人体成分检测的方法、系统、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及人工智能(artificial intelligence，ai)领域，尤其涉及一种人体成分检测的方法、系统、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.目前市场上的体脂秤大多只能测量用户的体重信息，当体脂秤结合测得的用户体重信息对用户的其它身体成分(如身体内脂肪、肌肉、蛋白质、矿物质等成分)进行检测或评价时，需要用户手动输入自身的一些辅助信息，例如身高、性别等信息，操作繁琐，检测效率低，影响用户的使用体验。


技术实现要素：

3.本技术提供一种人体成分检测的方法、系统、电子设备及存储介质，可以在不需要用户手动输入辅助信息的情况进行人体成分的检测，减少用户操作，有效提高检测效率。
4.为达到上述目的，本技术采用如下技术方案：
5.第一方面，提供一种人体成分检测的方法，包括：
6.获取用户的体重以及所述用户的足底的压力分布图；将所述体重以及所述压力分布图输入预设的第一检测模型中，获得所述第一检测模型输出的所述用户的辅助信息，其中，所述辅助信息为用于辅助检测人体成分的信息，所述辅助信息包括所述用户的身高和性别，所述第一检测模型用于根据用户的体重和足底的压力分布图预测得到所述用户的辅助信息；根据所述用户的体重以及所述辅助信息确定所述用户的人体成分信息。
7.上述实施例中，电子设备通过获取用户的体重以及用户的足底的压力分布图，将体重以及压力分布图输入预设的第一检测模型中，获取第一检测模型输出的用户的辅助信息，辅助信息为用于辅助检测人体成分的信息，辅助信息包括用户的身高和性别，再根据用户的体重以及辅助信息即可确定用户的人体成分信息，由于用户的体重以及足底的压力分布图在用户站立时即可测得，从而在不需要用户手动输入辅助信息的情况下，实现人体成分的检测，减少用户操作，有效提高检测效率。
8.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述获取用户的足底的压力分布图，包括：
9.获取所述用户的足底的压力分布值，所述足底的压力分布值是所述用户双脚站立在体重测量装置上，通过所述体重测量装置的压力传感器采集得到的；将所述压力分布值转换成初始的压力分布图，并对所述初始的压力分布图进行预处理，获得最终的用于输入所述第一检测模型的压力分布图。通过对初始的压力分布图进行预处理得到用于输入第一检测模型的压力分布图，可以提高压力分布图的图像质量，进而提高计算精度。
10.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述压力传感器包括至少一个传感器单元，所述至少一个传感器单元按照预设排布规则形成阵列，所述压力分布值包括至少一个压力值，每个所述传感器单元对应一个所述压力值，所述将所述压力分布值转换成初始的压力分布图包括：根据所述预设排布规则将所述压力分布值转换成初始的压力分布图。因
此，压力分布图可以反映用户足底各个部位的压力所受到的压力信息。
11.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述初始的压力分布图包括至少一个灰度区域，每个灰度区域对应一个灰度值，所述根据所述预设排布规则将所述压力分布值转换成初始的压力分布图，包括：根据所述预设排布规则以及预先存储的压力值与灰度值的映射关系，将所述压力分布值转换成初始的压力分布图。
12.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述用户的体重以及所述辅助信息确定所述用户的人体成分信息，包括：
13.获取所述用户的人体阻抗，所述人体阻抗是所述用户双脚站立在所述体重测量装置上，通过所述体重测量装置的阻抗测量装置采集得到的；将所述人体阻抗、所述体重以及所述辅助信息输入预设的第二检测模型，获得所述第二检测模型输出的所述人体成分信息，其中所述第二检测模型用于根据所述用户的人体阻抗、体重以及辅助信息确定所述用户的人体成分信息。人体阻抗可以反映人体器官的导电性，因此，与人体成分相关，通过用户的人体阻抗、体重以及辅助信息确定用户的人体成分信息，可以提高计算准确度。
14.在第一方面的一种可能的实现方式中，在所述将所述人体阻抗、所述体重以及所述辅助信息输入预设的第二检测模型之前，所述方法还包括：
15.获取检测模式，所述检测模式包括第一检测模式和第二检测模式；
16.对应地，所述将所述人体阻抗、所述体重以及所述辅助信息输入预设的第二检测模型，获得所述第二检测模型输出的所述人体成分信息，包括：
17.若所述检测模式为第一检测模式，将所述人体阻抗、所述体重以及所述辅助信息输入预设的第二检测模型，获得所述第二检测模型输出的所述人体成分信息。
18.其中，第一检测模式为访客模式，第二检测模式为主人模式，根据检测模式选择不同的人体成分信息的计算模型，以适应用户需求，提升了用户体验。
19.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
