CN114098677B - 一种基于双数据源的青少年体能验控系统 - Google Patents

一种基于双数据源的青少年体能验控系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于双数据源的青少年体能验控系统，包括可穿戴监控装置、环境监控装置和验控装置；同时获取青少年对象的身体体征数据源和外部获取的行为评价数据这两种数据源，从不同角度出发生成两个体能评估结果，通过对体能评估结果进行验证的方式降低了体能评估结果的误判率；同时，针对验证不合格的体能评估结果，根据数据源自身特性，提出一种全新的融合修正技术以融合两种数据源并对融合数据进行修正，在融合后的数据基础上，生成可靠性更高的体能评估结果。本发明能够对青少年的体能数据进行管理，具有校验和自动修复功能，有效融合了不同数据源，具有可靠性高、误判率小、全面性高和轻量级等显著优点。

Description

一种基于双数据源的青少年体能验控系统
技术领域
本发明涉及青少年健康监控技术领域，具体而言涉及一种基于双数据源的青少年体能验控系统。
背景技术
体能测查是青少年健康教育的一部分，测评内容为制定青少年健康活动的目的、方法、内容提供了科学依据，对促进青少年体质发展有积极的指导作用。要提升孩子的学习能力，开发孩子无限的潜能，必须先训练孩子的体能，以达到激发其心智的全面成长；让孩子拥有强健体魄，自然体力，精神振奋，专注力提高。
公开日为2018年8月10日的中国专利CN108389620A中公开了一种基于物联网的穿戴式运动健康监护系统，用于采集个体或者群体用户在运动过程中的心率、体温、运动量参数信息。无论是个人使用还是群体使用，都能有效的对运动过程中的体质情况进行监测、分析与定位，用户可以放心进行室内外运动。但其并没有针对青少年的体能进行评估，且单数据源必然导致评估结果的片面性和误判率高。
公开日为2020年8月25日的中国专利CN111580424A中公开了一种基于手环测温定位的实时监控识别系统，各智能手环均分别包括在防水腕带内配备的腕内测温传感器、运动传感器、蓝牙传感器、显示灯、电池、电池充电口、振动报警器和嵌入式芯片处理器，无线节点装置用于搜集附近区域内所有智能手环的传感信息，云端数据处理单元获取穿戴者的温度、位置、运动状态信息，结合这些信息通过大数据分析，可以智能识别个体和群体的实时体温健康状态、运动状态、区域活动状态、结伴聚集状态等，特别适用于学校、社区、工厂等多类场合的个体和群体性监测。但其需要极其庞大的数据样本来支撑大数据分析的精度，在样本数较少时难以对用户体能进行专业全面评估；且单数据源必然导致评估结果的片面性和误判率高。
公开日为2017年6月20日的中国专利CN206272661U中公开了一种基于监测终端与Internet服务器双向通讯的运动监测系统。该专利的技术方案只是对待检测群体进行记录收集和再展示，不涉及对用户体能的评估，同样也存在单数据源的问题。
综合来说，目前针对青少年的可穿戴设备更多地停留在对青少年体感数据进行采集以满足青少年辅助看护的目的。而传统的成人穿戴式体能监控设备会通过一些体能评估模型对采集到的青少年的体感数据或者姿态数据，推算得到简单的体能评估结果。但这类体能评估结果明显存在片面性、误判率高、可信度低等问题。
发明内容
本发明针对现有技术中的不足，提供一种基于双数据源的青少年体能验控系统，本发明能够对青少年的体能数据进行管理，具有校验和自动修复功能，有效融合了不同数据源，具有可靠性高、误判率小、全面性高和轻量级等显著优点。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于双数据源的青少年体能验控系统，所述体能验控系统包括可穿戴监控装置、环境监控装置和验控装置；
所述可穿戴监控装置包括第一体能数据处理单元，以及佩戴在青少年对象身上的体感数据采集单元和第一行为数据采集单元，体感数据采集单元对青少年对象的体感数据进行实时采集，第一行为数据采集单元用于对青少年对象的行为数据进行实时采集，第一体能数据处理单元中采用内置的第一监控函数Y1(·)对指定评估时段内体感数据采集单元采集的体感数据fg(T)和第一行为数据采集单元采集的第一行为数据x1(T)进行运算，得到第一体能评估结果G1(T)＝Y1[fg(T)，x1(T)]；
所述环境监控装置分布安装在体能训练环境内部，包括第二行为数据采集单元、评估数据录入单元和第二体能数据处理单元，第二行为数据采集单元用于对青少年对象的行为数据进行实时采集，评估数据录入单元用于录入训练指导者对青少年对象的行为评估数据和体感评估数据，所述第二体能数据处理单元采用内置的第二监控函数Y2(·)对对指定评估时段内第二行为数据采集单元采集的第二行为数据x2(T)和评估数据录入单元录入的行为评估数据Px(T)和体感评估数据Pg(T)进行运算，得到第二体能评估结果G2(T)＝Y2[x2(T)，Px(T)，Pg(T)]；
