一种运动训练数据处理方法及装置技术领域
本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种运动训练数据处理方法及装置。
背景技术
随着健康运动的普及，越来越多人参与到运动中，使用移动终端中的运动软件记
录运动数据的占比在逐渐增加，如跑步等竞技运动的兴起，使得运动训练显得尤为重要，为
运动训练起到更好的效果，需要教练进行教学和监督，现有技术中基于线下的教练，无法更
好的监督，另有在运动软件中设定目标训练，如设定的公里数，设定运动时间等，但是对于
运动训练来说，仅是将一部分记录功能迁移到运动软件中，运动训练数据的维度少，精度
低，监督效率不高，用户体验性低。
发明内容
本发明的目的在于提供运动训练数据处理方法及装置，旨在解决由于现有技术中
运动训练数据的维度少，精度低，监督效率不高，用户体验性低的问题。
一方面，本发明提供了一种运动训练数据处理方法，所述方法包括下述步骤：
获取用户的运动状态数据，由所述运动状态数据确定所述用户的训练类别并生成所述
用户的运动训练计划；
在检测到所述用户触发运动指令时，获取运动参数，将所述运动参数、所述用户的运动
状态数据按权重计算得到训练状态值；
在检测到所述训练状态值超出预设阈值时，进行智能提醒，在所述训练状态值超出或
低于所述预设阈值的预设比例时，调整所述运动训练计划。
另一方面，本发明提供了一种运动训练数据处理装置，所述装置包括：
训练计划生成模块，获取用户的运动状态数据，由所述运动状态数据确定所述用户的
训练类别并生成所述用户的运动训练计划；
状态值计算模块，用于在检测到所述用户触发运动指令时，获取运动参数，将所述运动
参数、所述用户的运动状态数据按权重计算得到训练状态值；
训练调整模块，用于在检测到所述训练状态值超出预设阈值时，进行智能提醒，在所述
训练状态值超出或低于所述预设阈值的预设比例时，调整所述运动训练计划。
在本发明实施例中，获取用户的运动状态数据，由运动状态数据确定用户的训练
类别并生成用户的运动训练计划，进而在检测到用户触发运动指令时，获取运动参数，将运
动参数、用户的运动状态数据按权重计算得到训练状态值，从而在检测到训练状态值超出
预设阈值时，进行智能提醒，在训练状态值超出或低于预设阈值的预设比例时，调整运动训
练计划。通过本发明实施例，可为用户定制运动训练计划，且通过软件记录运动参数，从而
实时跟踪运动训练，进行智能提醒及实时根据训练情况调整运动训练计划，用软件实现了
智能教练，使得运动训练计划更加合理，结合运动参数和运动状态数据，增加了运动训练数
据的维度，大大提高了运动数据处理的精度，使得运动训练的监督效率更高，提升了用户的
体验。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的运动训练数据处理方法的实现流程图；
图2是本发明实施例二提供的运动训练数据处理装置的结构图；
图3是本发明实施例三提供的运动训练数据处理系统的结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对
本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并
不用于限定本发明。
本发明实施例提供的运动训练数据处理方法可应用于健身、运动领域，本发明实
施例提供的运动训练数据处理装置可运行于移动终端中，移动终端如智能手机、智能手表，
通过运行可执行的代码进行运动训练数据的采集、处理和存储。具体的，本发明实施例中的
运动训练数据可包括跑步数据，具体如中长跑训练，尤其马拉松训练等，还可包括骑行数
据、游泳数据等运动数据，具体不受本发明实施例的限制。
以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述：
