运动监测控制方法、智能可穿戴设备及存储介质与流程

本发明涉及智能穿戴技术领域，更具体地说，涉及一种运动监测控制方法、智能可穿戴设备及存储介质。

背景技术

随着技术的发展，各种智能可穿戴设备的使用在人们的生活、工作中也日益普及。其中智能可穿戴设备上一个比较典型和频繁使用的功能就是运动监测功能。用户可以在智能可穿戴设备上设定相应的运动计划，例如跑步计划。且在用户运动过程中，智能可穿戴设备还可对用户跑过的距离进行检测和记录保存，以供用户查看或根据用户的实时跑步距离进行分析。但目前智能可穿戴设备上所能实现的运动监测功能也仅限于此。我们知道，不同用户在跑步过程中，为了达到锻炼身体的目的，所对应的跑步速度要求也是不同的，针对某些用户可能要求跑的比较快才能达到锻炼的目的，而对于某些用户则可能不适宜太快，以避免锻炼过度反而有伤身体。但目前各种智能可穿戴设备在用户运动过程中，并不会根据各用户的身体健康情况对用户的运动速度进行监测和适时的提醒。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题在于：现有智能可穿戴设备并不会根据用户生理健康情况而对用户的运动进行监测的问题，提供一种运动监测控制方法、智能可穿戴设备及存储介质。

为解决上述技术问题，本发明提供一种运动监测控制方法，应用于智能可穿戴设备，所述运动监测控制方法包括：

获取用户当前的移动速度；

将获取的所述移动速度与速度阈值进行匹配，所述速度阈值为根据用户的生理健康信息所生成的；

在匹配结果为不匹配时，进行运动速度告警。

可选地，所述生理健康信息包括在所述智能可穿戴设备中预置的静态生理健康信息和对用户当前的生理特征参数进行检测得到的动态生理健康信息中的至少一种。

可选地，所述动态生理健康信息包括体温、心率中的至少一种；

所述静态生理健康信息包括体重、身高、性别、年龄、病史中的至少一种。

可选地，所述速度阈值包括最大速度阈值和最小速度阈值中的至少一种；

在所述匹配结果为所述移动速度大于等于所述最大速度阈值时，所述运行告警包括：发出减速运动速度告警；

在所述匹配结果为所述移动速度小于等于所述最小速度阈值时，所述运行告警包括：发出增速运动速度告警。

可选地，所述方法还包括：

在所述智能可穿戴设备中预置有运动计划时，获取所述运动计划中的启动时间；

检测到当前时间达到所述启动时间，且用户当前未执行所述运动计划时，进行计划执行告警。

可选地，在用户移动过程中，还包括获取用户当前的运动姿势；

将获取的所述运动姿势与预设标准运动姿势进行匹配；

在匹配结果为不匹配时，进行运动姿势错误告警。

可选地，所述智能可穿戴设备为佩戴于手上的智能手表或手环，所述获取用户当前的运动姿势包括：

获取运动特征信息，所述运动特征信息包括用户佩戴有所述智能可穿戴设备的手的摆动轨迹、用户鞋子上的运动传感器发送的腿运动轨迹、脚触地姿势、触地时间中的至少一种；

根据获取的运动特征信息确定所述用户当前的运动姿势。

可选地，在所述匹配结果为不匹配时，所述方法还包括：

根据获取的所述运动姿势与所述标准运动姿势的差异生成姿势矫正提示信息；

发出所述姿势矫正提示信息。

进一步地，本发明还提供了一种智能可穿戴设备，所述智能可穿戴设备包括处理器、存储器以及通信总线；

所述通信总线用于实现所述处理器与所述存储器之间的通信连接；

所述处理器用于执行存储器中存储的一个或者多个程序，以实现如上所述的运动监测控制方法的步骤。

进一步地，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的运动监测控制方法的步骤。

有益效果

本发明提供的运动监测控制方法、智能可穿戴设备及存储介质，智能可穿戴设备可根据用户的生理健康信息生成用于表征适合于该用户在运动过程中的移动速度的速度阈值，并在用户运动过程中获取用户当前的移动速度；将获取的所述移动速度与速度阈值进行匹配，在匹配结果为不匹配时，进行运动速度告警，也即可实现在检测到用户移动速度与用户的生理健康情况不匹配时及时提醒用户进行相应的调整，从而提升用户运动锻炼的效果和体验满意度。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1为实现本发明各个实施例一个可选的移动终端的硬件结构示意图；

