体质水平估计方法、装置、可穿戴设备及存储介质与流程

1.本技术涉及可穿戴设备技术领域，具体涉及一种体质水平估计方法、装置、可穿戴设备及存储介质。


背景技术：

2.目前，人们越来越关注自己的健康状态，经常需要对自己的体质水平进行估计。目前，传统估计体质水平的方法一般会选择一些相关的生理指标，并且提前收集这些生理指标的正常数据；然后运用一些简便有效的测量手段，选择若干数量的用户同时进行多项生理指标的测量，并将测量的结果按照一定的规则进行评分，根据各项指标的评分对体质水平进行分析。传统的体质水平估计方法的学习成本和门槛较高，因此需要一种使得体质水平变得具体和数值化的高效的估计方法。


技术实现要素：

3.本技术实施例公开了一种体质水平估计方法、装置、可穿戴设备及存储介质，能够将体质水平数值化，提高了体质水平估计的效率。
4.本技术实施例公开一种体质水平估计方法，其特征在于，应用于可穿戴设备，所述方法包括：
5.获取所述用户在所述静息状态下的静息生命体征信息；
6.根据所述用户的身体质量指数以及所述静息生命体征信息计算所述用户在所述静息状态下的基础体质指数；
7.获取所述用户在所述活动状态下的活动生命体征信息；
8.根据所述活动生命体征信息计算所述用户的活动体质指数；
9.根据所述基础体质指数和所述活动体质指数确定所述用户的总体健康指数。
10.作为一种可选的实施方式，所述静息生命体征信息，包括：静息心率、静息呼吸率以及所述静息状态下的第一实时心率；所述根据所述用户的身体质量指数以及所述静息生命体征信息计算所述用户在所述静息状态下的基础体质指数，包括：
11.根据所述用户的所述静息心率计算心率指数；
12.根据所述用户的所述静息呼吸率计算呼吸指数；
13.根据所述用户的所述静息状态下的第一实时心率计算静息代谢当量；
14.根据所述用户的所述身体质量指数、所述呼吸指数、所述心率指数、所述静息代谢当量以及与各个指数对应的指数权重确定所述用户在所述静息状态下的基础体质指数；所述身体质量指数的指数权重最大。
15.作为一种可选的实施方式，所述根据所述用户的所述静息心率计算心率指数，包括：
16.根据所述用户对应的年龄区间，对所述静息心率进行标准化，得到与所述年龄区间对应的所述心率指数；
17.或者，所述根据所述用户的所述静息呼吸率计算呼吸指数，包括：
18.根据所述用户对应的年龄区间，对所述静息呼吸率进行标准化，得到与所述年龄区间对应的所述呼吸指数。
19.作为一种可选的实施方式，所述活动生命体征信息包括所述活动状态下的第二实时心率；所述根据所述活动生命体征信息计算所述用户的活动体质指数，包括：
20.根据所述用户在累计周期内的所述第二实时心率计算所述累计周期对应的平均活动代谢当量；
21.根据总体周期包括的各个所述累计周期分别对应的平均活动代谢当量计算所述用户的活动体质指数。
22.作为一种可选的实施方式，所述根据所述用户在累计周期内的所述第二实时心率计算所述累计周期对应的平均活动代谢当量，包括：
23.根据所述用户的所述第二实时心率在所述累计周期内按采样间隔计算各个所述采样间隔对应的单独活动代谢当量，并根据计算得到的各个所述单独活动代谢当量确定所述用户在所述累计周期内的平均活动代谢当量；
24.所述根据总体周期包括的各个所述累计周期分别对应的平均活动代谢当量计算所述用户的活动体质指数，包括：
25.统计所述总体周期内包括的各个所述累计周期分别对应的所述平均活动代谢当量超过量程阈值的次数；
26.根据统计得到的次数计算所述用户的活动体质指数。
27.作为一种可选的实施方式，所述活动体质指数不超过第一阈值。
28.作为一种可选的实施方式，在所述获取所述用户在所述静息状态下的静息生命体征信息之前，所述方法还包括：
29.检测所述用户的静息生命体征信息或活动生命体征信息的信号强度；
30.在所述静息生命体征信息或所述活动生命体征信息的信号强度低于信号阈值时，向所述可穿戴设备发送提示信息；所述提示信息用于提醒所述用户重新佩戴所述可穿戴设备。
31.本技术实施例公开一种体质水平估计装置，所述装置包括：
32.第一获取模块，用于获取所述用户在所述静息状态下的静息生命体征信息；
33.第一计算模块，用于根据所述用户的身体质量指数以及所述静息生命体征信息计算所述用户在所述静息状态下的基础体质指数；
