[发明专利]一种表征关节助力补偿值的方法及系统

权利要求书

1.一种表征关节助力补偿值的方法，其特征在于，所述方法应用于一种表征关节助力补偿值的系统，所述系统与监测装置、助力装置通信连接，所述方法包括：

基于大数据构建预设运动数据库；

通过所述监测装置对目标用户进行实时运动监测，得到目标运动参数，其中，所述目标运动参数包括多个关节指标参数；

对所述多个关节指标参数进行分析，并根据分析结果预测所述目标用户的运动意图，得到预测运动类型；

将所述预测运动类型在所述预设运动数据库中遍历，并根据遍历结果得到所述预测运动类型的目标预设运动参数；

对比所述多个关节指标参数与所述目标预设运动参数，得到对比分析结果；

获得助力补偿模型，并通过所述助力补偿模型对所述对比分析结果进行分析，生成助力补偿方案，其中，所述助力补偿方案是指对所述助力装置进行设置的方案；

根据所述助力补偿方案，得到所述助力装置的关节助力补偿值；

其中，所述基于大数据构建预设运动数据库，包括：

基于大数据组建运动类型集，其中，所述运动类型集包括多种运动类型；

提取所述多种运动类型中的目标运动类型，并对所述目标运动类型进行分析，得到目标运动参数；

根据所述目标运动类型与所述目标运动参数之间的映射关系，构建所述预设运动数据库；

其中，所述提取所述多种运动类型中的目标运动类型，并对所述目标运动类型进行分析，得到目标运动参数，包括：

组建运动关节集，其中，所述运动关节集包括多个关节；

基于所述目标运动类型对所述多个关节进行遍历，获得目标运动关节；

组建用户类别集，其中，所述用户类别集包括多个带有年龄、性别标识的用户类别；

根据所述多个带有年龄、性别标识的用户类别，得到目标用户类别；

基于大数据采集所述目标用户类别进行所述目标运动类型时，所述目标运动关节的目标指标数据；

对所述目标指标数据进行处理计算，得到所述目标运动参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述预测运动类型在所述预设运动数据库中遍历，并根据遍历结果得到所述预测运动类型的目标预设运动参数之后，还包括：

获得所述目标用户的目标用户特征，其中，所述目标用户特征是指目标用户身体特征；

根据所述目标用户身体特征，对所述目标预设运动参数进行调整。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得所述目标用户的目标用户特征，其中，所述目标用户特征是指目标用户身体特征，包括：

采集得到所述目标用户的年龄、性别、身高，并组成所述目标用户身体特征；

获得所述目标用户的身体机能信息；

根据所述身体机能信息对所述目标用户身体特征进行调整。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获得助力补偿模型，并通过所述助力补偿模型对所述对比分析结果进行分析，生成助力补偿方案，其中，所述助力补偿方案是指对所述助力装置进行设置的方案之前，还包括：

构建第一训练数据集，其中，所述第一训练数据集包括多个关节指标参数差、多个助力补偿方案标识；

根据所述第一训练数据集，构建第一预设决策树，其中，所述第一预设决策树的层数限定为随机整数a，10≤a≤15；

获得预设助力评价阈值；

基于所述预设助力评价阈值，对所述第一预设决策树的所述第一训练数据集进行筛选，得到第二训练数据集；

根据所述第二训练数据集，构建第二预设决策树，其中，所述第二预设决策树的层数限定为随机整数b，10≤b≤15；

继续迭代至得到第M训练数据集，其中，所述第M训练数据集的数据量为预设数据量阈值；

根据所述第M训练数据集，构建第M预设决策树；

将所述第一预设决策树、所述第二预设决策树直到所述第M-1预设决策树进行合并，获得所述助力补偿模型。