CN106422206B - 一种基于智能手环的运动规范性识别方法 - Google Patents

一种基于智能手环的运动规范性识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于智能手环的运动规范性识别方法。本发明包括：建立在进行健身运动时，三轴加速度和健身者身高、体重与各关节运动状态参数之间的数学模型；针对不同人群，不同健身运动，提出建立运动状态参数标准库的方案。本发明所提供的基于智能手环的运动规范性识别方法及运动方案，能够对健身者健身时的动作标准程度进行检验，当动作不规范时能够提醒健身者对不规范动作进行矫正。另外，本发明所提供的装置能具体到哪条手臂的哪个关节动作不规范，便于健身者快速矫正。

Description

一种基于智能手环的运动规范性识别方法
技术领域
本发明涉及一种基于智能手环的运动规范性识别方法。
背景技术
随着全民健身的全面开展，越来越多的人们参与到运动健身当中。伴随而来，辅助健身运动的智能产品也变得十分普遍，比如智能手环装置。但传统的智能手环装置只是对人们运动过程中的步数采集和心率等物理量进行检测，无法对运动及健身动作是否规范进行检测。运动健身动作不规范会造成多种不良影响，如运动损伤的风险增加、肌肉协调性降低、健身效率降低等。因此，为了更高效、更标准的健身运动，有必要提供一种基于智能手环的运动规范性识别方法及运动方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够对健身者在上一个健身动作周期内的动作规范程度进行检测，并将检测结果反馈给健身者，若动作不规范，装置会提醒健身者在下一个运动周期内进行动作矫正的基于智能手环的运动规范性识别方法。
本发明的目的是这样实现的：
(1)建立在进行健身运动时，三轴加速度和健身者身高、体重与各关节运动状态参数之间的数学模型其中j＝1、2、3依次对应腕关节、肘关节、肩关节；i＝1、2、3时依次对应关节转角、关节转角速度、关节力矩；
(2)针对不同人群，不同健身运动，提出建立运动状态参数标准库的方案，具体包含如下步骤：
(2.1)专业健身运动员佩戴智能手环进行一个周期的健身动作；
(2.2)智能手环检测出一个动作周期内，多个时刻的三轴加速度；
(2.3)根据上一步中检测出的三轴加速度，结合之前建立好的三轴加速度—关节运动状态参数数学模型，求解出进行标准动作时，一个动作周期内，不同时刻的关节运动状态参数；
(2.4)拟合一个动作周期内各运动状态参数的变化曲线；
(2.5)将拟合结果存入运动状态参数标准库中；
(2.6)重复上述步骤，根据不同身材的健身运动员，不同的健身运动，建立多个运动状态参数标准库；
(3)识别与矫正不规范动作，具体包含如下步骤：
(3.1)进行健身运动前，健身者在与智能手环搭配的App中输入身高体重，选择将要进行的健身运动；
(3.2)手机App根据健身者的身高体重和将要进行的健身运动等信息，选择相对应的运动状态参数标准库；
(3.3)健身者进行一个周期的健身动作；
(3.4)手环检测此动作周期内，不同时刻的三轴加速度；
(3.5)结合之前建立好的数学模型，计算出此动作周期内不同时刻的关节运动状态参数；
(3.6)将计算结果与标准库中的运动状态参数进行比较，对比较结果进行评估，得出那个部位的动作不规范，动作不规范包括关节动作幅度不够，关节用力不够，关节运动频率过大；
(3.7)将评估结果通过智能手环传达给健身者，提醒健身者在下一个运动周期内进行更改；
(3.8)重复步骤(3.3)-步骤(3.7)；
(4)针对步骤(3.6)建立对不规范动作识别并矫正的方法：
(4.1)根据多组三轴加速度数据以及健身者的身高体重，基于数学模型计算出多个时刻的运动状态参数
(4.2)根据得到的多组不同时刻的运动状态参数，用拟合函数获取各个运动参数在一个周期内的变化曲线Ti j；
(4.3)标准库中的各运动状态参数在一个周期的变化曲线将两组曲线相对应的两条做差后取绝对值得到
(4.4)获取中的最大幅值和最小幅值
(4.5)计算最大和最小幅值之差的绝对值
(4.6)依次比较和阀值fi j的大小，若小于阀值则定位动作规范，大于阀值则定位不规范；
(4.7)对于不规范的曲线得出此时的i，j，评估得出哪一个关节的哪一项运动参数不规范作；
(5)当健身者在进行需要双臂做对称动作的健身运动时，通过佩戴两个智能手环来进行健身动作的矫正，具体包含如下步骤：
