(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210856689.2 (22)申请日 2022.07.21 (71)申请人 杭州萤石软件 有限公司 地址 310051 浙江省杭州市滨江区丹 枫路 399号2号楼B楼3 02室 (72)发明人 刘正茂　李兴波　 (74)专利代理 机构 北京德琦知识产权代理有限 公司 11018 专利代理师 谢安昆　宋志强 (51)Int.Cl. G16H 20/30(2018.01) G16H 10/60(2018.01) G06T 17/00(2006.01) G06T 19/00(2011.01) (54)发明名称 一种健身指导的实现方法、 装置、 系统 (57)摘要 本申请公开了一种健身指导的实现方法， 该 方法包括： 在客户端侧， 获取目标用户的健身特 征属性， 其中， 所述健身特征属性至少包括用于 表征运动能力的运动力特征属性， 基于健身特征 属性， 为目标用户确定匹配的健身计划， 在所述 健身计划被实施的过程中， 获取所述目标用户与 健身关联的第一实时数据， 其中， 所述第一实时 数据至少包括用于运动力检测的实时数据， 利用 所述第一实时数据， 进行健身检测， 其中， 所述健 身检测至少包括运动力检测数据， 至少根据运动 力检测数据， 调整所述健身特征属性， 并基于调 整后的健身特征属性， 为目标用户确定匹配的下 一健身计划。 本申请提高了健身指导的智能性， 使得健身更科学更高效， 达到了千 人千面的指导 效果。 权利要求书3页 说明书9页 附图8页 CN 114937485 A 2022.08.23 CN 114937485 A 1.一种健身指导的实现方法， 其特 征在于， 该 方法包括： 在客户端侧， 获取目标用户的健身特征属性， 其中， 所述健身特征属性至少包括用于表征运动 能力 的运动力特 征属性， 基于健身特 征属性， 为目标用户确定匹配的健身计划， 在所述健身计划被实施的过程中， 获取所述目标用户与健身关联的第一实时数据， 其 中， 所述第一实时数据至少包括用于运动力检测的实时数据， 利用所述第一实时数据， 进行健身检测， 其中， 所述健身检测至少包括运动力检测数 据， 至少根据运动力检测数据， 调整所述健身特征属性， 并基于调整后的健身特征属性， 为 目标用户确定匹配的下一 健身计划。 2.如权利要求1所述的实现方法， 其特征在于， 所述获取目标用户的健身特征属性， 包 括： 在目标用户数据的初始建立阶段， 获取目标用户与健身关联的第一数据， 其中， 第一数 据包括： 用于表征目标用户的静态特征属 性的静态数据， 和用于表征目标用户的运动力特 征属性的动态数据； 利用所述第一数据， 确定目标用户的健身特 征属性。 3.如权利要求2所述的实现方法， 其特征在于， 所述获取目标用户与健身关联的第 一数 据， 包括： 通过目标用户的反馈信息和/或传感器的数据采集， 获取所述静态数据， 其中， 所述静 态数据包括基本信息、 健身目的、 偏好 运动项目、 运动习性中的至少之一， 借助于健身器械和/或设定的运动动作， 生成运动测评项目， 获取运动测评项目被实施 过程中目标用户的第二实时数据， 该第二实时数据包括运动过程中的第二身体指标、 以及 第二运动过程图像数据， 基于所述第二运动过程图像数据， 利用智能检测算法， 检测目标用户的运动过程的规 范性， 结合静态数据以及所述第二身体指标， 评估目标用户的运动 能力， 得到初始运动力检 测数据， 将初始运动力检测数据、 以及所述第二身体指标确定为动态数据。 4.如权利要求3所述的实现方法， 其特征在于， 所述利用所述第一数据， 确定目标用户 的健身特 征属性， 包括： 基于所述基本信息， 确定目标用户的基本特 征； 基于所述 健身目的， 确定目标用户的运动目标 特征， 基于所述动态数据， 确定目标用户的运动水平特 征， 基于所述偏好 运动项目， 确定目标用户的运动兴趣特 征， 基于所述 运动习性， 确定目标用户的运动时间特 征， 将所述基本特征、 运动目标特征、 运动水平特征、 运动兴趣特征、 运动 时间特征加权融 合为健身特征属性。 5.如权利要求4所述的实现方法， 其特征在于， 所述基于健身特征属性， 为目标用户 确 定匹配的健身计划， 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114937485 A 2根据基本特 征， 确定匹配的运动强度， 根据运动兴趣特 征和/或运动目标 特征， 确定匹配的运动类型， 根据运动水平特 征， 确定匹配的运动 动作， 根据运动时间特 征， 确定匹配的运动频次， 将所述运动强度、 运动类型、 运动 动作、 运动频次加权融合 为所述健身计划。 6.如权利要求5所述的实现方法， 其特征在于， 所述第 一实时数据包括健身计划所包括 的运动过程中的第一身体指标、 以及第一 运动过程图像数据， 所述利用所述第一实时数据， 进行健身检测， 包括： 基于所述第一运动过程图像数据， 利用智能检测算法， 检测目标用户运动过程的规范 性， 得到运动规范性检测数据， 基于所述运动规范性检测数据， 结合所述第一身体指标以及所述静态数据， 确定运动 力检测数据。 7.如权利要求6所述的实现方法， 其特征在于， 所述获取所述目标用户与健身关联的第 一实时数据之前， 进一 步包括： 根据健身计划所包括的运动 动作， 生成标准 运动过程， 并实时展示； 所述获取 所述目标用户与健身关联的第一实时数据之后， 进一 步包括： 基于第一 运动过程图像数据， 获取目标用户的运动过程数据， 将所获取的目标用户的运动过程数据， 与标准运动过程数据进行比较， 根据比较数据 进行运动指导。 8.如权利要求6所述的实现方法， 其特征在于， 所述在所述健身计划被实施的过程中， 至少还包括以下之一： 基于所述第一 运动过程图像数据， 进行运动场景安全性检测； 基于所述第一身体指标， 进行 人身安全性检测； 根据健身计划的执 行进程， 利用自然语言的机器理解模型建立语音互动； 利用所述标准运动过程， 进行实时建模， 以构建可选的、 且与 标准运动过程形成映射的 第一虚拟对象， 并实时展示第一虚拟对象、 以及当前 锻炼的部位和/或运动属性； 利用所述目标用户的运动过程数据， 进行实时建模， 以构建可选的、 且与 所述目标用户 的运动过程形成映射的第二虚拟对 象， 并实时展示第二虚拟对 象， 根据所述其他用户的第 一身体指标， 可选地展示身体指标； 利用除所述目标用户之外的其他用户运动过程数据， 进行实时建模， 以构建可选的、 且 与所述其他用户的运动过程形成映射的第三虚拟对 象， 并实时展示第三虚拟对 象， 根据所 述其他用户的第一身体指标， 可选地展示身体指标； 构建可选的、 且与健身计划对应的第四虚拟对象。 9.如权利要求8所述的实现方法， 其特征在于， 所述基于所述第一运动过程图像数据， 进行运动场景安全性检测， 包括： 基于所述第 一运动过程图像数据， 检测是否存在入侵的目标对象， 如果有， 则判定运动 场景不安全， 联动输出报警提 示， 并关停健身器械或禁止启动健身器械； 所述基于所述第一身体指标， 进行 人身安全性检测， 包括： 判断所述第一身体指标是否不符合设定的指标阈值， 如果是， 判定目标用户本身存在权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114937485 A 3