本发明涉及移动健康和移动医疗领域，特别涉及一种运动指导的方法及终端设备。
背景技术：
：目前，关于身体活动量的计量，主要有几种方式：方式1、通过步数反应身体活动量，这种方式无法反应发生这些步数时的强度等信息，如无法区分跑步与慢步的运动量差异，同时无法反应步数较少的运动类型的运动量，如骑自行车等。方式2、通过活动时间反应身体活动量，其问题与步数类似，无法反应不同强度的运动差异，跑步与慢步同样的时间，其运动量存在很大差异。方式3、通过能耗反应身体活动量，在专利CN1211049C中提出一种通过统计用户消耗的卡路里来衡量运动量的方法，而能耗与基础代谢率相关，不同的人的基础代谢率不同，采用能耗来衡量运动量具有明显的个性化，使得不同人之间的运动量无法进行比较。然而，在上述几种方式中，关于运动方式指导和建议的，通常是利用用户信息和运动目标为用户生成短期或长期的运动方案或者说是运动计划，无法根据用户已完成的运动量进行指导。这种运动指导方式的主要工作是为用户提供运动计划，不具有具体的指导意义。在专利CN1211049C中提出一种基于能耗的下一步运动量指导方案，基于摄入与消耗的能量平衡的原则，生成用户下一步的运动量。这种方案考虑的是能量的平衡，没有考虑人体本身对运动的需要，如为了维持心血管系统的健康、肌肉和骨骼的强度及灵活性，身体需要保证一定量的运动，这些在上述方案中没有考虑。基于目前通过步数、运动时间、卡路里进行运动计量都存在局限性，而运动的指导方面基于摄入和消耗的能量平衡的角度进行，没有考虑身体本身对运动量的需求，本发明提出一种运动量的精确统计，基于运动类型和运动强度提供下一步要完成的运动指导。技术实现要素：本发明要解决的技术问题是提供一种运动指导的方法及终端设备，基于运动类型和运动强度对用户的运动量进行计量，并基于此运动量对用户下一步的活动进行指导。为了解决上述问题，本发明提供了一种运动指导的方法，包括：根据运动类型和运动强度统计预设时间段内用户的运动量；通过统计得到的所述运动量和所述用户预先设置的运动目标，生成所述用户的运动指导方案。其中，所述运动指导方法还包括：获取所述用户的体征参数，所述体征参数至少包括：用户的个人信息、健康状况及运动目标；根据所述用户的体征参数生成所述用户在预设时间段内的运动目标。其中，所述根据运动类型和运动强度统计预设时间段内用户的运动量的步骤包括：获取一预设时间段内所述用户运动的运动数据；从所述用户运动的运动数据中得到所述运动数据的时域特征和频域特征；根据所述运动数据的时域特征和频域特征，确定所述预设时间段内所述用户的运动类型和运动强度，并根据所述运动类型和运动强度统计预设时间段内所述用户的运动量。其中，所述确定所述预设时间段内用户的运动类型和运动强度后，所述根据运动类型和运动强度统计预设时间段内用户的运动量的步骤还包括：根据所述运动类型判断所述用户是否处于静止状态；若是，则统计所述用户静止的时间。其中，在统计所述用户静止的时间之前，所述根据运动类型和运动强度统计预设时间段内用户的运动量的步骤还包括：根据所述运动类型判断所述用户是否是在预设的静止时间内处于久坐不动的状态，若是，统计所述用户的久坐不动的次数；否则，进入所述统计所述用户静止的时间的步骤。其中，所述用户的运动量包括：所述用户的已完成运动时间、所述用户的已完成运动强度、所述用户累计静止时间和所述用户久坐不动的次数。其中，所述通过统计得到的所述运动量和所述用户预先设置的运动目标，生成所述用户的运动指导方案，具体包括：通过统计得到的所述用户已完成的运动量与用户预先设置的运动目标相比较，生成并向所述用户发送针对所述用户后续需要完成的运动指导方案或者针对所述用户的静止不动的情况提供相应的运动指导方案。此外，本发明还提供了一种终端设备，包括：统计模块，用于根据运动类型和运动强度统计预设时间段内用户的运动量；指导模块，用于通过统计得到的所述运动量和所述用户预先设置的运动目标，生成所述用户的运动指导方案。