CN117322863A - 人体成分评估方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种人体成分评估方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括步骤：获取被测对象的基础特征信息；基于预设检测装置，对处于肌肉用力状态下的被测对象进行手部握力测试及足底压力测试，分别获得握力测试结果和压力测试结果；以及同时测量所述被测对象的多个身体节段的电阻抗值，作为肌肉导电性特征值；构建预设计算模型；以及将所述握力测试结果、所述压力测试结果、所述基础特征信息以及所述肌肉导电性特征值，作为所述预设计算模型的输入参数，计算得到人体成分信息；所述人体成分信息包括肌肉量和脂肪量；本发明可以使得人体成分的分析结果更加准确和稳定。
Description
技术领域
本发明涉及健身及体测技术领域，具体地说，涉及一种人体成分评估方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
在过去，人们不太关注身体成分，一般在医院测量身体成分用于医疗检查。然而，随着近来生活水平的提高以及对健康和饮食日益增长的兴趣，人们越来越关注在其日常生活中测量身体成分并监控身体成分变化。测量身体成分指的是对形成人体的身体成分的各个要素(诸如水、蛋白质、骨头、脂肪等)的定量测量。
作为一种测量身体成分的方法，生物电阻抗分析(BIA)被广泛使用，其成本较低并且对人类无害。BIA是一种通过使用电阻抗的值(即通过向人体施加微弱电流而获取的人体的电阻)以及通过使用包括用户的身高、体重、年龄、性别等的信息来计算身体水量、肌肉量、身体脂肪量等的方法。但是现有的BIA分析方法是基于被测试者肌肉在未用力状态下获取到电阻抗值，进行阻抗分析，存在分析结果准确度偏低、稳定性差的问题。
发明内容
针对现有技术中的问题，本发明的目的在于提供一种人体成分评估方法、系统、设备及存储介质，提高人体成分分析结果的准确性和稳定性。
为实现上述目的，本发明提供了一种人体成分评估方法，所述方法包括以下步骤：
S110，获取被测对象的基础特征信息；
S120，基于预设检测装置，对处于肌肉用力状态下的被测对象进行手部握力测试及足底压力测试，分别获得握力测试结果和压力测试结果；以及同时测量所述被测对象的多个身体节段的电阻抗值，作为肌肉导电性特征值；
S130，构建预设计算模型；以及
S140，将所述握力测试结果、所述压力测试结果、所述基础特征信息以及所述肌肉导电性特征值，作为所述预设计算模型的输入参数，计算得到人体成分信息；所述人体成分信息包括肌肉量和脂肪量。
可选地，步骤S120包括：
获取被测对象在多个不同电流频率下的多个握力测试结果和多个压力测试结果；
步骤S140包括：
将所述多个握力测试结果、所述多个压力测试结果、所述肌肉导电性特征值以及所述基础特征信息，作为所述预设计算模型的输入参数，计算得到人体成分信息。
可选地，步骤S120包括：
基于预设检测装置，对处于肌肉用力状态下的被测对象进行手部握力测试及足底压力测试，分别获得握力测试结果和压力测试结果；以及同时测量在多个不同电流频率下所述被测对象的多个身体节段的电阻抗值，作为肌肉导电性特征值；
步骤S140包括：
将所述握力测试结果、所述压力测试结果、所述基础特征信息以及多个不同电流频率对应的所述肌肉导电性特征值，作为所述预设计算模型的输入参数，计算得到人体成分信息。
可选地，步骤S140包括：
获取预设身体节段的握力测试结果或者压力测试结果，作为所述预设身体节段的肌肉用力状态特征值；
获取预设身体节段的肌肉导电性特征值；
将所述基础特征信息、所述肌肉用力状态特征值以及所述预设身体节段的肌肉导电性特征值，作为所述预设计算模型的输入参数，计算得到所述预设身体节段的人体成分信息。
可选地，所述预设检测装置包括握力测量模块，所述握力测量模块包括相连接的手柄杆和握力单元，所述握力单元包括壳体、绝缘外握手柄、拇指电极、手指电极、握力传感器以及绝缘内握手柄；所述绝缘外握手柄、所述绝缘内握手柄以及所述握力传感器分别与所述壳体连接，所述拇指电极设于所述绝缘外握手柄上，所述手指电极设于所述绝缘内握手柄上。