34.第二获取模块，用于获取所述用户在所述活动状态下的活动生命体征信息；
35.第二计算模块，用于根据所述活动生命体征信息计算所述用户的活动体质指数；
36.确定模块，用于根据所述基础体质指数和所述活动体质指数确定所述用户的总体健康指数。
37.本技术实施例公开一种可穿戴设备，包括存储器及处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现本技术实施例公开的任意一种体质水平估计方法。
38.本技术实施例公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行本技术实施例公开的任意一种体质水平估计方法。
39.与相关技术相比，本技术实施例具有以下有益效果：
40.将用户的状态分为静息状态和活动状态，并且获取用户在静息状态下的静息生命体征信息以及用户在活动状态下的活动生命体征信息；根据用户的身体质量指数以及静息生命体征信息计算用户在静息状态下的基础体质指数，以及根据活动生命体征信息计算用户的活动体质指数，最后根据基础体质指数和活动体质指数确定用户的总体健康指数。本技术实施例通过计算用户的基础体质指数和活动体质指数获得总体健康指数，将体质水平数值化，提高了体质水平估计的效率。
附图说明
41.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，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的附图。
42.图1是本技术实施例公开的一种体质水平估计方法的流程示意图；
43.图2是本技术实施例公开的另一种体质水平估计方法的流程示意图；
44.图3是本技术实施例公开的一种体质水平估计方法的程序框图；
45.图4是本技术实施例公开的另一种体质水平估计方法的流程示意图；
46.图5是本技术实施例公开的一种体质水平估计装置的结构示意图；
47.图6是本技术实施例公开的一种可穿戴设备的结构示意图。
具体实施方式
48.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
49.需要说明的是，本技术实施例及附图中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
50.本技术实施例公开了一种体质水平估计方法、装置、可穿戴设备及存储介质，能够将体质水平数值化，提高了体质水平估计的效率。以下分别进行详细说明。
51.本技术实施例所示的方法适用于可穿戴设备。其中，可穿戴设备即可以直接穿戴在用户身上，或是整合到用户的衣服或配件中的一种便携式电子设备。可穿戴设备不仅仅是一种硬件设备，更可以通过软件支持以及数据交互、云端交互来实现强大的智能功能，比如计算功能等。可穿戴设备还可以连接到各类终端，与各类终端进行信息交互，其中，终端可以是与可穿戴设备连接或绑定的手机、平板电脑或可穿戴设备等终端。例如，可穿戴设备的用户可以为儿童，与可穿戴设备连接或绑定的终端用户可以为儿童的家长或监护人，通过上述方式可以使得家长或监护人能够及时监测儿童的体质水平，了解儿童的健康状况。
52.可穿戴设备可以包括但不限于以手腕为支撑的智能手表或智能手环、以手指为支
撑的智能戒指、以脚为支撑的智能鞋或智能袜子、以头部为支撑的智能眼镜、智能头盔或智能头带等，以及智能服装、书包、拐杖、配饰等各类非主流产品。
53.请参阅图1，图1是本技术实施例公开的一种体质水平估计方法的流程示意图。如图1所示，该体质水平估计方法可以包括以下步骤：
54.101、获取用户在静息状态下的静息生命体征信息。
55.静息状态可以指用户没有进行运动的生理状态，比如用户在静坐、睡眠等休息状态下的生理状态；静息生命体征信息用于指示用户在静息状态下的生命体征信息。
56.可穿戴设备可采集用户的运动数据，运动数据可以包括用户的运动种类和运动强度。根据运动数据可以确定用户是处于静息状态还是活动状态。可选的，可穿戴设备可以通过加速度传感器采集用户的运动数据，运动数据可以是加速度数据；或者，可穿戴设备可以通过陀螺仪传感器采集用户的运动数据，运动数据可以是角速度数据等。
57.静息生命体征信息可以包括用户在静息状态下的心率、呼吸率、血氧饱和度、血压、温度、皮肤电导率等生理数据。