其中，所述终端设备还包括：获取模块，用于获取所述用户的体征参数，所述体征参数至少包括：用户的个人信息、健康状况及运动目标；生成模块，用于根据所述用户的体征参数生成所述用户在预设时间段内的运动目标。其中，所述统计模块具体用于：获取一预设时间段内所述用户运动的运动数据；从所述用户运动的运动数据中得到所述运动数据的时域特征和频域特征；根据所述运动数据的时域特征和频域特征，确定所述预设时间段内所述用户的运动类型和运动强度，并根据所述运动类型和运动强度统计预设时间段内所述用户的运动量。其中，所述统计模块还用于：根据所述运动类型判断所述用户是否处于静止状态；若是，则统计所述用户静止的时间。其中，所述统计模块还具体用于：根据所述运动类型判断所述用户是否是在预设的静止时间内处于久坐不动的状态，若是，统计所述用户的久坐不动的次数；否则统计所述用户静止的时间。其中，所述指导模块具体用于：通过统计得到的所述用户已完成的运动量与用户预先设置的运动目标相比较，生成并向所述用户发送针对所述用户后续需要完成的运动指导方案或者针对所述用户的静止不动的情况提供相应的运动指导方案。本发明的上述技术方案至少具有如下有益效果：本发明实施例的运动指导的方法及终端设备，基于运动类型和运动强度来统计用户的一预设时间段内的已完成的运动量，与通过用户的体征参数生成的预置运动目标相比较，进一步指导用户未完成的运动量，满足用户的运动需求；同时还统计用户静止的时间，对用户静止的时间也做出进一步的指导，指导更加全面。附图说明图1表示本发明实施例中运动指导方法的流程图；图2表示本发明实施例中终端设备的组成框图；图3表示本发明实施例中运动指导的流程图；图4表示本发明实施例中运动量统计的流程图；图5表示本发明实施例中终端设备的实施例一的原理组成图；图6表示本发明实施例中终端设备识别运动类型的实施例一的算法流程图；图7表示本发明实施例中终端设备的工作流程图。具体实施方式为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。本发明针对目前通过步数、运动时间、卡路里进行运动计量都存在局限性，而运动的指导方面基于摄入和消耗的能量平衡的角度进行，没有考虑身体本身对运动量的需求的问题，提供了一种运动指导的方法及终端设备。如图1所示，本发明实施例提供了一种运动指导的方法，包括：步骤S11：根据运动类型和运动强度统计预设时间段内用户的运动量；步骤S12：通过统计得到的所述运动量和所述用户预先设置的运动目标，生成所述用户的运动指导方案。本发明的上述实施例中，基于运动类型和运动强度来统计用户一预设时间段内的运动量，与通过用户预先设置的运动目标相比较，生成用户的运动指导方案，来进一步指导用户未完成的运动量，满足用户的运动需求。进一步地，用户预先设置的运动目标的生成步骤包括：获取所述用户的体征参数，所述体征参数至少包括：用户的个人信息(身高、体重、年龄等)、健康状况及运动目标；根据所述用户的体征参数生成所述用户在预设时间段内的运动目标。为了使上述步骤表述的更清楚，进一步地结合图3说明，即，可以将上述步骤归类为三个步骤：运动量统计、运动目标生成和运动指导，具体的三个步骤分析如下：1.运动量统计：采集用户的多种惯性数据，基于运动类型和强度来统计运动量，其中运动量包括了用户已完成的运动时间、强度、及用户静止的时间和久坐不动的次数，进一步地统计用户每日、每周的运动完成情况；2.运动目标生成：根据用户的个人基本信息、身体健康状况和运动目标等生成每日或每周的运动目标；3.运动指导：最后通过统计用户已完成的运动量与预先生成的运动目标比较，制定用户后续需要完成的运动指导方案或者针对所述用户的静止不动的情况提供相应的运动指导方案。