实施例一：
图1示出了本发明实施例一提供的运动训练数据处理方法的实现流程，为了便于说明，
仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：
步骤S101，获取用户的运动状态数据，由运动状态数据确定用户的训练类别并生成用
户的运动训练计划。
作为一种可选的实施方式，获取用户的运动状态数据，其中，运动状态数据可以包
括：运动项目、历史运动频率、损伤状态、心肺能力、历史成绩、训练目标、运动时间。如可获
取到用户1的运动状态数据如下：跑步、一周跑步3次，损伤风险低、心肺能力一般，历史成绩
为无马拉松经验，训练目标为健康跑10公里，运动时间为周一、周三、周六，具体的，可提供
可选项模板供用户选择，用户可通过屏幕或者键盘输入确认的数据。
进一步可选的，由运动状态数据确定用户的训练类别并生成用户的运动训练计
划，其中，用户的训练类别包括健康运动类、初级入门类、中级提升类、高级竞技类、赛事训
练类。具体实现中，由运动状态数据确定用户的训练类别并生成用户的运动训练计划可以
包括：
将用户的训练类别与预设的运行训练模板的关键词进行匹配，将匹配的预设运动训练
模板确定为用户的运动训练计划；预设运动训练模板为根据训练类别预先设定的目标恒定
的运动训练计划或者可编辑的运动训练计划。
具体的，预设运动训练模板可以包括：频率恒定的运动训练、目标恒定的运动训
练、时间恒定的运动训练、目标可编辑的运动训练、计划可编辑的运动训练等，其中，频率恒
定的运动训练可以为运动频率恒定的训练计划，如每周三次，每次至少间隔一天，时间恒定
的运动训练可以为每次运动的时间为设定值，如运动45分钟，运动1小时等，目标恒定的运
动训练可以为设定心率值的运动训练，或设定速度的运动训练，或设定距离的运动训练，或
设定总时间的运动训练等。其中，频率恒定的运动训练、目标恒定的运动训练、时间恒定的
运动训练为用户不可编辑，管理员或教练员可编辑。目标可编辑的运动训练、计划可编辑的
运动训练为用户可编辑，管理员或教练员可编辑。
对于每一项具体的运动训练模板可设定对应的关键词，从而可将该关键词与用户
的训练类别进行匹配，匹配如：健康运动类—频率恒定的运动训练，初级入门类—时间恒定
的运动训练，中级提升类—目标恒定的运动训练，高级竞技类—计划可编辑的运动训练，赛
事训练类—目标可编辑的运动训练等。
本步骤中，可针对不同的用户，根据用户的历史运动情况自动订制训练计划，且不
同的训练类别权限不同，训练类别高的，权限可开放为对训练计划进行编辑。从而实现了对
用户精确分类，更有对应性的定制运动训练计划。
步骤S102，在检测到用户触发运动指令时，获取运动参数，将运动参数、用户的运
动状态数据按权重计算得到训练状态值。
作为一种可选的实施方式，用户收到运动训练计划后，可进行查阅，用户可触发运
动指令，进入运动模式，如在训练日当天用户点击“开始跑步”、或点击“开始运动”等，用户
进行运动训练，软件可实时记录追踪数据。获取用户运动训练过程中的运动参数，其中，运
动参数可以包括：运动时间、运动里程、实时心率、运动环境信息，运动环境信息例如温度、
湿度、海拔等。具体的，运动参数可通过移动终端内置的传感器获得，或者通过与移动终端
通讯连接的外设传感器获得，如实时心率可通过贴设于用户身上的心率贴获得数据，运动
里程可通过全球定位系统（Global Positioning System，GPS）获得。
进一步的，将运动参数、用户的运动状态数据按权重计算得到训练状态值，具体实
现中，对于不同的运动训练计划，对于不同的训练类别，权重不同。如，运动参数的权重可以
为90%，用户的运动状态数据的权重可以为10%，对于具体的运动参数和具体的用户的运动
状态数据可设权重，如对于时间恒定的运动训练，运动参数中实时心率的权重大，用户的运
