[发明专利]基于PAI的体能年龄预测方法、装置、设备和存储介质

说明书

本申请提出一种基于PAI的体能年龄预测方法、装置、设备和存储介质，涉及数据处理技术领域，其中，方法包括：获取用户在预设时间周期内的静态数据、窗口动态数据和个人运动机能指数PAI值；对静态数据进行处理，获取静态嵌入特征向量；对窗口动态数据进行处理，获取动态嵌入特征向量；将PAI值、静态数据嵌入特征和动态数据嵌入特征进行融合后输入已训练的体能年龄预测模型，获取目标时间周期的预测体能年龄。由此，同时将静态数据、窗口动态数据和个人运动机能指数PAI值通过体能年龄预测模型进行预测体能年龄，提高基于PAI的体能年龄预测精度和效率。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于PAI(Personal ActivityIntelligence，个人运动智能指数)的体能年龄预测方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

目前，个体的实际年龄可以反映出同年龄段下人群的基本生理状况，实际年龄是单调递增的，一般来说，实际年龄的增加会导致机体器官功能的退化。然而同样实际年龄的个体却可能由于诸多外在因素及生活习惯的不同造成器官功能状态的差异，进而导致不同个体的健康状况和预期寿命的区别。

例如，一个经常锻炼的个体可能比同年龄段没有运动习惯的个体拥有更健康的体适能状态和更长的预期寿命。体能年龄是对体适能状态的描述，对个体来说，体能年龄相比实际年龄对健康状态的表征更有参考意义，一个人的体能年龄小于实际年龄往往表示该个体的体能储备优于处于相同实际年龄段的群体。

相关技术中，通过最大耗氧量来描述体能年龄，其中，最大摄氧量是指人体进行最大强度的运动并出现无力继续支撑接下来的运动时，所能摄入的氧气含量。最大摄氧量与个体的体适能状况正相关，即最大摄氧量越高，体适能状态越佳，体能年龄越低。

然而，这种直接测量的方式较为复杂，且需要用户通过运动达到机体的极限状态，以及仅仅以最大摄氧量作为量化指标来评估体能年龄，在一定程度上比较单一、片面。

发明内容

本申请旨在至少在一定程度上解决上述提到的技术问题之一。

为此，本申请的第一个目的在于提出一种基于PAI的体能年龄预测方法，解决了现有技术中基于PAI的体能年龄预测方式效率低且精度差的技术问题，通过同时将静态数据、窗口动态数据和个人运动机能指数PAI值通过体能年龄预测模型进行预测体能年龄，提高基于PAI的体能年龄预测精度和效率。

本申请的第二个目的在于提出一种基于PAI的体能年龄预测装置。

本申请的第三个目的在于提出一种计算机设备。

本申请的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种基于PAI的体能年龄预测方法，包括：

获取用户在预设时间周期内的静态数据、窗口动态数据和个人运动机能指数PAI值；

对所述静态数据进行处理，获取静态嵌入特征向量；

对所述窗口动态数据进行处理，获取动态嵌入特征向量；

将所述PAI值、所述静态数据嵌入特征和所述动态数据嵌入特征进行融合后输入已训练的体能年龄预测模型，获取目标时间周期的预测体能年龄。

在本申请的一个实施例中，所述对所述静态数据进行处理，获取静态嵌入特征向量，包括：

获取所述静态数据中的分类特征数据，对所述分类特征数据进行编码，获取分类特征向量；

获取所述静态数据中的数值特征数据，通过归一化公式对所述数值特征数据进行归一化处理，获取数值特征向量；

将所述分类特征向量和所述数值特征向量组合成所述静态嵌入特征向量。