本發(fā)明涉及體育健身領(lǐng)域，具體涉及一種工間操評(píng)分系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

辦公室人員平均每天坐著的時(shí)間高達(dá)9.3小時(shí)，比睡覺(jué)的時(shí)間還長(zhǎng)，久坐會(huì)導(dǎo)致亞健康癥狀，例如，背痛、脖子酸痛、腰椎間盤突出、易疲勞、慢性病和體能不足等現(xiàn)狀。辦公室人員可以在休息時(shí)間做工間操來(lái)進(jìn)行調(diào)節(jié)，工間操是微運(yùn)動(dòng)，而且不受場(chǎng)地限制，由于其緩解疲勞、調(diào)節(jié)情緒和鍛煉身體的優(yōu)點(diǎn)而日益受到人們的重視，工間操既時(shí)卸載身體的負(fù)荷，保持健康的體魄，高效的工作。傳統(tǒng)的做法是，辦公室人員模仿圖片或視頻里的工間操活動(dòng)，但是無(wú)法知道姿勢(shì)是否標(biāo)準(zhǔn)，如果姿勢(shì)不標(biāo)準(zhǔn)，則達(dá)不到良好的運(yùn)動(dòng)效果。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷，本發(fā)明的目的在于提供一種工間操評(píng)分系統(tǒng)，能夠根據(jù)用戶手部的實(shí)際運(yùn)動(dòng)軌跡與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡之間的匹配誤差對(duì)用戶進(jìn)行評(píng)分，使用戶了解工間操的姿勢(shì)是否標(biāo)準(zhǔn)。

為達(dá)到以上目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案是：

一種工間操評(píng)分系統(tǒng)，基于穿戴于手部的智能設(shè)備，所述智能設(shè)備設(shè)有多個(gè)加速度傳感器，所述系統(tǒng)包括：

目標(biāo)創(chuàng)建模塊，用于創(chuàng)建多個(gè)關(guān)鍵幀，每一個(gè)所述關(guān)鍵幀包括工間操中人體手部的一個(gè)目標(biāo)位置坐標(biāo)，基于所述目標(biāo)位置坐標(biāo)構(gòu)建手部的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡；

采集模塊，用于采集加速度傳感器檢測(cè)到的用戶手部按照所述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡運(yùn)動(dòng)時(shí)的三維加速度；

軌跡計(jì)算模塊，用于根據(jù)加速度傳感器檢測(cè)到的三維加速度計(jì)算用戶手部的實(shí)際位置坐標(biāo)；

評(píng)分模塊，用于計(jì)算所述實(shí)際位置坐標(biāo)與所述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡之間的匹配誤差以及用戶手部運(yùn)動(dòng)的完美度得分，并根據(jù)所述用戶手部運(yùn)動(dòng)的完美度得分對(duì)用戶進(jìn)行評(píng)分。

在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，所述關(guān)鍵幀的總數(shù)為4，4個(gè)所述關(guān)鍵幀中依次存放工間操中人體手部的位置坐標(biāo)d₁,d₂,d₃和d₄。

在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，所述目標(biāo)創(chuàng)建模塊基于所述目標(biāo)位置坐標(biāo)，通過(guò)貝塞爾曲線方法構(gòu)建手部的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡。

在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，所述目標(biāo)創(chuàng)建模塊基于所述目標(biāo)位置坐標(biāo)，通過(guò)貝塞爾曲線方法構(gòu)建手部的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡包括：

對(duì)于4個(gè)關(guān)鍵幀中人體手部的位置坐標(biāo)d₁,d₂,d₃,d₄，根據(jù)貝塞爾曲線定義貝塞爾三角多項(xiàng)式曲線段作為所述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡:

其中，p(t)為所述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡，n＝1,2,3,4，t為角度，

由上式可知，0≤x_n(t)≤1，且三角多項(xiàng)式曲線段具有幾何不變性，即在平移和旋轉(zhuǎn)下不變形，則

在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，所述軌跡計(jì)算模塊根據(jù)檢測(cè)到的三維加速度，通過(guò)卡爾曼濾波方法計(jì)算用戶手部的實(shí)際位置坐標(biāo)。

