一种基于可穿戴设备的运动健康管理方法、系统及介质

本发明涉及数据处理，具体涉及一种基于可穿戴设备的运动健康管理方法、系统及介质。

背景技术：

1、随着人们对运动健康的重视，各种可穿戴设备和运动健康管理应用不断涌现，为用户提供了方便的运动监测和健康管理工具。然而，相关技术中，运动健康管理应用的时效性、针对性不强，不能根据用户的身体状况提供实时性强、个性化匹配程度高的运动建议。

技术实现思路

1、本发明目的在于提供一种基于可穿戴设备的运动健康管理方法、系统及介质，旨在基于实时监测的体征数据提供实时性强、个性化匹配程度高的运动建议推荐。

2、为了实现上述目的，本发明提供以下技术方案：

3、第一方面，本发明实施例提供了一种基于可穿戴设备的运动健康管理方法，所述方法包括以下步骤：

4、响应于用户在可穿戴设备触发的开始运动操作，触发可穿戴设备将采集的体征数据集和运动数据进行持续上报；其中，所述体征数据集包含多个体征数据；

5、提取可穿戴设备在当前运动时段内采集的体征数据集，确定所述体征数据集中各个类型的体征数据对应的响应度，基于所述响应度从所述体征数据集中选取至少一个体征数据作为特征数据；其中，所述响应度表征所述体征数据的变化快慢；

6、基于所述运动数据确定当前运动时段的持续度，基于所述特征数据对应的时间序列数据确定当前运动时段的趋势值，基于所述当前运动时段的趋势值和持续度确定运动指标；其中，所述趋势值表征所述特征数据的变化趋势；

7、从预先建立的运动建议库中匹配所述运动指标对应的运动建议信息，将所述运动指标对应的运动建议信息发送给所述可穿戴设备；其中，所述运动建议库包括多个运动建议信息，多个所述运动建议信息和多个运动指标取值区间一一对应。

8、可选地，所述提取可穿戴设备在当前运动时段内采集的体征数据集，确定所述体征数据集中各个类型的体征数据对应的响应度，基于所述响应度从所述体征数据集中选取至少一个体征数据作为特征数据，包括：

9、按设定的时间间隔对当前运动时段内各个类型的体征数据进行均值化处理，得到各个类型的体征数据对应的时间序列数据；其中，所述时间序列数据包括多个按时间序列排序的体征均值；

10、对于每个类型的体征数据，确定该体征数据对应的时间序列数据中各个体征均值的斜率，将斜率最先大于第一斜率阈值的体征均值作为第一突变点，将斜率最后大于第一斜率阈值的体征均值作为第二突变点；

11、确定第一突变点到第二突变点的突变时长，将第一均值和第二均值之差与所述突变时长的比值作为该体征数据的响应度；其中，所述第二均值通过对第二突变点之后的若干个体征均值求平均得到，所述第一均值通过对第一突变点之前的若干个体征均值求平均得到；

12、获取各个体征数据对应的基准响应度，筛选响应度超过基准响应度的体征数据作为特征数据；其中，所述基准响应度基于多个过往运动时段的响应度确定。

13、可选地，所述获取各个体征数据对应的基准响应度，包括：

14、对于每个体征数据，获取该体征数据在最近多个过往运动时段的响应度；

15、将多个过往运动时段的响应度中的最小值作为该体征数据对应的基准响应度。

16、可选地，所述基于所述运动数据确定当前运动时段的持续度，包括：

17、获取最近多个过往运动时段内的运动数据，基于多个所述过往运动时段内的运动数据确定基准运动值和基准运动时长；

18、获取当前运动时段内的运动数据，将所述运动数据大于基准运动值的时长进行累计，得到累计时长；

19、采用公式计算得到当前运动时段的持续度；其中，k为调节系数，0＜k＜1，e为自然常数，t为累计时长，为基准运动时长。

20、可选地，所述基于所述特征数据对应的时间序列数据确定当前运动时段的趋势值，基于所述当前运动时段的趋势值和持续度确定运动指标，包括：

21、对于每个特征数据，获取所述特征数据在最近m个过往运动时段的时间序列数据，提取各个时间序列数据中第二突变点对应的体征均值到之后的n个体征均值，得到m个稳态序列数据；