可选地，所述预设检测装置包括压力测量模块，所述压力测量模块包括脚部电极、压力传感器以及踏板，所述压力传感器设于所述脚部电极和所述踏板之间。
可选地，所述预设计算模型为神经网络模型。
本发明还提供了一种健身辅助方法，包括以下步骤：
获取被测对象的目标运动项目以及人体成分信息；所述人体成分信息基于上述任一人体成分评估方法获得；
根据所述人体成分信息，获得所述被测对象的目标成分信息；
获取所述目标运动项目的与目标成分对应的参考信息；
基于所述参考信息和所述目标成分信息，输出第一确认信息；所述第一确认信息用于表征所述被测对象是否具有参加所述目标运动项目的能力。
本发明还提供了一种人体成分评估系统，用于实现上述人体成分评估方法，所述系统包括：
基础特征信息获取模块，获取被测对象的基础特征信息；
肌肉用力状态测试模块，基于预设检测装置，对处于肌肉用力状态下的被测对象进行手部握力测试及足底压力测试，分别获得握力测试结果和压力测试结果；以及同时测量所述被测对象的多个身体节段的电阻抗值，作为肌肉导电性特征值；
计算模型构建模块，构建预设计算模型；以及
成分信息计算模块，将所述握力测试结果、所述压力测试结果、所述基础特征信息以及所述肌肉导电性特征值，作为所述预设计算模型的输入参数，计算得到人体成分信息；所述人体成分信息包括肌肉量和脂肪量。
本发明还提供了一种人体成分评估设备，包括：
处理器；
存储器，其中存储有所述处理器的可执行程序；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行程序来执行上述任意一项人体成分评估方法的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被处理器执行时实现上述任意一项人体成分评估方法的步骤。
本发明与现有技术相比，具有以下优点及突出性效果：
本发明提供的人体成分评估方法、系统、设备及存储介质在肌肉用力状态下获取肌肉导电性，可以获得更加准确的电阻抗值；另一方面，不仅基于身高、体重等基本信息，还基于被测对象的手掌握力和脚底压力进行综合分析；本发明使得人体成分分析结果更加准确和稳定，提高了身体成分分析结果的准确性和稳定性。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显。
图1为本发明一实施例公开的一种人体成分评估方法的示意图；
图2为本发明一实施例公开的预设检测装置的结构示意图；
图3为本发明一实施例公开的预设检测装置中握力测量模块的局部结构示意图；
图4为本发明一实施例公开的预设检测装置中压力测量模块的结构示意图；
图5为本发明一实施例公开的预设检测装置中压力测量模块的爆炸图；
图6为本发明另一实施例公开的一种人体成分评估方法的示意图；
图7为本发明另一实施例公开的一种人体成分评估方法的示意图；
图8为本发明另一实施例公开的一种人体成分评估方法的示意图；
图9为本发明一实施例公开的一种人体成分评估系统的结构示意图；
图10为本发明一实施例公开的一种人体成分评估设备的结构示意图；
图11为本发明一实施例公开的一种计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式。相反，提供这些实施方式使得本发明将全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略对它们的重复描述。
如图1所示，本发明一实施例公开了一种人体成分评估方法，该方法包括以下步骤：
S110，获取被测对象的基础特征信息。具体来说，上述基础特征信息包括但不限于被测对象身高、体重、年龄和性别等信息。上述被测对象也即为待测人体。该基础特征信息可以通过被测对象在预设检测装置中的交互模块上输入来获得的，本发明不以此为限。交互模块比如可以为触控显示屏。在其他实施例中，上述基础特征信息还可以包括有心率和体温等数据。
S120，基于预设检测装置，对处于肌肉用力状态下的被测对象进行手部握力测试及足底压力测试，分别获得握力测试结果和压力测试结果；以及同时测量上述被测对象的多个身体节段的电阻抗值，作为肌肉导电性特征值。参考图2，本实施例中，上述预设检测装置包括交互模块21、握力测量模块22、压力测量模块23以及主体支架24。上述交互模块21、握力测量模块22、压力测量模块23均与主体支架24连接。交互模块21用于获取被测对象输入的基础特征信息。交互模块21可以设有触控显示屏。
