CN114917566B

CN114917566B - 一种健身辅助指导方法及装置

Info

Publication number: CN114917566B
Application number: CN202210351555.5A
Authority: CN
Inventors: 傅琳华
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2022-04-02
Filing date: 2022-04-02
Publication date: 2023-09-22
Anticipated expiration: 2042-04-02
Also published as: CN114917566A

Abstract

本发明提供了一种健身辅助指导方法及装置，其中，所述方法包括：获得第一适配健身器材；获得第一适配健身器材的使用特征；根据图像采集装置三维立体形象信息；根据智能穿戴获得第一用户的BMI指数；根据三维立体形象信息和所述BMI指数，获得第一用户参数；获得第一适配健身器材的第一辅助指导模型；采集第一力量信息、第一加速度信息和第一角度信息；将第一力量信息、第一加速度信息和第一角度信息输入第一辅助指导模型中，获得第一指导信息。解决了现有技术中存在用户个人健身时缺乏科学性、缺少相关的锻炼知识，目前市面上提供的健身课程针对性低、个性化不高，健身效果不佳，用户综合体验感较差的技术问题。

Description

一种健身辅助指导方法及装置

技术领域

本发明涉及运动健康领域，具体涉及一种健身辅助指导方法及装置。

背景技术

健身指导能够增强人民体质，善度闲暇时光，从而在全社会建立科学、文明、健康的生活方式，不断提高人民生活质量，指导群众科学健身，有效提高锻炼效果。在现实体育锻炼中，锻炼的科学化水平普遍较低，很多人缺乏必要的锻炼知识和科学方法，出现了一些锻炼不当甚至伤害事故。健身指导能在健身中纠正群众的错误动作，避免许多不必要的损伤，提升训练效果。

但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

现有技术中存在用户个人健身时缺乏科学性、缺少相关的锻炼知识，目前市面上提供的健身课程针对性低、个性化不高，健身效果不佳，用户综合体验感较差的技术问题。

发明内容

本申请实施例通过提供了一种健身辅助指导方法及装置，解决了现有技术中存在用户个人健身时缺乏科学性、缺少相关的锻炼知识，目前市面上提供的健身课程针对性低、个性化不高，健身效果不佳，用户综合体验感较差的技术问题。达到了通过给用户提供科学的健身指导，使得用户掌握正确的锻炼方法，并且能够增强健身指导的针对性和个性化，提升用户健身的综合体验感，有效提高健身成效的技术效果。

鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种健身辅助指导方法及装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种健身辅助指导方法，其中，所述方法包括：获得第一适配健身器材；根据所述第一适配健身器材，获得第一适配健身器材的使用特征；根据所述图像采集装置获得第一用户的三维立体形象信息；根据所述智能穿戴获得所述第一用户的BMI指数；根据所述第一用户的所述三维立体形象信息和所述BMI指数，获得第一用户参数；根据所述使用特征和所述第一用户参数，获得第一适配健身器材的第一辅助指导模型；根据所述力传感器、所述加速度传感器、所述角度传感器，采集所述第一用户使用所述第一适配器材时的第一力量信息、第一加速度信息和第一角度信息；将所述第一力量信息、所述第一加速度信息和所述第一角度信息输入所述第一辅助指导模型中，获得第一指导信息。

另一方面，本申请实施例提供了一种健身辅助指导装置，其中，所述装置包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一适配健身器材；第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述第一适配健身器材，获得第一适配健身器材的使用特征；第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述图像采集装置获得第一用户的三维立体形象信息；第四获得单元，所述第四获得单元用于根据所述智能穿戴获得所述第一用户的BMI指数；第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述第一用户的所述三维立体形象信息和所述BMI指数，获得第一用户参数；第六获得单元，所述第六获得单元用于根据所述使用特征和所述第一用户参数，获得第一适配健身器材的第一辅助指导模型；第一采集单元，所述第一采集单元用于根据所述力传感器、所述加速度传感器、所述角度传感器，采集所述第一用户使用所述第一适配器材时的第一力量信息、第一加速度信息和第一角度信息；第七获得单元，所述第七获得单元用于将所述第一力量信息、所述第一加速度信息和所述第一角度信息输入所述第一辅助指导模型中，获得第一指导信息。

第三方面，本申请实施例提供了一种健身辅助指导装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现第一方面任一项所述方法的步骤。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