图2为本发明第一实施例提供的运动监测控制方法流程示意图；

图3为本发明第一实施例提供的跑步运动监测控制方法流程示意图；

图4为本发明第一实施例提供的竞走运动监测控制方法流程示意图；

图5为本发明第二实施例提供的运动姿势监测控制方法流程示意图；

图6为本发明第二实施例提供的运动姿势矫正提醒方法流程示意图；

图7为本发明第二实施例提供的获取运动姿势方法流程示意图；

图8为本发明第二实施例提供的运动计划监测控制方法流程示意图；

图9为本发明第三实施例提供的智能可穿戴设备结构示意图。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。

智能穿戴设备可以以各种形式来实施。后续描述中将以可佩带在用户手腕上的智能为例进行说明。

请参阅图1，其为实现本发明各个实施例的一种智能穿戴设备的硬件结构示意图，该智能穿戴设备100可以包括：传感器101、显示单元102、用户输入单元103、存储器104、处理器105等部件中的至少一个。本领域技术人员可以理解，图1中示出的智能穿戴设备结构并不构成对智能穿戴设备的限定，智能穿戴设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合图1对智能穿戴设备的各个部件进行具体的介绍：

智能穿戴设备100包括至少一种传感器101，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1021的亮度。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别智能穿戴设备姿态的应用、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于智能穿戴设备还可配置的指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

显示单元102用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元102可包括显示面板1021，可以采用液晶显示器(liquidcrystaldisplay，lcd)、有机发光二极管(organiclight-emittingdiode,oled)等形式来配置显示面板1021。

用户输入单元103可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与智能穿戴设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元103可包括触控面板1031以及其他输入设备1032。触控面板1031，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1031上或在触控面板1031附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。

触控面板1031可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器105，并能接收处理器105发来的命令并加以执行。其他输入设备1032可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)等中的一种或多种，具体此处不做限定。

进一步的，触控面板1031可覆盖显示面板1021，当触控面板1031检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器105以确定触摸事件的类型，随后处理器105根据触摸事件的类型在显示面板1021上提供相应的视觉输出。虽然在图1中，触控面板1031与显示面板1021是作为两个独立的部件来实现智能穿戴设备的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1031与显示面板1021集成而实现智能穿戴设备的输入和输出功能，具体此处不做限定。

存储器104可用于存储软件程序以及各种数据。存储器104可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据智能穿戴设备的使用所创建的数据(比如音频数据、通讯录等)等。此外，存储器104可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

处理器105是智能穿戴设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个智能穿戴设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器104内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器104内的数据，执行智能穿戴设备的各种功能和处理数据，从而对智能穿戴设备进行整体监控。处理器105可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器105可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器105中。

智能穿戴设备100还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器105逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管图1未示出，智能穿戴设备100还可以包括射频单元，wifi模块，音频输出单元，a/v输入单元，接口单元等，射频单元可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将基站的下行信息接收后，给处理器105处理；另外，将上行的数据发送给基站。此外，射频单元还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。wifi模块，wifi属于短距离无线传输技术，它为用户提供了无线的宽带互联网访问；音频输出单元可以在智能穿戴设备100处于呼叫信号接收模式、通话模式等模式下时，将射频单元或wifi模块接收的或者在存储器104中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。音频输出单元可以包括扬声器、蜂鸣器等等。a/v输入单元用于接收音频或视频信号，a/v输入单元可以包括图形处理器(graphicsprocessingunit，gpu)和麦克风。接口单元用作至少一个外部装置与智能穿戴设备100连接可以通过的接口。接口单元可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到智能穿戴设备100内的一个或多个元件或者可以用于在智能穿戴设备100和外部装置之间传输数据；当然，还包括蓝牙模块等，在此不再赘述。

