健身强度调控方法、智能健身设备及可读存储介质与流程

本申请涉及健身领域，具体而言，涉及一种健身强度调控方法、智能健身设备及可读存储介质。

背景技术：

随着生活水平的不断提高，人们对身体健康状况的重视程度日益剧增，健身活动也愈发普及，相应的健身设备的种类也在不断增加。目前健身者在采用健身设备进行锻炼时，通常是利用劳累程度等身体感觉来确定自身状态，但大多数健身者在使用健身设备时，是无法监测自身的健身姿态是否标准，也无法预估自身的身体状态是否超过负荷或未达到有效健身状态，通常情况下无法达到安全有效的健身效果，整体的健身效率不高。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种健身强度调控方法、智能健身设备及可读存储介质，能够灵活地调节健身设备施加在健身者上的健身强度，使健身者在维持标准健身姿态的情况下达到安全有效的健身效果，提升健身效率。

为了实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供一种健身强度调控方法，应用于智能健身设备，所述方法包括：

获取健身人员当前的健身姿态、身体状况数据以及已健身时长；

在与该健身人员对应的预存健身方案中，查找与所述已健身时长对应的预设锻炼姿态以及与所述预设锻炼姿态对应的预设身体数据；

将所述健身姿态与所述预设锻炼姿态进行比对，并将所述身体状况数据与所述预设身体数据进行比对；

根据得到的姿态比对结果及身体比对结果，调大或调小所述智能健身设备施加给所述健身人员的健身阻力。

在可选的实施方式中，所述智能健身设备包括用于采集健身人员的健身状况的图像采集单元，所述获取健身人员当前的健身姿态的步骤，包括：

获取所述图像采集单元在当前时刻之前的预设时间段内，针对所述健身人员采集到的多张健身图像；

针对每张健身图像，基于关节提取神经网络提取该健身图像中的人体关节点，并根据提取出的人体关节点确定所述健身人员在该健身图像中的肢体分布位置信息；

按照各健身图像的采集时间顺序，将所述多张健身图像各自的肢体分布位置信息进行比对，得到所述健身人员在所述预设时间段内的肢体位置变化状况；

基于所述健身人员在所述预设时间段内的肢体位置变化状况进行姿态预测，得到所述健身人员当前的健身姿态。

在可选的实施方式中，所述将所述健身姿态与所述预设锻炼姿态进行比对的步骤，包括：

计算所述健身姿态与所述预设锻炼姿态之间的姿态相似度；

将所述姿态相似度与预设相似度阈值进行比较；

若所述姿态相似度小于所述预设相似度阈值，则所述姿态比对结果为当前健身姿态不标准，否则所述姿态比对结果为当前健身姿态标准。

在可选的实施方式中，所述身体状况数据包括健身人员的当前心率值，与所述预设锻炼姿态对应的预设身体数据包括该预设锻炼姿态所对应的预设心率值范围，所述智能健身设备存储有不同预设心率范围各自对应的预设阻力数值，则所述根据得到的姿态比对结果及身体比对结果，调大或调小所述智能健身设备施加给所述健身人员的健身阻力，包括：

若所述姿态比对结果为当前健身姿态标准，且所述身体比对结果为当前心率值小于与已健身时长匹配的预设心率值范围的心率下限值，则按照与所述当前心率值所处的目标心率范围对应的预设阻力数值，调大所述智能健身设备当前施加的健身阻力；

若所述姿态比对结果为当前健身姿态标准，且所述身体比对结果为当前心率值处于与已健身时长匹配的预设心率值范围内，则维持所述智能健身设备当前施加的健身阻力不变；

若所述姿态比对结果为当前健身姿态标准，且所述身体比对结果为当前心率值大于与已健身时长匹配的预设心率值范围的心率上限值，则按照与所述当前心率值所处的目标心率范围对应的预设阻力数值，调小所述智能健身设备当前施加的健身阻力。

在可选的实施方式中，所述根据得到的姿态比对结果及身体比对结果，调大或调小所述智能健身设备施加给所述健身人员的健身阻力，还包括：

若所述姿态比对结果为当前健身姿态不标准，且所述身体比对结果为当前心率值小于与已健身时长匹配的预设心率值范围的心率下限值，则将所述智能健身设备当前施加的健身阻力调整为与所述当前心率值所处的目标心率范围对应的预设阻力数值，而后按照第一阻力衰减值调小所述智能健身设备当前施加的健身阻力；

