TWI598844B

TWI598844B - 身體狀況建議方法及電子裝置與使用該方法的記錄媒體

Info

Publication number: TWI598844B
Application number: TW104137097A
Authority: TW
Inventors: 李侑城; 葉宗穎
Original assignee: 宏達國際電子股份有限公司
Priority date: 2014-11-11
Filing date: 2015-11-11
Publication date: 2017-09-11
Also published as: CN105590022B; TW201618019A; EP3020335B1; EP3020335A1; CN105590022A; US20160128625A1

Description

身體狀況建議方法及電子裝置與使用該方法的記錄媒體

本案是有關於一種電子裝置，且特別是有關於一種身體狀況建議方法及電子裝置。

為了避免疾病上身，現今人們更加關心自我健康。為了追蹤身體狀況，人們會購買許多量測設備，例如用以量測生理資料的體重計、溫度計、血壓計、血氧計、血糖計、體脂計、心率監測器、計步器或心電圖（ECG/EKG）量測計。

然而，由這些設備所量測的資料都是各自獨立的，無法有效地整合以反應使用者整體的身體狀況並提供使用者合適的建議。例如，體重計只能用來量測體重，但體重計所提供的資訊是很主觀的，且只能在量測值過高時給予使用者體重過重的警訊。然而，基於此量測資料，使用者僅知道他得減重，但通常並不知道該如何做。結果，使用者很容易忽略體重過高的真正原因，而直接進行節食或做運動，這些動作可能不是目前身體狀況的最佳處理方式。

本案提供一種身體狀況建議方法及電子裝置與使用此方法的記錄媒體，其可作出最符合使用者目前身體狀況的建議並提示給使用者知道。

本案提供一種身體狀況建議方法，適用於電子裝置。此方法配置多個感測裝置於使用者，以量測關於使用者身體狀況的資料，收集這些感測裝置量測的資料，並整合所收集的資料，以估測使用者的目前身體狀況。然後，至少根據使用者的目前身體狀況作出建議，並提示建議。

在本案的一實施例中，在收集多個感測裝置量測資料的步驟之後，所述方法更包括經由網路上傳所收集的資料至伺服器，並從此伺服器接收建議以進行提示，其中伺服器包括從多個其他使用者收集的資料，根據使用者的使用者資訊，比較所接收的資料與其他使用者的資料，以根據其他使用者的資料以及使用者的使用者資訊作出建議。

在本案的一實施例中，所述整合所收集的資料以估測使用者的目前身體狀況的步驟包括將所收集的資料與記錄使用者歷史的生理資料比較，以根據所收集的資料與生理資料的比較結果，估測目前身體狀況。

在本案的一實施例中，在收集多個感測裝置量測的資料的步驟之後，所述方法更包括根據所收集的資料判斷使用者目前所做的運動活動，並根據所估測的目前身體狀況以及所判斷的使用者運動活動作出運動建議。

在本案的一實施例中，所述至少根據使用者的目前身體狀況作出建議的步驟更包括根據使用者周圍的環境資料作出建議。

在本案的一實施例中，所述的感測裝置包括體重計，而所述配置多個感測裝置於使用者，以量測使用者的資料的步驟包括接收多筆使用者資訊，其中各筆使用者資訊包括使用者的心電圖，偵測踏上體重計的第一使用者，並對應偵測到踏上體重計的第一使用者，使用體重計的多個電極量測第一使用者的心電圖，比較所量測的心電圖與所接收的使用者資訊，以至少根據由心電圖分析出的多個特徵，識別第一使用者的身分，然後啟動體重計，以對應所識別的身分量測第一使用者的資料。

在本案的一實施例中，所述量測第一使用者的資料的步驟包括根據所接收的使用者資訊，判斷是否體重計所量測的第一使用者的資料包括體脂率資料，以及對應判斷所量測的第一使用者的資料包括體脂率資料，量測第一使用者的體脂率。

在本案的一實施例中，所述整合所收集資料以估測使用者的目前身體狀況，以及至少根據使用者的目前身體狀況作出建議的步驟包括根據使用者的運動活動類型，加權所收集的資料，其中所述運動活動類型是根據預測由所述感測裝置收集的以及記錄在使用者的歷史的多筆生理資料來決定，然後根據加權後的資料，估測使用者的每日總能量消耗（total daily energy expenditure，TDEE）資料，並根據每日總能量消耗資料作出建議。

在本案的一實施例中，所述配置多個感測裝置於使用者，以量測使用者的資料的步驟包括偵測作用於體重計上的負載，根據體重計所量測的負載重心的轉移以及所量測重量的改變，判斷此負載是由單物件或雙物件提供。對應於負載被判斷為由單物件提供，判斷是否負載未持續超過一預設時間。對應於負載持續超過預設時間，進入體重計的選單模式，而對應於負載被判斷為由雙物件提供或是負載持續超過預設時間，繼續量測使用者的體重。

本案提供一種身體狀況建議的電子裝置，其包括連接裝置、提示裝置、儲存裝置及處理器。其中，連接裝置是用以連接使用者所配戴或為使用者配置的多個感測裝置，其中所述多個感測裝置是用以量測關於使用者身體狀況的資料。儲存裝置是用以記錄多個模組。處理器耦接連接裝置、儲存裝置及提示裝置，用以存取並執行記錄於儲存裝置中的模組。這些模組包括資料收集模組、估測模組、建議作出模組及提示模組。其中，資料收集模組是用以收集所述感測裝置量測的關於使用者身體狀況的資料。估測模組是用以整合所收集的資料，以估測使用者的目前身體狀況。建議作出模組至少根據使用者的目前身體狀況作出建議。提示模組利用提示裝置提示建議。

在本案的一實施例中，所述的裝置更包括通訊裝置，其是用以連結網路。此外，所述的模組更包括通訊模組，其是用以經由網路將所收集的資料上傳至伺服器，並從伺服器接收建議，其中伺服器包括從多個其他使用者收集的資料，根據使用者的使用者資訊，比較所接收的資料與其他使用者的資料，以根據所述多個其他使用者的該資料以及該使用者的該使用者資訊。

