[發明專利]一種基于體征數據監測的運動養生閉環訓練方法在審
| 申請號: | 201910215254.8 | 申請日: | 2019-03-21 |
| 公開(公告)號: | CN109954266A | 公開(公告)日: | 2019-07-02 |
| 發明(設計)人: | 郭海峰;朱振華;曹春;范儒龍;魯振宇;鄭勝林 | 申請(專利權)人: | 湖南儀峰安安網絡科技股份有限公司 |
| 主分類號: | A63B71/06 | 分類號: | A63B71/06;A61B5/00;A61B5/024 |
| 代理公司: | 長沙正奇專利事務所有限責任公司 43113 | 代理人: | 馬強;王娟 |
| 地址: | 410006 湖南省長沙市高新開發*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 體征 閉環 數據監測 網格模型 訓練效果 準備階段 養生 體質 采集 反饋 標識調整 對比分析 結束階段 人員狀態 訓練過程 訓練計劃 人群 制定 | ||
1.一種基于體征數據監測的運動養生閉環訓練方法,其特征在于,包括以下步驟:
1)采集訓練準備階段T時間內訓練人員的體征數據,根據訓練人員狀態標識調整體征數據,然后通過網格模型判斷訓練人員體征體質類型并獲取反饋值;網格模型內各個網格中的體征數據值為基準值;
2)利用所述反饋值確定訓練強度;
3)訓練人員按所述訓練強度進行訓練,并采集整個訓練過程的體征數據,監測訓練過程,若訓練人員的體征指標出現異常,則告警并終止訓練;訓練過程體征指標正常則對比分析訓練準備階段和訓練結束階段的數據,判斷訓練效果;
4)利用上述步驟3)中的訓練效果以及對應的訓練強度,尋找基準訓練強度。
2.根據權利要求1所述的基于體征數據監測的運動養生閉環訓練方法,其特征在于,所述網格模型定義方法包括:將訓練人員按照年齡、性別、體型分組,形成網格,所述網格模型的各個網格內包括不同訓練人員的各種體征數據的基準值。
3.根據權利要求1所述的基于體征數據監測的運動養生閉環訓練方法,其特征在于,判斷訓練人員體征體質類型的方法包括:根據訓練人員狀態標識調整訓練人員的當前體征數據,得到調整后的體征數據;判斷訓練人員調整后的體征數據與體征數據基準值的差值。
4.根據權利要求3所述的基于體征數據監測的運動養生閉環訓練方法,其特征在于,所述體征數據包括心率、脈壓差、代謝率;根據訓練人員狀態標識調整體征數據的過程包括:狀態調整心率=采樣平均心率/狀態常數;狀態調整脈壓差=采樣平均脈壓差/狀態常數;狀態調整代謝率=狀態調整心率+狀態調整脈壓差-111;所述狀態包括基礎、休息、運動、飯后2小時內、飯后3小時內、飯后4小時內、酒后恢復、疲勞、病后康復;所述狀態為基礎時,狀態常數為1;所述狀態為休息、運動、飯后2小時內、飯后3小時內、飯后4小時內、酒后恢復、疲勞、病后康復時,狀態常數取值范圍為0.9—1.5。
5.根據權利要求4所述的基于體征數據監測的運動養生閉環訓練方法,其特征在于,所述反饋值即偏差比,所述偏差比的獲取過程包括:
利用下列公式計算偏差比總和:
心率偏差比=|狀態調整心率-心率基準值|/心率基準值;
代謝率偏差比=|狀態調整代謝率-代謝率基準值|/代謝率基準值;
脈壓差偏差比=|狀態調整脈壓差-脈壓差基準值|/脈壓差基準值;
偏差比總和=代謝率偏差比。
6.根據權利要求5所述的基于體征數據監測的運動養生閉環訓練方法,其特征在于,步驟2)中,利用下式確定當前次訓練強度:當前次訓練強度=上一次訓練強度+(當前次偏差比總和-上一次偏差比總和)/P%;P為常數。
7.根據權利要求1所述的基于體征數據監測的運動養生閉環訓練方法,其特征在于,步驟3)的具體實現過程包括:
1)判斷訓練準備階段和訓練結束階段訓練人員任一項體征指標的均值是否相等;
2)如果某一項體征指標的均值相等,則表示趨勢平穩,訓練準備階段均值大于訓練結束階段均值表示下降趨勢,訓練準備階段均值小于訓練結束階段均值表示上升趨勢;
3)根據變化趨勢判斷訓練效果,只要有某一體征指標向該體征指標的基準值靠近,則判斷為有訓練效果。
8.根據權利要求1所述的基于體征數據監測的運動養生閉環訓練方法,其特征在于,步驟4)的具體實現過程包括:
1)收集所有訓練人員的體征數據中有訓練效果的訓練強度數據,以訓練人員訓練準備階段的體征數據、訓練結束階段的體征數據、對應的訓練強度構建數據記錄;
2)統計使得每一類型體征體質得到改善的訓練強度的次數,記錄出現次數最多的訓練強度,并把該訓練強度作為基準訓練強度;
3)針對當前訓練人員當前體征體質類型推薦基準訓練強度;
4)將步驟3)當前訓練人員訓練準備階段的體征數據、訓練結束階段的體征數據、當前的訓練強度、本次訓練效果添加到所述數據記錄內,返回步驟1),更新基準訓練強度。
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