1.本发明涉及健身领域,具体涉及一种制定健身训练计划的方法及系统。
背景技术:
2.随着人们生活水平提高,随着生活的压力越来越大,很多人的身体处于亚健康状态,但是又很难抽出时间进行户外运动,大多选择在家里自己对照网上的运动教程进行运动健身。家庭智能健身器械的出现,使得家庭健身越发标准化,但是现有的智能健身器械为用户制定的健身训练计划大多是为了让用户动起来,通过丰富有趣的课程提高用户的运动兴趣。对于健身经验较高的用户而言,不能达到预期的训练效果。
3.还有部分用户通过查询相关资料或者参考别人的健身方法来进行健身,由于每个人的身体素质之间存在差异,单纯的模仿别人的健身方法来执行自己的健身计划,难以达到健身效果,导致用户的健身不具有针对性,且效率低下,影响用户健身的积极性和健身体验。
4.因此一种更加专业的制定健身训练计划的方法是迫切需要的。
技术实现要素:
5.本发明的目的在于提供一种制定健身训练计划的方法及系统,将用户的基础信息与专业的健身数据相结合,为用户提供专业、科学的健身训练计划,提高用户的健身体验感;
6.为实现上述发明目的,本发明提供了一种制定健身训练计划的方法,获取用户基础信息和训练目标,基于获取的基础信息和训练目标为用户构建健身训练计划,该构建包括:
7.根据用户的基础信息和训练目标获取健身时间表;健身时间表包括训练日参数和休息日参数,健身时间表主要是根据用户的基础信息和训练目标,再结合专业的健身数据来制定,其中用户的基础信息主要包括用户等级、训练周期、每周计划训练天数,训练目标则包括用户预计训练部位以及训练成果,根据以上信息,结合专业的健身数据,为用户推荐健身时间表,该健身时间表中,训练日参数包括该训练日对应的动作片段个数和肌肉刺激容量,本方案中动作片段个数和肌肉刺激容量是根据专业数据设定的,动作片段个数为用户在训练日中最优的动作片段个数,肌肉刺激容量为训练日中所有动作片段完成后,对不同肌肉位置刺激的大小总和;通过每个训练日推荐训练的动作个数和肌肉刺激容量,使用户在训练周期中能达到用户期望的训练目标。
8.在健身时间表中得到每个训练日和休息日的分布,以及每个训练日对应的动作个数和肌肉刺激容量后,结合动作片段属性中预设肌肉刺激字段,其中肌肉刺激字段包括肌肉刺激程度和肌肉刺激部位,在若干的动作片段中获取满足每个训练日对应的动作个数和肌肉刺激容量要求的动作片段组合,此时会筛选出很多组满足上述要求的动作片段组合,即能够得到若干组第一动作组合;
9.为了进一步的使训练计划更加专业和科学化,本方案在若干第一动作组合中进行第二次筛选,由于第一次筛选中,更偏重与用户主观期望达到的训练目标,但是在若干第一动作组合中,有些动作的难度较大,和用户基础信息中的用户等级可能是不匹配的,若用户在健身时,训练动作的难道较高,可能会打击用户信心,降低用户健身兴趣,因此基于动作的难度,本发明人在第一次筛选的基础上进行第二次筛选,具体的,用户的基础信息中包括用户的等级,即用户可能为健身达人或健身小白,同时,每个动作片段属性中预设有动作难度等级,因此,在若干第一动作组合中根据用户的等级和动作片段的动作难度等级筛选出与其用户相匹配的动作片段组合,即得到若干组第二动作组合。
10.经过第二次筛选后,得到的若干第二动作组合既满足用户基础信息和训练目标,也满足专业的训练要求,但是第二动作组合中的动作片段涉及不同动作字段的运动,每个动作字段涉及维度变化,即需要调整健身器械的维度变化,在实际的健身训练过程中,若相邻的两个动作之间,用户需要不断的调整健身器械,甚至调整的幅度较大,这样在使用过程会降低用户的健身流畅度和舒适度,基于此,本方案在若干第二动作组合上进行第三次筛选,得到一组相邻动作片段之间需要调节健身器械最少即动作字段维度变化最小的一组动作片段组合,作为第三动作组合,并且将动作片段进行排序,使其在完成第三动作组合中的所有动作时,需要调节的健身器械最少,进而提高用户的使用舒适感。在此基础上,对于智能健身器材而言,健身器材的两侧分别有一个支臂,在进行健身训练时,可能需要对支臂进行调节,或者在支臂上更换接头连接不同的健身器械,因此,对于智能健身器材而言,动作片段的动作字段包括支臂上下调节字段、支臂摆动调节字段、更换末端配件字段和增减健身凳子字段;支臂上下调节字段、支臂摆动调节字段、更换末端配件字段和增减健身凳子字段分别对应四个维度,若相邻两个动作片段之间不需要调节支臂或健身器械,则为没有发生维度变化;若发生四个维度中的一种变化,则为发生一维维度变化;若发生四个维度中的两种变化,则发生二维维度变化;若发生四个维度中的三种变化,则发生三维维度变化,若发生四个维度中的四种变化,则发生四维维度变化。以维度变化来对第三动作组合中的动作片段进行排序,排序后,第三动作组合中的相邻的两个动作片段变化的维度最少,得到排序后的第三动作组合。
