【技术实现步骤摘要】
本申请涉及运动健康管理，尤其是涉及一种整合了运动管理、医疗资源、社区信息和智能设备的社区居民运动健康管理方法、系统及可穿戴设备。运动管理、医疗资源、社区信息等信息通过大量前期数据的采集与分类，相互联系对应建立独创的信息资源库；并结合智能设备，根据社区居民需求，个性筛选、针对性提供信息与建议，实现社区居民运动健康管理。
技术介绍
1、现阶段，随着城市生活节奏的加快，越来越多的社区居民缺乏运动和健康管理，经常由于工作、家庭和社交活动的压力，出现亚健康的生活状态。因此，为了达到全民健康的目的，做好社区居民运动健康管理，对于提高社区居民的身体素质和生活品质，具有重要的现实意义和深远的社会影响。
2、目前，由于个人身体健康状况和运动习惯的不同，每个社区居民往往需要不同的运动锻炼方式来满足个人健康需求，而社区居民在制定日常运动计划或游憩活动计划时，大多是根据个人感觉或他人建议进行选择，该方式往往存在主观性，无法满足不同社区居民的个人健康需求。
技术实现思路
1、为了满足不同社区居民的个人健康需求，本申请提供了一种社区居民运动健康管理方法、系统及可穿戴设备。
2、第一方面，本申请提供一种社区居民运动健康管理方法，采用如下的技术方案：
3、一种社区居民运动健康管理方法，所述运动健康管理方法包括：
4、获取社区居民的用户特征数据；其中，所述用户特征数据包括社区居民信息数据、医疗信息数据、健康监测数据和日常运动数据；
5、将所述用户特征数据输
6、基于所述运动健康分析结果，得到对应的运动推荐策略；其中，所述运动推荐策略包括多个运动推荐项目及对应的运动推荐持续时间和运动推荐频率；
7、发送所述运动推荐策略至所述社区居民的用户终端；其中，用户终端包括智能移动终端和/或可穿戴终端。
8、通过采用上述技术方案，整合社区居民的社区居民信息数据、医疗信息数据、健康监测数据和日常运动数据，基于预先训练的算法分析模型分析得到该社区居民的运动需求等级和健康等级作为运动健康分析结果，再根据运动健康分析结果得到对应的运动推荐策略，即为用户提供多个运动推荐项目及每个运动推荐项目对应的运动推荐持续时间和运动推荐频率；综合不同社区居民的个人身体健康状况和运动习惯，提供合理的健康运动建议至用户终端，从而为用户制定运动计划提供了有效参考，且满足了不同社区居民的个人健康需求。
9、可选的，在发送所述运动推荐策略至所述社区居民的用户终端之后，还包括：
10、接收所述用户终端在所述运动推荐策略中选择的运动推荐项目；
11、根据所述运动推荐项目，匹配具有所述运动推荐项目对应功能的运动推荐场所；
12、获取各个运动推荐场所在多个预设维度的推荐参考信息；
13、接收所述用户终端输入的多个所述预设维度对应的推荐权重；
14、根据多个所述预设维度的推荐权重对各个运动推荐场所的推荐参考信息进行加权求和，得到各个所述运动推荐场所的推荐指数；
15、根据各个所述运动推荐场所的推荐指数大小进行推荐优先级排序，得到运动场所推荐列表；
16、发送所述运动场所推荐列表至所述社区居民的用户终端。
17、通过采用上述技术方案，根据社区居民在运动推荐策略中选择的运动推荐项目，查询具有相应运动功能的运动推荐场所，再综合各个运动推荐场所在多个预设维度的推荐参考信息，如距离、面积大小、网络综合评分和人员密集度等等，结合用户根据需求配置的推荐权重得到各个运动推荐场所的推荐指数，从而实现对运动推荐场所的综合量化评估，提高了推荐结果的准确性，同时根据推荐指数的大小再对运动推荐场所进行推荐优先级排序，从而快速有效地帮助用户找到合适的运动场所，提高了用户体验感。
18、可选的，所述运动推荐场所在多个预设维度的推荐参考信息包括所述用户终端到所述运动推荐场所的距离、所述运动推荐场所的面积大小、所述运动推荐场所的网络综合评分和所述运动推荐场所的人员密集度。
19、可选的，所述获取社区居民的用户特征数据的步骤包括：
20、获取社区居民的用户身份信息，并对所述用户身份信息进行验证；
21、若验证通过，则获取所述社区居民的社区居民信息数据、医疗信息数据、健康监测数据和日常运动数据并进行整合，得到所述用户特征数据。
22、通过采用上述技术方案，利用用户身份信息对社区居民进行身份识别，从而匹配对应的信息数据，以确保信息匹配的安全性和准确性。
23、可选的，所述运动健康管理方法还包括对所述运动健康分析模型进行训练的步骤，所述步骤包括：
24、获取样本数据集和待训练的算法模型；其中，所述样本数据集包括多个样本用户特征数据及对应的预先标注的标签数据，所述标签数据包括运动需求等级标签和健康等级标签；
25、对所述样本数据集进行数据预处理，并划分为训练数据集和验证数据集；
26、将所述训练数据集输入至所述待训练的算法模型进行训练，得到运动健康分析模型；
27、基于所述验证数据集对所述运动健康分析模型进行验证，并对所述运动健康分析模型的参数进行校正，得到训练后的运动健康分析模型。