由于采用了获得第一适配健身器材；根据所述第一适配健身器材，获得第一适配健身器材的使用特征；根据所述图像采集装置获得第一用户的三维立体形象信息；根据所述智能穿戴获得所述第一用户的BMI指数；根据所述第一用户的所述三维立体形象信息和所述BMI指数，获得第一用户参数；根据所述使用特征和所述第一用户参数，获得第一适配健身器材的第一辅助指导模型；根据所述力传感器、所述加速度传感器、所述角度传感器，采集所述第一用户使用所述第一适配器材时的第一力量信息、第一加速度信息和第一角度信息；将所述第一力量信息、所述第一加速度信息和所述第一角度信息输入所述第一辅助指导模型中，获得第一指导信息的技术方案，本申请实施例通过提供了一种健身辅助指导方法及装置，达到了通过给用户提供科学的健身指导，使得用户掌握正确的锻炼方法，并且能够增强健身指导的针对性和个性化，提升用户健身的综合体验感，有效提高健身成效的技术效果。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请实施例一种健身辅助指导方法的流程示意图；

图2为本申请实施例一种健身辅助指导方法的健身计划制定流程示意图；

图3为本申请实施例一种健身辅助指导方法的获得第一用户参数的流程示意图；

图4为本申请实施例一种健身辅助指导方法的关联关系分析的流程示意图；

图5为本申请实施例一种健身辅助指导方法的对第一指导信息进行修正的流程示意图；

图6为本申请实施例一种健身辅助指导方法的获取用户锻炼习惯系数的流程示意图；

图7为本申请实施例一种健身辅助指导装置的结构示意图；

图8为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第四获得单元14，第五获得单元15，第六获得单元16，第一采集单元17，第七获得单元18，电子设备300，存储器301，处理器302，通信接口303，总线架构304。

具体实施方式

申请概述

健身指导能够增强人民体质，善度闲暇时光，从而在全社会建立科学、文明、健康的生活方式，不断提高人民生活质量，指导群众科学健身，有效提高锻炼效果。在现实体育锻炼中，锻炼的科学化水平普遍较低，很多人缺乏必要的锻炼知识和科学方法，出现了一些锻炼不当甚至伤害事故。健身指导能在健身中纠正群众的错误动作，避免许多不必要的损伤，提升训练效果。解决了现有技术中存在用户个人健身时缺乏科学性、缺少相关的锻炼知识，目前市面上提供的健身课程针对性低、个性化不高，健身效果不佳，用户综合体验感较差的技术问题。

针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：

本申请实施例提供了一种健身辅助指导方法，其中，所述方法包括：获得第一适配健身器材；根据所述第一适配健身器材，获得第一适配健身器材的使用特征；根据所述图像采集装置获得第一用户的三维立体形象信息；根据所述智能穿戴获得所述第一用户的BMI指数；根据所述第一用户的所述三维立体形象信息和所述BMI指数，获得第一用户参数；根据所述使用特征和所述第一用户参数，获得第一适配健身器材的第一辅助指导模型；根据所述力传感器、所述加速度传感器、所述角度传感器，采集所述第一用户使用所述第一适配器材时的第一力量信息、第一加速度信息和第一角度信息；将所述第一力量信息、所述第一加速度信息和所述第一角度信息输入所述第一辅助指导模型中，获得第一指导信息。

在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。

实施例一

如图1所示，本申请实施例提供了一种健身辅助指导方法，其中，所述方法应用于一健身辅助指导装置，所述装置安装于健身器材上，所述装置包括图像采集装置、力传感器、加速度传感器、角度传感器，且所述装置与一智能穿戴设备通讯连接，所述方法包括：

S100：获得第一适配健身器材；

S200：根据所述第一适配健身器材，获得第一适配健身器材的使用特征；

具体而言，健身指导能够增强人民体质，善度闲暇时光，从而在全社会建立科学、文明、健康的生活方式，不断提高人民生活质量，指导群众科学健身，有效提高锻炼效果。健身指导能在健身中纠正群众的错误动作，避免许多不必要的损伤，提升训练效果。所述健身辅助指导装置安装于健身器材上，包括图像采集装置、力传感器、加速度传感器、角度传感器，传感器的数量可以为多个，按照健身器材的具体情况和训练功能来确定传感器的具体数量和位置，健身器材常以训练功能分为单功能和综合型多功能，例如锻炼手部力量的哑铃，由于操作简单、训练功能较少设置一组图像采集装置、力传感器、加速度传感器、角度传感器即可，像能够同时锻炼到核心力量和锻炼肌肉的杠铃，可以在左右两侧各设置一组图像采集装置、力传感器、加速度传感器、角度传感器。所述第一适配健身器材为能够安装多个传感器且能够与所述智能穿戴设备通讯连接的健身器材。掌握所述第一适配健身器材的使用特征，如器材结构、使用方法、训练动作(包括标准动作的角度、速度、力度)等。了解适配的健身器材的使用特征，能够为健身辅助指导方法的使用奠定基础。