比如：一位健康状况良好的用户想达到减肥瘦身的目的，本实施例中首先会获取用户的身高、体重、年龄及想要达到减肥瘦身目标的信息等，本方案会根据用户的这些信息制定一套针对用户的运动目标，同时基于用户的运动类型、强度等统计用户每日或每周的运动量，提示用户未完成的运动量，指导用户积极且科学地去达到减肥的运动目标。进一步地，所述根据运动类型和运动强度统计到当前时刻为止用户的运动量的步骤包括：获取一预设时间段内所述用户运动的运动数据；从所述用户运动的运动数据中得到所述运动数据的时域特征和频域特征；根据所述运动数据的时域特征和频域特征，确定所述预设时间段内所述用户的运动类型和运动强度，并根据所述运动类型和运动强度统计预设时间段内所述用户的运动量。确定所述预设时间段内用户的运动类型和运动强度后，还需进一步判断所述运动类型是否为静止，若判断为静止，则统计所述静止的时间；进一步地，还可以根据预设的静止时间内的判断用户是否为久坐不动，如规定用户静止60分钟以上可以判断为一次久坐不动，若是，则统计用户久坐不动的次数。综上，所述用户的运动量即包括：所述用户的已完成运动时间、所述用户的已完成运动强度、所述用户累计静止时间和所述用户久坐不动的次数。具体地，如图4所示，获取用户一种或多种惯性数据(加速度、陀螺仪、地磁等)；基于运动类型、运动强度的大、中、小进行特征提取。此外，还需进一步判断用户的运动类型是否为静止，若为静止状态，则累计用户的静止的时间,并进一步判断是否为久坐不动，若为久坐不动，则统计久坐不动的次数。通过统计用户的运动类型、强度、静止时间、久坐不动次数，完成用户一预设时间段内运动量的统计。为了更好的实现上述统计运动量的目的，结合实际应用本实施例提供了一具体的实施例：实施例一一种用于非高端的活动跟踪设备的运动量统计模块，如一个便携的计步设备，其加速度传感器的采样率为25Hz，便携设备仅可缓存5秒钟的3轴加速度数据。具体地如图5所示，本实施例中的终端设备主要包括一个加速度传感器LIS3DH，一个计算单元MSP430，一个传输的GPRS模块WS6318，一个电源和一个液晶显示模块。具体地，运动类型和强度的识别算法流程如图6所示：首先提取短时窗口特征，其中短时特征包括：方差、最大最小值、样本熵、局部二值模式等。本实施例中加速度传感器采集的三轴加速度原始数据分别为xi、yi、zi，首先计算加速度的三轴平方和ai，ai＝xi2+yi2+zi2(1)进一步地，获取方差Std的值，Std=1nΣi=1n(ai-m)2---(2)]]>其中，ai为三轴加速度的平方和信号，n为窗口内的信号个数，m为窗口内的三轴加速度平方和的均值。这里窗口的长度为5秒，因此n＝25*5＝125。m=1nΣi=1nai---(3)]]>进一步地，获取最大最小的差值，MaxMin＝max(ai)-min(ai)(4)进一步地，获取样本熵，在本实施例中，设三轴加速度的平方和数据为a(1)，a(2)，…，a(n)共n个点。按序号连续顺序组成一组m维矢量：从Xm(1)到Xm(n-m)，其中：Xm(i)＝[a(i)，a(i+1)，…，a(i+m-1)](i＝1～n-m)。这些矢量代表着从第i个点开始连续的m个a的值。定义矢量Xm(i)和Xm(j)间的距离d[Xm(i)，Xm(j)]为两者对应元素中差值最大的一个，即：d[Xm(i)，Xm(j)]＝max(|Xm(i+k)-Xm(j+k)|)。其中k＝0～m-1；i，j＝1～n-m，j≠i。给定阈值r，对每个i≤n-m的值，统计d[Xm(i)，Xm(j)]小于r的数目(称为模板匹配数)及此数目与距离总数n-m-1的比值，记作Brm(i)=nm(i)/(n-]]>m-1).]]>然后求其对所有i的平均值Bm(r)=(n-m)-1·Σi=1n-mBrm(i).]]>其中，本实施例中样本熵取1阶样本熵。