一种具有人机交互功能的健康运动设备智能控制系统的制作方法

本发明涉及健康运动设备智能控制，具体而言，涉及一种具有人机交互功能的健康运动设备智能控制系统。

背景技术：

1、随着全民健身活动的推进，人们对健康运动和生活品质越来越重视，越来越多的运动设备如雨后春笋般地涌入大众视野，其中，跑步机最为运动设备中最为简单的设备之一，深受广大运动人员的喜爱，由此凸显了对运动设备智能控制的重要性。

2、当前跑步机主要是通过运动人员自行调控跑步速度和跑步坡度，而不是通过对运动人员对应的跑步心率和呼吸频率进行监测和分析，导致当前跑步机的智能性和自动化水平不高，不仅容易导致因运动人员对应运动知识储备不足而无法达到最佳运动效果，同时还无法避免因运动人员对应跑步过程中心率或呼吸频率过于急促而造成的健身安全事故。

3、跑步姿势不正确不仅容易使脊椎压力过大而导致脊椎受伤，还容易造成小腿肌肉拉伤或者膝盖受损等情况，当前跑步机没有对运动人员对应的跑步姿态进行监测和分析，无法直观地反映运动人员对应跑步过程中跑步姿态的规范性与正确性，进而无法及时地对运动人员对应错误跑步姿态进行提示，大幅度降低了运动人员对应跑步运动的效果，无法充分地利用运动设备提升自身的运动状态和运动效果。

技术实现思路

1、为了克服背景技术中的缺点，本发明实施例提供了一种具有人机交互功能的健康运动设备智能控制系统,能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种具有人机交互功能的健康运动设备智能控制系统，包括：运动人员运动参数设置模块，用于目标运动人员对其对应的目标跑步时长和跑步难度进行设置。

3、运动心率分析模块，用于对目标运动人员对应的基本参数影响系数进行分析，并由此对目标运动人员对应的运动最大心率和运动最佳心率进行分析。

4、运动阶段划分模块，用于对目标运动人员对应的运动阶段进行划分，并对目标运动人员对应运动阶段的监测时间段进行划分，同时获取监测时间段的时长。

5、当前状态监测分析模块，用于对目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动心率和呼吸频率进行监测，并由此对目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动状态评估指数进行分析。

6、当前姿态监测分析模块，用于对目标运动人员对应身体的中心点进行获取，同时对目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的动作幅度和身体姿态进行监测，并由此对目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动姿态评估指数进行分析。

7、当前运动健康分析模块，用于对目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动健康状态进行分析，若当前监测时间段的运动健康状态为快速状态或慢速状态，则对目标运动人员对应跑步机的调控指数进行相应的分析。

8、语音播报与人员行为分析模块，用于对目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动健康状态进行相应的语音播报，并识别目标运动人员对应的行为特征。

9、跑步机调控分析与执行模块，用于基于目标运动人员对应的行为特征和其对应跑步机的调控指数进行相应的调控。

10、数据库，用于存储目标运动人员对应的性别、身高、体重、血压、安静心率、年龄。

11、于本发明一优选实施例，所述对目标运动人员对应的基本参数影响系数进行分析，其具体分析方式如下：从数据库中提取目标运动人员对应的性别，并将其与预设的各性别对应的数量指标集合进行匹配，得到目标运动人员对应的数量指标集合。

12、从数据库中提取目标运动人员对应的身高，并从目标运动人员对应的数量指标集合中提取其身高对应的参考体重，记为z′。

13、从数据库中提取目标运动人员对应的血压，记为y，同时将目标运动人员对应的跑步难度与设定的各种跑步难度对应的影响因子进行匹配，得到目标运动人员对应的影响因子，记为ε。

14、将目标运动人员对应的跑步难度与设定的各种跑步难度对应的参考跑步时长进行匹配，得到目标运动人员对应的参考跑步时长，记为t′。

15、通过计算得到目标运动人员对应的基本参数影响系数，记为φ。

16、于本发明一优选实施例，所述对目标运动人员对应的运动最大心率和运动最佳心率进行分析，其具体分析方式为：从数据库中提取目标运动人员对应的安静心率和年龄，同时通过计算得到目标运动人员对应的估算最大心率，记为

17、将目标运动人员对应的基本参数影响系数与设定的各影响等级对应的基本参数影响系数阈值进行匹配，得到目标运动人员对应的影响等级，并将其与设定的各影响等级对应的最大心率影响差进行匹配，得到目标运动人员对应的最大心率影响差，同时将其与目标运动人员对应的估算最大心率进行作差，得到目标运动人员对应的运动最大心率，记为hrmax。

18、将目标运动人员对应的基本参数影响系数与设定的各占比等级对应的基本参数影响系数阈值进行匹配，得到目标运动人员对应的占比等级，并将其与设定的各占比等级对应的心率百分比进行匹配，得到目标运动人员对应的心率百分比，记为δ，同时通过计算得到目标运动人员对应的运动最佳心率，记为hrbest。

19、于本发明一优选实施例，所述对目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动心率和呼吸频率进行监测，其具体监测方式为：通过运动手环对目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的各监测时间点的运动心率进行监测。

20、通过智能摄像头对目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的跑步视频进行监测，并将其聚焦在目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的胸腔部位，同时从中提取目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的胸腔起伏次数，记为呼吸次数，进而通过计算得到目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的呼吸频率，rr运动表示为目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的呼吸频率，h当前、t当前分别表示为目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的呼吸次数、时长。

