据的数据处理系统及方法
技术领域
本发明涉及大数据健康管理技术领域，具体为一种基于大数据的数据处理系统及方法。
背景技术
随着经济的大幅度发展，人们的生活水平也随着经济条件的增长大幅度提高，但是由于社会的高水平快速度的发展，很多人的健康水平逐渐降低，导致各种疾病产生，因此人们不仅需要在快速发展的社会下锻炼身体，现如今，社会上出现了较多的健身房以供用户进行锻炼使用，但是由于用户的不自觉性，时常有三天打鱼，两天晒网的状况发生，导致用户的健康状况并不能保持下去；
市场上还出现使用金钱诱使用户坚持跑步，通过所公布的步数能够看出用户是否坚持跑步，判断出该用户是否健康，通过金钱能够使得用户坚持一段时间，但是仅仅根据通过步数判断用户是否坚持跑步比较鸡肋，往往通过摇动手机就能够加长用户的步数，因此并不能通过此方法判断来鼓励用户进行坚持跑步，同时用户在跑步的时候会有不好的习惯，用户在跑完步之后，会直接喝水或者躺下休息，致使用户小腿发生肿胀和酸疼，导致用户有怕跑步的心理作用；
因此，需要一种基于大数据的数据处理系统及方法来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供为一种基于大数据的数据处理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的数据处理方法，该方法包括如下步骤：
Z01：主控模块接收到用户选择跑步的信息，用户初次带上手环，根据手环所检测到用户跑步的心率值和所跑里程数进行推荐符合用户的跑步圈，并根据用户所跑进程更新新跑步圈；
Z02：根据用户所选择的固定城市和当前所在城市，当检测到用户所在位置是固定城市时，判断与跑步圈内其它跑步人之间熟悉度，当检测到用户不在所选固定城市范围内时，判断用户在当前所在城市的熟悉度是否变化，根据熟悉度的变化值判断是否给予用户推荐跑步圈，当检测到用户在当前城市的熟悉度增加时，跳转到步骤Z03；
Z03：根据用户跑步的里程和跑步类型选择适合用户自身的跑步圈，并根据用户所选择的跑步圈预约时间点，在用户所预约时间结束后重新测算与新跑步圈内的熟悉度值，判断熟悉度的变化情况，当检测到用户的熟悉度在新跑步圈内增加或者平稳时，判断当前用户是否有叠加跑步英里数，当检测到用户有叠加时，跳转到步骤Z04，当检测到用户的熟悉度在新跑步圈内减小时，重新循环步骤Z03；
Z04：中央控制平台根据用户跑步的英里数和按照用户自身情况所叠加的英里数，判断用户自身的疲劳系数，根据疲劳系数测算得到的疲劳度向当前用户分配缓跑时间，从而能够管理用户在运动完之后进行缓跑，避免用户跑完步之后大幅度喝水以及直接休息，能够进一步的管理到用户的健康状态。
进一步的，在所述步骤Z02中，设定当前用户在跑步圈的熟悉值为S0，用户在跑步时间T={t1,t2,t3...tn}内所遇到跑步圈内人的个数为R={r1,r2,r3...rn}，当前用户所戴手环会触发信号识别对方所带手环是否在同一个跑步圈信号内，每当用户在跑步圈内结识一个人，熟悉度
Figure 834257DEST_PATH_IMAGE001
就会增加，其中，ro是指在不同时间段所遇到同跑步圈内的人，Li是指在不同时间段内的熟悉系数，当检测到用户在跑步圈内跑步时，系统给用户所分配的里程增加时，此时熟悉度
Figure 837985DEST_PATH_IMAGE002
，其中，ra是指用户超越用户以往里程数所结识到的同跑步圈内的人数，La是指里程数增大后的熟悉系数。
进一步的，在所述步骤Z03中，选择跑步圈的步骤为：
Z001：根据用户在当前所在城市的位置进行定位，在预设范围内根据距离大小进行排序，根据用户自身跑步情况根据用户当前所在位置跟随跑步圈跑至终点结束，或者是跟随系统所设定的距离进行跑步，当用户选择跟随跑步圈跑至终点时，根据用户的跑步里程、心率频率，在系统所设定的里程完成后预测跑步圈继续跑步的人数；
当检测到跑步圈内人不在继续跑步时，退出此时跑步的状态，中央控制皮平台及时发布消息给其它用户跑步锻炼；