在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，所述加速度傳感器檢測(cè)s時(shí)刻的用戶手部運(yùn)動(dòng)的三維加速度為慣性坐標(biāo)X、Y和Z軸的a_sx、a_sy和a_sz，s＝1,2,…,m，m為正整數(shù)；

所述軌跡計(jì)算模塊根據(jù)檢測(cè)到的三維加速度，通過(guò)卡爾曼濾波方法計(jì)算用戶手部的實(shí)際位置坐標(biāo)包括：

用戶手部在s時(shí)刻的非線性過(guò)程和測(cè)量方程分別為：

X_s＝f(X_s-1,U_s-1)+μ_s-1，

Z_s＝h(X_s)+ν_s，

其中，X_s＝[Q_sx Q_sy Q_sz V_sx V_sy V_sz]^T是慣性坐標(biāo)系下用戶手部在s時(shí)刻的狀態(tài)向量，[Q_sx Q_sy Q_sz]^T為用戶手部的三維位置向量，[V_sx V_sy V_sz]^T為用戶手部的三維速度向量，X_s-1是慣性坐標(biāo)系下用戶手部在s-1時(shí)刻的狀態(tài)向量，U_s-1＝[a_(s-1)x a_(s-1)y a_(s-1)z]^T是用戶手部s-1時(shí)刻的三維加速度向量，f(X_s-1,U_s-1)為X_s-1和U_s-1的函數(shù)，Z_s是用戶手部在s時(shí)刻的位置的觀測(cè)向量，h(X_s)為X_s的函數(shù)，μ_s-1和ν_s分別為s-1時(shí)刻過(guò)程激勵(lì)噪聲和s時(shí)刻觀測(cè)噪聲，假設(shè)過(guò)程激勵(lì)噪聲和觀測(cè)噪聲是相互獨(dú)立的，且均為零均值白噪聲向量。

在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，所述評(píng)分模塊用于分別計(jì)算所述實(shí)際位置坐標(biāo)在X、Y和Z軸上與所述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡之間的匹配誤差，將計(jì)算得到的所述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡與所述匹配誤差的差值作為用戶手部的X、Y和Z軸完美度得分，X、Y和Z軸完美度得分的均值即為用戶手部運(yùn)動(dòng)的完美度得分P_w，并根據(jù)所述用戶手部運(yùn)動(dòng)的完美度得分對(duì)用戶進(jìn)行評(píng)分。

在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，所述實(shí)際位置坐標(biāo)與所述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡之間的匹配誤差ε_r的計(jì)算依據(jù)公式：

其中，Q(s)表示用戶手部的三維位置向量，Q(s)＝[Q_sx Q_sy Q_sz]^T，s＝1,2,…,m，m為正整數(shù)，Q_sx，Q_sy和Q_sz分別為s時(shí)刻用戶手部在X、Y和Z軸的實(shí)際位置坐標(biāo)，從所述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡中選取m個(gè)點(diǎn)，P(s)表示第s個(gè)點(diǎn)的三維位置向量，P(s)＝[P_sx P_sy P_sz]^T，P_sx，P_sy和P_sz分別為所述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡上第s個(gè)點(diǎn)在X、Y和Z軸的坐標(biāo)。

在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，所述完美度得分P_w計(jì)算公式為：

其中，ε_rx，ε_ry和ε_rz分別為所述實(shí)際位置坐標(biāo)與所述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡之間在X、Y和Z軸的匹配誤差。

在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，所述智能設(shè)備為智能手環(huán)或者智能手機(jī)。

本發(fā)明的有益效果在于：

1、本發(fā)明根據(jù)用戶手部的實(shí)際位置坐標(biāo)與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡之間的匹配誤差對(duì)用戶進(jìn)行評(píng)分，使用戶了解工間操的姿勢(shì)是否標(biāo)準(zhǔn)。

2、本發(fā)明在智能手環(huán)或者手機(jī)客戶端實(shí)現(xiàn)，具有智能、直觀、使用方便和適用范圍廣的特點(diǎn)。

3、本發(fā)明根據(jù)用戶手部的實(shí)際位置坐標(biāo)與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡之間的匹配誤差對(duì)用戶進(jìn)行評(píng)分，增加了工間操的趣味性和娛樂(lè)性。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例工間操評(píng)分系統(tǒng)示意圖。

圖中：1-目標(biāo)創(chuàng)建模塊，2-采集模塊，3-軌跡計(jì)算模塊，4-評(píng)分模塊。

具體實(shí)施方式

以下結(jié)合附圖及實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。

如圖1所示，本發(fā)明提供一種工間操評(píng)分系統(tǒng)，基于穿戴于手部的智能設(shè)備，智能設(shè)備設(shè)有多個(gè)加速度傳感器，包括目標(biāo)創(chuàng)建模塊1、采集模塊2、軌跡計(jì)算模塊3和評(píng)分模塊4。

其中，目標(biāo)創(chuàng)建模塊1、采集模塊2、軌跡計(jì)算模塊3和評(píng)分模塊4兩兩連接，均設(shè)于智能設(shè)備內(nèi)的應(yīng)用中。

智能設(shè)備為智能手環(huán)或者智能手機(jī)，通過(guò)設(shè)于智能手環(huán)或智能手機(jī)中的三軸加速度傳感器捕捉人體手部運(yùn)動(dòng)加速度。智能設(shè)備可以基于安卓或者ios，因此，本發(fā)明的適用范圍廣泛。

目標(biāo)創(chuàng)建模塊1，用于創(chuàng)建多個(gè)關(guān)鍵幀，每一個(gè)關(guān)鍵幀包括工間操中人體手部的一個(gè)目標(biāo)位置坐標(biāo)，基于目標(biāo)位置坐標(biāo)構(gòu)建手部的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡。

關(guān)鍵幀的總數(shù)為4，4個(gè)關(guān)鍵幀中依次存放工間操中人體手部的位置坐標(biāo)d₁,d₂,d₃和d₄。

目標(biāo)創(chuàng)建模塊1基于目標(biāo)位置坐標(biāo)，通過(guò)貝塞爾曲線方法構(gòu)建手部的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡。

目標(biāo)創(chuàng)建模塊1基于目標(biāo)位置坐標(biāo)，通過(guò)貝塞爾曲線方法構(gòu)建手部的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡包括：

對(duì)于4個(gè)關(guān)鍵幀中人體手部的位置坐標(biāo)d₁,d₂,d₃,d₄，根據(jù)貝塞爾曲線定義貝塞爾三角多項(xiàng)式曲線段作為目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡:

其中，p(t)為目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡，n＝1,2,3,4，t為角度，

由上式可知，0≤x_n(t)≤1，且三角多項(xiàng)式曲線段具有幾何不變性，即在平移和旋轉(zhuǎn)下不變形，則

采集模塊2，用于采集加速度傳感器檢測(cè)到的用戶手部按照目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡運(yùn)動(dòng)時(shí)的三維加速度。

由于不同智能設(shè)備的硬件不同，本發(fā)明針對(duì)不同智能設(shè)備中不同類型的加速度傳感器，可以進(jìn)行微調(diào)整，例如，計(jì)數(shù)間隔時(shí)間，保證加速度傳感器測(cè)量的準(zhǔn)確性，從而使本發(fā)明適用于不同的智能設(shè)備。

軌跡計(jì)算模塊3，用于根據(jù)加速度傳感器檢測(cè)到的三維加速度計(jì)算用戶手部的實(shí)際位置坐標(biāo)。

軌跡計(jì)算模塊3根據(jù)檢測(cè)到的三維加速度，通過(guò)卡爾曼濾波方法計(jì)算用戶手部的實(shí)際位置坐標(biāo)。

加速度傳感器檢測(cè)s時(shí)刻的用戶手部運(yùn)動(dòng)的三維加速度為慣性坐標(biāo)X、Y和Z軸的a_sx、a_sy和a_sz，s＝1,2,…,m，m為正整數(shù)；

