CN114053112A - 一种按摩方法、装置、终端设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请适用于按摩设备技术领域，提供了一种按摩方法、装置、终端设备及介质，所述方法包括：采用不同的按摩手法分别对用户的多个身体区域进行按摩，所述按摩手法具有对应的按摩强度；采用预设的生理信号采集装置，采集所述用户的生理信息；将所述按摩手法、所述身体区域、所述按摩强度和所述生理信息输入至预设的推荐模型中，获取针对所述用户的推荐按摩手法；驱动按摩头采用所述推荐按摩手法对所述用户进行按摩。通过上述方法，能够针对不同用户采用不同的按摩手法。
Description
技术领域
本申请属于按摩设备技术领域，尤其涉及一种按摩方法、装置、终端设备及介质。
背景技术
随着按摩椅产业的不断发展，人们不再满足于通用化的按摩，开始追求个性化的按摩服务，这种需求不仅体现在硬件的定制和自动适配上，也体现在对按摩手法的智能化选择推荐上。
现有的按摩椅在进行按摩手法的选择时，或是无法推荐个性化按摩程序，只能将用户群体作为一个整体，进行无差别的通用按摩；或是将每个用户视为完全独立的个体，进行繁琐的个性化定制服务。这使得用户容易陷入极端化的状况，要么直接被推荐了不适合的按摩程序，要么需要付出额外的时间和精力来调整按摩程序，最终都难以获得满意的按摩效果。
综上，现有的按摩设备，无法针对用户提供合适的按摩服务。
发明内容
本申请实施例提供了一种按摩方法、装置、终端设备及介质，可以为选择用户的按摩手法。
第一方面，本申请实施例提供了一种按摩方法，应用于终端设备，所述方法包括：
采用不同的按摩手法分别对用户的多个身体区域进行按摩，所述按摩手法具有对应的按摩强度；
采用预设的生理信号采集装置，实时采集在上述按摩过程中的所述用户的生理信息；
将所述按摩手法、所述身体区域、所述按摩强度和所述生理信息输入至预设的推荐模型中，获取针对所述用户的推荐按摩手法；
驱动按摩头采用所述推荐按摩手法对所述用户进行按摩。
第二方面，本申请实施例提供了一种按摩装置，应用于终端设备，所述装置包括：
按摩模块，用于采用不同的按摩手法分别对用户的多个身体区域进行按摩，所述按摩手法具有对应的按摩强度；
采集模块，用于采用预设的生理信号采集装置，实时采集按摩过程中的所述用户的生理信息；
推荐模块，用于将所述按摩手法、所述身体区域、所述按摩强度和所述生理信息输入至预设的推荐模型中，获取针对所述用户的推荐按摩手法；
驱动模块，用于驱动按摩头采用所述推荐按摩手法对所述用户进行按摩。
第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述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上述第一方面所述的方法。
第四方面，本申请实施例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实现上述第一方面所述的方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中所述的方法。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
在本申请中，对用户的不同身体区域采用不同的按摩手法进行按摩，然后根据实时生理信号的变化确定最能缓解疲劳的按摩手法，将最能缓解疲劳的按摩手法作为推荐按摩手法，然后驱动按摩头采用该按摩手法按摩用户全身。本申请中，是基于用户在按摩过程中生理信息的变化趋势，不断生成适合用户的按摩手法，从而确保用户接受最能缓解疲劳或肌肉酸痛或用户最为偏爱的按摩服务。相比现有技术具有能有针对性的调整按摩手法的优点。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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是本申请实施例提供的一种人机交互平台的示意图；
图2是本申请实施例提供的一种肌电信号采集装置图；
图3是本申请实施例提供的一种神经网络算法的模型图；
图4是本申请实施例提供的一种实时自适应柔性控制智能按摩算法的示意图；
图5是本申请实施例提供的一种按摩方法的流程示意图；
图6是本申请实施例提供的一种按摩系统的结构示意图；
图7是本申请实施例提供的一种按摩方法的示意图；