Z002：当用户选择上述两种跑步方式之一时，根据当前跑步圈的人数进行提前预约，当检测到当前预约人数超过预设值时，根据中央控制平台上所显示每个人跑步的开始时间为w0，系统规定每个用户运动的时间集合为W={w1,w2,w3...wn}，根据不同用户跑步的剩余时间集合
Figure 217014DEST_PATH_IMAGE003
从小到大进行排序，判断用户是否歇跑并记录用户到达终点的时间，从而预约跑步圈。
进一步的，在所述步骤Z001中，根据数据采集模块所采集的数据得知，当前全程参与跑步圈的用户集合为H={h1,h2,h3...hn}，根据数据采集模块所采集的数据了解到中央控制平台距离上次给与不同用户加长跑步里程的时间集合为U={u1,u2,u3...un}，不同用户自系统加长跑步里程后用户坚持的时间为D={d1,d2,d3...dn}，根据所述用户在所坚持的时间内通过手环所监测到用户平均心率的集合为X={x1,x2.x3...xn}，根据用户的实际心率与用户的平均心率相比检测到误差在K%内以内的用户数量为E，当检测到人数E大于预设人数时，表示用户会继续跑步，当检测到人数E小于预设人数时，表示用户不会继续跑步。
在所述步骤Z002中，通过手环对当前参与跑步人数的位置进行检测，在二维平面中，不同用户在跑步圈的位置坐标集合为A={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)...(xn,yn)}，在时刻C1-C2内，用户到达位置的新坐标为
Figure 673403DEST_PATH_IMAGE004
，不同用户在不同位置之间的速度集合为Z={z1,z2,z3...zn}，
Figure 428869DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 287104DEST_PATH_IMAGE006
是指不同用户在不同时刻内之间的距离，zi是指第i个用户的速度，当检测到zi<
Figure 102613DEST_PATH_IMAGE007
时，此时用户的速度下降，当用户的速度下降至速度最低预设值时，代表用户处于歇跑状态，当检测到zi>
Figure 46298DEST_PATH_IMAGE007
时，代表用户处于加速状态，其中
Figure 838412DEST_PATH_IMAGE007
是指所有参与跑步运动的用户的平均速度。
进一步的，在所述步骤Z04中，通过中央控制平台采集到用户所规定的英里数完成的信号后，通过数据采集模块采集到用户并无叠加新的里程且用户跑步时的心率数值为Q={q1,q2,q3...qn}，当检测到qm-qi<qk时，表示用户的心率值处于平稳状态，此时用户的疲劳值
Figure 551153DEST_PATH_IMAGE008
；
当数据采集模块采集到用户叠加了新的里程后所采集到的心率数值为Q’={q1 ’,q2 ’,q3 ’...qn ’}，当检测到qm ’-qi ’ >>qk ’时，表示用户的心率值产生变化且变化的幅度大于预设幅度时，此时用户的疲劳值
Figure 271984DEST_PATH_IMAGE009
；
当检测到用户的疲劳值小于预设疲劳值时，中央控制平台发布信号提醒用户缓跑，当检测到用户的疲劳值大于预设疲劳值时，中央控制平台发布信号提醒用户叠加缓步；
其中qm、qm ’是指用户跑步时的心率最大值，qi、qi ’是指用户跑步时的心率最小值，qk、qk ’是指用户跑步时的心率预设偏差值，
Figure 968545DEST_PATH_IMAGE010
是指用户正常英里数的疲劳系数，
Figure 65814DEST_PATH_IMAGE011
是指用户叠加英里数之后的疲劳系数，lp1是指用户正常跑步时对应的英里数，lp2是指用户增加跑步里程时对应的英里数。
