结合用户训练及数据，智能推荐运动课程方案的制作方法

1.本发明涉及运动课程技术领域，具体为结合用户训练及数据，智能推荐运动课程方案。


背景技术：

2.随着人们生活水平的不断提升，人们越来越重视提高身体素质。为了监督并保证有计划的训练，用户可通过相关应用软件找到符合自身需求的训练内容，并制定训练计划。
3.在现有的应用软件中，大部分需要通过人工手动编排生成用户所需的训练计划，这样的方式会造成训练编排不灵活，个性化程度低，人力成本较大。


技术实现要素：

4.(一)解决的技术问题
5.本发明的目的在于提供结合用户训练及数据，智能推荐运动课程方案，以解决上述背景技术中提出在现有的应用软件中，大部分需要通过人工手动编排生成用户所需的训练计划，这样的方式会造成训练编排不灵活，个性化程度低，人力成本较大的问题。
6.(二)技术方案
7.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：结合用户训练及数据，智能推荐运动课程方案，包括以下信息：
8.所述根据用户当前身体参数和运动目标确定课程候选训练表；
9.所述基于用户身份标识获取对应的训练记录；
10.所述根据历史训练记录确定用户训练表现，
11.所述基于用户运动表现，对课程候选训练表进行筛选和编排，得到目标训练课程；
12.所述根据目标训练课程动态调整生成训练计划。
13.优选的，所述根据用户当前身体参数和运动目标确定课程候选训练表之前包括以下信息：
14.s1、根据用户唯一身份标识获取对应的训练记录；
15.s2、根据历史训练记录确认用户训练表现
16.s3、实时获取用户身体特征信息；
17.s4、根据所述用户身体特征信息确定运动目标。
18.优选的，所述身体参数包括以下特征：
19.s1、心理状态特征；
20.s2、生理状态特征。
21.优选的，所述心理状态特征是指用户在锻炼之后精神放松状态，所述生理状态特征是指关于用户本身的肌肉或者肌群的疲劳程度、或是运动后的恢复状态，通过心理状态特征和生理状态特征的记录，便于下一次针对性的对用户进行所属训练课程的筛选和编排，得到课程训练表，并且根据所述参数提供多个运动次数和多个运动组数，记录所训练的
效果。
22.优选的，所述在根据用户当前身体参数和运动目标确定课程候选训练表之前还需包括通过体能测试获取用户当前的运动表现，通过获取当前的运动表现，便于为用户进行所属课程的调整，制定最佳的运动计划。
23.优选的，所述在根据用户当前的身体参数和当前的运动目标确定课程候选训练表之前需包括以下信息：
24.s1、根据用户当前的身体参数和训练表现对预设数据库中的所有训练课程进行筛选，得到课程训练表；
25.s2、基于课程训练列表中个人训练课程的历史属性信息，根据运动表现个性化对所属训练课程进行筛选和编排，得到课程训练表。
26.优选的，所述根据所属目标训练课程生成运动训练计划，通过用户的训练效果提供训练课程的参数配置或者建议，从而生成运动训练计划。
27.优选的，所述根据所属目标训练课程动态调整训练计划，通过用户的训练课程动态对用户的训练时段分配数个运动次数以及运动时间和总休息时间。
28.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
29.1、该结合用户训练及数据，智能推荐运动课程方案，记录用户期望达成目标，通过对躯干数据维度的分析，比对库中标准课程从而智能选择相关课程；
30.2、该结合用户训练及数据，智能推荐运动课程方案，通过动作组数、重量、时长的计算推荐，智能推荐给用户合适的运动课程计划，达成用户目标；
31.3、该结合用户训练及数据，智能推荐运动课程方案，个性化加入用户喜欢的特定课程，满足用户对不同运动爱好的需求。
附图说明
32.图1为本发明实施例提供的智能推荐运动课程的流程图；
