[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

CN104056445B - 一种基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法及其装置 - Google Patents

一种基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法及其装置 Download PDF

Info

Publication number
CN104056445B
CN104056445B CN201410306132.7A CN201410306132A CN104056445B CN 104056445 B CN104056445 B CN 104056445B CN 201410306132 A CN201410306132 A CN 201410306132A CN 104056445 B CN104056445 B CN 104056445B
Authority
CN
China
Prior art keywords
heart rate
user
motion state
acceleration
state
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201410306132.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104056445A (zh
Inventor
许皓玥
孙大鹏
李绍瑜
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
HANGZHOU BONG TECHNOLOGY Co Ltd
Original Assignee
HANGZHOU BONG TECHNOLOGY Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by HANGZHOU BONG TECHNOLOGY Co Ltd filed Critical HANGZHOU BONG TECHNOLOGY Co Ltd
Priority to CN201410306132.7A priority Critical patent/CN104056445B/zh
Publication of CN104056445A publication Critical patent/CN104056445A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104056445B publication Critical patent/CN104056445B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法及其装置,能够检测到举重、力量训练、瑜伽等肢体动作不明显的运动状态。该基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法,包括通过三轴加速度仪和心率传感器得到运动状态S。本专利申请结合了三轴重力加速度传感器和心率传感器的数据,进行交叉比对,能够有效的检测各种有氧运动和无氧运动,以及睡眠,结果更为准确,可以有效防止因为洗手、叠被子、挥手等操作导致产品误提示进入运动状态,特别是判断一些肢体不移动的运动,比如力量训练、瑜伽、举重等,同时带有激励用户保持这种状态的反馈。