动状态数据中损伤状态的权重大；对于高级竞技类，运动参数中运动时间和运动里程的权
重大，用户的运动状态数据中心肺能力的权重大等。
具体计算中，对每项具体的运动参数和用户的运动状态数据进行打分，如每项总
分是10分，根据获取到的具体数据与标准模板进行比对进行打分，每项分数得到后，根据训
练类别和运动训练计划对应权重，进行加权计算，最后得到一个数值，为训练状态值。
步骤S103，在检测到训练状态值超出预设阈值时，进行智能提醒，在训练状态值超
出或低于预设阈值的预设比例时，调整运动训练计划。
作为一种可选的实施方式，在检测到训练状态值超出预设阈值时，进行智能提醒，
在训练状态值超出或低于预设阈值的预设比例时，调整运动训练计划，其中，预设比例如可
以为20%~30%。进一步的，预设阈值可以为[最小状态值，最大状态值]，具体的，步骤S103可
以包括：
在检测到训练状态值大于最大状态值或者小于最小状态值时，进行智能提醒；
在检测到预设周期时间内训练状态值小于最小状态值的预设比例时，降低运动训练计
划的强度；在检测到预设周期时间内训练状态值大于最大状态值的预设比例时，进行运动
风险提醒。
具体实现中，预设阈值为根据试验经验值得到的估值，为一个区间值，具体为[最
小状态值，最大状态值]。在检测到训练状态值大于最大状态值或者小于最小状态值时，进
行智能提醒，例如，对于跑步训练中，在大于最大状态值时提醒减速，在低于最小状态值时
提醒加油，具体的，可在训练过程中进行语音提醒。
更进一步的，在检测到预设时间内训练状态值小于最小状态值的预设比例时，降
低运动训练计划的强度。其中，预设时间可以为单次训练期间的30分钟或者20分钟，或者为
单次训练时间的50%的时间区间。若持续监测到在预设时间内的训练状态值都小于最小状
态值的预设比例时，则会自动对本次运动训练中，降低未完成的运动训练内容的强度，进而
进行语音提醒。
进一步的，在检测到预设时间内训练状态值大于最大状态值的预设比例时，进行
运动风险提醒，在预设时间内持续训练大于最大状态值的预设比例时，则确定强度太大，则
进行运动风险提醒，语音提示降低运动强度。
进一步可选的，本发明实施例在步骤S101之后，步骤S102之前还可以包括步骤：
在到达运动训练计划的训练提醒时间时，获取监测到的用户当前的身体状态信息并依
据身体状态信息生成训练前期建议信息，并向用户发送提醒内容，提醒内容包括：训练目
标、身体状态信息、训练前期建议信息。
具体实现中，在生成运动训练计划之后，会通过移动终端的传感器或者与移动终
端通信连接的外设传感器监测用户的身体状态信息，并对监测到的用户的身体状态信息进
行分析处理，生成训练前期建议信息，如监测到睡眠质量、不同时间段的心率等，训练前期
建议信息可以包括体能训练、入睡建议、饮食建议等。进而向用户发送提醒内容，其中，提醒
内容可以包括训练目标、身体状态信息和训练前期建议信息等，根据信息模板向用户发送
内容，具体可以为移动终端中推送消息提醒。
进一步可选的，本发明实施例提供的运动训练数据的处理方法还可以包括步骤：
计算用户在已进行的训练周期内的训练完成状态值，依据训练完成状态值确定未进行
的训练周期的运动训练计划。
具体的，运动训练计划包括多个训练周期的计划；训练周期包括已进行的训练周
期和未进行的训练周期。训练周期可以设为一个月或者一个季度，根据训练周期内的训练
完成情况，即具体计算已进行运动训练的训练周期内的训练完成状态值，训练完成状态值=
每次运动训练的训练状态值/运动训练计划次数，缺勤运动训练时训练状态值为0。若训练
周期内的训练完成状态值低于最小训练完成状态值，则对下一个训练周期的计划降低强
度，若训练周期内的训练完成状态值大于最大训练完成状态值，则向用户发送风险提示。
本发明实施例提供一种运动训练数据的处理方法，获取用户的运动状态数据，由
