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Accepted Manuscript
智能健身系统
Binbin Yong, Zijian Xu, Xin Wang, Libin Cheng, Xue Li, Xiang Wu,
Qingguo Zhou
PII: S0743-7315(17)30157-0
DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.jpdc.2017.05.006
Reference: YJPDC 3674
To appear in: J. Parallel Distrib. Comput.
接收日期：2016年12月24日
修订日期：2017年3月27日
接收日期：2017年5月9日
请引用本文为：B. Yong, Z. Xu, X. Wang, L. Cheng, X. Li, X. Wu, Q. Zhou, IoT-based
intelligent fitness system, J. Parallel Distrib. Comput. (2017),
http://dx.doi.org/10.1016/j.jpdc.2017.05.006
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基于物联网的智能健身系统
Binbin Yonga, Zijian Xua, Xin Wanga, Libin Chengb, Xue Lia, Xiang Wua, Qingguo Zhoua,lowast;
甘肃兰州兰州大学信息科学与工程学院
B93929中国甘肃兰州人民解放军
摘要
随着全球经济的增长，健身俱乐部在世界范围内发展迅速。与此同时，健身产业蓬勃发展
，尤其是对于城市白领人群。在这种情况下，人们需要更科学、更实际的指导来锻炼
身体。本文设计了一个基于物联网（IOT）的健身系统来监测运动者的健康状况。这个
系统为锻炼者提供科学指导。运动时，它通过传感器和健身带收集运动数据。随后，
这些数据将会被发送到系统进行分析。在人工智能技术的帮助下，系统可以提取有用的信息
来指导用户健身。在本文中，我们将描述系统的细节，并进一步探讨
实施技术。该类型的系统是未来健身应用的发展趋势。
关键词：健身、物联网、传感器、健身带、人工智能、健身
1。介绍
随着健身产业的快速发展，人们投入了越来越多的精力来健身。根据美国运动医学院（ACSM）的报告，可穿戴设备，健康与健身应用（应用），泡沫罗拉是2016年的黑马[1][2]。他们也预测在未来几年，该技术将成为健康和健身领域最受欢迎的方面，类似的可穿戴健身技术将主导市场。更多和更先进的健身追踪器、智能手表、心率监视器和GPS跟踪设备将在不久的将来出现。报告1从中国看，健身产业已经2009年到2014年，中国增长了84%，这意味着年平均年增长率接近17%。同时，健身俱乐部的数量年平均年增长率接近5%在中国。但是，根据商业模式，只有20%的健身房在中国是盈利的。另一方面，技术革新了健身，使用户能够监视和纠正健身运动。物联网（IOT），作为现代的标志性技术，以无线传感器网络技术出现在人们的日常生活中[3][4]。越来越多传感器和设备用于引导人们进行身体活动与
健身运动。这些设备的范围从简单的传感器，通讯形小型健身带，简易电子秤，创新睡眠监视器等等。然而，市民的主要健身场，现代健身俱乐部仍然落后大多数现代技术。因此，基于上述情况，我们建议设计一个系统，为健身俱乐部提供物联网的备选方案，以及本文中的网络技术。论文的其余部分组织如下。在第2节介绍了相关技术和相关工作。在第3节中，我们介绍了系统的设计。在第4节中，我们展示了移动应用程序的设计。最后，在第5节中，我们结束了我们的工作，讨论了未来的工作。
作者：兰州大学信息科学与工程学院，中国兰州。电话： 86-0931-8912025；传真： 86-0931-89120邮箱：yongbb14@lzu.edu.cn（binbin yong）chivy0710@163.com（徐子建），xwang2016@lzu.edu.cn（xin王），chenglb04@163.com（李斌cheng），lix2015@lzu.edu.cn（薛丽），wuxiang219@qq.com（xiang wu），zhouqg@lzu.edu.cn（青国舟）