进一步地，获取局部二值模式，局部二值模式b(i)的定义为：b(i)=3ifa(i-1)>α(i)anda(i+1)>α(i)2ifa(i-1)>α(i)anda(i+1)≤a(i)1ifa(i-1)≤a(i)anda(i+1)>α(i)0ifa(i-1)≤a(i)anda(i+1)≤a(i)]]>得到b(i)后，对其求直方图统计，得到局部二值模式直方图h(k)，k＝0～3，该直方图反映了窗口内的信号的复杂度。其中，h(k)＝num(b(i)＝＝k)，即窗口内b(i)等于k的点的个数。综上，得到特征向量后，对长时窗口的特征进行直方图统计，然后用最近邻等方法进行活动类型的判断，根据三轴加速度平方和的幅度信息进行强度的判断，得到活动类型、活动强度、该活动持续时间等信息。判断之前，需要确定每个类别的类中心。首先为每个活动类别采集多组原始加速度数据，并计算其对应的长时特征直方图向量V，计算不同活动类别的多组特征向量V的均值作为类中心。第i类的类中心：Ci＝mean(Vj),Vj为第i类的特征向量；得到类中心后，就可以利用最近邻法则对需要判断的向量进行类别判断。计算当前特征向量V与n个类中心的相似度为Si＝sim(V,Ci)，i＝1…n，当V与Ck的相似度最高时，V就属于第k类。V∈第k类，ifSk＝＝max{Si,i＝1…n}。应当说明的是，相似度S的定义方式直方图H1和H2的相似度sim(H1,H2)定义为：H1和H2重合的数量和除以H1的总数(H1和H2的总数目相同)。sim(H1,H2)=Σi=1Ma11min(H1(i),H2(i))Σi=1MallH1(i)]]>从上面的公式可以看出，sim(H1,H1)＝1，相似度是一个0～1之间的数，两个完全一样的特征向量的相似度是1。待判断的特征向量V与类中心Ci的相似度越大，V属于第i类的可能性越高。当然也可以采用其他的相似度度量方式，如基于欧氏距离的相似度、基于余弦距离的相似度度量等。本发明的上述实施例中，具体说明了识别运动类型及强度的算法，基于运动类型和强度来统计已完成的运动量，已完成的运动量与运动目标相比较，根据两者的差异提供后续需要完成的运动量指导，同时针对用户静止不动的情况提供相应的指导，用户按照指导完成相应的运动量，达到强身健体或减肥瘦身等运动目标。此外，如图2所示，本发明实施例还提供了一种终端设备，其特征在于，包括：获取模块21，用于获取所述用户的体征参数，所述体征参数至少包括：用户的个人信息、健康状况及运动目标；生成模块22，用于根据所述用户的体征参数生成所述用户在预设时间段内的运动目标；统计模块23，用于根据运动类型和运动强度统计预设时间段内用户的运动量；指导模块24，用于通过统计得到的所述运动量和所述用户预先设置的运动目标，生成所述用户的运动指导方案。本发明的上述实施例中，如图7所示，用户可以通过佩戴包含加速度传感器和/或陀螺仪、地磁等惯性传感器的设备，如计步终端、手机等；利用终端设备(可配合相关后台服务器)完成用户活动情况的分析和统计，得到到当前时刻为止的用户的活动量。终端设备可以有一个输入界面，用户通过其输入界面输入个人的基本信息，终端设备基于输入的信息生成每日或每周的运动目标。通过终端设备统计得到的运动量和终端设备生成的运动目标，生成用户的运动指导方案。进一步地，所述统计模块23具体用于：获取一预设时间段内所述用户运动的运动数据；从所述用户运动的运动数据中提取得到所述用户运动的时域特征和频域特征；根据所述用户运动的时域特征和频域特征，确定所述预设时间段内所述用户的运动类型和运动强度，并根据所述运动类型和运动强度统计预设时间段内所述用户的运动量。确定所述预设时间段内用户的运动类型和运动强度后，还需进一步判断所述用户是否处于静止状态；若判断为静止，则统计所述静止的时间。