CN117894426A - 一种控制运动心率的方法及相关装置 - Google Patents

Abstract

提供了一种控制运动心率的方法及相关装置，该方法应用于终端设备或云端服务器，该方法包括：获取用户的运动心率和运动表现参数，运动表现参数包括运动功率或运动速度；基于获取到的运动心率和运动表现参数，预测运动心率的变化曲线；在运动心率的变化曲线偏离目标曲线的情况下，提醒用户即将偏离目标曲线，目标曲线是在预设的运动时长内的运动心率的目标值的变化曲线。基于获取到的运动心率和运动表现参数来预测用户的未来一段时间内的运动心率的变化曲线，并在预测出的用户的运动心率的变化曲线偏离预先设定的目标曲线的情况下，及时提醒用户注意控制运动心率，以使得用户的运动心率趋近于预先设定的目标曲线，协助用户达到较好的运动效果。

Description

一种控制运动心率的方法及相关装置

技术领域

本申请涉及终端技术领域，尤其涉及一种控制运动心率的方法及相关装置。

背景技术

在运动过程中，心率的变化是身体对锻炼的生理反应的体现，从开始运动的那一刻起，心脏就会更努力地泵送血液和氧气给工作的肌肉，运动越激烈，心率就会越高；人们为了达到不同的运动表现或者是训练目的往往会有意地将运动心率控制在不同的水平。

目前市面上已有很多能够监测用户的运动心率的终端设备，例如智能手环、智能手表、心率带等，用户在佩戴上这些终端设备后，终端设备可以对心率进行实时监测，当运动心率超过预先设定的范围时，这些终端设备可以对用户进行及时提醒，以提醒用户控制运动心率。但这些终端设备对用户的提醒往往比较滞后，在用户的运动心率已经偏高或偏低后再提醒用户，因此，协助用户运动的效果不好，使用体验不佳。

发明内容

本申请提供了一种控制运动心率的方法及相关装置，以期及时提醒用户注意控制运动心率，协助用户达到较好的运动效果。

第一方面，本申请提供了一种控制运动心率的方法，该方法应用于终端设备或云端服务器。例如，该方法可以由终端设备来执行，也可以由配置在终端设备内部的部件，如处理器、芯片或芯片系统等来执行，还可以由具有部分或全部终端设备功能的逻辑模块或软件等来实现。本申请对此不作限定。

示例性地，该方法包括：获取用户的运动心率和运动表现参数，运动表现参数包括运动功率或运动速度；基于获取到的运动心率和运动表现参数，预测运动心率的变化曲线；在运动心率的变化曲线偏离目标曲线的情况下，提醒用户即将偏离目标曲线，目标曲线是在预设的运动时长内的运动心率的目标值的变化曲线。

基于上述方案，通过实时获取用户的运动心率和运动表现参数，基于获取到的运动心率和运动表现参数来预测用户的未来一段时间内的运动心率的变化曲线，并在预测出的用户的运动心率的变化曲线偏离预先设定的目标曲线的情况下，及时提醒用户注意控制运动心率，以使得用户的运动心率趋近于预先设定的目标曲线，协助用户达到较好的运动效果，进而提高用户使用体验。

结合第一方面，在第一方面的某些可能的实现方式中，基于获取到的运动心率和运动表现参数，预测运动心率的变化曲线，包括：将运动表现参数输入到预测模型中，以通过预测模型预测当前时刻之后的预设时段内的运动心率的变化曲线，预测模型是基于历史时段内获取到的运动心率和运动表现参数训练到的，历史时段为当前时刻之前的时段。

可选地，该方法还包括：以预设的更新频率对预测模型进行更新。

随着时间的不断推进，获取到的运动心率和运动表现参数越来越丰富，以预设的更新频率利用获取到的运动心率和运动表现参数对预测模型进行更新，可以提高预测模型的预测准确性。

结合第一方面，在第一方面的某些可能的实现方式中，该方法还包括：在预设时段内的运动心率的变化曲线偏离所述目标曲线的情况下，将预设时段中的多个时间点所对应的运动心率的预测值和目标曲线中与预设时段中的多个时间点所对应的运动心率的目标值输入到运动策略调整模型中，以通过运动策略调整模型确定运动表现参数的调整量，运动表现参数的调整量用于建议用户调整运动表现参数，以使得用户的运动心率趋近于目标曲线上的运动心率的目标值。

可选地，该方法还包括：向用户提示运动表现参数的调整量。

提示用户运动表现参数的调整量，以使得用户能够及时参考运动表现参数的调整量来对运动心率进行控制，使得用户的运动心率趋近于目标曲线上的运动心率的目标值，协助用户达到较好的运动效果，进而提高用户使用体验。

结合第一方面，在第一方面的某些可能的实现方式中，该方法还包括：基于获取到的当前时刻的运动表现参数与预设时段内的运动表现参数的调整量，确定所预设时段内的运动表现参数的目标值；向用户提示预设时长内的运动表现参数的目标值。

提示用户运动表现参数的目标值，以使得用户能够及时参考运动表现参数的目标值来对运动心率进行控制，使得用户的运动心率趋近于目标曲线上的运动心率的目标值，协助用户达到较好的运动效果，进而提高用户使用体验。