S300：根据所述图像采集装置获得第一用户的三维立体形象信息；

S400：根据所述智能穿戴获得所述第一用户的BMI指数；

S500：根据所述第一用户的所述三维立体形象信息和所述BMI指数，获得第一用户参数；

具体而言，所述第一用户为使用健身器材健身的任一用户，通过健身器材上的所述图像采集装置对第一用户进行三维立体图像采集，从而获得第一用户的三维立体形象信息，用户在健身时，穿戴所述智能穿戴设备，该设备能够采集第一用户的BMI指数，所述BMI指数是指用体重公斤数除以身高米数平方得出的指数，即身体质量指数。BMI指数是在国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准。进一步，根据构建的用户的三维立体形象信息和所述BMI指数，通过加权计算，获得所述第一用户参数。能够达到掌握用户的身体健康状态以及体型体态，为后续建立健身辅助指导方案提供详实、可靠的用户数据。

S600：根据所述使用特征和所述第一用户参数，获得第一适配健身器材的第一辅助指导模型；

S700：根据所述力传感器、所述加速度传感器、所述角度传感器，采集所述第一用户使用所述第一适配器材时的第一力量信息、第一加速度信息和第一角度信息；

S800：将所述第一力量信息、所述第一加速度信息和所述第一角度信息输入所述第一辅助指导模型中，获得第一指导信息。

具体而言，第一适配健身器材的所述第一辅助指导模型是在该健身器材的使用特征和第一用户参数的基础上构建的，所述第一辅助指导模型中涵盖了所述第一适配健身器材的正确使用方法、器械构造等，并且能够针对所述第一用户的身体健康情况以及体型体态等基本情况，生成多种指导信息和锻炼方案。根据力传感器、加速度传感器、角度传感器采集用户使用适配器材时身体的力量信息、动作的加速度信息和健身动作的角度信息，掌握用户使用习惯，将用户的所述第一力量信息、所述第一加速度信息和所述第一角度信息输入所述第一辅助指导模型中，所述第一辅助指导模型能够根据用户的使用的力量、角度、速度，给用户提出对应的指导信息，即所述第一指导信息，帮助用户纠正不良习惯，或给予用户专业化、个性化的指导意见，达到对用户健身的辅助指导作用。

进一步的，如图2所示，本申请实施例包括：

S810：通过所述智能穿戴设备获得第一用户的心率变化信息、血氧饱和度变化信息；

S820：根据所述心率变化信息和所述血氧饱和度变化信息，获得第一输入信息；

S830：获得第一适配健身器材集合；

S840：将所述第一输入信息和所述第一适配健身器材集合输入健身计划制定模型，获得第一健身计划；

S850：根据所述第一健身计划，获得第一提醒信息，所述第一提醒信息用于提醒所述第一用户执行所述第一健身计划中的第一项目。

具体而言，所述心率变化信息和所述血氧饱和度变化信息可以通过监测动脉脉搏，从而得到。在锻炼过程中的心率变化信息和血氧饱和度变化信息能够反映出用户的身体机能变化。智能穿戴设备能够通过对用户脉搏的测量获得心率变化信息、血氧饱和度变化信息，所述第一输入信息是通过分析所述心率变化信息和所述血氧饱和度变化信息，进行运算得到的。所述第一适配健身器材集合包括家用健身器材和健身房设有的健身器材，如哑铃、跳绳、划船机、椭圆仪、健步机以及跑步机等等。所述健身计划制定模型为神经网络模型，通过大量训练数据的训练，将所述第一输入信息和所述第一适配健身器材集合输入神经网络模型，获得所述健身计划制定模型的输出信息，其中，所述输出信息包括第一健身计划。根据所述第一健身计划，为用户设置所述第一提醒信息，可为发送至任一终端的通知消息，用于提醒用户执行所述第一健身计划中的第一项目。所述第一项目是包括锻炼、饮食等，锻炼中可以包括今天练的部位，使用的器材和锻炼的时长等，饮食可包括推荐食谱等形式，能够帮助用户在一定时间内起到明显锻炼效果。达到根据用户身体素质，用户能够使用的健身器械，为用户推荐适宜的锻炼项目，从而起到提升锻炼质量，避免用户盲目健身和错误健身，提升用户综合体验感。