若所述姿态比对结果为当前健身姿态不标准，且所述身体比对结果为当前心率值处于与已健身时长匹配的预设心率值范围内，则按照第二阻力衰减值调小所述智能健身设备当前施加的健身阻力，其中所述第一阻力衰减值不大于第二阻力衰减值；

若所述姿态比对结果为当前健身姿态不标准，且所述身体比对结果为当前心率值大于与已健身时长匹配的预设心率值范围的心率上限值，则将所述智能健身设备当前施加的健身阻力调整为与所述当前心率值所处的目标心率范围对应的预设阻力数值，而后按照第三阻力衰减值调小所述智能健身设备当前施加的健身阻力，其中所述第二阻力衰减值不大于所述第三阻力衰减值。

第二方面，本申请实施例提供一种智能健身设备，所述智能健身设备包括数据存储单元、数据处理单元、健身器材单元、阻力施加单元及健身强度调控装置，其中所述健身器材单元用于供健身人员锻炼使用，所述阻力施加单元用于在所述健身器材单元上施加健身阻力，所述健身强度调控装置安装在数据存储单元中并包括多个由所述数据处理单元执行以控制所述阻力施加单元的运行状态的软件功能模块，所述健身强度调控装置包括：

健身数据获取模块，用于获取健身人员当前的健身姿态、身体状况数据以及已健身时长；

方案数据查找模块，用于在与该健身人员对应的预存健身方案中，查找与所述已健身时长对应的预设锻炼姿态以及与所述预设锻炼姿态对应的预设身体数据；

健身状况比对模块，用于将所述健身姿态与所述预设锻炼姿态进行比对，并将所述身体状况数据与所述预设身体数据进行比对；

健身阻力调节模块，用于根据得到的姿态比对结果及身体比对结果，调大或调小所述智能健身设备施加给所述健身人员的健身阻力。

在可选的实施方式中，所述智能健身设备还包括用于采集健身人员的健身状况的图像采集单元，所述健身数据获取模块获取健身人员当前的健身姿态的方式，包括：

获取所述图像采集单元在当前时刻之前的预设时间段内，针对所述健身人员采集到的多张健身图像；

针对每张健身图像，基于关节提取神经网络提取该健身图像中的人体关节点，并根据提取出的人体关节点确定所述健身人员在该健身图像中的肢体分布位置信息；

按照各健身图像的采集时间顺序，将所述多张健身图像各自的肢体分布位置信息进行比对，得到所述健身人员在所述预设时间段内的肢体位置变化状况；

基于所述健身人员在所述预设时间段内的肢体位置变化状况进行姿态预测，得到所述健身人员当前的健身姿态。

在可选的实施方式中，所述身体状况数据包括健身人员的当前心率值，与所述预设锻炼姿态对应的预设身体数据包括该预设锻炼姿态所对应的预设心率值范围，所述智能健身设备存储有不同预设心率范围各自对应的预设阻力数值，则所述健身阻力调节模块根据得到的姿态比对结果及身体比对结果，调大或调小所述智能健身设备施加给所述健身人员的健身阻力的方式，包括：

若所述姿态比对结果为当前健身姿态标准，且所述身体比对结果为当前心率值小于与已健身时长匹配的预设心率值范围的心率下限值，则按照与所述当前心率值所处的目标心率范围对应的预设阻力数值，调大所述智能健身设备当前施加的健身阻力；

若所述姿态比对结果为当前健身姿态标准，且所述身体比对结果为当前心率值处于与已健身时长匹配的预设心率值范围内，则维持所述智能健身设备当前施加的健身阻力不变；

若所述姿态比对结果为当前健身姿态标准，且所述身体比对结果为当前心率值大于与已健身时长匹配的预设心率值范围的心率上限值，则按照与所述当前心率值所处的目标心率范围对应的预设阻力数值，调小所述智能健身设备当前施加的健身阻力。