结合第一方面，在第一方面的某些可能的实现方式中，该方法应用于终端设备，获取用户的运动心率和运动表现参数，包括：采集运动心率和运动表现参数；或者，从外接设备获取运动心率和运动表现参数；或者，采集运动心率和从外接设备获取运动表现参数；或者，从外接设备获取运动心率和采集运动表现参数。

结合第一方面，在第一方面的某些可能的实现方式中，该方法应用于云端服务器，获取用户的运动心率和运动表现参数，包括：从终端设备获取运动心率和采集运动表现参数。

第二方面，本申请提供了一种终端设备，该终端设备包括处理器，该处理器用于执行第一方面以及第一方面任一种可能实现方式中所述的方法。

可选地，该终端设备还可以包括存储器，用于存储计算机可读指令，该处理器读取该计算机可读指令，使得该终端设备可以实现上述第一方面中描述的方法。

可选地，该终端设备还可以包括通信接口，该通信接口用于该终端设备与其他设备(例如上述外接设备)进行通信，示例性地，通信接口可以是收发器、电路、总线、模块或其它类型的通信接口。

可选地，该终端设备包括：智能手表、智能手环、手机、平板电脑、划船机或跑步机。

第三方面，本申请提供了一种云端服务器，该云端服务器包括用于实现第一方面以及第一方面任一种可能实现方式中所述的方法的模块。

第四方面，本申请提供了一种芯片系统，该芯片系统包括至少一个处理器，用于支持实现上述第一方面以及第一方面任一种可能实现方式中所涉及的功能。例如，例如获取或处理上述方法中所涉及的数据和/或信息。

在一种可能的设计中，所述芯片系统还包括存储器，所述存储器用于保存程序指令和数据，存储器位于处理器之内或处理器之外。

该芯片系统可以由芯片构成，也可以包含芯片和其它分立器件。

第五方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有计算机可读指令，当该计算机可读指令被计算机执行时，使得计算机实现第一方面以及第一方面任一种可能实现方式中的方法。

第六方面，本申请提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：计算机可读指令，当该计算机可读指令被计算机运行时，使得计算机实现第一方面以及第一方面任一种可能实现方式中的方法。

应当理解的是，本申请的第二方面至第六方面与本申请的第一方面的技术方案相对应，各方面及对应的可行实施方式所取得的有益效果相似，不再赘述。

附图说明

图1是适用于本申请实施例的一种场景示意图；

图2是本申请实施例提供的控制运动心率的方法的示意性流程图；

图3是本申请实施例提供的控制运动心率的方法的另一示意性流程图；

图4是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图；

图5是本申请实施例提供的云端服务器的示意性框图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本申请中的技术方案进行描述。

为便于清楚描述本申请实施例的技术方案，首先做出如下说明。

第一，在本申请实施例中，采用了“第一”、“第二”和“第三”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。例如，第一指示信息、第二指示信息和第三指示信息是为了区别不同的指示信息，并不对其先后顺序进行限定。本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”和“第三”等字样并不对数量和执行次序进行限定，并且“第一”、“第二”和“第三”等字样也并不限定一定不同。

第二，在本申请实施例中，“至少一种(个)”是指一种(个)或者多种(个)。“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的情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系，但并不排除表示前后关联对象是一种“和”的关系的情况，具体表示的含义可以结合上下文进行理解。

第三，在本申请实施例中，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

以下对本申请中涉及到的术语作简单说明。

1、终端设备：也可以称为终端、移动终端等。在本申请实施例中，终端可以包括但不限于智能手表、智能手环、智能手机、平板电脑、智能跑步机或智能划船机等等。

2、运动表现参数：本申请实施例中涉及到的运动表现参数包括但不限于运动功率或运动速度。例如，骑行功率、骑行速度、跑步功率、跑步速度、划船功率等等。

3、运动心率：人体在运动时保持的心率状态。不管是有氧运动，还是无氧运动，都需要在合适的心率范围内才能达到较佳的运动效果。保持最佳运动心率对于运动效果和运动安全都很重要。

在运动过程中，心率的变化是身体对锻炼的生理反应的体现，从开始运动的那一刻起，心脏就会更努力地泵送血液和氧气给工作的肌肉，运动越激烈，心率就会越高。尤其是对于一些耐力训练或速度训练，人们为了达到不同的运动表现或者训练目的，往往需要有意地将运动心率控制在不同的水平，也即，需要对运动心率进行控制，以达到较好的运动效果或训练效果。

目前市面上已有很多能够监测用户的运动心率的终端设备，例如智能手环、智能手表、心率带等，用户在佩戴上这些终端设备后，终端设备可以对心率进行实时监测，当运动心率超过预先设定的范围时，这些终端设备可以对用户进行及时提醒，以提醒用户控制运动心率。但这些终端设备对用户的提醒往往比较滞后，在用户的运动心率已经偏高或偏低后再提醒用户，因此，协助用户运动的效果不好，使用体验不佳。