Description

一种基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法及其装置
技术领域
本发明涉及一种基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法及其装置,能够检测到举重、力量训练、瑜伽等肢体动作不明显的运动状态。
背景技术
现有的技术手段主要是通过三轴重力加速度仪器的变化来判断,是否处于运动状态,这样的话比较容易误判断,比如,肢体突然大幅度的运动,但是并不是处于运动状态。以及无法判断一些肢体不移动的运动,比如力量训练、瑜伽、举重等。
中国专利申请号:201310574984.X,公开了“一种运动状态监控和反馈装置及其方法” 该运动状态监控和反馈装置,其特征在于,包括:三轴加速度仪,用于实时采集运动时三个方向的加速度值;处理器,通过计算数据和判断时间来监控是否进入运动状态;反馈装置,当进入运动状态后将该状态反馈给用户;电源模块,用于对整个装置进行供电。通过本产品可以有效防止因为洗手、叠被子、挥手等操作导致产品误提示进入运动状态,同时带有激励用户保持这种状态的反馈。实际使用过程中上述产品对于运动状态的判断手段单一,仅通过三轴加速度仪进行判断仍存在误判断,因此,需要对于上述技术方案进行改进,引入新的判断方法,进一步提高运动状态判断的准确度。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术中所存在的上述问题,而提供一种可以准确判断使用者运动状态,并将该运动状态反馈给用户,激励用户保持的基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是:该基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法,其特征在于,步骤如下:
步骤1)通过三轴加速度仪判断是否为运动状态S1,包括:
首先,通过三轴加速度仪得到三个方向x,y,z的加速度,并通过处理器计算综合值AMP,AMP的计算公式如下:
公式1
其中,x是横向的加速度,y是垂直于x的纵向加速度,z是垂直于x和y的垂直加速度;然后,根据T1到T2的时间段T内通过处理器计算AMP与时间形成的曲线面积E的公式如下:
公式2
然后,使用上述公式计算,当通过处理器判断当前时间点开始往回T分钟的面积E大于e时;同时判断10秒内用户是否处于持续运动状态,如果用户连续运动了10秒,防错机制变为ON;其中,e为用户进入有氧运动所需要消耗的最低能量对应的加速度曲线面积;
最后,在同时满足上述条件后,如果以上两个条件都成立时,即运动状态S1=TRUE,否则S1=FALSE。
步骤2)通过心率传感器判断是否为运动状态S2,包括:
首先,通过三轴加速度仪判断用户在ti时刻处于安静状态,心率传感器采集心率值hr (quiet,t) ,采集一段时间处于这种状态的心率,得到该用户的安静心率HR quiet
公式3
然后,计算在T1到T2的时间段T内的实时心率H,假设每秒中采集的心率为hi,则:
公式4
接着,通过公式计算T时段用户的最小运动心率h,用户的年龄为age:
公式5
最后,当H>h时,运动状态S2为TRUE,否则S2为FALSE。
步骤3)最后,得到运动状态S:
公式6
S为TRUE则通知手环启动马达和外部显示提示用户进入运动状态,否则就不提示。
作为优选,所述的e为用户进入有氧运动所需要一分钟消耗的最低能量16-19KJ时对应的加速度曲线面积。
一种基于权利要求1、2分析方法的数据处理采集识别装置,其特征在于:包括处理器、心率传感器、三轴加速度仪、输出反馈装置及外围电路,所述的心率传感器、三轴加速度仪、输出反馈装置及外围电路与处理器电连接。
作为优选,还包括有无线传输装置。
作为优选,所述的无线传输装置为蓝牙或NFC通信模块。
作为优选,所述的输出反馈装置为LED灯、马达、显示器、振子中的一种或几种。
本发明的有益效果是:本专利申请结合了三轴重力加速度传感器和心率传感器的数据,进行交叉比对,能够有效的检测各种有氧运动和无氧运动,以及睡眠,结果更为准确,可以有效防止因为洗手、叠被子、挥手等操作导致产品误提示进入运动状态,特别是判断一些肢体不移动的运动,比如力量训练、瑜伽、举重等,同时带有激励用户保持这种状态的反馈。
附图说明
图1是本发明实施例一的逻辑图。
图2是本发明实施例二的结构示意图。
标号说明:可穿戴设备1、处理器2、心率传感器3、三轴加速度仪4、输出反馈装置5、外围电路6、无线传输装置7、数据采集设备8、云服务器9。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
实施例一:参见图1,该基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法,步骤如下:步骤1)通过三轴加速度仪4判断是否为运动状态S1,包括:
首先,通过三轴加速度仪4得到三个方向x,y,z的加速度,并通过处理器2计算综合值AMP,AMP的计算公式如下:
公式1
其中,x是横向的加速度,y是垂直于x的纵向加速度,z是垂直于x和y的垂直加速度。然后,根据T1到T2的时间段T内通过处理器2计算AMP与时间形成的曲线面积E的公式如下:
公式2
然后,使用上述公式计算,当通过处理器2判断当前时间点开始往回T分钟的面积E大于e时;同时判断10秒内用户是否处于持续运动状态,如果用户连续运动了10秒,防错机制变为ON;其中,e为用户进入有氧运动所需要消耗的最低能量对应的加速度曲线面积。
最后,在同时满足上述条件后,如果以上两个条件都成立时,即运动状态S1=TRUE,否则S1=FALSE。
步骤2)通过心率传感器3判断是否为运动状态S2,包括:
首先,通过三轴加速度仪4判断用户在ti时刻处于安静状态,心率传感器3采集心率值hr (quiet,t) ,采集一段时间处于这种状态的心率,得到该用户的安静心率HR quiet
公式3
然后,计算在T1到T2的时间段T内的实时心率H,假设每秒中采集的心率为hi,则:
公式4
接着,通过公式计算T时段用户的最小运动心率h,用户的年龄为age:
公式5
最后,当H>h时,运动状态S2为TRUE,否则S2为FALSE。
