CN104056445A - 一种基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法及其装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法及其装置，能够检测到举重、力量训练、瑜伽等肢体动作不明显的运动状态。该基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法，包括通过三轴加速度仪和心率传感器得到运动状态S。本发明申请结合了三轴重力加速度传感器和心率传感器的数据，进行交叉比对，能够有效的检测各种有氧运动和无氧运动，以及睡眠，结果更为准确，可以有效防止因为洗手、叠被子、挥手等操作导致产品误提示进入运动状态，特别是判断一些肢体不移动的运动，比如力量训练、瑜伽、举重等，同时带有激励用户保持这种状态的反馈。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法及其装置，能够检测到举重、力量训练、瑜伽等肢体动作不明显的运动状态。
背景技术
现有的技术手段主要是通过三轴重力加速度仪器的变化来判断，是否处于运动状态，这样的话比较容易误判断，比如，肢体突然大幅度的运动，但是并不是处于运动状态。以及无法判断一些肢体不移动的运动，比如力量训练、瑜伽、举重等。
中国专利申请号：201310574984.X，公开了“一种运动状态监控和反馈装置及其方法” 该运动状态监控和反馈装置，其特征在于，包括：三轴加速度仪，用于实时采集运动时三个方向的加速度值；处理器，通过计算数据和判断时间来监控是否进入运动状态；反馈装置，当进入运动状态后将该状态反馈给用户；电源模块，用于对整个装置进行供电。通过本产品可以有效防止因为洗手、叠被子、挥手等操作导致产品误提示进入运动状态，同时带有激励用户保持这种状态的反馈。实际使用过程中上述产品对于运动状态的判断手段单一，仅通过三轴加速度仪进行判断仍存在误判断，因此，需要对于上述技术方案进行改进，引入新的判断方法，进一步提高运动状态判断的准确度。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术中所存在的上述问题，而提供一种可以准确判断使用者运动状态，并将该运动状态反馈给用户，激励用户保持的基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是：该基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法，其特征在于，步骤如下：
步骤1）通过三轴加速度仪判断是否为运动状态S1，包括：
首先，通过三轴加速度仪得到三个方向x,y,z的加速度，并通过处理器计算综合值AMP，AMP的计算公式如下：
公式1
其中，x是横向的加速度，y是垂直于x的纵向加速度，z是垂直于x和y的垂直加速度；然后，根据T1到T2的时间段T内通过处理器计算AMP与时间形成的曲线面积E的公式如下：
公式2
然后，使用上述公式计算，当通过处理器判断当前时间点开始往回T分钟的面积E大于S时；同时判断10秒内用户是否处于持续运动状态，如果用户连续运动了10秒，防错机制变为ON；其中，S为用户进入有氧运动所需要消耗的最低能量对应的加速度曲线面积；
最后，在同时满足上述条件后，如果以上两个条件都成立时，防错机制变为ON，即运动状态S1=TRUE，否则S1=FALSE。
步骤2）通过心率传感器判断是否为运动状态S2，包括：
首先，通过三轴加速度仪判断用户在ti时刻处于安静状态，心率传感器采集心率值hr (quiet，t) ，采集一段时间处于这种状态的心率，得到该用户的安静心率HR quiet ：
公式3
然后，计算在T1到T2的时间段T内的实时心率H，假设每秒中采集的心率为hi，则：
公式4
接着，通过公式计算T时段用户的最小运动心率h，用户的年龄为age：
公式5
最后，当H>h时，运动状态S2为TRUE，否则S2为FALSE。
步骤3）最后，得到运动状态S：
公式6
S为TRUE则通知手环启动马达和外部显示提示用户进入运动状态，否则就不提示。
作为优选，所述的S为用户进入有氧运动所需要一分钟消耗的最低能量16-19KJ。
一种基于权利要求1、2分析方法的数据处理采集识别装置，其特征在于：包括处理器、心率传感器、三轴加速度仪、输出反馈装置及***电路，所述的心率传感器、三轴加速度仪、输出反馈装置及***电路与处理器电连接。
作为优选，还包括有无线传输装置。
作为优选，所述的无线传输装置为蓝牙或NFC通信模块。
作为优选，所述的输出反馈装置为LED灯、马达、显示器、振子中的一种或几种。
本发明的有益效果是：本专利申请结合了三轴重力加速度传感器和心率传感器的数据，进行交叉比对，能够有效的检测各种有氧运动和无氧运动，以及睡眠，结果更为准确，可以有效防止因为洗手、叠被子、挥手等操作导致产品误提示进入运动状态，特别是判断一些肢体不移动的运动，比如力量训练、瑜伽、举重等，同时带有激励用户保持这种状态的反馈。
附图说明
图1是本发明实施例一的逻辑图。
图2是本发明实施例二的结构示意图。
标号说明：可穿戴设备1、处理器2、心率传感器3、三轴加速度仪4、输出反馈装置5、***电路6、无线传输装置7、数据采集设备8、云服务器9。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
实施例一：参见图1，该基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法，步骤如下：步骤1）通过三轴加速度仪4判断是否为运动状态S1，包括：
首先，通过三轴加速度仪4得到三个方向x,y,z的加速度，并通过处理器2计算综合值AMP，AMP的计算公式如下：
公式1
其中，x是横向的加速度，y是垂直于x的纵向加速度，z是垂直于x和y的垂直加速度。然后，根据T1到T2的时间段T内通过处理器2计算AMP与时间形成的曲线面积E的公式如下：