图8是本申请实施例提供的一种按摩装置的结构示意图。
图9是本申请实施例提供的一种终端设备器的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
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。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
本申请实施例提供了一种智能按摩人机交互平台，可以在按摩设备中搭载该人机交互平台，使得按摩设备能够针对多样化人群的需求和个体身体机能的差异性，提供更加人性化的按摩服务，得到智能按摩设备。
图1是本申请实施例提供的一种人机交互平台的示意图。如图1所示，该人机交互平台包括人机交互操作模块、集成控制模块和硬件执行模块。
具体地，在智能按摩设备中，上述人机交互操作模块可以为按摩设备的显示端，用于数据的输入和执行状态的显示。上述集成控制模块中可以包括生理信号采集装置、数据分析处理单元、个性化数据库单元和智能柔性控制单元，具有自适应实时柔性控制功能。其中数据分析处理单元包含神经网络前处理算法、神经网络算法和自适应智能按摩算法。上述硬件执行模块是执行按摩动作的按摩设备。
具体地，上述生理信号采集装置可以包括肌电信号采集装置，图2是本申请实施例提供的一种肌电信号采集装置的示意图，如图2所示，肌电信号采集装置可以包括手掌固定气袋、信号检测区和气袋按摩区，手掌固定气袋以一定的压力保压，用于固定手掌，防止按摩过程中，手掌脱离信号检测装置；信号检测区包括肌电传感器，采用肌电传感器可以采集用户的肌电信号。
上述数据分析处理单元，包括神经网络前处理算法、神经网络算法和自适应智能按摩算法。图3是本申请实施例提供的一种神经网络算法的模型图，神经网络算法中包括输入参数、神经网络模型和输出参数。参照图3，神经网络算法中的输入参数为按摩部位、按摩手法、按摩强度和初始肌电信号均方值，其中，肌电信号均方值可以通过对初始肌电信号进行神经网络前处理得到。神经网络模型中包括神经网络预测模型，神经网络预测模型可以通过对大数据信息库中的数据进行RBF神经网络训练得到。将输入参数输入到神经网络预测模型中，从而得到神经网络可以得到输出参数。输出参数中包括肌电信号均方值的下降斜率。然后通过数据比较，筛选出最优按摩方法。
数据分析处理单元包含两部分：1)建立按摩方式对用户生理参数影响的信息库；2)基于信息库信息，建立数据处理模型，根据实时采集的用户生理参数，推选最佳按摩方案。信息库包含用户ID、按摩部位(如背部、腰部、臀部...)、按摩手法、按摩强度(如按摩力度、速度)和用户生理参数等，其中用户生理参数包含初始RMS值、RMS下降斜率，以及按摩程序疲劳缓解程度高、中、低类别。按摩程序的分类是为已注册ID的用户而个性化定制，基于云空间大数据库，根据用户的个体需求进行筛选适合用户不同身体部位的按摩手法和按摩强度，用于后续实时自适应控制按摩。为防止用户在进行初始化按摩程序定制时，是在较为放松的状态下进行匹配，使得某些按摩强度较大的按摩程序被筛选掉，统计所有使得RMS有下降斜率的按摩程序数量P和使得RMS的斜率小于额定值的按摩程序数量Q，当Q>80％P时，则认为此次初始化匹配失败，下一次按摩将重新进行匹配，直到匹配成功。将数量P的按摩程序进行类比归纳，将其归类为RMS下降斜率最大、中等和最小三种类型的按摩程序。
图4是本申请实施例提供的实时自适应柔性控制智能按摩算法的示意图，参照图4，将用户ID、按摩部位、按摩手法、按摩强度、和初始肌电信号均方值输入至个性化定制数据库中，得到肌电信号均方值斜率，从而获取最优按摩方法。同时对实时肌电信号进行处理得到实时肌电信号均方值，采用实时肌电信号均方值适时调整按摩程序。另外，将该用户的最优按摩方法存储在个性化定制数据库中，从而便于用户下次进行按摩。
以用户使用智能按摩设备的具体过程为例对本申请中的方法进行说明如下：
当用户使用智能按摩设备时，可以在按摩设备的界面采用用户ID进行用户登录；用户登录完成后，按摩设备可以根据用户ID获取用户信息，用户信息可以包括用户个人信息和历史按摩信息，用户个人信息可以包括用户个人身份、性别、身高、年龄、体重信息中的至少一种；历史按摩信息可以包括用户之前按摩时采用的最优按摩程序。同时，采用按摩设备上的生理信号采集装置采集用户的生理信息。具体地，可以采用肌电信号采集装置采集用户的肌电信号。将用户的小手臂放在气袋按摩区，手掌放在信号检测区，手掌心与肌电传感器相接触，并采用手掌固定气袋对用户的手掌进行固定，防止按摩过程中手掌脱离信号检测装置。信号检测区的肌电传感器在用户按摩过程中不断采集用户的肌电信号。