基于上述智能穿戴设备硬件结构，提出本发明方法各个实施例。

第一实施例

本实施例提供的运动监测控制方法可实现在检测到用户移动速度与用户的生理健康情况不匹配时及时提醒用户进行相应的调整，从而提升用户运动锻炼的效果和体验满意度。

为了便于理解，本实施例对本运动监测控制方法进行示例说明，但是应当立即的是，本实施例中的运动监测控制方法除了可应用于智能可穿戴设置之外，也可应用于移动终端，例如包括但不限于各种智能手机。

参见图2所示，本实施例提供的运动监测控制方法包括：

s201：获取用户当前的移动速度。

在本实施例中，由于智能可穿戴设备一般是佩戴在用户身上的，因此智能可穿戴设备可在用户运动过程中，随着用户的移动而移动。例如当智能可穿戴设备为智能手表或智能手环是，其可佩戴在用户手上，在用户运动过程中随用户的移动而移动。例如用户在竞走、跑步等运动过程中。

本实施例中，获取用户当前的移动速度的方式可采用格式方式，包括但不限于采用智能可穿戴设备内设置的加速度传感器进行获取，或者利用智能可穿戴设备内的定位模块获取，或者利用设置于智能可穿戴设备外但与该智能可穿戴设备配套的其他传感器(例如固定在用户腿上或鞋子上可以对用户的步数进行计步的传感器等)。下面本实施例以几种获取方式进行示例说明。

方式一：利用智能可穿戴设备内的加速度传感器获取运动速度时，可以按照设定采样周期进行加速度采样，例如每10秒、30秒或1分钟采集一次加速度，然后根据之前的历史速度(包括速率和方向)和位置，计算得到前一采样周期内的总位移和终点速度，从而可以得到当前的运动速度，也即用户的移动速度。

方式二：利用智能可穿戴设备内的定位模块获取，也可以预先设定位置采样周期，例如每间隔2分钟、4分钟或6分钟采集一次当前的实时位置，然后计算本次采集到的实时位置与前一次采集到的位置之间的距离，然后将得到的距离值除以位置采样周期得到时间。

方式三：假设在用户的鞋内设置有可实现计步的传感器，在用户运动过程中通过该传感器可以采集到用户的走步频率并发给智能可穿戴设备，智能可穿戴设备则可根据该频率和步长范围值计算得到用户当前的运动速度。

如上所示，本实施例中计算用户移动速度的方式并不限于上述示例的三种方式，且具体采用哪种计算方式可以灵活设置。

s202：将获取的移动速度与速度阈值进行匹配。

本实施例中，速度阈值为根据用户的生理健康信息所生成的。且应当理解的是，本实施例中，对于不同类型运动，对应的速度阈值可以不同。例如针对跑步运动和竞走运动，二者对应的速度阈值就可设置为不同。

本实施例中，用户的生理健康信息可以包括用户预先输入设备内的信息，本实施例中称这些生理健康信息为静态生理健康信息，也可以包括在用户运动过程中，通过智能可穿戴设备或联合其他设备的传感器实时采集的生理健康信息，本实施例可称之为动态生理健康信息，且应当理解的是，本实施例中的生理健康信息可以包括上述静态生理健康信息和动态生理健康信息中的至少一种。