(5.1)类似于发明3中的步骤，两个智能手环分别将一个动作周期内的三轴加速度数据传给手机；
(5.2)手机App以此计算出两臂各关节的运动状态参数；
(5.3)比较两臂对应关节的运动状态参数，以实现对双臂动作是否满足对称性进行评估。
(5.4)将评估结果回传到智能手环，以更接近标准动作的手臂为准提醒健身者适当调整另一条手臂的动作。
本发明的有益效果在于：
本发明所提供的基于智能手环的运动规范性识别方法及运动方案，能够对健身者健身时的动作标准程度进行检验，当动作不规范时能够提醒健身者对不规范动作进行矫正。
另外，本发明所提供的装置能具体到哪条手臂的哪个关节动作不规范，便于健身者快速矫正。
另外，本发明所提供的装置具备多个以专业健身运动员为标准建立的运动状态参数标准库，能够为不同身材，进行不同运动的健身者做参照标准。
另外，本发明所提供的装置，针对不太常见的健身运动，使用者可根据自身需求对标准库进行扩充。
另外，本发明所提供的装置，通过智能手环和手机App配合使用，十分方便，易于推广。
附图说明
图1为本发明实施例基于智能手环的运动规范性识别方法及运动方案所提供的运动方案的流程示意图；
图2为运动参数标准库建立方案的流程示意图；
图3为对不规范动作识别与矫正方法的流程示意图；
图4为应用案例的示意图；
图5为一个动作周期内肘关节转角的变化曲线示意图；
图6为一个动作周期内肘关节标准转角与实际转角之差绝对值的变化曲线；
图7为一个动作周期内肘关节力矩的变化曲线；
图8为一个动作周期内肘关节标准力矩与实际力矩之差绝对值的变化曲线。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步描述。
本发明公开了一种基于智能手环的运动规范性识别方法及运动方案，能够对健身者健身时的动作规范程度进行检验，当动作不规范时能够提醒健身者进行矫正。针对不同人群，不同健身运动，提出了一套建立运动状态参数标准库的方案；建立了一种对不规范动作识别并提醒健身者矫正的方法；提出了一套包括识别与矫正不规范动作的运动方案。本发明能够满足人们对健康运动的高标准要求。
本发明包括发明1：建立了在进行健身运动时，三轴加速度和健身者身高、体重与各关节运动状态参数之间的数学模型(其中j＝1、2、3依次对应腕关节、肘关节、肩关节；i＝1、2、3时依次对应关节转角、关节转角速度、关节力矩)。
发明2：针对不同人群，不同健身运动，提出了一套建立运动状态参数标准库的方案，具体包含如下步骤：
1.专业健身运动员佩戴智能手环进行一个周期的健身动作；
2.智能手环检测出一个动作周期内，多个时刻的三轴加速度；
3.根据上一步中检测出的三轴加速度，结合之前建立好的“三轴加速度—关节运动状态参数”数学模型，求解出进行标准动作时，一个动作周期内，不同时刻的关节运动状态参数；
4.拟合一个动作周期内各运动状态参数的变化曲线；
5.将拟合结果存入运动状态参数标准库中；
6.重复上述步骤，根据不同身材的健身运动员，不同的健身运动，建立多个运动状态参数标准库；
发明3：根据本发明所提供的基于智能手环的运动规范性识别方法及运动方案，提出了一套包括识别与矫正不规范动作的运动方案，具体包含如下步骤：
1.进行健身运动前，健身者在与智能手环搭配的App中输入身高体重，选择将要进行的健身运动；
2.手机App根据健身者的身高体重和将要进行的健身运动等信息，选择相对应的运动状态参数标准库；
3.健身者进行一个周期的健身动作；
4.手环检测此动作周期内，不同时刻的三轴加速度；
5.结合之前建立好的数学模型，计算出此动作周期内不同时刻的关节运动状态参数；
6.将计算结果与标准库中的运动状态参数进行比较，对比较结果进行评估，得出那个部位的动作不规范(动作不规范如关节动作幅度不够，关节用力不够，关节运动频率过大等)；
7.将评估结果通过智能手环传达给健身者，提醒健身者在下一个运动周期内进行更改；
8.重复步骤3-步骤7；
发明4：针对发明3中的步骤6建立了一种对不规范动作识别并矫正的方法，具体包含如下步骤：
1.根据多组三轴加速度数据以及健身者的身高体重，基于数学模型计算出多个时刻的运动状态参数
2.根据得到的多组不同时刻的运动状态参数，用拟合函数获取各个运动参数在一个周期内的变化曲线Ti j；
3.标准库中的各运动状态参数在一个周期的变化曲线将两组曲线相对应的两条做差后取绝对值得到
4.获取中的最大幅值和最小幅值
5.计算最大和最小幅值之差的绝对值