该系统包括中央控制平台、数据采集模块、语音提示模块、用户打卡数据记录模块、用户状态数据分析模块和跑步圈，所述中央控制平台用于处理将接收到的信号发送给用户，以便于用户及时作出反应，所述数据采集模块用于采集用户跑步的里程、时速和心率，从而能够实时检测用户当前的状态，所述语音提示模块用于根据用户当前的状态及时作出提醒，防止用户因跑步过度疲劳导致用户产生厌恶跑的情绪且用户的肌肉处于酸痛状态，所述用户打卡数据记录模块用于通过测算跑步圈用户之间的熟悉度，通过熟悉度的增大或者减小了解到用户在跑步圈跑步的状态，从而能够判断出用户跑步是否有偷懒行为，所述用户状态数据分析模块用于根据用户当前跑步的状态分析用户的疲劳度，并根据疲劳度进行不同程度的缓跑，使得用户的肌肉处于松弛状态，所述跑步圈用于对当前用户所在跑步圈进行预约和管理，所述中央控制平台的输出端与数据采集模块、语音提示模块、用户打卡数据记录模块、用户状态数据分析模块和跑步圈相连接。
所述数据采集模块包括手环、加速度传感器和震动传感器，所述手环穿戴在用户的手腕上，用于对用户跑步时的心率进行实时监测，从而能够判断用户的状态，所述加速度传感器用于对用户跑步时的里程和跑步时的时速进行监测，能够判断出用户跑步中途是否缓跑，使得中央控制平台根据数据采集模块的数据控制不同用户所应跑步的里程，所述震动传感器用于当检测到处于相同跑步圈内的用户时进行震动并记录，并将记录通过中央控制平台发送给用户打卡数据记录模块进行测算并保存，所述震动传感器、加速度传感器的输出端与手环的输入端相连接。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
1.使用用户打卡数据记录模块，判断用户手环是否产生震动即能够判断出用户是否与跑步圈内人的熟悉度，根据用户的熟悉度能够判断出用户当天是否有打卡，根据用户与跑步圈内人员的熟悉度高低即能够判断出用户是否进行跑步锻炼，从而能够判断出用户是否有偷懒的行为，并以此来作为是否更新用户里程的基本判断；
2.使用用户状态数据分析模块，根据系统所规定用户跑步的英里数、用户自身添加的英里数和用户手环所检测到的心率频率，能够判断出当前用户的疲劳状态，根据用户的疲劳状态分配用户的缓跑时间，使得用户在跑完步后使得用户的肌肉不处于特别紧绷的状态，使得用户能够处于愉快的状态；
3.使用跑步圈，用户能够在系统上预约跑步圈的时间，并且能够在跑步圈内部进行打卡，系统根据用户的打卡内容和手环上所显示的心率判断是否要给予用户加长跑步里程，通过使用跑步圈能够加强用户对跑步的概念，使得用户能够加强身体的锻炼。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种基于大数据的数据处理系统及方法的模块组成示意图；
图2是本发明一种基于大数据的数据处理系统及方法的步骤示意图；
图3是本发明一种基于大数据的数据处理系统及方法的选择跑步圈的步骤示意图。
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，所描述的实施例仅仅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，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-图3，本发明提供技术方案：
一种基于大数据的数据处理方法，Z01：主控模块接收到用户选择跑步的信息，用户初次带上手环，根据手环所检测到用户跑步的心率值和所跑里程数进行推荐符合用户的跑步圈，并根据用户所跑进程更新新跑步圈；
通过用户所戴的手环能够判断出当前用户运动时的心率测算值，通过用户的心率测算，系统能够判断是否需要给用户添加跑步里程，从而能够做到对用户跑步状态进行严格监督，不会使得用户因跑步里程一时间过多，导致用户对跑步产生抵抗；
Z02：根据用户所选择的固定城市和当前所在城市，当检测到用户所在位置是固定城市时，判断与跑步圈内其它跑步人之间熟悉度，当检测到用户不在所选固定城市范围内时，判断用户在当前所在城市的熟悉度是否变化，根据熟悉度的变化值判断是否给予用户推荐跑步圈，当检测到用户在当前城市的熟悉度增加时，跳转到步骤Z03；