本实施例中，根据用户的生理健康信息生成对应的速度阈值的规则也可灵活设定，在后续内容中会结合示例进行说明。

s203：在匹配结果为不匹配时，进行运动速度告警。

在本实施例中，匹配结果为不匹配则是指用户当前移动速度与对应的速率阈值不匹配。例如要求大于该速率阈值时，匹配结果却为小于等于该速率阈值，或者要求小于该速率阈值时，匹配结果又为大于等于该速率阈值，则此时判定为匹配结果为不匹配。

在本实施例中，当匹配结果为匹配时，则可转至s201中继续检测。

另外，在本实施例中，可以在用户的整个运动过程中执行图2所示的监测过程。也可仅在用户运动过程中的部分阶段执行图2所示的监测过程。且图2所示的监测过程可以自行启动，也可根据用户下发的指令手动启动。

本实施例中，所生成的速率阈值可包括速率不能超过某一设定值的最大速度阈值和速度不能小于某一设定值的最小速度阈值中的至少一种，本实施例中在匹配结果为移动速度大于等于最大速度阈值时，运行告警包括：发出减速运动速度告警，在匹配结果为移动速度小于等于所述最小速度阈值时，运行告警包括：发出增速运动速度告警。

如上所示，本实施例中的生理健康信息可以包括在智能可穿戴设备中预置的静态生理健康信息以及对用户当前的生理特征参数进行检测得到的动态生理健康信息中的至少一种，下面本实施例分别对三种情况进行示例说明。

情况一：生理健康信息可以仅包括在智能可穿戴设备中预置的静态生理健康信息，例如该静态生理健康信息可包括但不限于体重、身高、性别、年龄、病史中的至少一种；且该静态生理健康信息支持用户自定义更新和设置。此时则根据静态生理健康信息可以生成对应的速率阈值。例如，假设用户输入的静态生理健康信息包括体重、身高和年龄，速率阈值包括跑步运动的速率阈值，则可基于采集到的不同年龄段不同身高、体重组合的最佳跑速速度经验值的对应关系，匹配出与该用户最为匹配的跑步的速率阈值，例如假设包括最大跑步速率阈值和最小跑步速率阈值，则当用户在智能可穿戴设备上输入当前启动跑步运动时，采用上述方式获取用户当前的跑步速率(也即移动速率)，当跑步速率高于设置的最大跑步速率阈值时，则发出减速运动速度告警，避免锻炼不当对身体造成的各种损伤甚至猝死的情况发生；当跑步速率低于设置的最小跑步速率阈值时，则发出减速运动速度告警，避免过慢的跑动达不到锻炼的目的。

当用户输入的静态生理健康信息还包括病史信息时，可以根据预设的各种疾病的运动受限条件，确定用户输入的病史信息中的疾病是否需要进行特殊的运动速度限定，如是，则可基于该病史信息,或该病史信息结合其他的生理健康信息生成对应的速率阈值，且在生成过程中，病史信息可作为这些静态生理健康信息中优先级最高的因素进行考虑。

另外，应当理解的是，本实施例中，所生成的速率阈值可以是整个运动过程对应一个速率阈值，例如对应一个最大跑率速率阈值和对应一个最小速率跑步阈值。但在本实施例中，也可针对对应类型运动不同阶段的特点，针对不同阶段生成各阶段对应的速率阈值。例如假设用户当前要进行一个2000米的长跑运动，则可按照200米、400米、800米、1500米、1800米、2000米等方式划分出多个阶段(也可按照跑步时长进行阶段的划分)，对应各个阶段或部分阶段合并为一个大的阶段生成相应的速率阈值，并在后续的监测过程中分阶段进行监测控制。例如，当检测到用户当前的运动进入某一阶段后，则获取该阶段对应的速率阈值和用户当前的移动速度，然后将二者进行比较判定是否需要进行运动告警。

