[发明专利]一种基于运动能量收集的人体运动评估方法及装置

权利要求书

1.一种人体运动评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

1）采用压电式能量采集模块采集人体运动过程中的能量输出信号，提取用于运动程度分类和卡路里估计的动作特征向量，进而构造人体动作数据集；

2）从所述人体动作数据集中随机选取动作数据，提取动作特征向量，利用所述动作特征向量进行运动程度分类，将运动剧烈程度相近的动作合并为一个动作类型；根据不同运动程度的动作类别分别建立四个独立的随机森林回归模型；每个随机森林模型由多棵回归树构成，每一棵回归树由分裂节点和叶子节点两部分组成；

3）对于一个测试样本I，从每一棵回归树的根节点开始遍历，根据判断条件最小化误差函数选择对应的遍历路径，该过程不断地重复进行直至到达任意一个叶子节点；当到达第t棵回归树的叶子节点时，该叶子节点卡路里估计值v所对应的样本分布则被记录下来，最后随机森林回归模型中的所有回归树的样本分布的平均值作为该测试样本I的卡路里估计值；叶子节点代表卡路里消耗值y，每一个分裂节点由特征x和阈值组成。

2.根据权利要求1所述的人体运动评估方法，其特征在于，步骤1）中，能量输出信号的表达式为：；表示佩戴于人体上的模数转换器的测量值。

3.一种人体运动评估装置，其特征在于，包括：

压电式能量采集模块，用于采集人体运动过程中产生的能量信号；

三轴加速度计模块，用于采集人体运动过程中的加速度信号

微控制器模块，用于控制压电式能量采集模块、三轴加速度计模块的采样频率和读写时序；并利用所述压电式能量采集模块、三轴加速度计模块采集的数据对人体运动过程进行评估；

所述微控制器对人体运动过程进行评估的具体实现过程包括：根据人体运动过程中的能量输出信号，提取用于运动程度分类和卡路里估计的动作特征向量，进而构造人体动作数据集；从所述人体动作数据集中随机选取动作数据，提取动作特征向量，利用所述动作特征向量进行运动程度分类，将运动剧烈程度相近的动作合并为一个动作类型；根据不同运动程度的动作类别分别建立四个独立的随机森林回归模型；每个随机森林模型由多棵回归树构成，每一棵回归树由分裂节点和叶子节点两部分组成；对于一个测试样本I，从每一棵回归树的根节点开始遍历，根据判断条件最小化误差函数选择对应的遍历路径，该过程不断地重复进行直至到达任意一个叶子节点；当到达第t棵回归树的叶子节点时，该叶子节点卡路里估计值v所对应的样本分布则被记录下来，最后随机森林回归模型中的所有回归树的样本分布的平均值作为该测试样本I的卡路里估计值；叶子节点代表卡路里消耗值y，每一个分裂节点由特征x和阈值组成。

4.根据权利要求3所述的人体运动评估装置，其特征在于，还包括：

存储模块，用于存储所述能量采集模块、三轴加速度计模块采集的运动信号数据。

5.根据权利要求3所述的人体运动评估装置，其特征在于，还包括：按键控制模块，用于控制能量采集模块、三轴加速度计模块的工作开始时间和结束时间。