采用肌电信号计算均方值，根据均方值以及用户的个人信息，确定神经网络预测模型的输出参数，从而确定需要的按摩手法。然后根据模型输出的按摩手法对用户进行按摩。
在用户按摩过程中，实时监测肌电信号。采用肌电信号计算均方值，基于均方值可以判断当前的按摩方法是否缓解了用户的疲劳，从而确定是否需要切换到不同的按摩手法。
图5是本申请实施例提供的一种按摩方法的流程示意图，参照图5，所述方法包括：
S501，采用不同的按摩手法分别对用户的多个身体区域进行按摩，所述按摩手法具有对应的按摩强度。
具体地，本申请的执行主体为终端设备，终端设备可以为按摩设备，比如按摩椅。
具体地，可以将身体划分为多个区域，然后对于每个区域采用不同的按摩手法进行按摩。按摩区域可以包括腰部、腰部、臀部；按摩强度可以包括按摩力度、速度。
S502，采用预设的生理信号采集装置，实时采集按摩过程中的所述用户的生理信息。
具体地，上述生理信息可以为肌电信号。可以采用肌电传感器实时采集用户的肌电信号。另外，生理信息还可以为体温等。
具体地，采集到的身体信号，可以用来衡量用户的疲劳程度。在用户按摩过程中，通过对生理信号进行监测，可以判断出用户的疲劳是否因为按摩而得到缓解。
具体地，可以采用生理信号采集装置实时检测用户的生理信息，比如，每隔预设时间，采集一次用户的几点信号。
具体地，根据人体的疲劳程度与肌电信号均方根(RMS)正相关的原则，设计本申请中的神经网络前处理算法。在按摩过程中，当人体的RMS值拟合成的直线斜率存在负值时，则认为存在疲劳缓解趋势，且斜率越小时，下降趋势越快，那么认为当前的按摩效应好，能让人体快速的缓解疲劳；当人体的RMS值拟合成的直线斜率几乎为0，或斜率较小时，则认为疲劳基本维持不下降，那么认为当前的按摩效应不好。
RMS与肌电信号之间存在式3.1所示的关系。设置肌电传感器采样频率为1500HZ，当芯片处理器接收到肌电信号后每隔时间周期T＝0.1s进行一次RMS处理，每隔5s利用最小二乘法(式3.2)对RMS进行拟合，通过求解式3.3的最小值为优化判据，建立式3.4的联合方程组，对RMS变化的斜率进行求解。
Yi＝KXi+B (3.2)
其中Y代表RMS值，Xi＝i·T。
上述公式中，式(3.1)为均方根RMS与肌电信号EMG(t)的函数关系。根据最小二乘法，取Yi为RMS值，Xi为时间，建立线性方程式(3.2)，以误差平方和(式3.3)最小为优化目标，通过式(3.4)对RMS变化斜率K进行求解。
其中，Xi＝i*T，i为拟合数据点序号(i＝1,2,3…)，T为时间间隔周期。
B为拟合直线在纵轴上的截距。就是拟合大的式(3.2)这条直线在X＝0时候的值。
S503，将所述按摩手法、所述身体区域、所述按摩强度和所述生理信息输入至预设的推荐模型中，获取推荐按摩手法。
具体地，上述推荐模型的训练方法可以为：从预设的样本数据库中提取样本数据，样本数据包括用户数据和按摩程序；根据样本数据，确定训练样本数据集和验证样本数据集；采用所述训练数据集对预设的神经网络算法进行训练；将所述验证数据集中的样本数据中的用户数据输入到训练后的神经网络算法中，得到输出结果；根据所述输出结果和所述样本数据中的按摩程序，确定训练后的所述训练后的神经网络算法的准确率；当所述准确率大于预设的准确率阈值时，停止训练；将得到训练后的所述神经网络算法作为所述推荐模型。其中，样本数据是从大量的用户中采集的信息，其中用户数据可以包括生理信息、身体区域、按摩手法、按摩强度等。
具体地，将按摩部位、所述按摩手法、所述按摩强度和生理信息输入至预设的推荐模型，可以得到推荐按摩手法。
根据用户是否注册ID设计数据处理模型。对于没有注册用户ID的用户，根据用户大数据，利用神经网络模型，寻找合适的按摩方法。以按摩部位、按摩手法、按摩强度、初始RMS值作为输入量，以RMS下降斜率作为输出量，训练RBF神经网络拟合模型。根据采集的用户按摩部位的初始RMS，将数据库中对应该部位的所有按摩强度、按摩手法作为输入参数，通过神经网络模型，预测RMS下降斜率，取最大RMS下降斜率对应的按摩程序为最优按摩方法进行按摩。