进一步地，根据所述运动类型判断所述用户是否是在预设的静止时间内处于久坐不动的状态，若是，统计所述用户的久坐不动的次数；否则统计所述用户静止的时间。同样，为了更好表现上述终端设备如何指导用户去运动，又提供了一具体实施例：实施例二本实施例中已完成运动列表为Ai，运动识别分别为Ti，运动强度为Li。若统计的中等强度有氧运动时间tm(3-5.9METs，这里折换为4METs)tm＝t*l/4；大强度有氧运动时间th(>＝6METs，这里折换为8METs)th＝t*l/8；久坐不动：连续静止超过60分钟为1次久坐不动。进一步地，本实施例中运动目标生成模块，可以具体地按儿童、青少年、成年人和老年人的运动量取划分，如：儿童和青少年的运动量：1.应该每天进行60min以上的体力活动；2.应该同时包括中等强度和大强度两个强度等级的有氧体力活动；大强度的体力活动应该每周至少进行3天；3.每周至少3天进行强健肌肉和骨骼的活动。成年人健康防病的运动量：1.大于等于30分钟/天中等强度的活动；2.每周至少150min(2.5h)的中等强度，或者每周至少75min(1.5h)的大强度有氧活动，或进行相同时间中等强度和大强度的组合有氧活动。老年人的运动量：1.老年人建议每天进行30－60分钟中等强度的身体活动；如果进行大强度的锻炼，时间可以减半；2.老年人还应当做一些有助于保持和改善平衡能力的练习，其他还有慢病管理、减肥等运动目标。进一步地，本实施例中根据运动目标的生成模块与已完成的运动列表Ai相比较，进一步地进行运动指导：还需完成的运动量＝运动目标-已完成的运动量。运动强度表结合如上的运动强度表，本实施例中，若大于等于30分钟/天中等强度的活动为运动目标举例，则还需完成的运动量：4METs中等强度有氧运动3分钟，或8METs大强度有氧运动1.5分钟，由于有氧运动建议持续10分钟以上，因此，您还需要完成10分钟中等强度或大强度的有氧运动。以15分钟中等强度有氧运动为例，本实施例中推荐用户的运动为：您可以进行15分钟5千米/小时的中速步行，或20分钟慢速自行车，或18分钟家务活动，或15分钟乒乓球练习，或12分钟网球练习。其次，如果用户某天内累计静止时间较长，并有1次久坐不动，本实施例中终端设备则建议用户减少静止时间，增加活动，避免久坐不动。再具体地：如8月22日到中午12点时，终端设备统计某用户的运动量为：“您已进行慢速自行车20分钟；您已完成中等强度有氧运动15分钟；您累计静止了170分钟，久坐不动1次，时间为85分钟。”终端设备针对某用户已完成的运动量，则对应的指导建议为：“您还需完成的运动量：4METs中等强度有氧运动15分钟，或8METs大强度有氧运动7.5分钟，由于有氧运动建议持续10分钟以上，因此，您还需要完成10分钟中等强度或10分钟大强度有氧运动；您可以进行15分钟5千米/小时的中速步行，或20分钟慢速自行车，或18分钟家务活动，或15分钟乒乓球练习，或12分钟网球练习；您累计静止时间较长，并有1次久坐不动，建议您减少静止时间，增加身体活动，避免久坐不动。”上述实施例中，根据运动计划和已完成的运动量进行指导，提示用户后续需要完成的运动量，并提供多种常见运动的方式和时间，方便易懂，同时指导建议还考虑了静止不动队身体健康的影响，更全面。上述发明实施例的运动指导的方法及终端设备，终端设备基于运动类型和运动强度来统计用户的一预设时间段内的已完成的运动量，与通过用户的体征参数生成的预置运动目标相比较，进一步指导用户未完成的运动量，满足用户的运动需求；同时还统计用户静止的时间，对用户静止的时间也做出进一步的指导，应用更加全面。以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本
技术领域：
的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。当前第1页1 2 3