所述验控装置对第一体能评估结果G1(T)和第二体能评估结果G2(T)进行比对，如果两者差异在允许差异范围内，结合第一体能评估结果G1(T)和第二体能评估结果G2(T)，生成并输出最终体能评估结果；否则，融合青少年对象的第一行为数据x1(T)和第二行为数据x2(T)，得到融合后的行为数据xz(T)，再结合当前青少年对象的体感评估数据Pg(T)和同一体能训练环境下所有青少年对象的行为评估数据分别对当前青少年对象的体感数据fg(T)和融合后的行为数据xz(T)进行修正，根据修正结果，生成并输出最终体能评估结果。
为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
进一步地，所述第一体能评估结果为：
G1(T)＝[a1(T)，...，ai(T)，...，aI(T)，b1(T)，...，bj(T)，...，bJ(T)，c1(T)，...，ck(T)，...，cK(T)]；
所述第二体能评估结果为：
G2(T)＝[α1(T)，...，αi(T)，...，αI(T)，β1(T)，...，βj(T)，...，βJ(T)，γ1(T)，...，γk(T)，...，γK(T)]
式中，ai(T)和αi(T)分别是第i个身体机能参数的第一评估值和第二评估值，bj(T)和βj(T)分别是第j个运动机能参数的第一评估值和第二评估值，ck(T)和γk(T)分别是第k个有效运动参数的第一评估值和第二评估值。
进一步地，所述验控装置包括结果校验单元、融合修正单元、结果融合单元、再处理单元和体能结果输出单元；
所述结果校验单元对第一体能评估结果G1(T)和第二体能评估结果G2(T)所包含的每个参数的评估值进行取差值运算，如果计算得到的每个参数的差值绝对值均小于相应参数的允许误差阈值，则生成校验合格信号，将第一体能评估结果G1(T)和第二体能评估结果G2(T)和校验合格信号一起发送至结果融合单元，否则，发送校验不合格信号至融合修正单元；
所述结果融合单元融合第一体能评估结果G1(T)和第二体能评估结果G2(T)，生成最终体能评估结果G′(T)；
所述融合修正单元包括行为融合模块、行为修正模块和体感修正模块；行为融合模块融合青少年对象的第一行为数据x1(T)和第二行为数据x2(T)，得到融合后的行为数据xz(T)；行为修正模块结合所有青少年对象的行为评估数据Px(T)对融合后的行为数据xz(T)进行修正，得到修正后的行为数据
Figure BDA0003403791180000031
体感修正模块结合当前青少年对象的体感评估数据Pg(T)对体感数据fg(T)进行修正，得到修正后的体感数据
Figure BDA0003403791180000032
所述再处理单元结合修正后的青少年对象的体感数拆
Figure BDA0003403791180000033
和行为数据
Figure BDA0003403791180000034
生成最终体能评估结果G*(T)；
所述体能结果输出单元用于根据结果校验单元的校验结果输出结果融合单元输出的最终体能评估结果G′(T)或者再处理单元输出的最终体能评估结果G*(T)。
进一步地，所述再处理单元包括第一函数调用模块，用于调用第一监控函数Y1(·)对修正后的青少年对象的体感数据
Figure BDA0003403791180000035
和行为数据
Figure BDA0003403791180000036
进行运算，将得到的第一修正体能评估结果
Figure BDA0003403791180000037
作为最终体能评估结果发送至体能结果输出单元。
进一步地，所述再处理单元包括第一函数调用模块和第二函数调用模块；第一函数调用模块用于调用第一监控函数Y1(·)对修正后的青少年对象的体感数据
Figure BDA0003403791180000038
和行为数据
Figure BDA0003403791180000039
进行运算，得到第一修正体能评估结果
Figure BDA00034037911800000310
第二函数调用模块用于调用第二监控函数Y2(·)对行为评估数据Px(T)、体感评估数据Pg(T)和修正后的行为数据
Figure BDA00034037911800000311
进行运算，得到第二修正体能评估结果
Figure BDA00034037911800000312
所述第一函数调用模块和第二函数调用模块同时将生成的第一修正体能评估结果
Figure BDA00034037911800000313
和第二修正体能评估结果