对于有注册ID的用户，在神经网络前处理算法的基础上，提出一种实时自适应柔性控制的智能按摩算法。该算法以用户ID、按摩部位、按摩手法、按摩强度、初始RMS值作为输入参数，基于个性化定制的数据库归类程序，筛选对应按摩部位下的RMS下降斜率最大的按摩程序为初始按摩方法，结合按摩过程中的实时RMS值，根据数据库中的归类类别，调节当前按摩手法下，适用当前生理参数的按摩强度的按摩程序。通过耦合生理数据、数据处理结果和个性化数据库进行逻辑运算，实现了闭环实时控制，更加精确地提供个性化服务，建立了人性化和智能化的人机交互平台。
S504，驱动按摩头采用所述推荐按摩手法对所述用户进行按摩。
具体地，按摩椅可以驱动按摩头进行按摩。按照推荐按摩手法，驱动按摩头按照一定的轨迹和一定的力度进行按摩。
在本实施例中，采用了用户的生理信息，来确定用户的疲劳程度，从而确定按摩手法是否能缓解用户的疲劳，根据按摩手法是否缓解用户的疲劳可以选择适合用户的按摩手法，从而可以针对多样化人群的需求和个体身体机能的差异性为用户提供了更好的按摩服务。
在本申请实施例的另一种可能的实现方式中，还可以通过终端设备、服务器和按摩设备构建一个按摩系统，如图6所示。由终端设备和服务器来确定按摩手法，按摩设备执行按摩手法。
终端设备，用于获取用户信息，将所述用户信息发送至服务器，所述用户信息包括用户个人信息和按摩习惯信息。
服务器，用于将所述用户个人信息和所述按摩习惯信息输入至预设的推荐模型，得到经所述推荐模型识别的与所述用户信息对应的按摩程序；将所述按摩程序发送至所述终端设备。
按摩设备，用于接收所述终端设备发送的按摩程序，并执行所述按摩程序。
终端设备中包括一个可以分别与按摩设备、服务器连接的应用程序。该应用程序需可以通过发放调查问卷，采集用户信息，然后将获取的用户信息发送至服务器；服务器接收到用户信息后，采用预先存储的推荐模型确定用户的按摩程序，然后将按摩程序发送至应用程序；应用程序接收到服务器返回的按摩程序后，将按摩程序发送至按摩设备；按摩设备执行该按摩程序，从而为用户提供合适的按摩服务。
具体地，终端设备中可以包括一个应用程序，该应用程序可以与按摩椅相连；应用程序中可以预先设置一个调查问卷，该调查问卷中可以包括关于用户个人信息的问题，比如身高、体重、年龄、性别等；还可以包括关于用户按摩习惯的问题，比如习惯的按摩时间等。
当用户需要使用按摩设备时，可以先登录该应用程序，应用程序可以获取预先设置的调查问卷，并在所述终端设备的界面上显示该调查问卷；用户可以在界面上填写该调查问卷，应用程序接收用户针对该调查问卷填写的用户信息。
具体地，上述服务器可以为一个云平台，云平台中包括样本数据库和推荐模型。应用程序将获取到的用户信息发送至云平台，云平台接收到用户信息后，将用户信息输入到推荐模型中，获取推荐模型的输出结果，根据输出结果确定对应的按摩程序，然后将该按摩程序发送至应用程序。
具体地，应用程序接收云平台针对该用户信息返回的按摩程序。
具体地，应用程序将接收到的按摩程序发送至对应的按摩设备，按摩设备接收到按摩程序后，执行该按摩程序，为用户提供按摩服务。
具体地，应用程序可以通过蓝牙协议或其他通讯协议将按摩程序发送至按摩设备。
另外，按摩椅执行按摩程序预设时间后，终端设备上的应用程序可以出现评价页面，用户可以在该页面上选择对于当前的按摩程序是否满意。应用程序可以根据用户的选择获取到用户对于当前按摩程序的满意度信息，比如应用程序的界面上可以显示是否满意当前按摩程序的两个选项：满意和不满意，当用户选择了不满意这一个选项时，终端设备可以获取其他按摩程序，然后分别计算其他按摩程序与当前的按摩程序的相似度，然后选择与当前按摩程序的相似度小于预设阈值的按摩程序，将其发送至按摩设备；按摩设备在执行新的按摩程序预设时间后，可以继续采集用户对对于按摩效果的满意度信息，确定是否需要更换按摩程序，直到用户满意按摩服务。此时，终端设备的应用程序需可以将用户信息和对应选择的按摩程序发送至云平台，用于更新云平台的样本数据库，从而能够采用样本数据库中的数据对推荐模型进行更新，使得推荐模型的准确率更高。具体地，在计算按摩程序之间的相似度时，可以将其对应的用户信息进行比较，用户信息的相似度越大，则按摩程序的相似度越大。在另一种可能的实现方法中，本申请中的终端设备可以直接为按摩设备，按摩设备上包括该应用程序。用户可以直接在按摩设备提供的界面上进行信息输入，然后按摩设备上的应用程序将用户信息发送至服务器，再接收服务器返回的按摩程序，按摩设备接收该按摩程序后，执行该按摩程序。
