一种基于大数据云服务平台的大学生体质健康监测系统技术方案

本实用新型专利技术涉及运动健康监测领域，提供了一种基于大数据云服务平台的大学生体质健康监测系统，该系统由分布式大数据云服务平台、健康运动参数采集系统、客户端三部分组成。本实用新型专利技术能对大学生为增强体质健康所进行的活动提供连续的、动态的、有效的监测，可以为增强大学生体质健康制定有针对性的体质健康处方和个性化的体质健康指导策略。

【技术实现步骤摘要】

本技术涉及一种大数据云服务品平台与大学生个性化健康运动指导的装置， 尤其涉及一种基于大数据云服务平台的大学生体质健康监测系统。
技术介绍
根据学生体质健康监测调研结果显示，我国19至22岁大学生的爆发力、力量、耐 力等身体素质指标进一步下降。主要原因在于大学生锻炼身体的意识不足，缺乏科学运动 知识和缺乏对大学生体质进行有效的监控和管理。为了促进大学生的体质健康，2011年11 月12日，教育部推行的全国百所高校阳光体育冬季长跑活动全面启动，不少学校推出了指 纹打卡方式对大学生体育锻炼行为进行监控。从实际的应用中，我们发现这种体育锻炼行 为监控方式一定程度上保证了大学生运动的真实性，但是并没有让大学生真正达到强身健 体的效果，运动缺乏科学性。同时，由于数据记录采集单机管理系统，无法充分发掘数据的 作用和远程共享。 近年来，云计算的研究和应用发展非常快，主要原因是云计算具有如下优点：超大 规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性、按需服务、极其廉价、安全、方便。采用最新云 服务模式实现系统与其它业务系统之间的互操作与集成，使得系统具有：数据存储可靠、 安全；对用户端的设备要求低，使用方便；可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享；帮 助用户实现网络储存、管理数据，完成各种应用等特点。
技术实现思路
本技术的目的是为了克服上述现有技术中的不足，提供一种基于大数据云服 务平台的大学生体质健康监测系统，能够解决实现体育运动的大数据实时处理与共享问 题，通过分布式大数据云服务平台的数据挖掘和专家系统提供个性化健康运动的指导。 本技术解决其技术问题所采用的技术方案是： -种基于大数据云服务平台的大学生体质健康监测系统，包括分布式大数据云服 务平台、健康运动参数采集系统以及客户端； 所述分布式大数据云服务平台包括分布式数据服务器和云计算中心； 所述健康运动参数采集系统，分为用于采集运动参数的腰部佩戴部分和用于采集 运动时的生理参数的腕部佩戴部分，健康运动参数采集系统通过物联网连接至分布式大数 据云服务平台； 所述客户端包括学生客户端、学校运动管理机构端、生理医学和体育运动指导顾 问专家端；客户端通过互联网连接至分布式大数据云服务平台。分布式大数据云服务平台存储、处理采集的生理/运动参数，包括多传感器数据 融合与早期疾病预诊，结合医疗与运动专家系统提供健康运动建议，处理的结果与建议存 储于云服务平台；健康运动参数采集系统为学生佩戴系统，实时采集生理/运动参数，采集 的数据存储于云服务平台；学生客户端，通过该客户端个人用户登录本系统，并采集个人行 为、生理和心理数据上传云服务平台中，学生客户端也可访问个人账户，查阅个人健康/运 动参数和专家建议；生理医学和体育运动指导顾问专家端，具有丰富经验的医学专家、体育 运动专家通过专家端口登录访问由对特殊的、有疑问的个体进行会诊，提供个性化的分析 和建议；学校运动管理机构端，通过挖掘学生的生理、心里和运动数据，学校及时掌握学生 的健康状态、体育运动情况，有针对性的开展体育运动，提高运动的有效性。上述各模块经 过网络访问。 在上述技术方案中，所述的分布式大数据云服务平台包括两部分，云计算中心和 分布式数据服务器，健康运动参数采集系统采集到数据上传至分布式数据服务器中，通过 云计算中心对数据进行分析，如采用基于关联数据分析的体质健康分析技术，以及基于多 传感器信息融合的人体体质健康监测技术，通过传感网和视频感知网这两项物联网技术提 取出的人体体质健康信息与可视化信息，将人体体质信息传感器与视频传感器等多传感器 数据进行融合后，经过分析提供人体体质监控信息服务，依据人工智能算法的专家分析系 统自动分析采集的生理/运动数据，进行预诊，自动生成运动建议书，这些处理结果存储于 分布式数据服务器中。 