20.若所述检测模式为第二检测模式，获取所述用户的年龄；
21.将所述人体阻抗、所述体重、所述年龄以及所述辅助信息输入预设的第三检测模型，获得所述第三检测模型输出的所述人体成分信息，其中所述第三检测模型用于根据所述用户的人体阻抗、体重、年龄以及辅助信息确定所述用户的人体成分信息。在第三检测模型中加入年龄因素，以计算用户的人体成分信息，提高了计算准确度。
22.在第一方面的一种可能的实现方式中，在根据所述用户的体重以及所述辅助信息确定所述用户的人体成分信息之后，所述方法还包括：根据所述用户的体重、辅助信息以及所述人体成分信息，确定包含所述用户身体健康状况和/或健康指导建议的健康报告，并输出所述健康报告。
23.第二方面，提供一种人体成分检测的装置，包括：
24.获取模块，用于获取用户的体重以及所述用户的足底的压力分布图；
25.计算模块，用于将所述体重以及所述压力分布图输入预设的第一检测模型中，获得所述第一检测模型输出的所述用户的辅助信息，其中，所述辅助信息为用于辅助检测人体成分的信息，所述辅助信息包括所述用户的身高和性别，所述第一检测模型用于根据用户的体重和足底的压力分布图预测得到所述用户的辅助信息；
26.确定模块，用于根据所述用户的体重以及所述辅助信息确定所述用户的人体成分
信息。
27.在第二方面的一种可能的实现方式中，所述获取模块包括：
28.获取单元，用于获取所述用户的足底的压力分布值，所述足底的压力分布值是所述用户双脚站立在体重测量装置上，通过所述体重测量装置的压力传感器采集得到的；
29.处理单元，用于将所述压力分布值转换成初始的压力分布图，并对所述初始的压力分布图进行预处理，获得最终的用于输入所述第一检测模型的压力分布图。
30.在第二方面的一种可能的实现方式中，所述压力传感器包括至少一个传感器单元，所述至少一个传感器单元按照预设排布规则形成阵列，所述压力分布值包括至少一个压力值，每个所述传感器单元对应一个所述压力值，所述处理单元具体用于：
31.根据所述预设排布规则将所述压力分布值转换成初始的压力分布图。
32.在第二方面的一种可能的实现方式中，所述初始的压力分布图包括至少一个灰度区域，每个灰度区域对应一个灰度值，所述处理单元还用于：
33.根据所述预设排布规则以及预先存储的压力值与灰度值的映射关系，将所述压力分布值转换成初始的压力分布图。
34.在第二方面的一种可能的实现方式中，所述确定模块具体用于：
35.获取所述用户的人体阻抗，所述人体阻抗是所述用户双脚站立在所述体重测量装置上，通过所述体重测量装置的阻抗测量装置采集得到的；
36.将所述人体阻抗、所述体重以及所述辅助信息输入预设的第二检测模型，获得所述第二检测模型输出的所述人体成分信息，其中所述第二检测模型用于根据所述用户的人体阻抗、体重以及辅助信息确定所述用户的人体成分信息。
37.在第二方面的一种可能的实现方式中，所述确定模块具体用于：
38.获取检测模式，所述检测模式包括第一检测模式和第二检测模式；
39.若所述检测模式为第一检测模式，将所述人体阻抗、所述体重以及所述辅助信息输入预设的第二检测模型，获得所述第二检测模型输出的所述人体成分信息。
40.在第二方面的一种可能的实现方式中，所述确定模块具体还用于：
41.若所述检测模式为第二检测模式，获取所述用户的年龄；
42.将所述人体阻抗、所述体重、所述年龄以及所述辅助信息输入预设的第三检测模型，获得所述第三检测模型输出的所述人体成分信息，其中所述第三检测模型用于根据所述用户的人体阻抗、体重、年龄以及辅助信息确定所述用户的人体成分信息。
43.在第二方面的一种可能的实现方式中，所述确定模块还用于：
44.根据所述用户的体重、辅助信息以及所述人体成分信息，确定包含所述用户身体健康状况和/或健康指导建议的健康报告，并输出所述健康报告。
45.第三方面，提供一种电子设备，包括处理器，所述处理器用于执行存储在存储器中的计算机程序，以实现上述第一方面所述的人体成分检测的方法。
46.第四方面，提供一种人体成分检测的系统，包括体重测量装置以及上述第三方面所述的电子设备，其中所述体重测量装置中设置有压力传感器。
47.在第四方面的一种可能的实现方式中，所述体重检测装置中还设有阻抗测量装置。
48.第五方面，提供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计算
机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的人体成分检测的方法。
49.第六方面，提供一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中所述的人体成分检测的方法。
50.可以理解的是，上述第二方面至第六方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
附图说明
51.图1为本技术实施例提供的人体成分检测的方法所适用的人体成分检测的系统的示意图；
52.图2为本技术实施例提供的压力传感器的示意图；
