应对VR跑步机的智能化数据处理方法及系统与流程

本技术涉及vr跑步机，特别涉及一种应对vr跑步机的智能化数据处理方法及系统。

背景技术：

1、vr跑步机是一个虚拟现实万向行动平台，相较于健身房锻炼的枯燥乏味，vr跑步机能够带来更有趣的健身锻炼。此外，vr跑步机还突破了时间空间的限制，能够实现户外不同场景锻炼的体验。随着vr跑步机的普及，针对vr跑步机的自适应性调节需求越来越高，然而传统技术已经难以满足这一需求。

技术实现思路

1、为改善相关技术中存在的技术问题，本技术提供了一种应对vr跑步机的智能化数据处理方法及系统。

2、本技术实施例提供了一种应对vr跑步机的智能化数据处理方法，应用于智能化数据处理系统，所述方法包括：

3、获取vr跑步机传感数据流，所述vr跑步机传感数据流包括流式的p组vr跑步机传感数据，所述p为不小于1的整数；

4、利用所述vr跑步机传感数据流获取运动强度传感数据流，所述运动强度传感数据流包括流式的p组运动强度传感数据；

5、依据所述vr跑步机传感数据流，调用vr跑步机控制分析算法所包括的第一状态识别子算法获取vr跑步机状态识别记录队列，所述vr跑步机状态识别记录队列包括p个vr跑步机状态识别记录；

6、依据所述运动强度传感数据流，调用所述vr跑步机控制分析算法所包括的第二状态识别子算法获取运动强度状态识别记录队列，所述运动强度状态识别记录队列包括p个运动强度状态识别记录；

7、依据所述vr跑步机状态识别记录队列以及所述运动强度状态识别记录队列，调用所述vr跑步机控制分析算法所包括的控制匹配子算法获取所述vr跑步机传感数据流所对应的跑步机调节标签；

8、利用所述跑步机调节标签确定所述vr跑步机传感数据流的坡度速度调节参考。

9、在一种可能的实施例中，所述依据所述vr跑步机状态识别记录队列以及所述运动强度状态识别记录队列，调用所述vr跑步机控制分析算法所包括的控制匹配子算法获取所述vr跑步机传感数据流所对应的跑步机调节标签，包括：

10、依据所述vr跑步机状态识别记录队列，调用所述vr跑步机控制分析算法所包括的第一坡度分析模型获取p个第一状态输出文本，每个第一状态输出文本对应于一个vr跑步机状态识别记录；

11、依据所述运动强度状态识别记录队列，调用所述vr跑步机控制分析算法所包括的第二坡度分析模型获取p个第二状态输出文本，每个第二状态输出文本对应于一个运动强度状态识别记录；

12、对所述p个第一状态输出文本以及所述p个第二状态输出文本进行聚合处理，得到p个目标状态输出文本，每个目标状态输出文本包括一个第一状态输出文本以及一个第二状态输出文本；

13、依据所述p个目标状态输出文本，调用所述vr跑步机控制分析算法所包括的所述控制匹配子算法获取所述vr跑步机传感数据流所对应的跑步机调节标签。

14、在一种可能的实施例中，所述依据所述vr跑步机状态识别记录队列，调用所述vr跑步机控制分析算法所包括的第一坡度分析模型获取p个第一状态输出文本，包括：

15、对于所述vr跑步机状态识别记录队列中的每组vr跑步机状态识别记录，调用所述第一坡度分析模型所包括的阶段特征编码层获取第一阶段状态编码特征，所述第一坡度分析模型属于所述vr跑步机控制分析算法；

16、对于所述vr跑步机状态识别记录队列中的每组vr跑步机状态识别记录，调用所述第一坡度分析模型所包括的全局特征编码层获取第一全局状态编码特征；

17、对于所述vr跑步机状态识别记录队列中的每组vr跑步机状态识别记录，依据所述第一阶段状态编码特征以及所述第一全局状态编码特征，调用所述第一坡度分析模型所包括的滑动滤波层获取第一联动状态识别记录；

18、对于所述vr跑步机状态识别记录队列中的每组vr跑步机状态识别记录，依据所述第一联动状态识别记录以及所述vr跑步机状态识别记录，调用所述第一坡度分析模型所包括的第一全局特征编码层获取第一状态输出文本。

19、在一种可能的实施例中，所述依据所述运动强度状态识别记录队列，调用所述vr跑步机控制分析算法所包括的第二坡度分析模型获取p个第二状态输出文本，包括：

20、对于所述运动强度状态识别记录队列中的每组运动强度状态识别记录，调用所述第二坡度分析模型所包括的阶段特征编码层获取第二阶段状态编码特征，所述第二坡度分析模型属于所述vr跑步机控制分析算法；