步骤3)最后,得到运动状态S:
公式6
S为TRUE则通知手环启动马达和外部显示提示用户进入运动状态,否则就不提示。
本实施例中的e为用户进入有氧运动所需要一分钟消耗的最低能量16-19KJ时对应的加速度曲线面积,e数值的大小可根据实际应用需要进行一定限度的调整来满足不同人群的需求,该数值是经验数值,优选数值为17KJ。此外,本实施例中的10秒钟防错机制中采用的运动状态检测手段为现有技术,可通过三轴加速度仪处理判断,或其它技术手段,如计步器常用的连续计步算法等。
实施例二:一种基于实施例一心率和加速度传感器的人体运动分析方法的数据处理采集识别装置,本实施例中的数据处理采集识别装置为一款可穿戴设备1例如智能运动手环,包括处理器2、心率传感器3、三轴加速度仪4、输出反馈装置5及外围电路6,心率传感器3、三轴加速度仪4、输出反馈装置5及外围电路6分别与处理器2电连接,处理器2主要用于完成数据运算,输出反馈装置5为LED灯、马达、显示器等。为了方便设备无线传输数据,本产品还设有无线传输装置7,本实施例中的无线传输装置7为蓝牙或NFC通信模块,所用的心率传感器3可以为心动光电或光电透射类型的传感器。
本装置通过输出反馈装置5反馈给用户运动状态,并通过无线传输装置7将数据信息传送到电脑、手机、路由器等数据采集设备8,数据采集设备8可上传至云服务器9。
结合上述实施例一、二的具体案例,实施例三:
甲佩戴了心率和三轴重力加速度仪结合的运动激励设备,设备通过三轴重力加速度仪器检测到甲某晚上10点到6点,三轴的AMP变化幅度在5%以内,甲应该处于静止状态;同时检测这时候的心率,并取平均值,得到HRquiet=82,因此甲的安静心率即得到,并且通过上述办法,可在未来不断修正该数值。
甲今年30岁,甲从8:01到8:05在家举哑铃5分钟,检测甲在这5分钟的T=1分钟,实时心率H分别为:
8:01 110
8:02 133
8:03 132
8:04 133
8:05 135
而根据公式5,T=1分钟时,甲的最小运动心率为(210-82-30)×0.5+82=131,则S1从8:02开始为TRUE。
而举哑铃因为振幅较小,E一直是小于S的状态,因此S2为FALSE,因为S1为TRUE,设备将在8:02时检测出来用户正在运动,并通过LED灯、马达、显示器、振子等外部装置提示用户。
本说明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法,其特征在于,步骤如下:
步骤1)通过三轴加速度仪判断是否为运动状态S1,包括:
首先,通过三轴加速度仪得到三个方向x,y,z的加速度,并通过处理器计算综合值AMP,AMP的计算公式如下:
其中,x是横向的加速度,y是垂直于x的纵向加速度,z是垂直于x和y的垂直加速度;然后,根据T1到T2的时间段T内通过处理器计算AMP与时间形成的曲线面积E的公式如下:
然后,使用上述公式计算,当通过处理器判断当前时间点开始往回T分钟的面积E大于e时;同时判断10秒内用户是否处于持续运动状态,如果用户连续运动了10秒,防错机制变为ON;其中,e为用户进入有氧运动所需要消耗的最低能量对应的加速度曲线面积;
最后,在同时满足上述条件后,如果以上两个条件都成立时,即运动状态S1=TRUE,否则S1=FALSE;
步骤2)通过心率传感器判断是否为运动状态S2,包括:
首先,通过三轴加速度仪判断用户在ti时刻处于安静状态,心率传感器采集心率值hr (quiet,t) ,采集一段时间处于这种状态的心率,得到该用户的安静心率HR quiet
然后,计算在T1到T2的时间段T内的实时心率H,假设每秒中采集的心率为hi
接着,通过公式计算T时段用户的最小运动心率h,用户的年龄为age:
最后,当H>h时,运动状态S2为TRUE,否则S2为FALSE;
步骤3)最后,得到运动状态S:
S为TRUE则通知手环反馈给用户进入运动状态,否则就不提示。
2.根据权利要求1所述的基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法,其特征在于:所述的e为用户进入有氧运动所需要一分钟消耗的最低能量16-19KJ时对应的加速度曲线面积。
3.一种基于权利要求1或2分析方法的数据处理采集识别装置,其特征在于:包括处理器、心率传感器、三轴加速度仪、输出反馈装置及外围电路,所述的心率传感器、三轴加速度仪、输出反馈装置及外围电路与处理器电连接。
4.根据权利要求3所述的数据处理采集识别装置,其特征在于:还包括有无线传输装置。
5.根据权利要求4所述的数据处理采集识别装置,其特征在于:所述的无线传输装置为蓝牙或NFC通信模块。
6.根据权利要求3或4所述的数据处理采集识别装置,其特征在于:所述的输出反馈装置为LED灯、马达、显示器、振子中的一种或几种。
CN201410306132.7A 2014-07-01 2014-07-01 一种基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法及其装置 Expired - Fee Related CN104056445B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410306132.7A CN104056445B (zh) 2014-07-01 2014-07-01 一种基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法及其装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410306132.7A CN104056445B (zh) 2014-07-01 2014-07-01 一种基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法及其装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104056445A CN104056445A (zh) 2014-09-24
CN104056445B true CN104056445B (zh) 2017-01-18