53.图3为本技术实施例提供的体重测量装置的示意图；
54.图4为本技术实施例提供的人体成分检测的方法的流程示意图；
55.图5为本技术一实施例中各传感器单元所在位置的压力值的示意图；
56.图6为本技术实施例提供的压力分布图的示意图；
57.图7为本技术实施例提供的第一检测模型的训练方法示意图；
58.图8为本技术实施例提供的辅助信息的预测方法示意图；
59.图9为本技术实施例提供的人体成分检测的方法的示意图；
60.图10为本技术实施例提供的第一检测模式下的界面示意图；
61.图11为本技术实施例提供的注册界面的示意图；
62.图12为本技术实施例挺的第二检测模式下的界面示意图；
63.图13为本技术实施例提供的电子设备的示意图。
具体实施方式
64.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本技术的描述。
65.应当理解，当在本技术说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
66.还应当理解，在本技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
67.如在本技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
[0068]
另外，在本技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0069]
在本技术说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本技术
的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
[0070]
人体成分是指人体内脂肪、肌肉、蛋白质、矿物质等成分的含量信息，检测人体成分信息对评价用户的身体状态、指导用户的医疗保健具有重要意义。目前，一般使用体脂秤对人体成分进行检测，在使用体脂秤进行人体成分检测时，除了需要用户的体重信息外，还需要用户的辅助信息，用户的辅助信息包括用户的身高和性别。
[0071]
为了获取用户的辅助信息，可以通过用户手动输入的方式，也可以在体脂秤上附带身高测量装置以测量用户的身高。身高测量装置可以是固定于用户头顶的红外线测量装置或者超声波测量装置，红外线测量装置向用户的头顶发射红外线，根据发射和接收红外线的时间计算用户的身高，超声波测量装置向用户的头顶发射超声波，根据发射和接收超声波的时间计算用户的身高。身高测量装置在测量用户的身高后，将测得的身高发送至体脂秤。
[0072]
但是，用户手动输入辅助信息时，需要用户事先知道自己的身高，或者需要借助于体脂秤上附带的软尺测量身高，再将身高输入体脂秤，操作繁琐，影响用户体验；在体脂秤上附带身高测量装置导致体脂秤体积较大，不方便运输和存放。
[0073]
为此，本技术提供一种人体成分检测的方法，该方法电子设备获取用户的体重以及用户的足底的压力分布图，将体重以及压力分布图输入预设的第一检测模型中，获取第一检测模型输出的用户的辅助信息，辅助信息包括用户的身高和性别，再根据用户的体重以及辅助信息即可确定用户的人体成分信息，从而可以在不增加体脂秤体积的情况下，不需要用户手动输入辅助信息，即可实现人体成分的检测，减少用户操作，有效提高检测效率。
[0074]
下面结合具体实施例对本技术提供的人体成分检测的方法进行示例性的描述。
[0075]
图1为本技术实施例提供的人体成分检测的方法所适用的人体成分检测的系统的示意图。如图1所示，本技术实施例提供的人体成分检测的系统包括电子设备100、体重测量装置200以及压力传感器300。其中，体重测量装置200可以是体脂秤或者电子秤，体重测量装置200以及压力传感器300均与电子设备100通信连接，压力传感器300设置于体重测量装置200上，当用户双脚站立在体重测量装置200上时，电子设备获取体重测量装置200发送的用户的体重，以及压力传感器300发送的用户的足底的压力分布图。电子设备根据用户的体重以及足底的压力分布图确定用户的辅助信息，再根据用户的辅助信息以及体重确定用户的人体成分信息。
[0076]
示例性地，如图2所示，压力传感器300包括压阻传感器301以及电路模块302，压阻传感器301与电路模块302通信连接。压阻传感器301包括左脚压阻传感器和右脚压阻传感器两部分，左脚压阻传感器和右脚压阻传感器均包括至少一个传感器单元303，至少一个传感器单元303按照预设排布规则形成阵列，各传感器单元303用于采集施加于传感器单元303上的压力值，电路模块302用于将各传感器单元303采集的压力值转化为电阻，并根据电阻对应的压力值以及预设排布规则及确定压力分布图。
[0077]
在一种可能的实现方式中，压阻传感器301为薄膜结构，该薄膜结构和电路模块302嵌入体重测量装置200内。例如，如图3所示，体重测量装置200包括体重测量模块201以及设于体重测量模块201上的两个平板202，压力传感器300设于两个平板202之间，从而减小体重测量装置的体积。
