TWI687844B - 即時心率監測及運動分析來實現鍛煉監測的系統及方法 - Google Patents

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Abstract

一種實現鍛煉監測的系統及方法，此方法包括：獲得從穿戴式裝置的慣性感測器報告的且與清單中的訓練類型對應的運動讀數；接收清單及與訓練類型中的每一個對應的目標訓練計數或目標訓練時間的目標狀態；基於清單確定當前訓練類型；基於當前訓練類型選擇計算模型中的一個計算模型；與當前訓練類型對應的匹配特性集合和運動讀數進行比較，直到已獲取當前訓練類型的目標狀態；基於清單選擇下一訓練類型；基於下一訓練類型選擇計算模型中的另一個計算模型；確定與清單相關聯的活動資訊；基於目標狀態、活動資訊及清單，計算使用者的鍛煉量。

Description

即時心率監測及運動分析來實現鍛煉監測的系統及方法
本發明是有關於一種基於即時心率監測及/或運動分析而對鍛煉進行的監測。
目前存在多種裝置可整合不同感測器以判斷與所述裝置相關聯的運動，這些裝置包括由使用者穿戴的穿戴式裝置（例如，智慧手錶），其中許多裝置有助於提供顯見的優點，例如使用方便。遺憾的是，這些裝置不能夠向進行各種體育活動或鍛煉的使用者提供詳細資訊。因此，需要提供解決這些技術缺陷的解決方案。
本發明提供一種用即時心率監測及運動分析來實現鍛煉監測的系統及方法。
本發明提供一種系統，包括穿戴式裝置、使用者介面記憶體及記憶體。穿戴式裝置被配置成由使用者穿戴，所述穿戴式裝置包括慣性感測器，所述慣性傳感器具有慣性感測器電路系統，所述慣性感測器被配置成基於所述慣性感測器的運動來報告運動讀數，所述慣性感測器包括加速度計，所述加速度計具有加速度計電路系統，所述加速度計被配置成產生加速度計讀數。使用者介面具有通知裝置及清單設定介面，所述清單設定介面具有清單設定介面電路系統，所述清單設定介面被配置成提供訓練類型的清單，所述通知裝置具有通知裝置電路系統，所述通知裝置被配置成基於所述訓練類型的清單向所述使用者提供通知，所述通知包括與所述清單中的當前訓練類型對應的資訊，所述訓練類型包括至少兩種全身訓練類型，所述至少兩種全身訓練類型中的每一個均與鍛煉所述用戶的上身及下身兩者相關聯。記憶體被配置成存儲計算模型，所述計算模型中的每一個界定與所述訓練類型中的相應一個相關聯的匹配特性集合，與所述至少兩種全身訓練類型相關聯的所述匹配特性集合共用與所述加速度計讀數相關聯的共用確定向量。處理器，具有處理器電路系統，所述處理器被配置成：獲得從所述慣性感測器報告的且與所述清單中的訓練類型對應的所述運動讀數；接收所述訓練類型的清單以及與所述訓練類型中的每一個對應的目標訓練計數或目標訓練時間的目標狀態；基於所述訓練類型的清單來確定所述當前訓練類型；基於所述當前訓練類型來選擇所述計算模型中的一個；將與所述當前訓練類型對應的所述匹配特性集合與所述運動讀數進行比較，直到已獲取所述當前訓練類型的所述目標狀態；基於所述訓練類型的清單來選擇下一訓練類型；基於所述下一訓練類型來選擇所述計算模型中的另一個；確定與所述訓練類型的清單相關聯的活動資訊；以及基於所述目標狀態、所述活動資訊、及所述訓練類型的清單來計算所述使用者的鍛煉量。
本發明提供一種使用穿戴式裝置的方法，所述穿戴式裝置被配置成由使用者穿戴且包括慣性感測器，所述慣性傳感器具有慣性感測器電路系統，所述慣性感測器被配置成基於所述慣性感測器的運動來報告運動讀數，所述慣性感測器包括加速度計，所述加速度計具有加速度計電路系統，所述加速度計被配置成產生加速度計讀數，所述方法包括：向所述使用者提供訓練類型的清單，所述訓練類型的清單包括與當前訓練類型對應的資訊，所述訓練類型包括至少兩種全身訓練類型，所述至少兩種全身訓練類型中的每一個均與鍛煉所述用戶的上身及下身兩者相關聯；以及使用具有處理器電路系統的處理器來：獲得從所述慣性感測器報告的且與所述清單中的訓練類型對應的所述運動讀數；接收所述訓練類型的清單以及與所述訓練類型中的每一個對應的目標訓練計數或目標訓練時間的目標狀態；基於所述訓練類型的清單來確定所述當前訓練類型；基於所述當前訓練類型來從存儲在記憶體中的計算模型中選擇計算模型，所述計算模型中的每一個界定與所述訓練類型中的相應一個相關聯的匹配特性集合，與所述至少兩種全身訓練類型相關聯的所述匹配特徵集合共用與所述加速度計讀數相關聯的共用確定向量；將與所述當前訓練類型對應的所述匹配特性集合與所述運動讀數進行比較，直到已獲取所述當前訓練類型的所述目標狀態；基於所述訓練類型的清單來選擇下一訓練類型；基於所述下一訓練類型來選擇所述計算模型中的另一個；確定與所述訓練類型的清單相關聯的活動資訊；以及基於所述目標狀態、所述活動資訊、及所述訓練類型的清單來計算所述使用者的鍛煉量。
為讓本發明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。
本發明的部份實施例接下來將會配合附圖來詳細描述，以下的描述所引用的元件符號，當不同附圖出現相同的元件符號將視為相同或相似的元件。這些實施例只是本發明的一部份，並未揭示所有本發明的可實施方式。更確切的說，這些實施例只是本發明的專利申請範圍中的方法以及系統的範例。
圖1說明根據本發明其中一個示例性實施例的所提出系統。首先在圖1中介紹所述系統的所有元件及其配置。圖2更詳細地公開所述組件的功能性。
