CN107169269A - 健康运动能力评估***和方法 - Google Patents

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潘卫东
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Abstract

本发明公开一种健康运动能力评估***和方法，包括：获得至少一个用户的至少一次运动信息，其中，每次运动信息至少包括动作信息和体征信息；将每个用户的至少一次运动信息传送到云端后，与云端预设的人体机能反应模型匹配，获得该用户的个体机能反应曲线，其中，所述人体机能发应模型包括有人体在不同的运动强度下对应的人体机能反应的标准曲线，而该个体机能反应曲线包括有该用户在其人体机能临界状态所对应的运动强度数据；向用户返回该个体机能反应曲线和/或人体机能临界状态所对应的运动强度数据。本发明可保证用户的体育锻炼运动在人体机能反应安全范围内进行，有效防止因过度运动导致意外发生。

Description

健康运动能力评估***和方法
技术领域
本发明涉及医疗健康领域，尤其涉及一种健康运动能力评估***和方法。
背景技术
作为保持健康、预防疾病的一种重要途径，运动健身越来越受到现代人的青睐。众所周知地，适当的体育锻炼能够增强人体机能反应水平，强身健体，裨益身心。然而，若运动过量，则不但会对身体造成损害，严重时还能导致突发意外情况。
发明内容
本发明所解决的技术问题是，提供一种健康运动能力评估***，该***可有效保证用户的体育锻炼等运动在用户的人体机能反应安全的范围内进行，有效防止因过度运动导致意外发生。
本发明进一步所解决的技术问题是，提供一种健康运动能力评估方法，该方法可有效保证用户的体育锻炼等运动在用户的人体机能反应安全的范围内进行，有效防止因过度运动导致意外发生。
为了解决上述技术问题，本发明公开了以下方案：
一种健康运动能力评估***，包括：
运动信息获得单元，用于获得至少一个用户的至少一次运动信息，其中，每次运动信息至少包括动作信息和体征信息；
个体机能反应曲线获得单元，用于将每个用户的至少一次运动信息传送到云端后，与云端预设的人体机能反应模型匹配，获得该用户的个体机能反应曲线，其中，所述人体机能发应模型包括有人体在不同的运动强度下对应的人体机能反应的标准曲线，而该个体机能反应曲线包括有该用户在其人体机能临界状态所对应的运动强度数据；
评估结果输出单元，用于向用户返回该个体机能反应曲线和/或人体机能临界状态所对应的运动强度数据。
优选地，所述个体机能反应曲线获得单元包括：
动作信息匹配单元，用于获得所述动作信息在所述人体机能反应模型中对应的坐标；
人体机能反应模型拟合单元，用于获得拟合曲线；
个体机能反应数据拟合单元，用于根据拟合关系和人体机能反应模型中动作数据对应的人体机能反应数据，得到该用户的人体机能反应曲线。
优选地，还包括：
运动模型获得单元，用于根据每个用户的所述至少一次运动信息建立该用户的运动评估模型；
运动模型匹配单元，用于将所述该用户的运动评估模型传送到云端后，与云端预设的人体机能反应模型匹配，获得该用户的个体机能反应曲线。
优选地，所述人体机能反应模型通过大数据或者医学标准数据或者两者的结合获得。
优选地，还包括：
人体机能反应模型云更新单元，用于根据所述运动信息，对所述云端预设的人体机能反应模型进行动态调整。
相应地，本发明还公开了一种健康运动能力评估方法，包括：
获得至少一个用户的至少一次运动信息，其中，每次运动信息至少包括动作信息和体征信息；
将每个用户的至少一次运动信息传送到云端后，与云端预设的人体机能反应模型匹配，获得该用户的个体机能反应曲线，其中，所述人体机能发应模型包括有人体在不同的运动强度下对应的人体机能反应的标准曲线，而该个体机能反应曲线包括有该用户在其人体机能临界状态所对应的运动强度数据；
向用户返回该个体机能反应曲线和/或人体机能临界状态所对应的运动强度数据。
优选地，所述与云端预设的人体机能反应模型匹配，获得该用户的个体机能反应曲线包括：
获得所述动作信息在所述人体机能反应模型中对应的坐标；
获得拟合曲线；
拟合关系和人体机能反应模型中动作数据对应的人体机能反应数据，得到该用户的人体机能反应曲线。
优选地，获得至少一个用户的至少一次运动信息之后还包括：
根据每个用户的所述至少一次运动信息建立该用户的运动评估模型；
