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一种基于大数据的运动数据分析方法及系统

阅读:1041发布:2020-05-16

专利汇可以提供一种基于大数据的运动数据分析方法及系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 大数据 的运动数据分析方法及系统,所述方法包括:获取用户的健身行为产生的连续的运动数据,并对所述运动数据进行预处理;所述预处理后的运动数据至少包括运动强度参数、运动量参数、运动持续时间参数之一;将所述运动数据与预设的标准运动数据进行分析比较,判断两者的运动强度参数、运动量参数或运动持续时间参数是否匹配,若否,则确定用户的健身行为的动作不标注,并输出不标准程度。本发明适用于海量运动数据的实时处理和反馈,能够判断用户的健身行为是否标准,以进一步提供相应的指导建议。,下面是一种基于大数据的运动数据分析方法及系统专利的具体信息内容。

1.一种基于大数据的运动数据分析方法,其特征在于,包括:
获取用户的健身行为产生的连续的运动数据,并对所述运动数据进行预处理;所述预处理后的运动数据至少包括运动强度参数、运动量参数、运动持续时间参数之一;
将所述运动数据与预设的标准运动数据进行分析比较,判断两者的运动强度参数、运动量参数或运动持续时间参数是否匹配,若否,则确定用户的健身行为的动作不标注,并输出不标准程度。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的运动数据分析方法,其特征在于,还包括:
将所述运动数据进行可视化处理,获得与所述运动数据相对应的三维可视化数据,并通过显示器显示。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的运动数据分析方法,其特征在于,还包括:
对预处理后的运动数据进行运动强度特征和运动节奏特征的提取,建立识别模型,对健身行为进行识别,以获得运动行为参数;所述运动行为参数至少包括稳态运动强度参数和稳态运动节奏参数;稳态指当前用户的惯性的运动状态。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的运动数据分析方法,其特征在于,还包括:
根据所述运动行为参数和不标准程度,确定健身行为的指导建议信息。
5.根据权利要求1至4任一项所述的基于大数据的运动数据分析方法,其特征在于,所述运动数据包括一下至少之一:
肢体运动轨迹、度、幅度、速度、心率、血压。
6.一种基于大数据的运动数据分析系统,其特征在于,包括:
数据获取单元,用于获取用户的健身行为产生的连续的运动数据,并对所述运动数据进行预处理;所述预处理后的运动数据至少包括运动强度参数、运动量参数、运动持续时间参数之一;
数据分析单元,用于将所述运动数据与预设的标准运动数据进行分析比较,判断两者的运动强度参数、运动量参数或运动持续时间参数是否匹配,若否,则确定用户的健身行为的动作不标注,并输出不标准程度。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的运动数据分析系统,其特征在于,还包括:
可视化处理单元,用于将所述运动数据进行可视化处理,获得与所述运动数据相对应的三维可视化数据,并通过显示器显示。
8.根据权利要求6所述的基于大数据的运动数据分析系统,其特征在于,还包括:
健身行为识别单元,用于对预处理后的运动数据进行运动强度特征和运动节奏特征的提取,建立识别模型,对健身行为进行识别,以获得运动行为参数;所述运动行为参数至少包括稳态运动强度参数和稳态运动节奏参数;稳态指当前用户的惯性的运动状态。
9.根据权利要求8所述的基于大数据的运动数据分析系统,其特征在于,还包括:
所述数据分析单元,还用于根据所述运动行为参数和不标准程度,确定健身行为的指导建议信息。
10.根据权利要求6至9任一项所述的基于大数据的运动数据分析系统,其特征在于,所述运动数据包括一下至少之一:
肢体运动轨迹、力度、幅度、速度、心率、血压。

说明书全文

一种基于大数据的运动数据分析方法及系统

技术领域

[0001] 本发明涉及数据分析技术领域,特别是涉及一种基于大数据的运动数据分析方法及系统。

背景技术

[0002] 现有的运动方式下,用户在训练时,尤其对于新手用户而言,经常会出现运动动作不正确或不标准的情况,若用户长期按照不正确或者不标准的动作进行训练,不仅不利于用户的进步,而且容易导致用户受伤,存在较大的安全隐患。
[0003] 现有技术中,为了辅助用户进行专业的训练,一般通过教练给予用户专业性的动作指导,一方面帮助用户改正动作,另一方面避免用户错误动作导致受伤。但是,依靠人工指导来纠正错误动作,不仅成本高,便利性不好,而且不可以对所有场合的运动进行详细的分析指导;同时,在实际运动比赛的过程中,也不能得到用户实际的运动数据进行分析,不利于用户提高运动的竞技平。

