一种运动协同管理系统

本发明涉及数据处理，尤其涉及一种运动协同管理系统。

背景技术：

1、随着学生学业压力的增加，运动量的减少成为了普遍现象。为了改善学生的身体健康状况，保证学生在校外也同样进行户外运动，运动协同管理成为了必要手段。

2、中国专利公开号：cn116416096a公开了一种运动协同管理方法、系统、智能终端及存储介质，包括：根据人员基础检测信息确定当前人员对应的第一监管端；生成基础训练计划信息；根据变化检测信息与基础训练计划信息以确定调整训练计划信息；根据补充计划检测信息与调整训练计划信息以确定最终训练计划信息；实时获取当前训练检测信息，根据训练检测信息生成训练成绩信息；获取成绩审核结果检测信息，根据成绩审核结果检测信息、训练成绩信息、最终训练计划信息、人员基础检测信息以及变化检测信息生成运动简报信息，并将运动简报信息进行存储和显示。该发明实现了对学生校外体育训练信息的管理，未实现对学生个人身体状况以及校内体测数据的综合分析，存在对学生校外运动信息分析效率低，管理不准确的问题。

技术实现思路

1、为此，本发明提供一种运动协同管理系统，用以克服现有技术中对学生校外运动信息分析效率低，管理不准确的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种运动协同管理系统，包括：

3、信息获取模块，用以获取用户的用户信息、体测信息和静息心率，还用以根据预设分析周期周期性获取用户进行运动时的心率和速度；

4、身份匹配模块，用以将用户信息与体测信息进行匹配，以得到用户的体测数据；

5、运动分析模块，用以根据用户的心率和速度对用户的运动情况和单次运动量进行分析；

6、信息存储模块，用以统计用户每天进行运动时的心率、单次运动量和运动情况，以得到每日心率、每日运动量和每日运动情况并存储；

7、运动调整模块，用以根据已存储的每日心率和静息心率对用户的运动情况的分析过程进行调整，还用以根据已存储的每日运动情况对用户的运动情况的调整过程进行优化；

8、达标分析模块，用以根据用户的每日运动量对用户的达标情况进行分析；

9、体测分析模块，用以根据体测数据对用户的评分信息进行分析；

10、达标调整模块，用以根据已存储的用户的每日运动量对用户的达标情况的分析过程进行调整，还用以根据用户的评分信息对用户的达标情况的调整过程进行优化；

11、输出模块，用以对用户的达标情况进行输出。

12、进一步地，所述运动分析模块设有情况分析单元，其用以将用户的速度与速度阈值、用户的心率与心率阈值进行比对，并根据比对结果对用户的运动情况进行分析，其中：

13、当v＜v1且p1＞p时，所述情况分析单元判定用户的运动情况为中途休息；

14、当v＞v2且p1＜p时，所述情况分析单元判定用户的运动情况为异常运动；

15、当v1≤v≤v2时，所述情况分析单元判定用户的运动情况为正常运动；

16、其中，v表示用户的速度，p1表示用户的心率，v1表示第一速度阈值，v2表示第二速度阈值，p表示心率阈值；

17、所述运动分析模块还设有运动量分析单元，其用以根据用户的运动情况和速度对单次运动量进行分析，其中：

18、当运动情况为正常运动时，所述运动量分析单元统计正常运动的次数并计算第一运动量参数s1(n1)，设定s1(n1)＝v/60；

19、当运动情况为异常运动时，所述运动量分析单元统计异常运动的次数并计算第二运动量参数s2(n2)，设定s2(n2)＝v/75；

20、当运动情况为中途休息时，所述运动量分析单元统计中途休息的次数；

21、所述运动量分析单元计算第一运动量参数和第二运动量参数的和作为单次运动量，记做：

22、

23、其中，s表示单次运动量，n1表示正常运动的次数，n2表示异常运动的次数。

24、进一步地，所述信息存储模块统计用户每天中的正常运动的次数、异常运动的次数和中途休息的次数之和作为每日运动情况，记做：

25、d＝∑n1+∑n2+∑n3

26、其中，∑n1表示用户每天中运动情况为正常运动的次数，∑n2表示用户每天中运动情况为异常运动的次数，∑n3表示用户每天中运动情况为中途休息的次数；

27、所述信息存储模块统计用户每天进行运动时的心率，并计算统计的心率的平均值作为每日心率，记做：p＝∑p1/d，其中，p表示每日心率，∑p1表示统计的用户每天进行运动时的心率；

28、所述信息存储模块计算用户每天中的单次运动量之和作为每日运动量。

29、进一步地，所述运动调整模块设有情况调整单元，其用以根据已存储的每日心率、静息心率和用户年龄对心率阈值进行调整，调整后的心率阈值为p1，设定p1＝p×logp[q+(220-y-q)×p/(220-y)],其中，q表示静息心率，y表示用户年龄。