在可选的实施方式中，所述健身阻力调节模块根据得到的姿态比对结果及身体比对结果，调大或调小所述智能健身设备施加给所述健身人员的健身阻力的方式，还包括：

若所述姿态比对结果为当前健身姿态不标准，且所述身体比对结果为当前心率值小于与已健身时长匹配的预设心率值范围的心率下限值，则将所述智能健身设备当前施加的健身阻力调整为与所述当前心率值所处的目标心率范围对应的预设阻力数值，而后按照第一阻力衰减值调小所述智能健身设备当前施加的健身阻力；

若所述姿态比对结果为当前健身姿态不标准，且所述身体比对结果为当前心率值处于与已健身时长匹配的预设心率值范围内，则按照第二阻力衰减值调小所述智能健身设备当前施加的健身阻力，其中所述第一阻力衰减值不大于第二阻力衰减值；

若所述姿态比对结果为当前健身姿态不标准，且所述身体比对结果为当前心率值大于与已健身时长匹配的预设心率值范围的心率上限值，则将所述智能健身设备当前施加的健身阻力调整为与所述当前心率值所处的目标心率范围对应的预设阻力数值，而后按照第三阻力衰减值调小所述智能健身设备当前施加的健身阻力，其中所述第二阻力衰减值不大于所述第三阻力衰减值。

第三方面，本申请实施例提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现前述实施方式中任意一项所述的健身强度调控方法。

本申请实施例的有益效果是：

本申请通过获取健身人员当前在智能健身设备处对应的健身姿态、身体状况数据以及已健身时长，而后在与该健身人员对应的预存健身方案中，查找与已健身时长对应的预设锻炼姿态以及与预设锻炼姿态对应的预设身体数据，接着将健身姿态与预设锻炼姿态进行比对，并将身体状况数据与预设身体数据进行比对，进而根据得到的姿态比对结果及身体比对结果，调大或调小智能健身设备施加给健身人员的健身阻力，从而灵活地调节健身设备施加在健身者上的健身强度，使健身人员的健身姿态趋向于预存健身方案中记录的锻炼姿态，并确保健身人员处于安全有效的健身状态，提升健身效率。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请实施例提供的智能健身设备的设备组成示意图；

图2为本申请实施例提供的健身强度调控方法的流程示意图；

图3为图2中的步骤s210包括的子步骤的流程示意图；

图4为图2中的步骤s240包括的子步骤的流程示意图之一；

图5为图2中的步骤s240包括的子步骤的流程示意图之二；

图6为本申请实施例提供的健身强度调控装置的模块组成示意图。

图标：10-智能健身设备；11-数据存储单元；12-数据处理单元；13-身体监测单元；14-图像采集单元；15-阻力施加单元；16-健身器材单元；100-健身强度调控装置；110-健身数据获取模块；120-方案数据查找模块；130-健身状况比对模块；140-健身阻力调节模块。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

在本申请的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互结合。

请参照图1，图1是本申请实施例提供的智能健身设备10的设备组成示意图。在本申请实施例中，所述智能健身设备10能够灵活地调节施加在健身者上的健身强度，使健身人员在保持维持标准健身姿态的情况下达到安全有效的健身效果，提升健身效率。其中，所述智能健身设备10包括数据存储单元11、数据处理单元12、健身器材单元16、阻力施加单元15及健身强度调控装置100。其中，所述健身器材单元16用于供健身人员锻炼使用，所述健身器材单元16可以是，但不限于，拉力器、划船器、座椅运动器、骑车器等；所述阻力施加单元15用于在所述健身器材单元16上施加健身阻力，以通过施加的健身阻力与健身人员进行健身对抗，辅助健身人员完成健身运动。

在本实施例的一种实施方式中，所述阻力施加单元15可以包括至少一个电机，所述阻力施加单元15可通过调整该电机的转动方向以及转动加速度的方式，改变自身施加在所述健身器材单元16上的健身阻力。