针对上述问题，本申请实施例提供了一种控制运动心率的方法及相关装置，通过实时获取用户的运动心率和运动表现参数，基于获取到的运动心率和运动表现参数来预测用户的未来一段时间内的运动心率的变化曲线，并在预测出的用户的运动心率的变化曲线偏离预先设定的目标曲线的情况下，及时提醒用户注意控制运动心率，以使得用户的运动心率趋近于预先设定的目标曲线，协助用户达到较好的运动效果，进而提高用户使用体验。

以下将结合附图，对本申请实施例提供的一种控制运动心率的方法及相关装置进行详细说明。

图1是适用于本申请实施例的一种场景示意图。如图1所示，用户佩戴着智能手表(终端设备的一示例)进行骑行运动，自行车的车轮上安置有骑行功率计，骑行功率计可以用于采集骑行功率，智能手表可以采集到该用户的运动心率，还可以提醒用户注意控制运动心率。其中，智能手表可以与骑行功率计建立通信连接，从而从骑行功率计获取骑行功率计采集到的骑行功率；智能手表还可以与云端服务器进行通信，从而将获取到的用户的运动心率和骑行功率上报给云端服务器，由云端服务器进行后续的分析和处理。当然，在一些可能的实现方式中，智能手表在获取到的用户的运动心率和骑行功率上报给云端服务器后，无需借助云端服务器，可以自行进行后续的分析和处理，本申请实施例对此不作任何限定。

可以理解的是，图1示出的场景只是一示例，不应对本申请构成任何限定。在实际应用场景中，用户可以进行的运动项目包括但不限于骑行运动、跑步运动(包括借助于跑步机的跑步运动和不借助于跑步机的跑步运动)或划船运动(包括借助于划船机的划船运动)。另外，对于借助于跑步机的跑步运动，跑步机可以是终端设备的一示例，跑步机可以用于提醒用户注意控制运动心率；对于借助于划船机的划船运动，划船机可以是终端设备的另一示例，划船机可以用于提醒用户注意控制运动心率。本申请实施例对此不作任何限定。

本申请实施例提供一种控制运动心率的方法，该方法可以应用于终端设备，也可以应用于云端服务器。例如，该方法由终端设备执行时，可以由配置在该终端设备内部的部件，如控制器、芯片或芯片系统等来执行，还可以由具有部分或全部该终端设备功能的逻辑模块或软件等来实现。本申请对此不作限定。

图2是本申请实施例提供的控制运动心率的方法的示意性流程图。如图2所示的方法200可以包括步骤210至步骤230。下面详细说明该方法200中的各个步骤。

在步骤210中，获取用户的运动心率和运动表现参数。

上文已述及，在本申请实施例中，运动表现参数可以包括运动功率或运动速度。应理解，在可以直接获取到运动功率的情况下，可以直接获取运动功率；或者，在不能直接获取到运动功率的情况下，可以直接获取运动速度，再基于运动速度确定运动功率；或者，在不能直接获取到运动功率的情况下，可以直接获取运动速度，不需要基于运动速度确定运动功率，直接基于运动功率进行后续的分析和处理。本申请实施例对此不作任何限定。

作为示例而非限定，用户在进行骑行运动时，可以获取用户的运动心率和骑行功率；用户在进行跑步运动时，可以获取用户的运动心率和跑步速度；用户在进行划船运动时，可以获取用户的运动心率和划船功率。

上文已述及，方法200可以应用于终端设备，也可以应用于云端服务器，以下对此分别进行说明。

在一种可能的实现方式中(为了便于描述，将这种实现方式记为实现方式A)，该方法200应用于终端设备，获取用户的运动心率和运动表现参数，包括：采集运动心率和运动表现参数；或者，从外接设备获取运动心率和运动表现参数；或者，采集运动心率和从外接设备获取运动表现参数；或者，从外接设备获取运动心率和采集运动表现参数。

作为示例而非限定，以跑步运动为例，智能手表或智能手环可以是终端设备的一示例，智能手表或智能手环可以直接采集用户的运动心率和跑步速度。

作为示例而非限定，以骑行运动为例，智能手机或平板电脑可以为终端设备的一示例，智能手机或平板电脑可以从外接设备获取运动心率和骑行功率。例如，外接设备可以包括骑行功率计和心率带，骑行功率计可以安置在自行车的轮子上，用于采集骑行功率，心率带可以佩戴在用户的手腕上，用于采集用户的运动心率，骑行功率计和心率带可以与智能手机或平板电脑进行通信连接，由此一来，智能手机或平板电脑便可以从骑行功率计获取骑行功率，并可以从心率带获取运动心率。

作为示例而非限定，以骑行运动为例，智能手表或智能手环可以是终端设备的一示例，智能手表或智能手环可以直接采集用户的运动心率，骑行功率计可以是外接设备的一示例，骑行功率计可以与智能手表或智能手环建立通信连接，由此一来，智能手表或智能手环便可以从骑行功率计获取骑行功率。

作为示例而非限定，以划船运动为例，划船机可以为终端设备的一示例，划船机可以直接采集划船功率，心率带、智能手表或智能手环可以为外接设备的一示例，心率带、智能手表或智能手环可以与划船机建立通信连接，由此一来，划船机便可以从心率带、智能手表或智能手环获取运动心率。