[0078]
如图1所示，在一种可能的实现方式中，该系统还包括阻抗测量装置400，阻抗测量装置400与电子设备100通信连接，阻抗测量装置400是用于测量人体阻抗的器件。由于人体内的脂肪、肌肉等成分具有不同的导电性，因此，不同用户的人体阻抗不同，通过在人体内通过微弱电流即可测量人体阻抗。在一种可能的实现方式中，阻抗测量装置400设置于体重测量装置200上，例如，可以设置于体重测量装置200的两个平板202之间。当用户双脚赤足站立在体重测量装置200上时，阻抗测量装置400在人体内通过微弱电流，得到人体阻抗，并将人体阻抗发送至电子设备。电子设备根据用户的体重以及足底的压力分布图确定用户的辅助信息后，再根据用户的辅助信息、人体阻抗以及体重确定用户的人体成分信息。
[0079]
电子设备100可以集成于体重测量装置200上，也可以独立于体重测量装置200设置。若电子设备独立于体重测量装置200，电子设备可以是手机、平板电脑、手持计算机、个人数字助理(personal digital assistant，pda)等终端设备。
[0080]
若电子设备100集成于体重测量装置200上，该系统还可以包括与电子设备100通信连接的终端，电子设备100在确定人体成分信息后，将人体成分信息发送至终端，终端在显示界面显示人体成分信息。
[0081]
下面以电子设备集成于体重测量装置上为例，对本技术实施例提供的人体成分检测的方法进行说明。
[0082]
如图4所示，本技术实施例提供的人体成分检测的方法包括：
[0083]
s101：获取用户的体重以及所述用户的足底的压力分布图。
[0084]
具体地，用户双脚站立于体重测量装置上，体重测量装置将测得的用户的体重发送至电子设备，压力传感器将测得的足底的压力分布值发送至电子设备。其中，压力传感器包括至少一个传感器单元，每个传感器单元可以测量出一个压力值，压力分布值包括各个传感器单元对应的压力值，压力值可以是预设时长内的压力值的平均值，例如5秒内的压力值的平均值，以提高采集的压力值的准确度。
[0085]
电子设备在得到用户的足底的压力分布值后，根据压力传感器的传感器单元的排布规则将压力分布值转换成压力分布图。例如，如图5所示，传感器单元以矩阵的形式进行排布，压力传感器根据各传感器单元的排布规则以及压力分布值，可以得到各传感器单元所在位置的压力值。电子设备在得到各个传感器单元所在位置的压力值后，根据预先存储的压力值与灰度值的映射关系，得到各个传感器单元所在位置的灰度值，再根据各个传感器单元所在位置的灰度值即可确定压力分布图。
[0086]
其中，灰度值的范围为0～255，压力值越大，灰度值越大，反之，压力值越小，灰度值越小。例如，将压力分布值中的最大压力值与灰度值255对应，最小压力值与灰度值0对应。压力分布图可以是灰度图，也可以是彩色图。若压力分布图是灰度图，一个压力值对应一个灰度值，若压力分布图为彩色图，一个压力值对应红、绿、黄三个通道的灰度值。如图6所示，在一种可能的实现方式中，压力分布图是灰度图，即压力分布图包括至少一个灰度区域，每个灰度区域对应一个灰度值。根据压力分布图，可以确定用户的足长、足轮廓、足部不
同部位的压力大小等信息。
[0087]
在一种可能的实现方式中，电子设备获取到压力分布值后，根据传感器单元的排布规则以及压力值与灰度值的映射关系，首先将压力分布值转换成初始的压力分布图，然后对初始的压力分布图进行预处理后，得到压力分布图。其中，预处理包括对初始的压力分布图进行图像增强、图像去噪、直方图均衡化、归一化等操作，经过预处理操作，可以提高初始的压力分布图的图像质量，从而得到图像质量更高的压力分布图。
[0088]
在一种可能的实现方式中，也可以由压力传感器根据传感器单元的排布规则以及压力值与灰度值的映射关系，将压力分布值转换成压力分布图，再将压力分布图发送至电子设备。
[0089]
s102：将所述体重以及所述压力分布图输入预设的第一检测模型中，获得所述第一检测模型输出的所述用户的辅助信息，其中，所述辅助信息为用于辅助检测人体成分的信息，所述辅助信息包括所述用户的身高和性别，所述第一检测模型用于根据用户的体重和足底的压力分布图预测得到所述用户的辅助信息。
[0090]
其中，第一检测模型是采用机器学习的算法，对预设的第一算法模型进行训练后得到的。具体地，如图7所示，首先采集训练样本，训练样本包括多个用户的足底压力分布图，对每个足底压力分布图进行预处理，对预处理后的足底压力分布图设定标签，标签包括身高和性别，同时记录每个足底压力分布图对应的体重。将一部分训练样本作为训练集，一部分训练样本作为测试集。将训练集中的压力分布图以及与压力分布图对应的体重输入预设的第一算法模型，设定损失函数，对预设的第一算法模型进行训练。当第一算法模型训练迭代达到预设次数或者损失函数不再下降时，结束训练，得到训练后的第一算法模型。再将测试集中的压力分布图以及与压力分布图对应的体重输入训练后的第一算法模型，若训练后的第一算法模型预测得到的身高和性别与测试集对应的标签一致，则将训练后的第一算法模型作为第一检测模型。其中，第一算法模型可以是采用卷积神经网络、随机森林、svm支持向量机等机器学习算法的模型。