发明内容

[0004] 本发明的目的是提供一种基于大数据的运动数据分析方法及系统,适用于海量运动数据的实时处理和反馈,能够判断用户的健身行为是否标准,以进一步提供相应的指导建议。
[0005] 为了解决上述技术问题,本发明一实施例提供一种基于大数据的运动数据分析方法,包括:
[0006] 获取用户的健身行为产生的连续的运动数据,并对所述运动数据进行预处理;所述预处理后的运动数据至少包括运动强度参数、运动量参数、运动持续时间参数之一;
[0007] 将所述运动数据与预设的标准运动数据进行分析比较,判断两者的运动强度参数、运动量参数或运动持续时间参数是否匹配,若否,则确定用户的健身行为的动作不标注,并输出不标准程度。
[0008] 优选地,所述基于大数据的运动数据分析方法,、还包括:
[0009] 将所述运动数据进行可视化处理,获得与所述运动数据相对应的三维可视化数据,并通过显示器显示。
[0010] 优选地,所述基于大数据的运动数据分析方法,、还包括:
[0011] 对预处理后的运动数据进行运动强度特征和运动节奏特征的提取,建立识别模型,对健身行为进行识别,以获得运动行为参数;所述运动行为参数至少包括稳态运动强度参数和稳态运动节奏参数;稳态指当前用户的惯性的运动状态。
[0012] 优选地,所述基于大数据的运动数据分析方法,、还包括:
[0013] 根据所述运动行为参数和不标准程度,确定健身行为的指导建议信息。
[0014] 其中,所述运动数据包括一下至少之一:
[0015] 肢体运动轨迹、度、幅度、速度、心率、血压。
[0016] 本发明一实施例还提供一种基于大数据的运动数据分析系统,包括:
[0017] 数据获取单元,用于获取用户的健身行为产生的连续的运动数据,并对所述运动数据进行预处理;所述预处理后的运动数据至少包括运动强度参数、运动量参数、运动持续时间参数之一;
[0018] 数据分析单元,用于将所述运动数据与预设的标准运动数据进行分析比较,判断两者的运动强度参数、运动量参数或运动持续时间参数是否匹配,若否,则确定用户的健身行为的动作不标注,并输出不标准程度。
[0019] 优选地,所述基于大数据的运动数据分析系统,还包括:
[0020] 可视化处理单元,用于将所述运动数据进行可视化处理,获得与所述运动数据相对应的三维可视化数据,并通过显示器显示。
[0021] 优选地,所述基于大数据的运动数据分析系统,还包括:健身行为识别单元,用于对预处理后的运动数据进行运动强度特征和运动节奏特征的提取,建立识别模型,对健身行为进行识别,以获得运动行为参数;所述运动行为参数至少包括稳态运动强度参数和稳态运动节奏参数;稳态指当前用户的惯性的运动状态。
[0022] 优选地,所述基于大数据的运动数据分析系统,还包括:所述数据分析单元,还用于根据所述运动行为参数和不标准程度,确定健身行为的指导建议信息。
[0023] 其中,所述运动数据包括一下至少之一:
[0024] 肢体运动轨迹、力度、幅度、速度、心率、血压。
[0025] 实施本发明实施例具有如下有益效果:
[0026] 本发明公开了一种基于大数据的运动数据分析方法及系统,所述方法包括:获取用户的健身行为产生的连续的运动数据,并对所述运动数据进行预处理;所述预处理后的运动数据至少包括运动强度参数、运动量参数、运动持续时间参数之一;将所述运动数据与预设的标准运动数据进行分析比较,判断两者的运动强度参数、运动量参数或运动持续时间参数是否匹配,若否,则确定用户的健身行为的动作不标注,并输出不标准程度。本发明适用于海量运动数据的实时处理和反馈,能够判断用户的健身行为是否标准,以进一步提供相应的指导建议。附图说明
[0027] 图1是本发明实施例中的基于大数据的运动数据分析方法的流程图
[0028] 图2是本发明优选实施例中的基于大数据的运动数据分析方法的流程图。