作为示例而非限定，以跑步运动为例，跑步机可以为终端设备的一示例，跑步机可以直接采集跑步功率，心率带、智能手表或智能手环可以为外接设备的一示例，心率带、智能手表或智能手环可以与跑步机建立通信连接，由此一来，跑步机便可以从心率带、智能手表或智能手环获取运动心率。

可以理解的是，在实现方式A中，终端设备在获取到运动心率和运动表现参数后，可以基于获取到运动心率和运动表现参数进行后续的分析和处理。

在另一种可能的实现方式中(为了便于描述，将这种实现方式记为实现方式B)，该方法200应用于云端服务器，获取用户的运动心率和运动表现参数，包括：从终端设备获取运动心率和运动表现参数。

作为示例而非限定，终端设备在获取到运动心率和运动表现参数后，可以将获取到的运动心率和运动表现参数上传给云端服务器，相应地，云端服务器可以从终端设备接收运动心率和运动表现参数。终端设备获取运动心率和运动表现参数的可能实现方式可以参看上文实现方式A中的相关描述，为了简洁，此处不再赘述。

可以理解的是，在实现方式B中，云端服务器可以基于从终端设备获取到的运动心率和运动表现参数进行后续的分析和处理。

在步骤220中，基于获取到的运动心率和运动表现参数，预测运动心率的变化曲线。

在获取到用户的运动心率和运动表现参数后，可以基于获取到的运动心率和运动表现参数进行后续的分析和处理，预测出用户在未来时段内的运动心率的变化曲线。可以理解的是，未来时段内的运动心率的变化曲线是未来时段包括的多个时间点所对应的多个运动心率的预测值依次连接而形成的曲线。

在一种可能的实现方式中，基于获取到的运动心率和运动表现参数，预测运动心率的变化曲线，包括：将运动表现参数输入到预测模型中，以通过预测模型预测当前时刻之后的预设时段内的运动心率的变化曲线，预测模型是基于历史时段内获取到的运动心率和运动表现参数训练到的，历史时段为当前时刻之前的时段。

预设时段是在当前时刻后的未来时段，预设时段的时长可以是10秒、20秒、30秒、1分钟、2分钟等，本申请实施例次不作任何限定。

预测模型是预先构建的，也即，出厂时预测模型是初始化的预设模型。在用户开始运动后实时获取用户的运动心率和运动表现参数，将运动表现参数输入到预测模型中，来预测预设时段内该用户的运动心率的变化曲线。

可以理解的是，不同用户的运动心率和运动表现参数的大小关系存在一定的差异，在用户开始运动后，可以用预设时长内获取到的用户的运动心率和运动表现参数对初始化的预测模型进行训练，使得预设模型更准确地预测前用户的运动心率的变化曲线。其中，预设时长也可以是10秒、20秒、30秒、1分钟、2分钟等，本申请实施例次不作任何限定。对于当前时刻而言，预设时长内获取到的用户的运动心率和运动表现参数也可以理解为历史时段内获取到的运动心率和运动表现参数。

作为示例而非限定，可以利用回归模型构建上述预测模型。例如，预测模型可以包括但不限于(为了便于描述，将该公式记为公式1)。

其中，HR(k_n+1,k_n+2,......,k_n+m)表示预设时段所包括的k_n+1至k_n+m这m个时间点所对应的运动心率的预测值，P(k₁,k₂,......,k_n)表示历史时段所包括的k₁至k_n这n个时间点所对应的运动表现参数，ξ(k₁,k₂,......,k_n)表示历史时段所包括的k₁至k_n这n个时间点所对应的白噪声随机数，A(z^-1)和B(z^-1)是带有模型参数的多项式(polynomials with modelparameters)，z^-1是延迟算子，A(z^-1)＝1+a₁z^-1+a₂z^-2+......+a_nz^-n，B(z^-1)＝1+b₁z^-1+b₂z^-2+......+b_nz^-n，n和m为正整数。k_n+1至k_n+m可以理解为预测窗口，m可以理解为预测窗口的长度，k_n+1可以理解为预测窗口的下限，k_n+m可以理解为预测窗口的上限。

作为示例而非限定，终端设备上可以配置有光电容积传感，光电容积传感器用于采集用户的心率(包括运动心率)，光电容积传感器的采集频率可以为1赫兹(Hertz，Hz)(也即每秒采集1个心率值)。以骑行运动为例，骑行功率计可以用于采集骑行功率，骑行功率计的采集频率也可以为1Hz(也即每秒采集1个功率值)。在实际应用场景中，心率和功率的采集频率可以包括但不限定于1Hz，本申请实施例对此不作任何限定。

上述k₁至k_n这n个时间点以及k_n+1至k_n+m这m个时间点中每两个时间点之间的间隔与运动心率和运动表现参数的采集频率相关，例如，在每秒采集1个运动心率和运动表现参数的情况下，上述k₁至k_n这n个时间点以及k_n+1至k_n+m这m个时间点中每两个时间点之间的间隔可以是1秒，本申请实施例对此不作任何限定。