参考图3，本实施例中，上述握力测量模块包括相连接的手柄杆31和握力单元。上述握力单元上设有壳体32、绝缘外握手柄33、拇指电极34、手指电极35、握力传感器36、调节旋钮37以及绝缘内握手柄38。其中，拇指电极34和手指电极35用于体成分的阻抗测量。调节旋钮37、绝缘内握手柄38、握力传感器36以及壳体32组成了握力测量的部分。其中拇指电极34设于绝缘外握手柄33表面。绝缘外握手柄33及绝缘内握手柄38分别与壳体32固定连接。手指电极35设于绝缘内握手柄38上。握力传感器36一端连接壳体32，另外一端连接调节旋钮37。调节旋钮37还通过螺纹连接绝缘内握手柄38，调节旋纽37通过调节握力传感器36的伸缩程度来实现调零。
参考图4和图5，本实施例中，上述压力测量模块包括脚部电极41、压力传感器42、踏板43、称重传感器44、底座45和脚垫46。上述压力传感器42位于上述脚部电极41和上述踏板43之间。压力传感器42用于测量足底压力。称重传感器44用于测量被测对象的体重。底座45和脚垫46连接。踏板43设于底座45的上方。称重传感器44位于踏板43和底座45之间。踏板43主要为脚部电极41和压力传感器42提供安装面，同时为被测试者提供支撑。
具体来说，上述预设检测装置不仅设有上述的拇指电极34、手指电极35和脚部电极41，还设置有手掌电极，对应连接被测对象的左掌和右掌。上述脚部电极对应连接被测对象的左脚和右脚。本实施例中，可以在指定的身体关节处，比如被测对象的左掌、右掌、左脚和右脚，每一个关节处分别设置两个电极，该两个电极各自作为该处关节电极的发射端与接收端。
在脚部电极上，采用柔性导电材料作为连接被测对象的导体，同时将脚底的压力传感器布设于上述柔性导电材料的下方。当被测对象双脚站立于脚部电极上时，即可以测得被测对象的脚部压力，也即压力测试结果。当被测对象双手握紧拇指电极和手指电极时，即可以测得被测对象的手部握力，也即握力测试结果。基于该压力测试结果和握力测试结果，形成肌肉用力状态特征值。
该步骤在具体实施时，上述肌肉导电性特征值包括所有预设身体节段的电阻抗值。上述肌肉用力状态特征值和电阻抗值均是基于预设检测装置测量得到，且肌肉用力状态特征值和电阻抗值均是在被测对象处于肌肉用力状态下同时测量得到的。相比于采用在被测对象处于肌肉未用力状态下测量得到的电阻抗值来计算人体成分信息，本发明在肌肉用力状态下获取肌肉导电性，可以获得更加准确的电阻抗值，使得本发明的计算结果更加准确。
S130，构建预设计算模型。本实施例中，上述预设计算模型为神经网络模型。也即，基于神经网络模型构建预设计算模型。但本发明不以此为限，本领域技术人员也可以根据需要采用其他的计算模型。
以及S140，将上述握力测试结果、压力测试结果、基础特征信息以及上述肌肉导电性特征值，作为预设计算模型的输入参数，计算得到人体成分信息。上述人体成分信息包括肌肉量和脂肪量。也即，基于上述预设计算模型计算得到的输出结果即为该人体成分信息。在其他实施例中，上述人体成分信息还可以包括身体水量等信息。本发明对此不作限制。
相比于仅采用基础特征信息和电阻抗值进行计算人体成分信息，本发明还将握力测试结果和压力测试结果，一并作为计算模型的输入参数，使得人体成分信息计算结果更加准确。
如图6所示，在本发明的另一实施例中，在上述图1对应实施例的基础上，步骤S120替换为步骤S121：
基于预设检测装置，对处于肌肉用力状态下的被测对象进行手部握力测试及足底压力测试，分别获得被测对象在多个不同电流频率下的多个握力测试结果和多个压力测试结果；以及同时测量上述被测对象的多个身体节段的电阻抗值，作为肌肉导电性特征值。
步骤S140替换为步骤S141：
将上述多个握力测试结果、多个压力测试结果、肌肉导电性特征值以及上述基础特征信息，作为上述预设计算模型的输入参数，计算得到人体成分信息。
具体来说，上述步骤S121中，比如基于3个不同电流频率得到3组对应的测试结果。其中，基于一个电流频率，可以测试得到一个握力测试结果和一个压力测试结果。也即，一个电流频率对应一个握力测试结果和一个压力测试结果。其中，测量的电流频率越高，导电性越好，穿透程度更高。
