CN114898839A - 一种身体健身参数匹配方法及计算机可读存储介质 - Google Patents

一种身体健身参数匹配方法及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及力量训练技术领域，具体涉及一种身体健身参数匹配方法，包括以下步骤：S1.记录用户输入的基本身体参数、第一身体部位字段、及与第一身体部位字段对应的健身参数；S2.根据不同身体部位字段健身参数之间的第一比例表及第一身体部位字段的健身参数，获得用户第二身体部位字段的健身参数推荐值；本发明通过将用户输入的第一身体部位字段与已有的不同身体部位字段之间的健身参数比例表，进行匹配，从而获得该用户第二身体部位字段的健身参数推荐值，当用户开启针对新的身体部位的健身训练时，健身参数推荐值会给用户提供参考；本发明另一方面提供了一种计算机可读存储介质。

Description

一种身体健身参数匹配方法及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及力量训练技术领域，具体涉及一种身体健身参数匹配方法及计算机可读存储介质。
背景技术
智能健身设备内置有程序与用户进行交互，在初次交互过程中，用户并不清楚自己的身体相关的健身参数是多少，这就需要用户需要多次输入才能知道自己健身参数，导致用户体验变差。
因此，有必要设计一种新的身体健身参数匹配方法，以克服上述问题。
发明内容
为克服以上技术问题，本发明提供了一种身体健身参数匹配方法及计算机可读存储介质。
本发明一方面提供了一种身体健身参数匹配方法，包括以下步骤：
S1.记录用户输入的基本身体参数、第一身体部位字段、及与所述第一身体部位字段对应的健身参数；
S2.根据不同身体部位字段健身参数之间的第一比例表及所述第一身体部位字段的健身参数，获得用户第二身体部位字段的健身参数推荐值。
在一些技术方案中，所述S1中进一步包括以下步骤：
S1.1.根据所述基本身体参数，将用户与不同的用户群进行匹配，将用户归类至与用户匹配的用户群中。
在一些技术方案中，所述S1.1进一步包括以下步骤：
S1.2.通过对所述用户群的健身参数进行大数据统计分析，获得所述用户群的不同身体部位字段健身参数之间的第一比例表。
在一些技术方案中，所述S2进一步包括以下步骤：
S3.在用户调整第一身体部位字段的健身参数后，更新第二身体部位字段的健身参数推荐值。
在一些技术方案中，所述S3步骤中第一身体部位字段健身参数的调整通过以下方法获得：
在用户通过训练之后，根据用户训练积累的健身数据自动调整。
在一些技术方案中，所述S3中的更新通过以下方法获得：
S3.1.将所述第一身体部位字段中不同身体部位健身参数之间的第二比例表纳入到所述第一比例表，并维持所述第二比例表在所述第一比例表中的比值不变；
S3.2.通过大数据分析其他用户与所述第二身体部位字段相同的身体部位的健身参数获得所述第二身体部位字段中不同身体部位健身参数之间的第三比例表；
S3.3.更新所述第一比例表。
在一些技术方案中，所述第二比例表与所述第三比例表的比值总和是固定的。
在一些技术方案中，所述第二比例表与所述第三比例表的比值总和是动态的。
在一些技术方案中，所述S3中第一身体部位字段的健身参数通过以下方法获得：
S3.4.统计并比较第一身体部位字段中各个身体部位的训练时长；
S3.5.选取第一身体部位字段中训练时长最长的身体部位的健身参数，作为步骤S3中第一身体部位字段的健身参数。
本发明另一方面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，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的健身动作参数推荐方法。
综合以上，与现有技术相比，本发明有以下效果：
1.用户在使用时，有的身体部位字段没有训练，没有训练的身体部位字段、也就是用户的第二身体部位字段，缺乏健身参数信息，本发明通过将用户输入的第一身体部位字段与已有的不同身体部位字段之间的健身参数比例表，也就是第一比例表，进行匹配，从而获得该用户第二身体部位字段的健身参数推荐值，当用户开启针对新的身体部位的健身训练时，健身参数推荐值会给用户提供一个参考，如此，用户就不用多次输入不同身体部位的参数值；
2.通过大数据分析获得该用户群的不同身体部位字段之间的健身参数比例值，也就是第一比例表，更符合科学依据，而且大数据分析可以进行动态分析，随着用户群的样本数量扩大以及健身参数的增加，用户群的分类也会更加细分，不同身体部位字段之间的比例值也会更加精确，与新用户之间的匹配度也会增加。
附图说明
图1是本发明具体实施例提供的一种身体健身参数匹配方法的流程示意图；
图2是本发明具体实施例提供的另一种身体健身参数匹配方法的流程示意图；
图3是本发明具体实施例提供的另一种身体健身参数匹配方法的流程示意图；
图4是本发明具体实施例提供的另一种身体健身参数匹配方法的流程示意图；
图5是图4中的步骤S3中的更新方法的流程示意图；