58.测量静息生命体征信息的方法可以包括光学测量、生物电势测量、阻抗测量，或者使用微机电系统(micro-electro-mechanical system，mems)传感器进行测量，但不限于此。
59.在一些实施例中，在确定用户处于静息状态下时，可以通过可穿戴设备中内置的光电传感器获取光电容积脉搏波(ppg)信号，ppg信号中包含多种频率信号，比如心率、呼吸率、压力反射、体温调节等。对ppg信号进行分离和滤波，可以得到用户的当前心率、呼吸率。可选的，对ppg信号进行分离和滤波的方法可以包括数字滤波法、小波变换法和功率谱法等，具体不作限定。基于ppg信号获取用户的心率和呼吸率可以便携、快速、准确地测量心率和呼吸率。
60.需要说明的是，可以在用户处于静息状态时，直接获取用户在静息状态下的静息生命体征信息；或者，可以在用户处于静息状态时，采集用户的静息生命体征信息，并存储在可穿戴设备中，在计算总体健康指数时，获取存储在可穿戴设备中的静息状态下的静息生命体征信息。
61.在一些可选的实施方式，可以根据氧合血红蛋白和血红蛋白在不同波长的光下的吸收特性，通过光电传感器得到氧合血红蛋白和血红蛋白在不同波长下的ppg信号，从而得到血氧饱和度，作为静息生命体征信息。
62.102、根据用户的身体质量指数以及静息生命体征信息计算用户在静息状态下的基础体质指数。
63.身体质量指数(body mass index，bmi)指数，是国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准，计算公式为：bmi＝体重
÷
身高2。用户可以通过可穿戴设备输入自己的身高、体重、年龄、性别等用户信息并定期进行更新。
64.本技术实施例可以基于用户当前的身体质量指数、静息状态下心率、呼吸率等静息生命体征信息计算基础体质指数。
65.103、获取用户在活动状态下的活动生命体征信息。
66.活动状态可以指用户进行运动时的生理状态，比如用户在步行、跑步等运动状态下的生理状态；活动生命体征信息用于指示用户在活动状态下的生命体征信息。
67.活动生命体征信息可以包括用户在活动状态下的心率、呼吸率、血氧饱和度、血压等生理数据。
68.需要说明的是，可以在用户处于活动状态时，直接获取用户在活动状态下的活动生命体征信息；或者，可以在用户处于活动状态时，采集用户的活动生命体征信息，并存储在可穿戴设备中，在计算总体健康指数时，获取存储在可穿戴设备中的活动状态下的活动生命体征信息。
69.104、根据活动生命体征信息计算用户的活动体质指数。
70.本技术实施例可以基于用户在活动状态下的心率、呼吸率等活动生命体征信息计算活动体质指数。活动体质指数用于指示用户在活动状态下的健康状态，反映了用户是否在科学、合理地进行运动。活动体质指数的数值越高，反映了用户的健康状态越好。
71.105、根据基础体质指数和活动体质指数确定用户的总体健康指数。
72.用户的总体健康指数可通过对用户的各项生理数据进行求和、取数值平均、加权平均、曲线映射等方法计算得出。
73.在一些实施例中，基于用户当前的身体质量指数，静息状态下的心率、呼吸率、血氧饱和度等静息生命体征信息等综合评定用户的基础体质水平，计算得到基础体质指数；同时根据用户的活动生命体征信息得到用户在一段时间内的活动体质指数，也就是获取用户在一段时间内的活动量，在基础体质指数的基础上进行一定的微调。也就是说，在用户运动或健康生活一段时间后，用户信息、静息生命体征等参数会随着时间发生改变，再通过一段时间内的活动量，综合这些参数确定用户的总体健康指数。总体健康指数可以用来指示用户当前的体质水平。
74.本技术实施例通过计算用户的基础体质指数和活动体质指数获得总体健康指数，将体质水平数值化，提高了体质水平估计的效率。
75.请参阅图2，图2是本技术实施例公开的另一种体质水平估计方法的流程示意图。如图2所示，该方法包括以下步骤：
76.201、获取用户在静息状态下的静息生命体征信息。
77.在一些实施例中，静息生命体征信息包括：静息心率、静息呼吸率以及静息状态下的第一实时心率。
78.静息心率是用户静息状态下的心率；静息呼吸率是用户静息状态下的呼吸率；第一实时心率是用户静息状态下的实时心率。
