阅读说明：本技术 基于步频的高精度运动量识别系统及方法 (High-precision motion amount identification system and method based on step frequency ) 是由 康灵修 康纪明 于 2019-09-30 设计创作，主要内容包括：本发明涉及运动和健康管理技术领域,具体为基于步频的高精度运动量识别系统及方法,该方法包括：获取用户行走信息,所述行走信息包括由若干单位时间段以及与单位时间段对应的用户步频构成的序列；判断各个单位时间段内的用户步频是否超过步频阈值,若是,则判定相应单位时间段内的行走为有效运动,若否,则判定相应单位时间段内的行走为无效运动；根据有效运动和无效运动将用户行走信息划分为若干有效运动时间段；记录各个有效运动时间段的时长,得到用户运动量。本发明提供的基于步频的高精度运动量识别系统及方法,可以精准的检测和记录用户的运动量,为用户制定和实施科学的健身计划提供数据支撑。(The invention relates to the technical field of exercise and health management, in particular to a high-precision exercise amount identification system and method based on step frequency, wherein the method comprises the following steps: acquiring user walking information, wherein the walking information comprises a sequence formed by a plurality of unit time periods and user step frequencies corresponding to the unit time periods; judging whether the step frequency of the user in each unit time period exceeds a step frequency threshold value, if so, judging that the walking in the corresponding unit time period is effective movement, and if not, judging that the walking in the corresponding unit time period is ineffective movement; dividing the user walking information into a plurality of effective movement time periods according to the effective movement and the ineffective movement; and recording the duration of each effective movement time period to obtain the user movement amount. The high-precision motion amount identification system and method based on the step frequency can accurately detect and record the motion amount of the user and provide data support for the user to make and implement a scientific fitness plan.)

基于步频的高精度运动量识别系统及方法

技术领域

本发明涉及运动和健康管理技术领域，具体为基于步频的高精度运动量识别系统及方法。

背景技术

健康的体魄是人们工作和生活的基础，随着社会的不断发展，人们越来越注重身体健康，与之相关的运动产品也越来越多，尤其是穿戴式的电子产品，如智能手环、智能手表等，正变得愈发流行，这类产品首先会让用户输入一个健身计划，然后对用户的运动和健身情况进行记录，然后上传至服务器中，由服务器再进行相应的分析或评价，在一定程度上可以减少用户锻炼的盲目性。

然而，现有的这些运动产品几乎全部以运动步数为依据来记录用户的运动状态或以步数作为运动目标，仅仅通过步数，并不能反映运动强度和时间，相应的，以此为依据而制定的健身计划也没有对运动强度的大小和运动时间的要求，这样的健身计划很片面，难以达到健身防病的目的。

发明内容

本发明意在提供一种基于步频的高精度运动量识别系统及方法，可以精准的检测和记录用户的运动量，为用户制定和实施科学的健身计划提供数据支撑。

为了解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：

基于步频的高精度运动量识别方法，包括以下步骤：获取用户行走信息，所述用户行走信息包括由若干单位时间段以及与单位时间段对应的用户步频构成的序列；判断各个单位时间段内的用户步频是否超过步频阈值，若是，则判定相应单位时间段内的行走为有效运动，若否则判定相应单位时间段内的行走为无效运动；将连续的多个无效运动的单位时间段合并为一个无效运动时间段，判断各个无效运动时间段的时长是否超过预设值；以时长超过预设值的无效运动时间段为分割界限，将用户运动信息划分为若干个有效运动时间段；记录有效运动时间段的时长，得到用户运动量。

本发明技术方案中，通过采集用户行走信息，分析用户行走信息中的用户步频，能实现对用户运动量精准的检测和判断，相比于现在只采用步数来计算运动量的方式，本申请的技术方案通过用户步频的大小，判断用户是否是在有效的运动，进而仅记录有效的运动，进一步提高检测的准确性，进而实现高精准的运动量的检测和识别，为用户提供准确的运动量数据，为用户制定和实施科学的健身计划提供数据支撑。