图6是图4中的步骤S3中的第一身体部位字段的健身参数获取方法的流程示意图；
图7是本发明具体实施例一提供的健身设备的示意图；
图8是本发明具体实施例一提供的一种身体健身参数匹配方法的流程示意图；
标号说明：
100、健身设备。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
为了便于本领域技术人员理解，下面将结合附图以及实施例对本发明进行进一步详细描述。
本发明的具体实施例如下：
如图1至图6所示，本发明一方面提供一种身体健身参数匹配方法，包括以下步骤：
S1.记录用户输入的基本身体参数、第一身体部位字段、及与所述第一身体部位字段对应的健身参数；
S2.根据不同身体部位字段健身参数之间的第一比例表及所述第一身体部位字段的健身参数，获得用户第二身体部位字段的健身参数推荐值。
用户在使用时，有的身体部位字段没有训练，没有训练的身体部位字段、也就是用户的第二身体部位字段，缺乏健身参数信息，本发明通过将用户输入的第一身体部位字段与已有的不同身体部位字段之间的健身参数比例表，也就是第一比例表，进行匹配，从而获得该用户第二身体部位字段的健身参数推荐值，当用户开启针对新的身体部位的健身训练时，健身参数推荐值会给用户提供一个参考，如此，用户就不用多次输入不同身体部位的参数值。
需要说明的是，本发明中的输入概念，不只是用户输入具体的数值或编码，还可以是通过选项点击的方式实现参数输入。
如图2所示，在一些技术方案中，所述S1中进一步包括以下步骤：
S1.1.根据所述基本身体参数，将用户与不同的用户群进行匹配，将用户归类至与用户匹配的用户群中。
用户群具有相同序列的基本身体参数，这里的匹配是通过用户的基本身体参数与用户群的基本参数之间进行匹配，从而将用户归类至与之匹配的用户群之中，对应的，所述不同身体部位字段之间的健身参数比例值会归类为用户群类之下，对用户群类的不同身体部位字段之间的健身参数比例值统计会更加准确；用户在接下来的步骤s2中获得的健身参数参考值也会变得更加准确。用户群可以是已使用健身设备的用户群，也可以是调研机构调研获得的用户群；在本实施例中，用户群为已经使用过本健身设备或者健身程序的用户。
如图3所示，在一些技术方案中，所述S1.1进一步包括以下步骤：
S1.2.通过对所述用户群的健身参数进行大数据统计分析，获得所述用户群的不同身体部位字段健身参数之间的第一比例表。
由上可知，通过大数据分析获得该用户群的不同身体部位字段之间的健身参数比例值，更符合科学依据，而且大数据分析可以进行动态分析，随着用户群的样本数量扩大以及健身参数的增加，用户群的分类也会更加细分，不同身体部位字段之间的比例值也会更加精确，与新用户之间的匹配度也会增加。
如图4所示，在一些技术方案中，所述S2进一步包括以下步骤：
S3.在用户调整第一身体部位字段的健身参数后，更新第二身体部位字段的健身参数推荐值；
需要说明的是，这里的调整可以是用户根据自己的身体状态手动调整的，也可以是用户通过测力训练之后调整的，还可以是用户通过训练之后设备根据这个训练积累的健身数据调整的。
在一些技术方案中，所述S3步骤中第一身体部位字段健身参数的调整通过以下方法获得：
在用户通过训练之后，根据用户训练积累的健身数据自动调整。
由上可知，用户训练之后会有训练数据产生，对此，本发明根据第一身体部位字段的健身训练数据及第一比例表，更新第二身体部位字段的健身参数推荐值，使得该推荐值与用户的身体状态实时的匹配，从而提高推荐值的匹配度。
如图5所示，在一些技术方案中，所述S3中的更新通过以下方法获得：
S3.1.将所述第一身体部位字段中不同身体部位健身参数之间的第二比例表纳入到所述第一比例表，并维持所述第二比例表在所述第一比例表中的比值不变；
S3.2.通过大数据分析其他用户与所述第二身体部位字段相同的身体部位的健身参数获得所述第二身体部位字段中不同身体部位健身参数之间的第三比例表；
S3.3.更新所述第一比例表。
由上可知，本发明通过将用户训练之后的健身数据积累得出来的第一身体部位字段中的比例表，与其他已经训练的用户的第二身体部位字段的第二比例表结合起来，博采众长的采用了两方面的健身数据，使得第一比例表中的比值与用户的身体状态更加匹配。
在一些技术方案中，所述第二比例表与所述第三比例表的比值总和是固定的。
在一些技术方案中，所述第二比例表与所述第三比例表的比值总和是动态的。
如图6所示，在一些技术方案中，所述S3中第一身体部位字段的健身参数通过以下方法获得：
S3.4.统计并比较第一身体部位字段中各个身体部位的训练时长；
S3.5.选取第一身体部位字段中训练时长最长的身体部位的健身参数，作为步骤S3中第一身体部位字段的健身参数。
由上可知，选择第一身体部位字段中训练时长最长的作为基准，因为训练时长越长，该第一身体部位字段积累的训练数据样本就越丰富，统计学意义越大，对应产生的健身参数推荐值与用户身体状态的匹配度也就越高。