Family

ID=51544555

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201410306132.7A Expired - Fee Related CN104056445B (zh) 2014-07-01 2014-07-01 一种基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法及其装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104056445B (zh)

Families Citing this family (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102315880B1 (ko) * 2014-10-22 2021-10-21 삼성전자주식회사 운동 관리 방법 및 장치
CN104361361B (zh) * 2014-11-14 2018-04-03 北京天地弘毅科技有限公司 通过云计算和机器学习算法判断摔倒的方法和系统
KR102463383B1 (ko) * 2015-02-27 2022-11-04 삼성전자주식회사 생체 신호 측정을 위한 방법 및 이를 위한 착용형 전자 장치
TWI603717B (zh) * 2015-05-21 2017-11-01 博晶醫電股份有限公司 體力監測方法和裝置
CN105771187B (zh) * 2016-02-26 2019-03-01 惠州市德赛工业研究院有限公司 一种运动状态检测方法及基于该方法的智能鞋
CN105708440A (zh) * 2016-03-31 2016-06-29 深圳还是威健康科技有限公司 一种静息心率测量方法和终端
CN105879357B (zh) * 2016-04-22 2019-07-16 广东小天才科技有限公司 辅助练习瑜伽的方法及系统
CN105797353B (zh) * 2016-04-27 2018-01-16 赵玉斌 一种用于八段锦训练手环的监控装置
US11090007B2 (en) 2016-09-01 2021-08-17 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Residual anaerobic work capacity calculating method and residual anaerobic work capacity calculating apparatus
CN106422206B (zh) * 2016-09-08 2018-12-07 哈尔滨工程大学 一种基于智能手环的运动规范性识别方法
CN106492439A (zh) * 2016-10-08 2017-03-15 武汉新英赛健康科技有限公司 一种工间操评分方法
CN106510658B (zh) * 2016-10-25 2019-08-02 广东乐源数字技术有限公司 一种基于手环的人体情绪判断方法
CN106778575A (zh) * 2016-12-06 2017-05-31 山东瀚岳智能科技股份有限公司 一种基于可穿戴设备的学生学习状态的识别方法与系统
CN108041772A (zh) * 2017-08-03 2018-05-18 浙江工业大学 一种老人摔倒检测智能手环及老人摔倒检测方法
CN107469327A (zh) * 2017-08-07 2017-12-15 马明 一种运动辅导与动作监测设备及系统
CN107948439A (zh) * 2017-12-08 2018-04-20 吴凡 基于智能手机的互动方法和应用
CN108992047A (zh) * 2018-07-18 2018-12-14 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种静息心率的检测方法和终端
CN109509125B (zh) * 2018-10-29 2023-11-17 广东精天科技有限公司 一种基于大数据云平台的智能体育教育管理方法及系统
CN109948536B (zh) * 2019-03-19 2021-07-02 新华三技术有限公司 一种发呆识别方法及装置
CN110384505A (zh) * 2019-07-25 2019-10-29 四川云杉智途科技有限公司 一种自动检测人体运动类型的方法技术领域
CN110772261A (zh) * 2019-11-14 2020-02-11 广州三拾七度智能家居有限公司 一种人体运动状态监测方法、装置、系统及衣物
CN110811578A (zh) * 2019-11-27 2020-02-21 青岛歌尔智能传感器有限公司 计步装置及其计步方法、控制器和可读存储介质
CN110960222B (zh) * 2019-12-17 2022-09-02 心核心科技(北京)有限公司 一种运动类型检测方法及装置
CN112349381A (zh) * 2020-11-10 2021-02-09 深圳市爱都科技有限公司 卡路里计算方法、装置、可穿戴设备和存储介质