在本实施例中，通过终端设备上的应用程序采集用户信息，然后将用户信息发送至服务器，服务器再根据接收到的而用户信息计算适合该用户的按摩程序。可以快速让用户，尤其是新用户获得相似人群的推荐，在保证一定合适度的情况下减少用户理解和使用的成本，增加用户体验。
本实施例的执行主体为服务器，可以包括云服务器、云平台等。服务器中可以包括样本数据库和推荐模型，样本数据库中保存有整理好的大量样本数据，每条样本数据由一条用户信息数据和一条对应的推荐程序数据组成。采用样本数据库中的样本数据，可以训练出推荐模型。
具体地，可以先从已有的数据中整理出样本数据，然后将样本数据存储到样本数据库中。在整理样本数据时，可以先对数据进行数值化处理。
具体地，选取模型计算时需要的数据特征，比如，可以设置3个数据特征：性别、年龄段、按摩时间段；设置5个按摩程序，运动族、逛街族、低头族、久坐族、御宅族。
数值化处理具体可以如下：
若性别为男，则性别值为1，若性别为女，则性别值为0；若年龄段为青年，则年龄段值为0，若年龄段为中年，则年龄段值为1，若年龄段为老年，则年龄段值为2；按摩时间段的值，可以设置为时间对应的时单位对应数值；按摩程序中，运动族、逛街族、低头族、久坐族、御宅族对应的按摩程序值分别为0、1、2、3、4、5。采用上述方法，整理和标注出预设数量的数据，将其存入样本数据库。
从样本数据库中提取多条样本数据，对预设的神经网络算法进行训练，将训练后的神经网络算法作为推荐模型。训练完成后，可以从样本数据库中重新提取多条样本数据作为验证数据，对推荐模型进行验证。每条验证数据包括一条用户信息和与该用户信息对应的按摩程序。将用户信息输入推荐模型中，将输出结果与该用户信息对应的按摩程序进行比较，若二者一致，则说明推荐模型的输出结果是正确的。采用多条验证数据进行验证，并收集验证正确的数目，从而计算出推荐模型的准确率。若推荐模型的准确率小于预设阈值，比如90％，则从样本数据库中再次获取样本数据，对推荐模型进行训练，直到推荐模型的准确率大于或等于预设阈值。
当服务器接收到终端设备发送的用户信息和与该用户信息对应的按摩程序，则将该用户信息和与该用户信息对应的按摩程序进行处理，存入到样本数据库中，隔一段时间，或者当样本数据库中的数据重新增加了预设条数后，采用样本数据库中的数据再次对推荐模型进行更新。
具体地，当接收到终端设备发送的用户信息时，则可以采用推荐模型确定对应的按摩程序。
具体地，采用与S201步骤中相同的方法，对用户信息进行数值化处理，然后将该数值化处理后的用户信息输入到推荐模型中，得到推荐模型基于该用户信息所确定的按摩程序。
具体地，服务器将按摩程序发送至终端设备，终端设备将该按摩程序发送至对应的按摩设备，按摩设备接收到该按摩程序后，执行按摩程序，为用户提供按摩服务。
在本实施例中，服务器基于样本数据库中的数据训练出推荐模型，并且数据的更新重新训练和优化模型，不断提高推荐模型的准确率，使得推荐的按摩程序更适合用户需求，能为用户提供更好的服务。
图7是本申请实施例提供的一种按摩方法的流程示意图，如图7所示，首先，列出推荐按摩程序所需要的数据特征，然后对现有的用户信息和对应的按摩程序数据进行整理和标注，将整理和标注后的数据作为样本数据存储到样本数据库中，然后采用这些样本数据构建模型、训练模型，并对模型进行评估优化，直到模型的准确率达到预设阈值。在终端设备的应用程序中设计调查问卷，等用户需要使用按摩设备时，可以先登录该应用程序，并在应用程序上填写该调查问卷，应用程序将用户填写的数据提交到云平台。云平台将接收到的数据输入到模型中，运行模型，获得对应的按摩程序，并将该按摩程序发送至应用程序；应用程序接收到按摩程序后，将按摩程序下发至按摩设备，按摩设备执行按摩程序，从而提供按摩服务。按摩设备具体可以为按摩椅。
图8是本申请实施例五提供的一种按摩装置的结构示意图，如图8所示，所述装置包括：
按摩模块81，用于采用不同的按摩手法分别对用户的多个身体区域进行按摩，所述按摩手法具有对应的按摩强度；
采集模块82，用于采用预设的生理信号采集装置，实时采集按摩过程中的所述用户的生理信息；
推荐模块83，用于将所述按摩手法、所述身体区域、所述按摩强度和所述生理信息输入至预设的推荐模型中，获取针对所述用户的推荐按摩手法；
驱动模块84，用于驱动按摩头采用所述推荐按摩手法对所述用户进行按摩。
上述采集模块82，包括：
肌电信号采集子模块，用于采用预设的肌电信号采集装置，采集所述用户的肌电信号。