可选地，方法200还可以包括：以预设的更新频率对预测模型进行更新。

为了提高预测模型的预测准确性，可以以预设的更新频率对预测模型进行更新，也即，每隔一定的时间，用已经获取到的全部的运动心率和运动表现参数(简称为历史的全部运动心率和运动表现参数)来重新训练预测模型，或者，用距当前时间点最近的一段固定时长内所获取到的运动心率和运动表现参数(简称为历史的部分运动心率和运动表现参数)来重新训练预测模型。预设的更新频率可以为每30秒更新一次、每1分钟更新一次、每2分钟更新一次或每5分钟更新一次，本申请实施例对此不作任何限定。

在步骤230中，在运动心率的变化曲线偏离目标曲线的情况下，提醒用户即将偏离目标曲线。

目标曲线是在预设的运动时长内的运动心率的目标值的变化曲线。运动心率的变化曲线偏离目标曲线，可以包括但不限于：运动心率的变化曲线高于目标曲线或运动心率的变化曲线低于目标曲线。

上文已述及，方法200可以应用于终端设备，也可以应用于云端服务器。在方法200应用于终端设备的情况下，终端设备在确定出运动心率的变化曲线偏离目标曲线的情况下，可以通过语音提示、屏幕显示提示、震动提示中的一种或多种方式来提醒用户即将偏离目标曲线，本申请实施例对此不作任何限定。在方法200应用于云端服务器的情况下，云端服务器可以向终端设备发送第一指示信息，该第一指示信息用于指示该终端设备提醒用户即将偏离目标曲线，相应地，该终端设备在收到来自云端服务器的该第一指示信息后，可以通过语音提示、屏幕显示提示、震动提示中的一种或多种方式来提醒用户即将偏离目标曲线，本申请实施例对此不作任何限定。

在一种可能的实现方式中，该方法200还可以包括：在预设时段内的运动心率的变化曲线偏离目标曲线的情况下，将预设时段中的多个时间点所对应的运动心率的预测值和目标曲线中与预设时段中的多个时间点所对应的运动心率的目标值输入到运动策略调整模型中，以通过运动策略调整模型确定运动表现参数的调整量，运动表现参数的调整量用于用户调整运动表现参数，以使得用户的运动心率趋近于目标曲线上的运动心率的目标值。

运动策略调整模型是预先构建的。作为示例而非限定，运动策略调整模型可以包括但不限于(为了便于描述，将该公式记为公式2)。

其中，J(k_n+1,k_n+m,m)表示损失函数，上文已述及，结合上述公式1，k_n+1至k_n+m可以理解为预测窗口，m可以理解为预测窗口的长度，k_n+1可以理解为预测窗口的下限，k_n+m可以理解为预测窗口的上限；y(k_n+m)表示预测出的在k_n+m这个时间点用户的运动心率的预测值，r(k_n+m)表示在k_n+m这个时间点目标曲线上对应的运动心率的目标值，Δu(k_n)表示在k_n这个时间点(可以理解为当前时刻)获取到的运动表现参数的基础上的调整量，δ(j)和λ(j)表示比重参数。作为示例而非限定，δ(j)与λ(j)的和为1，本申请实施例对此不作任何限定。

示例性地，基于上述公式2，采用梯度下降的方式，确定出损失函数J(k_n+1,k_n+m,m)的值最小的情况下的调整量Δu(k_n)。

可选地，该方法200还可以包括：提醒用户运动表现参数的调整量。

上文已述及，方法200可以应用于终端设备，也可以应用于云端服务器。在方法200应用于终端设备的情况下，终端设备在确定出运动表现参数的调整量的情况下，可以通过语音提示、屏幕显示提示、震动提示中的一种或多种方式来提醒用户运动表现参数的调整量，例如提醒用户运动表现参数的调整量为Δu(k_n)，本申请实施例对此不作任何限定。在方法200应用于云端服务器的情况下，云端服务器可以向终端设备发送第二指示信息，该第二指示信息用于指示该终端设备提醒用户运动表现参数的调整量，相应地，该终端设备在收到来自云端服务器的该第二指示信息后，可以通过语音提示、屏幕显示提示、震动提示中的一种或多种方式来提醒用户运动表现参数的调整量，本申请实施例对此不作任何限定。

可选地，该方法200还可以包括：基于获取到的当前时刻的运动表现参数和调整量，确定预设时段内的运动表现参数的目标值；提醒用户预设时段内的运动表现参数的目标值。

可以理解的是，可以获取到当前时刻的运动表现参数，还可以确定出在当前时刻的运动表现参数的基础上的调整量，进而可以基于获取到的当前时刻的运动表现参数和该调整量，确定预设时段内的运动表现参数的目标值。

示例性地，在运动心率的变化曲线低于目标曲线的情况下，将获取到的当前时刻的运动表现参数与该调整量之和确定为预设时段内的运动表现参数的目标值。例如，当前时刻的运动表现参数为180瓦特(watt，W)，调整量Δu(k_n)＝20W，则预设时段内的运动表现参数的目标值为200W(由180W+20W得到)。在运动心率的变化曲线高于目标曲线的情况下，将获取到的当前时刻的运动表现参数与该调整量之差确定为预设时段内的运动表现参数的目标值。例如，当前时刻的运动表现参数为180W，调整量Δu(k_n)＝20W，则预设时段内的运动表现参数的目标值为160W(由180W-20W得到)。