參照圖1，出於示例性目的，所提出系統100可包括心率感測器110、顯示器120、介面模組130、及處理器140。明顯地，前述元件中的每一個均包括用於實行相關功能的相關聯電路系統（例如，感測器電路系統、顯示器電路系統、介面電路系統、及處理器電路系統，儘管圖1中未繪示此種電路系統）。
心率感測器110可為通過各種方式即時測量個體的心率的裝置。出於示例性目的，心率感測器110可為使用紅外線來估測每一單位長度皮膚血液流動變化的光體積描記法（photoplethymography，PPG）裝置，也可使用自身為人熟知的其他方式，例如氣動體積描記法（pneumatic plethysmography）、阻抗心動描記法（impedance cardiography）、心音描記法（phonocardiography）、心電描記法（electrocardiography）。
顯示器120可顯示文本或圖形資訊。出於示例性目的，顯示器120可為液晶顯示器（liquid crystal display，LCD）、發光二極體（light-emitting diode，LED）顯示器、場發射顯示器（field emission display，FED）、等離子體顯示器（plasma display）、量子點顯示器（quantum dot display）等。
介面模組130可為從使用者接收基於觸摸的輸入的輸入裝置。出於示例性目的，介面模組130可為指標裝置（例如，滑鼠）、鍵盤、實體按鈕、遙控裝置（remote control）等。作為另外一種選擇，介面模組130可包括在顯示器120中排列成行及列以檢測由手指或其他物體輸入的觸摸輸入的觸摸檢測元件。觸摸檢測元件可為例如電容觸摸檢測元件（capacitive touch detection component）、表面聲波觸摸檢測元件（surface acoustic wave touch detection component）、電磁觸摸檢測元件（electromagnetic touch detection component）、或近場成像觸摸檢測元件（near-field imaging touch detection component）。
處理器140可處理從心率感測器110獲得的資料以實行所述所提出方法。處理器140可包括以下中的一個或多個：北橋（North Bridge）、南橋（South Bridge）、現場可程式設計陣列（field programmable array，FPGA）、可程式設計邏輯裝置（programmable logic device，PLD）、應用專用積體電路（application specific integrated circuit，ASIC）、或其他相似裝置或者其組合。處理器140還可包括中央處理器（central processing unit，CPU）、可程式設計通用或專用微處理器、數位訊號處理器（digital signal processor，DSP）、應用處理器、基頻處理器（baseband processor）、無線處理器、應用專用積體電路（ASIC）、可程式設計邏輯裝置（PLD）、或其他相似裝置或者其組合。
還應理解，所提出系統100中還可包括記憶體（圖中未示出）。所述記憶體可包括各種形式的非暫時性、易失性、及非易失性記憶體，例如以下中的一個或其組合：靜態或移動的隨機存取記憶體（random access memory，RAM）、唯讀記憶體（read-only memory，ROM）、閃速記憶體、硬驅動機（hard drive）、或者其他相似裝置或介面。所述記憶體可存儲用於實行所述所提出方法的應用程式、代碼、或指令以及從心率感測器110收集的即時資料。
在示例性實施例中，心率感測器110可被實作成將穿戴在使用者手腕周圍的穿戴式裝置，例如手錶、腕帶、健康手鐲（health bracelet）等。顯示器120、介面模組130、及處理器140可被實作成例如智慧手機、膝上型電腦（laptop computer）、管式電腦（tabular computer）、或桌上型電腦（desktop computer）等與穿戴式裝置成對的配套裝置，以從所述穿戴式裝置接收資料。穿戴式裝置及配套裝置可包括通信介面（圖中未示出），例如用於資料傳輸的有線（例如，乙太網（Ethernet）及通用序列匯流排（universal serial bus，USB））或無線（例如，無線局域網（wireless local area network，WLAN）、藍牙（Bluetooth）、近場通信（near-field communication，NFC）、蜂窩（cellular）、無線保真（wireless fidelity，Wifi））電路系統及協定。在一些實施例中，穿戴式裝置可將原始測量資料傳輸到配套裝置而不進行進一步處理。配套裝置可施行所確定功能以靈活地且以開放集成（open integration）的方式處理原始測量資料。在其他實施例中，穿戴式裝置可被程式設計或固線連接為對原始測量資料實行預處理，以提取特定特性來減輕資料傳輸負擔。在另一示例性實施例中，系統100可被實作成獨立穿戴式裝置。本發明在此方面不受限制。
圖2繪示根據本發明其中一個示例性實施例的從心率的角度來看的所提出方法的流程圖。可通過如圖1中所示的所提出系統100來實作圖2所示步驟。
