跳绳健康风险评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种跳绳健康风险评估方法及装置，其中，基于跳绳运动姿态评估的跳绳健康风险评估方法通过m个跳绳被测圈中每圈数据点数[n

【技术实现步骤摘要】
跳绳健康风险评估方法及装置
本专利技术涉及跳绳数据处理领域，具体涉及一种跳绳健康风险评估方法及装置。
技术介绍
跳绳是一种有效的有氧运动，对人体的好处很多，能够很好的燃烧热量，是一种有效的减肥和减脂的运动。然而，作为一种健身运动，其在运动过程中难免会造成运动损伤，不同的跳绳姿势，造成的运动损伤并不相同，例如，以脚尖着地进行快速跳绳，会造成踝和膝部位的运动损伤，以脚跟着地，并且协调性不足的话，会造成膝关节的软骨损伤，手腕或者手臂的运动幅度过大，会造成腕部以及肘关节的运动损伤。现有的跳绳手柄，功能单一，并不能实现将跳绳者的运动姿势所造成的健康风险告知使用者，使用者以非正确的姿势进行运动而且还不清楚自身跳绳姿势存在问题时，会导致使用者产生运动损伤。上述问题，是目前亟待解决的。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种跳绳健康风险评估方法及装置。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于跳绳运动姿态评估的跳绳健康风险评估方法包括：通过陀螺仪与霍尔传感器获取连续跳绳运动时的霍尔传感器信号数据以及六轴陀螺仪数据；依据霍尔传感器信号获得跳绳被测圈总圈数M，以及依据霍尔传感器信号分析出每圈的六轴陀螺仪数据；依据每圈的六轴陀螺仪数据筛选出有效圈数m；依据m个跳绳被测圈中每圈数据点数[n1,n2,n3,…,nm]分别计算用户跳绳动作、协调性、稳定性、节奏、耐力得分；获取动作、协调性、稳定性、节奏、耐力5项得分对应的权重w1，w2，w3，w4，w5；<br>获取动作、协调性、稳定性、节奏、耐力5项得分与N风险列表的相关性权重ri,j，ri,j表示第i项得分与第j项课程的相关性；计算每项健康风险的联合相关性得分将所有健康风险根据联合相关性得分从小到大排序，并返回前k个作为健康风险。进一步的，所述依据每圈的六轴陀螺仪数据筛选出有效圈数m的方法包括：通过数值计算拟合跳绳被测圈的X、Y、Z、pitch，yaw五个方向的正弦曲线；计算跳绳被测圈的正弦曲线与该圈的六轴陀螺仪数据的误差；通过误差来判断跳绳被测圈是否为坏，即，当总误差小于预先设定的阈值p时为好圈，大于或等于p时为环圈；将M个跳绳被测圈中的坏圈数据进行删除，从而筛选出有效圈数m。进一步的，所述动作得分的计算方法包括依据每个跳绳被测圈的X、Z两个方向的正弦曲线计算手臂运动幅度；依据每个跳绳被测圈的pitch，yaw两个方向的正弦曲线计算手腕运动幅度；将手臂运动幅度以及手腕运动幅度分别代入对应的预设的判定区间，从而得出每个跳绳被测圈的手臂运动幅度得分以及手腕运动幅度得分；计算m个跳绳被测圈的手臂运动幅度得分的均值以及手腕运动幅度得分的均值，计算手臂运动幅度得分的均值以及手腕运动幅度得分的均值的平均值，即为最终的跳绳动作得分。进一步的，所述协调性得分的计算方法包括：计算每个跳绳被测圈的X和Z方向的正弦曲线的相位差；通过相位差来判断每个跳绳被测圈的协调性得分；计算m个跳绳被测圈的协调性得分均值，即为最后整体协调性得分。进一步的，所述稳定性得分的计算方法包括：通过每个跳绳被测圈的X以及Y方向的运动幅度来计算跳绳被测圈整体水平运动积分；计算m个跳绳被测圈的整体水平运动积分的平均值，并将平均值带入预设的评判区间，得出跳绳水平运动稳定性得分。进一步的，所述节奏得分的计算方法包括：循环计算每连续5圈的数据点数方差[var1,var2,var3,…,varm-4]；设定阈值d，计算每连续5圈的数据点数方差大于d的方差个数占所有方差的比例r；将比例r代入对应的判定区间，确定节奏得分。进一步的，所述耐力得分的计算方法包括：获取跳m圈的时间；计算跳m圈的平均速度s；将平均速度s代入对应的判定区间，确定耐力得分。本专利技术还提供了一种基于跳绳运动姿态评估的跳绳健康风险评估装置，包括：数据获取模块，适于通过陀螺仪与霍尔传感器获取连续跳绳运动时的霍尔传感器信号数据以及六轴陀螺仪数据；数据处理模块，适于依据霍尔传感器信号获得跳绳被测圈总圈数M，以及依据霍尔传感器信号获取每圈的六轴陀螺仪数据；圈数筛选模块，适于依据每圈的六轴陀螺仪数据筛选出有效圈数m；得分计算模块，适于依据m个跳绳被测圈中每圈数据点数[n1,n2,n3,…,nm]分别计算用户跳绳动作、协调性、稳定性、节奏、耐力得分；权重获取模块，适于获取动作、协调性、稳定性、节奏、耐力5项得分对应的权重w1，w2，w3，w4，w5；相关性权重获取模块，适于获取动作、协调性、稳定性、节奏、耐力5项得分与N风险列表的相关性权重ri,j，ri,j表示第i项得分与第j项课程的相关性；联合相关性得分计算模块，计算每项健康风险的联合相关性得分健康风险预警模块，适于将所有健康风险根据联合相关性得分从小到大排序，并返回前k个作为健康风险。本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有一个或一个以上的指令，所述一个或一个以上的指令被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述的基于跳绳运动姿态评估的跳绳健康风险评估方法。本专利技术提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器；所述存储器中存储有至少一条程序指令；所述处理器，通过加载并执行所述至少一条程序指令以实现如上述的基于跳绳运动姿态评估的跳绳健康风险评估方法。本专利技术的有益效果是，本专利技术提供了一种跳绳健康风险评估方法及装置，其中，基于跳绳运动姿态评估的跳绳健康风险评估方法通过m个跳绳被测圈中每圈数据点数[n1,n2,n3,…,nm]分别计算用户跳绳动作、协调性、稳定性、节奏、耐力得分，并根据专家标注的历史数据来获取动作、协调性、稳定性、节奏、耐力5项得分对应的权重w1，w2，w3，w4，w5，以及获取动作、协调性、稳定性、节奏、耐力5项得分与N风险列表的相关性权重ri,j，ri,j表示第i项得分与第j项课程的相关性，从而计算所有健康风险的总得分，让使用者能够认知到自身的跳绳姿势会引发那些健康风险，从而有目的性的修正自身的跳绳姿势，降低运动时产生损伤的风险。附图说明下面结合附图和实施例对本专利技术进一步说明。图1是本专利技术实施例所提供的基于跳绳运动姿态评估的跳绳健康风险评估方法的流程图。图2是本专利技术实施例所提供的基于跳绳运动姿态评估的跳绳健康风险评估装置的原理框图。图3是本专利技术实施例所提供的电子设备的部分原理框图。具体实施方式现在结合附图对本专利技术作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本专利技术的基本结构，因此其仅显示与本专利技术有关的构成。实施例1如图1所示，本实施例1提供了一种基于跳绳运动姿态评估的跳绳健康风险评估方法，通过m个跳绳被测圈中每圈数据点数[n1,n2,n3,…,nm]分别计算用户跳绳本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于跳绳运动姿态评估的跳绳健康风险评估方法，其特征在于，包括：/n通过陀螺仪与霍尔传感器获取连续跳绳运动时的霍尔传感器信号数据以及六轴陀螺仪数据；/n依据霍尔传感器信号获得跳绳被测圈总圈数M，以及依据霍尔传感器信号分析出每圈的六轴陀螺仪数据；/n依据每圈的六轴陀螺仪数据筛选出有效圈数m；/n依据m个跳绳被测圈中每圈数据点数[n

