1、收稿日期:2022-07-27基金项目:延安大学继续教育教育改革项目(YDJY2021-05)作者简介:王辉(1980-)女,陕西户县人,硕士,副教授。基于可穿戴式设备的大学生体质健康监测系统设计王 辉(延安大学,陕西 延安 716000)摘 要:针对传统体质健康监测系统对人体活动能耗检测准确率低,导致监测效果不佳的问题,提出设计一个基于可穿戴式设备的大学生体质健康监测系统。其中,采用可穿戴式设备获取加速度信息和大学生运动身体生理指标,将其作为自变量数据,从而构建大学生活动能耗检测模型,以达到体质健康监测的目的。实验结果表明,在男性和女性的能耗检测中,本模型的 RMSE 值分别为 0.120.
2、03 和 0.120.04;相较于日常活动检测模型,本模型的检测准确率更高,检测效果更好。将此模型应用到监测系统中后可实现大学生体质健康准确监测,满足系统设计需求。关键词:可穿戴式设备;体质健康监测;专项体育活动;能耗检测;RMSE 值 中图分类号:TP392 文献标识码:A DOI 编码:10.14016/ki.1001-9227.2023.01.146Design of physical health monitoring system for college students based on wearable devicesWANG Hui(Yanan University,Yanan
3、 Shaanxi 716000,China)Abstract:In view of the problem that the traditional physical health monitoring system detects the low accuracy of the en-ergy consumption of human activities,resulting in the poor monitoring effect,this paper proposes to design a college students physical health monitoring sys
4、tem based on wearable devices.Among them,wearable devices are used to obtain the accelera-tion information and the physical and physiological indicators of college students,and take them as the independent variable data,so as to build the activity energy consumption detection model of college studen
5、ts,so as to achieve the purpose of physi-cal health monitoring.The experimental results show that the RMSE values of men and women are 0.12 0.03 and 0.12 0.04,respectively,compared with the daily activity detection model.After applying this model to the monitoring system,the accurate physical health
6、 monitoring of college students can be realized to meet the needs of the system design.Key words:wearable devices;physical health monitoring;special sports activities;energy consumption testing;RMSE value0 引言近年来,越来越多的大学生选择更为便利的现代化产品维持日常生活和出行,再加上摄入过多高热量食品和久坐少动的不良生活习惯,由此使得正常的体力活动和身体能耗减少,最终导致目前大部分大学生的身
7、体呈亚健康状态。因此,只有充足的体力活动能量消耗,才能增强大学生的身体素质。而如何采用有效的方法对大学生体能健康进行监测,并根据其监测结果给予科学运动和体育训练,是当前医学领域体质健康监测研究的重点,也是当前大学生体能健康训练的热门话题。针对大学生体能健康监测,已有学者提出了间接测热法、双标水法、心率监测法和加速度传感法对人体体能进行能耗监测。刘传乐等针对大学生体育运动监测的问题,提出了基于 Kinect v2 方法构建人体模型,通过该模型对人体的呼吸运动进行实时监测,具有一定的可行性1;汪涛等为实现人体正常运动的能耗检测,提出基于人体生理参数,构建了基于 STM32 和滤波算法的体能消耗监测
8、系统,并对该系统从硬件电路和软件通信传输方面进行具体设计,实验发现,该系统可在一定程度对人体日常能耗进行准确监测2;赵鑫等针为实现老年人的健康状态的实时监测,设计了一种便携式的健康监测手环,通过在该手环对老年人心率和呼吸状态进行监测,及时发现老年人的问题,从而帮助老年人及时进行治疗3。以上学者的研究虽然取得了一定的研究成果,但目前设计的传统体质健康监测系统对人体活动的能耗检测存在准确率低、实时性不佳的问题,且大部分监测系统的体积较大,便携式效果较差,无法满足当前大学生便携式体质健康准确监测。基于此,为解决此问题,结合以上学者研究经验,设计一个基于可穿戴式设备的体质健康监测系统,通过该系统对大学