在本案的一實施例中，所述的估測模組會將所收集的資料與記錄於使用者的歷史的生理資料進行比較，並根據所收集資料以及生理資料的比較結果，估測目前身體狀況。

在本案的一實施例中，所述的估測模組更根據所收集的資料判斷使用者目前所做的運動活動，並根據所估測的目前身體狀況以及所判斷的使用者運動活動作出運動建議。

在本案的一實施例中，所述的建議作出模組根據使用者的目前身體狀況以及所收集的資料中的使用者周圍的環境資料作出建議。

在本案的一實施例中，所述的感測裝置包括體重計，而所述的模組更包括身分識別模組，其會接收多筆使用者資訊，其中各筆使用者資訊包括對應使用者的心電圖，對應偵測到踏上體重計的第一使用者，使用體重計的多個電極量測第一使用者的心電圖，並至少根據由心電圖分析出的多個特徵，識別第一使用者的身分，以及啟動體重計，以對應所識別的身分量測第一使用者的資料。

在本案的一實施例中，所述的身分識別模組更根據所接收的使用者資訊，判斷是否體重計所量測的第一使用者的資料包括體脂率資料，而所述的模組更包括計算模組，其會對應判斷所量測的第一使用者的資料包括體脂率資料，量測第一使用者的體脂率。

在本案的一實施例中，所述的估測模組更根據使用者的運動活動類型，加權所收集的資料，以及根據加權後的資料，估測使用者的每日總能量消耗資料。其中，上述的運動活動類型是由所述感測裝置收集的以及記錄在使用者的歷史的多筆生理資料來決定。所述的建議作出模組則更根據使用者的每日總能量消耗資料作出建議。

在本案的一實施例中，所述的模組更包括物件偵測模組，其是用以偵測作用於體重計上的負載，根據體重計所量測負載的重心轉移以及所量測重量的改變，判斷此負載是由單物件或雙物件提供。然後，對應於此負載被判斷為由單物件提供，判斷是否此負載持續超過一預設時間，對應於此負載持續超過預設時間，進入體重計的選單模式，以及對應於此負載被判斷為由雙物件提供或是此負載未持續超過預設時間，繼續量測使用者的體重。

在本案的一實施例中，所述的感測裝置包括加速度感測器、重力感測器、陀螺儀、電子羅盤、計步器、體重計、體溫計、耳溫計、血壓計、血糖計、血氧計、體脂計、心率監測器、水分感測器、乳酸感測器、心電圖感測器、光體積變化描記圖（PPG）感測器、氣溫計、氣壓計、溼度計、懸浮微粒監測儀（aerosol mass monitor）、氣體感測器其中之一或其組合。

本案提供一種電腦可讀取記錄媒體，用以儲存電腦程式，此電腦程式經由電子裝置載入以執行下列步驟：配置多個感測裝置於使用者，以量測關於使用者的身體狀況的資料；收集這些感測裝置量測的資料；整合所收集的資料，以估測使用者的目前身體狀況；至少根據使用者的目前身體狀況作出建議；以及提示此建議。

綜上所述，本案的身體狀況建議方法及電子裝置與使用此方法的記錄媒體為使用者配置了多個感測裝置，以量測使用者的姿態資料及/或生理資料及/或使用者周圍的環境資料。這些資料進而被整合以估測使用者的目前身體狀況並作出最適於使用者目前身體狀況的建議。此建議經由視覺或聽覺訊息的方式提示予使用者，藉此幫助使用者管理其健康狀況。

為讓本案的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。

本案提出一種身體狀況建議方法及電子裝置與使用此方法的記錄媒體。此方法分別使用多個感測裝置收集關於使用者身體狀況的資料，包括使用者的生理資料、運動資料及/或姿態資料及/或使用者周圍的環境資料，並整合這些資料以作出最適於使用者目前身體狀況及/或目前活動的建議。上述資料的整合例如是在使用者裝置中或雲端伺服器中根據預先從大眾收集的巨量資料（big data）所開發的演算法所作出。在其他實施例中，上述演算法可以是由某公司、體育館、專家、訓練員或使用者所提供的預設演算法，而可預先儲存或下載至使用者裝置中，且可經由雲端伺服器更新或提供。以下分別提供實施例以進一步說明。

圖1是依照本案一實施例所繪示之身體狀況建議的電子裝置的方塊圖。請參照圖1，本實施例的電子裝置10連接多個感測裝置，包括外接感測裝置及/或內部感測裝置。在本實施例中，電子裝置10包括至少一個感測裝置12以及利用連接裝置18連接的至少一個感測裝置22或是至少利用連接裝置18連接至少兩個不同的感測裝置22。電子裝置10更包括儲存裝置14、提示裝置16及處理器 20。此電子裝置10例如是智慧型手機、手機、平板電腦、筆記型電腦、腕帶、手錶、體重計、體脂百分比計等電子裝置，但不限於此。

感測裝置12例如是加速度感測器、重力感測器、陀螺儀、電子羅盤、計步器、姿態感測器，或上述感測器的組合，用以感測電子裝置10的加速度、傾斜角度、旋轉角度或所面方向，及/或其他可以獨立或被結合來偵測電子裝置10使用者的姿態及運動的感測器，但不限於此。

感測裝置12也可以是體重計、體溫計、耳溫計、血壓計、血糖計、血氧計、體脂計、心率監測器、水分感測器、乳酸感測器、心電圖（ECG/EKG）感測器、光體積變化描記圖（photoplethysmography，PPG）感測器等生理資訊感測器，及/或其他任何可以獨立或被結合來偵測使用者生理條件的感測器，但不限於此。

感測裝置12也可以是氣溫計、氣壓計、溼度計、懸浮微粒監測儀（aerosol mass monitor）、氣體感測器、酒精感測器等環境感測器，及/或其他任何可以獨立或被結合來偵測環境條件的感測器，但不限於此。上述的氣體感測器可用以偵測氧氣、一氧化碳、二氧化碳、臭氧、氮氣、一氧化氮、二氧化氮或甲醇等氣體。

感測裝置22例如是穿戴式裝置，其例如是以能夠由使用者配戴的貼片、腕帶、心跳帶、眼鏡、耳機、頭盔、面具、項鍊、手錶、戒指、手鐲、衣物、皮帶或鞋子等形式實施，或是由對使用者進行配置的而用以量測使用者資料的儀器實施，但不限於此。