进一步的，如图3所示，所述根据所述第一用户的所述三维立体形象信息和所述BMI指数，获得第一用户参数，步骤S500还包括：

S510：根据所述第一用户的所述三维立体形象信息，获得所述第一用户的体型特征；

S520：按照第一预定标准对所述体型特征进行等级划分，获得第一等级信息；

S530：按照所述第一预定标准对所述BMI指数进行等级划分，获得第二等级信息；

S540：根据所述第一等级信息和所述第二等级信息进行权重分配，获得第一权重比；

S550：对所述第一用户的所述三维立体形象信息和所述BMI指数进行加权计算，获得所述第一用户参数。

具体而言，所述图像采集装置对第一用户进行三维立体图像采集，根据用户的三维立体形象信息掌握用户体型信息，如圆胖型(内胚层体型)、肌肉型(中胚层体型)、瘦长型(外胚层体型)。预设一体型评级标准即第一预定标准，对体型特征进行等级划分，获得第一等级信息，等级越高说明体型越标准，等级越低说明体型偏离标准体型(如过于圆胖和过于瘦长)，需要多加锻炼保持健康。在按照所述第一预定标准对所述BMI指数进行等级划分，所述BMI指数可用来评价肥胖等级，指数越大说明肥胖程度越高，获得第二等级信息，第二等级信息越高说明身体越健康，等级低说明存在过胖和过瘦的健康问题。对第一等级信息和所述第二等级信息进行权重分配，权重比即为按照一定比例分配权重，故通过权重分配能够获得所述第一权重比。根据权重分配结果，对所述三维立体形象信息和所述BMI指数进行加权计算，得到用户的第一参数，所述第一参数能够全面的描述用户的身体特征，便于智能化寻求针对性的健身辅助方法。

进一步的，如图4所示，所述根据所述心率变化信息和所述血氧饱和度变化信息，获得第一输入信息，步骤S820还包括：

S821：获得所述第一用户在预定时间内的心率变化曲线；

S822：获得所述第一用户在预定时间内的血氧饱和度变化曲线；

S823：根据所述心率变化曲线和所述血氧饱和度变化曲线获得第一关联关系；

S824：获得预定标准关联关系；

S825：获得所述第一关联关系和所述预定标准关联关系的比值，作为所述第一输入信息。

具体而言，所述预定时间可以为用户热身准备阶段到健身结束舒缓阶段，检测用户在预定时间内的心率变化曲线和血氧饱和度变化曲线，对心率变化曲线和所述血氧饱和度变化曲线进行关联度分析，获得所述第一关联关系，将用户年龄阶层运动时的最佳心率变化曲线和最佳血氧饱和度变化曲线的关联度作为预定标准关联关系，将用户的所述第一关联关系和所述预定标准关联关系进行除法运算，将二者的比值作为所述第一输入信息。通过捕捉用户运动时的心率变化和血氧饱和度变化能够实时检测用户状态，同时，通过关联关系分析，获得与预设标准关系的比值，能够达到对数据深入分析，从而掌握用户健身特点及身体素质的效果。