本发明另一方面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，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的健身动作参数推荐方法。
具体实施例一
如图7所示，本实施例应用于一种健身设备100中，健身设备100设有健身用的拉绳电机，用户在使用拉绳电机时，电机会提供一个对应的作用力，用户在于拉绳电机的交互作用过程中，设备会记录并提取这种交互过程中产生的健身参数。
如图8所示，用户在使用健身设备时，用户将基本身体参数输入系统，这里的基本身体参数包括身高、体重、胸围、腰围、臀围、大臂围度、小臂围度、大腿围度、小腿围度，其他实施例中，基本身体参数还可以包括其他类别，比如体脂率、骨骼肌量等；本实施例会根据这些基本身体参数对用户进行匹配分类至用户群类；对应的用户群类包含用户的不同身体部位字段，在本实施例中，身体部位字段包括6个身体部位，分别为腿部、胸部、臀部、背部、肩部、手臂，在其他实施例中，身体部位字段还可以更细致的划分。
与此同时，用户还需要输入第一身体部位字段的健身参数，在本实施例中，健身参数为重量值，在其他实施例中，健身参数还可以包括最大重量值、最小重量值，运动速度、卡路里等参数。如下表所示，本实施例对不同身体部位字段设定彼此成比例的重量值，该比例，也就是第一比例表，通过对已经健身训练过的用户进行数据分析获得，在其他实施例中，该比例值可以通过更大范围的数据获得，比如通过专门的社会统计机构或咨询机构调研获得这个比例值；表中的比值为临时选取的比值，并非恒定的。
身体部位 第一比例表
腿部 0.6
胸部 0.5
臀部 0.8
背部 0.5
肩部 0.4
手臂 0.2
用户被匹配至所属用户群之后，用户在后台会获得一个先验的健身数据体系，前面所述的第一比例表包含在这个健身数据体系中，用户使用设备过程中，当遇到某个需要健身数据输入的操作时，后台会根据这个先验的健身数据体系，给用户推荐一个重量推荐值。
具体的，比如用户输入手臂的重量值为10kg；后台会根据第一比例表中的比例更新；
身体部位 第一比例表 重量值
腿部 0.6 30kg
胸部 0.5 25kg
臀部 0.8 40kg
背部 0.5 25kg
肩部 0.4 20kg
手臂 0.2 10kg
在用户对第一身体部位字段训练一段时间之后，用户在健身设备上训练产生的数据，也就是那部分已经进行训练的第一身体部位字段的重量值，更贴近用户实际的身体状态，这时候不同身体部位之间的重量比例值会获得新的更新。
具体的，比如用户对手臂身体部位训练一段时间之后，获得手臂所能承受的重量值为12kg；那么第一比例表会更新为：
身体部位 第一比例表 重量值
腿部 0.6 36kg
胸部 0.5 30kg
臀部 0.8 48kg
背部 0.5 30kg
肩部 0.4 24kg
手臂 0.2 12kg
其中，第一身体部位字段在第一比例表中的比值依据用户自身的训练状态而变化，而第二身体部位字段会依据其他用户不同身体部位重量值之间的比值而定，在本实施例中，第二身体部位字段重量值之间的比值从其他用户身体部位的重量值比例表中选出来的，需要说明的是，此时的第二身体部位字段在比例表中占据的比值之和与第一身体部位字段的比值之和相加得到的总和可以是固定的，也可以是动态的；在本实施例中，总和是动态的，动态的总和不需要进行新的计算。
如前所述，第二身体部位字段之间的比值，也就是第三比例表，从外部用户群中获得，与第一身体部位字段对应的第二比例表，从用户训练的数据获得，将二者重新纳入到第一比例表中，对第一比例表进行更新，并根据更新的第一比例表以及第一身体部位字段的重量值统计，对第二身体部位字段的重量推荐值进行更新，当用户训练第二身体部位字段时，就会有新的重量推荐值。
在本实施例中，第一比例表与第一身体部位字段的重量值匹配计算时，需要选择一个或部分第一身体部位字段的重量值作为基准，在本实施例中，选择第一身体部位字段中训练时长最长的作为基准，因为如果训练时长越长，该第一身体部位字段积累的训练数据样本就越丰富，统计学意义越大。
具体的，比如用户锻炼完手臂之后继续锻炼肩部，在肩部训练之后，肩部也会获得一个通过用户训练数据获得的重量值，为30kg，那么第二比例表中肩部对应的比值会更新为0.5；
身体部位 第二比例表 重量值
肩部 0.5 30kg
手臂 0.2 12kg
需要说明的是，肩部在第二比例表中的比值仍然为0.4；如果其中肩部的训练时长为第二比例表中所有身体部位训练时长中最长的部位，那么第三比例表会根据这个身体部位的比值来进行更新，如下表所示；
身体部位 第三比例表 重量值
腿部 0.6 45kg
胸部 0.5 37.5kg
臀部 0.8 60kg
背部 0.5 37.5kg
肩部 0.4 30kg
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明，它们没有在细节中提供；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种身体健身参数匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.记录用户输入的基本身体参数、第一身体部位字段、及与所述第一身体部位字段对应的健身参数；