公式2
然后，使用上述公式计算，当通过处理器2判断当前时间点开始往回T分钟的面积E大于S时；同时判断10秒内用户是否处于持续运动状态，如果用户连续运动了10秒，防错机制变为ON；其中，S为用户进入有氧运动所需要消耗的最低能量对应的加速度曲线面积。
最后，在同时满足上述条件后，如果以上两个条件都成立时，防错机制变为ON，即运动状态S1=TRUE，否则S1=FALSE。
步骤2）通过心率传感器3判断是否为运动状态S2，包括：
首先，通过三轴加速度仪4判断用户在ti时刻处于安静状态，心率传感器3采集心率值hr (quiet，t) ，采集一段时间处于这种状态的心率，得到该用户的安静心率HR quiet ：
公式3
然后，计算在T1到T2的时间段T内的实时心率H，假设每秒中采集的心率为hi，则：
公式4
接着，通过公式计算T时段用户的最小运动心率h，用户的年龄为age：
公式5
最后，当H>h时，运动状态S2为TRUE，否则S2为FALSE。
步骤3）最后，得到运动状态S：
公式6
S为TRUE则通知手环启动马达和外部显示提示用户进入运动状态，否则就不提示。
本实施例中的S为用户进入有氧运动所需要一分钟消耗的最低能量16-19KJ时对应的加速度曲线面积，S数值的大小可根据实际应用需要进行一定限度的调整来满足不同人群的需求，该数值是经验数值，优选数值为17KJ。此外，本实施例中的10秒钟防错机制中采用的运动状态检测手段为现有技术，可通过三轴加速度仪处理判断，或其它技术手段，如计步器常用的连续计步算法等。
实施例二：一种基于实施例一心率和加速度传感器的人体运动分析方法的数据处理采集识别装置，本实施例中的数据处理采集识别装置为一款可穿戴设备1例如智能运动手环，包括处理器2、心率传感器3、三轴加速度仪4、输出反馈装置5及***电路6，心率传感器3、三轴加速度仪4、输出反馈装置5及***电路6分别与处理器2电连接，处理器2主要用于完成数据运算，输出反馈装置5为LED灯、马达、显示器等。为了方便设备无线传输数据，本产品还设有无线传输装置7，本实施例中的无线传输装置7为蓝牙或NFC通信模块，所用的心率传感器3可以为心动光电或光电透射类型的传感器。
本装置通过输出反馈装置5反馈给用户运动状态，并通过无线传输装置7将数据信息传送到电脑、手机、路由器等数据采集设备8，数据采集设备8可上传至云服务器9。
结合上述实施例一、二的具体案例，实施例三：
甲佩戴了心率和三轴重力加速度仪结合的运动激励设备，设备通过三轴重力加速度仪器检测到甲某晚上10点到6点，三轴的AMP变化幅度在5%以内，甲应该处于静止状态；同时检测这时候的心率，并取平均值，得到HRquiet=82，因此甲的安静心率即得到，并且通过上述办法，可在未来不断修正该数值。
甲今年30岁，甲从8：01到8：05在家举哑铃5分钟，检测甲在这5分钟的T=1分钟，实时心率H分别为：
8:01 110
8:02 133
8:03 132
8:04 133
8:05 135
而根据公式5，T=1分钟时，甲的最小运动心率为（210-82-30）×0.5+82=131，则S1从8:02开始为TRUE。
而举哑铃因为振幅较小，E一直是小于S的状态，因此S2为FALSE，因为S1为TRUE，设备将在8：02时检测出来用户正在运动，并通过LED灯、马达、显示器、振子等外部装置提示用户。
本说明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法，其特征在于，步骤如下：
步骤1）通过三轴加速度仪判断是否为运动状态S1，包括：
首先，通过三轴加速度仪得到三个方向x,y,z的加速度，并通过处理器计算综合值AMP，AMP的计算公式如下：
其中，x是横向的加速度，y是垂直于x的纵向加速度，z是垂直于x和y的垂直加速度；然后，根据T1到T2的时间段T内通过处理器计算AMP与时间形成的曲线面积E的公式如下：
然后，使用上述公式计算，当通过处理器判断当前时间点开始往回T分钟的面积E大于S时；同时判断10秒内用户是否处于持续运动状态，如果用户连续运动了10秒，防错机制变为ON；其中，S为用户进入有氧运动所需要消耗的最低能量对应的加速度曲线面积；
最后，在同时满足上述条件后，如果以上两个条件都成立时，防错机制变为ON，即运动状态S1=TRUE，否则S1=FALSE；
步骤2）通过心率传感器判断是否为运动状态S2，包括：
首先，通过三轴加速度仪判断用户在ti时刻处于安静状态，心率传感器采集心率值hr (quiet，t) ，采集一段时间处于这种状态的心率，得到该用户的安静心率HR quiet ：
然后，计算在T1到T2的时间段T内的实时心率H，假设每秒中采集的心率为hi：
接着，通过公式计算T时段用户的最小运动心率h，用户的年龄为age：
最后，当H>h时，运动状态S2为TRUE，否则S2为FALSE；
步骤3）最后，得到运动状态S：
S为TRUE则通知手环反馈给用户进入运动状态，否则就不提示。
2.根据权利要求1所述的基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法，其特征在于：所述的S为用户进入有氧运动所需要一分钟消耗的最低能量16-19KJ。
3.一种基于权利要求1、2分析方法的数据处理采集识别装置，其特征在于：包括处理器、心率传感器、三轴加速度仪、输出反馈装置及***电路，所述的心率传感器、三轴加速度仪、输出反馈装置及***电路与处理器电连接。
4.根据权利要求3所述的数据处理采集识别装置，其特征在于：还包括有无线传输装置。
5.根据权利要求4所述的数据处理采集识别装置，其特征在于：所述的无线传输装置为蓝牙或NFC通信模块。
6.根据权利要求3或4所述的数据处理采集识别装置，其特征在于：所述的输出反馈装置为LED灯、马达、显示器、振子中的一种或几种。
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