【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，尤其涉及一种多极收纳的人体成分分析的智能设备及分析方法。
技术介绍
1、随着现代生活节奏的加快，健康与身体训练日益受到重视。为了取得更好的锻炼效果，人们逐渐意识到，仅依靠经验和肉眼观察是不足够的，更多的科技支持和数据分析正逐渐成为健身行业的刚需，例如越来越多的人体成分分析智能设备在当前训练中进行应用。人体成分分析智能设备是一类用于测量和分析人体组织和组成的工具，通常用于健康和体适能领域。这些设备使用各种技术和传感器来测量身体的不同成分，如体脂肪、肌肉、骨骼质量和水分含量；人体成分分析的智能设备通常由多个组成部分组成，包括传感器、计算单元、显示屏或界面、电源供应、外壳和传感器接触部分、连接性和数据存储、软件和应用程序、用户界面，这些部分共同协作以进行测量和分析。人体成分分析仪，特别是使用生物电阻抗分析的那种，会通过人体发送一个或多个电频率，根据不同的频率穿透组织的能力，设备可以估计体内的水分、脂肪、肌肉等的量。传统的生物电阻抗分析设备可能只使用一个频率，而多频生物电阻抗分析设备则可以使用多个频率进行多极收纳，这样可以提供更准确和详细的人体成分信息。传统的健身方法和训练强度评估通常是基于教练的经验和用户反馈来确定的，但这种方法存在明显的局限性和不确定性。首先，当训练强度增加后，如何准确评估身体各部位对新训练强度的反应一直是一个巨大的挑战。传统的方法无法为健身者提供各个部位的具体数据，如肌肉质量、脂肪分布和水分含量等，这使得用户和教练难以针对性地调整训练计划和策略。其次，人的身体构造复杂，每个人的骨骼结构、肌肉类型
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种多极收纳的人体成分分析的智能设备及分析方法，主要包括：
2、通过人体成分分析仪进行身体成分数据的多极收纳，建立肌肉质量预测模型，进行初步的肌肉质量增长状态判断；根据上述数据和目标肌肉质量进行比对，确定是否需增加训练强度；在增加训练强度后，再次获取人体成分分析仪数据，以详细评估身体的各个部位对新训练强度的反应；若数据显示某一部位的身体反应不佳，立即针对该部位降低训练强度，并构建健康状态模型，预测身体的整体健康状态，以判断是否存在过度疲劳迹象；根据肌肉质量、能量消耗数据，重新计算并设定营养补充需求；根据新的营养补充数据和人体建模技术的建议，调整训练计划；综合分析人体成分分析仪数据与训练效率的相关性；持续监测人体成分分析仪数据和训练计划，确保肌肉质量在不产生过度疲劳的情况下稳定增长。
3、作为优选方案，所述通过人体成分分析仪进行身体成分数据的多极收纳，建立肌肉质量预测模型，进行初步的肌肉质量增长状态判断，包括：
4、通过人体成分分析仪进行多极收纳，每日在固定的时间段获取用户的身体成分数据，包括体重、肌肉大小、肌肉密度、肌肉均匀性、体脂百分比数据；对原始从人体成分分析仪获取到的数据进行清洗，修正数据中的错误、异常、不完整的部分；根据不同的身体成分数据指标，包括体重、肌肉大小、肌肉密度、肌肉均匀性、体脂百分比，将数据进行分类；根据分类后的指标数据，初步判断用户的肌肉质量是良好、一般还是差劲；根据分类后的指标数据，训练递归网络模型，建立肌肉质量预测模型；基于肌肉质量的初步状态，应用肌肉质量预测模型进行肌肉质量增长趋势的预测。
5、作为优选方案，所述根据上述数据和目标肌肉质量进行比对，确定是否需增加训练强度，包括：
6、使用人体成分分析仪实时获取用户的身体成分数据，根据肌肉质量预测模型，得到肌肉质量指标的实时数值；通过计算平均绝对误差的方法，确定预测值与目标肌肉质量之间的差异度；若差异程度大于预设阈值，自动将训练强度调整到预定值；强度调整后，再次通过肌肉质量预测模型监测肌肉质量指标的变化，判断强度调整的效果；同时，通过监测健康状况数据，确定身体反应，判断调整后的训练强度会不会对健康造成负面影响；如果身体反应正常且肌肉质量指标有所提升，则继续通过肌肉质量预测模型监测肌肉生长速度的数据变化；根据肌肉生长速度的数据变化，再次判断是否需要继续调整训练强度或是需要调整训练频率；若肌肉生长速度持续增加且肌肉质量指标与目标值的差值变小，则维持当前的训练强度和频率；通过肌肉质量预测模型监控实时数据，实时调整训练参数，确保肌肉质量指标始终保持在目标范围内。
7、作为优选方案，所述在增加训练强度后，再次获取人体成分分析仪数据，以详细评估身体的各个部位对新训练强度的反应，包括：