S2.根据不同身体部位字段健身参数之间的第一比例表及所述第一身体部位字段的健身参数，获得用户第二身体部位字段的健身参数推荐值。
2.如权利要求1所述的身体健身参数匹配方法，其特征在于，所述S1中进一步包括以下步骤：
S1.1.根据所述基本身体参数，将用户与不同的用户群进行匹配，将用户归类至与用户匹配的用户群中。
3.如权利要求2所述的身体健身参数匹配方法，其特征在于，所述S1.1进一步包括以下步骤：
S1.2.通过对所述用户群的健身参数进行大数据统计分析，获得所述用户群的不同身体部位字段健身参数之间的第一比例表。
4.如权利要求1所述的身体健身参数匹配方法，其特征在于，所述S2进一步包括以下步骤：
S3.在用户调整第一身体部位字段的健身参数后，更新第二身体部位字段的健身参数推荐值。
5.如权利要求4所述的身体健身参数匹配方法，其特征在于，所述S3步骤中第一身体部位字段健身参数的调整通过以下方法获得：
在用户通过训练之后，根据用户训练积累的健身数据自动调整。
6.如权利要求5所述的身体健身参数匹配方法，其特征在于，所述S3步骤中的更新通过以下方法获得：
S3.1.将所述第一身体部位字段中不同身体部位健身参数之间的第二比例表纳入到所述第一比例表，并维持所述第二比例表在所述第一比例表中的比值不变；
S3.2.通过大数据分析其他用户与所述第二身体部位字段相同的身体部位的健身参数获得所述第二身体部位字段中不同身体部位健身参数之间的第三比例表；
S3.3.更新所述第一比例表。
7.如权利要求6所述的身体健身参数匹配方法，其特征在于：所述第二比例表与所述第三比例表的比值总和是固定的。
8.如权利要求6所述的身体健身参数匹配方法，其特征在于：所述第二比例表与所述第三比例表的比值总和是动态的。
9.如权利要求8所述的身体健身参数匹配方法，其特征在于，所述S3中第一身体部位字段的健身参数通过以下方法获得：
S3.4.统计并比较第一身体部位字段中各个身体部位的训练时长；
S3.5.选取第一身体部位字段中训练时长最长的身体部位的健身参数，作为步骤S3中第一身体部位字段的健身参数。
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9任一项所述的健身动作参数推荐方法。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2068721C1 (ru) * 1992-10-12 1996-11-10 Илья Викторович Прохорцев Способ определения режима тренировки, направленной на коррекцию телосложения человека типа "шейпинг"
US20190192912A1 (en) * 2017-12-27 2019-06-27 J-Mex Inc. Method and system of planning fitness course parameters
CN112380665A (zh) * 2020-09-23 2021-02-19 河海大学常州校区 一种骑行运动中人体参数与电动车参数约束方法
CN113496456A (zh) * 2020-04-06 2021-10-12 现代自动车株式会社 显示设备及控制显示设备的方法
CN113782149A (zh) * 2021-11-12 2021-12-10 北京京东方技术开发有限公司 健身方案信息的推荐方法和装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2068721C1 (ru) * 1992-10-12 1996-11-10 Илья Викторович Прохорцев Способ определения режима тренировки, направленной на коррекцию телосложения человека типа "шейпинг"
US20190192912A1 (en) * 2017-12-27 2019-06-27 J-Mex Inc. Method and system of planning fitness course parameters
CN113496456A (zh) * 2020-04-06 2021-10-12 现代自动车株式会社 显示设备及控制显示设备的方法
CN112380665A (zh) * 2020-09-23 2021-02-19 河海大学常州校区 一种骑行运动中人体参数与电动车参数约束方法
CN113782149A (zh) * 2021-11-12 2021-12-10 北京京东方技术开发有限公司 健身方案信息的推荐方法和装置

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