11.获取每个训练日对应的动作片段以及排序后,再根据每个动作片段预设的动作次数,和用户的训练目标设置每个动作片段的推荐次数。具体的,动作片段预设有动作目标效果,动作目标效果包括减脂和增肌,用户的训练目标包括增肌或减脂。当用户的训练目标是增肌时,每个训练日中的每个动作片段的动作次数中,其中65%的动作次数的动作目标效果为增肌,35%的动作次数的动作目标效果为减脂;当用户的训练目标是减脂时,每个训练日中的每个动作片段的动作次数中,其中65%的动作次数的动作目标效果为减脂,35%的动作次数的动作目标效果为增肌。
12.同时根据动作片段获取用户基于该动作的1rm重量,并根据训练目标获取该动作预设的重量,得到每个动作片段的推荐重量。其中,rm(repetition maximum)是健美术语,通俗的说,在健身领域,rm是一个带有单位性质的词语,用于描述训练时应选择的重量是怎样一个度。具体的,根据动作片段获取用户基于该动作的1rm重量,根据训练目标获取该动作预设的重量,其中:
[0013][0014]
a为该动作推荐重量,x1为用户基于该动作的1rm重量,x2为基于训练目标该动作对应的重量。
[0015]
获取每个训练日对应的动作片段的推荐次数和推荐重量后,每个动作片段组成一个训练动作组,为了达到更好的训练效果,还需要设定相邻两个训练动作组之间的休息时长,根据训练动作组中动作片段对应的推荐次数、动作难度等级、用户基本休息中的用户等级以及训练目标获取每个训练动作组之间的休息时长。
[0016]
通过本方案制定的健身训练计划,动作片段根据专业的健身数据设定了动作片段的属性,基于动作片段的属性再结合用户的自身情况、期望达到的训练目标,得到一个科学、专业的健身训练计划。
[0017]
优选的,动作片段的属性还包括动作id,获取的动作片段组合为动作片段对应的动作id组合。在筛选动作片段时,都是筛选动作id,这样在筛选时不需要掉出动作片段,能进一步的提高筛选速度和效率,更便于长期使用。
[0018]
优选的,根据用户信息中的用户等级,可以得到用户的水平,当用户为健身小白时,一些难度较大的动作并不适合使用,为了进一步的提高使用效率,提高第一动作组合、第二动作组合和第三动作组合的筛选速度,动作片段的属性包括解锁分数,当用户达到该动作片段的解锁分数时,将该动作片段添加到动作池中,第一动作组合、第二动作组合和第三动作组合中的动作片段筛选都是在动作池中的动作片段中进行筛选,进一步缩小了筛选的范围,也进一步的提高了筛选出来的动作片段与用户的匹配程度。
[0019]
其次,动作片段的属性还包括动作类型,由于有一些动作片段是基于一个动作类型的,当用户对某个动作片段进行健身训练时,用户对这个动作片段的熟悉度增加,对于这个动作片段相关联的动作类型的所有动作片段的熟悉度也会相应增加,为了让用户在健身训练时有更多的选择,能接触到更多不同的动作片段,本方案中当用户训练一个动作片段时,该动作片段关联的动作类型的所有动作片段分数增加,当动作片段到达解锁分数时,将该动作片段添加到动作池中,进而动作池中可有更多的动作片段进行选择。
[0020]
与本发明中的方法对应,本发明还提供了一种制定健身训练计划的系统,包括:
[0021]
获取模块,用于获取用户的基础信息和训练目标;
[0022]
健身时间表模块,用于根据用户的基础信息和训练目标获取健身时间表,健身时间表包括训练日参数,训练日参数包括训练日对应的动作片段个数和肌肉刺激容量;
[0023]
筛选排序模块,用于根据健身时间表、用户的基础信息、训练目标、动作片段的属性获取训练日对应的排序后的一组动作片段组合;动作片段的属性包括动作难度等级、动作字段、肌肉刺激字段、动作次数;