进一步的，如图5所示，所述将所述第一力量信息、所述第一加速度信息和所述第一角度信息输入所述第一辅助指导模型中，获得第一指导信息之后，步骤S900包括：

S910：获得所述第一用户的锻炼习惯系数；

S920：对所述第一用户的心率状态、血氧状态和BMI状态进行曲线拟合，获得第一拟合结果；

S930：根据所述锻炼习惯系数和所述第一拟合结果，获得所述第一用户在所述第一指导信息下的第一状态损失函数；

S940：根据所述第一状态损失函数，获得第一参数信息和第二参数信息；

S950：根据所述第一参数信息和所述第二参数信息，对所述获得第一指导信息进行修正，获得第二指导信息。

具体而言，在日常健身时，不同的用户在健身习惯上具有较大的差异。例如，根据健身的经验，在对同一健身器材的使用有不同的熟练程度以及不同的健身方案，而不同的健身方案达成的健身效果也是不同的。数据集中具有所述第一用户的心率状态、血氧状态和BMI状态数据，通过线性回归函数对数据进行拟合，第一参数信息为线性回归函数的常数项，第二参数信息为线性回归函数的一次项系数，为了让拟合曲线更加贴合第一用户的心率状态、血氧状态和BMI状态数据资料，引入所述第一状态损失函数，用于判断所述第一拟合结果与真实结果之间存在的误差，为了让误差尽可能小，通过第一参数信息和第二参数信息的任意取值来减小误差，为了简化函数将第一参数取值为0，对第二参数信息取不同的值，将多个第二参数带入到第一状态损失函数中，损失函数值最小的第二参数为最佳参数，通过最小化损失函数，第一指导信息进行修正，进一步得到准确性更高的第二指导信息，减少指导信息的误差，以达到准确预估的目的。

进一步的，如图6所示，所述获得所述第一用户的锻炼习惯系数，步骤S910还包括：

S911：获得所述第一用户的锻炼习惯系数的取值阈值；

S912：从所述第一用户的锻炼习惯系数的取值阈值中随机获得M个锻炼习惯系数；

S913：根据遗传算法对所述M个锻炼习惯系数进行计算，获得M个预测锻炼状态曲线，其中，所述M个预测锻炼状态曲线与所述M个锻炼习惯系数一一对应；

S914：获得所述第一用户的实际锻炼状态曲线；

S915：比较所述M个预测锻炼状态曲线与所述实际锻炼状态曲线，获得所述第一用户的锻炼习惯系数，其中，所述第一用户的锻炼习惯系数相对应的预测锻炼状态曲线与所述实际锻炼状态曲线的相似度最大。

具体而言，遗传算法的本质是在解空间中不断进行随机搜索，在搜索过程中不断地产生新的解，并保留更优解的算法，其实现难度较低，并且能够在短时间内获得较为满意的结果。遗传算法在使用时直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定，并且具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力，采用概率化的寻优方法，不需要确定规则就能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，故作为一种搜索算法广泛应用于各个领域。根据遗传算法对所述M个锻炼习惯系数进行计算，获得M个预测锻炼状态曲线，所述M个锻炼习惯系数由所述第一用户的锻炼习惯系数的取值阈值中随机获得，且所述M个预测锻炼状态曲线与所述M个锻炼习惯系数一一对应。所述第一用户的实际锻炼状态曲线为所述第一用户进行实际锻炼后的效果记录数据，通过比较所述M个预测锻炼状态曲线与所述实际锻炼状态曲线，获得相似度最接近的预测值，与之对应的锻炼习惯系数即为所述第一用户的锻炼习惯系数。

进一步的，本申请实施例还包括：

S941：所述第一状态损失函数的公式为：

其中，所述θ₀为所述第一参数信息，所述θ₁为所述第二参数信息；所述m为数据数量，所述i为第i个数据；

所述y_i为所述锻炼习惯系数；

所述h₀(x_i)为所述第一拟合结果。

具体而言，为了让拟合函数更加准确，就要使第一状态损失函数尽可能小。为了简化问题，让第一参数信息θ₀取值为0，拟合函数就变为斜率为第二参数信息θ₁的过原点的直线。对θ₁取值后带入所述第一状态损失函数中，能够获得状态损失函数最小时的最佳参数θ₁。从而获得准确的拟合函数，给用户提供最佳的指导信息。

综上所述，本申请实施例所提供的一种健身辅助指导方法及装置具有如下技术效果：

1、由于采用了获得第一适配健身器材；根据所述第一适配健身器材，获得第一适配健身器材的使用特征；根据所述图像采集装置获得第一用户的三维立体形象信息；根据所述智能穿戴获得所述第一用户的BMI指数；根据所述第一用户的所述三维立体形象信息和所述BMI指数，获得第一用户参数；根据所述使用特征和所述第一用户参数，获得第一适配健身器材的第一辅助指导模型；根据所述力传感器、所述加速度传感器、所述角度传感器，采集所述第一用户使用所述第一适配器材时的第一力量信息、第一加速度信息和第一角度信息；将所述第一力量信息、所述第一加速度信息和所述第一角度信息输入所述第一辅助指导模型中，获得第一指导信息的技术方案，本申请实施例通过提供了一种健身辅助指导方法及装置，达到了通过给用户提供科学的健身指导，使得用户掌握正确的锻炼方法，并且能够增强健身指导的针对性和个性化，提升用户健身的综合体验感，有效提高健身成效的技术效果。