Figure BDA00034037911800000314
发送至结果校验单元进行比对。
进一步地，所述体感数据采集单元包括体温采集模块、血压采集模块、心率采集模块和湿度采集模块；
所述第一行为数据采集单元包括位移传感器、六轴陀螺仪和第一行为识别模块，第一行为识别模块根据位移传感器发送的青少年对象的位移数据、以及六轴陀螺仪发送的青少年对象的姿态数据，计算得到以时间为横轴、行为数据为纵轴的第一行为时间序列；
所述第二行为数据采集单元包括定位设备、第一拍摄设备和第二行为识别模块，定位设备用于跟踪青少年的位置信息，第一拍摄设备用于拍摄青少年的行为图像，第二行为识别模块根据定位设备发送的位置信息和第一拍摄设备发送的行为图像，识别得到以时间为横轴、行为数据为纵轴的第二行为时间序列；
所述评估数据录入单元包括体感录入设备和行为录入设备，体感录入设备用于录入包括青少年衣着变化在内的体感评估数据，行为录入设备用于录入训练指导者对青少年对象在每个指定体能运动时段的行为评估数据。
进一步地，所述行为融合模块包括提取子模块、对齐子模块和替换子模块；
所述提取子模块根据行为类型和行为持续时间，提取第二行为时间序列中的有效体能行为序列段；所述对齐子模块以时间为基准，对齐第一行为时间序列和第二行为时间序列；所述替换子模块采用提取到的第二行为时间序列中的有效体能行为序列段替换第一行为时间序列中相应的行为序列段，得到融合后的行为数据xz(T)。
进一步地，所述行为修正模块包括匹配子模块、参考选择子模块和序列修正子模块；
所述匹配子模块接收融合后的行为数据xz，对所有指定体能运动时段的行为时间序列进行分析，判断是否与相应的行为评估数据相匹配；
所述参考选择子模块针对每个不匹配的指定体能运动时段，获取同一指定体能运动时段具有相同行为评估数据和有效第二行为时间序列段的其他青少年对象的第一行为时间序列段，筛选得到与当前青少年对象在该指定体能运动时段的第一行为时间序列段相似度最高的参考青少年对象的第二行为时间序列段；
所述序列修正子模块采用参考青少年对象的第二行为时间序列段对当前青少年对象的行为数据xz进行修正，得到修正后的行为数据
Figure BDA0003403791180000041
进一步地，所述体感修正模块根据录入的包括青少年衣着变化在内的体感评估数据，生成相应的修正因子，对体感数据fg(T)进行修正，得到修正后的体感数据
Figure BDA0003403791180000042
本发明的实现原理：本发明同时获取青少年对象的身体体征数据源和外部获取的行为评价数据这两种数据源，从不同角度出发生成两个体能评估结果，通过对体能评估结果进行验证的方式降低了体能评估结果的误判率；同时，针对验证不合格的体能评估结果，根据数据源自身特性，提出一种全新的融合修正技术以融合两种数据源并对融合数据进行修正，在融合后的数据基础上，生成可靠性更高的体能评估结果。
本发明的有益效果是：
第一，本发明的基于双数据源的青少年体能验控系统，集传感监控、自我校验和自我修复功能于一体，方案设计科学、合理和使用，能够解决传统青少年体能监控系统中所存在的监控功能单一、数据源单一、可靠性低、误判率大和实用性较差的问题，将本领域的技术水平提升到一个新的发展阶段。
第二，本发明的基于双数据源的青少年体能验控系统，以青少年体能数据为基准，有效融合青少年的身体体征数据外部获取的行为评价数据这两种数据源，对青少年的体能运动实现了全面覆盖和重点监控，提高了体能评估结果的可靠性和全面性。
第三，本发明的基于双数据源的青少年体能验控系统，对不同数据源产生的两种体能评估结果进行验证，验证合格时，直接融合两种结果，验证不合格时，对两种数据源进行融合修正，在确保结果可靠性的基础上实现了穿戴设备的轻量级处理。
第四，本发明的基于双数据源的青少年体能验控系统，有效减轻了训练指导者的数据记录和数据整理工作量，实现了对青少年体能数据的无纸化管理。
附图说明
图1是本发明实施例的基于双数据源的青少年体能验控系统的结构示意图。
图2是本发明实施例的可穿戴监控装置的结构示意图。
图3是本发明实施例的环境监控装置的结构示意图。
图4是本发明实施例的验控装置方式一的结构示意图。
图5是本发明实施例的验控装置方式二的结构示意图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。
需要注意的是，发明中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
图1是本发明实施例的基于双数据源的青少年体能验控系统的结构示意图。参见图1，该青少年体能验控系统包括可穿戴监控装置、环境监控装置和验控装置。