8、如果训练强度增加，采用分段测量设备分别对用户身体各部位进行部位反应数据采集，包括胸部、上臂、腹部、大腿的肌肉硬度、疲劳度、疼痛度和温度；利用肌肉弹性测量工具来对各部位肌肉的硬度或张力进行评估，获得肌肉硬度；使用肌电图技术对每一部位的肌肉疲劳进行量化，获得肌肉疲劳度；获取运动员其各部位的疼痛感受，使用疼痛评分工具为每个部位进行打分，获得肌肉疼痛度；利用红外热成像技术，检测和记录每个部位的温度，获得肌肉温度；将各部位的初步反应数据集中并整合，采用插值、前向填充或后向填充的方法处理缺失值，并将所有特征缩放到相同的范围；将整合后的数据分为训练集、验证集和测试集，使用训练集数据进行长短时记忆网络模型训练，同时利用验证集调整超参数；利用训练好的长短时记忆网络模型对测试集数据进行预测，将预测值与真实值进行比较，根据阈值或其他评价指标标记出异常反应；若长短时记忆网络算法检测到某个部位的数据异常，则通过长短时记忆网络模型对异常部位的数据进行再次分析，将复杂数据转化为清晰的反应报告；根据反应报告，模拟身体各部位的反应，并据此调整训练参数；使用模拟得到的身体各部位反应数据来更新训练参数，优化身体反应；在更新的训练参数下，再次通过分段测量设备分别获取身体各部位的反应数据；通过对比新旧数据，验证调整后的训练强度是否达到预期效果；若验证结果满足预期，则继续采集和分析身体反应数据；根据不同用户的肌肉类型、骨骼结构和肌肉分布差异，调整不同用户身体对新训练强度的反应的评估方法；还包括：根据不同用户的肌肉类型、骨骼结构和肌肉分布差异，调整不同用户身体对新训练强度的反应的评估方法。
9、所述根据不同用户的肌肉类型、骨骼结构和肌肉分布差异，调整不同用户身体对新训练强度的反应的评估方法，具体包括：
10、在本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多极收纳的人体成分分析的智能设备及分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过人体成分分析仪进行身体成分数据的多极收纳，建立肌肉质量预测模型，进行初步的肌肉质量增长状态判断，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据上述数据和目标肌肉质量进行比对，确定是否需增加训练强度，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述在增加训练强度后，再次获取人体成分分析仪数据，以详细评估身体的各个部位对新训练强度的反应，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述若数据显示某一部位的身体反应不佳，立即针对该部位降低训练强度，并构建健康状态模型，预测身体的整体健康状态，以判断是否存在过度疲劳迹象，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据肌肉质量、能量消耗数据，重新计算并设定营养补充需求，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据新的营养补充数据和人体建模技术的建议，调整训练计划，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述综合分
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述持续监测人体成分分析仪数据和训练计划，确保肌肉质量在不产生过度疲劳的情况下稳定增长，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种多极收纳的人体成分分析的智能设备及分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过人体成分分析仪进行身体成分数据的多极收纳，建立肌肉质量预测模型，进行初步的肌肉质量增长状态判断，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据上述数据和目标肌肉质量进行比对，确定是否需增加训练强度，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述在增加训练强度后，再次获取人体成分分析仪数据，以详细评估身体的各个部位对新训练强度的反应，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述若数据显示某一部位的身体反应不...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡剑锋，陈信坛，陈晓碧，
申请(专利权)人：深圳医和家智慧医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。