在确定出预设时段内的运动表现参数的目标值后，可以提醒用户预设时段内的运动表现参数的目标值。上文已述及，方法200可以应用于终端设备，也可以应用于云端服务器。在方法200应用于终端设备的情况下，终端设备在确定出预设时段内的运动表现参数的目标值的情况下，可以通过语音提示、屏幕显示提示、震动提示中的一种或多种方式来提醒用户预设时段内的运动表现参数的目标值，本申请实施例对此不作任何限定。在方法200应用于云端服务器的情况下，云端服务器可以向终端设备发送第三指示信息，该第三指示信息用于指示该终端设备提醒用户预设时段内的运动表现参数的目标值，相应地，该终端设备在收到来自云端服务器的该第三指示信息后，可以通过语音提示、屏幕显示提示、震动提示中的一种或多种方式来提醒用户预设时段内的运动表现参数的目标值，本申请实施例对此不作任何限定。

图3是本申请实施例提供的控制运动心率的方法的另一示意性流程图。为了更好地理解本申请实施例提供的控制运动心率的方法，以下结合图3，以智能手表为终端的一示例，以骑行运动为运动项目的一示例，对申请实施例提供的控制运动心率的方法进行详细说明。

步骤301，为用户提供多种可选的运动项目。

在实际应用场景中，智能手表可以提供多种运动项目，包括但不限于图3中示出的户外骑行、户外跑步、室内跑步、划船机等等，用户可以根据需求，选择要进行的锻炼(也可以说是运动项目)，智能手表可以响应于用户选择户外骑行的操作，可以跳转至步骤302所示出的页面。

步骤302，询问用户是否进行心率训练。

在用户点击图中示出的“是”的情况下，可以跳转至步骤303所示出的“选择计划”页面；在用户点击图中示出的“否”情况下，可以跳转至非心率训练的页面，本申请实施例对此不作任何限定。

步骤303，为用户提供多种可选的计划以及“自定义计划”。

在实际应用场景中，智能手表可以提供多种可选的计划，包括但不限于图3中示出的计划1、计划2、自定义计划等等，用户可以根据需求，选择预设设置的经典计划，例如计划1或计划2，经典计划可以包括训练时长以及相应的运动心率变化曲线；用户也可以选择“自定义计划”，智能手表可以响应于用户选择的“自定义计划”，跳转至步骤304示出的“自定义计划”页面。

步骤304，为用户提供“自定义计划”的相关操作接口。

作为示例而非限定，可以为用户提供设置训练时长和绘制运动心率的目标曲线的接口。用户可以自己设置训练时长，并绘制运动心率的目标曲线。智能手表可以根据用户绘制的目标曲线，判断用户的设置是否合理，例如，可以判断曲线上的值是否超过正常的运动心率区间，例如，步骤304中示出的页面中显示的虚线上面的曲线的值超过了正常的运动心率区间，在这种情况下，智能手表可以提醒用户虚线上面的曲线的值超过了正常的运动心率区间。作为实例而非限定，例如可以将虚线上面的曲线以红色线条显示，并配有相应的文字提示说明，以提醒用户修改自定义计划，本申请实施例对此不作任何限定。在用户设置完成“自定义计划”后，可以跳转到步骤305所示出的页面。

步骤305，提示用户设置完成，并询问用户是否已连接相关外接设备。

作为示例而非限定，骑行功率计是外接设备的一示例，智能手表可以与骑行功率计进行通信连接，并可以从骑行功率计获取骑行功率。

在用户点击图中示出的“是”的情况下，可以跳转至步骤306所示出的页面；在用户点击图中示出的“否”情况下，可以跳转至连接相关外接设备的页面，本申请实施例对此不作任何限定。

步骤306，提示用户准备就绪，并询问用户是否开始按照计划进行训练。

在用户点击图中示出的“是”的情况下，可以跳转至步骤307所示出的页面；在用户点击图中示出的“否”情况下，可以返回至步骤301至步骤306中示出的任何一个页面，或者，可以返回至智能手表的主页面，本申请实施例对此不作任何限定。

步骤307，提示用户进入数据采集阶段，请自由运动。

可以提醒用户进入到初始的数据采集阶段，请用户开始进行自由运动，自由运动可以理解为不必按照前面设置的计划进行有意的运动心率控制的运动。

上文已述及，不同用户的运动心率和运动表现参数的大小关系存在一定的差异，在用户开始运动后，可以用预设时长内获取到的用户的运动心率和运动表现参数对初始化的预测模型进行训练，使得预设模型更准确地预测前用户的运动心率的变化曲线。数据采集阶段就是获取预设时长内用户的运动心率和运动表现参数，并对初始化的预测模型进行训练。在对预测模型训练完成后，可以进入指导模式，例如可以跳转至步骤308所示出的“指导模式”页面。

步骤308，为用户提供指导模式。

指导模式可以理解为，预测并显示出预测出的在预设时段内的用户的运动心率的变化曲线，并将预测出的在预设时段内的用户的运动心率的变化曲线与用户预先设置的目标曲线进行对比，判断在预设时段内的用户的运动心率的变化曲线是否偏离目标曲线。

