[0070] 下面将参照附图更详细地描述本发明的具体实施例。虽然附图中显示了本发明的具体实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明,并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0071] 需要说明的是,在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可以理解,技术人员可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名词的差异来作为区分组件的方式,而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”或“包括”为一开放式用语,故应解释成“包含但不限定于”。说明书后续描述为实施本发明的较佳实施方式,然所述描述乃以说明书的一般原则为目的,并非用以限定本发明的范围。本发明的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。
[0072] 为便于对本发明实施例的理解,下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明,且各个附图并不构成对本发明实施例的限定。
[0073] 具体而言,如图1所示本发明的游泳监测系统,1.一种游泳监测系统,其包括泳衣1、用于测量游泳状态的测量装置2和无线连接所述测量装置2的服务器3,其特征在于:
[0074] 泳衣1,覆盖用户肢体的所述泳衣1设有多个柔性固定件,
[0075] 所述测量装置2经由所述柔性固定件附接到用户,其包括:
[0076] 惯性测量模块4,用于测量游泳姿态数据的惯性测量模块4包括测量身体各部分的三维平移矢量的加速度传感器5和三维转动矢量的陀螺仪6,
[0077] 运动测量模块7,用于测量游泳运动数据的运动测量模块7包括测量游泳速度的速度传感器8和划水频率的划水频率传感器9,
[0078] 生理测量模块10,用于测量生理数据的生理测量模块10包括分别测量肌肉振动的麦克风振动传感器11、测量心率的心率传感器12、测量水压的水压传感器13、测量呼吸频率的呼吸频率传感器14和测量血氧浓度的红外血氧浓度传感器15,
[0079] 服务器3包括数据采集装置16和处理装置17,其中,
[0080] 数据采集装置16,其采集用户游泳过程中测量装置2测量的游泳姿态数据、游泳运动数据和生理数据,其中,游泳姿态数据包括身体各部分的三维平移矢量和三维转动矢量,游泳运动数据包括游泳速度和划水频率数据,所述生理数据包括身体各部分的肌肉振动数据、心率、承受的水压、呼吸频率和血压浓度数据;
[0081] 所述处理装置17包括:
[0082] 数据分布单元18,其对游泳姿态数据、游泳运动数据和生理数据处理形成数据分布表,所述数据分布表包括游泳速度与生理数据分布、游泳速度与游泳姿态数据分布、划水频率与游泳姿态数据分布和划水频率与生理数据分布;
[0083] 支持向量机19,其对数据分布表进行特征提取,建立识别模型,基于所述数据分布表获得分布特征,基于所述分布特征进行聚类,将总量贡献占比超过预设阈值的数据作为目标数据,形成目标数据集;
[0084] 训练单元20,其在所述识别模型中不断训练获得最佳的游泳姿势数据。
[0085] 本发明的游泳监测系统通过惯性测量模块测量游泳姿态数据,运动测量模块测量游泳运动数据,生理测量模块测量生理数据以实时获得基于用户游泳过程中每一时刻的身体各部分的三维位移矢量、游泳速度及划水频率数据,肌肉振动数据、心率、水压、呼吸频率和血压浓度数据,获得了实时的用户在游泳中各种游泳姿势,以及相应的运动数据和生理数据,显著提高了测量的丰富性和准确性,处理装置训练的游泳姿势及相应的游泳运动数据和生理数据,训练形成特别适合用户个人的游泳运动状态、运动姿势乃至套路,形成有针对性的指导以显著提高训练效果。
[0086] 本发明所述的游泳监测系统的优选实施例,数据采集装置16包括基于预定条件筛选游泳姿态数据的筛选器,所述预定条件为两腿之间的平移矢量和转动矢量符合蛙泳或蝶泳的矢量变化范围,所述数据采集装置16对符合预定条件的游泳姿态数据,以及相应时间下的游泳运动数据和生理数据进行采集。