6.依次比较和阀值fi j的大小，若小于阀值则定位动作“规范”，大于阀值则定位“不规范”；
7.对于“不规范”的曲线得出此时的i，j，评估得出哪一个关节的哪一项运动参数不规范作；
发明4：当健身者在进行需要双臂做对称动作的健身运动(如卧推，扩胸等)时，可以通过佩戴两个智能手环来进行健身动作的矫正，具体包含如下步骤：
步骤1类似于发明3中的步骤，两个智能手环分别将一个动作周期内的三轴加速度数据传给手机；
步骤2手机App以此计算出两臂各关节的运动状态参数；
步骤3比较两臂对应关节的运动状态参数，以实现对双臂动作是否满足对称性进行评估。
步骤4将评估结果回传到智能手环，以更接近标准动作的手臂为准提醒健身者适当调整另一条手臂的动作。
参见图1，为本发明实施例基于智能手环的运动规范性识别方法及运动方案的实现流程示意图，包括如下步骤：
S101：健身时，健身者佩戴一个或两个智能手环，并在手机App中输入自己的身高体重和既将要进行的健身运动；
S102：根据使用者的身高h、体重w、将要进行的健身运动等信息，手机App自动调出相对应的运动状态参数标准库；
S103：健身者进行一个周期的健身动作；
S104：手环检测到此动作周期内不同时刻的三轴加速度，并将三轴加速度数据通过蓝牙通讯传给手机；
S105：利用多组三轴加速度数据，基于数学模型计算出多个时刻的运动状态参数
S106：将计算结果与标准库中的运动状态参数进行比较，对比较结果进行评估，得出那个部位的动作不规范(动作不规范如关节动作幅度不够，关节用力不够等)，将评估结果通过蓝牙通讯传给智能手环；
S107：智能手环将评估结果传达给健身者，提醒健身者在下一个运动周期内进行更改，之后重复S103-S107；
非健身时，需要建立三轴加速度与各关节运动状态参数之间的数学模型(S110)，建立运动状态参数标准库(S108)，针对一些不太常见的运动，健身者可用根据自身需要对运动状态标准库进行扩充(S109)。下面对S108做详细说明。
参见图2，为运动参数标准库建立方案的流程示意图，包括如下步骤：
S1081：专业健身运动员佩戴智能手环进行多个标准健身动作；
S1082：智能手环检测上述运动过程中的三轴加速度；
S1083：根据上一步中检测出的三轴加速度，结合之前建立好的“三轴加速度—关节运动状态参数”数学模型，求解出进行标准动作时，一个动作周期内，不同时刻的关节运动状态参数；
S1084：拟合一个动作周期内各运动状态参数的变化曲线；
S1085：将结果存入运动状态参数标准库中；
S1086：重复上述步骤，根据不同身材的健身运动员，不同的健身运动，建立多个运动状态参数标准库；
S106详述：
S1061：利用多组三轴加速度数据，基于数学模型计算出多个时刻的运动状态参数
S1062：用拟合函数获取各个运动参数在一个周期内的变化曲线Ti j；
S1063：调用标准库中的各运动状态参数在一个周期的变化曲线将两组曲线相对应的两条做差后取绝对值得到
S1064：获取中的最大幅值和最小幅值
S1065：计算最大和最小幅值之差的绝对值
S1066：依次比较和阀值fi j的大小，若小于阀值则视为动作“规范”，大于阀值则视为动作“不规范”；
S1067：对于“不规范”的曲线得出此时的i，j，评估得出哪一个关节的哪一项运动参数不规范作；
应用案例
下面结合图4-图8，以举哑铃这一健身运动为例，对其容易产生的两种不规范动作在本装置的帮助下进行矫正的流程做详细说明
(1)肘关节动作幅度不够：
如图4所示，准备进行健身动作时，腕关节位于A处，当进行规范健身动作时，腕关节的极限位置应位于C处。图4中的健身者腕关节极限位置仅到达B处，显然动作幅度不够，无法达到预期的健身效果。
当图示里的健身者佩戴本发明所提供的健身规范性识别装置进行一个周期的健身动作时(针对本案例中的健身者，一个动作周期代表A-B-A)，装置获取本动作周期内的多个时刻的运动状态参数并用拟合函数获取各个运动参数在一个动作周期内的变化曲线Ti j。
由于哑铃运动的动作幅度对应肘关节运动参数中的关节转角，故以图5“一个动作周期内肘关节转角的变化曲线”来说明。图5中虚线代表标准库中的曲线实线代表实际的曲线T1 2。(注：实际健身时，标准动作的动作周期同实际动作的动作周期并不相同，但是为了便于对曲线进行比较分析，适当横向拉伸两条曲线，使二者的起点和终点重合)
图6表示一个动作周期内肘关节标准转角与实际转角之差绝对值的变化曲线既观察图像可知曲线的最大幅值最小幅值
