结合心肺耐力水平与运动能力定级的状态判定系统及方法与流程

本发明属于身体能力定级模型检测领域，更具体的涉及结合心肺耐力水平与运动能力定级的状态判定模型及方法。

背景技术：

在现在的马拉松及常见的跑步运动的热潮下，大量没有经过训练或带有潜在伤病的人员大量涌入运动队伍中，造成了后续运动过量、训练不当、伤病等恶果。即使有人在教练的指导下进行基本的测试，但由于没有一个确定测量的体系，往往导致测量结果流于形式化，不能真正起到断定跑步能力和身体状况能力。因此我们需要一个科学化的定量工具能够直观的对运动者能力和身体状况进行评估，结合多个维度进行综合能力判断的算法模型估计。

本发明能够借助一个相对科学且能够支撑后续训练的有效判定方法来提供给跑步运动群体一个标准化、确定性高的跑着健康模型。

技术实现要素：

1、发明目的。

本发明为了解决现有无法判定跑步能力和健康状况，不能有效针对耐力情况下的定量身体状况问题，提供给了一种结合心肺耐力水平与运动能力定级的状态判定方法及模型。

2、本发明所采用的技术方案。

本发明公开了一种结合心肺耐力水平与运动能力定级的状态判定系统，包括运动能力测量模块和身体健康状态策略模块：

运动能力测量模型包括跑步距离、跑步时间、心率水平，按照如下公式划分等级：m＝m(d/t)+n*(d/t)/h,其中n、m为常量，h为心率水平，d为跑步距离，t为跑步时间；

身体健康状态策略模块包括三个维度等级的判断，为柔韧状态维度的等级判断、动作模式状态维度的等级判断、跑姿参数维度的等级判断；通过上述两模块输出一个跑者所处能力和健康的层次。

更进一步，运动能力测量模型还包括年龄和性别。

更进一步，柔韧状态维度包括站姿踝背屈、仰卧直腿抬腿、俯卧主动髋部伸、坐姿髋内收、站姿前屈；动作模式状态维度包括深蹲、髋屈、弓步蹲、单腿、抗旋转；跑姿参数维度包括落地冲击、步频、触底时间、外翻角度、抗旋转。

本发明公开了一种结合心肺耐力水平与运动能力定级的状态判定方法，按照如下步骤进行：

步骤1、测量并获取运动者的运动能力数据包括跑步距离、跑步时间、心率水平；

步骤2、按照如下公式划分等级：m＝m(d/t)+n*(d/t)/h,其中n、m为常量，h为心率水平，d为跑步距离，t为跑步时间；

步骤3、对身体健康状态划分等级，包括柔韧状态维度的等级判断、动作模式状态维度的等级判断、跑姿参数维度的等级判断；

步骤4、通过运动能力数据等级划分以及身体健康状态划分等级确定每个等级下状态维度需要达到的标准，来用以确定后续健康状态所处对应健康等级。

步骤5、通过测算的各个健康状态参数所归属的等级。

步骤6、输出对应的运动等级和健康状态等级。

本发明从运动能力测量和三个体型测量度维度出发，构建一个三维模型，来最终判定一个跑者在其自身测量数据的基础上分析得出一个所处能力和健康的层次。

更进一步，运动能力测量等级划分先输入年龄和性别。

更进一步，身体健康状态划分等级采用柔韧状态维度包括站姿踝背屈、仰卧直腿抬腿、俯卧主动髋部伸、坐姿髋内收、站姿前屈；动作模式状态维度包括深蹲、髋屈、弓步蹲、单腿、抗旋转；跑姿参数维度包括落地冲击、步频、触底时间、外翻角度、抗旋转，通过上述个维度等级分为考拉lv1级别、玉兔lv1-lv4级别、头狼lv1-lv5级别、黑豹lv1-lv7级别、飞虎lv1-lv7级别、狮王lv1-lv8级别、圣象lv1-lv10级别。

3、本发明所产生的技术效果。

(1)本发明运动者根据实际测试的数据，在模型的计算下能够得出一个标定当前跑步能力及健康状况的指标，用于后续的运动教学和跑步活动。

(2)本发明从运动能力测量和三个体型测量度维度出发，构建一个二维模型，来最终判定一个跑者在其自身测量数据的基础上分析得出一个所处能力和健康的层次。

(3)相较于其他的能力模型，本发明的优势效果在于定级的能力是结合了身体健康状态及运动能力的二维评判模型，而非单一跑步能力的判定模型。这样对于跑步者整体身体素质及抗伤能力为基础的广义运动能力有更好的判定。

附图说明

图1为本发明一个决策模型构型图。

图2为本发明一个决策模型中运动能力算法构成图。

图3为本发明一个健康状态判断算法构成图。

图4为本发明一个健康状态判断算法模型的实现例图。

图5为本发明一个运动健康状态判断算法模型的实现图。

具体实施方式

实施例

本发明为有效的在耐力运动前判断适宜人群以及准确判定支撑在后续训练过程中定制健康运动模式，从运动能力测量和三个体型测量度维度出发，构建一个二维模型，来最终判定一个跑者在其自身测量数据的基础上分析得出一个所处能力和健康的层次。

身体健康状况三个维度等级的判断如柔韧状态维度的等级判断、动作模式状态维度的等级判断、跑姿参数的等级计算模型；

定义：

本发明运动者根据实际测试的数据，在模型的计算下能够得出一个标定当前跑步能力及健康状况的指标，用于后续的运动教学和跑步活动。

该模型和算法可以被实现成是一个可以自动执行的计算机程序，它自己就是一个系统参与者。它对接收到的信息进行回应，它可以接收和储存价值，也可以向外发送信息和价值。该模型本身可以结合多个行业及领域的数据来实现状态判定。该算法可以用且不仅限于应用在运动领域，还可以在任何运动算法领域。

模型算法计算流程：

步骤1、通过其他软硬件设备测量并获取运动者的相关数据如对应跑步距离下的时间、年龄、心率水平以及在三个维度下各个健康状态参数的等级数据。

步骤2、通过心率水平h、距离d、时间t来算出对应的运动能力参数m。

步骤3、设定一个等级划分，来将运动能力参数m定级。

步骤4、通过等级划分来确定每个等级下状态维度需要达到的标准，来用以确定后续健康状态h所处对应健康等级。

步骤5、通过测算的各个健康状态参数所归属的等级。

步骤6、输出对应的运动等级和健康状态等级。

如图1所示，所述的步骤1中获取运动者的相关数据包括对象的运动能力(100)以及身体健康状态(200)，其中运动能力(100)包括：年龄、性别、跑步时间、跑步距离等；身体健康状态(100)分为柔韧性、运动模式、跑姿参数。

见图4，分为考拉lv1级别、玉兔lv1-lv4级别、头狼lv1-lv5级别、黑豹lv1-lv7级别、飞虎lv1-lv7级别、狮王lv1-lv8级别、圣象lv1-lv10级别；身体健康状态划分等级采用柔韧状态维度包括站姿踝背屈fa、仰卧直腿抬腿fb、俯卧主动髋部伸fc、坐姿髋内收fe、站姿前屈fe；动作模式状态维度包括深蹲ma、髋屈mb、弓步蹲mc、单腿md、抗旋转me；跑姿参数维度包括落地冲击ta、步频tb、触底时间tc、外翻角度td、抗旋转te。最终输出见图5。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定的编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明内容。