2、由于采用了对用户心率变化曲线和所述血氧饱和度变化曲线进行数据分析，和对用户锻炼习惯进行预测的方法，达到了掌握用户身体素质及健身特点，从而给用户提供最佳的指导信息技术效果。

实施例二

基于与前述实施例中一种健身辅助指导方法相同的发明构思，如图7所示，本申请实施例提供了一种健身辅助指导装置，其中，所述装置包括：

第一获得单元11，所述第一获得单元11用于获得第一适配健身器材；

第二获得单元12，所述第二获得单元12用于根据所述第一适配健身器材，获得第一适配健身器材的使用特征；

第三获得单元13，所述第三获得单元13用于根据所述图像采集装置获得第一用户的三维立体形象信息；

第四获得单元14，所述第四获得单元14用于根据所述智能穿戴获得所述第一用户的BMI指数；

第五获得单元15，所述第五获得单元15用于根据所述第一用户的所述三维立体形象信息和所述BMI指数，获得第一用户参数；

第六获得单元16，所述第六获得单元16用于根据所述使用特征和所述第一用户参数，获得第一适配健身器材的第一辅助指导模型；

第一采集单元17，所述第一采集单元17用于根据所述力传感器、所述加速度传感器、所述角度传感器，采集所述第一用户使用所述第一适配器材时的第一力量信息、第一加速度信息和第一角度信息；