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4754447B2 (ja) * 2006-09-14 2011-08-24 シャープ株式会社 生体解析装置及びプログラム
CN101518442B (zh) * 2008-07-05 2011-04-20 杭州义盛祥通信技术有限公司 运动量化腕表及运动计量分析方法
EP2263532A1 (en) * 2009-06-05 2010-12-22 Koninklijke Philips Electronics N.V. Motion determination apparatus
WO2013114596A1 (ja) * 2012-02-01 2013-08-08 富士通株式会社 情報処理装置、代表波形生成方法および代表波形生成プログラム
US10922383B2 (en) * 2012-04-13 2021-02-16 Adidas Ag Athletic activity monitoring methods and systems
CN202761270U (zh) * 2012-06-19 2013-03-06 北京超思电子技术股份有限公司 一种腕带式生理信息监测装置
CN103505193B (zh) * 2012-06-19 2015-06-10 北京超思电子技术股份有限公司 一种腕带式生理信息监测装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN104056445A (zh) 2014-09-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104056445B (zh) 一种基于心率和加速度传感器的人体运动分析方法及其装置
CN103654759B (zh) 运动信息检测装置以及运动信息检测方法
CN104921702B (zh) 用于操作多模式传感器装置及相关联设备的方法
CN104436596B (zh) 运动支持装置及运动支持方法
JP5740285B2 (ja) 歩行分析装置及び歩行分析プログラム
CN105030260B (zh) 运动状态判断方法及脚部穿戴物
Nandy et al. Detailed human activity recognition using wearable sensor and smartphones
US10694980B2 (en) Exercise support device, exercise support method and exercise support program
CN107085651A (zh) 可穿戴装置及操作所述可穿戴装置的方法
US9113841B2 (en) Biological information notifying apparatus, biological information notifying method, and computer-readable storage medium having biological information notifying program stored thereon
CN204496173U (zh) 一种用于跳绳计数的智能手表
CN104545936A (zh) 腰部姿态检测方法及检测结果的触觉反馈方法
CN105612475A (zh) 具有姿态识别和功率管理的腕戴式运动装置
JP2014180483A (ja) 運動支援装置、運動思案方法及び運動支援プログラム
CN106333659A (zh) 一种多功能智能手环系统
CN115462782B (zh) 一种基于多维度特征参数的人体跌倒动态监测方法及系统
CN106725495A (zh) 一种跌倒检测方法、装置及系统
Jatesiktat et al. An elderly fall detection using a wrist-worn accelerometer and barometer
JP2015066155A (ja) 歩行特徴の解析方法
CN105997094A (zh) 一种姿态识别装置及方法
Adaskevicius Method for recognition of the physical activity of human being using a wearable accelerometer
Reich et al. A survey investigating the combination and number of IMUs on the human body used for detecting activities and human tracking
JP2011224122A (ja) 行動認識装置
CN107146378A (zh) 一种人体跌倒判定方法及装置
CN103759738A (zh) 一种计步器

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20170118

Termination date: 20190701

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee