[发明专利]一种基于大数据的智能辅助锻炼系统

权利要求书

1.一种基于大数据的智能辅助锻炼系统，其特征在于，包括：数据采集装置、数据处理装置、动作矫正装置和显示装置；

其中，所述数据采集装置，其基于无线传感器网络采集用户的运动数据，并将所述运动数据发送至所述数据处理装置；

所述数据处理装置，用于根据所述运动数据识别出用户的运动动作，并将所述运动动作与预设的规范运动动作进行比对，当所述运动动作与预设的规范运动动作不匹配时，则生成动作矫正指令；

所述动作矫正装置，用于接收所述数据处理装置生成的动作矫正指令，并执行所述动作矫正指令以对用户的运动动作进行矫正；

所述显示装置，与所述数据处理装置通信连接，其用于显示用户的运动数据，以及根据所述动作矫正指令，显示与所述运动动作对应的规范运动动作视频；

所述数据采集装置包括：汇聚节点和多个用于采集用户的运动数据的传感器节点；

其中，所述汇聚节点和传感器节点按照预设的分簇机制构建所述无线传感器网络；

所述汇聚节点和传感器节点按照预设的分簇机制构建所述无线传感器网络，具体构建过程如下：

步骤一：所述汇聚节点和传感器节点部署完成后，所述汇聚节点向全网广播竞选簇首指令，所述传感器节点接收到所述竞选簇首指令后，计算自身能够成为簇首的优势值；

步骤二：判断传感器节点成为簇首的优势值是否大于高优势阈值P_max，若大于P_max，则该传感器节点成为簇首；否则，跳转到步骤三；

步骤三：判断传感器节点成为簇首的优势值是否小于低优势阈值P_min，若小于P_min，则该传感器节点不参与竞选簇首；否则，跳转到步骤四；

步骤四：若传感器节点在上一轮分簇中为簇首，则该传感器节点不参与竞选簇首；否则，利用下式计算该传感器节点能够当选为簇首的概率值，若该传感器节点能够当选为簇首的概率值大于随机生成的数A，其中，A的取值范围为[0,1]，则该传感器节点成为簇首，反之，则该传感器节点不参与竞选簇首；其中，传感器节点能够当选为簇首的概率值通过下式计算得到：

式中，Q_j为传感器节点j能够当选为簇首的概率值，N_r表示当前轮次中的簇首个数，Re(j)为传感器节点j感知的空闲信道数，Re(i)为传感器节点i感知的空闲信道数，d(j,BS)、d(i,BS)分别为传感器节点j、传感器节点i与汇聚节点BS之间的空间距离，E_res(j)、E_res(i)分别为传感器节点j、传感器节点i的当前剩余能量值，E₀(i)为传感器节点i的初始能量值，I为传感器节点个数，P_opt为预设的最优簇首比例，r为当前分簇的轮数，r_max为预设的分簇最大轮数，α为权重系数；

步骤五：未当选为簇首的传感器节点加入到与之通信距离最近的簇首中，成为相应簇首的簇成员节点，完成分簇；

所述的高优势阈值P_max通过下式计算得到：

式中，P_max为高优势阈值，ρ_max为该无线传感器网络中传感器节点的综合性能指标的最大值，为该无线传感器网络中传感器节点的综合性能指标的平均值，SI_max为该无线传感器网络中传感器节点接收到来自所述汇聚节点发送的信号强度值最大值，为该无线传感器网络中的传感器节点接收到来自所述汇聚节点发送的信号强度值平均值，r为当前分簇的轮数，r_max为预设的分簇最大轮数；

所述的低优势阈值P_min通过下式计算得到：

式中，P_min为低优势阈值，ρ_max为该无线传感器网络中传感器节点的综合性能指标的最大值，为该无线传感器网络中传感器节点的综合性能指标的平均值，SI_max为该无线传感器网络中传感器节点接收到来自所述汇聚节点发送的信号强度值最大值，SI_th为该无线传感器网络中的传感器节点接收到来自所述汇聚节点发送的信号强度值的平均值，r为当前分簇的轮数，r_max为预设的分簇最大轮数。