【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能检测装置，尤其涉及一种健身姿势识别、评估、预警和强度估算的智能方法及系统。
技术介绍
如今，随着健康生活的理念越来越深入人心，越来越多的健身爱好者希望能够测量出参加力量训练时候的卡路里的消耗及之后的饮食调节，然而，传统的获取运动过程中人体的能量消耗不仅程序繁琐，且还需要额外的设备，因此我们急切需要找到一种能够方便并有效的检测力量训练时的卡路里的消耗和动作识别的方法。
日常健身过程中，尤其是力量训练时，人体将消耗大量的卡路里，为了有助于训练后的营养补充和膳食搭配，又不要较准确地估算出人体在训练过程中的卡路里消耗；同时，正确的姿势是任何训练项目的必要条件。这是因为正确的姿势有助于减轻甚至消除任何潜在的训练伤病，有助于训练者的身体健康。
为了实现对健身时动作的准备检测和卡路里的消耗，人们提出了利用跑步机，自行车，跑鞋来检测卡路里的消耗的方法，然而采用这些方法搭建的检测系统本身都存在着种种不足，这些系统都采取了特定运动的计算模块来检测卡路里的消耗，在利用这些特定的计算模块进行卡路里的计算的时候，测量模块并不...
【技术保护点】
一种健身姿势识别、评估、预警和强度估算的智能方法，其特征在于：包括如下步骤:（S1）利用智能手套上的压力传感器的薄膜压力传感器和IMU惯性单元来采集力量训练时的原始数据；（S2）将原始数据传输到处理器模块进行数据预处理；（S3）处理器模块将预处理得到的压力传感器和IMU惯性单元数据通过通信单元以无线通信的方式传输给移动终端APP；（S4）移动终端APP接收到数据之后，运行数据处理的算法，得到健身姿势判定、动作质量评估、运动强度估算的结果，并将结果在APP中以图形化的方式显示出来；当判定健身动作不标准或者健身强度过量时，APP将会对用户进行预警提示；同时，APP将数据处理的结...
【技术特征摘要】
1.一种健身姿势识别、评估、预警和强度估算的智能方法，其特征在于：包括如下步骤:
（S1）利用智能手套上的压力传感器的薄膜压力传感器和IMU惯性单元来采集力量训练时的原始数据；
（S2）将原始数据传输到处理器模块进行数据预处理；
（S3）处理器模块将预处理得到的压力传感器和IMU惯性单元数据通过通信单元以无线通信的方式传输给移动终端APP；
（S4）移动终端APP接收到数据之后，运行数据处理的算法，得到健身姿势判定、动作质量评估、运动强度估算的结果，并将结果在APP中以图形化的方式显示出来；当判定健身动作不标准或者健身强度过量时，APP将会对用户进行预警提示；同时，APP将数据处理的结果上传至云端服务器的用户个人数据库中，云端服务器基于用户的历史数据，为用户推介相应的健身服务。
2.根据权利要求1所述的健身姿势识别、评估、预警和强度估算的智能方法，其特征在于:所述步骤（S1）中，用户通过按钮或开关将戴在手腕上的智能手套打开，所述智慧手套的感知模块上设置有数个的压力传感器。
3.根据权利要求1所述的健身姿势识别、评估、预警和强度估算的智能方法，其特征在于，所述步骤（S2）中进一步包括：（S21），通过压力传感器和IMU惯性单元采集压力数据和运动姿态数据，将获得的加速度传感器、磁传感器和陀螺仪的数据进行滑动均值滤波，以消除背景噪声；（S22），根据一个完整健身动作的运动特征，结合9轴IMU数据对健身运动进行切割，得到每一个完整动作的起点和终点，从而将连续的健身运动过程按照每一个运动动作进行切分；（S23），对切分后的数据运用机器学习的方法进行分类，实现姿势识别的功能；（S24），实现姿势判定后，将用户的动作数据与标准动作的数据库进行匹配，评估用户动作的整体质量，同时，对用户动作数据进行稳定性、平滑性分析，得到用户健身动作质量的各个评估指标；（S25），实现姿势判定后，对每一个动作过程中进行进一步切分，使其分成去程与回程，并对两个分过程进行时域和幅度域上的分析，当时域和幅度域上的指标超过设定的阈值时，动作被判定为不标准，并给予用户相应的不标准提示；（S26），对加速度传感器和陀螺仪的读数采用互补滤波器的方式实现手套姿态角的准确估计，该互补滤波器用于结合加速度传感器对于手套姿态角的估计值和陀螺仪对于手套姿态角的估计值；步骤S27，采用互补滤波器的方式估计出手套在运动过程中的姿态角后，根据力学原理消除掉重力在智慧手套运动方向上的投射...
【专利技术属性】
技术研发人员：伍楷舜，邹永攀，王丹，吴金咏，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东;44
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