上述推荐模块82，包括：
样本数据获取子模块，用于从预设的样本数据库中提取样本数据，所述样本数据包括用户数据和按摩程序；
数据集提取子模块，用于根据所述样本数据，确定训练样本数据集和验证样本数据集；
训练子模块，用于采用所述训练数据集对预设的神经网络算法进行训练；
输出结果获取子模块，用于将所述验证数据集中的样本数据中的用户数据输入到训练后的神经网络算法中，得到输出结果；
准确率确定子模块，用于根据所述输出结果和所述样本数据中的按摩程序，确定训练后的所述训练后的神经网络算法的准确率；
判断子模块，用于当所述准确率大于预设的准确率阈值时，停止训练；
推荐模型确定子模块，用于将得到训练后的所述神经网络算法作为所述推荐模型。
上述装置还包括：
判断模块，用于每隔预设时间，判断所述用户的疲劳程度是否缓解；
第一调整模块，用于若所述用户的疲劳程度缓解，则调整所述按摩力度；
第二调整模块，用于若所述用户的疲劳程度未缓解，则重新确定所述按摩手法。
上述判断模块，包括：
获取子模块，用于获取用户的实时肌电信号；
均方根计算子模块，用于根据所述实时肌电信号，计算所述肌电信号的均方根；
变化率计算子模块，用于计算所述均方根的实时变化率；
第一确定子模块，用于若所述实时变化率小于预设阈值，则确定用户的疲劳程度缓解；
第二确定子模块，用于若所述实时变化率大于等于预设阈值，则确定所述用户的疲劳程度未被缓解。
上述装置中实时变化率的计算公式为：
Yi＝KXi+B
Xi＝i·T
其中，EMG(t)肌电信号为t时刻的肌电信号值，RMS为均方根，Yi为RMS值，Xi为时间值，i为拟合数据点序号(i＝1,2,3…)，T为两次采集信号之间相隔的时间周期。
上述装置还包括：
存储模块，用于将所述用户的按摩手法存储在所述样本数据库中；
优化模块，用于每隔预设时间，采用所述样本数据库中的数据重新对所述推荐模型进行训练。
图9是本申请实施例六提供的一种终端设备的结构示意图；
如图9所示，该实施例的终端设备9包括：至少一个处理器90(图9中仅示出一个)处理器、存储器91以及存储在所述存储器91中并可在所述至少一个处理器90上运行的计算机程序92，所述处理器90执行所述计算机程序92时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。
该终端设备可包括，但不仅限于，处理器90、存储器91。本领域技术人员可以理解，图9仅仅是终端设备9的举例，并不构成对终端设备9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，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
所称处理器90可以是中央处理单元(CentralProcessingUnit，CPU)，该处理器90还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，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。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。
所述存储器91在一些实施例中可以是所述终端设备9的内部存储单元，例如终端设备9的硬盘或内存。所述存储器91在另一些实施例中也可以是所述终端设备9的外部存储设备，例如所述终端设备9上配备的插接式硬盘，智能存储卡(SmartMediaCard,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(FlashCard)等。进一步地，所述存储器91还可以既包括所述终端设备9的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器91用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器91还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本申请实施例还提供了一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述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上述实施例所述的方法。