在确定出预设时段内的用户的运动心率的变化曲线偏离目标曲线的情况下，提醒用户即将偏离目标曲线，并且还可以确定并提醒用户运动表现参数的调整量，和/或，还可以确定并提醒用户预设时段内的运动表现参数的目标值，详细描述可以参看上文方法200中的相关描述，为了简洁，此处不再赘述。在确定出预设时段内的用户的运动心率的变化曲线未偏离目标曲线的情况下，可以提醒用户保持当前的运动强度，本申请实施例对此不作任何限定。

在达到训练时长的情况下，智能手表可以跳转到步骤309所示出的页面。

步骤309，提示用户完成训练，并询问用户是否查看训练结果。

在用户点击图中示出的“是”的情况下，可以跳转至步骤310所示出的页面；在用户点击图中示出的“否”情况下，可以返回至智能手表的主页面，本申请实施例对此不作任何限定。

步骤310，向用户展示运动心率的目标曲线和实际曲线的对比图，以及运动参数的曲线图。

如图3的步骤310所示的“运动心率”页面，其中实曲线是运动心率的目标曲线，虚曲线是运动心率的实际曲线，也即，实时获取到的用户的运动心率的值所形成的曲线。通过这两条曲线的对比，可以直观地向用户展示出用户的训练结果，提高用户的体验感。

另外，在实际应用场景中，还可以向用户展示用户的运动参数的曲线，本申请实施例对此不作任何限定。

可以理解的是，图3仅为一示例，不应对本申请构成任何限定。

基于上述方案，通过实时获取用户的运动心率和运动表现参数，基于获取到的运动心率和运动表现参数来预测用户的未来一段时间内的运动心率的变化曲线，并在预测出的用户的运动心率的变化曲线偏离预先设定的目标曲线的情况下，及时提醒用户注意控制运动心率，以使得用户的运动心率趋近于预先设定的目标曲线，协助用户达到较好的运动效果，进而提高用户使用体验。

本申请还提供了一种终端设备，作为示例而非限定，图4是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。如图4所示，终端设备400包括处理器401和存储器402，存储器402用于存储计算机程序；处理器401用于调用并执行计算机程序，以使得该终端设备400执行如图2或图3所述实施例中涉及的步骤。

可选地，上述处理器401可以和存储器402合成一个控制装置，该控制装置可以用于执行如图2或图3所述实施例中涉及的步骤。

具体实现时，该存储器402也可以集成在处理器401中，或者独立于处理器401。本申请实施例对此不作任何限定。

可选地，终端设备还可以包括运动传感模块和/或心率传感模块。

示例性地，如图4所示，终端设备400还可以包括运动传感模块403和/或心率传感模块404，运动传感模块403可以用于采集用户的运动表现参数，心率传感模块404可以用于采集用户的心率(包括运动心率)。

可选地，终端设备还可以包括音频输出模块和/或显示模块。

示例性地，如图4所示，终端设备400还可以包括音频输出模块405和/或显示模块406，音频输出模块405可以用于向用户进行语音提示，显示模块406可以用于向用户进行屏幕显示提示，还可以用于向用户展示训练结果等等。

除此之外，为了使得该电子设备的功能更加完善，例如，终端设备400还可以包括电源407、蓝牙模块408、无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)模块409等中的一个或多个，本申请实施例对此不作任何限定。

应理解，图4示出的终端设备400仅为一示例，在实际应用场景中，终端设备可以包括更多或更少的部件、单元或模块，本申请实施例对此不作任何限定。

在一种可能的实现方式中，终端设备可以包括：智能手表、智能手环、手机、平板电脑、划船机或跑步机等等，本申请实施例对此不作任何限定。

本申请实施例还提供了一种云端服务器，该云端服务器包括用于执行上述图2或图3所示实施例中任意一个实施例中所述的方法的相应的模块。该云端服务器包括的模块可以通过软件和/或硬件方式实现。

图5是本申请实施例提供的云端服务器的示意性框图。如图5所示，该云端服务器500可以包括至少一个处理器510，用于实现本申请实施例提供的图2所示实施例中所述的云端服务器的功能。

例如，当该云端服务器500用于实现图2所示实施例中所述的云端服务器的功能时，处理器510可以用于获取用户的运动心率和运动表现参数，运动表现参数包括运动功率或运动速度；基于获取到的运动心率和运动表现参数，预测运动心率的变化曲线；在运动心率的变化曲线偏离目标曲线的情况下，提醒用户即将偏离目标曲线，目标曲线是在预设的运动时长内的运动心率的目标值的变化曲线。具体参见方法示例中的详细描述，此处不做赘述。

该云端服务器500还可以包括至少一个存储器520，用于存储程序指令和/或数据。存储器520和处理器510耦合。本申请实施例中的耦合是装置、单元或模块之间的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式，用于装置、单元或模块之间的信息交互。处理器510可能和存储器520协同操作。处理器510可能执行存储器520中存储的程序指令。所述至少一个存储器中的至少一个可以包括于处理器中。