28、通过采用上述技术方案，收集多个社区居民的样本用户特征数据，每个样本用户特征数据均预先标注有运动需求等级和健康等级的标签数据，以样本用户特征数据作为训练模型的输入特征数据，以标签数据作为训练模型的输出特征数据，通过采用监督学习算法对模型参数进行不断地优化校正，即可得到最优的运动健康分析模型，从而提高了模型对用户进行运动健康分析的准确性。
29、可选的，所述基于所述运动健康分析结果，得到对应的运动推荐策略的步骤包括：
30、根据所述运动健康分析结果，解析得到运动需求等级和健康等级；
31、基于预设运动策略映射矩阵，得到所述运动需求等级和健康等级的组合对应的预设运动策略；其中，所述运动策略映射矩阵包括任意运动需求等级和任意健康等级的组合与预设运动策略的映射关系；
32、采集气候环境数据，根据所述气候环境数据分别得到所述预设运动策略中的各个运动推荐项目的推荐评分；
33、将所述预设运动策略中推荐评分低于预设推荐评分的运动推荐项目删除，得到所述运动推荐策略。
34、通过采用上述技术方案，由于运动需求和健康等级的不同，对应运动推荐策略也不相同，例如：低运动需求等级且健康状况较差的用户可以推荐进行较低运动频率、较短持续时间的低强度的运动项目；而高运动需求等级且健康状况良好的用户则可以推荐高强度运动，且稍微增加运动频率和持续时间；因此，通过整合医疗信息资源提供专业的运动医疗建议，根据不同运动需求等级和不同健康等级的组合配置对应的预设运动策略，以构建运动本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种社区居民运动健康管理方法，其特征在于，所述运动健康管理方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种社区居民运动健康管理方法，其特征在于，在发送所述运动推荐策略至所述社区居民的用户终端之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的一种社区居民运动健康管理方法，其特征在于，所述运动推荐场所在多个预设维度的推荐参考信息包括所述用户终端到所述运动推荐场所的距离、所述运动推荐场所的面积大小、所述运动推荐场所的网络综合评分和所述运动推荐场所的人员密集度。
4.根据权利要求1所述的一种社区居民运动健康管理方法，其特征在于，所述获取社区居民的用户特征数据的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的一种社区居民运动健康管理方法，其特征在于，所述运动健康管理方法还包括对所述运动健康分析模型进行训练的步骤，所述步骤包括：
6.根据权利要求1所述的一种社区居民运动健康管理方法，其特征在于，所述基于所述运动健康分析结果，得到对应的运动推荐策略的步骤包括：
7.根据权利要求6所述的一种社区居民运动健康管理方法，其特征在于，根据所述气候环境数据分
8.根据权利要求1到7任一所述的一种社区居民运动健康管理方法，其特征在于，在生成所述社区居民的运动健康分析结果之后，还包括：
9.一种社区居民运动健康管理系统，其特征在于，所述运动健康管理系统包括：
10.一种可穿戴设备，其特征在于：所述可穿戴设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1到8任一所述方法。
...【技术特征摘要】
1.一种社区居民运动健康管理方法，其特征在于，所述运动健康管理方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种社区居民运动健康管理方法，其特征在于，在发送所述运动推荐策略至所述社区居民的用户终端之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的一种社区居民运动健康管理方法，其特征在于，所述运动推荐场所在多个预设维度的推荐参考信息包括所述用户终端到所述运动推荐场所的距离、所述运动推荐场所的面积大小、所述运动推荐场所的网络综合评分和所述运动推荐场所的人员密集度。
4.根据权利要求1所述的一种社区居民运动健康管理方法，其特征在于，所述获取社区居民的用户特征数据的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的一种社区居民运动健康管理方法，其特征在于，所述运动健康管理方法还包括对所述运动健康分析模型进行训练的步骤，所述步...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨洁，李宸，高梦瑶，游雨聪，李宜晔，徐子涵，
申请(专利权)人：宜宾四川大学产业技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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