最大和最小幅值之差的绝对值假设之前预设阀值f1 2＝0.2α1，可见故判定此时动作不规范，此时i＝1，j＝2，故装置会提醒健身者此时肘关节的动作幅度不够，需要加以纠正。
(2)肘关节用力不够：
如图4所示，进行标准动作时，克服哑铃负载所施加的力矩M主要集中在肘关节，但由于一些健身者的动作不够规范，用力部位不准确，会使力矩M主要集中在腕关节。如此不但达不到健身效果，还会对腕关节造成伤害。
类似的，装置获取本动作周期内的多个时刻的运动状态参数并用拟合函数获取各个运动参数在一个周期内的变化曲线Ti j。
由于肘关节用力程度对应肘关节运动参数中的肘关节力矩，故以图7“一个动作周期内肘关节力矩的变化曲线”来说明。图7中虚线代表标准库中的曲线实线代表实际的曲线
图8表示一个动作周期内肘关节标准力矩与实际力矩差的绝对值变化曲线既观察图像可知曲线的最大幅值最小幅值
最大和最小幅值之差的绝对值假设之前预设阀值可见故判定此时动作不规范。此时i＝1，j＝2，故装置会提醒健身者此时肘关节的用力不够，需要加以纠正。

Claims (1)

1.一种基于智能手环的运动规范性识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)建立在进行健身运动时，三轴加速度和健身者身高、体重与各关节运动状态参数之间的数学模型其中j＝1、2、3依次对应腕关节、肘关节、肩关节；i＝1、2、3时依次对应关节转角、关节转角速度、关节力矩；
(2)针对不同人群，不同健身运动，提出建立运动状态参数标准库的方案，具体包含如下步骤：
(2.1)专业健身运动员佩戴智能手环进行一个周期的健身动作；
(2.2)智能手环检测出一个动作周期内，多个时刻的三轴加速度；
(2.3)根据上一步中检测出的三轴加速度，结合之前建立好的三轴加速度—关节运动状态参数数学模型，求解出进行标准动作时，一个动作周期内，不同时刻的关节运动状态参数；
(2.4)拟合一个动作周期内各运动状态参数的变化曲线；
(2.5)将拟合结果存入运动状态参数标准库中；
(2.6)重复步骤(2.1)—步骤(2.5)，根据不同身材的健身运动员，不同的健身运动，建立多个运动状态参数标准库；
(3)识别与矫正不规范动作，具体包含如下步骤：
(3.1)进行健身运动前，健身者在与智能手环搭配的手机软件中输入身高、体重，选择将要进行的健身运动；
(3.2)手机软件根据健身者的身高、体重和将要进行的健身运动信息，选择相对应的运动状态参数标准库；
(3.3)健身者进行一个周期的健身动作；
(3.4)手环检测此动作周期内，不同时刻的三轴加速度；
(3.5)结合之前建立好的数学模型，计算出此动作周期内不同时刻的关节运动状态参数；
(3.6)将计算结果与标准库中的运动状态参数进行比较，对比较结果进行评估，得出哪个部位的动作不规范，动作不规范包括关节动作幅度不够，关节用力不够，关节运动频率过大；
(3.7)将评估结果通过智能手环传达给健身者，提醒健身者在下一个运动周期内进行更改；
(3.8)重复步骤(3.3)-步骤(3.7)；
(4)针对步骤(3.6)建立对不规范动作识别并矫正的方法：
(4.1)根据多组三轴加速度数据以及健身者的身高、体重，基于三轴加速度—关节运动状态参数数学模型计算出多个时刻的运动状态参数h为身高、w为体重；
(4.2)根据得到的多组不同时刻的运动状态参数，用拟合函数获取各个运动参数在一个周期内的变化曲线Ti j；
(4.3)标准库中的各运动状态参数在一个周期的变化曲线将两组曲线相对应的两条做差后取绝对值得到
(4.4)获取中的最大幅值和最小幅值
(4.5)计算最大和最小幅值之差的绝对值
(4.6)依次比较和阀值fi j的大小，若小于阀值则定位动作规范，大于阀值则定位不规范；
(4.7)对于不规范的曲线得出此时的i，j，评估得出哪一个关节的哪一项运动参数不规范；
(5)当健身者在进行需要双臂做对称动作的健身运动时，通过佩戴两个智能手环来进行健身动作的矫正，具体包含如下步骤：
(5.1)与步骤(3)的步骤相同，两个智能手环分别将一个动作周期内的三轴加速度数据传给手机；
(5.2)手机软件以此计算出两臂各关节的运动状态参数；
(5.3)比较两臂对应关节的运动状态参数，以实现对双臂动作是否满足对称性进行评估；
(5.4)将评估结果回传到智能手环，以更接近标准动作的手臂为准提醒健身者适当调整另一条手臂的动作。
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