运动状态数据确定用户的训练类别并生成用户的运动训练计划，进而在检测到用户触发运
动指令时，获取运动参数，将运动参数、用户的运动状态数据按权重计算得到训练状态值，
从而在检测到训练状态值超出预设阈值时，进行智能提醒，在训练状态值超出或低于预设
阈值的预设比例时，调整运动训练计划。通过本发明实施例，可为用户定制运动训练计划，
且通过软件记录运动参数，从而实时跟踪运动训练，进行智能提醒及实时根据训练情况调
整运动训练计划，用软件实现了智能教练，为不同的用户定制不同的运动训练计划，使得运
动训练计划更加合理，对运动训练过程中实时跟踪，根据训练情况调整训练计划，还可追踪
训练周期内的训练情况，从而可对训练计划做调整，包括智能提醒和风险提醒，结合运动参
数和运动状态数据，增加了运动训练数据的维度，大大提高了运动数据处理的精度，使得运
动训练的监督效率更高，提升了用户的体验。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以
通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，
所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘、光盘等。
实施例二：
图2示出了本发明实施例二提供的运动训练数据的处理装置的结构，为了便于说明，仅
示出了与本发明实施例相关的部分，其中包括：训练计划生成模块21、状态值计算模块22以
及训练调整模块23。
训练计划生成模块21，获取用户的运动状态数据，由运动状态数据确定用户的训
练类别并生成用户的运动训练计划。
作为一种可选的实施方式，训练计划生成模块21可获取用户的运动状态数据，其
中，运动状态数据可以包括：运动项目、历史运动频率、损伤状态、心肺能力、历史成绩、训练
目标、运动时间。如可获取到用户1的运动状态数据如下：跑步、一周跑步3次，损伤风险低、
心肺能力一般，历史成绩为无马拉松经验，训练目标为健康跑10公里，运动时间为周一、周
三、周六，具体的，可提供可选项模板供用户选择，用户可通过屏幕或者键盘输入确认的数
据。
进一步可选的，训练计划生成模块21由运动状态数据确定用户的训练类别并生成
用户的运动训练计划，其中，用户的训练类别包括健康运动类、初级入门类、中级提升类、高
级竞技类、赛事训练类。
进一步可选的，训练计划生成模块21具体用于：将用户的训练类别与预设的运行
训练模板的关键词进行匹配，将匹配的预设运动训练模板确定为用户的运动训练计划；预
设运动训练模板为根据训练类别预先设定的目标恒定的运动训练计划或者可编辑的运动
训练计划。
具体的，预设运动训练模板可以包括：频率恒定的运动训练、目标恒定的运动训
练、时间恒定的运动训练、目标可编辑的运动训练、计划可编辑的运动训练等，其中，频率恒
定的运动训练可以为运动频率恒定的训练计划，如每周三次，每次至少间隔一天，时间恒定
的运动训练可以为每次运动的时间为设定值，如运动45分钟，运动1小时等，目标恒定的运
动训练可以为设定心率值的运动训练，或设定速度的运动训练，或设定距离的运动训练，或
设定总时间的运动训练等。其中，频率恒定的运动训练、目标恒定的运动训练、时间恒定的
运动训练为用户不可编辑，管理员或教练员可编辑。目标可编辑的运动训练、计划可编辑的
运动训练为用户可编辑，管理员或教练员可编辑。
对于每一项具体的运动训练模板可设定对应的关键词，从而可将该关键词与用户
的训练类别进行匹配，匹配如：健康运动类—频率恒定的运动训练，初级入门类—时间恒定
的运动训练，中级提升类—目标恒定的运动训练，高级竞技类—计划可编辑的运动训练，赛
事训练类—目标可编辑的运动训练等。
本发明实施例中，可针对不同的用户，根据用户的历史运动情况自动订制训练计
划，且不同的训练类别权限不同，训练类别高的，权限可开放为对训练计划进行编辑。