具体实施方式

[0029] 下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
[0030] 应当理解,文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述,不作为对步骤执行先后顺序的限定。
[0031] 应当理解,在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样,除非上下文清楚地指明其它情况,否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0032] 术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0033] 术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这些组合。
[0034] 请参阅图1。
[0035] 本发明一实施例提供一种基于大数据的运动数据分析方法,包括:
[0036] S101、获取用户的健身行为产生的连续的运动数据,并对所述运动数据进行预处理;所述预处理后的运动数据至少包括运动强度参数、运动量参数、运动持续时间参数之一。
[0037] S102、将所述运动数据与预设的标准运动数据进行分析比较,判断两者的运动强度参数、运动量参数或运动持续时间参数是否匹配,若否,则确定用户的健身行为的动作不标注,并输出不标准程度。
[0038] 其中,所述运动数据包括一下至少之一:肢体运动轨迹、力度、幅度、速度、心率、血压。
[0039] 在一优选的实施例当中,所述基于大数据的运动数据分析方法,、还包括:
[0040] 将所述运动数据进行可视化处理,获得与所述运动数据相对应的三维可视化数据,并通过显示器显示。
[0041] 请参阅图2。
[0042] 在一优选的实施例当中,所述基于大数据的运动数据分析方法,、还包括:
[0043] S103、对预处理后的运动数据进行运动强度特征和运动节奏特征的提取,建立识别模型,对健身行为进行识别,以获得运动行为参数;所述运动行为参数至少包括稳态运动强度参数和稳态运动节奏参数;稳态指当前用户的惯性的运动状态。
[0044] 所述基于大数据的运动数据分析方法,还包括:
[0045] S104、根据所述运动行为参数和不标准程度,确定健身行为的指导建议信息。
[0046] 本发明一实施例还提供一种基于大数据的运动数据分析系统,包括:
[0047] 数据获取单元,用于获取用户的健身行为产生的连续的运动数据,并对所述运动数据进行预处理;所述预处理后的运动数据至少包括运动强度参数、运动量参数、运动持续时间参数之一;
[0048] 数据分析单元,用于将所述运动数据与预设的标准运动数据进行分析比较,判断两者的运动强度参数、运动量参数或运动持续时间参数是否匹配,若否,则确定用户的健身行为的动作不标注,并输出不标准程度。
[0049] 优选地,所述基于大数据的运动数据分析系统,还包括:
[0050] 可视化处理单元,用于将所述运动数据进行可视化处理,获得与所述运动数据相对应的三维可视化数据,并通过显示器显示。
[0051] 优选地,所述基于大数据的运动数据分析系统,还包括:健身行为识别单元,用于对预处理后的运动数据进行运动强度特征和运动节奏特征的提取,建立识别模型,对健身行为进行识别,以获得运动行为参数;所述运动行为参数至少包括稳态运动强度参数和稳态运动节奏参数;稳态指当前用户的惯性的运动状态。
[0052] 优选地,所述基于大数据的运动数据分析系统,还包括:所述数据分析单元,还用于根据所述运动行为参数和不标准程度,确定健身行为的指导建议信息。
[0053] 其中,所述运动数据包括一下至少之一:
[0054] 肢体运动轨迹、力度、幅度、速度、心率、血压。
[0055] 本发明公开的一种基于大数据的运动数据分析方法及系统,所述方法包括:获取用户的健身行为产生的连续的运动数据,并对所述运动数据进行预处理;所述预处理后的运动数据至少包括运动强度参数、运动量参数、运动持续时间参数之一;将所述运动数据与预设的标准运动数据进行分析比较,判断两者的运动强度参数、运动量参数或运动持续时间参数是否匹配,若否,则确定用户的健身行为的动作不标注,并输出不标准程度。本发明适用于海量运动数据的实时处理和反馈,能够判断用户的健身行为是否标准,以进一步提供相应的指导建议。
[0056] 本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)等。
[0057] 对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
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