网址：www.chyxx.com/industry/201608/441062.html
2。前期及相关工作
物联网是一个扩展互联网概念的术语。它不仅包含互联网，还有一些智能设备，通过互联网使用和访问。这些类型的设备包括移动终端、有线或无线传感器、摄像头，灯、电源插座和其他有关联的互连设备。物联网用于通过Internet监视或控制远程设备，通过手机或PC用户互相连接。随着物联网的发展，许多基于物联网的应用出现在商业或家庭。同时，学术界也在研究大量的物联网应用。Singh et al.[5]提出利用垃圾桶中红外传感器采集的实时数据来优化收集过程。Rathore et al[6]开发了一个使用基于物联网和大数据技术。基于无线传感器技术，Nugra et al.设计了一个物联网应用程序来分析流量来自这些传感器的数据，以减少车辆交通拥挤[7]。Ghosh et al. [8]实施医疗保健医院病人健康状况监测系统。Huang，cheng[9]利用射频识别利用RFID技术和物联网技术研究医疗护理系统的应用，具有十分重要的意义。基于物联网技术，Xu et al. [10]研究了数据访问方法紧急医疗服务。物联网技术在当今飞速发展，同时健康应用与物联网技术相结合是一种趋势。因此，基于物联网技术，我们设计了一个系统来提供健身运动科学指南。在我们的工作中，我们创造性地构建物联网与机器学习相结合的健身系统技术。设计了数据采集技术。我们还提出了检测心率的算法和构造推荐制度。通过使用深度学习技术，我们的系统能够监控和提醒用户操作。介绍了系统服务器的详细设计。最后给出了健身应用及其功能。总之，提出了一种智能健身系统，并且在我们的论文中设计。
三。系统的设计
图1：健身俱乐部智能系统的结构。我们系统的参考体系结构如图1所示。系统主要由以下部分组成：
（1）健身器材
体育馆里有许多健身器材。这些装置通过安装一些传感器进行改造。例如，我们在牵引装置中增加了一个距离传感器。测量牵引距离。然后通过拉动运动是可以计算的。
（2）传感器
在健身器材中，传感器被用来测量健身用户的工作量。一般来说，我们使用无线设备上的传感器以避免电缆连接问题。传感器的具体类型取决于特定仪器。我们将介绍距离的用法传感器和网络摄像头。
（3）可穿戴设备
可穿戴设备用于记录日常锻炼，例如实时心率，在行走等。可穿戴设备主要用于记录用户不在健身俱乐部时的活动数据。通过收集这些数据，我们的系统可以使用户健康状况分析。
（4）发展局
开发板用于接收收集的数据来自传感器。它通常有一个触摸屏供用户操作和查询应用程序。应用程序安装在开发板类似于移动应用终端。主要用于传感器之间的数据传输和服务器。同时，它也是不使用移动终端的用户。
（5）系统服务器
系统的中间部分是服务器，用于收集和分析传感器和终端发送的数据。此外，它还为要调用的终端。
（6）计算集群
计算集群主要用于执行高计算任务。这些计算节点由系统服务器提供。
（7）移动终端
终端通过以下方式显示运动或健身信息：我们的申请。该应用程序在iOS或Android上运行平台。详细设计见第4节。
3.1。传感器的使用
在本文中，我们使用距离传感器来测量练习距离。根据工作负荷公式，消耗的卡路里可以用Ftimes;S计算。F代表拉力，通常由车身构造提供装置。s表示通过距离传感器。消耗的卡路里值是一个重要参数。适合健身。因此，距离传感器在物联网中得到了广泛的应用。
3.2。数据采集
采集用户的数据在系统上进行处理。数据是采用传感器和适配带两种方法采集获取。
3.2.1传感器采集
一般来说，健身运动的数据是由传感器采集的。传感器可以通过有线和无线双向。考虑到价格和方便，我们将使用WiFi型号ESP82662，连接到通用输入/输出（GPIO）接口的传感器。
因此，传感器的数据可以从GPIO中读取，GPIO易于实施。WiFi模式提供一系列API函数（at命令）读取或写入gpio的值。到启用wifi模式，首先需要设置wifi模式作为AT命令的“AP模式”。其次，可用WiFi扫描接入点。然后，连接WiFi模式到WiFi网络。接下来，“AP模式”的参数是集合。完成这些步骤后，WiFi模式能够连接互联网。因此，我们创建一个TCP连接来传输数据。通常，我们可以使用循环读取数据，并发送这些数据，通过TCP连接的数据。另一种方法是设置GPIO的中断功能。数据处理流程图采集如图2所示。在大多数情况下，设置重量后，我们可以计算按工作公式计算的运动能量成本。我们最后一件事需要做的是测量运动的距离，以便运动消耗的能量。