同時參照圖1及圖2，可觸發心率感測器110來進行心率測量（步驟S202），其中可將心率分類成靜態心率（static heart rate）及鍛煉心率（exercise heart rate）。靜態心率是指當用戶不進行鍛煉（S204）且實質上處於靜態狀態時由心率感測器110測量的心率，且也被稱作安靜心率（at-rest heart rate）。在示例性實施例中，對使用者是否處於靜態狀態的判斷（S206）可依靠通過額外的運動感測器進行的測量（S208）來進行。當使用者處於靜態狀態，則處理器140可將此種測量結果設定成靜態心率（S210）。在另一示例性實施例中，可在顯示器120上示出消息來指令使用者坐下或站立不動以進行靜態心率測量。在又一示例性實施例中，處理器140可簡單地檢索用戶的歷史測量結果或與所述用戶同年齡的個體的正常安靜心率並將此心率設定成靜態心率測量結果。
另一方面，鍛煉心率是指當用戶進行鍛煉（S212）時由心率感測器110測量的心率。當處理器140獲得用戶的鍛煉心率（S214）時，處理器140可基於靜態心率及鍛煉心率來計算心率遞增量（S216）並進一步將所述心率遞增量轉換成心率水準及/或卡路里（S218）來告知所述用戶。在此，可依據例如生理參數（例如，年齡、性別、體重、身高、體質指數（body mass index））、過往病史、最近的鍛煉資料等一些心率影響因素（impact factor，FA）來進行所述轉換。
在示例性實施例中，處理器140可針對整個間歇訓練時段來計算包括心率水準及/或卡路里在內的總體統計資料。處理器140還可針對每一間歇訓練迴圈來計算包括心率水準及/或卡路里在內的各別統計資料。還應注意，在所述時段期間可以文本或圖形形式顯示任意暫態測量或計算的資料，例如鍛煉心率、燃燒掉的卡路里、經過的鍛煉時間。
圖3繪示根據本發明其中一個示例性實施例的所提出系統。在圖3中介紹所述系統的所有元件及其配置。結合圖4更詳細地公開所述組件的功能性。
參照圖3，出於示例性目的，所提出系統300可包括運動感測器315、顯示器320、介面模組330、及處理器340，其中使用具有首碼“3”的相似數字來表示與圖1所示元件相似的元件。
運動感測器315可為實作在穿戴式裝置中的一個或多個慣性感測器，所述一個或多個慣性感測器檢測事件或用戶位置改變並相對應地提供對應輸出。出於示例性目的，在本發明示例性實施例中，運動感測器315可為以下中的一個或其組合：加速度計（例如，重力感測器（G-sensor））、陀螺儀（例如，陀螺儀感測器（gyro-sensor））、或檢測穿戴式裝置的線性移動、所述線性移動的方向、或旋轉移動的任意感測器。舉例來說，三軸加速度計（three-axis accelerometer）將回應於對當穿戴式裝置遇到外力時發生的突然移動的任一次檢測來輸出與每一（x-y-z）軸對應的加速度數據。陀螺儀將檢測穿戴式裝置繞空間中的特定軸旋轉的旋轉移動並輸出表現所述旋轉移動的資料。加速度計與陀螺儀的組合可實現對穿戴式裝置的總體移動及取向的更精確測量。
圖4繪示根據本發明其中一個示例性實施例從運動的角度來看的所提出方法的流程圖。可通過如圖3中所示的所提出系統300來實作圖4所示步驟。
首先應注意，在反覆運算開始之前，處理器340可獲得含有鍛煉（例如，間歇訓練）的鍛煉（訓練）類型的訓練清單（或清單）。在本發明示例性實施例中，此種訓練清單可由使用者通過介面330來界定。舉例來說，系統300可存儲適合於例如（舉例來說，俯臥撐、仰臥起坐、蹲坐、弓步運動（lunge）、短跑、立臥撐跳、及分腿跳（jumping jack））等間歇訓練的低強度及高強度鍛煉類型。可通過包括例如（舉例來說，平均值、標準差、波幅、長度、頻率、距離的長條圖、速度、加速度、及/或時域中的強度）等圖形或數值特徵的對應描述性計算模型來闡述存儲在系統300中的每一鍛煉類型。用戶可將與放鬆/休息週期散置在一起的優選鍛煉類型添加到訓練列表。在其他示例性實施例中，可從用戶的歷史訓練清單、預存在系統300中或可從互聯網（Internet）得到的專業訓練列表中選擇此種訓練列表。
現在同時參照圖3及圖4，處理器340可根據訓練清單來報告當前鍛煉類型（S402）。同時，可觸發運動感測器315（S404），且處理器340可開始從運動感測器315獲得運動資料並通過使用例如高通濾波器（high-pass filter）、低通濾波器（low-pass filter）、移動均值濾波器（moving mean filter）、雜訊濾波器（noise filter）等濾波器過濾出雜訊（noise）及異常值（outlier）（S406）。處理器340可根據當前鍛煉類型的描述性計算模型來對經過濾的運動資料實行運動特徵提取及分析（S408），以識別例如模式、姿勢、力量、距離、及/或標準差。由於已報告當前鍛煉類型，因此處理器340也可根據當前鍛煉類型的描述性計算模型來確定可針對所述當前鍛煉類型對使用者的鍛煉強度進行分類的鍛煉計數、頻率、強度、及/或搖動（S410）。
在本發明示例性實施例中，鍛煉強度可基於預定時間週期內的鍛煉計數。舉例來說，如果當前鍛煉類型是俯臥撐，則處理器340可確定在預定時間週期內姿勢重複改變的數目。如果當前鍛煉類型是分腿跳，則處理器340可確定在預定時間週期內強度重複改變的數目。如果當前鍛煉類型是蹲坐，則處理器340可確定在預定時間週期內距離的重複改變。
接下來，處理器340可接著為用戶將此種鍛煉強度轉換成運動水準及/或卡路里（S412）。處理器340可在接收到報告之後接著轉向下一鍛煉類型以開始另一反覆運算。處理器340可在當前鍛煉類型的預設鍛煉時間到點時或在已到達當前鍛煉類型的預設鍛煉計數時作出報告。