[0024]
次数模块,用于根据动作片段属性和用户训练目标获取动作片段组合中每个动作片段对应的推荐次数;
[0025]
重量模块,用于根据动作片段属性和用户训练目标获取动作片段组合中每个动作片段对应的推荐重量;
[0026]
休息时间模块,用于根据训练动作组中动作片段对应的推荐次数、动作片段属性、用户基础信息和训练目标获取动作片段组合中每个动作片段的休息时长。
[0027]
其中,还包括个性化模块,用于根据用户偏好调整训练计划。在用户使用本方案所制定的训练计划后,一定时间内,个性化模块记录下用户在本方案的训练计划上进行的调整,根据这些调整,个性化模块结合用户的偏好对训练计划进行调整,使训练计划在专业的基础上,更满足用户的喜好。
[0028]
本发明提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
[0029]
本发明的动作片段根据专业的健身数据设定了动作片段的属性,基于动作片段的属性、用户的自身情况、训练目标,能得到一个更加科学、专业的健身训练计划,为用户提供定制化的健身训练计划,以达到用户的训练目标;
[0030]
本方案通过对动作片段从用户信息、训练目标、健身时间表的属性和动作片段的属性进行多次筛选,然后根据每组动作组合中相邻两个动作片段之间健身器械发生的维度变化进行进一步的筛选和排序,最终得到一个和用户基础信息匹配、训练目标匹配、需要调整健身器械最少的一组动作片段组合,提高用户的使用舒适度和流程性,更便于长期使用。
附图说明
[0031]
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解,构成本技术的一部分,并不构成对本发明实施例的限定。在附图中:
[0032]
图1为一种制定健身训练计划的方法的流程示意图;
[0033]
图2为一种制定健身训练计划的系统的组成示意图;
[0034]
图3为本发明具体实施例1的一种智能健身器的主视图;
[0035]
图4为本发明具体实施例1中轨道内的局部结构示意图。
[0036]
附图中标记及对应的零部件名称:
[0037]8‑
轨道,9
‑
端头,10
‑
调节座,27
‑
机体,28
‑
支臂。
具体实施方式
[0038]
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点,下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是,在相互不冲突的情况下,本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0039]
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是,本发明还可以采用其他不同于在此描述范围内的其他方式来实施,因此,本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
[0040]
本领域技术人员应理解的是,在本发明的揭露中,术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系是基于附图所示的方位或位置关系,其仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此上述术语不能理解为对本发明的限制。
[0041]
可以理解的是,术语“一”应理解为“至少一”或“一个或多个”,即在一个实施例中,一个元件的数量可以为一个,而在另外的实施例中,该元件的数量可以为多个,术语“一”不能理解为对数量的限制。
[0042]
请参考图1,图1为一种制定健身训练计划的方法的流程示意图,本发明提供了一
种制定健身训练计划的方法,所述方法包括:
[0043]
获取用户基础信息和训练目标,基于获取的基础信息和训练目标为用户构建健身训练计划,该构建包括:
[0044]
根据用户的基础信息和训练目标获取健身时间表;
[0045]
动作片段的属性包括解锁分数、动作id、动作类型,用户训练一个动作片段时,该动作片段关联的动作类型的所有动作片段分数增加,当动作片段到达解锁分数时,将该动作片段添加到动作池中,当用户的动作片段达到解锁分数时,将该动作片段添加到动作池中;