[0087] 本发明所述的游泳监测系统的优选实施例,所述生理测量模块10设有计算基于时间的生理状态曲线的计算单元。
[0088] 本发明所述的游泳监测系统的优选实施例,训练单元20包括验证模块,其通过分布拟合检验进行验证游泳姿势数据 ,其中 ,游泳姿势数 据的统计量 为其中ni为实际观测数,Ei为理论平均数,k为分组数;如果则拒绝几何分布。
[0089] 本发明所述的游泳监测系统的优选实施例,服务器3为云端服务器,云端服务器包括处理器、硬盘、内存、总线和用于与测量装置以统一格式交互的无线通信设备。
[0090] 本发明所述的游泳监测系统的优选实施例,所述无线通信设备至少包括无线局域网通信设备和/或移动通信网络设备,无线局域网通信设备包括蓝牙、ZigBee和/或Wi-Fi模块,所述移动通信网络设备包括2G无线通信芯片、3G无线通信芯片和/或4G无线通信芯片。
[0091] 本发明所述的游泳监测系统的优选实施例,所述服务器3包括提醒装置,当测量的肌肉振动、心率、水压、呼吸频率和/或血氧浓度中任一或多个相应超出了预设的肌肉振动区间、心率区间、水压区间、呼吸频率区间和/或血氧浓度区间时,所述提醒装置发出警示,所述提醒装置包括振动器、蜂鸣器和/或LED灯。
[0092] 本发明所述的游泳监测系统的优选实施例,处理装置17包括数字信号处理器、专用集成电路ASIC或现场可编程门阵列FPGA,处理装置17包括存储器,所述存储器可以包括一个或多个只读存储器ROM、随机存取存储器RAM、快闪存储器或电子可擦除可编程只读存储器EEPROM。
[0093] 本发明所述的游泳监测系统的优选实施例,所述柔性固定件为柔性袋,所述柔性袋分布在泳衣对应于身体的手腕、手臂、手肘、腰部、腿部、膝盖和胸部的位置。
[0094] 图2为本发明利用游泳监测系统的训练方法的步骤示意图,如图2所示,一种利用所述的游泳监测系统的训练方法包括以下步骤:
[0095] 穿戴所述泳衣的用户开始游泳,惯性测量模块4测量游泳姿态数据,运动测量模块7测量游泳运动数据,生理测量模块10测量生理数据;
[0096] 数据采集装置16采集用户游泳过程中测量装置2测量的游泳姿态数据、游泳运动数据和生理数据;
[0097] 数据分布单元18对游泳姿态数据、游泳运动数据和生理数据处理形成数据分布表,所述数据分布表包括游泳速度与生理数据分布、游泳速度与游泳姿态数据分布、划水频率与游泳姿态数据分布和划水频率与生理数据分布;
[0098] 支持向量机19对数据分布表进行特征提取,建立识别模型,基于所述数据分布表获得分布特征,基于所述分布特征进行聚类,将总量贡献占比超过预设阈值的数据作为目标数据,形成目标数据集;
[0099] 训练单元20在所述识别模型中不断训练获得最佳的游泳姿势数据。本方法跟传统技术相比,本发明的游泳监测系统通过惯性测量模块测量游泳姿态数据,运动测量模块测量游泳运动数据,生理测量模块测量生理数据以实时获得基于用户游泳过程中每一时刻的身体各部分的三维位移矢量、游泳速度及划水频率数据,肌肉振动数据、心率、水压、呼吸频率和血压浓度数据,获得了实时的用户在游泳中各种游泳姿势,以及相应的运动数据和生理数据,显著提高了测量的丰富性和准确性,处理装置训练的游泳姿势及相应的游泳运动数据和生理数据,训练形成特别适合用户个人的游泳运动状态、运动姿势乃至套路,形成有针对性的指导以显著提高训练效果,根据具体需要,本方法还可以基于血氧浓度数据获得训练的最耐久的游泳姿势,乃至通过游泳姿势的组合形成适合用户本身生理条件的套路,通过该最耐久的游泳姿势获得相应的如麦克风振动传感器测量的肌肉振动数据来调整发力方式,和/或呼吸频率传感器14测量呼吸频率数据来调整呼吸节奏。
[0100] 工业实用性
[0101] 本发明的游泳监测系统及训练方法可以在体育器材领域制造并使用。
[0102] 尽管以上结合附图对本发明的实施方案进行了描述,但本发明并不局限于上述的具体实施方案和应用领域,上述的具体实施方案仅仅是示意性的、指导性的,而不是限制性的。本领域的普通技术人员在本说明书的启示下和在不脱离本发明权利要求所保护的范围的情况下,还可以做出很多种的形式,这些均属于本发明保护之列。