21、于本发明一优选实施例，所述对目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动状态评估指数进行分析，其具体分析方式为：将目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的各监测时间点的运动心率与其对应的运动最佳心率进行匹配，若某监测时间点的运动心率与其对应的运动最佳心率匹配成功，则将该监测时间点记为最佳时间点，同时基于目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的各最佳时间点统计目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的最佳运动维持时长，记为tbest，同时按照相同的分析方式分析得到目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的最大运动维持时长和异常运动维持时长，分别记为tmax和t异常。

22、依据公式计算出目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动状态评估指数，η表示为目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动状态评估指数，e表示为自然常数，rr′表示为设定的参考呼吸频率，tbest′、tmax′、t异常′分别表示为设定的参考最佳运动维持时长、参考最大运动维持时长、允许异常运动维持时长，b1、b2、b3、b4分别表示为设定的呼吸频率、最佳运动维持时长、最大运动维持时长、异常运动维持时长对应的指数因子。

23、于本发明一优选实施例，所述对目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的动作幅度和身体姿态进行监测，其具体监测方式为：通过智能摄像头对目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动姿态视频进行监测，并从中提取目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的各次跨步的距离，同时从中提取目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段各次手臂摆动的手肘与其对应身体中心点的距离，记为摆动距离。

24、从目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动姿态视频内提取目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的各监测时间点的躯干图像，并从中提取各监测时间点对应躯干的中心线，同时将各监测时间段对应躯干的中心线进行首尾相连，记为标记线，进而通过计算得到目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的各监测时间点的躯干弯曲度，记为λi，i表示为各监测点的编号，i＝1,2,......,n。

25、于本发明一优选实施例，所述对目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动姿态评估指数进行分析，其具体分析方式为：将目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的各次跨步的距离，记为j表示为各次跨步的编号，j＝1,2,......,m，将目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段各次手臂摆动的摆动距离，记为f表示为各次手臂摆动的编号，f＝1,2,......,g。

26、依据公式计算出目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动姿态评估指数，κ表示为目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动姿态评估指数，l′跨步、l′摆臂、λ′分别表示为设定的参考跨步距离、参考摆动距离、参考躯干弯曲度，b5、b6、b7分别表示为设定的跨步距离、摆动距离、躯干弯曲度对应的评估因子。

27、于本发明一优选实施例，所述对目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动健康状态进行分析，其具体分析方式为：依据公式σ＝η×c1+κ×c2计算出目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动健康状态评估系数，σ表示为目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动健康状态评估系数，c1、c2分别表示为设定的运动状态评估指数、运动姿态评估指数对应的健康评估因子。

28、将目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动健康状态评估系数与设定的最大健康状态评估系数阈值进行对比，若当前监测时间段的运动健康状态评估系数大于最大健康状态评估系数阈值，则将当前监测时间段的运动健康状态判定为快速状态，反之，将目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动健康状态评估系数与设定的最小健康状态评估系数阈值进行对比，若当前监测时间段的运动健康状态评估系数小于最小健康状态评估系数阈值，则将当前监测时间段的运动健康状态判定为慢速状态。

29、于本发明一优选实施例，所述对目标运动人员对应跑步机的调控指数进行相应的分析，其具体分析方式为：若当前监测时间段的运动健康状态为快速状态，则将目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动健康状态评估系数与设定的各种快速等级对应的运动健康状态评估系数阈值进行匹配，得到目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的快速等级，并将其与设定的各种快速等级对应跑步机的调控指数进行匹配，得到目标运动人员对应跑步机的调控指数，若当前监测时间段的运动健康状态为慢速状态，则按照相同的分析方式得到目标运动人员对应跑步机的调控指数。

30、于本发明一优选实施例，所述识别目标运动人员对应的行为特征，具体识别方式为：通过智能摄像头捕捉语音播报后目标运动人员对应的行为图像，并将其与设定的各种行为图像对应的行为特征进行匹配，得到目标运动人员对应的行为特征。

31、相对于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：本发明通过对目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动状态评估指数进行分析，大幅度提升了跑步机的智能性和自动化水平，不仅有效规避了因目标运动人员对应跑步过程中心率或呼吸频率过于急促而造成的健身安全事故，同时还对目标运动人员进行相应的语音提示，在最大限度上避免了因目标运动人员对应运动知识储备不足而无法达到最佳运动效果的问题。

32、本发明通过对目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动姿态评估指数进行分析，实现了对目标运动人员对应运动姿态的分析，打破了当前技术中对目标运动人员运动姿态分析的局限性，能够直观地反映目标运动人员对应跑步过程中跑步姿态的分析结果，在很大程度上提升了对目标运动人员对应错误跑步姿态进行提示的及时性，大幅度提升了目标运动人员对应跑步过程中跑步姿态的规范性与正确性，不仅提高了目标运动人员对应跑步运动的效果，同时还能充分地利用运动设备提升自身的运动状态和运动效果。

33、本发明通过对目标运动人员对应运动阶段中当前监测时间段的运动健康状态进行分析，并对其对应跑步机的调控指数进行分析，同时对目标运动人员对应的行为特征进行识别，进而进行相应的调控操作，在很大程度上体现了跑步机对应人机交互的智能性和科学性，为目标运动人员对应的运动效果提供了可靠的保障。