[发明专利]基于跑步机的跑步者身份识别及计步方法

说明书

本发明提供了一种基于跑步机的跑步者身份识别及计步方法，该方法包括：1、分别采集跑步机在不同速度下的电流值；2、所述跑步机将所述电流值分别传送至所述云端服务器的数据库中；3、所述云端服务器分别提取所述电流值的特征，并对所述特征进行归一化处理；4、所述云端服务器基于归一化后的所述特征进行训练，得到分类参数；5、所述云端服务器将所述参数发送至所述跑步机的控制器，所述控制器根据所述分类参数识别跑步者身份，并统计步数。本发明提高了跑步者身份识别和计步的准确性，增强了跑步机功能，经济实惠。

技术领域

本发明涉及一种基于跑步机的跑步者身份识别及计步的方法，更具体的讲，是通过对跑步机电机工作电流的信号进行处理，运用机器学习技术，智能识别跑步者的身份，并实现跑步计步的方法，属于健身器材技术领域。

背景技术

关于电动跑步机的计步技术，传统方法主要有以下几种：(1)在跑步通道两侧以正对方式安装一对红外线收发装置，以信号被阻断次数来计步；(2)在跑台上增加压力传感器，根据人在跑步机上跑步时，脚对跑台的压力变化，求解走跑步数。该方法需要安装专门的传感器，因此，增加了跑步机结构设计的复杂程度，同时提高了生产成本。(3)利用其他类型传感器产生的信号。比如：专利号为CN201420085472.7的“用于电动跑步机的智能计步系统”，通过闭环霍尔电流传感器采集跑步机工作时电机电流，对比电流与设定值进行比较，如果采集的数值大于或等于设定值，步数加1；小于设定值，步数不变。此方案从原理上虽然能够实现电动跑步机计步。但是，由于跑步人的速度不同、体重不同，甚至跑步机跑带松紧度对电流的峰值影响很大；其次，在完整的走、跑步中，电流的变化也不是一个标准的正弦波，可能出现两个不同的峰值，所以单纯通过一个固定的电流阀值去计算步数，显然，在实际应用中无法得到精确的计步；再次，如果跑步机上面不是人，而是一个物体，那么该方法无法区分别是不是人，会把重物误判为人在上面跑步；最后，闭环霍尔电流传感器电流采集精度较低，此方案更无法实现精确的记步。并且，闭环霍尔电流传感器价格较高，增加了跑步机的生产成本。

关于通过跑步者在跑步机上跑步，识别跑步者的身份，还没有类似的技术和应用，但是随着物联网的发展，物联网跑步机越来越普遍，如果能够自动识别跑步者的身份，自动提供针对性的运动指导，这将使跑步机变得更智能和更实用，因此目前有关电动跑步机计步方法和技术还有待于改进和完善提高。

发明内容

鉴于上述各种跑步机计步方法和技术的不足，本发明采用在电机控制器中采集其工作电流的方式，通过跑步者在跑步机上进行走跑运动时，由于跑步者的身高、体重、步态的不同，导致电机电流的幅值、曲线的变化，识别跑步者的身份并进行步态、步数统计，提供一种更精确、更经济、更智能、更可靠的方案。具体为：

本发明提供了一种基于跑步机的跑步者身份识别及计步方法，技术方案如下：

一种基于跑步机的跑步者身份识别及计步方法，所述方法应用于一跑步机系统，所述系统包括跑步机和云端服务器，所述云端服务器包含数据库，所述跑步机包含控制器，其特征在于，所述方法包括：

步骤1、分别采集跑步机在不同速度下的电流值；

步骤2、所述跑步机将所述电流值分别传送至所述云端服务器的数据库中；

步骤3、所述云端服务器分别提取所述电流值的特征，并对所述特征进行归一化处理；

步骤4、所述云端服务器基于归一化后的所述特征进行训练，得到分类参数；

步骤5、所述云端服务器将所述参数发送至所述跑步机的控制器，所述控制器根据所述分类参数识别跑步者身份，并统计步数。

优选地，所述分类参数用于识别所述跑步机的状态，所述状态包括负载状态、空载状态；所述步骤1中，采集跑步机在负载状态和空载状态下的2组电流值。

优选地，所述步骤3中的归一化方法为：