[0091]
得到第一检测模型后，电子设备即可根据第一检测模型预测用户的辅助信息。具体地，如图8所示，电子设备获取压力采集装置发送的初始的压力分布图，对初始的压力分布图进行预处理后，得到用户足底的压力分布图，同时获取体重测量装置采集的体重，将体重以及足底的压力分布图输入第一检测模型，输出用户的身高和性别。
[0092]
s103：根据所述用户的体重以及所述辅助信息确定所述用户的人体成分信息。
[0093]
具体地，电子设备根据用户的体重、辅助信息与人体成分信息的对应关系，以及用户的体重和辅助信息，确定用户的人体成分信息。
[0094]
在一种可能的实现方式中，电子设备根据预设的第二检测模型确定用户的人体成分信息，其中，第二检测模型用于根据用户的人体阻抗、体重以及辅助信息确定用户的人体成分信息，是采用机器学习的算法预先对第二计算模型进行训练得到的。具体地，首先获取训练样本，训练样本包括用户的人体阻抗、体重、辅助信息及对应的人体成分信息。电子设备根据训练样本对预设的第二计算模型进行训练，即可得到第二检测模型。
[0095]
电子设备从阻抗测量装置获取人体阻抗，将人体阻抗以及体重、辅助信息输入第二检测模型，即可得到用户的人体成分信息。
[0096]
在一种可能的实现方式中，电子设备上除了存储有第二检测模型外，还存储第三
检测模型，第三检测模型用于根据用户的人体阻抗、体重、年龄以及辅助信息确定用户的人体成分信息。其中，第三检测模型是采用机器学习的算法对预设的第三计算模型进行训练后得到的，用于训练的训练样本除了包括用户人体阻抗、体重、辅助信息及对应的人体成分信息之外，还包括对应的年龄。
[0097]
如图9所示，电子设备在根据压力分布图确定用户的辅助信息之后，获取当前的检测模式，检测模式包括第一检测模式和第二检测模式，其中，第一检测模式为访客模式，第二检测模式为主人模式。若检测模式为第一检测模式，则将用户的人体阻抗以及体重、辅助信息输入第二检测模型，得到用户的人体成分信息，并输出人体成分信息，例如，将人体成分信息发送至终端，终端在显示界面显示人体成分信息。若检测模式为第二检测模式，电子设备获取用户输入的身份信息，身份信息中包括用户的年龄，将用户的人体阻抗、年龄、体重、辅助信息输入第三检测模型，得到用户的人体成分信息，并输出人体成分信息，例如，将人体成分信息发送至终端，终端在显示界面显示人体成分信息。同时，将用户输入的身份信息发送至终端进行显示。
[0098]
例如，在一种应用场景中，电子设备集成于体重测量装置上，电子设备还与手机通信连接，手机上安装与电子设备配对的应用软件。如图10所示，用户初次体验使用体重测量装置，在手机的应用软件上将检测模式设为第一检测模式，即访客模式，并站立于体重测量装置上，然后在手机界面上点击“开始测量”选项。手机将用户设置的访客模式以及开始测量的指令发送至电子设备，电子设备根据开始测量的指令指示体重测量装置测量得到用户的体重，指示压力传感器测量得到用户足底的压力分布图，指示阻抗测量装置测量得到人体阻抗，并获取用户的体重、足底的压力分布图以及人体阻抗。电子设备根据用户的体重以及足底的压力分布图确定用户的辅助信息，再将用户的人体阻抗以及体重、辅助信息输入第二检测模型，得到用户的人体成分信息。电子设备得到人体成分信息后，将人体成分信息发送至手机上，手机在显示界面显示人体成分信息。
[0099]
若当前检测模式为访客模式，用户无需输入任何信息，只需在体重测量装置上站立一段时间，即可获取人体成分信息，从而既可以体验产品，又可以保护个人隐私，提升了用户体验。
[0100]
在另一种应用场景中，电子设备集成于体重测量装置上，电子设备还与手机通信连接，手机上安装与电子设备配对的应用软件。如图11所示，用户预先通过手机上的应用软件输入身份信息，完成身份注册，手机将身份信息发送至电子设备。其中，注册的身份信息包括用户的身份标识信息，例如姓名或者昵称，还包括用户的年龄、个人简介等信息。
[0101]
如图12所示，用户在使用体重测量装置时，先通过应用软件完成身份认证，手机将身份认证信息发送至电子设备，电子设备根据身份认证信息确定与身份认证信息相匹配的身份信息，并确定当前的检测模式为主人模式，同时将身份信息发送至手机，手机在显示界面上进行显示。当用户站立于体重测量装置上，并在手机界面上点击“开始测量”选项时，手机将开始测量的指令发送至电子设备，电子设备根据开始测量的指令指示体重测量装置测量得到用户的体重，指示压力传感器测量得到用户足底的压力分布图，指示阻抗测量装置测量得到人体阻抗，并获取用户的体重、足底的压力分布图以及人体阻抗。电子设备根据用户的体重以及足底的压力分布图确定用户的辅助信息，再将用户的身份信息中的年龄、人体阻抗以及体重、辅助信息输入第三检测模型，得到更准确的用户的人体成分信息。电子设
备得到人体成分信息后，将用户的人体成分信息、人体阻抗、体重以及辅助信息发送至手机，手机在显示界面当前显示的身份信息的基础上，补充显示用户的人体成分信息、人体阻抗、体重以及辅助信息，显示方式可以是文字或者图片的方式。
