一种骑行热量消耗计算方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种骑行热量消耗计算方法及系统，该方法包括：通过码表获取相连接的外部设备；获取骑行用户基础信息，基于人群生理特征通过大数据分析将用户划分至对应的人群组别；根据用户所属的人群组别，获取对应人群组别中相同卡路里估算方案对应的关系系数；所述关系系数为基于机器学习，通过高精度卡路里估算结果对次高精度卡路里估算方案的系数校准后得到的关系系数；根据所述关系系数和外部设备采集数据，实时计算骑行消耗的卡路里；若码表没有相连接的外部设备，则根据所述关系系数及物理学原理，计算骑行消耗的卡路里。通过该方案实现骑行卡路里消耗的准确计算，减小估算误差。误差。误差。

【技术实现步骤摘要】
一种骑行热量消耗计算方法及系统


[0001]本专利技术属于自行车码表
，尤其涉及一种骑行热量消耗计算方法及系统。

技术介绍

[0002]自行车运动是一项用户群体广泛的运动，具有交通出行、运动健身、体育竞赛等诸多用途。骑行者在骑行时，通过不断踩踏踏板驱动自行车向前运动，在这一过程中会不断消耗热量，一般常用千卡路里作为热量消耗的度量单位。在骑行过程中，实时计算用户已经消耗的热量，对于评价用户运动效果、指导用户训练具有重要作用。
[0003]若要精确计算骑行的卡路里消耗，通常只能在实验室或使用专业设备进行测量，而这种方式费用高昂且无法在日常生活中使用到，仅用于科学研究、运动员训练等。实际中，经研究发现可以使用其他数据指标来对卡路里进行估算，能在一定程度上接近实际值。目前，常见的估算方法包括根据自行车功率计、最大摄氧量、心率、物理学原理或基于经验公式等，结合相应的算法，可以得到卡路里估算值，估算精度依次降低,这些方法采用的参数都是固定的，忽略了每个骑行者的个体差异，加之车辆自身、路段和天气等因素影响，实际估算的热量消耗值准确度不高。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种骑行热量消耗计算方法及系统，用于解决骑行热量消耗计算准确度不高问题。
[0005]在本专利技术实施例的第一方面，提供了一种骑行热量消耗计算方法，包括：
[0006]通过码表获取相连接的外部设备，所述外部设备为功率计、测算最大摄氧量与心率的运动穿戴设备、心率带中的一种；
[0007]获取骑行用户基础信息，基于人群生理特征通过大数据分析将用户划分至对应的人群组别；
[0008]根据用户所属的人群组别，获取对应人群组别中相同卡路里估算方案对应的关系系数；
[0009]其中，所述关系系数为基于机器学习，通过高精度卡路里估算结果对次高精度卡路里估算方案的系数校准后得到的关系系数；
[0010]根据所述关系系数和外部设备采集数据，实时计算骑行消耗的卡路里；
[0011]若码表没有相连接的外部设备，则根据所述关系系数及物理学原理，计算骑行消耗的卡路里。
[0012]在本专利技术实施例的第二方面，提供了一种骑行热量消耗计算系统，包括：
[0013]通过码表获取相连接的外部设备，所述外部设备为功率计、测算最大摄氧量与心率的运动穿戴设备、心率带中的一种；
[0014]获取骑行用户基础信息，基于人群生理特征通过大数据分析将用户划分至对应的人群组别；
[0015]根据用户所属的人群组别，获取对应人群组别中相同卡路里估算方案对应的关系系数；
[0016]其中，所述关系系数为基于机器学习，通过高精度卡路里估算结果对次高精度卡路里估算方案的系数校准后得到的关系系数；
[0017]根据所述关系系数和外部设备采集数据，实时计算骑行消耗的卡路里；
[0018]若码表没有相连接的外部设备，则根据所述关系系数及物理学原理，计算骑行消耗的卡路里。
[0019]在本专利技术实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本专利技术实施例第一方面所述方法的步骤。
[0020]在本专利技术实施例的第四方面，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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本专利技术实施例第一方面提供的所述方法的步骤。
[0021]本专利技术实施例中，基于大数据和机器学习技术，划分不同人群组别并对不同人群进行关系系数优化校准，进而为不同人群组别提供个性化的关系系数以计算热量消耗，从而提高骑行卡路里估算的准确性。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单介绍，显而易见地，下面描述的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取其他附图。
[0023]图1为本专利技术一个实施例提供的一种骑行热量消耗计算方法的流程示意图；
[0024]图2为本专利技术一个实施例提供的一种骑行热量消耗计算方法的另一流程示意图；
[0025]图3为本专利技术一个实施例提供的一种骑行热量消耗计算系统的结构示意图。
具体实施方式