在本实施例中，青少年特指具有体能训练经历的青少年对象，环境监控装置安装在青少年对象的体能训练环境中，例如学校和健身中心等，一个训练指导者通常会对应数个或者数十个青少年对象。
可穿戴监控装置包括第一体能数据处理单元，以及佩戴在青少年对象身上的体感数据采集单元和第一行为数据采集单元，体感数据采集单元对青少年对象的体感数据进行实时采集，第一行为数据采集单元用于对青少年对象的行为数据进行实时采集，第一体能数据处理单元中采用内置的第一监控函数Y1(·)对指定评估时段内体感数据采集单元采集的体感数据fg(T)和第一行为数据采集单元采集的第一行为数据x1(T)进行运算，得到第一体能评估结果G1(T)＝Y1[fg(T)，x1(T)]。
环境监控装置分布安装在体能训练环境内部，包括第二行为数据采集单元、评估数据录入单元和第二体能数据处理单元，第二行为数据采集单元用于对青少年对象的行为数据进行实时采集，评估数据录入单元用于录入训练指导者对青少年对象的行为评估数据和体感评估数据，所述第二体能数据处理单元采用内置的第二监控函数Y2(·)对对指定评估时段内第二行为数据采集单元采集的第二行为数据x2(T)和评估数据录入单元录入的行为评估数据Px(T)和体感评估数据Pg(T)进行运算，得到第二体能评估结果G2(T)＝Y2[x2(T)，Px(T)，Pg(T)]。
验控装置对第一体能评估结果G1(T)和第二体能评估结果G2(T)进行比对，如果两者差异在允许差异范围内，结合第一体能评估结果G1(T)和第二体能评估结果G2(T)，生成并输出最终体能评估结果；否则，融合青少年对象的第一行为数据x1(T)和第二行为数据x2(T)，得到融合后的行为数据xz(T)，再结合当前青少年对象的体感评估数据Pg(T)和同一体能训练环境下所有青少年对象的行为评估数据分别对当前青少年对象的体感数据fg(T)和融合后的行为数据xz(T)进行修正，根据修正结果，生成并输出最终体能评估结果。
下面结合附图对上述实施例公开的一种基于双数据源的青少年体能验控系统的优选方案进行详细阐述。
一、体能评估
体能是人体有效完成体力活动的身体能力，是心肺功能、肌肉力量、肌肉爆发力、肌肉耐力、平衡能力、柔韧性、敏捷性和身体组成等基本活动能力的综合表现。在此基础上，本实施例从以下三个方面对青少年的体能进行评估：用于评估心肺功能、肌肉力量、肌肉爆发力和肌肉耐力等的身体机能相关参数，用于评估平衡能力、柔韧性和敏捷性等运动机能相关参数，以及只用于评估青少年体能运动本身特性的有效运动相关参数(如动作完成度、动作完成成功率等)。在实际应用中，有效运动相关参数还会作为源数据之一计算得到部分身体机能相关参数和运动机能相关参数，例如，在一次篮球课程上，结合投篮动作的完成度可以更精确地计算得到青少年对象的肌肉爆发力，结合心率数据还可以进一步得到心肺功能。因此，为了实现对青少年体能的精确评价，有必要评估并存储相应的有效运动相关参数。需要说明的是，在本实施例中，不限定体能评估项目的具体类型以及体能评估途径，这部分内容并不是本发明所请求保护的技术内容。
为了实现基于不同数据源的体能评估结果之间的相互校验功能，本实施例中的第一体能评估结果和第二体能评估结果所包含的评估项是相同的。例如，第一体能评估结果为：
G1(T)＝[a1(T)，...，ai(T)，...，aI(T)，b1(T)，...，bj(T)，...，bJ(T)，c1(T)，...，ck(T)，...，cK(T)]。
第二体能评估结果为：
G2(T)＝[α1(T)，...，αi(T)，...，αI(T)，β1(T)，...，βj(T)，...，βJ(T)，γ1(T)，...，γk(T)，...，γK(T)]
式中，ai(T)和αi(T)分别是第i个身体机能参数的第一评估值和第二评估值，bj(T)和βj(T)分别是第j个运动机能参数的第一评估值和第二评估值，ck(T)和γk(T)分别是第k个有效运动参数的第一评估值和第二评估值。
本实施例的体能评估结果的参数可以根据实际需求自行调整，例如根据应用场景更加侧重于运动本身或者身体机能等等，或者根据能够采集到的数据源自行调整，但不会超出前述三个范围。
示例性地，体感数据采集单元包括体温采集模块、血压采集模块、心率采集模块和湿度采集模块。
第一行为数据采集单元包括位移传感器、六轴陀螺仪和第一行为识别模块，第一行为识别模块根据位移传感器发送的青少年对象的位移数据、以及六轴陀螺仪发送的青少年对象的姿态数据，计算得到以时间为横轴、行为数据为纵轴的第一行为时间序列。
第二行为数据采集单元包括定位设备、第一拍摄设备和第二行为识别模块，定位设备用于跟踪青少年的位置信息，第一拍摄设备用于拍摄青少年的行为图像，第二行为识别模块根据定位设备发送的位置信息和第一拍摄设备发送的行为图像，识别得到以时间为横轴、行为数据为纵轴的第二行为时间序列。