该实施例中预设计算模型的输入参数的数量和图1对应实施例的预设计算模型的输入参数的数量不同，并且多于图1对应实施例的预设计算模型的输入参数的数量。
本实施例可以得到多组压力测试结果和握力测试结果，均作为预设计算模型一次计算的输入参数，这样可以使得得到的人体成分信息计算结果更加准确和稳定。
在本申请的另一实施例中，公开了另一种人体成分评估方法。如图7所示，该实施例在上述图1对应的实施例的基础上，步骤S140替换为步骤S142、步骤S143以及步骤S144。
其中，步骤S142为：获取预设身体节段的握力测试结果或者压力测试结果，作为上述预设身体节段的肌肉用力状态特征值。
步骤S143：获取预设身体节段的肌肉导电性特征值。以及
步骤S144：将上述肌肉用力状态特征值、基础特征信息以及上述预设身体节段的肌肉导电性特征值，作为预设计算模型的输入参数，计算得到上述预设身体节段的人体成分信息。
其中，上述预设身体节段比如可以为身体躯干、左臂、右臂、左腿、右腿等节段。该实施例具体来说，也即可以获取指定身体节段的人体成分信息，对指定身体节段的人体成分信息进行分析，这样一方面可以根据被测对象的需要测量其指定身体节段的身体成分，利于提高被测者的个性化体验，使得人体成分分析结果更加细致化；另一方面，可以对指定身体节段的身体成分进行分析，便于提高身体成分分析的精确性。
在本申请的另一实施例中，公开了另一种人体成分评估方法。如图8所示，该方法在上述图1对应的实施例的基础上，步骤S120替换为步骤S122：
基于预设检测装置，对处于肌肉用力状态下的被测对象进行手部握力测试及足底压力测试，分别获得握力测试结果和压力测试结果；以及同时测量在多个不同电流频率下上述被测对象的多个身体节段的电阻抗值，作为肌肉导电性特征值。
也即，对于每一电流频率，都需要对处于肌肉用力状态下的被测对象的所有预设身体节段的电阻抗值测量一遍。并且，电阻抗值、握力数据和压力数据是在被测对象处于肌肉用力状态下同时测量获得。基于一个电流频率，可以测量得到一个握力测试结果、一个压力测试结果和肌肉导电性特征值。每一个电流频率下对应的肌肉导电性特征值即包括该电流频率下所有预设身体节段的电阻抗值。具体实施时，可以基于上述握力测量模块测得手部的电阻抗值，可以基于上述压力测量模块测得脚部的电阻抗值。
步骤S140替换为步骤S145：将上述握力测试结果、上述压力测试结果、上述基础特征信息以及多个不同电流频率对应的上述肌肉导电性特征值，作为上述预设计算模型的输入参数，计算得到人体成分信息。
本实施例可以得到多个压力测试结果、多个握力测试结果以及多个肌肉导电性特征值，均作为预设计算模型一次计算的输入参数，这样可以使得得到的人体成分信息计算结果更加准确和稳定。
需要说明的是，本申请中公开的上述所有实施例可以进行自由组合，组合后得到的技术方案也在本申请的保护范围之内。
本发明另一实施例还公开了一种健身辅助方法。该健身辅助方法包括以下步骤：
获取被测对象的目标运动项目以及人体成分信息。上述人体成分信息基于上述任一实施例公开的人体成分评估方法获得。
根据上述人体成分信息，获得上述被测对象的目标成分信息。
获取上述目标运动项目的与目标成分对应的参考信息。
基于上述参考信息和上述目标成分信息，输出第一确认信息。上述第一确认信息用于表征上述被测对象是否具有参加上述目标运动项目的能力。
其中，上述被测对象的目标成分信息可以为上述人体成分信息中的某一个成分信息比如肌肉量，也可以为全部成分信息。上述目标运动项目比如可以为举重。比如可以基于目标成分信息计算得到被测对象所具有的力量，当举重项目所要求的肌肉量或者力量(即为上述参考信息)大于被测对象所具备的肌肉量或者力量，表示被测对象如果参与该项目，则有受到身体损伤(比如拉伤)的风险。也即不具有参加该项目的能力。反之，则表示其具有参加该项目的能力，其可以参加。这样利于保证被测对象参加该运动项目的良好体验和安全性。
如图9所示，本发明一实施例还公开了一种人体成分评估系统9，该系统包括：
基础特征信息获取模块91，获取被测对象的基础特征信息。
肌肉用力状态测试模块92，基于预设检测装置，对处于肌肉用力状态下的被测对象进行手部握力测试及足底压力测试，分别获得握力测试结果和压力测试结果；以及同时测量上述被测对象的多个身体节段的电阻抗值，作为肌肉导电性特征值。