将所述该用户的运动评估模型传送到云端后，与云端预设的人体机能反应模型匹配，获得该用户的个体机能反应曲线。
优选地，所述人体机能反应模型通过大数据或者医学标准数据或者两者的结合获得。
优选地，还包括：
根据所述运动信息，对所述云端预设的人体机能反应模型进行动态调整。
本发明的有益效果是：
本发明的实施例通过根据用户的运动信息和人体机能反应模型获得用户的个体机能反应曲线，从而有效保证了用户的体育锻炼等运动在用户的人体机能反应安全的范围内进行，有效防止了因过度运动导致意外发生。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的健康运动能力评估***一个实施例的组成示意图。
图2是本发明的健康运动能力评估方法一个实施例的流程示意图。
图3是本发明的健康运动能力评估方法一个实施例中获得个体机能反应曲线的流程示意图。
具体实施方式
下面参考图1详细描述本发明提供的健康运动能力评估***的一个实施例；如图1所示，本实施例主要包括：
运动信息获得单元1，用于获得至少一个用户的至少一次运动信息，其中，每次运动信息至少包括动作信息和体征信息；
个体机能反应曲线获得单元2，用于将每个用户的至少一次运动信息传送到云端后，与云端预设的人体机能反应模型匹配，获得该用户的个体机能反应曲线，其中，所述人体机能发应模型包括有人体在不同的运动强度下对应的人体机能反应的标准曲线，而该个体机能反应曲线包括有该用户在其人体机能临界状态所对应的运动强度数据；
评估结果输出单元3，用于向用户返回该个体机能反应曲线和/或人体机能临界状态所对应的运动强度数据。
具体实现时，所述个体机能反应曲线获得单元2可具体包括：
动作信息匹配单元21，用于获得所述动作信息在所述人体机能反应模型中对应的坐标；
人体机能反应模型拟合单元22，用于获得拟合曲线；
个体机能反应数据拟合单元23，用于根据拟合关系和人体机能反应模型中动作数据对应的人体机能反应数据，得到该用户的人体机能反应曲线。
另外，本实施例还可包括：
运动模型获得单元4，用于根据每个用户的所述至少一次运动信息建立该用户的运动评估模型；
运动模型匹配单元5，用于将所述该用户的运动评估模型传送到云端后，与云端预设的人体机能反应模型匹配，获得该用户的个体机能反应曲线。
具体实现时，所述人体机能反应模型可通过大数据或者医学标准数据或者两者的结合获得。
进一步地，本实施例还可包括：
人体机能反应模型云更新单元6，用于根据所述运动信息，对所述云端预设的人体机能反应模型进行动态调整。
下面参考图2和图3详细描述本发明提供的健康运动能力评估方法的一个实施例；如图2所示，本实施例实现一次健康运动能力评估流程主要包括以下步骤：
在步骤S1中，获得至少一个用户的至少一次运动信息，其中，每次运动信息至少包括动作信息和体征信息；
在步骤S2中，将每个用户的至少一次运动信息传送到云端后，与云端预设的人体机能反应模型匹配，获得该用户的个体机能反应曲线，其中，所述人体机能发应模型包括有人体在不同的运动强度下对应的人体机能反应的标准曲线，而该个体机能反应曲线包括有该用户在其人体机能临界状态所对应的运动强度数据；
在步骤S3中，向用户返回该个体机能反应曲线和/或人体机能临界状态所对应的运动强度数据。
参考图3，本实施例中，步骤S2中所述与云端预设的人体机能反应模型匹配，获得该用户的个体机能反应曲线可具体包括：
在步骤S21中，获得所述动作信息在所述人体机能反应模型中对应的坐标；
在步骤S22中，获得拟合曲线；
在步骤S23中，根据拟合关系和人体机能反应模型中动作数据对应的人体机能反应数据，得到该用户的人体机能反应曲线。
另外，本实施例中，在步骤S1中获得至少一个用户的至少一次运动信息之后还可包括：
根据每个用户的所述至少一次运动信息建立该用户的运动评估模型；
将所述该用户的运动评估模型传送到云端后，与云端预设的人体机能反应模型匹配，获得该用户的个体机能反应曲线。
具体实现时，所述人体机能反应模型通过大数据或者医学标准数据或者两者的结合获得。
进一步地，本实施例还可包括：
在步骤S4中，根据所述运动信息，对所述云端预设的人体机能反应模型进行动态调整。
以上所述各实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
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 (10)