相似地，在示例性實施例中，處理器340可針對整個間歇訓練時段來計算包括運動水準及/或卡路里在內的總體統計資料。處理器340還可針對每一間歇訓練迴圈或甚至每一鍛煉類型來計算包括運動水準及/或卡路里在內的各別統計資料。還應注意，可以文本或圖形形式顯示任意暫態測量或計算的資料，例如長條圖、運動水準、燃燒掉的卡路里、經過的鍛煉時間。
可將系統100的功能性及/或元件與系統300的功能性及/或元件集成到單個系統中。舉例來說，圖5繪示根據本發明其中一個示例性實施例的所提出系統。在圖5中介紹所述系統的所有元件及其配置。圖6及圖7更詳細地公開所述組件的功能性。
參照圖5，出於示例性目的，所提出系統500可包括心率感測器510、運動感測器515、顯示器520、介面模組530、及處理器540，其中使用具有首碼“5”的相似數字來表示與圖1及圖3所示元件相似的元件。
圖6繪示根據本發明其中一個示例性實施例的從心率及運動兩個角度來看的所提出方法的流程圖。可通過如圖5中所示的所提出系統500來實作圖6所示步驟。
同時參照圖5及圖6，從一般性的角度來看，處理器540可從心率感測器510獲得心率水準及/或卡路里（在此稱作“心率訓練資料”）（S602）且從運動感測器515獲得與當前鍛煉類型對應的運動水準及/或卡路里（在此稱作“運動訓練資料”）（S604）。應注意，在S602及S604之前，處理器540可實行與圖2中的S202至S218及圖4中的S402至S412相似的步驟。換句話說，可將S602及S604視為S216/S218及S412的連續步驟。
接下來，處理器540可根據給定的所分配權重（prorated weight）對心率訓練資料與運動訓練資料實行融合（fusion）（S606）以產生融合水準/卡路里（在此稱作“融合訓練資料”）來實現更強健的測量（S608）。舉例來說，處理器540可計算心率水準與運動水準的加權平均數。分配給心率水準及運動水準的所分配權重可基於鍛煉類型來變化。在一些示例性實施例中，所分配權重也可與性別、年齡等相關聯。
圖7繪示根據本發明其中一個示例性實施例的從心率及運動兩個角度來看的所提出方法的流程圖。可通過如圖5中所示的所提出系統500來實作圖7所示步驟。
參照圖5及圖7，從更詳細的角度來看，處理器540可在顯示器520上顯示使用者設定功能表介面（S702），此使得使用者能夠通過介面模組530來界定他自己的間歇訓練時段。在本發明示例性實施例中，使用者可首先選擇時間模式（即，訓練時間基礎）或計數模式（即，重複計數基礎），構建他自己包括多種鍛煉類型的訓練列表，並設定訓練時間、訓練計數及/或訓練輪次的數目（S704）。處理器540可接著獲得前述用戶設定並開始間歇訓練時段。也就是說，處理器340可根據訓練清單來報告當前鍛煉類型。
處理器540可開始從運動感測器515獲得運動資料（S706）並通過如圖4中的S406至S408中的特徵提取及分析來實行運動跟蹤（S708），以計算運動訓練資料。同時，處理器540還可開始從心率感測器510獲得心率資料（S710）並確定鍛煉心率（S712）以確定心率訓練資料。
處理器540可接下來對心率訓練資料與運動訓練資料實行融合以產生融合訓練資料（S714）並輸出與當前鍛煉類型對應的燃燒掉的卡路里、強度水準、鍛煉時間、及鍛煉計數（S716）。在當前鍛煉類型已完成時，處理器540可轉向下一鍛煉類型。
在本發明示例性實施例中，將心率訓練資料視作輔助資訊以實現更健壯的測量。處理器540可基於運動、根據鍛煉計數及鍛煉時間來針對每一鍛煉類型計算燃燒掉的卡路里及強度水準。接下來，處理器540可基於基於心率來校準所計算的燃燒掉的卡路里及所計算的強度水準。在時間模式中，鍛煉時間指示設定的總訓練時間，且鍛煉計數指示此種訓練時間內的重複計數的數目。在計數模式中，鍛煉計數指示設定的訓練計數的總數目，且鍛煉時間指示在已達到此種訓練計數之後經過的時間。
圖8繪示根據本發明其中一個示例性實施例的所提出方法的功能性流程圖。可通過如圖5中所示的所提出系統500來實作圖8所示步驟。
參照圖5及圖8，用戶可通過與穿戴式裝置850（例如，手錶）成對的配套裝置800（例如，智慧手機）來設定間歇訓練時段。
使用者可首先選擇時間模式或計數模式來定義訓練迴圈（輪次）的類型（S802）並接著對鍛煉類型的次序進行選擇及排列以構建訓練列表（S804）。在此示例性實施例中，訓練列表可包括俯臥撐、仰臥起坐、及弓步運動。接下來，用戶將設定訓練時間、訓練計數及/或訓練輪次的數目（S806），且間歇訓練時段可開始（S808）。從系統500的角度來看，處理器540可在間歇訓練時段開始之前、使用者通過介面模組530進行設定時接收時間/計數模式選擇、訓練清單、及訓練時間設定、訓練計數及/或訓練輪次的數目。應注意，可修改S802至S806的次序。舉例來說，可在如S802中的模式選擇及如S806中的訓練設定之前構建S804中的訓練列表。本發明在此方面不受限制。
間歇訓練時段可從訓練列表上的第一鍛煉類型開始（S8081），針對第一鍛煉類型使鍛煉時間進行累加（S8083a）或使鍛煉計數進行累加（S8083b），當第一鍛煉類型結束時進入放鬆/休息週期（例如，20秒）（S8085），並接著轉向訓練列表上的下一鍛煉類型。作為實例，S808指示當前輪次為m且當前鍛煉類型為n。從系統500的角度來看，可由處理器540根據在S802至S806中接收到的選擇及設定來實行S8081至S8085。在已完成每一鍛煉類型之後，間歇訓練時段可轉向下一輪次並從訓練列表上的第一鍛煉類型重新開始。應注意，可貫穿整個間歇訓練時段來顯示例如包括當前鍛煉類型、累加鍛煉時間、及累加鍛煉計數的訓練清單等資訊。