33.图2为本发明实施例提供的智能推荐运动课程的流程图；
34.图3为本发明实施例提供的智能推荐健身课程的示意图；
35.图4为本发明实施例提供的智能推荐健身课程的示意图。
具体实施方式
36.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
37.实施例1：
38.请参阅图1，本发明提供技术方案：结合用户训练及数据，智能推荐运动课程方案，包括以下信息：
39.根据用户当前身体参数和运动目标确定课程候选训练表；
40.基于用户运动表现，对课程候选训练表进行筛选和编排，得到目标训练课程；
41.根据目标训练课程动态调整生成训练计划。
42.根据用户当前身体参数和运动目标确定课程候选训练表之前包括以下信息：
43.s1、根据用户唯一身份标识获取对应的训练记录；
44.s2、根据历史训练记录确认用户训练表现
45.s3、实时获取用户身体特征信息；
46.s4、根据用户身体特征信息确定运动目标。
47.身体参数包括以下特征：
48.s1、心理状态特征；
49.s2、生理状态特征。
50.心理状态特征是指用户在锻炼之后精神放松状态，生理状态特征是指关于用户本身的肌肉或者肌群的疲劳程度、或是运动后的恢复状态，通过心理状态特征和生理状态特征的记录，便于下一次针对性的对用户进行所属训练课程的筛选和编排，得到课程训练表，并且根据参数提供多个运动次数和多个运动组数，记录所训练的效果。
51.在根据用户当前身体参数和运动目标确定课程候选训练表之前还需包括通过体能测试获取用户当前的运动表现，通过获取当前的运动表现，便于为用户进行所属课程的调整，制定最佳的运动计划。
52.在根据用户当前的身体参数和当前的运动目标确定课程候选训练表之前需包括以下信息：
53.s1、根据用户当前的身体参数和训练表现对预设数据库中的所有训练课程进行筛选，得到课程训练表；
54.s2、基于课程训练列表中个人训练课程的历史属性信息，根据运动表现个性化对所属训练课程进行筛选和编排，得到课程训练表。
55.根据所属目标训练课程生成运动训练计划，通过用户的训练效果提供训练课程的参数配置或者建议，从而生成运动训练计划。
56.根据所属目标训练课程动态调整训练计划，通过用户的训练课程动态对用户的训练时段分配数个运动次数以及运动时间和总休息时间。
57.根据上述构想，在图1中，根据用户的身体参数和运动目标确定课程候选训练表，直接对课程候选表进行筛选和编排，然后得到最终的目标训练课程，后期用户再可通过实际的目标训练课程动态调整生成有效的训练计划，此流程适用于大部分的用户，有效的使用户得到较佳的运动课程方案。
58.实施例2：
59.请参阅图2，本发明提供技术方案：结合用户训练及数据，智能推荐运动课程方案，包括以下信息：
60.根据用户当前身体参数和运动目标确定课程候选训练表；
61.基于用户身份标识获取对应的训练记录；
62.根据历史训练记录确定用户训练表现，
63.基于用户运动表现，对课程候选训练表进行筛选和编排，得到目标训练课程；
64.根据目标训练课程动态调整生成训练计划。
65.根据用户当前身体参数和运动目标确定课程候选训练表之前包括以下信息：
66.s1、根据用户唯一身份标识获取对应的训练记录；
67.s2、根据历史训练记录确认用户训练表现
68.s3、实时获取用户身体特征信息；
69.s4、根据用户身体特征信息确定运动目标。
70.心理状态特征是指用户在锻炼之后精神放松状态，生理状态特征是指关于用户本身的肌肉或者肌群的疲劳程度、或是运动后的恢复状态，通过心理状态特征和生理状态特征的记录，便于下一次针对性的对用户进行所属训练课程的筛选和编排，得到课程训练表，并且根据参数提供多个运动次数和多个运动组数，记录所训练的效果。
71.在根据用户当前身体参数和运动目标确定课程候选训练表之前还需包括通过体能测试获取用户当前的运动表现，通过获取当前的运动表现，便于为用户进行所属课程的调整，制定最佳的运动计划。