在上述技术方案中，所述的健康运动参数采集系统，包括腰部佩戴和腕部佩戴两 部分，其中腰部佩戴部分包括三维加速度传感器模块、微处理器模块、蓝牙通信模块、锂电 池与USB充电模块，微处理器模块与三维加速度传感器模块、蓝牙通信模块连接，锂电池给 维加速度传感器模块、微处理器模块、蓝牙通信模块供电。腕部佩戴部分包括心率传感器和 温度传感器模块、微处理器模块、蓝牙通信模块、数据存储器模块、液晶显示模块、锂电池与 USB充电模块，以及MP3播放模块和GPS模块，微处理器模块与心率传感器和温度传感器模 块、蓝牙通信模块连接，采集人体运动心率变化和体温，通过蓝牙通信模块接收腰部佩戴的 三维加速度传感器数据，并通过物联网模块将运动能耗与生理参数等传递给分布式数据服 务器中，进一步分析和存储。 在上述技术方案中，所述的分布式大数据云服务平台提供的运动姿态识别算法， 是根据三维加速度获取的，其方法为 腰部佩戴部分上的微处理器采集三维加速度传感器，可以获得三轴方向输出的加 速度信号，通过滤波获得人体的运动加速度信号::(_|、?^、:： 。计算其几何平均GM作 为特征值 根据实测，GM的大小可以较好识别上楼、下楼、站立、步行、跳动、跑步等不同运 动类别。当GM〈0. 05时，人体处于站立状态；当0. 05g〈GM〈0. 4g时，人体处于步行状态； 当0. 4g〈GM〈0. 6g时，人体处于上楼梯状态；当0. 6g〈GM〈0. 9g时，人体处于下楼梯状态；当 0. 9g〈GM〈l. 6g时，人体处于10km/h的跑步状态；当1. 6g〈GM〈2. 5g时，人体处于上下跳动的 状态。 在上述技术方案中，所述的分布式大数据云服务平台提供的运动能耗算法，与三 维加速度密切相关，其运算方法为 式中，能耗单位为kcal，为运动参数，为运动加速度，W为体重。 在生理上，耗氧量反映了运动强度，在保持一定的运动强度条件下，脂肪才参与代 谢，达到减肥效果。人体最大摄氧量为 式中，男性为1，女性为0,BMI为体质系为估计储备心率(最大心率减 去基础心率)，W为体重。 根据灰色理论研究和实验数据表明，以中等强度运动（45%~65% 可 以达到最佳的运动减肥效果。在此运动过程中，脂肪代谢的比率随时间变化的规律为先快 后慢，例如运动约30分钟时，脂肪代谢比率接近50%，随后代谢比逐渐变缓，最终最大比率 达到85%~90%左右。由于以摄氧量的大小判别运动强度存在不可操作性，但运动过程 中，心率的大小可反映脂肪代谢比率的大小。通常，最大安全心率与年龄相关，一般为。在安全心率范围内，脂肪代谢的最佳心率范围为：最大运动心，当运动心率在该范围内，且维持30-45分钟，能耗高达60%为脂肪代谢，40%为糖 类代谢。 由非等间距灰色Logistic模型可进一步得到中等强度的跑步运动时，脂肪代谢 比率为 根据糖和脂肪的生物热价，可以进一步求出糖和脂肪代谢的消耗量（g)。糖和脂肪 的生物热价分别为当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于分布式大数据云服务平台的大学生体质健康监测系统，其特征在于：包括分布式大数据云服务平台、健康运动参数采集系统以及客户端；所述分布式大数据云服务平台包括分布式数据服务器和云计算中心；所述健康运动参数采集系统，分为用于采集运动参数的腰部佩戴部分和用于采集运动时的生理参数的腕部佩戴部分，健康运动参数采集系统通过物联网连接至分布式大数据云服务平台；所述客户端包括学生客户端、学校运动管理机构端、生理医学和体育运动指导顾问专家端；客户端通过互联网连接至分布式大数据云服务平台。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：罗奇，郑伟涛，
申请(专利权)人：武汉体育学院，
类型：新型
国别省市：湖北;42