[0102]
若当前检测模式为主人模式，电子设备在获取用户的身份信息后，用户无需再输入任何信息，只需在体重测量装置上站立一段时间，即可获取完整的用户信息。
[0103]
在一种可能的实现方式中，电子设备在确定人体成分信息后，根据用户的体重、辅助信息以及人体成分信息，对用户的身体健康状况进行评估，并确定与用户对应的健康指导建议，根据身体健康状况和健康指导建议生成健康报告，并输出健康报告，将健康报告发送至与电子设备通信连接的终端。其中，健康报告可以包括用户的身体形态、体型是否标准、体重变化曲线、健康等级、运动建议、健身方式等，若用户为男性，健身方式一般以力量练习为主，若用户为女性，健身方式一般以塑性减脂为主。
[0104]
其中，第二检测模型和第三检测模型可以是多元线性回归模型或者机器学习算法模型。在一种可能的实现方式中，第二检测模型和第三检测模型是多元线性回归模型，第三检测模型用公式表示为yi＝a
i1
h a
i2
w a
i3
g a
i4
z a
i5
age a
i6
，其中，h表示身高，w表示体重，g表示性别，z表示人体阻抗，yi表示肌肉量、蛋白质、基础代谢率、体脂率、骨盐量、内脏脂肪、5项节段肌肉量、5项节段脂肪量等任意一种人体成分，a
i1
、a
i2
、a
i3
、a
i4
、a
i5
和a
i6
均表示与每种人体成分对应的系数。在一种可能的实现方式中，第二检测模型用公式表示为yi＝a
i1
h a
i2
w a
i3
g a
i4
z a
i5
age a
i6
，且a
i5
＝0。
[0105]
上述实施例中，电子设备通过获取用户的体重以及用户的足底的压力分布图，将体重以及压力分布图输入预设的第一检测模型中，获取第一检测模型输出的用户的辅助信息，辅助信息为用于辅助检测人体成分的信息，辅助信息包括用户的身高和性别，再根据用户的体重以及辅助信息即可确定用户的人体成分信息，由于用户的体重以及足底的压力分布图在用户站立时即可测得，从而在不需要增加体重测量装置的体积、不需要用户手动输入辅助信息的情况下，实现人体成分的检测，减少用户操作，有效提高检测效率。
[0106]
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，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。
[0107]
基于同样的发明构思，本技术实施例还提供一种电子设备，如图13所示，本技术实施例提供的电子设备包括处理器110、存储器120、输入单元130、显示单元140、传感器150、音频电路160以及通信模块170。本领域技术人员可以理解，图13中示出的结构并不构成对电子设备的限定，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。
[0108]
存储器120可用于存储软件程序以及模块，处理器110通过运行存储在存储器120的软件程序以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理。存储器120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电子设备的使用所创建的数据(比如音频数据)等。此外，存储器120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。
[0109]
输入单元130可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元130可包括触控面板131以及其他输入设备132。触控面板131，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131上或在触控面板131附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板131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110，并能接收处理器110发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板131。除了触控面板131，输入单元130还可以包括其他输入设备132。具体地，其他输入设备132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)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
[0110]