類似於感測裝置12，感測裝置22例如是姿態感測器、生理感測器或環境感測器。這些感測器的種類及功能類似於前述的感測裝置12，因此其詳細內容在此不再贅述。

感測裝置22可以經由連接裝置18以有線或無線的方式與電子裝置10連接。對於有線方式而言，連接裝置18可以是通用序列匯流排（universal serial bus，USB）、RS232、通用非同步接收器/傳送器（universal asynchronous receiver/transmitter，UART）、內部整合電路（I2C）、序列周邊介面（serial peripheral interface，SPI）、顯示埠（display port）、雷電埠（thunderbolt）或區域網路（local area network，LAN）介面，但不限於此。對於無線方式而言，連接裝置18可以是無線保真（wireless fidelity，Wi-Fi）模組、藍芽模組、紅外線模組、近場通訊（near-field communication，NFC）模組或裝置對裝置（device-to-device，D2D）模組，但不限於此。

儲存裝置14例如是任何型態的隨機存取記憶體（random access memory，RAM）、唯讀記憶體（read-only memory，ROM）、快閃記憶體（flash memory）、硬碟或類似元件或上述元件的組合。在本實施例中，儲存單元14用以記錄感測裝置22及/或感測裝置12所收集的資料。此外，儲存裝置14還可儲存資料庫，其中記錄不同地區、文化、性別、年齡、工作種類、種族的大量生理資料。儲存裝置14也記錄能夠執行本案整合所收集資料、估測使用者身體狀況以及提供最適於所估測身體狀況的建議的演算法的程式。此程式包括資料收集模組142、估測模組144、建議作出模組146及提示模組148。

提示裝置16例如是顯示器、揚聲器、發光二極體（light-emitting diode，LED）陣列或震動器或上述裝置的組合，而能夠以提示視覺、聽覺及/或震動訊息的方式指示處理器20提供的建議。在其他實施例中，感測裝置22也可具有類似於提示裝置16的提示裝置（未繪示），用以提示處理器20提供的建議給使用者。例如，耳機、腕帶、眼鏡、頭盔、手錶、體重計、體脂計等裝置也可具有顯示器及/或揚聲器，用以提供建議給使用者。

處理器20耦接感測裝置12、儲存裝置14、提示裝置16及連接裝置18。處理器20可以是中央處理單元（Central Processing Unit，CPU），或是其他可程式化之一般用途或特殊用途的微處理器（Microprocessor）、數位訊號處理器（Digital Signal Processor，DSP）、可程式化控制器、特殊應用積體電路（Application Specific Integrated Circuits，ASIC）或其他類似裝置或這些裝置的組合。在本實施例中，處理器20可從儲存單元24載入資料收集模組142、估測模組144、建議作出模組146及提示模組148的程式，以執行本申請實施例的身體狀況建議方法。

圖2是依照本案一實施例所繪示之身體狀況建議方法的流程圖。請參照圖2，本實施例的方法適用於圖1的電子裝置10，以下即搭配電子裝置10中的各項元件說明本案之身體狀況建議方法的詳細步驟。

首先，處理器20會連接由使用者配戴或者為使用者配置的感測裝置22，以量測使用者資料（步驟S202）。在一實施例中，處理器29可使用連接裝置18偵測感測裝置22並連接所偵測的感測裝置22。此感測裝置22例如是由使用者配戴或為使用者配置，用以量測使用者的資料。此感測裝置22例如是由處理器20或由其本身觸發上述量測，在此不設限。

接著，處理器20會執行資料收集模組142以收集由感測裝置22及感測裝置12所量測的資料（步驟S204），然後執行估測模組144以整合所收集的資料，以估測使用者的目前身體狀況（步驟S206）。在一實施例中，處理器20例如會查詢記錄在儲存裝置14或雲端伺服器中的資料庫，以搜尋與所收集資料相匹配的生理資料，從而估測所量測使用者的身體狀況。

然後，處理器20會執行建議作出模組146，以至少根據使用者的目前身體狀況，作出建議（步驟S208）。詳言之，根據睡眠品質追蹤、靜態心率（resting heart rate）量測等資訊，若目前身體狀況顯示使用者處於疲勞狀態，處理器20例如會作出減慢步調、減少運動強度、減少運動時間或停止做運動等建議。若目前身體狀況顯示使用者仍有精力，處理器20例如會作出加速、增加運動強度或運動量，或延長運動時間的建議。

最後，處理器20會執行提示模組148，以利用提示裝置16提示建議（步驟S210）。上述的建議例如是以至少一個視覺、聽覺及/或震動訊息的方式進行提示，因而能夠通知使用者最適合其目前身體狀況的動作。在其他實施例中，處理器20可進一步將建議發送給感測裝置22，以在感測裝置22上進行提示，在此不設限。

舉例來說，當使用者在做身體活動時，電子裝置10可作為語音教練來提示建議，藉此在身體活動過程中幫助使用者。上述的建議可以根據感測裝置22所收集的資料，要求使用者多做運動。在一實施例中，上述的建議可以根據使用者的心率或感測裝置所收集的運動模式，要求使用者跟隨自動播放的音樂做運動，藉此鼓勵使用者做運動。例如，當感測裝置22偵測到使用者的步調放慢時，電子裝置10可以更換播放清單，以播放更刺激的音樂，藉此激勵使用者加快速度，甚至可直接用語音提醒使用者加快速度，以達到較佳的表現。又例如，當感測裝置22偵測到使用者的心跳過快時，電子裝置10可以播放緩和的音樂，藉此提醒使用者降低運動量或運動速度。

綜上所述，本實施例整合多種關於使用者身體狀況的資料以提供較佳的健康秘訣（tip）給使用者，藉此可幫助使用者了解在目前身體狀況下該做什麼。

需說明的是，在前述實施例中，所述建議是在電子裝置10中產生。在其他實施例中，所述建議也可以是經由網際網路提供。詳言之，圖3是依照本案一實施例所繪示之身體狀況建議的電子裝置的方塊圖。請參照圖3，本實施例的電子裝置30連接多個感測裝置，包括外接感測裝置及/或內部感測裝置。在本實施例中，電子裝置30包括至少一個感測裝置32以及利用連接裝置38連接的至少一個感測裝置44。電子裝置30更包括儲存裝置34、提示裝置36、通訊裝置40及處理器42。此電子裝置30例如是智慧型手機、手機、平板電腦、筆記型電腦、腕帶、手錶、體重計、體脂百分比計等電子裝置，但不限於此。上述感測裝置32、提示裝置36、連接裝置38及感測裝置42的種類及功能類似於前述實施例的感測裝置12、提示裝置16、連接裝置18及感測裝置22，因此其詳細內容在此不再贅述。