评估数据录入单元包括体感录入设备和行为录入设备，体感录入设备用于录入包括青少年衣着变化在内的体感评估数据，行为录入设备用于录入训练指导者对青少年对象在每个指定体能运动时段的行为评估数据。
参见图2，体感数据采集单元实时采集青少年对象的体温、血压、心率和湿度，第一行为数据采集单元采集青少年对象的位移数据和姿态数据，计算得到第一行为时间序列。第一行为时间序列能够直观反应青少年对象的体能动作，如某时段青少年对象持续跑动动作，结合位移数据还可以计算得到跑动速度和跑动距离；或者某时段青少年对象持续跳绳，频率为60下/分等等。结合体感数据采集单元还可以得到青少年在运动过程中的体温、出汗情况以及心率数据等等体感数据。第一体能数据处理单元通过对前述行为数据和体感数据进行处理，计算得到青少年的身体机能相关参数、运动机能相关参数和有效运动相关参数。在本实施例中，第一体能数据处理单元可以综合采用现有技术中的各项体能评估算法。
示例性地，只将体感数据采集单元和第一行为数据采集单元整合后穿戴在青少年对象身，第一行为数据采集单元可以布设在另外的终端处理器上，进一步减轻青少年穿戴负担。
参见图3，第二行为数据采集单元区别于第一行为数据采集单元，是通过布设在体能训练环境下，直接获取更加直观的青少年对象运动图像，再对青少年对象运动图像进行识别，得到青少年对象的行为序列。相对于第一行为数据采集单元，第二行为数据采集单元的识别结果更加精准，但容易出现盲区，例如青少年被遮挡时无法采集图像等。评估数据录入单元是为了录入训练指导者(如体育科目教师等)对青少年的主观评估数据，训练指导者从综合角度给出的主观评估数据具有更强的专业性，但目前的体能训练环境，训练指导者只能断续(偶尔)给出综合性或者阶段性的主观评估数据，不可能做到持续输出。优选的，体感录入设备可以辅助采用指定拍摄设备、体温计或者输入外设等设备，通过拍摄青少年的前后穿着，来判断青少年是否增减衣物，实现对青少年衣着变化在内的体感评估数据的快速录入。同样的，在本实施例中，第二体能数据处理单元也可以综合采用现有技术中的各项体能评估算法。
二、验控过程
验控装置包括结果校验单元、融合修正单元、结果融合单元、再处理单元和体能结果输出单元。
结果校验单元对第一体能评估结果G1(T)和第二体能评估结果G2(T)所包含的每个参数的评估值进行取差值运算，如果计算得到的每个参数的差值绝对值均小于相应参数的允许误差阈值，则生成校验合格信号，将第一体能评估结果G1(T)和第二体能评估结果G2(T)和校验合格信号一起发送至结果融合单元，否则，发送校验不合格信号至融合修正单元；
结果融合单元融合第一体能评估结果G1(T)和第二体能评估结果G2(T)，生成最终体能评估结果G′(T)；
融合修正单元包括行为融合模块、行为修正模块和体感修正模块；行为融合模块融合青少年对象的第一行为数据x1(T)和第二行为数据x2(T)，得到融合后的行为数据xz(T)；行为修正模块结合所有青少年对象的行为评估数据Px(T)对融合后的行为数据xz(T)进行修正，得到修正后的行为数据
Figure BDA0003403791180000081
体感修正模块结合当前青少年对象的体感评估数据Pg(T)对体感数据fg(T)进行修正，得到修正后的体感数据
Figure BDA0003403791180000082
再处理单元结合修正后的青少年对象的体感数据
Figure BDA0003403791180000083
和行为数据
Figure BDA0003403791180000084
生成最终体能评估结果G*(T)；
体能结果输出单元用于根据结果校验单元的校验结果输出结果融合单元输出的最终体能评估结果G′(T)或者再处理单元输出的最终体能评估结果G*(T)。
当第一体能评估结果G1(T)和第二体能评估结果G2(T)之间差异不大时，说明虽然采用了两种数据源，但是得到的结果一致，第一体能评估结果G1(T)和第二体能评估结果G2(T)的可信度很高，此时可以直接输出第一体能评估结果G1(T)或者第二体能评估结果G2(T)，也可以针对每种结果参数设置可信度评判条件，从第一体能评估结果G1(T)和第二体能评估结果G2(T)中逐一选择可信度更高的结果参数，生成最终体能评估结果。由于两个装置只需要分别处理其中一部分待评估数据，因此可以减轻运算负担，实现更好的实时性需求和轻量级需求。
当第一体能评估结果G1(T)和第二体能评估结果G2(T)之间差异较大且超出允许范围时，说明第一体能评估结果G1(T)和第二体能评估结果G2(T)中至少有一个可信度较低，需要继续再处理。而这种差异出现的最大原因就是数据源出现了偏差，因此需要对数据源进行修正融合，以生成更加精准的待评估数据。
三、融合修正过程