21、对于所述运动强度状态识别记录队列中的每组运动强度状态识别记录，调用所述第二坡度分析模型所包括的全局特征编码层获取第二全局状态编码特征；

22、对于所述运动强度状态识别记录队列中的每组运动强度状态识别记录，依据所述第二阶段状态编码特征以及所述第二全局状态编码特征，调用所述第二坡度分析模型所包括的滑动滤波层获取第二联动状态识别记录；

23、对于所述运动强度状态识别记录队列中的每组运动强度状态识别记录，依据所述第二联动状态识别记录以及所述运动强度状态识别记录，调用所述第二坡度分析模型所包括的第二全局特征编码层获取第二状态输出文本。

24、在一种可能的实施例中，所述p为大于1的整数；所述依据所述p个目标状态输出文本，调用所述vr跑步机控制分析算法所包括的所述控制匹配子算法获取所述vr跑步机传感数据流所对应的跑步机调节标签，包括：

25、依据所述p个目标状态输出文本，调用所述vr跑步机控制分析算法所包括的速度分析模型获取联动状态输出文本，所述联动状态输出文本为利用所述p个目标状态输出文本以及p个速度置信系数确定的，每个目标状态输出文本对应于一个速度置信系数；

26、依据所述联动状态输出文本，调用所述vr跑步机控制分析算法所包括的所述控制匹配子算法获取所述vr跑步机传感数据流所对应的跑步机调节标签。

27、在一种可能的实施例中，所述依据所述p个目标状态输出文本，调用所述vr跑步机控制分析算法所包括的速度分析模型获取联动状态输出文本，包括：

28、依据所述p个目标状态输出文本，调用所述速度分析模型所包括的第一模型单元获取p个第一局部状态输出文本，所述速度分析模型属于所述vr跑步机控制分析算法；

29、依据所述p个第一局部状态输出文本，调用所述速度分析模型所包括的第二模型单元获取p个第二局部状态输出文本；

30、利用所述p个第二局部状态输出文本确定p个速度置信系数，每个速度置信系数对应于一个目标状态输出文本；

31、利用所述p个目标状态输出文本以及p个速度置信系数，确定所述联动状态输出文本。

32、在一种可能的实施例中，所述p为大于1的整数；所述依据所述vr跑步机状态识别记录队列以及所述运动强度状态识别记录队列，调用所述vr跑步机控制分析算法所包括的控制匹配子算法获取所述vr跑步机传感数据流所对应的跑步机调节标签，包括：

33、依据所述vr跑步机状态识别记录队列，调用所述vr跑步机控制分析算法所包括的第一全局特征编码层获取p个第一状态输出文本，每个第一状态输出文本对应于一个vr跑步机状态识别记录；

34、依据所述运动强度状态识别记录队列，调用所述vr跑步机控制分析算法所包括的第二全局特征编码层获取p个第二状态输出文本，每个第二状态输出文本对应于一个运动强度状态识别记录；

35、对所述p个第一状态输出文本以及所述p个第二状态输出文本进行聚合处理，得到p个目标状态输出文本，每个目标状态输出文本包括一个第一状态输出文本以及一个第二状态输出文本；

36、依据所述p个目标状态输出文本，调用所述vr跑步机控制分析算法所包括的速度分析模型获取联动状态输出文本，所述联动状态输出文本为利用所述p个目标状态输出文本以及p个速度置信系数确定的，每个目标状态输出文本对应于一个速度置信系数；

37、依据所述联动状态输出文本，调用所述vr跑步机控制分析算法所包括的所述控制匹配子算法获取所述vr跑步机传感数据流所对应的跑步机调节标签。

38、在一种可能的实施例中，所述利用所述vr跑步机传感数据流获取运动强度传感数据流，包括：

39、对于所述vr跑步机传感数据流中的每组vr跑步机传感数据，调用传感数据分解算法获取第一运动强度数据块、第二运动强度数据块以及第三运动强度数据块；

40、利用所述每组vr跑步机传感数据所对应的所述第一运动强度数据块、所述第二运动强度数据块以及所述第三运动强度数据块，生成所述每组vr跑步机传感数据所对应的运动强度传感数据。

41、本技术实施例还提供了一种智能化数据处理系统，包括处理器和存储器；所述处理器和所述存储器通信连接，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现上述方法。

42、本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现上述方法。

43、本技术实施例中，在挖掘vr跑步机状态识别记录时考虑vr跑步机传感数据流的全部内容，可以保障vr跑步机状态识别记录的全面性，在挖掘运动强度状态识别记录时仅考虑运动强度传感数据流，能够减少vr跑步机传感数据流中的其他数据对运动强度的分析干扰，基于此，在确定vr跑步机传感数据流的坡度速度调节参考过程中，不仅考虑了vr跑步机状态识别记录，还引入了运动强度状态识别记录，这样可以基于vr跑步机层面和用户层面进行跑步机调节标签的综合确定，以便基于跑步机调节标签从预设数据库中确定出坡度速度调节参考，如此，能够通过坡度速度调节参考自适应且智能化地调节vr跑步机的坡度和速度。