與前述實施例不同的是，在本實施例中，電子裝置30中配置有通訊裝置40，以經由網路與伺服器46進行通訊，藉此獲得使用者身體狀況的建議。詳言之，通訊裝置40例如支持至少一種下列的無線訊號傳輸技術：全球行動通信（Global System for Mobile Communication，GSM）系統、個人手持式電話系統（Personal Handy-phone System，PHS）、碼多重擷取（Code Division Multiple Access，CDMA）系統、無線相容認證（Wireless fidelity，Wi-Fi）系統、全球互通微波存取（Worldwide Interoperability for Microwave Access，WiMAX）系統、無線電中繼器（Radio Repeater）或無線電廣播電台（Radio Broadcaster），但不限於此。

儲存裝置34的種類及功能類似於前述實施例中的儲存裝置14，但儲存裝置34記錄的程式包括資料收集模組342、通訊模組344及提示模組346。處理器42可載入儲存在儲存裝置34中的資料收集模組342、通訊模組344及提示模組346，以執行本發明實施例的身體狀況建議方法。

圖4是依照本案一實施例所繪示之身體狀況建議方法的流程圖。請參照圖4，本實施例的方法適用於圖3的電子裝置30，以下即搭配電子裝置30中的各項元件說明本案之身體狀況建議方法的詳細步驟。

首先，處理器42會連接由使用者配戴或者為使用者配置的感測裝置44，以量測使用者資料（步驟S402）。接著，處理器42會執行資料收集模組342以收集由感測裝置44及感測裝置32所量測的資料（步驟S404）。上述的步驟S402、S404與前述實施例的步驟S202、S204相同或相似，故其詳細內容在此不再贅述。

與前述實施例不同的是，在本實施例中，處理器42會執行通訊模組344，以將所收集的資料利用通訊裝置40經由網路上傳至伺服器46（步驟S406），其中伺服器46例如包括資料庫，其中記錄不同地區、文化、性別、年齡、工作種類、種族等的大量生理資料，及/或預先收集並記錄在伺服器46中的使用者的歷史資料。

再者，伺服器46可執行演算法，藉此整合所收集的關於使用者身體狀況的資料，以根據所收集的不同地區、文化、性別、年齡、工作種類、種族等的大量生理資料估測使用者的目前身體狀況，並作出適於使用者目前身體狀況的建議（步驟S408）。

最後，處理器20會利用通訊裝置40接收伺服器46作出的建議，並對應執行提示模組346，以利用提示裝置36提示建議（步驟S410）。上述的建議例如是以至少一個視覺、聽覺及/或震動訊息的方式進行提示，因而能夠通知使用者最適合其目前身體狀況的動作。

需注意的是，在本實施例中，由於資料庫是建立在伺服器46上，且演算法是在伺服器46上運作，記錄在資料庫中的使用者身體狀況資料的數量將會隨著時間經過而累積，使得使用者身體狀況資料更加地客觀及正確並產生更適合的建議。再者，此用以整合生理資料的演算法可被更新以符合各種不同需求，例如地區、文化、性別、年齡、工作種類及種族等，在此不設限。

綜上所述，使用者的身體狀況資料可以經由雲端伺服器整合，因此不僅可降低電子裝置的運算成本，且受惠於可更新的資料庫及演算法，可獲得較佳且最新的建議。

在其他實施例中，目前收集的使用者身體狀況的資料還可與使用者的歷史資料比較，例如每日、每週、每月、甚至每年的資料，特別是近期的使用者身體狀況資料，藉此可提供與使用者先前狀況或先前所做運動相應的合適建議。

圖5是依照本案一實施例所繪示之身體狀況建議方法的流程圖。請參照圖1及圖5，本實施例的方法接續在圖2的步驟S204之後。

詳言之，在收集資料之後，處理器20會執行估測模組144以比較所收集的使用者身體狀況資料及記錄在使用者的歷史中的資料（步驟S502）。上述用以比較的資料例如是預設期間內所記錄的資料。

舉例來說，可取得睡前量測並記錄的心跳速率，並與使用者起床後所量測的心跳速率比較，而睡眠期間所偵測的使用者動作及/或所量測到的使用者生理資料也可一併考量來判斷使用者的睡眠品質。這些資料可被用以作為判斷使用者身體狀況並作出建議的參考。舉例來說，若使用者在睡醒前的靜態心率（resting heart rate）比他先前記錄的靜態心率的平均值高出5次跳動，在此狀況下，電子裝置基於此靜態心率及/或睡眠品質顯示身體仍舊疲勞，會建議使用者減低運動的強度或量，或者是多休息一天並且在今天不要做任何運動。在一實施例中，上述所謂的較高靜態心率的數字可據從大眾收集的巨量資料來做調整，在此不設限。

然後，處理器20會執行估測模組144，以根據所收集資料的比較結果估測使用者的目前身體狀況，並執行建議作出模組146，以作出適於此目前身體狀況的建議（步驟S504）。最後，處理器20會執行提示模組148，以利用提示裝置16提示建議（步驟S506）。舉例來說，處理器會根據睡眠前後的心率差異以及睡眠期間所偵測到的睡眠周期次數，判斷使用者是否過於疲勞。在其他實施例中，若睡眠後的心率遠高過使用者睡眠後的平均心率值或歷史心率資料，則判斷使用者過於疲勞。

根據上述，本實施例可根據歷史資料考慮使用者先前的身體狀況，從而作出一個可與使用者身體狀況變化相符的較佳健康建議給予使用者。

在其他實施例中，會進一步考慮使用者目前所做的運動活動，即時地調整對於身體狀況的建議，使其符合使用者的目前運動活動。

舉例來說，圖6是依照本案一實施例所繪示之身體狀況建議方法的流程圖。請參照圖1及圖6，本實施例的方法同樣是接續在圖2的步驟S204之後。

詳言之，在收集資料之後，處理器20會執行估測模組144，以根據至少所收集的資料判斷使用者目前所做的運動活動（步驟S602）。在一實施例中，若處理器20根據所收集的姿態資料，偵測到多個規律且重複執行的動作（例如感測裝置所偵測到的運動模式），則可判斷使用者正在做重量訓練、慢跑、游泳、騎腳踏車、走路等。在另一實施例中，處理器20可根據血氧濃度及/或光體積變化描記圖（PPG）的波形，判斷使用者正在做瑜珈或太極。

處理器也會執行估測模組144，以整合所收集的資料來估測使用者的目前身體狀況，然後執行建議作出模組146，以根據所估測的目前身體狀況（包括所判斷的活動），作出建議（步驟S604）。最後，處理器20執行提示模組以利用提示裝置16提示建議（步驟S606）。