第七获得单元18，所述第七获得单元18用于将所述第一力量信息、所述第一加速度信息和所述第一角度信息输入所述第一辅助指导模型中，获得第一指导信息。

进一步的，所述装置包括：

第八获得单元，所述第八获得单元用于通过所述智能穿戴设备获得第一用户的心率变化信息、血氧饱和度变化信息；

第九获得单元，所述第九获得单元用于根据所述心率变化信息和所述血氧饱和度变化信息，获得第一输入信息；

第十获得单元，所述第十获得单元用于获得第一适配健身器材集合；

第十一获得单元，所述第十一获得单元用于将所述第一输入信息和所述第一适配健身器材集合输入健身计划制定模型，获得第一健身计划；

第十二获得单元，所述第十二获得单元用于根据所述第一健身计划，获得第一提醒信息，所述第一提醒信息用于提醒所述第一用户执行所述第一健身计划中的第一项目。

进一步的，所述装置包括：

第十三获得单元，所述第十三获得单元用于根据所述第一用户的所述三维立体形象信息，获得所述第一用户的体型特征；

第十四获得单元，所述第十四获得单元用于按照第一预定标准对所述体型特征进行等级划分，获得第一等级信息；

第十五获得单元，所述第十五获得单元用于按照所述第一预定标准对所述BMI指数进行等级划分，获得第二等级信息；

第十六获得单元，所述第十六获得单元用于根据所述第一等级信息和所述第二等级信息进行权重分配，获得第一权重比；

第十七获得单元，所述第十七获得单元用于对所述第一用户的所述三维立体形象信息和所述BMI指数进行加权计算，获得所述第一用户参数。

进一步的，所述装置包括：

第十八获得单元，所述第十八获得单元用于获得所述第一用户在预定时间内的心率变化曲线；

第十九获得单元，所述第十九获得单元用于获得所述第一用户在预定时间内的血氧饱和度变化曲线；

第二十获得单元，所述第二十获得单元用于根据所述心率变化曲线和所述血氧饱和度变化曲线获得第一关联关系；

第二十一获得单元，所述第二十一获得单元用于获得预定标准关联关系；

第二十二获得单元，所述第二十二获得单元用于获得所述第一关联关系和所述预定标准关联关系的比值，作为所述第一输入信息。

进一步的，所述装置包括：

第二十三获得单元，所述第二十三获得单元用于获得所述第一用户的锻炼习惯系数；

第二十四获得单元，所述第二十四获得单元用于对所述第一用户的心率状态、血氧状态和BMI状态进行曲线拟合，获得第一拟合结果；

第二十五获得单元，所述第二十五获得单元用于根据所述锻炼习惯系数和所述第一拟合结果，获得所述第一用户在所述第一指导信息下的第一状态损失函数；

第二十六获得单元，所述第二十六获得单元用于根据所述第一状态损失函数，获得第一参数信息和第二参数信息；

第二十七获得单元，所述第二十七获得单元用于根据所述第一参数信息和所述第二参数信息，对所述获得第一指导信息进行修正，获得第二指导信息。

进一步的，所述装置包括：

第二十八获得单元，所述第二十八获得单元用于获得所述第一用户的锻炼习惯系数的取值阈值；

第二十九获得单元，所述第二十九获得单元用于从所述第一用户的锻炼习惯系数的取值阈值中随机获得M个锻炼习惯系数；

第三十获得单元，所述第三十获得单元用于根据遗传算法对所述M个锻炼习惯系数进行计算，获得M个预测锻炼状态曲线，其中，所述M个预测锻炼状态曲线与所述M个锻炼习惯系数一一对应；

第三十一获得单元，所述第三十一获得单元用于获得所述第一用户的实际锻炼状态曲线；

第三十二获得单元，所述第三十二获得单元用于比较所述M个预测锻炼状态曲线与所述实际锻炼状态曲线，获得所述第一用户的锻炼习惯系数，其中，所述第一用户的锻炼习惯系数相对应的预测锻炼状态曲线与所述实际锻炼状态曲线的相似度最大。

进一步的，所述装置包括：

第一计算单元，所述第一计算单元用于所述第一状态损失函数的公式为：

所述y_i为所述锻炼习惯系数；

所述h₀(x_i)为所述第一拟合结果。

示例性电子设备

下面参考图8来描述本申请实施例的电子设备，

基于与前述实施例中一种健身辅助指导方法相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种健身辅助指导装置，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得装置以执行第一方面任一项所述的方法

该电子设备300包括：处理器302、通信接口303、存储器301。可选的，电子设备300还可以包括总线架构304。其中，通信接口303、处理器302以及存储器301可以通过总线架构304相互连接；总线架构304可以是外设部件互连标(peripheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry Standardarchitecture，简称EISA)总线等。所述总线架构304可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

处理器302可以是一个CPU，微处理器，ASIC，或一个或多个用于控制本申请方案程序执行的集成电路。

通信接口303，使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网(radio access network，RAN)，无线局域网(wireless local areanetworks，WLAN)，有线接入网等。

存储器301可以是ROM或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable Programmable read-only memory，EEPROM)、只读光盘(compactdiscread-only memory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在，通过总线架构304与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。

其中，存储器301用于存储执行本申请方案的计算机执行指令，并由处理器302来控制执行。处理器302用于执行存储器301中存储的计算机执行指令，从而实现本申请上述实施例提供的一种健身辅助指导方法。

可选的，本申请实施例中的计算机执行指令也可以称之为应用程序代码，本申请实施例对此不作具体限定。

本领域普通技术人员可以理解：本申请中涉及的第一、第二等各种数字编号仅为描述方便进行的区分，并不用来限制本申请实施例的范围，也不表示先后顺序。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“至少一个”是指一个或者多个。至少两个是指两个或者多个。“至少一个”、“任意一个”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b，或c中的至少一项(个、种)，可以表示：a，b，c，a-b，a-c，b-c，或a-b-c，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包括一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(Solid State Disk，SSD))等。

本申请实施例中所描述的各种说明性的逻辑单元和电路可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路(ASIC)，现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑装置，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。

本申请实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件单元、或者这两者的结合。软件单元可以存储于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于ASIC中，ASIC可以设置于终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于终端中的不同的部件中。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管结合具体特征及其实施例对本申请进行了描述，显而易见的，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是所附权利要求所界定的本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。

Claims

1.一种健身辅助指导方法，其中，所述方法应用于一健身辅助指导装置，所述装置安装于健身器材上，所述装置包括图像采集装置、力传感器、加速度传感器、角度传感器，且所述装置与一智能穿戴设备通讯连接，所述方法包括：