軌跡計(jì)算模塊3根據(jù)檢測(cè)到的三維加速度，通過(guò)卡爾曼濾波方法計(jì)算用戶手部的實(shí)際位置坐標(biāo)包括：

用戶手部在s時(shí)刻的非線性過(guò)程和測(cè)量方程分別為：

X_s＝f(X_s-1,U_s-1)+μ_s-1，

Z_s＝h(X_s)+ν_s，

其中，X_s＝[Q_sx Q_sy Q_sz V_sx V_sy V_sz]^T是慣性坐標(biāo)系下用戶手部在s時(shí)刻的狀態(tài)向量，[Q_sx Q_sy Q_sz]^T為用戶手部的三維位置向量，[V_sx V_sy V_sz]^T為用戶手部的三維速度向量，X_s-1是慣性坐標(biāo)系下用戶手部在s-1時(shí)刻的狀態(tài)向量，U_s-1＝[a_(s-1)x a_(s-1)y a_(s-1)z]^T是用戶手部s-1時(shí)刻的三維加速度向量，f(X_s-1,U_s-1)為X_s-1和U_s-1的函數(shù)，Z_s是用戶手部在s時(shí)刻的位置的觀測(cè)向量，h(X_s)為X_s的函數(shù)，μ_s-1和ν_s分別為s-1時(shí)刻過(guò)程激勵(lì)噪聲和s時(shí)刻觀測(cè)噪聲，假設(shè)過(guò)程激勵(lì)噪聲和觀測(cè)噪聲是相互獨(dú)立的，且均為零均值白噪聲向量。

評(píng)分模塊4，用于計(jì)算實(shí)際位置坐標(biāo)與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡之間的匹配誤差以及用戶手部運(yùn)動(dòng)的完美度得分，并根據(jù)用戶手部運(yùn)動(dòng)的完美度得分對(duì)用戶進(jìn)行評(píng)分。

評(píng)分模塊4用于分別計(jì)算實(shí)際位置坐標(biāo)在X、Y和Z軸上與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡之間的匹配誤差，將計(jì)算得到的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡與匹配誤差的差值作為用戶手部的X、Y和Z軸完美度得分，X、Y和Z軸完美度得分的均值即為用戶手部運(yùn)動(dòng)的完美度得分P_w，并根據(jù)用戶手部運(yùn)動(dòng)的完美度得分對(duì)用戶進(jìn)行評(píng)分。

實(shí)際位置坐標(biāo)與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡之間的匹配誤差ε_r的計(jì)算依據(jù)公式：

其中，Q(s)表示用戶手部的三維位置向量，Q(s)＝[Q_sx Q_sy Q_sz]^T，s＝1,2,…,m，m為正整數(shù)，Q_sx，Q_sy和Q_sz分別為s時(shí)刻用戶手部在X、Y和Z軸的實(shí)際位置坐標(biāo)，從目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡中選取m個(gè)點(diǎn)，P(s)表示第s個(gè)點(diǎn)的三維位置向量，P(s)＝[P_sx P_sy P_sz]^T，P_sx，P_sy和P_sz分別為目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡上第s個(gè)點(diǎn)在X、Y和Z軸的坐標(biāo)。

完美度得分P_w計(jì)算公式為：

其中，ε_rx，ε_ry和ε_rz分別為實(shí)際位置坐標(biāo)與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡之間在X、Y和Z軸的匹配誤差。

智能設(shè)備為智能手環(huán)或者智能手機(jī)。

得到評(píng)分后，智能手機(jī)或手環(huán)可以語(yǔ)音播報(bào)對(duì)用戶的評(píng)分。

本發(fā)明根據(jù)用戶手部的實(shí)際位置坐標(biāo)與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡之間的匹配誤差對(duì)用戶進(jìn)行評(píng)分，使用戶了解工間操的姿勢(shì)是否標(biāo)準(zhǔn)。

本發(fā)明在智能手環(huán)或者手機(jī)客戶端實(shí)現(xiàn)，具有智能、直觀和使用方便的特點(diǎn)。

本發(fā)明根據(jù)用戶手部的實(shí)際位置坐標(biāo)與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡之間的匹配誤差對(duì)用戶進(jìn)行評(píng)分，增加了工間操的趣味性和娛樂(lè)性。

本發(fā)明不局限于上述實(shí)施方式，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也視為本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。本說(shuō)明書中未作詳細(xì)描述的內(nèi)容屬于本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員公知的現(xiàn)有技術(shù)。