需注意的是，為了作出最適於使用者目前身體狀況及活動的建議，在一實施例中，處理器20會根據使用者輸入的資訊來作出運動建議。在另一實施例中，處理器20則會根據所收集的姿態資料來作出對於運動活動的建議。在又一實施例中，處理器20會根據所收集的使用者周圍的環境資料來作出對於運動活動的建議。以下則舉實施例詳細說明。

在一實施例中，若使用者設定了一個目標，例如要減重15磅或要減少2%的體脂率，處理器20會根據使用者的目前體重及/或體脂率計算一個健身計畫。當使用者配戴運動腕帶/感測器時，處理器29會根據運動腕帶所量測到的心率及/或步數，判斷使用者正在走路。當使用者配戴運動腕帶/感測器行走時，處理器20會將運動腕帶/感測器所量測到的行走步數或行走距離與先前計算的健身計畫做比較，以判斷此行走量是否足夠，最後更可作出走快一點或多走一段時間或距離的建議。在另一實施例中，使用者可以在身體的不同部位配戴一或多個感測器，例如腕帶、手錶、鞋上感測器、腳上感測器、心跳帶等，從而根據所收集的資料判斷運動活動並作出建議給使用者。例如，可根據所收集的資料，例如利用配置在身上不同部位的感測器得到動作模式，從而判斷重量訓練的種類及訓練量。在另一實施例中，也可根據所收集的資料判斷姿勢是否正確而提出建議，例如重量訓練的姿勢。

在一實施例中，若根據先前收集的資料得知原健身計畫的強度或量未高於使用者例常活動或目前活動的強度或量，處理器20可作出新的健身計畫給使用者。在此實施例中，處理器20可接收使用者輸入的資訊或根據感測裝置22接收的資料，取得使用者例常活動或目前活動的強度或量。

在一實施例中，若所收集的資料顯示使用者是疲勞的，且所收集的姿態資料顯示使用者的腳步沈重或使用者的姿勢不平衡，處理器20會建議使用者調整姿勢、休息或停止運動。

在一實施例中，若所收集的資料，例如姿態資料，顯示使用者是在做重量訓練，但所收集的生理資料顯示使用者肌肉內累積的乳酸值過高，處理器20會建議使用者減少運動強度或運動量，以避免受傷。

在一實施例中，若配備有溫度感測器的耳機所收集的生理資料顯示使用者的體溫較高或身體水分較低，且所收集的環境資料顯示目前的氣溫或溼度較高，處理器20判斷中暑的風險增加，因此會建議使用者喝水或到較涼爽的地方休息。在另一實施例中，若環境感測器偵測到使用者周圍的環境不適合運動，例如運動途中或是通勤的途中的空氣品質不佳、氣溫過高、濕度過大等，則會建議使用者不要進行運動或是採取別的方式進行通勤。

綜上所述，本實施例進一步估測使用者目前所做的活動，以作出最適於使用者目前身體狀況，及/或使用者目前活動，及/或目前使用者周圍環境的建議而提供給使用者。

需說明的是，上述實施例中描述的電子裝置也可以是感測裝置本身，例如用以量測體重及/或體脂率的體重計、血壓計或其他任何一種生理資料量測裝置，在此不設限。此電子裝置也可與其他電子裝置通訊，以與這些電子裝置分享所量測到的生理資料，因此，即便電子裝置只能量測一種生理資料，電子裝置也可從其他電子裝置取得其他種類的身體狀況資料，從而將所有種類的資料顯示給使用者看，及/或對使用者的身體狀況作出建議。舉例來說，當使用者踏上體重計，體重計不僅會顯示其所量測到的重量，還可顯示出體重管理建議，例如使用者應該吃多少食物、之前做過哪些及多少活動、繼續目前運動活動會消耗多少熱量，甚至昨天的睡眠品質等。藉此，使用者可以對其身體狀況有一個整體的認識，並知道體重管理的計畫。

圖1方塊圖所繪示的裝置可視為是一個用以量測身體狀況相關資料並提供身體狀況建議的提示系統。考量此提示系統需要多個感測裝置，本案也提供一種便利的方式，讓使用者在首次使用感測裝置時，可對其進行設定。

舉例來說，所述的感測裝置可包括腕帶、心率胸帶及智慧體重計。此智慧體重計可個別連接網路，以作日常量測追蹤。然而，要在智慧體重計上將智慧體重計連結到網路（例如經由WiFi熱點）並不容易。心率胸帶可以和腕帶配對，以追蹤使用者在身體運動活動期間的心率，並將此心率傳送到腕帶以供使用者檢視，並可在之後將此心率上傳到伺服器。此腕帶也可以與智慧型手機配對，以將所收集的資料透過智慧型手機上傳到伺服器以做進一步分析。由於這些感測裝置能夠連接至少一種其他感測裝置，上述的設定方式在做第一次設定時會變成一種負擔。

為了解決此問題，感測裝置例如是在送交使用者之前即在廠內預先配對好。其中，心率胸帶或智慧體重計的唯一識別資訊，例如藍芽媒體存取控制位址（media access control address，MAC address），即可先存放在腕帶中。這些裝置的包裏可包括快速設定機制，其可在使用者第一次開啟裝置時立刻啟動腕帶或智慧體重計。詳言之，使用者可先下載應用程式到智慧型手機，並執行此應用程式以選擇配對此包裏。當使用者開啟此包裏時，智慧體重計及腕帶會同時啟動。然後，應用程式會定位腕帶並直接與其配對。由於腕帶是一種私人安全裝置，腕帶可能會請求使用者確認配對。一旦使用者確認，此配對即結束，同時智慧體重計及心率胸帶會將藍芽媒體存取控制位址傳送至智慧型手機。當智慧體重計被開啟時，智慧體重計會開始掃描附近可用的WiFi熱點，以取得服務設定識別碼（service set identifier，SSID）清單。由於智慧型手機已取得智慧體重計的藍芽媒體存取控制位址，智慧型手機可立即與智慧體重計配對。而智慧體重計會將所有掃描到的可用服務設定識別碼傳送給智慧型手機。然後，智慧型手機會送這些服務設定識別碼與預先配置的服務設定識別碼進行比較，從而定位出最近的一個，並顯示一個介面以請求使用者提供此WiFi熱點的密碼以在智慧體重計上進行配置。再者，上述的應用程式可將使用者的帳號資訊提供給智慧體重計，並提醒使用者踏上智慧體重計以量測體重。此時，智慧體重計可偵測使用者的生物特徵（biometric identification），據以啟動來量測使用者的體重、連結使用者的帳號，以及將量測資料更新至伺服器。