79.通过可穿戴设备的内置光电传感器以及加速度传感器获取用户的心率、呼吸、运动量、运动时间、运动强度等参数，同时通过输入的身高、体重、年龄、性别等用户信息并定期更新，一起组成了用户的生物信息矩阵。其中，心率可以反映心脏和动脉本身的机能状态，呼吸率可以反映用户肺部发育的功能状况，身高和体重可以评价用户的机体的营养状况和体型特点，活动强度和时间可以反映用户当日的活动情况。
80.在一些可选的实施方式中，可以将生物信息矩阵中的参数进行归一化，即将数据归一化到0～1之间，且每个参数所占的权重也不同，最终输出的总体健康指数会在0～100之间。
81.总体健康指数的数值越高，说明用户的体质水平越高。初始状态下，每位用户都会生成一个初始基础体质参数，这个参数对于用户来说，没有绝对性意义，需要用户与其他用
户进行比较，或者是用户每天监测自己当前的总体健康指数，在使用一段时间后，用户再与自己历史的总体健康指数进行对比或与其他用户进行对比。
82.202、根据用户的静息心率计算心率指数。
83.可选的，可以根据用户对应的年龄区间，对静息心率进行标准化，得到与年龄区间对应的心率指数。
[0084][0085]
其中，normal heart rate index是心率指数；heartrate是静息心率；(age:4-6)表示年龄段在4岁到6岁的用户；(age:6-8)表示年龄段在6岁到8岁的用户；(age:8-12)表示年龄段在8岁到12岁的用户；(other age)表示除了上述年龄段的其他年龄段的用户。可选的，心率指数的计算结果超过1可以只显示1，低于0则只显示0。
[0086]
203、根据用户的静息呼吸率计算呼吸指数。
[0087]
可选的，根据用户对应的年龄区间，对静息呼吸率进行标准化，得到与年龄区间对应的呼吸指数。
[0088][0089]
其中，normal resp.rate index是呼吸指数；resp.rate是静息呼吸率；(age:4-6)表示年龄段在4岁到6岁的用户；(age:6-8)表示年龄段在6岁到8岁的用户；(age:8-12)表示年龄段在8岁到12岁的用户；(other age)表示除了上述年龄段的其他年龄段的用户。可选的，呼吸指数的计算结果超过1可以只显示1，低于0则只显示0。
[0090]
204、根据用户的静息状态下的第一实时心率计算静息代谢当量。
[0091]
rest normal metabolic equivalents＝0.05
×
(rest current hr-min hr)+1(3)
[0092]
其中，rest normal metabolic equivalents是静息代谢当量；rest current hr是静息状态下的第一实时心率；min hr是用户的静息心率，也可以指心率最小值，在一段时间内可以是一个定值。
[0093]
在一些实施例中，可以对用户的身体质量指数进行标准化。
[0094][0095]
其中，normal body mass index是标准化后的身体质量指数，bmi是身体质量指数。
[0096]
205、根据用户的身体质量指数、呼吸指数、心率指数、静息代谢当量以及与各个指数对应的指数权重确定用户在静息状态下的基础体质指数。
[0097][0098]
其中，rest body health index是基础体质指数；nme是静息代谢当量；nrri是呼吸指数；nhri是心率指数；|nbmi|是身体质量指数的绝对值。
[0099]
由公式(5)可见，身体质量指数的指数权重最大。因此对于身体质量指数过高的情况，基础体质指数具有较强的敏感性。示例性的，基础体质指数一般分布于25～70之间。
[0100]
各个指数对应的指数权重指的是身体质量指数、呼吸指数、心率指数以及静息代谢当量分别对应的指数权重。
[0101]
公式(5)中nbmi的指数权重是2，nme、nrri、nhri这三项的指数权重都只是1。因此，各个指数对应的指数权重可以指的是身体质量指数对应有指数权重。
[0102]
206、获取用户在活动状态下的活动生命体征信息。
[0103]
207、根据活动生命体征信息计算用户的活动体质指数。
[0104]
208、根据基础体质指数和活动体质指数确定用户的总体健康指数。
[0105]