1.一种健康运动能力评估***，其特征在于，包括：
运动信息获得单元，用于获得至少一个用户的至少一次运动信息，其中，每次运动信息至少包括动作信息和体征信息；
个体机能反应曲线获得单元，用于将每个用户的至少一次运动信息传送到云端后，与云端预设的人体机能反应模型匹配，获得该用户的个体机能反应曲线，其中，所述人体机能发应模型包括有人体在不同的运动强度下对应的人体机能反应的标准曲线，而该个体机能反应曲线包括有该用户在其人体机能临界状态所对应的运动强度数据；
评估结果输出单元，用于向用户返回该个体机能反应曲线和/或人体机能临界状态所对应的运动强度数据。
2.如权利要求1所述的***，其特征在于，所述个体机能反应曲线获得单元包括：
动作信息匹配单元，用于获得所述动作信息在所述人体机能反应模型中对应的坐标；
人体机能反应模型拟合单元，用于获得拟合曲线；
个体机能反应数据拟合单元，根据拟合关系和人体机能反应模型中动作数据对应的人体机能反应数据，得到该用户的人体机能反应曲线。
3.如权利要求1或2所述的***，其特征在于，还包括：
运动模型获得单元，用于根据每个用户的所述至少一次运动信息建立该用户的运动评估模型；
运动模型匹配单元，用于将所述该用户的运动评估模型传送到云端后，与云端预设的人体机能反应模型匹配，获得该用户的个体机能反应曲线。
4.如权利要求1或2所述的***，其特征在于，所述人体机能反应模型通过大数据或者医学标准数据或者两者的结合获得。
5.如权利要求4所述的***，其特征在于，还包括：
人体机能反应模型云更新单元，用于根据所述运动信息，对所述云端预设的人体机能反应模型进行动态调整。
6.一种健康运动能力评估方法，其特征在于，包括：
获得至少一个用户的至少一次运动信息，其中，每次运动信息至少包括动作信息和体征信息；
将每个用户的至少一次运动信息传送到云端后，与云端预设的人体机能反应模型匹配，获得该用户的个体机能反应曲线，其中，所述人体机能发应模型包括有人体在不同的运动强度下对应的人体机能反应的标准曲线，而该个体机能反应曲线包括有该用户在其人体机能临界状态所对应的运动强度数据；
向用户返回该个体机能反应曲线和/或人体机能临界状态所对应的运动强度数据。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述与云端预设的人体机能反应模型匹配，获得该用户的个体机能反应曲线包括：
获得所述动作信息在所述人体机能反应模型中对应的坐标；
获得拟合曲线；
拟合关系和人体机能反应模型中动作数据对应的人体机能反应数据，得到该用户的人体机能反应曲线。
8.如权利要求6或7所述的方法，其特征在于，获得至少一个用户的至少一次运动信息之后还包括：
根据每个用户的所述至少一次运动信息建立该用户的运动评估模型；
将所述该用户的运动评估模型传送到云端后，与云端预设的人体机能反应模型匹配，获得该用户的个体机能反应曲线。
9.如权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述人体机能反应模型通过大数据或者医学标准数据或者两者的结合获得。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，获得该用户的个体机能反应曲线之后，还包括：
根据所述运动信息，对所述云端预设的人体机能反应模型进行动态调整。
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