在一實施例中，智慧體重計可包括利用生物電阻抗分析（Bio-electrical impedance analysis，BIA）技術以量測體脂的電極。此電極可進一步用來量測使用者的心電圖。詳言之，由於每個人的心電圖是特定的，因此心電圖可作為使用者的身分來辨識使用者，啟動體重計，並量測使用者的生理資料。

詳言之，圖7是依照本案一實施例所繪示之量測使用者生理資料的方法流程圖。請參照圖1及圖7，在本實施例中，電子裝置10的處理器20可執行儲存在儲存裝置14中的身分識別模組（未繪示），以識別使用者的身分，並執行計算模組（未繪示），以計算使用者的生理資料，例如使用者的體脂率。

首先，處理器20利用配置在體重計中的電極量測使用者的心電圖（步驟S702）。需注意的是，不同於體脂的主動式偵測方式（將微小固定電流導入人體），心電圖是由電極被動地偵測從心臟發出的電流，而不會將電流導入人體，因此本實施例的心電圖偵測對於兒童、孕婦或有安裝心律調整器（pacemaker）的人來說是較為安全的。

接著，處理器20至少根據由心電圖所分析出的多個特徵來識別使用者的身分（步驟S704）。心電圖中有至少12至16個可區別特徵，可用來做為辨識不同使用者的依據。這些用來辨識使用者身分的心電圖資料可以在體重計從使用者輸入、其他電子裝置或雲端服務所接收到的使用者個人資訊時，預先輸入或記錄，並與每個使用者的使用者資訊建立關聯。

在另一實施例中，除了心電圖外，使用配置在體重計的指紋辨識器所辨識的使用者腳趾的指紋，或者利用配置在體重計的麥克風所偵測的使用者聲音也可用來識別使用者的身分。再者，這些生物特徵也可與心電圖一併用來辨識使用者的身分，從而增加辨識的準確度。

然後，處理器20將會啟動體重計，以對應所識別的身分來量測使用者的資料（步驟S706）。詳言之，處理器20會將所識別的身分與多個使用者預先設定的身分進行比較，以辨識出目前站在體重計上的使用者。在一實施例中，處理器20可根據對應於使用者的使用者資訊來判斷是否體重計所量測的使用者資料包括體脂率資料。若所量測的使用者資料包括根據使用者資訊的體脂率資料，則可量測使用者的體脂率資料。

最後，處理器20會根據所量測的資料以及對應於所識別身分的使用者的身體資料來計算使用者的生理資料（步驟S708）。詳言之，由於許多生理資料，如體脂率、身體水分百分率、身體質量指數（BMI）、基礎代謝率（BMR）等，的量測及計算需要使用者的身體資料，例如身高、體重、年紀、甚至運動量或工作量，處理器20會利用所識別的使用者身分查詢使用者的身體資料，以便計算所需的生理資料。

在一實施例中，使用者的運動活動種類可以根據所收集的使用者在一天、一星期或一個月內的運動活動資料來判斷。例如，上述的運動活動種類可分為5類：(i)久坐型（少或不運動）；(ii)輕度活動（每周1~3天）；(iii)中度活動（每周3~5天）；(iv)非常積極（每周6~7天的嚴厲運動）；(v)極度積極（每天嚴厲運動及體力工作）。再者，可根據使用者的運動活動種類及基礎代謝率資料來估測使用者的每日總能量消耗（total daily energy expenditure，TDEE）資料。

藉由上述方法，本實施例可在使用者每次站上體重計時即自動地辨識出使用者身分，以套用適當的身體資料來計算生理資料，無需使用者進行繁瑣的選擇及輸入。

在另一實施例中，可進一步判斷使用者使用體重計的意圖，以選擇觸發體重計進入選單模式，或是進行正常的生理資訊（例如體重及/或體脂率）量測。詳言之，圖8是依照本案一實施例所繪示之啟動體重計的方法流程圖。請參照圖1及圖8，在本實施例中，電子裝置10可以是體重計。電子裝置10的處理器20會執行物件偵測模組（未繪示），例如是包括多個負載單元的模組，以偵測作用於體重計上的負載（步驟S802），並根據體重計所量測負載的重心轉移以及所量測重量的改變，判斷此負載是由單腳或雙腳提供（步驟S804）。詳言之，根據量體重的習慣動作，使用者會先踏上一隻腳後再踏上另一隻腳，且一腳和兩腳踏上體重計的姿勢也是不同的，此將造成體重計所偵測負載的重心會移動。明確地說，使用者以單腳踏上體重計時體重計所偵測到的負載大小大約是使用者以雙腳踏上體重計時體重計所偵測到的負載大小的一半。此外，體重計的重心原本是在中心點，但當使用者的左腳踏上體重計的左側時，重心會移往左側。而當使用者的右腳也踏上體重計的右側時，重心則會回到原本的中心點。基於上述兩種條件的應用，即可輕易地判斷出體重計所偵測到的負載是由單腳或雙腳提供。

若判斷負載是由雙腳提供，處理器20即可確認使用者是想要量體重，因此由體重計量測使用者的體重（步驟S806）。在一實施例中，若判斷負載是由單腳提供，處理器20可進一步判斷是否負載持續超過一預設時間，例如2秒（步驟S808）。若負載持續超過預設時間，處理器也可判斷使用者是想要量體重，因此由體重計量測使用者的體重（步驟S806）。若負載未持續超過預設時間，處理器20就可判斷使用者想要進入體重計的選單模式（步驟S810）。在一實施例中，若體重計處於關閉的狀態，其可在判斷使用者踏上之後自動觸發而執行前述的判斷程序。

藉由上述方法，本實施例即可判斷使用者對於體重計的意圖，從而正確地執行對應的功能，而無法使用者額外操作或輸入。

本案另提供一種電腦可讀取記錄媒體，其中記錄電腦程式，該電腦程式是用以執行上述身體狀況建議方法的各個步驟，此電腦程式是由多數個程式碼片段所組成的（例如建立組織圖程式碼片段、簽核表單程式碼片段、設定程式碼片段、以及部署程式碼片段），並且這些程式碼片段在載入電子裝置中並執行之後，即可完成上述身體狀況建議方法的步驟。