[0046]
根据训练日参数在动作池中获取动作片段组合,得到若干组第一动作组合,所述第一动作组合为动作片段对应的动作id组合;
[0047]
在若干组第一动作组合中,根据动作片段的动作难度等级和用户的基础信息获取若干组第二动作组合;
[0048]
每组第二动作组合中,根据动作字段的维度变化对动作片段的动作id排序;
[0049]
在排序后的第二动作组合中,获取维度变化最小的一组第二动作组合作为第三动作组合;
[0050]
根据动作片段的预设动作次数和用户训练目标获取第三动作组合中每个动作片段对应的推荐次数和推荐重量,一个动作片段对应的推荐次数和推荐重量构成一个训练动作组;
[0051]
其中,根据动作片段获取用户基于该动作的1rm重量,根据训练目标获取该动作预设的重量,其中:
[0052][0053]
a为该动作推荐重量,x1为用户基于该动作的1rm重量,x2为基于训练目标该动作对应的重量;
[0054]
根据训练动作组中动作片段对应的推荐次数、动作片段属性、用户基础信息和训练目标获取每个训练动作组的休息时长。
[0055]
下面结合具体的例子对本发明中的一种制定健身训练计划的方法进行介绍:
[0056]
步骤1根据用户的基础信息和训练目标获取健身时间表;
[0057]
1.1根据用户的基础信息得到用户的训练周期和每周的训练天数;
[0058]
1.2基于健身数据预设有休息日规则,休息日规则为现有的规则,休息日规则为健身的分化规则,健身的分化包括腿推拉(三分化)、全身分化、上下肢分化、传统五分化、腿推拉 上下肢分化,本实施例中,采用上下肢分化的规则:
[0059][0060][0061]
1.3根据用户的训练目标、训练周期、每周的训练天数、休息日规则设置健身时间表,健身时间表的属性包括训练日参数,训练日参数包括训练日对应的动作片段个数和肌肉刺激容量;
[0062]
步骤2将动作片段添加到动作池中;
[0063]
2.1用户的动作熟练度初始分值为0分,将动作片段根据预设的动作类型进行分类;
[0064]
2.2动作片段预设有动作难度等级,动作难度等级包括1级、2级、3级和4级,本实施例中动作难度等级为1级、2级和3级的动作,解锁分数为0分,4级的解锁分数为30分;用户在做同一动作类型的任一动作时,都会增加用户对于这个动作类型下所有动作的熟练度,本实施例中,熟练度规则如下:
[0065]
当用户做了1组1级动作,对该动作关联的动作类型的所有动作,熟练度度增加1分;
[0066]
当用户做了1组2级动作,对该动作关联的动作类型的所有动作,熟练度度增加1.5分;
[0067]
当用户做了1组3级动作,对该动作关联的动作类型的所有动作,熟练度度增加3分。当用户对某个动作片段的动作熟练度分值达到预设的解锁分数时,将该动作片段添加到动作池中;
[0068]
步骤3根据训练日参数和训练目标获取动作片段组合,得到若干组第一动作组合;
[0069]
3.1每个动作片段预设有肌肉刺激字段,肌肉刺激字段包括肌肉刺激程度和肌肉刺激部位,训练日参数包括肌肉刺激容量(组数)和动作个数,其中肌肉刺激程度指的是做一组动作,对应到肌肉的组数,例:某动作对胸肌刺激程度100%、三角肌50%,则做该动作1组,则胸肌目标达成1组、三角肌目标达成0.5组;根据3.1中的数据筛选若干组动作片段组合,得到若干组第一动作组合;
[0070]
步骤4在若干组第一动作组合中,根据动作片段的动作难度等级和用户的基础信息获取若干组第二动作组合;
[0071]
4.1基于难度匹配规则、用户基础信息和第一动作组合中的动作片段的动作难度等级在若干组第一动作组合中进行进一步筛选;
[0072]
本实施例中难度匹配规则:
[0073]
当用户的用户等级为健身小白时:
[0074]
动作组合中,动作片段的动作难度等级的占比符合以下规律:
[0075]
1级的数量:2级的数量:大于等于3级的数量=30%:60%:10%;
[0076]
当用户的用户等级为健身牛人时:
[0077]
动作组合中,动作片段的动作难度等级的占比符合以下规律:
[0078]
1级的数量:2级的数量:大于等于3级的数量=10%:60%:30%;