在本实施例中，所述数据存储单元11可用于存储程序，所述数据处理单元12在接收到执行指令后，可相应地执行所述程序。其中，所述数据存储单元11还可用于存储健身人员的预存健身方案，所述预存健身方案通常由运动健身专家根据健身人员的真实身体参数(包括身高、体重、年龄、体脂率、肌肉含量等)针对该健身人员专门制定，也可由健身人员自行根据经验或查阅资料制定。所述预存健身方案通常包括预设锻炼姿态随着预设锻炼时长的变化情况，以及每个预设锻炼姿态在对应预设锻炼时长时对应的既要保证健身安全性又要保证健身有效性的预设身体数据。其中，所述预设身体数据包括不同预设锻炼姿态在不同预设锻炼时长时对应的预设心率值范围、预设血氧值范围、预设体温值范围等。例如，预存健身方案为在3分钟内躺举杠铃10次，每次躺举杠铃耗时20秒，前四次躺举杠铃所对应的预设心率值范围为80～100次/分，后六次躺举杠铃所对应的预设心率值范围为100～120次/分。

在本实施例中，针对预设心率范围来说，所述数据存储单元11还存储有所述阻力施加单元15的与不同预设心率范围对应的预设阻力数值，其中各预设心率范围所对应的预设阻力数值随着自身的心率下限值的变大而变小。例如，当预设心率范围为80～100次/分时，对应的预设阻力数值为60kg重量的阻力；当预设心率范围为100～120次/分时，对应的预设阻力数值为50kg重量的阻力；当预设心率范围为120～150次/分时，对应的预设阻力数值为30kg重量的阻力；当预设心率范围为150次/分以上时，对应的预设阻力数值为20kg重量的阻力。其中，所述数据存储单元11可以是，但不限于，随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，只读存储器(readonlymemory，rom)，可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，prom)，可擦除只读存储器(erasableprogrammableread-onlymemory，eprom)，电可擦除只读存储器(electricerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)等。

在本实施例中，所述数据处理单元12可以是一种具有信号的处理能力的集成电路芯片。所述数据处理单元12可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)及网络处理器(networkprocessor，np)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。

在本实施例中，所述健身强度调控装置100包括至少一个能够以软件或固件的形式存储于所述数据存储单元11中或固化在所述智能健身设备10的操作系统中的软件功能模块。所述数据处理单元12可用于执行所述数据存储单元11存储的可执行模块，例如所述健身强度调控装置100所包括软件功能模块及计算机程序等。所述智能健身设备10通过所述健身强度调控装置100对施加在健身人员上的健身强度进行灵活调控，使健身人员能够在维持标准健身姿态的情况下达到安全有效的健身效果，提升健身人员的健身效率。

可选地，在本申请实施例中，所述智能健身设备10还可以包括图像采集单元14及身体监测单元13。其中，所述图像采集单元14包括摄像头，所述图像采集单元14通过摄像头采集健身人员的健身状况图像；所述身体监测单元13包括心率传感器、血氧传感器及体温传感器等，所述身体监测单元13通过所述心率传感器、血氧传感器及体温传感器采集健身人员的身体状况数据，其中心率传感器对应采集健身人员的真实心率值，所述血氧传感器对应采集健身人员的真实血氧值，所述体温传感器对应采集健身人员的真实体温值。

在本实施例中，所述健身强度调控装置100可通过获取所述图像采集单元14与所述身体监测单元13各自采集到的数据，并结合与健身人员对应的预存健身方案，实现上述的灵活调控健身强度的功能。

可以理解的是，图1所示的方框示意图仅为智能健身设备10的一种设备组成示意图，所述智能健身设备10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

在本申请中，为确保所述智能健身设备10能够正常地实现健身强度灵活调节功能，确保健身人员能够在健身过程中维持标准健身姿态，并达到安全有效的健身效果，从而提升整体的健身效率。本申请通过提供应用于上述智能健身设备10的健身强度调控方法实现上述功能，下面对本申请提供的健身强度调控方法进行相应描述。

请参照图2，图2是本申请实施例提供的健身强度调控方法的流程示意图。在本申请实施例中，图2所示的健身强度调控方法的具体流程和步骤如下文所示。

步骤s210，获取健身人员当前的健身姿态、身体状况数据以及已健身时长。

在本实施例中，所述健身人员当前的健身姿态可由所述智能健身设备10根据所述图像采集单元14所采集到的健身图像分析得到，也可由与该智能健身设备10通信连接的拍摄设备通过外部输入的方式传输给该智能健身设备10。所述健身人员当前的身体状况数据可由所述智能健身设备10通过所述身体监测单元13监测得到，也可由与该智能健身设备10通信连接的身体监测设备通过外部输入的方式传输给该智能健身设备10。所述健身人员当前的已健身时长为该健身人员在所述智能健身设备10处从开始执行其对应的预存健身方案到当前时刻的总体时长，所述已健身时长可由所述智能健身设备10内嵌的计时器统计得到，也可由与该智能健身设备10通信连接的计时设备通过外部输入的方式传输给该智能健身设备10。