9、生活动能耗进行检测,从而根据每个学生的身体状况进行专项体育活动能耗模641基于可穿戴式设备的大学生体质健康监测系统设计 王 辉型构建,制定针对性的体质训练方法,从而进一步提升大学生身体综合素质。1 系统整体设计为实现大学生体质健康状态准确监测,基于可穿戴式设备,设计一个大学生体质健康监测系统,该系统主要分为 Android 手机客户端和数据管理服务端。系统整体结构如图 1 所示。图 1 系统整体结构由图 1 可知,Android 手机客户端主要包括用户注册登录模块、个人信息录入与查询模块、运动能耗模块和训练方案模块四个部分;数据管理服务端主要包括用户基本信息表、能量需求表、体育活动能耗表和训练
10、方案表4。客户端通过能耗检测模型对大学生体育能耗进行检测后,即可将检测信息传输至服务端进行信息处理和统计,从而生成对应的体能训练方案。其中,人体能耗检测流程主要分为四步,具体过程为:(1)用户根据账号密码登录监测系统,从数据库中读取用户性别、身高、年龄和体重等个人信息;(2)对用户的基础代谢率和能量需求等日常体力活动能耗进行检测;(3)在进行体能训练前,用户根据当日摄入失误率对当日体力活动能耗进行计算,并根据计算结果制定针对性的训练方案5;(4)用户根据监测系统进行体能训练后,系统会自动判断当日体能训练能量供需是否达到平衡,若是,则可直接结束训练;反之则对体能训练活动进行补充,直至满足能量平衡
11、要求。2 专项体育活动能耗模型建立2.1 专项体育活动检测根据人体运动生理运动原理可知,人体运动时动作主要通过肌肉和骨骼进行共同作用,从身体做功从而出现能量消耗。研究表明,做功、力积和运动氧气消耗量间的关系为线性关系,力积即表示力与时间的积分,具体表达式为:W=Fdt(1)公式(1)中,F 表示人体肌肉的作用力。通过牛顿第二定律可知,力为质量和加速度的乘积。表达式为:W=madt(2)通过获取力微积分即可得到人体在单位时间内的活动量。同时,获取运动的加速度即可得到人体活动的类型和强度,从而根据人体运动强度、时间等信息,即可求出在单位时间内人体能量消耗状况6。2.2 骨骼点与重心数据采集基于设计
12、的体质监测监测系统,将可穿戴式设备加速度传感器固定在人体髋关节位置,通过该传感器对人体重心位置和运动时的加速度值进行数据采集。同时采用骨骼点识别算法对获取数据进行准确计算和识别。采用的骨骼点识别算法选用 Blaze Pose 算法,此算法架构为轻量级卷积神经网络架构,在可穿戴式设备的实时监测方面具有较高的识别精度。Blaze Pose 算法可识别 33 个人体关节点信息,其可提供每秒 22 帧的骨骼点数据,采集频率较高7。通过 Blaze Pose 算法可计算出每帧图像人体中心值,具体计算公式如下:Xct()=15i=1kiXit()(3)Yct()=15i=1kiYit()(4)上式中,Xc
13、t()、Yct()分别表示由 Blaze Pose 算法对某一帧图像计算出的骨骼点数据在 X、Y 轴的坐标和;Xit()、Yit()分别表示帧数为 t 时某骨骼点在 X、Y 轴的坐标8;ki表示骨骼点 i 对应的系数值。人体骨骼点及其对应系数如表 1 所示。表 1 人体骨骼点及其对应系数骨骼点对应系数值(k)鼻子0.070 6肩0.035 6两肩连线中点0.239 1肘0.058 0手0.037 2髋0.129 7两髋连线中点0.163 0膝0.163 0脚0.080 1通过获取每帧图像的人体骨骼点坐标,即可通过重心计算方法求出单位时间内人体重心位移趋势9。在实际应用中,采用 Blaze Po
14、se 算法获取的人体骨骼信息虽然具有较高的精度,但进行数据采集时可能出现骨骼点抖动现象,这种现象会导致增加加速度计算误差,从而影响能耗计算准确率和精度10。因此,为解决此问题,采用滑动平均滤波算法对可穿戴式设备采集数据进行滤波处理,以提升能耗计算精度。2.3 加速度计算法针对加速度的计算,采用有限差分法对速度和加速的求解,其通过位移和时间变化对运动时的速度变量和加速度变量进行表示。即利用离散函数取代连续变量函数,用差分方程取代微分方差,从而构建有限差分方程组。741自动化与仪器仪表2023 年第 1 期(总第 279 期)其中,计算的加速度属于二阶微分问题,因此,选用二阶中心差分法进行加速度计
15、算。一阶差分和二阶差分分别表示为:f x()x=f x+h2()-f x-h2()h(5)2f x()x2=f x+h()-2f x()+f x-h()h2(6)运动开始时,时间 t=t011:mv0+c?v0+kv0=p0(7)即可得到初始加速度,具体表达式为:v0=1mp0-c?v0-kv0()(8)则 t=t0时前后步长中点的速度可表示为:?v-1/2=v0-v-1h(9)?v1/2=v1-v0h(10)上式中,h 表示等时间步长,则时间中间的加速度可计算为:v0=?v1/2-?v-1/2h=1h2v1-v0()-1h2v0-v-1()(11)由此得到:v0=1h2v1-2v0+v-1(
16、)(12)将式(8)代入公式(12)中,即可得到:v1-2v0+v-1=h2mp0-c?v0-kv0()(13)则时刻 t=t-1的位移值可表示为:?v0=v1-v-12h(14)最终可得到人体运动加速度值为:v1=v0+h?v0+h22mp0-cv0-kv0()(15)2.4 专项体育活动模型构建基于以上采集的骨骼点数据和人体运动加速度,针对不同性别,以加速度数据和标准能耗数据构建一个综合能耗检测模型。具体嵌套模型如表 2、表 3 所示。表 2 能量损耗嵌套模型(男性)模型 1 能量消耗模型 2 能量消耗VM0.000 5320.000 5250.0000.000BMI0.008 70.005常数0.450.2610.0000.000R20.620.650.0000.000 注:在 p0.05 级别(双尾)显著相关;在 p0.01 级别(双尾)显著相关表 3 能量损耗嵌套模型(女性)骨骼点模型 1 能量消耗模型 2 能量消耗VM0.000 6380.000 5890.0000.000BMI0.0460.000常数0.245-0.5810.0000.000R20.670.700.000