进一步，记录有效运动时间段的时长时，执行以下步骤：

判断有效运动时间段的时长是否大于预设值，若是，则将当前有效运动时间段的时长累计到用户运动量中，若否则跳过当前有效运动时间段。对有效运动时间段的时长进行判断，排除短时间的运动。

进一步，获取用户行走信息包括以下步骤：根据传感器信号判断用户是否处于行走状态，若是则获取用户实时运动步数，计算单位时间段的用户步频，形成用户行走信息。

通过传感器信号判断用户运动状态，并获取用户行走信息。

进一步，还包括步频阈值调节步骤，用于对步频阈值进行调节。根据不同的人来调整不同的步频阈值，进而适应不同的人群，也可以使得检测更加精准。

进一步，所述步频阈值调节步骤中，根据用户个人信息自动调节步频阈值，所述用户个人信息包括年龄、性别以及身高信息。根据基本信息、运动习惯和健康状况个人信息自动化调整步频阈值，无需用户操作。

进一步，所述步频阈值调节步骤中，由用户手动设定步频阈值。方便用户手动设定步频阈值。

进一步，在判定单位时间段内的行走为有效运动后还会判断用户步频是否超过第二步频阈值，若是，则标记相应单位时间段内的行走为较大强度运动。对高强度运动进行识别，进而可以更精准的记录运动量。

进一步，本申请还公开了一种基于步频的高精度运动量识别系统，该系统包括：

行走信息获取模块，用于获取用户行走信息，所述用户行走信息包括由若干单位时间段以及与单位时间段对应的用户步频构成的序列；

有效运动检测模块，用于根据用户步频判断用户各个单位时间段内的行走是否为有效运动；

运动时间段划分模块，所述运动时间段划分模块用于将连续的多个无效运动的单位时间段合并为一个无效运动时间段，判断各个无效运动时间段的时长是否超过预设值；并以时长超过预设值的无效运动时间段为分割界限，将用户运动信息划分为若干个有效运动时间段；

运动量计算模块，计算各个有效运动时间段的运动时长，得到用户的运动量。

该技术方案通过用户步频的大小，判断用户是否是在有效的运动，进而仅记录有效的运动，进一步提高检测的准确性，进而实现高精准的运动量的检测和识别，为用户提供准确的运动量数据，为用户制定和实施科学的健身计划提供数据支撑。

进一步，还包括阈值手动设置模块，所述阈值手动设置模块用于供用户对步频阈值进行调整。方便用户手动调整步频阈值。

进一步，还包括阈值自动调节模块，所述阈值自动调节模块包括用户个人信息获取模块和阈值匹配模块，阈值匹配模块中存储有阈值数据库，所述用户个人信息获取模块用于获取用户个人信息，所述阈值匹配模块用于根据用户个人信息匹配对应的步频阈值。根据用户个人信息自动化调整步频阈值，简单方便，无需用户操作。

进一步，所述行走信息获取模块包括行走判断模块、步频计算模块和行走记录模块，所述行走判断模块用于根据传感器信号判断用户是否处于行走状态，所述步频计算模块用于计算用户步频，所述行走记录模块用于记录用户行走信息。通过传感器信号判断用户运动状态，实现用户行走信息的检测和获取。

附图说明

图1为本发明基于步频的高精度运动量识别方法实施例中的方法流程图；

图2为本发明基于步频的高精度运动量识别系统实施例中的逻辑框图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细说明：

实施例一

如图1所示，基于步频的高精度运动量识别方法，包括以下步骤：

获取用户行走信息，所述行走信息包括由若干单位时间段以及与单位时间段对应的用户步频构成的序列；具体的，首先获取传感器信号，包括但不限于加速度传感器、陀螺仪传感器等的信号，根据传感器信号判断用户是否处于行走状态，若是，则获取用户实时运动步数，并记录，计算单位时间段的用户步频，形成用户行走信息。