30、进一步地，所述运动调整模块还设有情况优化单元，其用以根据每日运动情况对心率阈值的调整过程进行优化，其中：

31、当∑n2/d＞α时，所述情况优化单元判定异常运动次数多，对心率阈值的调整过程进行优化，优化后的心率阈值为p2，设定p2＝p1×α1-∑n2)/d；

32、当∑n2/d＞α时，所述情况优化单元判定异常运动次数少，不对心率阈值的调整过程进行优化；

33、其中，α表示比对参数。

34、进一步地，所述达标分析模块将用户的每日运动量和运动量参数进行比对，并根据比对结果对用户的达标情况进行分析，其中：

35、当r≥r时，所述达标分析模块判定用户的达标情况为已达标；

36、当r＜r时，所述达标分析模块判定用户的达标情况为未达标；

37、其中，r表示用户的每日运动量，r表示运动量参数，设定r＝v2/2.5。

38、进一步地，所述体测分析模块根据用户的身高、体重和体测总成绩通过素质评分公式计算用户的素质评分，所述体测分析模块设有素质评分公式如下：

39、a＝m/(l2×24)×f1

40、其中，a表示素质评分，m表示用户的体重，l表示用户的身高，f1表示体测总成绩；

41、所述体测分析模块根据用户的体测总成绩和跑步成绩通过成绩评分公式计算用户的成绩评分，所述体测分析模块设有成绩评分公式如下：

42、b＝f2×100/f12

43、其中，b表示成绩评分，f2表示跑步成绩。

44、进一步地，所述达标调整模块设有达标调整单元，其用以根据已存储的用户的每日运动量对运动量参数进行调整，调整后的运动量参数为r1，设定：

45、

46、其中，r(j)表示已存储的每日运动量，j表示已存储的天数，jmax表示已存储的天数的最大值。

47、进一步地，所述达标调整模块还设有达标优化单元，其用以将用户的素质评分与素质评分阈值进行比对，并根据比对结果对运动量参数的调整过程进行优化，其中：

48、当a≥a时，所述达标优化单元判定素质评分良好，不对运动量参数的调整过程进行优化；

49、当a＜a时，所述达标优化单元判定素质评分差，对运动量参数的调整过程进行优化，优化后的运动量参数为r2，设定r2＝r1×a/a；

50、其中，a表示素质评分阈值，50≤a≤70。

51、进一步地，所述达标调整模块还设有达标校正单元，其用以将成绩评分与成绩评分阈值进行比对，并根据比对结果对运动量参数的优化过程进行校正，其中：

52、当b≥b时，所述达标校正单元判定成绩评分良好，不对运动量参数的优化过程进行校正；

53、当b＜b时，所述达标校正单元判定成绩评分差，对运动量参数的优化过程进行校正，校正后的运动量参数为r3，设定r3＝r2×(1+logb)；

54、其中，b表示成绩评分阈值，1.2≤b≤1.8。

55、与现有技术相比，本发明的有益效果在于，通过所述信息获取模块对户的用户信息、体测信息和静息心率、进行运动时的心率和速度的获取，以提高数据获取的准确度，从而提高系统对学生校外运动信息的分析效率，提高管理的准确度，通过所述身份匹配模块对用户信息和体测信息的匹配，以获取到用户的体测数据，实现对学生校内体测数据的获取，增加系统分析的多样性，从而提高系统对学生校外运动信息的分析效率，提高管理的准确度，通过所述运动分析模块对用户心率和速度的分析，以分析出用户的运动情况和单次运动量，用运动情况表示用户进行校外运动中各时间段的情况，从而提高系统对学生校外运动信息的分析效率，提高管理的准确度，通过所述信息存储模块对心率、单次运动量和运动情况的统计，以得到并存储每日心率、每日运动量和每日运动情况，增加系统数据分析的多样性，从而提高系统对学生校外运动信息的分析效率，提高管理的准确度，通过所述运动调整模块对已存储的每日心率、静息心率和每日运动情况的分析，以对运动情况的分析过程进行调整和优化，使运动情况与学生运动中的操作情况相关，实现对学生是否存在违规操作等异常行为的分析，从而提高系统对学生校外运动信息的分析效率，提高管理的准确度，通过所述达标分析模块对用户的每日运动量的分析，以分析出用户的达标情况，用达标情况表示用户是否完成了系统中分析出用户应完成的运动量，从而提高系统对学生校外运动信息的分析效率，提高管理的准确度，通过所述体测分析模块对体测数据的分析，以分析出评分信息，用评分信息表示学生在校内的体测数据与标准数据的关系，从而提高系统对学生校外运动信息的分析效率，提高管理的准确度，通过所述达标调整模块对已存储的用户的每日运动量和评分信息的分析，以对达标情况的分析过程进行调整和优化，使达标情况与学生个人情况相关，从而提高系统对学生校外运动信息的分析效率，提高管理的准确度，通过所述输出模块对用户达标情况的输出，以提高系统输出的准确度，从而提高系统对学生校外运动信息的分析效率，提高管理的准确度。