[發(fā)明專利]一種運動能耗預測方法及裝置

在審

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• 申請日: 2022-08-30
• 公開（公告）號: CN115554674A
• 公開（公告）日: 2023-01-03
• 發(fā)明（設計）人: 高偉東;崔世帥
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: A63B24/00
• 分類號: A63B24/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 梁軍麗

本發(fā)明提供一種運動能耗預測方法及裝置，所述方法包括：獲取目標對象在運動過程中的加速度數據和目標運動強度等級；對加速度數據進行特征提取，利用主成份分析法獲取加速度數據的特征信息；根據特征信息和目標對象的身體狀態(tài)信息，構建目標對象的輸入參數；根據目標運動強度等級，將輸入參數輸入目標運動能耗預測模型，得到目標對象的運動能耗。本發(fā)明根據不同的目標運動強度等級選取不同的目標運動能耗預測模型，所述目標運動能耗預測模型在利用加速度數據的特征信息的基礎上還利用目標對象的身體狀態(tài)信息對目標運動能耗進行預測，并將預測結果作為目標對象的運動能耗，提高了運動能耗的預測精度。

技術領域

本發(fā)明涉及運動能耗測量技術領域，尤其涉及一種運動能耗預測方法及裝置。

背景技術

隨著可穿戴設備的普及，成就了在跑步機、劃船機、單車進行鍛煉的方式，促成了通過運動傳感器如手機或者運動手表等來測量人體活動的能量消耗。通過慣性單元采集人體各個部位的運動數據并進行能耗的精確測量有了更廣闊的應用場景，鍛煉者與康復人員在日常生活中利用便攜式的能耗監(jiān)測設備進行健康監(jiān)測變得越來越方便。因此，適用于特定場景下能耗預測研究有重要意義。

目前對于運動能耗即運動卡路里的監(jiān)測使用的有計步能耗算法、加速度能耗算法。計步能耗算法通過研究人體運動步速與人體運動能耗之間的相關性、推導出了根據計步器來計算步行能耗的計算方程，但是運動類型和運動強度對計步器的距離計算和能耗計算方面有很大的影響，計步器在復雜的運動下無法取得很好的測量精度。加速度能耗算法根據采集得到的加速度數據，研究三軸加速度計的幾何平均值與人體能耗的相關性，提出了基于加速度集合平均值的人體能耗計算方程，但是構建的線性回歸方程，無法利用到加速度更為豐富的特征，也就無法準確得到人體的運動能耗結果。

由此可知，現(xiàn)有的運動能耗測量方法，難以獲取精確的運動能耗的測量結果。

發(fā)明內容

本發(fā)明提供一種運動能耗預測方法、裝置、電子設備及存儲介質，用以解決現(xiàn)有技術中難以實現(xiàn)對運動能耗的精確測量的缺陷。

第一方面，本發(fā)明提供一種運動能耗預測方法，包括：獲取目標對象在運動過程中的加速度數據和目標運動強度等級；對所述加速度數據進行特征提取，利用主成份分析法獲取所述加速度數據的特征信息；根據所述特征信息和所述目標對象的身體狀態(tài)信息，構建所述目標對象的輸入參數；根據所述目標運動強度等級，將所述輸入參數輸入目標運動能耗預測模型，得到所述目標對象的運動能耗；其中，所述目標運動能耗預測模型是基于在所述目標運動強度等級下的樣本輸入參數和所述樣本輸入參數對應的樣本運動能耗訓練得到的。

根據本發(fā)明提供的一種運動能耗預測方法，獲取目標對象在運動過程中的目標運動強度等級，包括：獲取所述目標對象在運動過程中的運動耐量；根據所述運動耐量所處的取值區(qū)間，確定所述目標運動強度等級。

根據本發(fā)明提供的一種運動能耗預測方法，所述根據所述特征信息和所述目標對象的身體狀態(tài)信息，構建所述目標對象的輸入參數，包括：對所述特征信息和所述身體狀態(tài)信息進行標準化處理，以使所述輸入參數的平均值為預設數值、方差小于預設方差閾值。

根據本發(fā)明提供的一種運動能耗預測方法，在運動強度等級分為輕度、中度和重度的情況下，所述根據所述目標運動強度等級，將所述輸入參數輸入目標運動能耗預測模型，得到所述目標對象的運動能耗，包括：在所述目標運動強度等級為輕度的情況下，將所述輸入參數輸入輕度運動能耗預測模型，得到所述目標對象的第一運動能耗；在所述目標運動強度等級為中度的情況下，將所述輸入參數輸入中度運動能耗預測模型，得到所述目標對象的第二運動能耗；在所述目標運動強度等級為重度的情況下，將所述輸入參數輸入重度運動能耗預測模型，得到所述目標對象的第三運動能耗。

根據本發(fā)明提供的一種運動能耗預測方法，所述目標運動能耗預測模型為神經網絡模型；所述神經網絡模型的輸入層和隱含層的傳遞函數為雙曲正切曲線函數。