计算模型构建模块93，构建预设计算模型。以及
成分信息计算模块94，将上述握力测试结果、上述压力测试结果、上述基础特征信息以及上述肌肉导电性特征值，作为上述预设计算模型的输入参数，计算得到人体成分信息。上述人体成分信息包括肌肉量和脂肪量。
可以理解的是，本发明的人体成分评估系统还包括其他支持人体成分评估系统运行的现有功能模块。图9显示的人体成分评估系统仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
本实施例中的人体成分评估系统用于实现上述的人体成分评估的方法，因此对于人体成分评估系统的具体实施步骤可以参照上述对人体成分评估的方法的描述，此处不再赘述。
本发明一实施例还公开了一种人体成分评估设备，包括处理器和存储器，其中存储器存储有所述处理器的可执行程序；处理器配置为经由执行可执行程序来执行上述人体成分评估方法中的步骤。图10是本发明公开的人体成分评估设备的结构示意图。下面参照图10来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图10显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图10所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同平台组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。
其中，存储单元存储有程序代码，程序代码可以被处理单元610执行，使得处理单元610执行本说明书上述人体成分评估方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，处理单元610可以执行如图1中所示的步骤。
存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。
存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。
本发明还公开了一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被执行时实现上述人体成分评估方法中的步骤。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行本说明书上述人体成分评估方法中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
如上所示，该实施例的计算机可读存储介质的程序在执行时，不仅基于身高、体重等基本信息，还基于用户的手掌握力和脚底压力作为肌肉用力状态的特征值，进行综合分析，使得身体成分分析结果更加准确和稳定。
图11是本发明的计算机可读存储介质的结构示意图。参考图11所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
本发明实施例提供的人体成分评估方法、系统、设备及存储介质在肌肉用力状态下获取肌肉导电性，可以获得更加准确的电阻抗值；另一方面，不仅基于身高、体重等基本信息，还基于被测对象的手掌握力和脚底压力进行综合分析；本发明使得身体成分分析结果更加准确和稳定，提高了身体成分分析结果的准确性和稳定性。并且在肌肉用力状态下同时获取压力数据与电阻抗数据，简化了方法步骤流程，提高了计算效率。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (11)
1.一种人体成分评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S110，获取被测对象的基础特征信息；
S120，基于预设检测装置，对处于肌肉用力状态下的被测对象进行手部握力测试及足底压力测试，分别获得握力测试结果和压力测试结果；以及同时测量所述被测对象的多个身体节段的电阻抗值，作为肌肉导电性特征值；
S130，构建预设计算模型；以及
