人体脂肪含量的预测方法技术

本发明专利技术公开了一种人体脂肪含量的预测方法

【技术实现步骤摘要】
人体脂肪含量的预测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机处理
，尤其涉及一种人体脂肪含量的预测方法
、
装置
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]随着人们生活水平的提高，对于健康的关注度也在不断提高
。
在日常生活中，人体脂肪含量是衡量一个人健康状况的重要指标之一，可选的，人体脂肪含量可以通过脂肪含量百分比来表示，可以基于此来评估用户的当前状态
。
[0003]目前，确定人体脂肪含量主要采用的方式包括皮脂夹测量法
、
生物电阻抗法等，采用上述方法受限于环境因素
、
操作因素等，即，上述方式存在操作复杂以及准确性较低的问题，因此急需一种更为准确
、
简便的方法来确定用户的脂肪含量
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种人体脂肪含量的预测方法
、
装置
、
电子设备及存储介质，以实现简单
、
便捷的确定相应用户的人体脂肪含量的技术效果
。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种人体脂肪含量的预测方法，该方法包括：
[0006]接收待预测对象的体征参数，并确定与所述体征参数相对应的目标体征向量；
[0007]将所述目标体征向量输入至预先训练得到的人体脂肪含量预测模型中，得到与所述待预测对象相对应的至少一个身体部位的脂肪含量；
[0008]显示所述脂肪含量
。
[0009]进一步，所述体征参数包括所述待预测对象的基本信息参数以及至少一个身体部位的部位参数，所述至少一个身体部位包括腰部
、
腹部
、
臀部
、
大腿以及小腿中的至少一个，所述部位参数包括腰围
、
腹围
、
臀围
、
大腿周长以及小腿周长中的至少一个
。
[0010]进一步的，所述至少一个身体部位是包括颈部
、
膝关节
、
踝关节
、
肘关节中的至少一个，相应的，所述部位参数包括颈围
、
膝盖周长
、
踝关节周长
、
肘关节周长中的至少一个
。
[0011]进一步的，所述方法还包括：
[0012]训练得到所述人体脂肪含量预测模型；
[0013]所述训练得到所述人体脂肪含量预测模型，包括：
[0014]确定多个训练样本，其中，所述训练样本中包括基本信息和至少一个身体部位下所对应的参数信息，以及所述至少一个身体部位所对应的理论脂肪参数和对象脂肪参数；
[0015]基于所述多个训练样本对待训练人体脂肪含量预测模型进行训练，得到与所述多个训练样本相对应的部位预测脂肪参数和对象预测脂肪参数；
[0016]基于各训练样本所对应的理论脂肪参数
、
对象脂肪参数
、
预测脂肪参数以及独享预测脂肪参数，确定损失值；
[0017]基于所述损失值对所述待训练人体脂肪含量预测模型中的模型参数进行修正；
[0018]将所述待训练人体脂肪含量预测模型中的损失函数收敛作为训练目标，得到所述
人体脂肪含量预测模型
。
[0019]进一步的，所述确定多个训练样本，包括：
[0020]获取多个样本对象的基本数据；其中，所述基本数据包括基本信息和至少一个身体部位下的参数信息；
[0021]对所述基本数据清洗
、
整理以及归一化处理；
[0022]按照预先设置的划分维度对所述基本数据归类处理，确定所述训练样本
。
[0023]进一步的，在所述基于所述多个训练样本对待训练人体脂肪含量预测模型进行训练之前，还包括：
[0024]按照预先确定的基本信息和身体部位所对应的标识位，对各训练样本中的参数信息进行处理，得到与各训练样本相对应的训练体征向量
。
[0025]进一步的，所述显示所述脂肪含量包括：
[0026]在所述待预测对象的各身体部位展示相应的脂肪含量，以及展示与所述待预测对象相对应的对象脂肪含量，其中，所述对象脂肪含量对应于所述待预测对象
。
[0027]根据本专利技术的另一方面，提供了一种人体脂肪含量的预测装置，该装置包括：
[0028]体征向量确定模块，用于接收待预测对象的体征参数，并确定与所述体征参数相对应的目标体征向量；
[0029]脂肪含量确定模块，用于将所述目标体征向量输入至预先训练得到的人体脂肪含量预测模型中，得到与所述待预测对象相对应的至少一个身体部位的脂肪含量；
[0030]脂肪含量显示模块，用于显示所述脂肪含量
。
[0031]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0032]至少一个处理器；以及
[0033]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0034]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的人体脂肪含量的预测方法
。
[0035]根据本专利技术的另一方面，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指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的人体脂肪含量的预测方法
。
[0036]本专利技术实施例所提供的技术方案，通过接收待预测对象的体征参数，并确定与所述体征参数相对应的目标体征向量；将所述目标体征向量输入至预先训练得到的人体脂肪含量预测模型中，得到与所述待预测对象相对应的至少一个身体部位相对应的脂肪含量；显示所述脂肪含量，解决了现有技术中采用皮脂夹测量法以及生物电阻抗法时，存在操作复杂以及准确性较低的问题，实现了仅需要用户的相关参数就可以确定其脂肪含量的技术效果，提高了确定脂肪含量便捷性
、
高效性以及准确性的技术效果
。
[0037]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围
。
本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解
。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使
用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0039]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种人体脂肪含量的预测方法的流程示意图；
[0040]图2是根据本专利技术实施例二所提供的一种人体脂肪含量的预测方法的流示意程图；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种人体脂肪含量的预测方法，其特征在于，包括：接收待预测对象的体征参数，并确定与所述体征参数相对应的目标体征向量；将所述目标体征向量输入至预先训练得到的人体脂肪含量预测模型中，得到与所述待预测对象相对应的至少一个身体部位的脂肪含量；显示所述脂肪含量
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述体征参数包括所述待预测对象的基本信息参数以及至少一个身体部位的部位参数，所述至少一个身体部位包括腰部
、
腹部
、
臀部
、
大腿以及小腿中的至少一个，所述部位参数包括腰围
、
腹围
、
臀围
、
大腿周长以及小腿周长中的至少一个
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一个身体部位还包括颈部
、
膝关节
、
踝关节
、
肘关节中的至少一个，相应的，所述部位参数包括颈围
、
膝盖周长
、
踝关节周长
、
肘关节周长中的至少一个
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：训练得到所述人体脂肪含量预测模型；所述训练得到所述人体脂肪含量预测模型，包括：确定多个训练样本，其中，所述训练样本中包括基本信息和至少一个身体部位下所对应的参数信息，以及所述至少一个身体部位所对应的理论脂肪参数和
/
或对象脂肪参数；基于所述多个训练样本对待训练人体脂肪含量预测模型进行训练，得到与所述多个训练样本相对应的部位预测脂肪参数和
/
或对象预测脂肪参数；基于各训练样本所对应的理论脂肪参数
、
对象脂肪参数
、
预测脂肪参数以及对象预测脂肪参数，确定损失值；基于所述损失值对所述待训练人体脂肪含量预测模型中的模型参数进行修正；将...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆伟斌，
申请(专利权)人：联仁健康医疗大数据科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：