当检测到用户在固定城市，能够通过熟悉度判断用户是否完成任务量，并且能够根据自身情况判断是否需要更换跑步圈，从而能够使得用户自身跑步时的状态能够提高并有效；
Z03：根据用户跑步的里程和跑步类型选择适合用户自身的跑步圈，并根据用户所选择的跑步圈预约时间点，在用户所预约时间结束后重新测算与新跑步圈内的熟悉度值，判断熟悉度的变化情况，当检测到用户的熟悉度在新跑步圈内增加或者平稳时，判断当前用户是否有叠加跑步英里数，当检测到用户有叠加时，跳转到步骤Z04，当检测到用户的熟悉度在新跑步圈内减小时，重新循环步骤Z03
通过熟悉度的测算，系统能够自动判断出当前用户是否进行跑步，是否有完成每天的运动量，保持健康的状态，并且使用熟悉度能够督促用户保持运动的状态，也间接的督促了用户进行运动，通过判断用户在新城市的熟悉度增长值，更加能够判断出用户的自觉性；
Z04：中央控制平台根据用户跑步的英里数和按照用户自身情况所叠加的英里数，判断用户自身的疲劳系数，根据疲劳系数测算得到的疲劳度向当前用户分配缓跑时间，从而能够管理用户在运动完之后进行缓跑，避免用户跑完步之后大幅度喝水以及直接休息，能够进一步的管理到用户的健康状态。
在所述步骤Z02中，设定当前用户在跑步圈的熟悉值为S0，用户在跑步时间T={t1,t2,t3...tn}内所遇到跑步圈内人的个数为R={r1,r2,r3...rn}，当前用户所戴手环会触发信号识别对方所带手环是否在同一个跑步圈信号内，每当用户在跑步圈内结识一个人，熟悉度
Figure 367482DEST_PATH_IMAGE001
就会增加，其中，ro是指在不同时间段所遇到同跑步圈内的人，Li是指在不同时间段内的熟悉系数，当检测到用户在跑步圈内跑步时，系统给用户所分配的里程增加时，此时熟悉度
Figure 790373DEST_PATH_IMAGE002
，其中，ra是指用户超越用户以往里程数所结识到的同跑步圈内的人数，La是指里程数增大后的熟悉系数；
通过设置（ra-r0）*La能够了解到当前系统增加用户里程之后的熟悉度，并通过与当前用户已有的熟悉度S0进行相加计算，能够得出当前用户最终的熟悉度值，其中熟悉度也会随着当在一时间段内所遇到的人数减小时变小，通过熟悉度能够作为判断当前用户坚持跑步的时间，能够作为系统给予用户增加里程的基础。
在所述步骤Z03中，选择跑步圈的步骤为：
Z001：根据用户在当前所在城市的位置进行定位，在预设范围内根据距离大小进行排序，根据用户自身跑步情况根据用户当前所在位置跟随跑步圈跑至终点结束，或者是跟随系统所设定的距离进行跑步，当用户选择跟随跑步圈跑至终点时，根据用户的跑步里程、心率频率，在系统所设定的里程完成后预测跑步圈继续跑步的人数；
当检测到跑步圈内人不在继续跑步时，退出此时跑步的状态，中央控制皮平台及时发布消息给其它用户跑步锻炼；
Z002：当用户选择上述两种跑步方式之一时，根据当前跑步圈的人数进行提前预约，当检测到当前预约人数超过预设值时，根据中央控制平台上所显示每个人跑步的开始时间为w0，系统规定每个用户运动的时间集合为W={w1,w2,w3...wn}，根据不同用户跑步的剩余时间集合
Figure 708650DEST_PATH_IMAGE003
从小到大进行排序，判断用户是否歇跑并记录用户到达终点的时间，从而预约跑步圈。
在所述步骤Z001中，根据数据采集模块所采集的数据得知，当前全程参与跑步圈的用户集合为H={h1,h2,h3...hn}，根据数据采集模块所采集的数据了解到中央控制平台距离上次给与不同用户加长跑步里程的时间集合为U={u1,u2,u3...un}，不同用户自系统加长跑步里程后用户坚持的时间为D={d1,d2,d3...dn}，根据所述用户在所坚持的时间内通过手环所监测到用户平均心率的集合为X={x1,x2.x3...xn}，根据用户的实际心率与用户的平均心率相比检测到误差在K%内以内的用户数量为E，当检测到人数E大于预设人数时，表示用户会继续跑步，当检测到人数E小于预设人数时，表示用户不会继续跑步；
