(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210995991.6 (22)申请日 2022.08.19 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115063891 A (43)申请公布日 2022.09.16 (73)专利权人 山东新蓝海科技股份有限公司 地址 272000 山东省济宁市高新区产学研 基地H5号楼四层40 3 (72)发明人 高承田　殷晓轩　李红斌　姜瑞苹　 宋美杉　 (74)专利代理 机构 济宁汇景知识产权代理事务 所(普通合伙) 37254 专利代理师 葛玉彬 (51)Int.Cl. G06V 40/20(2022.01) G06V 10/22(2022.01) G06V 10/74(2022.01) A61B 5/11(2006.01) A63B 22/02(2006.01)(56)对比文件 CN 113069718 A,2021.07.0 6 CN 1081759 95 A,2018.0 6.19 CN 114241375 A,202 2.03.25 CN 114190949 A,202 2.03.18 CN 110801216 A,2020.02.18 CN 109045 575 A,2018.12.21 CN 111617438 A,2020.09.04 CN 105963908 A,2016.09.28 EP 3335768 A1,2018.0 6.20 KR 100733455 B1,2007.06.29 严明.基于跑台的健身 有效性评价与应用研 究. 《中国优秀硕士学位 论文全文数据库 （电子期 刊） 》 .2019,第2019年卷(第0 6期), 王铭.运动健康云平台系统软件的设计与实 现. 《中国优秀硕士学位 论文全文数据库 （电子期 刊） 》 .2020,第2020年卷(第07期), (续) 审查员 宋海荣 (54)发明名称 一种人体异常体征 数据监测方法 (57)摘要 本发明涉及运动健康领域， 具体涉及一种人 体异常体征数据监测方法， 利用跑步机上布置的 图像采集装置采集待监测用户跑步时的帧图像， 并通过传感器获取待监测用户跑步时的体征数 据， 根据每一帧图像中的每个关键边和前一帧图 像中对应关键边之间的余弦相似度得到每一帧 图像的运动差异度， 根据运动差异度将运动时间 分为热身运动阶段、 稳定运动阶段和结束运动阶 段， 根据待监测用户在每个运动阶段的标准体征 数据和该运动阶段的每一帧图像的运动差异度 得到待监测用户在每一帧图像中的体征数据异 常程度， 根据待监测用户在每一帧图像中的体征 数据异常程度和异常程度阈值对比， 对跑步机速 度进行智能控制， 智能、 监测精度高。 [转续页] 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 115063891 B 2022.11.04 CN 115063891 B (56)对比文件 Adolfo Hoyos-D íaz et al.Positi on control system for human g ait therapy o n a treadmi ll using computer visi on. 《2015 IEEE 2nd Co lombian Co nference o n Automatic Co ntrol (CCAC)》 .2015,2/2 页 2[接上页] CN 115063891 B1.一种人体异常体征 数据监测方法， 其特 征在于： 利用跑步机上布置的图像采集装置采集待监测用户跑步 时的帧图像， 并通过传感器获 取待监测用户跑步时的体征 数据； 获取当前帧图像中的人体关键点形成的关键边， 根据当前帧图像中的每个关键边和前 一帧图像中对应关键边之间的余弦相似度得到当前帧图像的运动差异度； 以当前帧图像的运动差异度为纵轴， 运动时间为横轴， 构建运动差异度坐标系； 根据运动差异度坐标系中当前帧图像的运动差异度与前一帧图像的运动差异度得到 当前帧图像与前一帧图像的斜 率差； 根据当前帧图像与 前一帧图像的斜率差与斜率差 阈值对比， 判读当前帧图像属于热身 运动阶段、 稳定运动阶段还是属于结束运动阶段； 利用大数据分别获取待监测用户在热身运动阶段、 稳定运动阶段和结束运动阶段中的 标准体征 数据； 根据待监测用户在每个运动阶段的标准体征数据和该运动阶段的每一帧图像的运动 差异度得到待监测用户在每一帧图像中的体征 数据异常程度； 所述根据待监测用户在每个运动阶段的标准体征数据和该运动阶段的每一帧图像的 运动差异度得到待监测用户在每一帧图像中的体征 数据异常程度的获取 方法为： 式中， 为处于第 阶段的第 帧图像的体征数据的异常程度， 为待监测用户在运 动阶段 的标准体征数据的平均值， 为待监测用户数据在运动阶段 的标准体征数据的 标准差， 为传感器采集的第 时间点的待监测目标用户的体征数据， 为待监测用户的 传感器采集的第 个运动阶段的第 时间点与之前时间点计算的得到的体征数据的标准差， 为待监测目标用户的心率传感器采集的第 个运动阶段的第 时间点与之前时间点计算 的得到的体征 数据的平均值， 为第 帧图像的运动差异度， 为双曲正切函数； 根据待监测用户在每一帧图像中的体征数据异常程度和 异常程度阈值对比， 判断是否 需要进行调整。 2.根据权利要求1所述的一种人体异常体征数据监测方法， 其特征在于， 所述根据每一 帧图像中的每个关键边和前一帧图像中对应关键边之间的余弦相似度得到每一帧图像的 运动差异度的方法为： 式中， 为第 帧图像的运动 差异度， 为第 条关键边， 为关键边总数， 为第 帧图像 中的第 条关键边与第 帧图像中的第 条关键边的余弦相似度。 3.根据权利要求1所述的一种人体异常体征数据监测方法， 其特征在于， 所述根据当前 帧图像与前一帧图像的斜率差与斜率差阈值对比， 判读当前帧图像属于热身运动阶段、 稳 定运动阶段还是属于结束运动阶段的方法为： 根据运动差异度坐标系中当前帧图像的运动差异度的坐标与前一帧图像的运动差异权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115063891 B 3