當使用者已完成所有輪次時，可顯示例如燃燒掉的卡路里、強度水準、鍛煉時間、及鍛煉計數等訓練結果（S810）。也就是說，處理器540可控制顯示器520顯示訓練結果。也可將訓練結果分解到每一各別輪次或每一鍛煉類型，以為用戶提供關於任一特定鍛煉的直觀視覺化顯示。
圖9繪示根據本發明其中一個示例性實施例的所提出系統。如圖9中所示，出於示例性目的，所提出系統900可包括被配置成由使用者穿戴的穿戴式裝置910（例如，智慧手錶、智能手環（smart band）等）。穿戴式裝置910包括慣性感測器912，慣性感測器912包括慣性感測器電路系統914。慣性感測器912被配置成基於慣性感測器的運動來報告運動讀數。慣性感測器912還包括加速度計916，加速度計916包括加速度計電路系統918。加速度計916被配置成基於加速度計的加速度來產生加速度計讀數。在一些實施例中，還可提供具有相關聯心率感測器電路系統（圖中未示出）的可選的心率感測器919。
系統900還包括使用者介面920、記憶體930、及處理器940，在一些實施例中使用者介面920、記憶體930、及處理器940中的每一個均可由穿戴式裝置來承載。應注意，穿戴式裝置910可為被配置成穿戴在使用者上身或下身中的僅一者上的單個裝置。在清單設定介面924的説明下，處理器940可在不使用穿戴在用戶的另一部分上（例如，上身及下身中的另一者上）的另一穿戴式裝置的條件下確定所述用戶正在實行所述至少兩種全身訓練類型中的哪一個。在一些實施例中，使用者介面920、記憶體930、及處理器940中的一個或多個可由例如可擕式電子裝置（例如，智慧手機）等另一裝置來承載。
使用者介面920包括通知裝置922（例如，顯示器、揚聲器、或觸覺裝置）及清單設定介面924（例如，觸摸墊、鍵盤）。舉例來說，包括清單設定介面電路系統926的清單設定介面924被配置成提供供使用者使用的訓練類型的清單且在一些實施例中，可能夠由本地/遠端的用戶、教練、及/或健身項目提供人來設定。通知裝置922被配置成基於訓練類型的清單來向使用者提供通知。在一些實施例中，所述通知包括與清單中的當前訓練類型對應的資訊。在此方面，在一些實施例中，所述訓練類型包括至少兩種全身訓練類型，所述至少兩種全身訓練類型中的每一個均與鍛煉用戶的上身及下身兩者相關聯。舉例來說，除其他眾多類型以外，全身訓練類型包括蹲坐及立臥撐跳。
記憶體930被配置成存儲一個或多個計算模型（例如，計算模型A、計算模型B），所述一個或多個計算模型中的每一個界定與訓練類型中的相應一個相關聯的匹配特性集合。具體來說，每一匹配特性集合可包括但不限於以下中的一個或多個：用戶表現出特定姿勢/取向，此可基於加速度計讀數（加速度計）、旋轉讀數（陀螺儀）、及/或磁力計（magnetometer）讀數來計算；用戶在特定時間期間保持相同姿勢/取向，此可基於在預定時間期間的加速度計讀數的小的變化（例如，低於閾值的變化）來計算；用戶表現出急速姿勢改變；用戶表現出朝某一方向的移動向量（例如，總和加速度比重力加速度低得多/高得多且在預定時間內沿同一軸存在減小/增大）；以及使用者表現出衝擊圖案（impact pattern）（例如，在跳躍之後下降到地上、拍手、或在地上進行俯臥撐）。在一些實施例中，與全身訓練類型中的至少兩個相關聯的匹配特性集合共用與加速度計讀數相關聯的共用確定向量。還應注意，所述兩個匹配特性集合的確定閾值可不同。舉例來說，可提供兩種不同的減速度（de-acceleration）程度。
包括處理器電路系統942的處理器940被配置成：獲得從慣性感測器報告的且與清單中的訓練類型對應的運動讀數；接收訓練類型的清單以及與訓練類型中的每一個對應的目標訓練計數或目標訓練時間的目標狀態；以及基於訓練類型的清單來確定當前訓練類型。基於當前訓練類型，處理器進一步被配置成：選擇計算模型中的一個；以及將與當前訓練類型對應的匹配特性集合與運動讀數進行比較，直到已獲取所述當前訓練類型的目標狀態。此後，處理器被配置成：基於訓練類型的清單來選擇下一訓練類型；基於所述下一訓練類型來選擇所述計算模型中的另一個；確定與所述訓練類型的清單相關聯的活動資訊（例如，心率、移動強度、體溫）；以及基於目標狀態、活動資訊、及訓練類型的清單來計算使用者的鍛煉量（例如，鍛煉強度、燃燒掉的卡路里）。在一些實施例中，所述鍛煉量是根據由使用者的上身及下身表現出的鍛煉強度或消耗掉的卡路里來表達。
在一些實施例中，如果目標狀態是目標訓練計數，則處理器可進一步被配置成將與當前訓練類型對應的匹配特性集合與運動讀數進行比較以基於所述運動讀數表現出與所述匹配特性的匹配圖案的次數來確定計數。此時，所述活動資訊可包括使得計數進行累加並達到目標訓練計數的鍛煉時間。
相比之下，如果目標狀態是目標訓練時間，則處理器可進一步被配置成將在所述目標訓練時間期間所報告的運動讀數和與當前訓練類型對應的匹配特性集合進行比較，以基於在所述目標訓練時間期間所述運動讀數表現出與所述匹配特性的匹配圖案的次數來確定計數。所述活動資訊此時可包括所確定的計數。
在一些實施例中，在當前訓練類型是全身訓練類型時計算所述鍛煉量可包括使所述處理器被配置成：根據與所述當前訓練類型對應的計算模型中所選擇的一個計算模型，將加速度計讀數與共用確定向量及確定閾值進行比較，以提供比較結果。在此種實施例中，如果比較結果是正的，則除非出現凍結條件，否則可對累加觸發計數進行遞增。在此方面，凍結條件對應於在凍結時間閾值內出現接連的正的比較結果。通過此方式，凍結條件指示使用者可能正在作弊（即，試圖繞過系統的檢測方案以提前達到訓練結果）。可接著基於累加觸發計數或訓練時間及當前訓練類型來針對所述當前訓練類型計算鍛煉量。