可选地，请参照图3，图3是图2中的步骤s210包括的子步骤的流程示意图。在本实施例的一种实施方式中，当健身人员当前的健身姿态由智能健身设备10根据图像采集单元14所采集到的健身图像分析得到时，所述步骤s210中的获取健身人员当前的健身姿态的步骤可以包括子步骤s211～子步骤s214。

子步骤s211，获取图像采集单元在当前时刻之前的预设时间段内，针对健身人员采集到的多张健身图像。

在本实施例中，所述图像采集单元14可在一秒内拍摄至少24帧图像，所述智能健身设备10在获取到所述图像采集单元14在当前时刻之前的预设时间段内的所有健身图像时，可通过抽样的方式从当前时刻之前的预设时间段内的所有健身图像中抽取多张健身图像。其中，所述预设时间段所对应的时间长度可以是1秒，也可以是两秒，还可以是三秒，其具体数值可根据对健身姿态的识别精准度需求进行不同的设置。

子步骤s212，针对每张健身图像，基于关节提取神经网络提取该健身图像中的人体关节点，并根据提取出的人体关节点确定健身人员在该健身图像中的肢体分布位置信息。

在本实施例中，所述关节提取神经网络用于提取图像中的人体关节点，所述智能健身设备10可通过该关节提取神经网络对每张选定的健身图像进行关节点提取操作，并针对每张选定的健身图像，根据其包括的关节点分布位置，确定出该健身图像中的肢体分布位置信息。

子步骤s213，按照各健身图像的采集时间顺序，将多张健身图像各自的肢体分布位置信息进行比对，得到健身人员在预设时间段内的肢体位置变化状况。

子步骤s214，基于健身人员在预设时间段内的肢体位置变化状况进行姿态预测，得到健身人员当前的健身姿态。

在本实施例中，所述健身人员在预设时间段内的肢体位置变化状况可用于表征该健身人员在所述预设时间段内的健身动作变化趋势，因此所述智能健身设备10可根据健身人员在预设时间段内的肢体位置变化状况，预测出该健身人员在当前时刻对应的健身姿态。

请再次参照图2，步骤s220，在与该健身人员对应的预存健身方案中，查找与已健身时长对应的预设锻炼姿态以及与预设锻炼姿态对应的预设身体数据。

在本实施例中，所述智能健身设备10可通过将所述已健身时长与所述预存健身方案中不同预设锻炼姿态各自所属的预设锻炼时长进行数值比对，以确定出时长数值与所述已健身时长相同的某个预设锻炼时长处的预设锻炼姿态，以及该预设锻炼姿态在该已健身时长处对应的预设身体数据。

步骤s230，将健身姿态与预设锻炼姿态进行比对，并将身体状况数据与预设身体数据进行比对。

在本实施例中，当所述智能健身设备10确定出健身人员当前的健身姿态和身体状况数据，以及与当前的已健身时长对应的预设锻炼姿态和预设身体数据后，所述智能健身设备10会将健身姿态与预设锻炼姿态进行姿态比对，将身体状况数据与预设身体数据按照身体数据类型一一对应地进行数值比对。

以身体状况数据包括的健身人员的当前心率值为例，所述智能健身设备10会将所述当前心率值与选定的预设身体数据所包括的预设心率值范围的心率下限值及心率上限值进行数值比对，以判断当前心率值是否小于所述心率下限值，判断当前心率值是否处于所述预设心率值范围内，并判断当前心率值是否大于所述心率上限值。