状态值计算模块22，用于在检测到用户触发运动指令时，获取运动参数，将运动参
数、用户的运动状态数据按权重计算得到训练状态值。
作为一种可选的实施方式，用户收到运动训练计划后，可进行查阅，用户可触发运
动指令，进入运动模式，如在训练日当天用户点击“开始跑步”、或点击“开始运动”等，用户
进行运动训练，软件可实时记录追踪数据。状态值计算模块22获取用户运动训练过程中的
运动参数，其中，运动参数可以包括：运动时间、运动里程、实时心率、运动环境信息，运动环
境信息例如温度、湿度、海拔等。具体的，运动参数可通过移动终端内置的传感器获得，或者
通过与移动终端通讯连接的外设传感器获得，如实时心率可通过贴设于用户身上的心率贴
获得数据，运动里程可通过全球定位系统获得。
进一步的，状态值计算模块22将运动参数、用户的运动状态数据按权重计算得到
训练状态值，具体实现中，对于不同的运动训练计划，对于不同的训练类别，权重不同。如，
运动参数的权重可以为90%，用户的运动状态数据的权重可以为10%，对于具体的运动参数
和具体的用户的运动状态数据可设权重，如对于时间恒定的运动训练，运动参数中实时心
率的权重大，用户的运动状态数据中损伤状态的权重大；对于高级竞技类，运动参数中运动
时间和运动里程的权重大，用户的运动状态数据中心肺能力的权重大等。
具体计算中，对每项具体的运动参数和用户的运动状态数据进行打分，如每项总
分是10分，根据获取到的具体数据与标准模板进行比对进行打分，每项分数得到后，根据训
练类别和运动训练计划对应权重，进行加权计算，最后得到一个数值，为训练状态值。
训练调整模块23，用于在检测到训练状态值超出预设阈值时，进行智能提醒，在训
练状态值超出或低于预设阈值的预设比例时，调整运动训练计划。
作为一种可选的实施方式，训练调整模块23在检测到训练状态值超出预设阈值
时，进行智能提醒，在训练状态值超出或低于预设阈值的预设比例时，调整运动训练计划，
其中，预设比例如可以为20%~30%。进一步的，预设阈值为[最小状态值，最大状态值]；
进一步可选的，训练调整模块23可以包括：
智能提醒单元，用于在检测到训练状态值大于最大状态值或者小于最小状态值时，进
行智能提醒；
调整单元，用于在检测到预设时间内训练状态值小于最小状态值的预设比例时，降低
运动训练计划的强度；在检测到预设时间内训练状态值大于最大状态值的预设比例时，进
行运动风险提醒。
具体实现中，预设阈值为根据试验经验值得到的估值，为一个区间值，具体为[最
小状态值，最大状态值]。在检测到训练状态值大于最大状态值或者小于最小状态值时，进
行智能提醒，例如，对于跑步训练中，在大于最大状态值时提醒减速，在低于最小状态值时
提醒加油，具体的，可在训练过程中进行语音提醒。
更进一步的，在检测到预设时间内训练状态值小于最小状态值的预设比例时，降
低运动训练计划的强度。其中，预设时间可以为单次训练期间的30分钟或者20分钟，或者为
单次训练时间的50%的时间区间。若持续监测到在预设时间内的训练状态值都小于最小状
态值的预设比例时，则会自动对本次运动训练中，降低未完成的运动训练内容的强度，进而
进行语音提醒。
进一步的，在检测到预设时间内训练状态值大于最大状态值的预设比例时，进行
运动风险提醒，在预设时间内持续训练大于最大状态值的预设比例时，则确定强度太大，则
进行运动风险提醒，语音提示降低运动强度。
进一步可选的，训练调整模块23还可以包括：
周期计划调整单元，用于计算用户在已进行的训练周期内的训练完成状态值，依据训
练完成状态值确定未进行的训练周期的运动训练计划。
具体的，运动训练计划包括多个训练周期的计划；训练周期包括已进行的训练周
期和未进行的训练周期。训练周期可以设为一个月或者一个季度，根据训练周期内的训练
