申请/专利权人：亿慧云智能科技(深圳)股份有限公司

申请日：2023-11-28

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117316384B

主分类号：G16H20/60

分类号：G16H20/60;G16H20/30;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/762;G06T5/70;G06F16/36;G06V40/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2024.01.16#实质审查的生效;2023.12.29#公开

摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种运动计划自适应调整方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：对用户手部环境图像进行食物类型识别得到目标食物类型；利用智能戒指中的陀螺仪，获取用户对食物的入口次数，根据所述入口次数及利用智能戒指持续获取的用户手部环境图像进行食量统计得到食量数值并查询目标食物类型对应的单位热量计算得到热量摄入量；利用预训练的运动与摄入关系模型，根据所述用户身体健康参数集合、环境参数集合及目标运动计划，对所述热量摄入量进行热量摄入水平评估，并根据热量摄入评估结果对所述目标运动计划进行运动强度调整，得到自适应运动计划。根据饮食不同对于运动计划进行适应性调整，提高运动效率。

主权项：1.一种运动计划自适应调整方法，其特征在于，所述方法包括：利用智能戒指获取用户手部环境图像，并对所述用户手部环境图像进行目标对象识别，得到目标对象识别结果；当检测到目标对象识别结果中出现食物时，对所述用户手部环境图像中的食物进行特征提取操作，得到食物特征集合；利用预构建的饮食知识图谱对所述食物特征集合进行聚类操作，得到目标食物类型，其中，所述饮食知识图谱包括各种食材、菜谱的基本信息；利用所述智能戒指中的陀螺仪，获取用户对食物的入口次数，并根据所述入口次数及利用智能戒指持续获取的用户手部环境图像进行食量统计，得到食量数值；根据所述目标食物类型对应的单位热量及所述食量数值进行饮食热量统计，得到热量摄入量；获取预构建的用户身体健康参数集合、环境参数集合及目标运动计划；对所述用户身体健康参数集合、环境参数集合及目标运动计划进行特征提取，分别得到用户参数特征、环境参数特征及运动参数特征；利用预训练的运动与摄入关系模型中的人体正常消耗热量网络对所述用户参数特征及所述环境参数特征进行全连接预测识别，得到人体正常消耗值；利用所述运动与摄入关系模型中的运动热量消耗网络，根据所述运动参数特征对所述目标运动计划进行单个动作热量消耗预测，得到动作热量消耗序列；利用所述运动与摄入关系模型，根据所述人体正常消耗值对所述热量摄入量进行热量摄入水平评估，得到热量摄入评估结果；对所述热量摄入评估结果及所述运动参数特征进行差距运算，得到热量差距结果，并根据预设的运动调整规则、所述热量差距结果及所述动作热量消耗序列，对所述目标运动计划中各个动作进行强度调整，得到自适应运动计划；其中，所述利用预训练的运动与摄入关系模型之前，所述方法还包括：获取包含人体正常消耗热量网络、运动热量消耗网络及热量摄入评估网络的运动与摄入关系模型，及预构建的训练数据样本；利用预构建的人体环境消耗热量样本对预构建的人体正常消耗热量模型进行训练，得到第一训练模型参数，及利用预构建的运动课程样本对预构建的运动课程热量消耗模型进行训练，得到第二训练模型参数，并利用所述第一训练模型参数对所述人体正常消耗热量网络进行迁移学习，利用所述第二训练模型参数对所述运动热量消耗网络进行迁移学习；依次从所述训练数据样本中提取一个目标训练样本，并利用所述运动与摄入关系模型对所述目标训练样本进行网络正向计算，得到预测评估结果；利用交叉熵损失算法计算所述目标训练样本对应的真实评估标签与所述预测评估结果之间的损失值，并对所述损失值进行最小化计算，得到所述损失值最小时的网络模型参数，并根据所述网络模型参数，对所述运动与摄入关系模型进行网络逆向参数更新，得到更新运动与摄入关系模型；判断所述损失值的收敛性；当所述损失值未收敛时，返回上述依次从所述训练数据样本中提取一个目标训练样本的操作步骤，对所述更新运动与摄入关系模型进行迭代优化；当所述损失值收敛时，停止训练过程，得到训练完成的运动与摄入关系模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 亿慧云智能科技(深圳)股份有限公司 运动计划自适应调整方法、装置、设备及存储介质

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