可选地，在本实施例中，所述智能健身设备10将健身姿态与预设锻炼姿态进行姿态比对的步骤，包括：

计算健身姿态与预设锻炼姿态之间的姿态相似度；

将姿态相似度与预设相似度阈值进行比较；

若姿态相似度小于所述预设相似度阈值，则姿态比对结果为当前健身姿态不标准，否则姿态比对结果为当前健身姿态标准。

其中，所述预设相似度阈值的数值可以是85％，也可以是90％，还可以是95％，其数值可根据姿态标准评判时的精度需求进行不同的设置。

步骤s240，根据得到的姿态比对结果及身体比对结果，调大或调小智能健身设备施加给健身人员的健身阻力。

在本实施例中，所述智能健身设备10在确定出姿态比对结果反映出当前健身姿态标准或不标准，而身体比对结果反映出各项身体数据各自小于对应预设数值范围的下限值或处于该预设数值范围内或大于该预设数值范围的上限值后，可通过将所述姿态比对结果与所述身体比对结果进行结合，以根据具体的结合内容调大或调小所述智能健身设备10施加给健身人员的健身阻力，从而灵活地调节健身设备施加在健身者上的健身强度，使健身者在维持标准健身姿态的情况下达到安全有效的健身效果，提升健身效率。

下面以身体比对结果所包括的心率比对结果与上述姿态比对结果进行结合为例，对步骤s240的具体执行过程进行详细阐述。

可选地，请参照图4，图4是图2中的步骤s240包括的子步骤的流程示意图之一。在本实施例中，所述步骤s240包括子步骤s241～子步骤s243。

子步骤s241，若姿态比对结果为当前健身姿态标准，且身体比对结果为当前心率值小于与已健身时长匹配的预设心率值范围的心率下限值，则按照与当前心率值所处的目标心率范围对应的预设阻力数值，调大智能健身设备当前施加的健身阻力。

在本实施例中，当所述姿态比对结果为当前健身姿态标准，且所述身体比对结果为当前心率值小于与已健身时长匹配的预设心率值范围的心率下限值时，表明健身人员当前执行的健身姿态比较标准，但健身人员在当前健身阻力下的压力并不大，所述智能健身设备10需要施加比所述预设心率值范围所对应的预设阻力数值更大的健身阻力，此时该智能健身设备10将对应按照与当前心率值所处的目标心率范围相对应的预设阻力数值调大当前健身阻力，以确保健身人员在维持健身姿态标准的情况下能够达到有效的锻炼效果。

子步骤s242，若姿态比对结果为当前健身姿态标准，且身体比对结果为当前心率值处于与已健身时长匹配的预设心率值范围内，则维持智能健身设备当前施加的健身阻力不变。

在本实施例中，当所述姿态比对结果为当前健身姿态标准，且所述身体比对结果为当前心率值处于与已健身时长匹配的预设心率值范围内时，表明健身人员当前执行的健身姿态比较标准，同时健身人员当前心率正处于既保证了健身安全性又保证了健身有效性的心率阶段，所述智能健身设备10当前施加的健身阻力对健身人员来说正合适，此时该智能健身设备10将维持当前施加的健身阻力不变。

子步骤s243，若姿态比对结果为当前健身姿态标准，且身体比对结果为当前心率值大于与已健身时长匹配的预设心率值范围的心率上限值，则按照与当前心率值所处的目标心率范围对应的预设阻力数值，调小智能健身设备当前施加的健身阻力。

在本实施例中，当所述姿态比对结果为当前健身姿态标准，且所述身体比对结果为当前心率值大于与已健身时长匹配的预设心率值范围的心率上限值时，表明健身人员当前执行的健身姿态比较标准，但健身人员在当前健身阻力下的压力过大，所述智能健身设备10需要施加比所述预设心率值范围所对应的预设阻力数值更小的健身阻力，此时该智能健身设备10将对应按照与当前心率值所处的目标心率范围相对应的预设阻力数值调小当前健身阻力，以确保健身人员在维持健身姿态标准的情况下能够达到有效的锻炼效果。

可选地，请参照图5，图5是图2中的步骤s240包括的子步骤的流程示意图之二。在本申请实施例中，所述步骤s240还可以包括子步骤s245～子步骤s247。

子步骤s245，若姿态比对结果为当前健身姿态不标准，且身体比对结果为当前心率值小于与已健身时长匹配的预设心率值范围的心率下限值，则将智能健身设备当前施加的健身阻力调整为与当前心率值所处的目标心率范围对应的预设阻力数值，而后按照第一阻力衰减值调小智能健身设备当前施加的健身阻力。