S140，将所述握力测试结果、所述压力测试结果、所述基础特征信息以及所述肌肉导电性特征值，作为所述预设计算模型的输入参数，计算得到人体成分信息；所述人体成分信息包括肌肉量和脂肪量。
2.如权利要求1所述的人体成分评估方法，其特征在于，步骤S120包括：
获取被测对象在多个不同电流频率下的多个握力测试结果和多个压力测试结果；
步骤S140包括：
将所述多个握力测试结果、所述多个压力测试结果、所述肌肉导电性特征值以及所述基础特征信息，作为所述预设计算模型的输入参数，计算得到人体成分信息。
3.如权利要求1所述的人体成分评估方法，其特征在于，步骤S120包括：
基于预设检测装置，对处于肌肉用力状态下的被测对象进行手部握力测试及足底压力测试，分别获得握力测试结果和压力测试结果；以及同时测量在多个不同电流频率下所述被测对象的多个身体节段的电阻抗值，作为肌肉导电性特征值；
步骤S140包括：
将所述握力测试结果、所述压力测试结果、所述基础特征信息以及多个不同电流频率对应的所述肌肉导电性特征值，作为所述预设计算模型的输入参数，计算得到人体成分信息。
4.如权利要求1所述的人体成分评估方法，其特征在于，步骤S140包括：
获取预设身体节段的握力测试结果或者压力测试结果，作为所述预设身体节段的肌肉用力状态特征值；
获取预设身体节段的肌肉导电性特征值；
将所述基础特征信息、所述肌肉用力状态特征值以及所述预设身体节段的肌肉导电性特征值，作为所述预设计算模型的输入参数，计算得到所述预设身体节段的人体成分信息。
5.如权利要求1所述的人体成分评估方法，其特征在于，所述预设检测装置包括握力测量模块，所述握力测量模块包括相连接的手柄杆和握力单元，所述握力单元包括壳体、绝缘外握手柄、拇指电极、手指电极、握力传感器以及绝缘内握手柄；所述绝缘外握手柄、所述绝缘内握手柄以及所述握力传感器分别与所述壳体连接，所述拇指电极设于所述绝缘外握手柄上，所述手指电极设于所述绝缘内握手柄上。
6.如权利要求1所述的人体成分评估方法，其特征在于，所述预设检测装置包括压力测量模块，所述压力测量模块包括脚部电极、压力传感器以及踏板，所述压力传感器设于所述脚部电极和所述踏板之间。
7.如权利要求1所述的人体成分评估方法，其特征在于，所述预设计算模型为神经网络模型。
8.一种健身辅助方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取被测对象的目标运动项目以及人体成分信息；所述人体成分信息基于权利要求1至7中任意一项所述人体成分评估方法获得；
根据所述人体成分信息，获得所述被测对象的目标成分信息；
获取所述目标运动项目的与目标成分对应的参考信息；
基于所述参考信息和所述目标成分信息，输出第一确认信息；所述第一确认信息用于表征所述被测对象是否具有参加所述目标运动项目的能力。
9.一种人体成分评估系统，用于实现如权利要求1所述的人体成分评估方法，其特征在于，所述系统包括：
基础特征信息获取模块，获取被测对象的基础特征信息；
肌肉用力状态测试模块，基于预设检测装置，对处于肌肉用力状态下的被测对象进行手部握力测试及足底压力测试，分别获得握力测试结果和压力测试结果；以及同时测量所述被测对象的多个身体节段的电阻抗值，作为肌肉导电性特征值；
计算模型构建模块，构建预设计算模型；以及
成分信息计算模块，将所述握力测试结果、所述压力测试结果、所述基础特征信息以及所述肌肉导电性特征值，作为所述预设计算模型的输入参数，计算得到人体成分信息；所述人体成分信息包括肌肉量和脂肪量。
10.一种人体成分评估设备，其特征在于，包括：
处理器；
存储器，其中存储有所述处理器的可执行程序；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行程序来执行权利要求1至7中任意一项所述人体成分评估方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述人体成分评估方法的步骤。
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Family Applications (1)
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