为了能够更加精准的进行计步，还包括对计步数据的校正步骤，该步骤中，通过实时精准计步结果(手动计步或第三方如微信等)，与当前系统计步数据进行对比，生成校正系数，以后在记录步数或步频时乘以该校正系数，以提高计步的准确度，保证用户行走信息的精准度。

然后判断各个单位时间段内的用户步频是否超过步频阈值，若是，则判定相应单位时间段内的行走为有效运动，若否则判定相应单位时间段内的行走为无效运动；为了方便用户来调整步频阈值，还包括步频阈值调节步骤，该步骤用于对步频阈值进行调节。根据不同的人来调整不同的步频阈值，进而适应不同的人群，也可以使得检测更加精准。

本实施例中的步频调节步骤中，系统根据用户个人信息自动调节步频阈值和运动时长，所述用户个人信息包括基本信息、运动习惯和健康状况等，系统中预存有与年龄、性别、身高体重、既往运动习惯和健康状况相匹配的各个运动强度下的步频阈值数据库，根据用户个人信息，从步频阈值数据库中匹配最为合适的步频阈值给用户，无需用户自行操作，简单方便。运动强度的划分和世界卫生组标准对接，分为低强度、中等强度和较大强度，比如40岁-60岁的人，每分钟小于100步属于低强度，每分钟100步-150步属于中等强度，每分钟150步以上属于较大强度。

将连续的多个无效运动的单位时间段合并为一个无效运动时间段，判断各个无效运动时间段的时长是否超过预设值，本实施例中该预设值为1分钟；以时长超过预设值的无效运动时间段为分割界限，将用户运动信息划分为若干个有效运动时间段；

判断有效运动时间段的时长是否大于预设值，本实施例中该预设值为10分钟，若是，则将当前有效运动时间段的时长累计到用户运动量中，若否，则跳过当前有效运动时间段。最终可以得到用户有效的运动量。在判定单位时间段内的行走为有效运动后还会判断用户步频是否超过第二步频阈值，若是，则标记相应单位时间段内的行走为较大强度运动。记录运动量时，也可以针对高强度运动进行时长统计，进而可以更精准的记录运动量。

如图2所示，本实施例还公开了一种基于步频的高精度运动量识别系统，该系统包括：

行走信息获取模块，用于获取用户行走信息，所述行走信息包括由若干单位时间段以及与单位时间段对应的用户步频构成的序列；行走信息获取模块包括行走判断模块、步频计算模块和行走记录模块，所述行走判断模块用于根据传感器信号判断用户是否处于行走状态，所述步频计算模块用于计算用户步频，所述行走记录模块用于记录用户行走信息。

有效运动检测模块，用于根据用户步频判断用户各个单位时间段内的行走是否为有效运动。

阈值自动调节模块，所述阈值自动调节模块包括用户个人信息获取模块和阈值匹配模块，阈值匹配模块中存储有阈值数据库，阈值数据库中存储有与用户个人信息以及运动强度相匹配的数据表，所述用户个人信息获取模块用于获取用户个人信息，所述阈值匹配模块用于根据用户个人信息以及对应的运动强度匹配对应的步频阈值。进而可以根据用户个人信息自动化调整步频阈值，简单方便，无需用户操作。

运动时间段划分模块，所述运动时间段划分模块用于将连续的多个无效运动的单位时间段合并为一个无效运动时间段，判断各个无效运动时间段的时长是否超过预设值；并以时长超过预设值的无效运动时间段为分割界限，将用户运动信息划分为若干个有效运动时间段；

运动量计算模块，计算各个有效运动时间段的运动时长，得到用户的运动量。

实施例二

本实施例与实施例一的区别在于：本实施例的步频阈值调节步骤中，由用户手动设定步频阈值。本实施例的一种基于步频的高精度运动量识别系统还包括阈值手动设置模块，所述阈值手动设置模块用于供用户对步频阈值进行调整。

以上的仅是本发明的实施例，该发明不限于此实施案例涉及的领域，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。