【技术特征摘要】
1.一种基于跳绳运动姿态评估的跳绳健康风险评估方法，其特征在于，包括：
通过陀螺仪与霍尔传感器获取连续跳绳运动时的霍尔传感器信号数据以及六轴陀螺仪数据；
依据霍尔传感器信号获得跳绳被测圈总圈数M，以及依据霍尔传感器信号分析出每圈的六轴陀螺仪数据；
依据每圈的六轴陀螺仪数据筛选出有效圈数m；
依据m个跳绳被测圈中每圈数据点数[n1,n2,n3,…,nm]分别计算用户跳绳动作、协调性、稳定性、节奏、耐力得分；
获取动作、协调性、稳定性、节奏、耐力5项得分对应的权重w1，w2，w3，w4，w5；
获取动作、协调性、稳定性、节奏、耐力5项得分与N风险列表的相关性权重ri,j，ri,j表示第i项得分与第j项课程的相关性；
计算每项健康风险的联合相关性得分
将所有健康风险根据联合相关性得分从小到大排序，并返回前k个作为健康风险。


2.如权利要求1所述的基于跳绳运动姿态评估的跳绳健康风险评估方法，其特征在于，所述依据每圈的六轴陀螺仪数据筛选出有效圈数m的方法包括：
通过数值计算拟合跳绳被测圈的X、Y、Z、pitch，yaw五个方向的正弦曲线；
计算跳绳被测圈的正弦曲线与该圈的六轴陀螺仪数据的误差；
通过误差来判断跳绳被测圈是否为坏，即，当总误差小于预先设定的阈值p时为好圈，大于或等于p时为环圈；
将M个跳绳被测圈中的坏圈数据进行删除，从而筛选出有效圈数m。


3.如权利要求2所述的基于跳绳运动姿态评估的跳绳健康风险评估方法，其特征在于，所述动作得分的计算方法包括
依据每个跳绳被测圈的X、Z两个方向的正弦曲线计算手臂运动幅度；
依据每个跳绳被测圈的pitch，yaw两个方向的正弦曲线计算手腕运动幅度；
将手臂运动幅度以及手腕运动幅度分别代入对应的预设的判定区间，从而得出每个跳绳被测圈的手臂运动幅度得分以及手腕运动幅度得分；
计算m个跳绳被测圈的手臂运动幅度得分的均值以及手腕运动幅度得分的均值，计算手臂运动幅度得分的均值以及手腕运动幅度得分的均值的平均值，即为最终的跳绳动作得分。


4.如权利要求2所述的基于跳绳运动姿态评估的跳绳健康风险评估方法，其特征在于，所述协调性得分的计算方法包括：
计算每个跳绳被测圈的X和Z方向的正弦曲线的相位差；
通过相位差来判断每个跳绳被测圈的协调性得分；
计算m个跳绳被测圈的协调性得分均值，即为最后整体协调性得分。


5.如权利要求2所述的基于跳绳运动姿态评估的跳绳健康风险评估方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：俞朝杰，
申请(专利权)人：浙江好习惯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33