融合修正单元包括行为融合模块、行为修正模块和体感修正模块；行为融合模块融合青少年对象的第一行为数据x1(T)和第二行为数据x2(T)，得到融合后的行为数据xz(T)；行为修正模块结合所有青少年对象的行为评估数据Px(T)对融合后的行为数据xz(T)进行修正，得到修正后的行为数据
Figure BDA0003403791180000085
体感修正模块结合当前青少年对象的体感评估数据Pg(T)对体感数据fg(T)进行修正，得到修正后的体感数据
Figure BDA0003403791180000086
行为融合模块包括提取子模块、对齐子模块和替换子模块。提取子模块根据行为类型和行为持续时间，提取第二行为时间序列中的有效体能行为序列段；对齐子模块以时间为基准，对齐第一行为时间序列和第二行为时间序列；替换子模块采用提取到的第二行为时间序列中的有效体能行为序列段替换第一行为时间序列中相应的行为序列段，得到融合后的行为数据xz(T)。如前所述，第二行为数据采集单元是对青少年对象运动图像进行识别，容易因被遮挡等原因出现盲区，但只要采集到有效运动数据(由图像能够识别到幅度明显的运动数据)，较之根据姿态和位移推算到的第一行为数据，其精确度更高。因此，能够体现有效运动数据的第二行为时间序列段相对于同一时间段的第一行为时间序列段更加精准。
融合之后的行为时间序列的准确性可以由行为评估数据来判断，在此基础上再判断是否需要对融合之后的行为时间序列做进一步的修正。具体的，行为修正模块包括匹配子模块、参考选择子模块和序列修正子模块。匹配子模块接收融合后的行为数据xz，对所有指定体能运动时段的行为时间序列进行分析，判断是否与相应的行为评估数据相匹配。
青少年的训练过程具有明显的时段性，以学校为例，会在文化类课程中穿插多次运动环节以实现学习过程的动静结合，而对青少年体能影响最大的就是体能运动环节(如体育课)，训练指导者通常会针对青少年的体能运动过程给出专业性的行为评估数据，如一节体育课或者体能课后给出本节课中每个青少年对象的训练效果。因此，本实施例借由训练指导者给出的行为评估数据来对融合后的行为时间序列的准确性做进一步的判断。例如，针对某青少年对象，行为时间序列显示其在10:00～11:00的篮球课上表现一般，然而训练指导者却给出了较高的评价，这说明在数据采集过程中可以出现了部分数据的丢失(比如说部分运动过程因被遮挡拍摄不全，或者可穿戴装置松脱导致记录不完全等)。针对这一情况，就需要对融合后的行为数据进行修正。
具体的，参考选择子模块针对每个不匹配的指定体能运动时段，获取同一指定体能运动时段具有相同行为评估数据和有效第二行为时间序列段的其他青少年对象的第一行为时间序列段，筛选得到与当前青少年对象在该指定体能运动时段的第一行为时间序列段相似度最高的参考青少年对象的第二行为时间序列段。序列修正子模块采用参考青少年对象的第二行为时间序列段对当前青少年对象的行为数据xz进行修正，得到修正后的行为数据
Figure BDA0003403791180000091
体能训练环境下的青少年的行为具有集体性的特征，因此，可以借由同一场合下的其他青少年对象的数据来修补缺失或者采集错误的行为时序段。
体感修正模块根据录入的包括青少年衣着变化在内的体感评估数据，生成相应的修正因子，对体感数据fg(T)进行修正，得到修正后的体感数据
Figure BDA0003403791180000092
例如，针对青少年穿脱前后设置温度修正因子和湿度修正因子，对体感数据中的体温和湿度进行修正等。
四、再处理过程
示例性地，再处理单元可以采用以下两种方式：
第一种方式，参见图4，再处理单元包括第一函数调用模块，用于调用第一监控函数Y1(·)对修正后的青少年对象的体感数据
Figure BDA0003403791180000093
和行为数据
Figure BDA0003403791180000094
进行运算，将得到的第一修正体能评估结果
Figure BDA0003403791180000095
作为最终体能评估结果发送至体能结果输出单元。示例性地，也可以调用第二监控函数Y2(·)对行为评估数据Px(T)、体感评估数据Pg(T)和修正后的行为数据
Figure BDA0003403791180000101
进行运算。
第二种方式，参见图5，再处理单元包括第一函数调用模块和第二函数调用模块；第一函数调用模块用于调用第一监控函数Y1(·)对修正后的青少年对象的体感数据
Figure BDA0003403791180000102
和行为数据
Figure BDA0003403791180000103
进行运算，得到第一修正体能评估结果
Figure BDA0003403791180000104
第二函数调用模块用于调用第二监控函数Y2(·)对行为评估数据Px(T)、体感评估数据Pg(T)和修正后的行为数据