圖10繪示根據本發明其中一個示例性實施例的所提出方法的功能性流程圖。可通過如圖9中所示的所提出系統900來實作圖10所示步驟。
如圖10中所示，方法1000可被視為開始於S1002，在S1002中，向使用者提供訓練類型的清單。應注意，訓練類型的清單包括與當前訓練類型對應的資訊，且訓練類型包括至少兩種全身訓練類型，所述至少兩種全身訓練類型中的每一個與鍛煉用戶的上身及下身兩者相關聯。
接著使用處理器來：獲得從慣性感測器報告的且與清單中的訓練類型對應的運動讀數（S1004）；接收訓練類型的清單以及與訓練類型中的每一個對應的目標訓練計數或目標訓練時間的目標狀態（S1006）；以及基於訓練類型的清單來確定當前訓練類型（S1008）。此後，基於當前訓練類型來從存儲在記憶體中的計算模型中選擇計算模型（S1010）。應注意，計算模型中的每一個界定與訓練類型中的對應一個相關聯的匹配特性集合，與所述至少兩種全身訓練類型相關聯的所述匹配特性集合共用與加速度計讀數相關聯的共用確定向量。接著將與當前訓練類型對應的匹配特性集合和運動讀數進行比較，直到已獲取所述當前訓練類型的目標狀態（S1012），此後，基於訓練類型的清單來選擇下一訓練類型（S1014）。
基於下一訓練類型，選擇計算模型中的另一個（S1016）。接著，確定與訓練類型的清單相關聯的活動資訊（S1018），且基於目標狀態、活動資訊、及訓練類型的清單來計算使用者的鍛煉量（S1020）。在一些實施例中，在當前訓練類型是全身訓練類型時計算鍛煉量可涉及：根據與所述當前訓練類型對應的計算模型中所選擇的一個計算模型，將加速度計讀數與共用確定向量及確定閾值進行比較，以提供比較結果；如果比較結果是正的，則除非出現凍結條件，否則對累加觸發計數進行遞增；以及基於累加觸發計數或訓練時間及當前訓練類型來計算鍛煉量。
對於全身訓練類型，在圖11A至圖11D中繪示此種訓練類型的實例。具體來說，這些圖繪示蹲坐訓練類型。如圖11A中所示，用戶1100可基於以圖11A中所表現出的站立姿態1102為開始的所檢測運動讀數序列而被確定為實行蹲坐，在站立姿態1102中使用者穿戴穿戴式裝置（例如，圖9所示裝置910）而站立並將手臂（例如，唯一被繪示出的手臂——手臂1104）置於所述用戶體側。在圖11B中，檢測與用戶1100將手臂伸展成手臂前伸姿態1106相關聯的運動讀數。在圖11C中，檢測包括用戶移動到坐姿的蹲坐姿態1108。具體來說，在一些實施例中，計算沿向下方向的移動（下降）距離（D1）以判斷蹲坐姿態1108是否得到實現。接著，如圖11D中所示，用戶1100返回至手臂前伸姿態1106以完成計數。
圖12繪示根據本發明其中一個示例性實施例的所提出方法的功能性流程圖。可通過處理器來實作圖12所示步驟，以例如判斷是否已如圖11A至圖11D中所示實行了蹲坐。
如圖12中所示，方法1200可被視為開始於S1202，在S1202中，可對於x軸、y軸、及z軸中的每一個計算加速度計讀數的平方根以獲得總和加速度，且接著可判斷下降姿勢是否得到匹配（S1204）。在一些實施例中，此可通過檢測總和加速度是否小於低重力閾值來實現。在S1206中，可基於總和加速度、重力值、以及在下降姿勢得到匹配期間經過的時間之間的差異來計算下降距離（D1）。如果所述下降距離超過預定蹲坐距離，則可將所述下降距離復位（例如，復位到零）（S1208）。接著，如果在所述下降距離復位之後未出現凍結條件，則可對累加觸發計數進行遞增（S1210），且可基於所述累加觸發計數來計算活動資訊（S1212）。
在圖13A至圖13C中繪示全身訓練類型的另一實例——立臥撐跳。如圖所示，用戶1300可基於以圖13A中所表現出的站立姿態1302為開始的所檢測運動讀數序列而被確定為實行立臥撐跳。應注意，當姿態保持靜態時，沿x方向、y方向、z方向的加速度測量結果的平方根將等於重力的平方根（即，9.8 m/s2）。在圖13B中，示出在移動到俯臥撐姿態1304之後的用戶1300，移動方向由箭頭指示。可基於在時間跨度期間加速度測量結果的改變來確定俯臥撐姿態1304。在實行俯臥撐之後，用戶1300實行跳躍（圖13C），所述跳躍可通過檢測增大的力（因跳躍而造成）來確定，所述增大的力可指示頂點處的峰值（因拍手運動而造成）。用戶1300接著返回到例如圖13A中所繪示的站立姿態1302。
圖14繪示根據本發明其中一個示例性實施例的所提出方法的功能性流程圖。可通過處理器來實作圖14所示步驟，以例如判斷是否已如圖13A至圖13C中所示實行了立臥撐跳。
如圖14中所示，所述方法可被視為開始於S1402，在S1402中，對於x軸、y軸、及z軸中的每一個計算加速度計讀數的平方根以獲得總和加速度，且接著可判斷下降姿勢是否得到匹配（S1404）。在一些實施例中，此可通過檢測總和加速度是否小於低重力閾值來實現。在S1406中，在確定下降姿勢已得到匹配之後，可判斷總和加速度是否超過跳躍閾值。如果總和加速度超過跳躍閾值，則可對累加觸發計數進行遞增（S1408），且可基於所述累加觸發計數來計算活動資訊（S1410）。