綜上所述，本案的身體狀況建議方法及裝置與使用該方法的記錄媒體藉由從一個或多個感測裝置收集關於使用者身體狀況的資料，以根據所收集的資料、歷史資料、活動資料、環境資料，估測使用者的目前身體狀況及/或目前/最近的運動活動，及/或使用者周圍的環境資料，從而藉由預先建立的資料庫及演算法，作出最適於使用者目前身體狀況及/或目前運動活動的建議。藉此，本案可提供有用的建議給使用者，並幫助使用者管理其健康狀況。

雖然本案已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本案，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本案的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本案的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準

10、30‧‧‧電子裝置
12、22、32、44‧‧‧感測裝置
14、34‧‧‧儲存裝置
142、342‧‧‧資料收集模組
144‧‧‧估測模組
146‧‧‧建議作出模組
148、346‧‧‧提示模組
16、36‧‧‧提示裝置
18、38‧‧‧連接裝置
20、42‧‧‧處理器
344‧‧‧通訊模組
40‧‧‧通訊裝置
S202~S210、S402~S410、S502~S506、S602~S606、S702~S708、S802~S810‧‧‧步驟

圖1是依照本案一實施例所繪示之身體狀況建議的電子裝置的方塊圖。圖2是依照本案一實施例所繪示之身體狀況建議方法的流程圖。圖3是依照本案一實施例所繪示之身體狀況建議的電子裝置的方塊圖。圖4是依照本案一實施例所繪示之身體狀況建議方法的流程圖。圖5是依照本案一實施例所繪示之身體狀況建議方法的流程圖。圖6是依照本案一實施例所繪示之身體狀況建議方法的流程圖。圖7是依照本案一實施例所繪示之量測使用者生理資料的方法流程圖。圖8是依照本案一實施例所繪示之啟動體重計的方法流程圖。