在情况一中，以跑步运动为示例进行说明。此时的监测控制过程参见图3所示，包括：

s301：根据用户输入的静态生理健康参数和对应的速率阈值生成规则生成相应的速率阈值。

s302：获取用户当前的移动速度。

检测到用户开始运动时，开始获取用户当前的移动速度。可以是根据用户下发的运动启动指令或者对用户的移动状态进行检测判定用户是否开始运动以及开始的运动的类型。

s303：将获取的移动跑步速度与对应的速率阈值进行匹配。

s304:判断匹配结果是否为不匹配，如是，转至s305；否则，转至s302。

s305：进行运动速度告警。

情况二：生理健康信息可以仅包括对用户当前的生理特征参数进行检测得到的动态生理健康信息，例如包括但不限于体温、心率中的至少一种。

用户在运动过程，随着运动的加剧，用户的体温和心率等生理特征信息必然会产生对应的变化。因此通过用户在运动过程中对用户的生理特征信息进行实时的采集和监测，根据当前采集到的情况设定对应的速率阈值(也即此时的速率阈值也为动态速率阈值，因为其可能是随着用户的生理特征参数的变化而变化的)；并在用户运动过程中，根据用户当前的运动速率和设定的动态速率阈值对用户运动的合理性进行监测。这种设置方式可以根据用户在运动过程中身体基能的变化而对应的调整速率阈值，也即运动监测控制策略，能更好的适应于用户在不同运动阶段的合理监测管控，使得用户运动锻炼更为合理和科学。

在情况二中，仍以竞走运动为示例，动态生理健康信息为心率进行说明。此时的监测控制过程参见图4所示，包括：

s401：获取用户竞走过程中，用户当前的移动速度和用户当前的心率。

检测到用户开始运动时，开始获取用户当前的移动速度。可以是根据用户下发的运动启动指令或者对用户的移动状态进行检测判定用户是否开始运动以及开始的运动的类型。

s402：根据获取的心率计算得到该用户当前对应的速率阈值。

s403：将获取的移动跑步速度与当前的速率阈值进行匹配。

s404:判断匹配结果是否为不匹配，如是，转至s405；否则，转至s401。

s405：进行运动速度告警。

情况三：生理健康信息包括在智能可穿戴设备中预置的静态生理健康信息以及对用户当前的生理特征参数进行检测得到的动态生理健康信息。此时则可结合用户输入的静态生理健康信息和实时采集到的动态生理健康信息得生成对应的速率阈值。这种速率阈值生成方式可以综合考虑到用户多方面的生理健康信息，因此得到的速率阈值相对更能与用户当前的生理条件相匹配。

本实施例提供的运动监测控制方法，可以在用户运动过程中，对用户的移动速度进行实时监测，并根据监测到的情况和所了解到的用户的生理健康情况进行相应的匹配，在二者不匹配及时提醒用户进行相应的调整，从而提升用户运动锻炼控制的智能性、合理性以及锻炼的效果和体验满意度。

第二实施例

用户在运动锻炼时，除了对锻炼强度进行控制外，运动锻炼时的运动姿势也非常重要。如果锻炼姿势不对，在很多运动中不但不能达到锻炼的目的，反而对用户的身体会造成负面影响。因此，在本实施例中，用户在运动过程中，可对用户当前的运动姿势进行相应的监测和提醒，该过程参见图5所示，包括：

s501：在用户移动过程中，获取用户当前的运动姿势。

s502：将获取的运动姿势与预设标准运动姿势进行匹配。

s503：判断匹配结果是否为不匹配时，如是，转至s504，否则，转至s505。

s504：进行运动姿势错误告警。

s505：结束运动姿势监测，或转至s501。

也即在本实施例中，可以在用户运动的整个过程中对用户的运动姿势进行监测，也可仅对在部分阶段对用户的运动姿势进行监测。且在监测过程中，当监测到用户的运动姿势是对的时，则一般情况可认为用户已经掌握了该项运动的正确运行姿势，后续用户在执行该项运动过程中可不再进行监测。当监测到用户运动姿势不正确时，则可在后续运动过程中持续对用户的运动进行监测。