获得第一适配健身器材；

根据所述第一适配健身器材，获得第一适配健身器材的使用特征；

根据所述图像采集装置获得第一用户的三维立体形象信息；

根据所述智能穿戴获得所述第一用户的BMI指数；

根据所述第一用户的所述三维立体形象信息和所述BMI指数，获得第一用户参数；

根据所述使用特征和所述第一用户参数，获得第一适配健身器材的第一辅助指导模型；

根据所述力传感器、所述加速度传感器、所述角度传感器，采集所述第一用户使用所述第一适配健身器材时的第一力量信息、第一加速度信息和第一角度信息；

将所述第一力量信息、所述第一加速度信息和所述第一角度信息输入所述第一辅助指导模型中，获得第一指导信息；

其中，所述根据所述第一用户的所述三维立体形象信息和所述BMI指数，获得第一用户参数，包括：

根据所述第一用户的所述三维立体形象信息，获得所述第一用户的体型特征；

按照第一预定标准对所述体型特征进行等级划分，获得第一等级信息；

按照所述第一预定标准对所述BMI指数进行等级划分，获得第二等级信息；

根据所述第一等级信息和所述第二等级信息进行权重分配，获得第一权重比；

对所述第一用户的所述三维立体形象信息和所述BMI指数进行加权计算，获得所述第一用户参数；

通过所述智能穿戴设备获得第一用户的心率变化信息、血氧饱和度变化信息；

根据所述心率变化信息和所述血氧饱和度变化信息，获得第一输入信息；

获得第一适配健身器材集合；

将所述第一输入信息和所述第一适配健身器材集合输入健身计划制定模型，获得第一健身计划；

根据所述第一健身计划，获得第一提醒信息，所述第一提醒信息用于提醒所述第一用户执行所述第一健身计划中的第一项目；

所述根据所述心率变化信息和所述血氧饱和度变化信息，获得第一输入信息，包括：

获得所述第一用户在预定时间内的心率变化曲线；

获得所述第一用户在预定时间内的血氧饱和度变化曲线；

根据所述心率变化曲线和所述血氧饱和度变化曲线获得第一关联关系；

获得预定标准关联关系；

获得所述第一关联关系和所述预定标准关联关系的比值，作为所述第一输入信息；

所述将所述第一力量信息、所述第一加速度信息和所述第一角度信息输入所述第一辅助指导模型中，获得第一指导信息之后，还包括：

获得所述第一用户的锻炼习惯系数；

对所述第一用户的心率状态、血氧状态和BMI状态进行曲线拟合，获得第一拟合结果；

根据所述锻炼习惯系数和所述第一拟合结果，获得所述第一用户在所述第一指导信息下的第一状态损失函数；

根据所述第一状态损失函数，获得第一参数信息和第二参数信息；

根据所述第一参数信息和所述第二参数信息，对所述获得第一指导信息进行修正，获得第二指导信息；

所述获得所述第一用户的锻炼习惯系数，包括：

获得所述第一用户的锻炼习惯系数的取值阈值；

从所述第一用户的锻炼习惯系数的取值阈值中随机获得M个锻炼习惯系数；

根据遗传算法对所述M个锻炼习惯系数进行计算，获得M个预测锻炼状态曲线，其中，所述M个预测锻炼状态曲线与所述M个锻炼习惯系数一一对应；

获得所述第一用户的实际锻炼状态曲线；

比较所述M个预测锻炼状态曲线与所述实际锻炼状态曲线，获得所述第一用户的锻炼习惯系数，其中，所述第一用户的锻炼习惯系数相对应的预测锻炼状态曲线与所述实际锻炼状态曲线的相似度最大；

所述第一状态损失函数的公式为：

其中，所述θ₀为所述第一参数信息，所述θ₁为所述第二参数信息；

所述m为数据数量，所述i为第i个数据；

所述y_i为所述锻炼习惯系数；

所述h₀(x_i,p_i,q_i)为所述第一拟合结果。

2.一种利用权利要求1所述健身辅助指导方法的健身辅助指导装置，其中，所述装置包括：

第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一适配健身器材；

第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述第一适配健身器材，获得第一适配健身器材的使用特征；

第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述图像采集装置获得第一用户的三维立体形象信息；

第四获得单元，所述第四获得单元用于根据所述智能穿戴获得所述第一用户的BMI指数；

第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述第一用户的所述三维立体形象信息和所述BMI指数，获得第一用户参数；

第六获得单元，所述第六获得单元用于根据所述使用特征和所述第一用户参数，获得第一适配健身器材的第一辅助指导模型；

第一采集单元，所述第一采集单元用于根据所述力传感器、所述加速度传感器、所述角度传感器，采集所述第一用户使用所述第一适配健身器材时的第一力量信息、第一加速度信息和第一角度信息；

第七获得单元，所述第七获得单元用于将所述第一力量信息、所述第一加速度信息和所述第一角度信息输入所述第一辅助指导模型中，获得第一指导信息；

3.一种健身辅助指导装置，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使装置以执行如权利要求1所述的方法。