在本实施例中，当所述姿态比对结果为当前健身姿态不标准，且所述身体比对结果为当前心率值小于与已健身时长匹配的预设心率值范围的心率下限值时，表明健身人员当前执行的健身姿态不太标准，但健身人员在当前健身阻力下的压力也不大，健身人员当前过于懈怠，所述智能健身设备10需要施加比所述预设心率值范围所对应的预设阻力数值更大的健身阻力来敦促健身人员进行健身，此时该智能健身设备10将对应按照与当前心率值所处的目标心率范围相对应的预设阻力数值调大当前健身阻力，同时为避免健身人员在突然增大的阻力下受伤，该智能健身设备10也会按照第一阻力衰减值调小当前完成调节操作的健身阻力，以促使健身人员的健身姿态趋向于标准状态，并同时达到安全有效的锻炼效果。

子步骤s246，若姿态比对结果为当前健身姿态不标准，且身体比对结果为当前心率值处于与已健身时长匹配的预设心率值范围内，则按照第二阻力衰减值调小智能健身设备当前施加的健身阻力。

在本实施例中，当所述姿态比对结果为当前健身姿态不标准，且所述身体比对结果为当前心率值处于与已健身时长匹配的预设心率值范围内时，表明健身人员当前执行的健身姿态不太标准，但健身人员在当前健身阻力下的压力实质处于比较合适的阶段，健身人员得到了有效锻炼，但出于健身人员健身姿态标准的考虑，所述智能健身设备10需要施加比所述预设心率值范围所对应的预设阻力数值稍小的健身阻力，此时该智能健身设备10将对应按照第二阻力衰减值调小当前施加的健身阻力，以促使健身人员的健身姿态趋向于标准状态，并同时达到安全有效的锻炼效果。其中，所述第一阻力衰减值不大于所述第二阻力衰减值，使所述智能健身设备10得以根据不同的健身状况有效敦促健身人员执行所述预存健身方案。

子步骤s247，若姿态比对结果为当前健身姿态不标准，且身体比对结果为当前心率值大于与已健身时长匹配的预设心率值范围的心率上限值，则将智能健身设备当前施加的健身阻力调整为与当前心率值所处的目标心率范围对应的预设阻力数值，而后按照第三阻力衰减值调小智能健身设备当前施加的健身阻力。

在本实施例中，当所述姿态比对结果为当前健身姿态不标准，且所述身体比对结果为当前心率值大于与已健身时长匹配的预设心率值范围的心率上限值时，表明健身人员当前执行的健身姿态不太标准，而健身人员在当前健身阻力下的压力过大，健身人员当前健身强度过大，所述智能健身设备10需要施加比所述预设心率值范围所对应的预设阻力数值更小的健身阻力来敦促健身人员进行健身，此时该智能健身设备10将对应按照与当前心率值所处的目标心率范围相对应的预设阻力数值调小当前健身阻力，同时为避免调小的阻力仍有可能对健身人员造成伤害，该智能健身设备10也会按照第三阻力衰减值调小当前完成调节操作的健身阻力，以促使健身人员的健身姿态趋向于标准状态，并同时达到安全有效的锻炼效果。其中，所述第二阻力衰减值不大于所述第三阻力衰减值，使所述智能健身设备10得以根据不同的健身状况有效减少健身人员因健身过度而受伤的情况。

在本申请实施例中，所述智能健身设备10通过执行上述健身强度调控方法，能够灵活地调节健身设备施加在健身者上的健身强度，使健身者在维持标准健身姿态的情况下达到安全有效的健身效果，提升健身效率。

在本申请中，为确保所述智能健身设备10所包括的健身强度调控装置100能够正常实施，本申请通过对所述健身强度调控装置100进行功能模块划分的方式实现其功能。下面对本申请提供的健身强度调控装置100的具体组成进行相应描述。

请参照图6，图6是本申请实施例提供的健身强度调控装置100的模块组成示意图。在本申请实施例中，所述健身强度调控装置100包括健身数据获取模块110、方案数据查找模块120、健身状况比对模块130及健身阻力调节模块140。