显示单元140可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及电子设备的各种菜单。显示单元140可包括显示面板141，可选的，可以采用液晶显示器(liquid crystal display，lcd)、有机发光二极管(organic light-emitting diode，oled)等形式来配置显示面板141。进一步的，触控面板131可覆盖显示面板141，当触控面板131检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器110以确定触摸事件的类型，随后处理器110根据触摸事件的类型在显示面板141上提供相应的视觉输出。虽然在图13中，触控面板131与显示面板141是作为两个独立的部件来实现电子设备的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板131与显示面板141集成而实现电子设备的输入和输出功能。
[0111]
电子设备还可包括至少一种传感器150，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，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141的亮度，接近传感器可在电子设备移动到耳边时，关闭显示面板141和/或背光。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，可用于识别电子设备姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于电子设备还可配置的陀螺仪、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。
[0112]
音频电路160、扬声器161，传声器162可提供用户与电子设备之间的音频接口。音频电路160可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器161，由扬声器161转换为声音信号输出；另一方面，传声器162将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路160接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器110处理后，经rf电路110以发送给比如另一电子设备，或者将音频数据输出至存储器120以便进一步处理。
[0113]
通信模块170可以用于，支持电子设备与其他电子设备之间包括bt，wlan(如wi-fi)，zigbee，fm，nfc，ir，或通用2.4g/5g无线通信技术等无线通信的数据交换。
[0114]
处理器110是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器120内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器120内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。可选的，处理器110可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器110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110中。
[0115]
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
[0116]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块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。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0117]
所述集成的单元如果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读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/电子设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如u盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。
[0118]
所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理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0119]
在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0120]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
[0121]
最后应说明的是：以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何在本技术揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。