根据人的从众心理，当检测到继续跑步的人超过预设人数时，会有人继续跟随跑步，当检测到继续跑步的人数小于预设人数时，不会有人继续跟随跑步，在这里所设置的心率集合X={x1,x2.x3...xn}，能够判断出在系统给与用户加长里程后，用户的心率频率是否在预设范围内，从而了解到用户是否坚持锻炼或者锻炼不到位，通过设置用户所坚持的时间D={d1,d2,d3...dn}，能够判断出用户锻炼的时间是否到位，通过上述两个条件的结合能够判断出当前继续跑步的人数，因为跑步时造成心率过大，导致呼吸困难，加大用户的疲劳数，因此心率是能够决定用户是否继续跑的基本条件。
在所述步骤Z002中，通过手环对当前参与跑步人数的位置进行检测，在二维平面中，不同用户在跑步圈的位置坐标集合为A={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)...(xn,yn)}，在时刻C1-C2内，用户到达位置的新坐标为
Figure 845496DEST_PATH_IMAGE004
，不同用户在不同位置之间的速度集合为Z={z1,z2,z3...zn}，
Figure 267250DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 861042DEST_PATH_IMAGE006
是指不同用户在不同时刻内之间的距离，zi是指第i个用户的速度，当检测到zi<
Figure 1037DEST_PATH_IMAGE007
时，此时用户的速度下降，当用户的速度下降至速度最低预设值时，代表用户处于歇跑状态，当检测到zi>
Figure 705688DEST_PATH_IMAGE007
时，代表用户处于加速状态，其中
Figure 247527DEST_PATH_IMAGE007
是指所有参与跑步运动的用户的平均速度。
在所述步骤Z04中，通过中央控制平台采集到用户所规定的英里数完成的信号后，通过数据采集模块采集到用户并无叠加新的里程且用户跑步时的心率数值为Q={q1,q2,q3...qn}，当检测到qm-qi<qk时，表示用户的心率值处于平稳状态，此时用户的疲劳值
Figure 746642DEST_PATH_IMAGE008
；
当数据采集模块采集到用户叠加了新的里程后所采集到的心率数值为Q’={q1 ’,q2 ’,q3 ’...qn ’}，当检测到qm ’-qi ’ >>qk ’时，表示用户的心率值产生变化且变化的幅度大于预设幅度时，此时用户的疲劳值
Figure 373932DEST_PATH_IMAGE009
；
当检测到用户的疲劳值小于预设疲劳值时，中央控制平台发布信号提醒用户缓跑，当检测到用户的疲劳值大于预设疲劳值时，中央控制平台发布信号提醒用户叠加缓步；
缓跑的路程应控制在用户的心率值降低且心率值处于平稳状态，当接收到用户跑完步的信号后，用户的心率值处于平稳状态，用户仍应保持缓跑状态，从而能够减少用户的疲劳且保持用户自身肌肉处于放松状态，避免用户跑完步之后立刻喝水和立刻蹲的行为产生；
通过疲劳值的计算能够判断出当前用户跑完步之后的疲劳状态，从而督促用户产生不同里程的缓跑，疲劳值的计算仅仅是为了在用户跑完步之后避免产生跑步后期反应，如：呕吐等，在用户叠加里程后，所产生的疲劳值和正常里程下的疲劳值不相同，因此叠加里程后的用户缓跑的距离需要加长，避免长生长跑后的不良反应。
其中qm、qm ’是指用户跑步时的心率最大值，qi、qi ’是指用户跑步时的心率最小值，qk、qk ’是指用户跑步时的心率预设偏差值，
Figure 849651DEST_PATH_IMAGE010
是指用户正常英里数的疲劳系数，
Figure 511576DEST_PATH_IMAGE011