22、将m个稳态序列数据按上报时间可穿戴设备的上报时间排序后，将m个稳态序列数据中的体征均值按时间序列划为n组，每组包含m个体征均值，m个体征均值在各自的稳态序列数据中具有相同的序列号；

23、将每组中的m个体征均值按稳态序列数据的排序依次进行波动率计算，得到m个波动率，对m个波动率进行均值计算，得到初始波动均值；其中，所述波动率为相邻两个体征均值的变化率；

24、从m个波动率中提取出最小波动率和最大波动率，将所述初始波动均值乘以所述最大波动率和最小波动率之差与所述最大波动率的比值，得到所述特征数据的基准波动均值，将每个所述特征数据的基准波动均值进行归一化处理，得到每个特征数据的权重值；

25、获取各个所述特征数据在当前运动时段的时间序列数据，基于各个所述特征数据的时间序列数据和权重值确定趋势值；

26、将所述当前运动时段的趋势值和持续度的乘积作为运动指标。

27、可选地，所述趋势值的计算公式为：

28、；

29、其中，vt表示趋势值，m为特征数据的总数，ωj表示第j个特征数据的权重值，nj为当前运动时段内第j个特征数据对应的时间序列数据中体征均值的总数，r(ij)表示第j个特征数据对应的时间序列数据中的第i个体征均值。

30、第二方面，本发明实施例提供了一种基于可穿戴设备的运动健康管理系统，所述系统包括：

31、至少一个处理器；

32、至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

33、当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如第一方面任一项所述的基于可穿戴设备的运动健康管理方法。

34、第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如第一方面任一项所述的基于可穿戴设备的运动健康管理方法。

35、本发明的有益效果是：本发明公开一种基于可穿戴设备的运动健康管理方法、系统及介质，本发明通过实时采集用户的体征数据集和运动数据，并从体征数据集中提取出特征数据，基于特征数据确定趋势值，基于运动数据确定当前运动时段的持续度，从而快速分析出用户当前的运动指标，并基于运动指标提供个性化的运动建议。本发明基于实时监测的体征数据集和运动数据提供更精准有效的运动建议推荐，具有实时性强、个性化匹配程度高的优点。

技术特征：

1.一种基于可穿戴设备的运动健康管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于可穿戴设备的运动健康管理方法，其特征在于，所述提取可穿戴设备在当前运动时段内采集的体征数据集，确定所述体征数据集中各个类型的体征数据对应的响应度，基于所述响应度从所述体征数据集中选取至少一个体征数据作为特征数据，包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于可穿戴设备的运动健康管理方法，其特征在于，所述获取各个体征数据对应的基准响应度，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于可穿戴设备的运动健康管理方法，其特征在于，所述基于所述运动数据确定当前运动时段的持续度，包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于可穿戴设备的运动健康管理方法，其特征在于，所述基于所述特征数据对应的时间序列数据确定当前运动时段的趋势值，基于所述当前运动时段的趋势值和持续度确定运动指标，包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于可穿戴设备的运动健康管理方法，其特征在于，所述趋势值的计算公式为：

7.一种基于可穿戴设备的运动健康管理系统，其特征在于，所述系统包括：

8.一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令用于执行如权利要求1至6中任意一项所述的基于可穿戴设备的运动健康管理方法。

技术总结
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于可穿戴设备的运动健康管理方法、系统及介质，方法包括：响应于用户在可穿戴设备触发的开始运动操作，触发可穿戴设备将采集的体征数据集和运动数据进行持续上报；提取可穿戴设备在当前运动时段内采集的体征数据集，确定各个类型的体征数据对应的响应度，基于响应度从体征数据集中选取至少一个体征数据作为特征数据；基于运动数据确定当前运动时段的持续度，基于特征数据对应的时间序列数据确定当前运动时段的趋势值，基于当前运动时段的趋势值和持续度确定运动指标；匹配运动指标对应的运动建议信息，并发送给可穿戴设备；本发明能够提供实时性强、个性化匹配程度高的运动建议推荐。

技术研发人员：郭帅,周冰,韩海波
受保护的技术使用者：广东海洋大学
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17