[0026]为使得本专利技术的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而非全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0027]应当理解，本专利技术的说明书或权利要求书及上述附图中的术语“包括”以及其他相近意思表述，意指覆盖不排他的包含，如包含一系列步骤或单元的过程、方法或系统、设备没有限定于已列出的步骤或单元。此外，“第一”“第二”用于区分不同对象，并非用于描述特定顺序。
[0028]需要说明的是，在已知的卡路里估算方法中包括根据自行车功率计计算、根据最大摄氧量计算、根据心率计算、根据物理学原理计算以及根据经验公式计算，各方案的估算精度依次降低，其中根据自行车功率计估算精度最高。
[0029]自行车功率计是一种安装在自行车曲柄、牙盘、脚踏等处(视具体产品而定)、可实时计算用户骑行功率的装置。一般原理是根据装置形变计算用户施加的力大小，从而计算出扭矩，进而计算出用户功率。研究发现，用户骑行做功约为人体产生的总热量的20％～25％，且一般功率越大，占比越高。因此，使用功率计得到用户功率，使用功率计算用户做功，再乘以一个转换比(4～5)，即可计算出卡路里。功率计法是目前已知最为精确的卡路里估算算法。但转换比实际是功率的函数，不同人群，这个函数并不相同，且会随着训练水平的提高、身体状况等的改变而变化。
[0030]最大摄氧量是指人体在进行最大强度运动时，人体所能摄入的最大的氧气含量，是反映人体有氧运动能力的重要指标。人体通过一系列化学反应产生热量，这一过程需要消耗氧气。可以将这一过程看作一个缓慢的燃烧过程。一般而言，消耗的氧气越多，燃烧越剧烈，故而产生的热量越多。所以，可以使用氧气消耗量来估算卡路里。研究发现，在其他因素不变时，卡路里和最大摄氧量之间存在一个线性关系。一般常用运动手表/手环测算最大摄氧量。该方案较功率计精准度差，较心率方案精准度高。卡路里和最大摄氧量之间的关系式是经验公式，这个经验公式的系数，不同人群差异存在差异，且随个人训练水平的提高、身体状况等的改变而改变。
[0031]心率即人体每分钟心跳次数。一定范围内，运动越剧烈，心率越高，热量消耗越多。同时，心率和人体氧气摄入也有一定关系。因此心率也可用于估算卡路里。研究发现，在其他因素不变时，心率和卡路里之间存在一个线性关系。一般常用心率计测量心率。此方案较最大摄氧量精准度差，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种骑行热量消耗计算方法，其特征在于，包括：通过码表获取相连接的外部设备，所述外部设备为功率计、测算最大摄氧量与心率的运动穿戴设备、心率带中的一种；获取骑行用户基础信息，基于人群生理特征通过大数据分析将用户划分至对应的人群组别；根据用户所属的人群组别，获取对应人群组别中相同卡路里估算方案对应的关系系数；其中，所述关系系数为基于机器学习，通过高精度卡路里估算结果对次高精度卡路里估算方案的系数校准后得到的关系系数；根据所述关系系数和外部设备采集数据，实时计算骑行消耗的卡路里；若码表没有相连接的外部设备，则根据所述关系系数及物理学原理，计算骑行消耗的卡路里。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述码表至少包括GPS、气压高度计、ANT通信模块和蓝牙通信模块。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于人群生理特征通过大数据分析将用户划分至对应的人群组别还包括：至少根据人种、性别、年龄、体重、身高和运动能力分级对人群进行划分，使得相同组别的人群生理水平相近。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过高精度卡路里估算结果对次高精度卡路里估算方案的系数校准后得到的关系系数包括：在同组别中，获取最精准卡路里估算方案的结果作为真实值，并将所述真实值作为次精准卡路里估算方案的目标值，以次精准卡路里估算方案采集的骑行数据作为输入，通过机器学习模型，校准次精准卡路里估算方案的关系系数；卡路里估算方案包括基于功率计的估算方案、基于最大摄氧量的估算方案、基于心率的估算方案、基于物理学原理的估算方案和基于经验公式的估算方案，各估算方案的精度依次降低，且基于功率计的估算方案精度最高；其中，通过实验室测量的卡路里估算结果作为目标值，对基于功率计的估算方案的关系系数校准。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若码表没有相连接的外部设备，则根据所述关系系数及物理学原理，计算骑行消耗的卡路里还包括：若码表通信异常、外部设备故障或无法获取用户基础信息，则基于经验公式计算卡路里：Cal＝c0
×
v+c1
×
slope+c2
×
W+c3
×
A+c4；式中，Cal为卡路里估算值，c0、c1、c2、c3、c4均为关系系数，v为自行车速度，slope为骑行坡度、W为用户体重，A为用户年龄。6.一种骑行热量消耗计算系统，其特征在于，至少包...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈昆，耿玉银，杨小清，
申请(专利权)人：武汉齐物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：