一种心率测量方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种心率测量方法，其特征在于，包括：A、确定一训练场景，该训练场景对应一基础心率范围；B、根据所述训练场景对应的基础心率范围和当前用户信息确定出预期心率范围；C、识别出当前用户根据所述训练场景做出的动作；D、判断采集的当前用户的实际心率匹配所述预期心率范围时，记录该实际心率；不匹配时，根据所述预期心率范围校正所采集的实际心率并记录。由上，本发明专利技术通过根据预期心率范围，校正实际测量获得的心率数据，提高了心率测量的稳定性和准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据测量领域，特别是指一种心率测量方法及系统。
技术介绍
心率的测定在运动训练中有着非常重要的的意义。心率的测定可以反应运动强度，在一定范围内，心率与运动强度呈直线关系。因此，它可以反映出运动强度的大小，也可以通过心率的测定来控制运动员的跑步速度，控制运动强度。心率的测定还可以反映机能状态，运动员的机能状态可以通过心率的测定而直接得到正确的反映。目前通过传感器(光学传感器、电极式传感器等)连续动态测量用户心率的设备可以连续动态测量运动人员的心率，但是在测量心率的过程中，都会因为测量环境变化、被测量人员的人体体质不同等原因造成心率测量结果的不稳定和不准确。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供了一种心率测量方法，为克服现有技术中心率测量的结果不稳定且不准确的缺陷，通过根据预期心率范围，校正实际测量获得的心率数据，提高了心率测量的稳定性和准确性。本专利技术提供一种心率测量方法，所述方法包括以下步骤：A、确定一训练场景，该训练场景对应一基础心率范围；B、根据所述训练场景对应的基础心率范围和当前用户信息确定出预期心率范围；C、识别出当前用户根据所述训练场景做出的动作；D、判断采集的当前用户的实际心率匹配所述预期心率范围时，
记录该实际心率；不匹配时，根据所述预期心率范围校正所采集的实际心率并记录。由上，通过根据预期心率范围，校正通过测量获得的实际心率数据，提高了心率测量的稳定性和准确性。优选地，所述方法还包括：根据当前训练场景与前一训练场景确定出预期心率变化趋势；步骤D还确定出用户实际心率变化趋势，还判断匹配所述预期心率变化趋势。由上，通过将实际心率变化趋势与预期心率变化趋势相比较，当不符合预期心率变化趋势时，将该获取的实际心率进行排除，有利于保证心率测量的稳定性和准确性。优选地，步骤D所述校正的步骤包括：根据所述预期心率范围、预期心率变化趋势、当前平均实际心率校正所述实际心率。由上，通过上述多方面的校正有利于提高心率测量的稳定性和准确性。优选地，步骤B所述预期心率范围根据不同年龄阶段的基础心率范围以及下述至少之一参数确定：体重，身高，性别，当前平均心率，本次持续锻炼时间。由上，根据多个相关参数来获取预期心率范围，有利于提高所获取的预期心率范围的准确性。优选地，步骤C前还包括：播放所述当前训练场景对应的训练视频。由上，用户可以根据当前训练场景中提供的训练视频进行训练。优选地，步骤C后还包括：判断当前用户所述动作是否匹配所述训练视频显示的动作，若是则执行步骤D，否则返回步骤C。优选地，步骤C所述识别包括以下之一方式：通过视频捕捉模块采集当前用户动作来进行识别；通过佩戴于当前用户身上的六轴陀螺仪测量用户的动作时对应的加速度和角速度来进行识别。优选地，步骤D后还包括：根据所记录的实际心率和锻炼策略确定
出下一训练场景，返回步骤B。本专利技术还提供了一种心率测量系统，包括：训练场景存储单元，用于记录不同的训练场景、对应的视频和对应的基础心率范围；用户信息存储单元，用于存储各个用户信息；预期心率范围计算单元，用于根据所选的所述训练场景对应的基础心率范围和当前用户的用户信息确定出预期心率范围；视频播放单元，用于播放所选的所述训练场景对应的视频；动作识别与判断单元，用于识别出当前用户做出的动作，即判断是否匹配所述视频中的动作；心率采集单元，用于实时采集当前用户的实际心率；心率校正单元；所述实际心率不匹配所述预期心率范围时，根据所述预期心率范围校正所采集的实际心率；心率存储单元，用于存储，所述判断匹配所述预期心率范围时，记录该实际心率；不匹配时，根据所述预期心率范围校正所采集的实际心率并记录。优选地，所述心率采集单元由心率传感器实现。由上可以看出，本专利技术提供了一种心率测量方法及系统，通过根据预期心率范围，校正实际测量获得的心率数据，提高了心率测量的稳定性和准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种心率测量方法流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种心率测量系统结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的区间。