本申请实施例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实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种按摩方法，其特征在于，应用于终端设备，所述方法包括：
采用不同的按摩手法分别对用户的多个身体区域进行按摩，所述按摩手法具有对应的按摩强度；
采用预设的生理信号采集装置，实时采集按摩过程中的所述用户的生理信息；
将所述按摩手法、所述身体区域、所述按摩强度和所述生理信息输入至预设的推荐模型中，获取针对所述用户的推荐按摩手法；
驱动按摩头采用所述推荐按摩手法对所述用户进行按摩。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预设的生理信号采集装置，采集所述用户的生理信息，包括：
采用预设的肌电信号采集装置，采集所述用户的肌电信号。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述推荐模型的训练过程具体如下：
从预设的样本数据库中提取样本数据，所述样本数据包括用户数据和按摩程序；
根据所述样本数据，确定训练样本数据集和验证样本数据集，
采用所述训练样本数据集对预设的神经网络算法进行训练；
将所述验证样本数据集中的样本数据中的用户数据输入到训练后的神经网络算法中，得到输出结果；
根据所述输出结果和所述样本数据中的按摩程序，确定训练后的所述训练后的神经网络算法的准确率；
当所述准确率大于预设的准确率阈值时，停止训练；
将得到训练后的所述神经网络算法作为所述推荐模型。
4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述按摩手法包括按摩轨迹和按摩力度，所述方法还包括：
每隔预设时间，判断所述用户的疲劳程度是否缓解；
若所述用户的疲劳程度缓解，则调整所述按摩力度；
若所述用户的疲劳程度未缓解，则重新确定所述按摩手法。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述判断所述用户的疲劳程度是否缓解，包括：
获取用户的实时肌电信号；
根据所述实时肌电信号，计算所述肌电信号的均方根；
计算所述均方根的实时变化率；
若所述实时变化率小于预设阈值，则确定用户的疲劳程度缓解；
若所述实时变化率大于等于预设阈值，则确定所述用户的疲劳程度未被缓解。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述实时变化率的计算公式为：
Yi＝KXi+B
Xi＝i·T
其中，EMG(t)肌电信号为t时刻的肌电信号值，RMS为均方根，Yi为RMS值，Xi为时间值，i为拟合数据点序号(i＝1,2,3…)，T为两次采集信号之间相隔的时间周期。
7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述用户的按摩手法存储在所述样本数据库中；
每隔预设时间，采用所述样本数据库中的数据重新对所述推荐模型进行训练。
8.一种按摩装置，其特征在于，应用于终端设备，所述装置包括：
按摩模块，用于采用不同的按摩手法分别对用户的多个身体区域进行按摩，所述按摩手法具有对应的按摩强度；
采集模块，用于采用预设的生理信号采集装置，实时采集按摩过程中的所述用户的生理信息；
推荐模块，用于将所述按摩手法、所述身体区域、所述按摩强度和所述生理信息输入至预设的推荐模型中，获取针对所述用户的推荐按摩手法；
驱动模块，用于驱动按摩头采用所述推荐按摩手法对所述用户进行按摩。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述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如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一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，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
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