该云端服务器500还可以包括通信接口530，用于通过传输介质和其它设备进行通信，从而用于该云端服务器500可以和其它设备进行通信，其它设备可以是终端设备，例如智能手表、智能手环、智能手机、平板电脑、划船机或跑步机等等。所述通信接口530例如可以是收发器、接口、总线、电路或者能够实现收发功能的装置。处理器510可利用通信接口530收发数据和/或信息，并用于实现本实施例中所述的云端服务器所执行的方法。

本申请实施例中不限定上述处理器510、存储器520以及通信接口530之间的具体连接介质。本申请实施例在图5中以处理器510、存储器520以及通信接口530之间通过总线540连接。总线540在图5中以粗线表示，其它部件之间的连接方式，仅是进行示意性说明，并不引以为限。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5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。

本申请还提供了一种芯片系统，所述芯片系统包括至少一个处理器，用于实现上述图2或图3所示实施例中所述的方法，例如，获取或处理上述方法中所涉及的数据和/或信息。

在一种可能的设计中，所述芯片系统还包括存储器，所述存储器用于保存程序指令和数据，存储器位于处理器之内或处理器之外。

该芯片系统可以由芯片构成，也可以包含芯片和其他分立器件。

本申请还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：计算机程序(也可以称为代码，或指令)，当所述计算机程序被运行时，使得终端设备实现图2或图3所示实施例中所述的方法，或，使得云端服务器实现图2所示实施例中所述的方法。

本申请还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(也可以称为代码，或指令)。当所述计算机程序被运行时，使得终端设备实现图2或图3所示实施例中所述的方法，或，使得云端服务器实现图2所示实施例中所述的方法。

应理解，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。

还应理解，本申请实施例中的处理器可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(digitalsignal processor，DSP)、专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，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。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

还应理解，本申请实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，ROM)、可编程只读存储器(programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rateSDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(directrambus RAM，DR RAM)。应注意，本文描述的系统和方法的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

本说明书中使用的术语“单元”、“模块”等，可用于表示计算机相关的实体、硬件、固件、硬件和软件的组合、软件、或执行中的软件。在本申请中，“单元”和“模块”可交替使用。

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种说明性逻辑块(illustrative logical block)和步骤(step)，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。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置、设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，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。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

在上述实施例中，各功能单元的功能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(程序)。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令(程序)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(digital subscriber line，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含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，数字通用光盘(digital video disc，DVD))、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，SSD))等。

所述功能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，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (13)

1.一种控制运动心率的方法，其特征在于，包括：

获取用户的运动心率和运动表现参数，所述运动表现参数包括运动功率或运动速度；

基于获取到的所述运动心率和所述运动表现参数，预测所述运动心率的变化曲线；

在所述运动心率的变化曲线偏离目标曲线的情况下，提醒所述用户即将偏离所述目标曲线，所述目标曲线是在预设的运动时长内的运动心率的目标值的变化曲线。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于获取到的所述运动心率和所述运动表现参数，预测所述运动心率的变化曲线，包括：

将所述运动表现参数输入到预测模型中，以通过所述预测模型预测当前时刻之后的预设时段内的所述运动心率的变化曲线，所述预测模型是基于历史时段内获取到的所述运动心率和所述运动表现参数训练到的，所述历史时段为所述当前时刻之前的时段。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

以预设的更新频率对所述预测模型进行更新。

4.如权利要求2或3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述预设时段内的所述运动心率的变化曲线偏离所述目标曲线的情况下，将所述预设时段中的多个时间点所对应的所述运动心率的预测值和所述目标曲线中与预设时段中的多个时间点所对应的所述运动心率的目标值输入到运动策略调整模型中，以通过所述运动策略调整模型确定所述运动表现参数的调整量，所述运动表现参数的调整量用于建议所述用户调整所述运动表现参数，以使得所述用户的运动心率趋近于所述目标曲线上的所述运动心率的目标值。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

向所述用户提示所述运动表现参数的调整量。

6.如权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于获取到的当前时刻的所述运动表现参数和所述调整量，确定所述预设时段内的所述运动表现参数的目标值；

向所述用户提示所述预设时段内的所述运动表现参数的目标值。

7.如权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法应用于终端设备，所述获取用户的运动心率和运动表现参数，包括：

采集所述运动心率和所述运动表现参数；或者，

从外接设备获取所述运动心率和所述运动表现参数；或者，

采集所述运动心率和从外接设备获取所述运动表现参数；或者，

从外接设备获取所述运动心率和采集所述运动表现参数。

8.如权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法应用于云端服务器，所述获取用户的运动心率和运动表现参数，包括：

从终端设备获取所述运动心率和所述运动表现参数。

9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括存储器和处理器；其中，

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器用于调用并执行所述计算机程序，以使得所述终端设备执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.如权利要求9所述的终端设备，其特征在于，所述终端设备包括：智能手表、智能手环、手机、平板电脑、划船机或跑步机。

11.一种云端服务器，其特征在于，所述云端服务器包括用于实现如权利要求1至6、8中任一项所述的方法的模块。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时，使得计算机执行如权利要求1至8中任一项所述的方法。

13.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，当所述计算机程序被运行时，使得计算机执行如权利要求1至8中任一项所述的方法。