是指用户叠加英里数之后的疲劳系数，lp1是指用户正常跑步时对应的英里数，lp2是指用户增加跑步里程时对应的英里数。
该系统包括中央控制平台、数据采集模块、语音提示模块、用户打卡数据记录模块、用户状态数据分析模块和跑步圈，所述中央控制平台用于处理将接收到的信号发送给用户，以便于用户及时作出反应，所述数据采集模块用于采集用户跑步的里程、时速和心率，从而能够实时检测用户当前的状态，所述语音提示模块用于根据用户当前的状态及时作出提醒，防止用户因跑步过度疲劳导致用户产生厌恶跑的情绪且用户的肌肉处于酸痛状态，所述用户打卡数据记录模块用于通过测算跑步圈用户之间的熟悉度，通过熟悉度的增大或者减小了解到用户在跑步圈跑步的状态，从而能够判断出用户跑步是否有偷懒行为，所述用户状态数据分析模块用于根据用户当前跑步的状态分析用户的疲劳度，并根据疲劳度进行不同程度的缓跑，使得用户的肌肉处于松弛状态，所述跑步圈用于对当前用户所在跑步圈进行预约和管理，所述中央控制平台的输出端与数据采集模块、语音提示模块、用户打卡数据记录模块、用户状态数据分析模块和跑步圈相连接。
所述数据采集模块包括手环、加速度传感器和震动传感器，所述手环穿戴在用户的手腕上，用于对用户跑步时的心率进行实时监测，从而能够判断用户的状态，所述加速度传感器用于对用户跑步时的里程和跑步时的时速进行监测，能够判断出用户跑步中途是否缓跑，使得中央控制平台根据数据采集模块的数据控制不同用户所应跑步的里程，所述震动传感器用于当检测到处于相同跑步圈内的用户时进行震动并记录，并将记录通过中央控制平台发送给用户打卡数据记录模块进行测算并保存，所述震动传感器、加速度传感器的输出端与手环的输入端相连接。
实施例1：设定当前用户在跑步圈的熟悉值为S0=8，用户在跑步时间T=1.5h内所遇到跑步圈内的人数为R={r1,r2,r3...rn}={3}，当前用户所戴手环会触发信号识别对方所带手环是否在同一个跑步圈信号内，每当用户在跑步圈内结识一个人，熟悉度就会增加；其中熟悉度为：
Figure 181592DEST_PATH_IMAGE012
；
其中，ro是指在不同时间段所遇到同跑步圈内的人，Li是指在不同时间段内的熟悉系数，当检测到用户在跑步圈内跑步时，系统给用户所分配的里程增加时，此时，在用户跑步时间2h内遇到跑步圈内人数为8人，此时熟悉度
Figure 296178DEST_PATH_IMAGE013
，
因此，用户的熟悉度和里程数有关； 其中，ra是指用户超越用户以往里程数所结识到的同跑步圈内的人数，La是指里程数增大后的熟悉系数；
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于大数据的数据处理方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：
Z01：主控模块接收到用户选择跑步的信息，用户初次带上手环，根据手环所检测到用户跑步的心率值和所跑里程数进行推荐符合用户的跑步圈，并根据用户所跑进程更新新跑步圈；
Z02：根据用户所选择的固定城市和当前所在城市，当检测到用户所在位置是固定城市时，判断与跑步圈内其它跑步人之间熟悉度，当检测到用户不在所选固定城市范围内时，判断用户在当前所在城市的熟悉度是否变化，根据熟悉度的变化值判断是否给予用户推荐跑步圈，当检测到用户在当前城市的熟悉度增加时，跳转到步骤Z03；
Z03：根据用户跑步的里程和跑步类型选择适合用户自身的跑步圈，并根据用户所选择的跑步圈预约时间点，在用户所预约时间结束后重新测算与新跑步圈内的熟悉度值，判断熟悉度的变化情况，当检测到用户的熟悉度在新跑步圈内增加或者平稳时，判断当前用户是否有叠加跑步英里数，当检测到用户有叠加时，跳转到步骤Z04，当检测到用户的熟悉度在新跑步圈内减小时，重新循环步骤Z03；