3.2.2.健身带采集
目前，健身带是一种流行的智能设备。更多更多的健身用户都开始有健身乐队。健身带用于监控用户身体的数据。在我们系统中，健身带也用于认证。当什么时候用户来到健身俱乐部，健身乐队将与健身俱乐部的用户帐户绑定。同时，系统将首先分析来自健身带的每日数据报告，以及然后它会向用户推荐合适的练习项目。
4.数据分析
4.1。燃烧卡路里
燃烧卡路里由两部分组成：运动部分和跑步或步行。运动消耗的卡路里主要是由工作公式计算所得。我们首先用传感器收集距离和重量信息。然后，我们将它们相乘，得到燃烧卡路里的运动部分。一般来说，计算步行或跑步消耗的卡路里是准确的，我们做了一些实验，得到了基本的拟合函数。
如下所示。
d=httimes;0.45times;台阶（1）
cal=wttimes;dtimes;1.036（2）
式（1）、（2）中，ht表示用户高度，step表示步数，d为距离（米）。验证的
通过许多实验，我们发现台阶的长度大致是与人的身高成比例，比例因子是
大约0.45。wt表示用户的重量（千克），cal为燃烧卡路里的价值。我们还发现燃烧的卡路里与一个人的体重和步行距离。比例系数设为1.036。在我们设计时，该步骤由健身带或智能手机提供。实际上，卡路里公式是一个经验公式，它是一个计算燃烧卡路里的粗略模型。然而，它是对用户指导练习很有用，它仅用于指出运动的效果。因此，我们不会讨论
热量计算的精确公式。
4.2.心率检测
心率是每个人的心跳次数。分钟（BPM）。当一个人处于不同的环境中时，有许多不同的方法来尝试估计心率。如果用户有健身带，可以自动捕捉心率。许多流行的健身乐队为开发者提供API以获得实时心率。一般来说，心率也可以在iPhone、Android等智能手机中测量。
智能手机检测心率的方法是使用手机摄像头检测用户的毛细血管变化食指当用户把食指放在相机上时，食指的亮度由于血液被压进食指的皮肤。这个过程可以被感光元件捕获。因此，我们可以通过周期性地改变屏幕亮度来收集bpm。图3显示了智能手机上的心率检测。图4:30个连续的bpms。心率检测有助于用户监测他们的健康状况。例如，在下面的图3中，它显示了静坐时的一种心律失常（不规则的心跳）。它可能是由心悸症状引起。因此，我们努力发展诊断心脏病的一种算法。在我们的实现中，我们选择两拍构成一个拍子序列。为了简单起见，我们以一分钟30个连续间隔作为测试数据。什么时候？采集心率时，用户处于同一状态，如坐着安静地。然后我们计算每个节拍的bpm为60/t，并且我们得到一系列连续的bpm值。接下来，我们计算30 bpm值的平均值和标准偏差。根据我们的实验结果，bpm在50到100之间。标准偏差应为不超过1.0以保持稳定的心跳。这显示在图4。而在实际上，心率可以作为鉴别的依据。例如，我们可以在系统中使用心率识别区分不同的用户。我们也可以用一些复杂的方法识别正常心率。然而，我们将因为它与本文无关，所以不作进一步的详细说明。通常，心率检测会经常被调用，这会消耗大量的系统资源。因此，我们将使用上述检测心率的简单算法。
4.3。推荐制度
表：健身项目和用户得分。在健身俱乐部，许多用户有相同的爱好。后该练习，用户可以对该练习项进行评分，以表达其偏好。因此，数据集包含用户、适合度名称和生成分数。数据集如表1所示。第一表格的行显示健身项目的名称。而另一个行显示用户的姓名和他们的适合度得分。项目。分数在0到10之间。零表示用户对健身项目不感兴趣或用户尚未尝试了这个练习。利用这些数据，我们可以挖掘出一些相关的信息。为了例如，我们的系统可以通过他们的分数找到相似的用户，然后我们的系统将一些推荐信息推送到这些用户。实际上，这是推荐系统的一个功能。对于表中的零分，数据中有一些冗余信息。因此，我们首先从
这些数据。然后我们使用奇异值分解（SVD）来提取功能。使用SVD技术，大型数据集可以
替换为小数据集。同时，保留主要信息。也就是说，我们可以删除多余的信息和噪声（如表中的零）与SVD技术。在这纸上，我们将保留原始数据的90%信息。在SVD以后，我们会得到一个小矩阵。接下来我们计算相似性这些用户。我们计算它们之间的余弦相似性用户通过他们的练习得
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