72.在根据用户当前的身体参数和当前的运动目标确定课程候选训练表之前需包括以下信息：
73.s1、根据用户当前的身体参数和训练表现对预设数据库中的所有训练课程进行筛选，得到课程训练表；
74.s2、基于课程训练列表中个人训练课程的历史属性信息，根据运动表现个性化对所属训练课程进行筛选和编排，得到课程训练表。
75.根据所属目标训练课程生成运动训练计划，通过用户的训练效果提供训练课程的参数配置或者建议，从而生成运动训练计划。
76.根据所属目标训练课程动态调整训练计划，通过用户的训练课程动态对用户的训练时段分配数个运动次数以及运动时间和总休息时间。
77.根据上述构想，在实施例1的方案中，增加了基于用户身份标识获取对应的训练记录，然后在再根据历史的训练记录确定用户的训练表现，因此在此基础上，调整了用户训练课程中的时间安排，有效的节省了用户对于时间的编排，结合实施例1，此方法适用面更为广泛。
78.实施例3：
79.请参阅图2、图3、图4，本发明提供技术方案：结合用户训练及数据，智能推荐运动课程方案，包括以下信息：
80.根据用户当前身体参数和运动目标确定课程候选训练表；
81.基于用户身份标识获取对应的训练记录；
82.根据历史训练记录确定用户训练表现，
83.基于用户运动表现，对课程候选训练表进行筛选和编排，得到目标训练课程；
84.根据目标训练课程动态调整生成训练计划。
85.根据用户当前身体参数和运动目标确定课程候选训练表之前包括以下信息：
86.s1、根据用户唯一身份标识获取对应的训练记录；
87.s2、根据历史训练记录确认用户训练表现
88.s3、实时获取用户身体特征信息；
89.s4、根据用户身体特征信息确定运动目标。
90.身体参数包括以下特征：
91.s1、心理状态特征；
92.s2、生理状态特征。
93.心理状态特征是指用户在锻炼之后精神放松状态，生理状态特征是指关于用户本身的肌肉或者肌群的疲劳程度、或是运动后的恢复状态，通过心理状态特征和生理状态特征的记录，便于下一次针对性的对用户进行所属训练课程的筛选和编排，得到课程训练表，并且根据参数提供多个运动次数和多个运动组数，记录所训练的效果。
94.在根据用户当前身体参数和运动目标确定课程候选训练表之前还需包括通过体能测试获取用户当前的运动表现，通过获取当前的运动表现，便于为用户进行所属课程的调整，制定最佳的运动计划。
95.在根据用户当前的身体参数和当前的运动目标确定课程候选训练表之前需包括以下信息：
96.s1、根据用户当前的身体参数和训练表现对预设数据库中的所有训练课程进行筛选，得到课程训练表；
97.s2、基于课程训练列表中个人训练课程的历史属性信息，根据运动表现个性化对所属训练课程进行筛选和编排，得到课程训练表。
98.根据所属目标训练课程生成运动训练计划，通过用户的训练效果提供训练课程的参数配置或者建议，从而生成运动训练计划。
99.根据所属目标训练课程动态调整训练计划，通过用户的训练课程动态对用户的训练时段分配数个运动次数以及运动时间和总休息时间。
100.根据上述构想，图3、图4为本发明的智能推荐健身课程的示意图，在图 3中，用户在第1天做训练课程，系统可根据运动后用户的心理状态和生理状态对专属训练课程进行调整，所示训练动作均均在休息多久的时间来依照比例进行计算，即上一个训练动作和下一个训练动作之间的体能对比，通过图3 中的运动数据进入图4所示中，用户在第n天做训练课程，系统根据用户在上述训练课程中的等级、个人的体能、训练经验和偏好来配置课程。
101.最后应当说明的是，以上内容仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，本领域的普通技术人员对本发明的技术方案进行的简单修改或者等同替换，均不脱离本发明技术方案的实质和范围。