[发明专利]一种体现个体化精准体质调理的方法及装置

权利要求书

1.一种体现个体化精准体质调理的方法，其特征在于，包括：

根据获取的目标个体的个人信息生成第一问卷，以使所述目标个体生成第一问卷的答案，并根据获取的第一问卷的答案，确定所述目标个体所属的初始人群类型；

根据所述目标个体所属的初始人群类型，确定所述目标个体的身体状态信息；

根据所述目标个体的身体状态信息，确定所述目标个体所属的目标人群类型；

根据所述目标个体所属的目标人群类型，确定与所述目标人群类型对应的预设体质调理方案，并将所述体质调理方案发送给所述目标个体。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标个体的身体状态信息，确定所述目标个体所属的目标人群类型，包括：

根据获取的每个样本个体的身体状态信息，计算样本个体的身体状态信息的标准差；

根据所述目标个体的身体状态信息，确定所述目标个体的身体状态信息和所述标准差之间的偏离度；

根据所述偏离度，确定所述目标个体所述的目标人群类型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标个体所属的初始人群类型，确定所述目标个体的身体状态信息，采用以下至少一种方法实现：

获取根据所述初始人群类型生成的第二问卷的答案、获取所述目标个体的日常活动信息、获取所述目标个体的医疗信息和获取所述目标个体的历史体质调理方案。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在获取所述目标个体的身体状态信息包括获取所述目标个体的日常活动信息的情况下，所述日常活动信息包括人体姿态向量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取样本个体的日常活动信息；

获取样本个体的日常活动信息中的关键运动体态信息；其中，所述关键运动体态信息为满足预设条件的日常生活信息；

生成第三问卷，以使所述样本个体生成第三问卷的答案；

基于所述样本个体的日常活动信息、关键运动体态信息以及获取的第三问卷的答案，对人群分类模型进行训练，得到目标人群分类模型；

利用所述目标人群分类模型，根据所述目标个体的医疗信息和获取的所述目标个体的关键运动体态信息，确定所述目标个体所属的目标人群类型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，训练所述人群分类模型之前，还包括：

对所述日常活动信息进行滤波；

计算每个所述日常活动信息的模，得到多个模数据；

去除所述多个模数据中的噪声；

将所述模数据分解到多个频段，并根据所述模数据的频率对所述模数据在多个频段进行抽样。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述日常活动信息包含多个方向的方向姿态向量；

所述获取样本个体的日常活动信息中的关键运动体态信息，具体包括：

分别针对日常活动信息中每个方向的方向姿态向量，计算每个方向姿态向量的模，得到每个方向姿态向量的模数据；

根据所述每个方向姿态向量的模数据绘制每个方向姿态向量对应的方向姿态曲线，根据所述每个方向对应的所述方向姿态曲线的波峰点和/或波谷点，获取关键运动体态信息。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，获取满足预设条件的所述关键运动体态信息，还包括：

根据竖直方向的方向姿态曲线的波谷点和/或时间，对齐每个方向的所述方向姿态曲线；

从每个方向的对齐后的所述方向姿态曲线中，提取频域特征数据；

根据所述每个方向对应的所述方向姿态曲线的波峰点和/或波谷点，提取每个方向的所述方向姿态曲线中的时域特征数据；

根据所述频域特征数据和所述时域特征数据，确定关键运动体态信息。