健身数据获取模块110，用于获取健身人员当前的健身姿态、身体状况数据以及已健身时长。

方案数据查找模块120，用于在与该健身人员对应的预存健身方案中，查找与已健身时长对应的预设锻炼姿态以及与预设锻炼姿态对应的预设身体数据。

健身状况比对模块130，用于将健身姿态与预设锻炼姿态进行比对，并将身体状况数据与预设身体数据进行比对。

健身阻力调节模块140，用于根据得到的姿态比对结果及身体比对结果，调大或调小智能健身设备施加给健身人员的健身阻力。

在本实施例中，所述健身数据获取模块110获取健身人员当前的健身姿态的方式，包括：

获取图像采集单元14在当前时刻之前的预设时间段内，针对健身人员采集到的多张健身图像；

针对每张健身图像，基于关节提取神经网络提取该健身图像中的人体关节点，并根据提取出的人体关节点确定健身人员在该健身图像中的肢体分布位置信息；

按照各健身图像的采集时间顺序，将多张健身图像各自的肢体分布位置信息进行比对，得到健身人员在预设时间段内的肢体位置变化状况；

基于健身人员在预设时间段内的肢体位置变化状况进行姿态预测，得到健身人员当前的健身姿态。

在本实施例中，所述健身阻力调节模块140根据得到的姿态比对结果及身体比对结果，调大或调小智能健身设备施加给健身人员的健身阻力的方式，包括：

若姿态比对结果为当前健身姿态标准，且身体比对结果为当前心率值小于与已健身时长匹配的预设心率值范围的心率下限值，则按照与当前心率值所处的目标心率范围对应的预设阻力数值，调大智能健身设备10当前施加的健身阻力；

若姿态比对结果为当前健身姿态标准，且身体比对结果为当前心率值处于与已健身时长匹配的预设心率值范围内，则维持智能健身设备10当前施加的健身阻力不变；

若姿态比对结果为当前健身姿态标准，且身体比对结果为当前心率值大于与已健身时长匹配的预设心率值范围的心率上限值，则按照与当前心率值所处的目标心率范围对应的预设阻力数值，调小智能健身设备10当前施加的健身阻力。

在本实施例中，所述健身阻力调节模块140根据得到的姿态比对结果及身体比对结果，调大或调小智能健身设备施加给健身人员的健身阻力的方式，还包括：

若姿态比对结果为当前健身姿态不标准，且身体比对结果为当前心率值小于与已健身时长匹配的预设心率值范围的心率下限值，则将智能健身设备10当前施加的健身阻力调整为与当前心率值所处的目标心率范围对应的预设阻力数值，而后按照第一阻力衰减值调小智能健身设备10当前施加的健身阻力；

若姿态比对结果为当前健身姿态不标准，且身体比对结果为当前心率值处于与已健身时长匹配的预设心率值范围内，则按照第二阻力衰减值调小智能健身设备10当前施加的健身阻力；

若姿态比对结果为当前健身姿态不标准，且身体比对结果为当前心率值大于与已健身时长匹配的预设心率值范围的心率上限值，则将智能健身设备10当前施加的健身阻力调整为与当前心率值所处的目标心率范围对应的预设阻力数值，而后按照第三阻力衰减值调小智能健身设备10当前施加的健身阻力。

需要说明的是，本申请实施例所提供的健身强度调控装置100，其基本原理及产生的技术效果与前述应用于健身强度调控方法相同，为简要描述，本实施例部分未提及之处，可参考上述的针对健身强度调控方法的描述内容。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个可读存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案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可读存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的可读存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

综上所述，在本申请实施例提供的健身强度调控方法、智能健身设备及可读存储介质中，本申请通过获取健身人员当前在智能健身设备处对应的健身姿态、身体状况数据以及已健身时长，而后在与该健身人员对应的预存健身方案中，查找与已健身时长对应的预设锻炼姿态以及与预设锻炼姿态对应的预设身体数据，接着将健身姿态与预设锻炼姿态进行比对，并将身体状况数据与预设身体数据进行比对，进而根据得到的姿态比对结果及身体比对结果，调大或调小智能健身设备施加给健身人员的健身阻力，从而灵活地调节健身设备施加在健身者上的健身强度，使健身人员的健身姿态趋向于预存健身方案中记录的锻炼姿态，并确保健身人员处于安全有效的健身状态，提升健身效率。

以上所述，仅为本申请的各种实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。