Z04：中央控制平台根据用户跑步的英里数和按照用户自身情况所叠加的英里数，判断用户自身的疲劳系数，根据疲劳系数测算得到的疲劳度向当前用户分配缓跑时间。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的数据处理方法，其特征在于：在所述步骤Z02中，设定当前用户在跑步圈的熟悉值为S0，用户在跑步时间T={t1,t2,t3...tn}内所遇到跑步圈内人的个数为R={r1,r2,r3...rn}，当前用户所戴手环会触发信号识别对方所带手环是否在同一个跑步圈信号内，每当用户在跑步圈内结识一个人，熟悉度
Figure 712734DEST_PATH_IMAGE001
就会增加，其中，ro是指在不同时间段所遇到同跑步圈内的人，Li是指在不同时间段内的熟悉系数，当检测到用户在跑步圈内跑步时，系统给用户所分配的里程增加时，此时熟悉度
Figure 494745DEST_PATH_IMAGE002
，其中，ra是指用户超越用户以往里程数所结识到的同跑步圈内的人数，La是指里程数增大后的熟悉系数。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的数据处理方法，其特征在于：在所述步骤Z03中，选择跑步圈的步骤为：
Z001：根据用户在当前所在城市的位置进行定位，在预设范围内根据距离大小进行排序，根据用户自身跑步情况根据用户当前所在位置跟随跑步圈跑至终点结束，或者是跟随系统所设定的距离进行跑步，当用户选择跟随跑步圈跑至终点时，根据用户的跑步里程、心率频率，在系统所设定的里程完成后预测跑步圈继续跑步的人数；
Z002：当用户选择上述两种跑步方式之一时，根据当前跑步圈的人数进行提前预约，当检测到当前预约人数超过预设值时，根据中央控制平台上所显示每个人跑步的开始时间为w0，系统规定每个用户运动的时间集合为W={w1,w2,w3...wn}，根据不同用户跑步的剩余时间集合
Figure 335662DEST_PATH_IMAGE003
从小到大进行排序，判断用户是否歇跑并记录用户到达终点的时间，从而预约跑步圈。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的数据处理方法，其特征在于：在所述步骤Z001中，根据数据采集模块所采集的数据得知，当前全程参与跑步圈的用户集合为H={h1,h2,h3...hn}，根据数据采集模块所采集的数据了解到中央控制平台距离上次给与不同用户加长跑步里程的时间集合为U={u1,u2,u3...un}，不同用户自系统加长跑步里程后用户坚持的时间为D={d1,d2,d3...dn}，根据所述用户在所坚持的时间内通过手环所监测到用户平均心率的集合为X={x1,x2.x3...xn}，根据用户的实际心率与用户的平均心率相比检测到误差在K%内以内的用户数量为E，当检测到人数E大于预设人数时，表示用户会继续跑步，当检测到人数E小于预设人数时，表示用户不会继续跑步。
5.根据权利要求3所述的一种基于大数据的数据处理方法，其特征在于：在所述步骤Z002中，通过手环对当前参与跑步人数的位置进行检测，在二维平面中，不同用户在跑步圈的位置坐标集合为A={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)...(xn,yn)}，在时刻C1-C2内，用户到达位置的新坐标为
Figure 203124DEST_PATH_IMAGE004
，不同用户在不同位置之间的速度集合为Z={z1,z2,z3...zn}，
Figure 787689DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 657163DEST_PATH_IMAGE006
是指不同用户在不同时刻内之间的距离，zi是指第i个用户的速度，当检测到zi<
Figure 668981DEST_PATH_IMAGE007
时，此时用户的速度下降，当用户的速度下降至速度最低预设值时，代表用户处于歇跑状态，当检测到zi>