Figure BDA0003403791180000105
进行运算，得到第二修正体能评估结果
Figure BDA0003403791180000106
第一函数调用模块和第二函数调用模块同时将生成的第一修正体能评估结果
Figure BDA0003403791180000107
和第二修正体能评估结果
Figure BDA0003403791180000108
发送至结果校验单元进行比对。
第二种方式的精确性会更高，可以对修正后的体能评估结果再做验证。理论上还可以对第一监控函数和第二监控函数的可靠性做验证。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于双数据源的青少年体能验控系统，其特征在于，所述体能验控系统包括可穿戴监控装置、环境监控装置和验控装置；
所述可穿戴监控装置包括第一体能数据处理单元，以及佩戴在青少年对象身上的体感数据采集单元和第一行为数据采集单元，体感数据采集单元对青少年对象的体感数据进行实时采集，第一行为数据采集单元用于对青少年对象的行为数据进行实时采集，第一体能数据处理单元中采用内置的第一监控函数Y1(·)对指定评估时段内体感数据采集单元采集的体感数据fg(T)和第一行为数据采集单元采集的第一行为数据x1(T)进行运算，得到第一体能评估结果G1(T)＝Y1[fg(T),x1(T)]；
所述环境监控装置分布安装在体能训练环境内部，包括第二行为数据采集单元、评估数据录入单元和第二体能数据处理单元，第二行为数据采集单元用于对青少年对象的行为数据进行实时采集，评估数据录入单元用于录入训练指导者对青少年对象的行为评估数据和体感评估数据，所述第二体能数据处理单元采用内置的第二监控函数Y2(·)对对指定评估时段内第二行为数据采集单元采集的第二行为数据x2(T)和评估数据录入单元录入的行为评估数据Px(T)和体感评估数据Pg(T)进行运算，得到第二体能评估结果G2(T)＝Y2[x2(T),Px(T),Pg(T)]；
所述验控装置对第一体能评估结果G1(T)和第二体能评估结果G2(T)进行比对，如果两者差异在允许差异范围内，结合第一体能评估结果G1(T)和第二体能评估结果G2(T)，生成并输出最终体能评估结果；否则，融合青少年对象的第一行为数据x1(T)和第二行为数据x2(T)，得到融合后的行为数据xz(T)，再结合当前青少年对象的体感评估数据Pg(T)和同一体能训练环境下所有青少年对象的行为评估数据分别对当前青少年对象的体感数据fg(T)和融合后的行为数据xz(T)进行修正，根据修正结果，生成并输出最终体能评估结果；
所述验控装置包括结果校验单元、融合修正单元、结果融合单元、再处理单元和体能结果输出单元；
所述结果校验单元对第一体能评估结果G1(T)和第二体能评估结果G2(T)所包含的每个参数的评估值进行取差值运算，如果计算得到的每个参数的差值绝对值均小于相应参数的允许误差阈值，则生成校验合格信号，将第一体能评估结果G1(T)和第二体能评估结果G2(T)和校验合格信号一起发送至结果融合单元，否则，发送校验不合格信号至融合修正单元；
所述结果融合单元融合第一体能评估结果G1(T)和第二体能评估结果G2(T)，生成最终体能评估结果G′(T)；
所述融合修正单元包括行为融合模块、行为修正模块和体感修正模块；行为融合模块融合青少年对象的第一行为数据x1(T)和第二行为数据x2(T)，得到融合后的行为数据xz(T)；行为修正模块结合所有青少年对象的行为评估数据Px(T)对融合后的行为数据xz(T)进行修正，得到修正后的行为数据
Figure FDA0003923859120000011
体感修正模块结合当前青少年对象的体感评估数据Pg(T)对体感数据fg(T)进行修正，得到修正后的体感数据
Figure FDA0003923859120000021
所述再处理单元结合修正后的青少年对象的体感数据
Figure FDA0003923859120000022
和行为数据
Figure FDA0003923859120000023
生成最终体能评估结果G*(T)；
所述体能结果输出单元用于根据结果校验单元的校验结果输出结果融合单元输出的最终体能评估结果G′(T)或者再处理单元输出的最终体能评估结果G*(T)。
2.根据权利要求1所述的基于双数据源的青少年体能验控系统，其特征在于，所述第一体能评估结果为：
G1(T)＝[a1(T),…,ai(T),…,aI(T),b1(T),…,bj(T),…,bJ(T),c1(T),…,ck(T),…,cK(T)]；
所述第二体能评估结果为：
G2(T)＝[α1(T),…,αi(T),…,αI(T),β1(T),…,βj(T),…,βJ(T),γ1(T),…,γk(T),…,γK(T)]