在一些可选的实施方式，可以将用户的测量结果发送到服务器上，其中，测量结果可以包括基础体质指数、活动体质指数以及总体健康指数等。将测量结果与前一阶段的测量结果比较，也就是将当前的体质情况与前段时间的体质情况进行比较，提供对用户的体质发展趋势的分析报告。
[0106]
在另一些可选的实施方式中，可将用户的测量结果与其他用户的测量结果进行比较，分析该用户的体质发展状况是否处于同个年龄段内发展的正常范围。另外，还可以根据测试结果，分析影响用户体质水平的各种因素。
[0107]
一些可选的实施方式中，可穿戴设备可以与连接或绑定的手机、平板电脑或可穿戴设备等终端进行信息交互，比如可穿戴设备的使用者是儿童，与可穿戴设备连接或绑定的终端使用者是儿童的家长或者监护人，当家长发现儿童的体质水平有下降趋势时，让孩子进行一些增强体质水平的活动，及时采取相应的措施，以便更加有效地增强儿童的体质水平。
[0108]
本技术实施例通过可穿戴设备检测用户的生理参数，并且按照一定的标准和计算方法获得用户的基础体质水平和活动体质指数，最后得到总体健康指数用来评估用户体质水平，让体质水平变得具体和数据化。
[0109]
请参阅图3，图3是本技术实施例公开的一种体质水平估计方法的程序框图。如图3所示，通过加速度传感器获取活动强度，根据活动强度判断用户处于静息状态还是活动状态；如果用户处于活动状态，可以计算用户当前的活动水平，即当前的平均活动代谢当量；然后统计用户当天的活动水平，即当天的活动体质指数；同时通过光电传感器获取心率和
呼吸率，可以根据心率和呼吸率判断信号质量，如果信号质量差，提示用户重新佩戴手表；如果信号质量良好，就检测用户是否处于静息状态，如果用户处于静息状态，则计算用户的呼吸指数、心率指数、静息代谢当量。同时，根据用户输入的用户信息，即身高、体重、年龄、性别等信息，计算出身体质量指数，并对身体质量指数进行归一化，得到归一化身体质量指数。当用户处于静息状态以及手表信号质量良好时，根据呼吸指数、心率指数、静息代谢当量以及归一化身体质量指数计算基础体质指数。根据当天的活动水平以及基础体质指数输出当天的总体健康指数。通过用户全天的活动水平以及基础体质指数可以获得用户全天的总体健康指数，有利于用户及时关注自己每天的体质水平，以及体质水平的变化趋势。
[0110]
请参阅图4，图4是本技术实施例公开的另一种体质水平估计方法的流程示意图。
[0111]
401、获取用户在静息状态下的静息生命体征信息。
[0112]
在一些实施例中，检测用户的静息生命体征信息或活动生命体征信息的信号强度；在静息生命体征信息或活动生命体征信息的信号强度低于信号阈值时，向可穿戴设备发送提示信息；提示信息用于提醒用户重新佩戴可穿戴设备。其中，信号阈值是个临界值，信号强度低于信号阈值时表示用户没有正确佩戴可穿戴设备或者可穿戴设备出现故障等情况。
[0113]
402、根据用户的身体质量指数以及静息生命体征信息计算用户在静息状态下的基础体质指数。
[0114]
403、获取用户在活动状态下的活动生命体征信息。
[0115]
活动生命体征信息包括活动状态下的第二实时心率。可选的，还可以包括活动状态下的呼吸率、血氧饱和度等。第二实时心率是用户在活动状态下的实时心率。
[0116]
404、根据用户在累计周期内的第二实时心率计算累计周期对应的平均活动代谢当量。
[0117]
累计周期可以是30分钟，也可以是60分钟，具体不作限定。适宜的累计周期可以合理反映用户的第二实时心率的变化，以得到准确的平均活动代谢当量。平均活动代谢当量是用户在累计周期内活动代谢当量的平均值。其中，活动代谢当量可以由公式(6)计算得到。
[0118]
active normal metabolic equivalents＝0.05
×
(active current hr-min hr)+1
ꢀꢀꢀ
(6)
[0119]
其中，active normal metabolic equivalents是活动代谢当量；rest current hr是活动状态下的第二实时心率；min hr是用户的静息心率，也可以指心率最小值，在一段时间内可以是一个定值。
[0120]
405、根据总体周期包括的各个累计周期分别对应的平均活动代谢当量计算用户的活动体质指数。
[0121]
总体周期可以是一天、也可以是半天，或者是人为设置的小时数，用于衡量用户在总体周期内的活动水平。
[0122]