Figure 492580DEST_PATH_IMAGE007
时，代表用户处于加速状态，其中
Figure 146416DEST_PATH_IMAGE007
是指所有参与跑步运动的用户的平均速度。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的数据处理方法，其特征在于：在所述步骤Z04中，通过中央控制平台采集到用户所规定的英里数完成的信号后，通过数据采集模块采集到用户并无叠加新的里程且用户跑步时的心率数值为Q={q1,q2,q3...qn}，当检测到qm-qi<qk时，表示用户的心率值处于平稳状态，此时用户的疲劳值
Figure 371861DEST_PATH_IMAGE008
；
当数据采集模块采集到用户叠加了新的里程后所采集到的心率数值为Q’={q1 ’,q2 ’,q3 ’...qn ’}，当检测到qm ’-qi ’ >>qk ’时，表示用户的心率值产生变化且变化的幅度大于预设幅度时，此时用户的疲劳值
Figure 820160DEST_PATH_IMAGE009
；
当检测到用户的疲劳值小于预设疲劳值时，中央控制平台发布信号提醒用户缓跑，当检测到用户的疲劳值大于预设疲劳值时，中央控制平台发布信号提醒用户叠加缓步；
其中qm、qm ’是指用户跑步时的心率最大值，qi、qi ’是指用户跑步时的心率最小值，qk、qk ’是指用户跑步时的心率预设偏差值，
Figure 396634DEST_PATH_IMAGE010
是指用户正常英里数的疲劳系数，
Figure 824467DEST_PATH_IMAGE011
是指用户叠加英里数之后的疲劳系数，lp1是指用户正常跑步时对应的英里数，lp2是指用户增加跑步里程时对应的英里数。
7.一种基于大数据的数据处理系统，其特征在于：该系统包括中央控制平台、数据采集模块、语音提示模块、用户打卡数据记录模块、用户状态数据分析模块和跑步圈，所述中央控制平台用于处理将接收到的信号发送给用户，所述数据采集模块用于采集用户跑步的里程、时速和心率，所述语音提示模块用于根据用户当前的状态及时作出提醒，所述用户打卡数据记录模块用于通过测算跑步圈用户之间的熟悉度，通过熟悉度的增大或者减小了解到用户在跑步圈跑步的状态，所述用户状态数据分析模块用于根据用户当前跑步的状态分析用户的疲劳度，并根据疲劳度进行不同程度的缓跑，所述跑步圈用于对当前用户所在跑步圈进行预约和管理，所述中央控制平台的输出端与数据采集模块、语音提示模块、用户打卡数据记录模块、用户状态数据分析模块和跑步圈相连接。
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的数据处理系统，其特征在于：所述数据采集模块包括手环、加速度传感器和震动传感器，所述手环穿戴在用户的手腕上，用于对用户跑步时的心率进行实时监测，所述加速度传感器用于对用户跑步时的里程和跑步时的时速进行监测，能够判断出用户跑步中途是否缓跑，所述震动传感器用于当检测到处于相同跑步圈内的用户时进行震动并记录，并将记录通过中央控制平台发送给用户打卡数据记录模块进行测算并保存，所述震动传感器、加速度传感器的输出端与手环的输入端相连接。
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Denomination of invention: A data processing system and method based on big data

Granted publication date: 20211123

Pledgee: Bank of China Limited by Share Ltd. Guangzhou Panyu branch

Pledgor: NANZE (GUANGDONG) TECHNOLOGY Co.,Ltd.

Registration number: Y2024980001685