完成情况，即具体计算已进行运动训练的训练周期内的训练完成状态值，训练完成状态值=
每次运动训练的训练状态值/运动训练计划次数，缺勤运动训练时训练状态值为0。若训练
周期内的训练完成状态值低于最小训练完成状态值，则对下一个训练周期的计划降低强
度，若训练周期内的训练完成状态值大于最大训练完成状态值，则向用户发送风险提示。
进一步可选的，本发明实施例提供的运动数据训练装置还可以包括：
提醒模块，用于在到达运动训练计划的训练提醒时间时，获取监测到的用户当前的身
体状态信息并依据身体状态信息生成训练前期建议信息，并向用户发送提醒内容，提醒内
容包括：训练目标、身体状态信息、训练前期建议信息。
具体实现中，在生成运动训练计划之后，提醒模块会通过移动终端的传感器或者
与移动终端通信连接的外设传感器监测用户的身体状态信息，并对监测到的用户的身体状
态信息进行分析处理，生成训练前期建议信息，如监测到睡眠质量、不同时间段的心率等，
训练前期建议信息可以包括体能训练、入睡建议、饮食建议等。进而向用户发送提醒内容，
其中，提醒内容可以包括训练目标、身体状态信息和训练前期建议信息等，根据信息模板向
用户发送内容，具体可以为移动终端中推送消息提醒。
本发明实施例提供一种运动训练数据的处理装置，训练计划生成模块获取用户的
运动状态数据，由运动状态数据确定用户的训练类别并生成用户的运动训练计划，进而状
态值计算模块在检测到用户触发运动指令时，获取运动参数，将运动参数、用户的运动状态
数据按权重计算得到训练状态值，从而训练计划调整模块在检测到训练状态值超出预设阈
值时，进行智能提醒，在训练状态值超出或低于预设阈值的预设比例时，调整运动训练计
划。 通过本发明实施例，可为用户定制运动训练计划，且通过软件记录运动参数，从而实时
跟踪运动训练，进行智能提醒及实时根据训练情况调整运动训练计划，用软件实现了智能
教练，为不同的用户定制不同的运动训练计划，使得运动训练计划更加合理，对运动训练过
程中实时跟踪，根据训练情况调整训练计划，还可追踪训练周期内的训练情况，从而可对训
练计划做调整，包括智能提醒和风险提醒，结合运动参数和运动状态数据，增加了运动训练
数据的维度，大大提高了运动数据处理的精度，使得运动训练的监督效率更高，提升了用户
的体验。
在本发明实施例中，运动训练数据的处理装置的各单元可由相应的硬件或软件单
元实现，各单元可以为独立的软、硬件单元，也可以集成为一个软、硬件单元，在此不用以限
制本发明。
本发明实施例还公开了一种移动终端，用于运行图2所示的装置；该装置的结构和功能
可参见图2所示实施例的相关描述，在此不赘述。在移动终端本端进行运动状态数据、运动
参数的获取，进行训练状态值的计算，进行智能提醒以及数据的存储。需要说明的是，本实
施例提供的移动终端与图1所示的运动训练数据处理方法相对应，为基于图1所示的运动训
练数据处理方法的执行主体。本发明实施例中移动终端具体如用于运动训练的智能手机、
智能手表等。
实施例三：
本发明实施例还公开了一种运动训练数据处理系统，如图3所示，是本发明实施例提供
的一种运动训练数据处理系统的结构示意图。如图3所示，本发明实施例提供的运动训练数
据处理系统可包括移动终端10、服务器20，其中，移动终端10如图2所示实施例中的装置。需
要说明的是，本实施例的运动训练数据处理系统可以应用于上述方法中。服务器20可以为
移动终端10中处理应用程序对应的服务器，也可以为云端服务器，服务器20用于存储数据。
进一步可选的，移动终端10中内设全球定位系统等传感器，进一步可选的，本发明实施例提
供的系统还可以包括心率贴等传感器。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精
神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。