在一些实施例中，根据用户的第二实时心率在累计周期内按采样间隔计算各个采样间隔对应的单独活动代谢当量，并根据计算得到的各个单独活动代谢当量确定用户在累计周期内的平均活动代谢当量；统计总体周期内包括的各个累计周期分别对应的平均活动代谢当量超过量程阈值的次数；根据统计得到的次数计算用户的活动体质指数；活动体质
指数不超过第一阈值。
[0123][0124]
其中，anme表示单独活动代谢当量，单独活动代谢当量即各个采样间隔采集到的活动代谢当量，可以通过公式(6)计算得到；ipai表示平均活动代谢当量，可以显示为正整数。量程阈值为平均活动代谢当量确定了一个衡量标准，统计超过量程阈值的次数可以反映用户运动达标的次数；活动体质指数不超过第一阈值的意义是因为用户的活动体质指数是对基础体质指数的一个微调，以获得总体健康指数，因此活动体质指数不宜太高。
[0125]
示例性的，累计周期是30分钟，采样间隔是1分钟，量程阈值为满格100，总体周期是24小时，第一阈值是24。那么ipai是根据30分钟内采集的30个单独活动代谢当量计算得到的平均活动代谢当量；则活动体质指数可以是全天统计的每半小时ipai满格100的次数，假设每满格一次计为1分，活动体质指数不超过24分，即ipai在一天中超过量程阈值的次数不超过24次。
[0126]
406、根据基础体质指数和活动体质指数确定用户的总体健康指数。
[0127]
bhi＝rbhi
current
+cipai
full
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0128]
其中，bhi是总体健康指数；rbhi是基础体质指数；cipai是活动体质指数。rbhi可以显示为正整数。
[0129]
本技术实施例不仅根据用户的静息生命体征信息获得基础体质指数，还根据用户的活动生命体征信息获得活动体质指数，用于表征用户在一个时间段内的活动量。通过用户的活动体质指数对基础体质指数进行调整，从而得到总体健康指数，使得总体健康指数更加准确地反映用户的真实体质水平。
[0130]
请参阅图5，图5是本技术实施例公开的一种体质水平估计装置的结构示意图。该装置可应用于可穿戴设备，具体不做限定。如图5所示，体质水平估计装置500可包括：第一获取模块510、第一计算模块520、第二获取模块530、第二计算模块540、确定模块550。
[0131]
第一获取模块510，用于获取用户在静息状态下的静息生命体征信息；
[0132]
第一计算模块520，用于根据用户的身体质量指数以及静息生命体征信息计算用户在静息状态下的基础体质指数；
[0133]
第二获取模块530，用于获取用户在活动状态下的活动生命体征信息；
[0134]
第二计算模块540，用于根据活动生命体征信息计算用户的活动体质指数；
[0135]
确定模块550，用于根据基础体质指数和活动体质指数确定用户的总体健康指数。
[0136]
在一个实施例中，静息生命体征信息包括静息心率、静息呼吸率以及静息状态下的第一实时心率；第一计算模块520，可用于根据用户的静息心率计算心率指数；根据用户的静息呼吸率计算呼吸指数；根据用户的静息状态下的第一实时心率计算静息代谢当量；根据用户的身体质量指数、呼吸指数、心率指数、静息代谢当量以及与各个指数对应的指数权重确定用户在静息状态下的基础体质指数；身体质量指数的指数权重最大。
[0137]
在一个实施例中，第一计算模块520，还可用于根据用户对应的年龄区间，对静息心率进行标准化，得到与年龄区间对应的心率指数；或者，根据用户对应的年龄区间，对静息呼吸率进行标准化，得到与年龄区间对应的呼吸指数。
[0138]
在一个实施例中，活动生命体征信息包括活动状态下的第二实时心率；第二计算模块540，可用于根据用户在累计周期内的第二实时心率计算累计周期对应的平均活动代谢当量；根据总体周期包括的各个累计周期分别对应的平均活动代谢当量计算用户的活动体质指数。
[0139]
在一个实施例中，第二计算模块540，还用于根据用户的第二实时心率在累计周期内按采样间隔计算各个采样间隔对应的单独活动代谢当量，并根据计算得到的各个单独活动代谢当量确定用户在累计周期内的平均活动代谢当量；统计总体周期内包括的各个累计周期分别对应的平均活动代谢当量超过量程阈值的次数；根据统计得到的次数计算用户的活动体质指数。活动体质指数不超过第一阈值。