为克服现有技术中的缺陷，本专利技术提供了一种心率测量方法，通过根据预期心率范围，校正实际测量获得的心率数据，提高了心率测量的稳定性和准确性。实施例一该实施例中，将本专利技术的方法应用于运动的训练系统中为例，其中该运动的训练系统包括教练指导系统，该系统可通过屏幕等方式向用户显示所要进行的训练内容，以及采集用户的动作信息，并据此对心率采集装置采集的用户心率信息进行校正，以及可根据用户的训练程度选取后续的训练内容。如图1所示，为本专利技术该实施例中提供的一种心率测量方法的流程示意图，以某用户的心率测量过程为了，所述方法具体如下：预先，教练指导系统存储有不同的训练视频文件，其中每个视频文件对应不同的训练场景，其中该训练场景信息以元数据的方式记载在该视频文件中(例如记载在文件的属性信息中)。所述不同的训练场景往往会具有不同的训练内容，对应不同的基础心率范围，下面给出了几个训练场景和对应的基础心率的例子，其中下述基础心率为固定值或代表一区间值：原地踏步(某频率)场景--基础心率m1高抬腿跑场景--基础心率m2连续跳跃场景--基础心率m3其中，每个基础训练场景可以对应有不同年龄段的基础心率范围。例如，原地踏步(某频率)场景--基础心率m11、m12、m13各
对应不同的年龄段的基础心率。同时，为了便于识别用户是否对应所述视频文件进行相应的动作，在元数据中也对应场景存储有对应的动作信息，该动作信息可以以数据描述的动作特征方式存在，例如“踏步”对应的动作特征为低于某频率的往复摆动，当根据对用户采集的视频，或智能臂带采集的数据识别出是对应该动作特征时，则识别出用户为踏步的动作。S101，可由用户或教练操作，或教练指导系统自动的，选定当前训练场景，并将该训练场景，以及对应的基本心率范围，以及范围调节参数，发送给智能臂带。S102，根据所述训练场景，当前用户信息(可以是用户使用该臂带时，进行登陆，调取用户信息)确定出预期心率范围，例如公式：预期心率范围＝不同年龄阶段的用户在该训练场景下的基础心率范围*(a体重，b身高，c性别，d当前平均心率，e本次持续锻炼时间)，下面给出了一个具体的公式：预期心率范围＝不同年龄阶段的基础心率范围*(1.06*│a-该年龄的标准体重│/b+1.1*(b/该性别(c)标准身高)+1.06(d/该性别(c)当前标准平均心率)+((最近1分钟平均心率-上分钟的平均心率)/本次训练的全程平均心率)*e/单元训练时间)。以上1.1，1.06等参本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种心率测量方法，其特征在于，包括：A、确定一训练场景，该训练场景对应一基础心率范围；B、根据所述训练场景对应的基础心率范围和当前用户信息确定出预期心率范围；C、识别出当前用户根据所述训练场景做出的动作；D、判断采集的当前用户的实际心率匹配所述预期心率范围时，记录该实际心率；不匹配时，根据所述预期心率范围校正所采集的实际心率并记录。

【技术特征摘要】
2016.02.26 CN 20161010972871.一种心率测量方法，其特征在于，包括：A、确定一训练场景，该训练场景对应一基础心率范围；B、根据所述训练场景对应的基础心率范围和当前用户信息确定出预期心率范围；C、识别出当前用户根据所述训练场景做出的动作；D、判断采集的当前用户的实际心率匹配所述预期心率范围时，记录该实际心率；不匹配时，根据所述预期心率范围校正所采集的实际心率并记录。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据当前训练场景与前一训练场景确定出预期心率变化趋势；步骤D还确定出用户实际心率变化趋势，还判断匹配所述预期心率变化趋势。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤D所述校正的步骤包括：根据所述预期心率范围、预期心率变化趋势、当前平均实际心率校正所述实际心率。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤B所述预期心率范围根据不同年龄阶段的基础心率范围以及下述至少之一参数确定：体重，身高，性别，当前平均心率，本次持续锻炼时间。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤C前还包括：播放所述当前训练场景对应的训练视频。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤C后还包括：判断当前用户所述动作是否匹配所述训练视...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐志德，
申请(专利权)人：快快乐动北京网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11