S202~S210‧‧‧步驟

Claims

一種身體狀況量測方法，適用於一電子裝置，其中該電子裝置具有體重量測功能，該方法包括下列步驟：接收多筆使用者資訊，其中各所述使用者資訊包括對應使用者的一心電圖；偵測踏上該電子裝置的一第一使用者；對應偵測到踏上該電子裝置的該第一使用者，使用該電子裝置的多個電極量測該第一使用者的該心電圖；比較所量測的該心電圖與所接收的所述多筆使用者資訊，以至少根據由該心電圖分析出的多個特徵，識別該第一使用者的身分；啟動該電子裝置，以對應所識別的該身分量測該第一使用者的該資料；以及量測關於該使用者的身體狀況的資料。
如申請專利範圍第1項所述的方法，更包括：經由網路上傳所量測的該資料至一伺服器，其中該伺服器包括從多個其他使用者量測的資料，根據該使用者的一使用者資訊，比較所接收的該資料與所述多個其他使用者的該資料，以根據所述多個其他使用者的該資料以及該使用者的該使用者資訊作出建議；以及從該伺服器接收建議。
如申請專利範圍第1項所述的方法，更包括：比較所量測的該資料及記錄於該使用者的一歷史的一生理資料；以及根據所量測的該資料以及該生理資料的比較結果，估測目前身體狀況。
如申請專利範圍第1項所述的方法，其中量測該第一使用者的該資料的步驟包括：根據所接收的所述使用者資訊，判斷是否該所量測的該第一使用者的該資料包括體脂率資料；以及對應判斷所量測的該第一使用者的該資料包括該體脂率資料，量測該第一使用者的該體脂率。
如申請專利範圍第1項所述的方法，更包括：整合所量測資料以估測該使用者的該目前身體狀況。
如申請專利範圍第1項所述的方法，更包括：偵測作用於該電子裝置上的一負載；根據該電子裝置所量測的該負載重心的轉移以及所量測重量的改變，判斷該負載是由單物件或雙物件提供；對應於該負載被判斷為由單物件提供，判斷是否該負載持續超過一預設時間；對應於該負載未持續超過該預設時間，進入該電子裝置的一選單模式；以及對應於該負載被判斷為由雙物件提供或是該負載持續超過該預設時間，繼續量測該使用者的該體重。
一種身體狀況量測之電子裝置，其中該電子裝置具有體重量測功能，包括：儲存裝置，記錄多個模組；以及處理器，耦接該儲存裝置，存取並執行記錄於該儲存裝置中的所述多個模組，其中所述多個模組包括：身分識別模組，接收多筆使用者資訊，其中各所述使用者資訊包括對應使用者的一心電圖，對應偵測到踏上該電子裝置的一第一使用者，使用該電子裝置的多個電極量測該第一使用者的該心電圖，至少根據由該心電圖分析出的多個特徵，識別該第一使用者的身分，以及啟動該電子裝置，以對應所識別的該身分量測該第一使用者的該資料。
如申請專利範圍第7項所述的裝置，更包括：通訊裝置，連結網路，其中所述多個模組更包括：通訊模組，經由該網路上傳所量測的該資料至一伺服器，其中該伺服器包括從多個其他使用者量測的資料，根據該使用者的一使用者資訊，比較所接收的該資料與所述多個其他使用者的該資料，以根據所述多個其他使用者的該資料以及該使用者的該使用者資訊作出建議，並從該伺服器接收建議。
如申請專利範圍第7項所述的裝置，更包括估測模組，整合所收集的該資料，以估測該使用者的目前身體狀況，其中該估測模組包括比較所量測的該資料及記錄於該使用者的歷史的一生理資料，以及根據所量測的該資料以及該生理資料的比較結果，估測該目前身體狀況。
如申請專利範圍第7項所述的裝置，其中該身分識別模組更根據所接收的所述使用者資訊，判斷是否該所量測的該第一使用者的該資料包括體脂率資料，而所述多個模組更包括：計算模組，對應判斷所量測的該第一使用者的該資料包括該體脂率資料，量測該第一使用者的該體脂率。
如申請專利範圍第7項所述的裝置，其中所述多個模組更包括：物件偵測模組，偵測作用於該電子裝置上的一負載，根據該電子裝置所量測的該負載重心的轉移以及所量測重量的改變，判斷該負載是由單物件或雙物件提供，對應於該負載被判斷為由單物件提供，判斷是否該負載未持續超過一預設時間，對應於該負載持續超過該預設時間，進入該電子裝置的一選單模式，以及對應於該負載被判斷為由雙物件提供或是該負載持續超過該預設時間，繼續量測該使用者的該體重。
一種電腦可讀取記錄媒體，用以儲存一電腦程式，該電腦程式經由電子裝置載入以執行下列步驟，其中該電子裝置具有體重量測功能：接收多筆使用者資訊，其中各所述使用者資訊包括對應使用者的一心電圖；偵測踏上該電子裝置的一第一使用者；對應偵測到踏上該電子裝置的該第一使用者，使用該電子裝置的多個電極量測該第一使用者的該心電圖；比較所量測的該心電圖與所接收的所述多筆使用者資訊，以至少根據由該心電圖分析出的多個特徵，識別該第一使用者的身分；啟動該電子裝置，以對應所識別的該身分量測該第一使用者的該資料；以及量測關於該使用者的身體狀況的資料。
一種身體狀況建議方法，適用於一電子裝置，該方法包括下列步驟：配置多個感測裝置於一使用者，以量測關於該使用者的身體狀況的資料；收集所述多個感測裝置量測的該資料；整合所收集的該資料，以估測該使用者的目前身體狀況；至少根據該使用者的該目前身體狀況作出一建議；以及提示該建議，其中整合所收集資料以估測該使用者的該目前身體狀況，以及至少根據該使用者的該目前身體狀況作出該建議的步驟包括：根據該使用者的運動活動類型，加權所收集的該資料，其中該運動活動類型是根據預測由所述多個感測裝置收集的以及記錄在該使用者的該歷史的多筆生理資料來決定；以及根據加權後的該資料，估測該使用者的每日總能量消耗(total daily energy expenditure，TDEE)資料，並根據該每日總能量消耗資料作出該建議。
如申請專利範圍第13項所述的方法，其中所述多個感測裝置包括加速度感測器、重力感測器、陀螺儀、電子羅盤、計步器、體重計、體溫計、耳溫計、血壓計、血糖計、血氧計、體脂計、心率監測器、水分感測器、乳酸感測器、心電圖感測器、光體積變化描記圖(PPG)感測器、氣溫計、氣壓計、溼度計、懸浮微粒監測儀(aerosol mass monitor)、氣體感測器其中之一或其組合。
一種身體狀況建議之電子裝置，包括：連接裝置，連接使用者所配戴或為該使用者配置的多個感測裝置，其中所述多個感測裝置是用以量測關於該使用者的身體狀況的資料；提示裝置；儲存裝置，記錄多個模組；以及處理器，耦接該連接裝置、該儲存裝置及該提示裝置，存取並執行記錄於該儲存裝置中的所述多個模組，其中所述多個模組包括：資料收集模組，收集所述多個感測裝置量測的關於該使用者的該身體狀況的該資料；估測模組，整合所收集的該資料，以估測該使用者的目前身體狀況；建議作出模組，至少根據該使用者的該目前身體狀況作出一建議；以及提示模組，利用該提示裝置提示該建議，其中該估測模組更根據該使用者的運動活動類型，加權所收集的該資料，以及根據加權後的該資料，估測該使用者的每日總能量消耗資料，其中該運動活動類型是由所述多個感測裝置收集的以及記錄在該使用者的該歷史的多筆生理資料來決定；以及該建議作出模組更根據該每日總能量消耗資料作出該建議。
如申請專利範圍第15項所述的電子裝置，其中所述多個感測裝置包括加速度感測器、重力感測器、陀螺儀、電子羅盤、計步器、體重計、體溫計、耳溫計、血壓計、血糖計、血氧計、體脂計、心率監測器、水分感測器、乳酸感測器、心電圖感測器、光體積變化描記圖(PPG)感測器、氣溫計、氣壓計、溼度計、懸浮微粒監測儀(aerosol mass monitor)、氣體感測器其中之一或其組合。
一種電腦可讀取記錄媒體，用以儲存一電腦程式，該電腦程式經由電子裝置載入以執行下列步驟：配置多個感測裝置於一使用者，以量測關於該使用者的身體狀況的資料；收集所述多個感測裝置量測的該資料；整合所收集的該資料，以估測該使用者的目前身體狀況；至少根據該使用者的該目前身體狀況作出一建議；以及提示該建議，其中整合所收集資料以估測該使用者的該目前身體狀況，以及至少根據該使用者的該目前身體狀況作出該建議的步驟包括：根據該使用者的運動活動類型，加權所收集的該資料，其中該運動活動類型是根據預測由所述多個感測裝置收集的以及記錄在該使用者的該歷史的多筆生理資料來決定；以及根據加權後的該資料，估測該使用者的每日總能量消耗(total daily energy expenditure，TDEE)資料，並根據該每日總能量消耗資料作出該建議。
一種身體狀況量測方法，適用於一電子裝置，其中該電子裝置具有體重量測功能，該方法包括下列步驟：偵測作用於該電子裝置上的一負載；根據該電子裝置所量測的該負載重心的轉移以及所量測重量的改變，判斷該負載是由單物件或雙物件提供；對應於該負載被判斷為由單物件提供，判斷是否該負載持續超過一預設時間；對應於該負載未持續超過該預設時間，進入該電子裝置的一選單模式；以及對應於該負載被判斷為由雙物件提供或是該負載持續超過該預設時間，繼續量測該使用者的該體重。
一種身體狀況量測之電子裝置，包括：儲存裝置，記錄多個模組；以及處理器，耦接該該儲存裝置，存取並執行記錄於該儲存裝置中的所述多個模組，其中所述多個模組包括：物件偵測模組，偵測作用於該電子裝置上的一負載，根據該電子裝置所量測的該負載重心的轉移以及所量測重量的改變，判斷該負載是由單物件或雙物件提供，對應於該負載被判斷為由單物件提供，判斷是否該負載未持續超過一預設時間，對應於該負載持續超過該預設時間，進入該體重計的一選單模式，以及對應於該負載被判斷為由雙物件提供或是該負載持續超過該預設時間，繼續量測該使用者的該體重。
一種電腦可讀取記錄媒體，用以儲存一電腦程式，該電腦程式經由電子裝置載入以執行下列步驟，其中該電子裝置具有體重量測功能：偵測作用於該電子裝置上的一負載；根據該電子裝置所量測的該負載重心的轉移以及所量測重量的改變，判斷該負載是由單物件或雙物件提供；對應於該負載被判斷為由單物件提供，判斷是否該負載持續超過一預設時間；對應於該負載未持續超過該預設時間，進入該電子裝置的一選單模式；以及對應於該負載被判斷為由雙物件提供或是該負載持續超過該預設時間，繼續量測該使用者的該體重。