式中，ai(T)和αi(T)分别是第i个身体机能参数的第一评估值和第二评估值，bj(T)和βj(T)分别是第j个运动机能参数的第一评估值和第二评估值，ck(T)和γk(T)分别是第k个有效运动参数的第一评估值和第二评估值。
3.根据权利要求1所述的基于双数据源的青少年体能验控系统，其特征在于，所述再处理单元包括第一函数调用模块，用于调用第一监控函数Y1(·)对修正后的青少年对象的体感数据
Figure FDA0003923859120000024
和行为数据
Figure FDA0003923859120000025
进行运算，将得到的第一修正体能评估结果
Figure FDA0003923859120000026
作为最终体能评估结果发送至体能结果输出单元。
4.根据权利要求1所述的基于双数据源的青少年体能验控系统，其特征在于，所述再处理单元包括第一函数调用模块和第二函数调用模块；第一函数调用模块用于调用第一监控函数Y1(·)对修正后的青少年对象的体感数据
Figure FDA0003923859120000027
和行为数据
Figure FDA0003923859120000028
进行运算，得到第一修正体能评估结果
Figure FDA0003923859120000029
第二函数调用模块用于调用第二监控函数Y2(·)对行为评估数据Px(T)、体感评估数据Pg(T)和修正后的行为数据
Figure FDA00039238591200000210
进行运算，得到第二修正体能评估结果
Figure FDA00039238591200000211
所述第一函数调用模块和第二函数调用模块同时将生成的第一修正体能评估结果
Figure FDA00039238591200000212
和第二修正体能评估结果
Figure FDA00039238591200000213
发送至结果校验单元进行比对。
5.根据权利要求1所述的基于双数据源的青少年体能验控系统，其特征在于，所述体感数据采集单元包括体温采集模块、血压采集模块、心率采集模块和湿度采集模块；
所述第一行为数据采集单元包括位移传感器、六轴陀螺仪和第一行为识别模块，第一行为识别模块根据位移传感器发送的青少年对象的位移数据、以及六轴陀螺仪发送的青少年对象的姿态数据，计算得到以时间为横轴、行为数据为纵轴的第一行为时间序列；
所述第二行为数据采集单元包括定位设备、第一拍摄设备和第二行为识别模块，定位设备用于跟踪青少年的位置信息，第一拍摄设备用于拍摄青少年的行为图像，第二行为识别模块根据定位设备发送的位置信息和第一拍摄设备发送的行为图像，识别得到以时间为横轴、行为数据为纵轴的第二行为时间序列；
所述评估数据录入单元包括体感录入设备和行为录入设备，体感录入设备用于录入包括青少年衣着变化在内的体感评估数据，行为录入设备用于录入训练指导者对青少年对象在每个指定体能运动时段的行为评估数据。
6.根据权利要求5所述的基于双数据源的青少年体能验控系统，其特征在于，所述行为融合模块包括提取子模块、对齐子模块和替换子模块；
所述提取子模块根据行为类型和行为持续时间，提取第二行为时间序列中的有效体能行为序列段；所述对齐子模块以时间为基准，对齐第一行为时间序列和第二行为时间序列；所述替换子模块采用提取到的第二行为时间序列中的有效体能行为序列段替换第一行为时间序列中相应的行为序列段，得到融合后的行为数据xz(T)。
7.根据权利要求5所述的基于双数据源的青少年体能验控系统，其特征在于，所述行为修正模块包括匹配子模块、参考选择子模块和序列修正子模块；
所述匹配子模块接收融合后的行为数据xz，对所有指定体能运动时段的行为时间序列进行分析，判断是否与相应的行为评估数据相匹配；
所述参考选择子模块针对每个不匹配的指定体能运动时段，获取同一指定体能运动时段具有相同行为评估数据和有效第二行为时间序列段的其他青少年对象的第一行为时间序列段，筛选得到与当前青少年对象在该指定体能运动时段的第一行为时间序列段相似度最高的参考青少年对象的第二行为时间序列段；
所述序列修正子模块采用参考青少年对象的第二行为时间序列段对当前青少年对象的行为数据xz进行修正，得到修正后的行为数据
Figure FDA0003923859120000031
8.根据权利要求5所述的基于双数据源的青少年体能验控系统，其特征在于，所述体感修正模块根据录入的包括青少年衣着变化在内的体感评估数据，生成相应的修正因子，对体感数据fg(T)进行修正，得到修正后的体感数据
Figure FDA0003923859120000032
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