[0140]
在一个实施例中，该体质水平估计装置500，还用于检测用户的静息生命体征信息或活动生命体征信息的信号强度；在静息生命体征信息或活动生命体征信息的信号强度低于信号阈值时，向可穿戴设备发送提示信息；提示信息用于提醒用户重新佩戴所述可穿戴设备。
[0141]
请参阅图6，图6是本技术实施例公开的一种可穿戴设备的结构示意图。如图6所示，该可穿戴设备600可以包括：
[0142]
存储有可执行程序代码的存储器610；
[0143]
与存储器610耦合的处理器620；
[0144]
其中，处理器620调用存储器610中存储的可执行程序代码，执行本技术实施例公开的任一种体质水平估计方法。
[0145]
本技术实施例公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现本技术实施例公开的任意一种体质水平估计方法。
[0146]
应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本技术的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定特征、结构或特性可以以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本技术所必须的。
[0147]
在本技术的各种实施例中，应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
[0148]
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物单元，即可位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0149]
另外，在本技术各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0150]
上述集成的单元若以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可获取的存储器中。基于这样的理解，本技术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全部或者部分，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器中，包括若干请求用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务器或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器)执行本技术的各个实施例上述方法的部分或全部步骤。
[0151]
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(read-only memory，rom)、随机存储器(random access memory，ram)、可编程只读存储器(programmable read-only memory，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，eprom)、一次可编程只读存储器(one-time programmable read-only memory，otprom)、电子抹除式可复写只读存储器(electrically-erasable programmable read-only memory，eeprom)、只读光盘(compact disc read-only memory，cd-rom)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
[0152]
以上对本技术实施例公开的一种体质水平估计方法、装置、可穿戴设备及存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想。同时，对于本领域的一般技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。