[发明专利]无氧运动健身推荐方法、装置、无氧运动设备及存储介质

权利要求书

1.一种无氧运动健身推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户使用无氧运动设备健身时所述无氧运动设备两侧的运动轨迹；其中，所述运动轨迹是在所述无氧运动设备运动过程中各个位置的三维数据得到的；

将所述无氧运动设备两侧的运动轨迹输入到预设的神经网络模型中，得到人体两侧的动作姿势，所述预设的神经网络模型包括人体两侧的运动轨迹和人体两侧的动作姿势之间的对应关系；

根据所述人体两侧的动作姿势，计算所述人体两侧的动作姿势的相对误差，并将所述相对误差与对应的相对误差阈值进行比较；所述相对误差的确定过程为将其中一侧的动作姿势设为参考姿势，并将另一侧的动作姿势与所述参考姿势作差值后，根据所述差值与所述参考姿势的商值确定的；

若所述相对误差大于所述相对误差阈值，则输出提示消息，所述提示消息用于提示用户矫正当前的错误动作姿势。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户使用无氧运动设备健身时所述无氧运动设备两侧的运动轨迹，包括：

在所述无氧运动设备运动过程中，获取所述无氧运动设备运动到各个位置时所述无氧运动设备在三维方向上的角加速度、角速度和位移；

根据所述无氧运动设备运动到各个位置时所述无氧运动设备在三维方向上的角加速度、角速度，并利用预设的角度转换算法计算得到所述无氧运动设备运动到各个位置时所述无氧运动设备在三维方向上的角度；

根据所述无氧运动设备运动到各个位置时所述无氧运动设备在三维方向上的角度以及位移，得到所述无氧运动设备两侧的运动轨迹。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述无氧运动设备两侧的运动轨迹输入到预设的神经网络模型中，得到人体两侧的动作姿势，包括：

采用所述神经网络模型识别所述无氧运动设备两侧的运动轨迹的类别；

根据所述无氧运动设备两侧的运动轨迹的类别和所述神经网络模型中人体两侧的动作姿势的对应关系，得到所述人体两侧的动作姿势。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述人体两侧的动作姿势的相对误差，包括：

计算所述人体两侧的运动轨迹的相对误差；

将所述人体两侧的运动轨迹的相对误差确定为所述人体两侧的动作姿势的相对误差。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将多个训练运动轨迹组作为初始神经网络模型的输入，将所述多个训练运动轨迹组对应的训练动作姿势组作为输出，对所述初始神经网络模型进行训练，得到所述神经网络模型；

其中，所述训练运动轨迹组包括无氧运动设备两侧的训练运动轨迹，所述训练动作姿势组包括人体两侧的训练动作姿势。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取用户信息以及环境的温湿度信息，其中，所述用户信息包括以下至少一项：用户的偏好运动类型、年龄、关节尺寸、既往病史、心率、血氧浓度、体温、历史运动数据；

确定与所述用户信息以及环境的温湿度信息匹配的健身推荐方案。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取用户当前的生理参数和选择的健身方案，所述生理参数包括心率、血氧浓度、体温中的至少一项，所述健身方案包括标准的生理参数；

判断所述用户当前的生理参数与所述健身方案中标准的生理参数是否匹配；

若不匹配，则输出预警消息，所述预警消息用于指示用户修改当前的健身方案。