本文中已闡述各種功能、功能性元件及/或區塊。如所屬領域中的技術人員所將理解，功能性區塊將優選地通過電路（在一個或多個處理器及編碼指令的控制下運作的專用電路或通用電路）來實作，所述電路將通常包括被配置成根據本文所述功能及操作來控制電路系統的運作的電晶體或其他電路元件。如將進一步理解，電路元件的具體結構或內連線（interconnection）將通常由例如暫存器傳送語言（register transfer language，RTL）編譯器（compiler）等編譯器來確定。暫存器傳送語言編譯器基於與組合語言代碼（assembly language code）非常類似的腳本（script）來運作以將所述腳本編譯成供最終電路系統的佈局或製作使用的形式。實際上，暫存器傳送語言因其在實現電子及數位系統的設計過程時起到的作用及用途而為人熟知。
雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
100、300、500、900‧‧‧系統 110、510、919‧‧‧心率感測器 120、320、520‧‧‧顯示器 130、530‧‧‧介面模組 140、340、540、940‧‧‧處理器 315、515‧‧‧運動感測器 330‧‧‧介面模組/介面 800‧‧‧配套裝置 850‧‧‧穿戴式裝置 910‧‧‧裝置/穿戴式裝置 912‧‧‧慣性感測器 914‧‧‧慣性感測器電路系統 916‧‧‧加速度計 918‧‧‧加速度計電路系統 920‧‧‧使用者介面 922‧‧‧通知裝置 926‧‧‧清單設定介面電路系統 930‧‧‧記憶體 942‧‧‧處理器電路系統 1000、1200‧‧‧方法 1100、1300‧‧‧用戶 1102、1302‧‧‧站立姿態 1104‧‧‧手臂 1106‧‧‧手臂前伸姿態 1108‧‧‧蹲坐姿態 1304‧‧‧俯臥撐姿態 D1‧‧‧運動距離/下降距離 S202～S218、S402～S412、S602～S608、S702～S716、S802～S810、S1002～S1020、S1202～S1212、S1402～S1410‧‧‧步驟
圖1繪示根據本發明其中一個示例性實施例的所提出系統。 圖2繪示根據本發明其中一個示例性實施例的所提出方法的流程圖。 圖3繪示根據本發明其中一個示例性實施例的所提出系統。 圖4繪示根據本發明其中一個示例性實施例的所提出方法的流程圖。 圖5繪示根據本發明其中一個示例性實施例的所提出系統。 圖6繪示根據本發明其中一個示例性實施例的所提出方法的流程圖。 圖7繪示根據本發明其中一個示例性實施例的所提出方法的流程圖。 圖8繪示根據本發明其中一個示例性實施例的所提出方法的功能性流程圖。 圖9繪示根據本發明其中一個示例性實施例的所提出系統。 圖10繪示根據本發明其中一個示例性實施例的所提出方法的功能性流程圖。 圖11A至圖11D繪示以蹲坐形式進行的全身訓練類型的實例。 圖12繪示根據本發明其中一個示例性實施例的所提出方法的功能性流程圖。 圖13A至圖13C繪示以立臥撐跳形式進行的全身訓練類型的實例。 圖14繪示根據本發明其中一個示例性實施例的所提出方法的功能性流程圖。
1000‧‧‧方法
S1002~S1020‧‧‧步驟

Claims (23)

  1. 一種用以實現鍛煉監測的系統，包括：穿戴式裝置，包括慣性感測器，所述慣性感測器配置以報告運動讀數；使用者介面，配置以提供訓練類型的清單；記憶體，配置以存儲計算模型，所述計算模型中的每一個界定與所述訓練類型中的相應一個相關聯的匹配特性集合，至少兩所述計算模型共用與所述運動讀數相關聯的共用確定向量；以及處理器，配置以：基於所述訓練類型的清單來選擇所述計算模型中的一個；以及藉由將與所述所選擇的一個計算模型對應的所述匹配特性集合與所述運動讀數進行比較以計算鍛煉量，直到已獲取相應於所述訓練類型的清單的目標狀態。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的系統，其中如果所述目標狀態是目標訓練計數，則所述處理器進一步配置以將與所述所選擇的一個計算模型對應的所述匹配特性集合和所述運動讀數進行比較，以基於所述運動讀數表現出與所述匹配特性的匹配圖案的次數來確定計數，且所述鍛煉量包括使得所述計數進行累加並達到所述目標訓練計數的鍛煉時間。
  3. 如申請專利範圍第1項所述的系統，其中如果所述目標狀態是目標訓練時間，則所述處理器進一步配置以將在所述目標 訓練時間期間所報告的所述運動讀數和基於所述訓練類型的清單的所述匹配特性集合進行比較，以基於在所述目標訓練時間期間所述運動讀數表現出與所述匹配特性的匹配圖案的次數來確定計數，且所述活動資訊包括所確定的所述計數。
  4. 如申請專利範圍第1項所述的系統，其中在計算所述鍛煉量時，所述處理器進一步配置以：根據與當前訓練類型對應的所述計算模型中所述所選擇的一個計算模型，將所述運動讀數與所述共用確定向量及確定閾值進行比較，以提供比較結果；如果所述比較結果是正的，則除非出現凍結條件，否則對累加觸發計數進行遞增，其中所述凍結條件對應於在凍結時間閾值內出現接連的正的比較結果；以及基於所述累加觸發計數或所述訓練時間及所述當前訓練類型來針對所述當前訓練類型計算所述鍛煉量。
  5. 如申請專利範圍第1項所述的系統，其中所述使用者介面被容置於可與所述穿戴式裝置通訊的可攜式裝置中，所述使用者介面更包括清單設定介面，所述清單設定介面配置以提供由使用者使用的所述訓練類型的清單並且能夠被本地/遠端使用者、教練及/或適當的程式提供者設定。
  6. 如申請專利範圍第1項所述的系統，其中所述穿戴式裝置進一步包括心率感測器。
  7. 如申請專利範圍第1項所述的系統，其中所述系統更包括：可擕式電子裝置，其中所述可擕式電子裝置被配置成與所述穿戴式裝置進行通信，以及所述可擕式電子裝置容納所述記憶體及所述處理器。
  8. 如申請專利範圍第1項所述的系統，其中所述至少兩所述計算模型共用與所述運動讀數相關聯的確定閾值。
  9. 一種用以實現鍛煉監測的穿戴式裝置，包括：慣性感測器，配置以報告運動讀數；記憶體，配置以存儲計算模型，所述計算模型中的每一個界定與所述訓練類型中的相應一個相關聯的匹配特性集合，至少兩所述計算模型共用與所述運動讀數相關聯的共用確定向量；以及處理器，配置以：接收訓練類型的清單以及與所述訓練類型的清單對應的目標狀態；基於所述訓練類型的清單來選擇所述計算模型中的一個；以及藉由將與所述所選擇的一個計算模型對應的所述匹配特性集合與所述運動讀數進行比較以計算鍛煉量，直到已獲取目標狀態。
  10. 如申請專利範圍第9項所述的穿戴式裝置，其中如果所述目標狀態是目標訓練計數，則所述處理器進一步配置以將與所 述所選擇的一個計算模型對應的所述匹配特性集合和所述運動讀數進行比較，以基於所述運動讀數表現出與所述匹配特性的匹配圖案的次數來確定計數，且所述鍛煉量包括使得所述計數進行累加並達到所述目標訓練計數的鍛煉時間。
  11. 如申請專利範圍第9項所述的穿戴式裝置，其中如果所述目標狀態是目標訓練時間，則所述處理器進一步配置以將在所述目標訓練時間期間所報告的所述運動讀數和基於所述訓練類型的清單的所述匹配特性集合進行比較，以基於在所述目標訓練時間期間所述運動讀數表現出與所述匹配特性的匹配圖案的次數來確定計數，且所述活動資訊包括所確定的所述計數。
  12. 如申請專利範圍第9項所述的穿戴式裝置，其中在計算所述鍛煉量時，所述處理器進一步配置以：根據與當前訓練類型對應的所述計算模型中所述所選擇的一個計算模型，將所述運動讀數與所述共用確定向量及確定閾值進行比較，以提供比較結果；如果所述比較結果是正的，則除非出現凍結條件，否則對累加觸發計數進行遞增，其中所述凍結條件對應於在凍結時間閾值內出現接連的正的比較結果；以及基於所述累加觸發計數或所述訓練時間及所述當前訓練類型來針對所述當前訓練類型計算所述鍛煉量。
  13. 如申請專利範圍第9項所述的穿戴式裝置，其中所述穿戴式裝置可與容置使用者介面的可攜式裝置通訊，所述使用者介 面更包括清單設定介面，所述清單設定介面配置以提供由使用者使用的所述訓練類型的清單並且能夠被本地/遠端使用者、教練及/或適當的程式提供者設定。
  14. 如申請專利範圍第9項所述的穿戴式裝置，其中所述穿戴式裝置進一步包括心率感測器。
  15. 如申請專利範圍第9項所述的穿戴式裝置，其中所述至少兩所述計算模型共用與所述運動讀數相關聯的確定閾值。
  16. 一種使用穿戴式裝置以實現鍛煉監測的方法，其中所述穿戴式裝置包括慣性感測器，所述慣性感測器配置以報告運動讀數，所述方法包括：向使用者提供訓練類型清單；以及使用處理器以：基於所述訓練類型的清單來選擇存儲在記憶體中的計算模型中的一個，所述計算模型中的每一個界定與所述訓練類型中的相應一個相關聯的匹配特性集合，至少兩所述計算模型共用與所述運動讀數相關聯的共用確定向量；以及藉由將與所述所選擇的一個計算模型對應的所述匹配特性集合與所述運動讀數進行比較以計算鍛煉量，直到已獲取相應於所述訓練類型的清單的目標狀態。
  17. 如申請專利範圍第16項所述的方法，其中如果所述目標狀態是目標訓練計數，則使用所述處理器進一步將與所述所選擇的一個計算模型對應的所述匹配特性集合和所述運動讀數進行 比較，以基於所述運動讀數表現出與所述匹配特性的匹配圖案的次數來確定計數，且所述鍛煉量包括使得所述計數進行累加並達到所述目標訓練計數的鍛煉時間。
  18. 如申請專利範圍第16項所述的方法，其中如果所述目標狀態是目標訓練時間，則使用所述處理器進一步將在所述目標訓練時間期間所報告的所述運動讀數和基於所述訓練類型的清單的所述匹配特性集合進行比較，以基於在所述目標訓練時間期間所述運動讀數表現出與所述匹配特性的匹配圖案的次數來確定計數，且所述活動資訊包括所確定的所述計數。
  19. 如申請專利範圍第16項所述的方法，其中在計算所述鍛煉量時，使用所述處理器進一步以：根據與當前訓練類型對應的所述計算模型中所述所選擇的一個計算模型，將所述運動讀數與所述共用確定向量及確定閾值進行比較，以提供比較結果；如果所述比較結果是正的，則除非出現凍結條件，否則對累加觸發計數進行遞增，其中所述凍結條件對應於在凍結時間閾值內出現接連的正的比較結果；以及基於所述累加觸發計數或所述訓練時間及所述當前訓練類型來針對所述當前訓練類型計算所述鍛煉量。
  20. 如申請專利範圍第16項所述的方法，其中所述使用者介面被於容置於可與所述穿戴式裝置通訊的可攜式裝置中，所述使用者介面更包括清單設定介面，所述清單設定介面配置以提供 由使用者使用的所述訓練類型的清單並且能夠被本地/遠端使用者、教練及/或適當的程式提供者設定。
  21. 如申請專利範圍第16項所述的方法，其中所述穿戴式裝置進一步包括心率感測器。
  22. 如申請專利範圍第16項所述的方法，其中可擕式電子裝置被配置成與所述穿戴式裝置進行通信，以及所述可擕式電子裝置容納所述記憶體及所述處理器。
  23. 如申請專利範圍第16項所述的方法，其中所述至少兩所述計算模型共用與所述運動讀數相關聯的確定閾值。
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