[发明专利]自助健身方法、装置、计算机设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 201811435502.1 申请日: 2018-11-28
公开(公告)号: CN109448815A 公开(公告)日: 2019-03-08
发明(设计)人: 刘翔;徐捷 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G16H20/30 分类号: G16H20/30;G06F21/32;G06K9/00
代理公司: 深圳市立智方成知识产权代理事务所(普通合伙) 44468 代理人: 王增鑫
地址: 518000 广东省深圳市福田区福*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 点位置 运动信息 肌肉 健身 锻炼 标准模型 匹配 特征参数计算 计算机设备 存储介质 健身方式 健身器材 健身效果 特征参数 提示信息 提示用户 影响用户 构建 预设 更正 采集 输出 纠正 帮助 成功
【权利要求书】:

1.一种自助健身方法,其特征在于,所述方法包括:

采集用户在健身过程中的运动信息,所述运动信息包括肌肉特征参数;

依据所述运动信息构建锻炼模型,所述锻炼模型中包括依据所述肌肉特征参数计算得到的用户发力点位置;

将所述锻炼模型与预设的标准模型进行匹配,当判断所述锻炼模型中的用户发力点位置与所述标准模型中的标准发力点位置匹配不成功时输出第一提示信息。

2.根据权利要求1所述的自助健身方法,其特征在于,所述将所述锻炼模型与预设的标准模型进行匹配,当判断所述锻炼模型中的用户发力点位置与预所述标准模型中的标准发力点位置匹配不成功时输出第一提示信息,包括:

将所述用户发力点位置与所述标准发力点位置进行比对,当所述用户发力点位置与所述标准发力点位置的第一误差值在预设的第一预设阈值之内,则判断匹配成功,否则,判断匹配不成功,输出所述第一提示信息。

3.根据权利要求1所述的自助健身方法,其特征在于,所述运动信息还包括运动姿态信息,所述锻炼模型中还包括依据所述运动姿态信息构建的动作模型;所述依据所述运动信息构建锻炼模型,还包括:

依据所述运动姿态信息构建用户的动作模型。

4.根据权利要求3所述的自助健身方法,其特征在于,所述将所述锻炼模型与所述标准模型进行匹配,还包括:

将所述动作模型与所述标准动作进行比对,若所述动作模型与所述标准动作的第二误差值在预设的第二预设阈值之内,则判断匹配成功;

否则,判断匹配不成功,输出第二提示信息。

5.根据权利要求4所述的自助健身方法,其特征在于,还包括:

获取用户的手掌特征信息,依据所述手掌特征信息获取该用户最近一次的第二误差值;

获取该用户当前的第二误差值,若所述最近一次的第二误差值和当前的第二误差值均小于预设的第三预设阈值,则开启相应的健身器材。

6.根据权利要求1所述的自助健身方法,其特征在于,还包括;

获取用户的手掌特征信息,将所述手掌特征信息与预设数据库中的注册手掌信息进行匹配,若匹配成功,则开启相应的健身器材,否则输出第三提示信息。

7.根据权利要求1所述的自助健身方法,其特征在于,所述依据所述运动信息构建锻炼模型,所述锻炼模型中包括依据所述肌肉特征参数计算得到的用户发力点位置,包括:

依据所述肌肉特征参数中的肌电信号以及肌肉收缩特征参数确定所述用户发力点位置。

8.一种自助健身装置,其特征在于,包括:

采集模块,用于采集用户在健身过程中的运动信息,所述运动信息包括肌肉特征参数;

构建模块,用于依据所述运动信息构建锻炼模型,所述锻炼模型中包括依据所述肌肉特征参数计算得到的用户发力点位置;

提示模块,用于将所述锻炼模型与预设的标准模型进行匹配,当判断所述锻炼模型中的用户发力点位置与所述标准模型中的标准发力点位置匹配不成功时输出第一提示信息。

9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述自助健身方法的步骤。

10.一种计算机设备,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令被所述处理器执行时,使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述自助健身方法的步骤。

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