在本实施例中，在监测到用户运动姿势不对时，除了发出运动姿势告警外，还可对用户的运动姿势进行矫正并给出对应的矫正提醒。参见图6所示，包括：

s601：根据获取的运动姿势与标准运动姿势的差异生成姿势矫正提示信息。

s602：发出姿势矫正提示信息。

本实施例中生成的姿势矫正提示信息可以是语音信息，通过语音播报的方式发出，以供用户收听并进行对应的调整。当然，除了通过语音播报外，还可通过振动引导等方式提醒。

应当理解的是，本实施例中，针对不同类型运动(不同项目运动)对应的标准姿势也是不同的。且本实施例中，标准姿势的获取可以基于采集用户肢体摆动轨迹、摆动状态等因素灵活设定。例如，在一种示例中，智能可穿戴设备可为佩戴于手上的智能手表或手环，此时获取用户当前的运动姿势参见图7所示，包括：

s701：获取用户的运动特征信息，该运动特征信息包括用户佩戴有智能可穿戴设备的手的摆动轨迹、用户鞋子上的运动传感器发送的腿运动轨迹、脚触地姿势、触地时间中的至少一种；

s702：根据获取的运动特征信息确定用户当前的运动姿势。

例如当用户在跑步时，对应获取标准跑步姿势用户的手的摆动轨迹、腿的运动轨迹，然后将采集到的用户的手的摆动轨迹和腿的摆动轨迹与标准的手的摆动轨迹、腿的运动轨迹进行比较，如果二者的差异度大于预设差异度，则认为用户当前跑步姿势不标准，进行运动姿势不准确告警。

当然，还可根据或结合脚触地姿势、触地时间中的至少一种确定用户跑步、竞走等运动的标准运动姿势，进而在用户运动过程中采集这些信息来确定用户当前的运动姿势，进而和相应的标准运动姿势进行匹配确定姿势正确与否，具体运动姿势和标准运动姿势的确定规则在此不再赘述。

另外，用户在使用智能可穿戴设备的运动功能时，往往会在智能可穿戴设备中设定运动计划，但往往很多用户设定之后并不会去执行或坚持执行。而针对这种情况现有的智能可穿戴设备并无任何提醒或干预。针对该问题，本实施例中的运动监测控制方法可包括对运行计划的监测提醒，该过程参见图8所示，包括：

s801：在检测到智能可穿戴设备中预置有运动计划时，获取运动计划中的启动时间。

s802：检测到当前时间达到启动时间，且用户当前未执行运动计划时，进行计划执行告警，以提醒用户运动。

在本实施例中，当检测到针对某一运动计划提醒了n(可为大于等于2的整数值)次之后，用户仍不执行时，说明这个运动计划对用户意义不大，可提醒用户清除该计划或者自动清除该计划，从而进一步提升运动监测的智能性和用户体验的满意度。

第三实施例

本实施例提供了一种智能可穿戴设备，该智能可穿戴设备可以是包括但不限于智能手表、智能手环等等。参见图9所示，本实施例中的终端包括处理器901、存储器902以及通信总线903；

通信总线903用于实现处理器901与存储器902之间的通信连接；

处理器901用于执行存储器902中存储的一个或者多个程序，以实现如上各实施例中所示例的运动监测控制方法的步骤。

本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可应用于各种智能可穿戴设备内，其存储有一个或者多个程序，该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上各实施例中所示例的运动监测控制方法的步骤。

应当理解的是，本实施例中的计算机可读存储介质可以应用于各种终端，包括但不限于上述示例的各种智能可穿戴设备，从而实现在满足日志抓取的基本目的基础上，又能大大减少日志抓取所占用的系统资源，提升日志抓取效率；同时由于抓取输出的日志信息更具有针对性，因此更利于后续根据日志进行问题分析、定位，提升分析效率。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包括”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包括，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台智能可穿戴设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。