[0079]
根据难度匹配规则在若干组第一动作组合中筛选出若干第二动作组合;
[0080]
步骤5在若干组第二动作组合中,根据每组相邻两个动作片段的动作字段对每组动作片段排序,并根据排序后的相邻两个动作片段的动作字段得到一组第三动作组合;
[0081]
5.1每组第二动作组合中,根据动作字段的维度变化对动作片段排序;本实施例中,动作片段预设有动作字段,动作字段包括支臂上下调节字段、支臂摆动调节字段、更换末端配件字段和增减健身凳子字段;支臂上下调节字段、支臂摆动调节字段、更换末端配件字段和增减健身凳子字段分别对应四个维度,按照支臂上下调节字段、支臂摆动调节字段、更换末端配件字段和增减健身凳子字段的顺序对第二动作组合中的动作片段进行排序,得到排序后的第二动作组合;
[0082]
5.2在排序后的第二动作组合中,获取维度变化最小的一组第二动作组合作为第三动作组合,本实施例中,通过分数变更规则对排序后的第二动作组合进行打分,分值最高的组合即为维度变化最小的第三动作组合,当有分值最高的同时有多组时,随机抽选一组作为第三动作组合;
[0083]
将动作的id序列具有一个总分数,默认是1分,分数变更规则如下:
[0084]
维度变更分数变更每两个相邻动作id,未发生维度变化 2每两个相邻动作id,发生一维维度变化 1每两个相邻动作id,发生二维维度变化 0每两个相邻动作id,发生三维维度变化
‑
1每两个相邻动作id,发生四维维度变化
‑2[0085]
在本实施例中,如图3和4所示,本方法对应的健身器械为一种智能健身器,包括机体27,还包括转动连接在机体27上的轨道8、滑动配合在轨道8内的调节座10、转动连接在调节座10上的端头9、与端头9固定连接的支臂28;还包括,
[0086]
第一调节组件,用于调节轨道8在机体27上绕轨道自身轴线的转动角度;
[0087]
第二调节组件,用于调节调节座10在轨道8内的轴向位置(即支臂沿轨道平移的位置);
[0088]
第三调节组件,用于调节端头9在调节座10上的转动角度(即支臂绕支臂与轨道交点转动的角度);
[0089]
第四调节组件,用于调节连接头,使支臂28与不同的配件连接;
[0090]
第五调节组件,用于调节支臂与健身凳子之间的位置关系。
[0091]
在本实施例中,支臂上下调节字段只需调节第二调节组件;支臂摆动调节字段需要调节第一调节组件和/或第三调节组件;更换末端配件字段需要调节第四调节组件、第一调节组件和/或第三调节组件;增减健身凳子字段需要调节第二调节组件、第四调节组件、第一调节组件和/或第三调节组件。
[0092]
步骤六根据动作片段的预设动作次数和用户训练目标获取第三动作组合中每个动作片段对应的推荐次数和推荐重量;
[0093]
6.1确定每个动作片段的推荐次数;
[0094]
每个动作片段预设有动作次数和动作目标效果,动作目标效果包括减脂和增肌,用户的训练目标包括增肌或减脂。
[0095]
当用户的训练目标是增肌时,每个训练日中的每个动作片段的动作次数中,其中65%的动作次数的动作目标效果为增肌,35%的动作次数的动作目标效果为减脂;当用户的训练目标是减脂时,每个训练日中的每个动作片段的动作次数中,其中65%的动作次数的动作目标效果为减脂,35%的动作次数的动作目标效果为增肌。
[0096]
6.2确定每个动作片段的推荐重量;
[0097]
根据动作片段获取用户基于该动作的1rm重量,并根据训练目标获取该动作预设的重量,得到每个动作片段的推荐重量;
[0098]
其中:
[0099][0100]
a为该动作推荐重量,x1为用户基于该动作的1rm重量,x2为基于训练目标该动作对应的重量,每个动作片段的推荐次数和重量组成一个训练动作组,第三动作组合中由多个训练动作组组成。
[0101]
步骤七根据训练动作组中动作片段对应的推荐次数、动作片段属性、用户基础信息和训练目标获取每个训练动作组的休息时长。
[0102]
本实施例中,根据专业的健身数据,本发明人根据动作片段的动作难得等级、推荐的动作次数、用户的用户等级以及训练目标,预设了一个休息间隔规则,休息间隔规则可为多种,本实施例中根据健身经验提供一种,该间隔规则如下:
[0103]
[0104][0105]
实施例二
[0106]
请参考图2,图2为一种制定健身训练计划的系统的组成示意图,在实施例1的基础上,本发明实施例二提供了一种制定健身训练计划的系统,所述系统包括:
[0107]
获取模块,用于获取用户的基础信息和训练目标;
[0108]
健身时间表模块,用于根据用户的基础信息和训练目标获取健身时间表,健身时间表包括训练日参数,训练日参数包括训练日对应的动作片段个数和肌肉刺激容量;
[0109]
筛选排序模块,用于根据健身时间表、用户的基础信息、训练目标、动作片段的属性获取训练日对应的排序后的一组动作片段组合;动作片段的属性包括动作难度等级、动作字段、肌肉刺激字段;
[0110]
次数模块,用于根据动作片段属性和用户训练目标获取动作片段组合中每个动作片段对应的推荐次数;
[0111]
重量模块,用于根据动作片段属性和用户训练目标获取动作片段组合中每个动作片段对应的推荐重量;
[0112]
休息时间模块,用于根据训练动作组中动作片段对应的推荐次数、动作片段属性、用户基础信息和训练目标获取动作片段组合中每个动作片段的休息时长。
[0113]
个性化模块,用于根据用户偏好调整训练计划。
[0114]
在本实施例中,获取模块的具体实施方式为:在智能健身器材上,让用户输入基础
信息和训练目标,基础信息包括:用户等级、期望训练周期、期望每周训练次数等,其中用户等级包括健身牛人和健身小白,训练目标包括减脂和增肌,期望每周训练次数包括每周2天、每周3天、每周4天和每周5天;
[0115]
在本实施例中,健身时间表模块的具体实施方式为:通过获取模块获取用户信息,并根据用户信息制定健身时间表,根据用户期望训练周期、期望每周训练次数以及训练目标制定每周训练日的时间、每个训练日的对应的动作片段个数和肌肉刺激容量;
[0116]
在本实施例中,筛选排序模块的具体实施方式为:根据健身时间表模块中每个训练日的对应的动作片段个数和肌肉刺激容量、动作池中用户解锁的动作片段的预设有肌肉刺激字段,筛选出满足每个训练日的对应的动作片段个数和肌肉刺激容量要求的动作片段组合作为第一动作组合,其中,肌肉刺激字段包括肌肉刺激程度和肌肉刺激部位;
[0117]
在若干第一动作组合的基础上,根据用户等级和动作片段预设的动作难度等级获取与用户等级匹配的若干组合,得到若干第二动作组合;
[0118]
在若干第二动作组合的基础上,根据每组中相邻两个动作片段需要调整的健身器械的维度差异进行排序,从调整最小到调整最大进行排序,排序后,获取其中调整幅度最小的一组组合作为第三动作组合,即得到每个训练日中对应的动作片段即其排序;
[0119]
在本实施例中,次数模块的具体实施方式为:得到每个训练日对应的动作片段即其排序后,通过本模块确定每个动作片段的训练次数,根据每个动作片段预设的动作次数和训练目标得到每个动作片段的推荐动作次数;
[0120]
在本实施例中,重量模块的具体实施方式为:根据动作片段获取用户基于该动作的1rm重量,并根据训练目标获取该动作预设的重量,得到每个动作片段的推荐重量,其中:
[0121][0122]
a为该动作推荐重量,x1为用户基于该动作的1rm重量,x2为基于训练目标该动作对应的重量。
[0123]
在本实施例中,休息时间模块的具体实施方式为:确定每个训练日对应的动作片段排序即每个动作片段推荐次数和推荐重量后,根据本模块确定每组动作片段的休息时间,在本实施例中根据根据预设的休息间隔规则、动作片段的动作难得等级、推荐的动作次数、用户的用户等级以及训练目标得到每组动作片段的休息时间。
[0124]
在本实施例中,个性化模块的具体实施方式为:通过上述模块得到训练计划后,训练计划发送给用户,用户根据自身的实际情况或者喜好对训练计划进行调整,当调整超出预设的调整范围时,给用户发送调整范围过大提醒,确认提醒信息后,用户可继续调整或改变原调整计划。
[0125]
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
[0126]
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
转载请注明原文地址:https://win.8miu.com/read-50384.html