运动数据分析方法、装置、系统和计算机可读存储介质

摘要

本发明实施例提供了一种运动数据分析方法、装置、系统和计算机可读存储介质。该方法包括：通过数据采集装置获取用户的运动数据，该运动数据包括该用户的肢体动作和/或姿势数据；对该运动数据进行分析，得到该用户的肢体动作和/或姿势的完成度，并根据该完成度，对该用户的肢体功能进行分析，得到分析结果；输出该分析结果。本发明可实现基于用户运动数据分析的肢体功能评估，适用范围广泛，且提高了评估的客观性、准确性、便捷性和评估效率，降低了评估门槛，并可达到节省人力成本的目的。

说明书

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，特别是涉及一种运动数据分析方法、装置、系统及计算机可读存储介质。

背景技术

肢体功能评估广泛应用于临床医学的相关领域，对特种医学(如航天、航空、航海、特种技能医学)，及司法鉴定、劳动能力鉴定也均有着重要意义。目前，对肢体功能状态的评估还主要取决于医生的临床检查结果。人力成本较高，且由于医生的医学知识和医疗经验对于临床检查结果的准确性有着至关重要的影响，极易导致评估结果不准确的情况出现。

因此，如何找到一种既能提高肢体评估的准确性和客观性又能降低人力成本的评估方法，是业内有待解决的一大难题。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提供一种运动数据分析方法、装置、系统及计算机可读存储介质，可用于实现基于用户运动数据分析的肢体功能评估，以为肢体功能状态的最终评估提供重要数据参考，从而提高评估的客观性、准确性、便捷性和评估效率，降低评估门槛以及节省人力成本。

本发明实施例一方面提供了一种运动数据分析方法，应用于计算机设备，包括：

通过数据采集装置获取用户的运动数据，所述运动数据包括所述用户的肢体动作和/或姿势数据；

对所述运动数据进行分析，得到所述用户的肢体动作和/或姿势的完成度，并根据所述完成度，对所述用户的肢体功能进行分析，得到分析结果；

输出所述分析结果。

本发明实施例一方面还提供了一种运动数据分析装置，包括：

数据采集模块，用于通过数据采集装置获取用户的运动数据，所述运动数据包括所述用户的肢体动作和/或姿势数据；

数据分析模块，用于对所述运动数据进行分析，得到所述用户的肢体动作和/或姿势的完成度，并根据所述完成度，对所述用户的肢体功能进行分析，得到分析结果；

输出模块，用于输出所述分析结果。

本发明实施例一方面还提供了一种运动数据分析系统，包括：数据采集装置、数据分析装置以及服务器；

其中，所数据分析装置用于执行如上述运动数据分析方法中的各步骤；

所述服务器，用于存储所述数据分析装置输出的所述分析结果。

本发明实施例一方面还提供了一种电子装置，包括：

存储器和处理器；

所述存储器存储有可执行程序代码；

与所述存储器耦合的所述处理器，调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如上述运动数据分析方法中的各步骤。

本发明实施例一方面还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述运动数据分析方法。

本发明各实施例，通过利用数据采集装置获取用户的运动数据，并对该运动数据进行分析，得到该用户的肢体动作和/或姿势的完成度，并根据该完成度，对该用户的肢体功能进行分析，得到分析结果并输出，使得用户只需站、坐、平躺、俯卧或侧卧在测试区域内，根据计算机设备的提示和指引做出指定的动作和/或姿势，即可完成全部运动数据的自动采集和自动分析，相较于现有的人工评估方式，本发明通过利用计算机设备实现了全自动化及标准化的基于运动数据分析的功能评估，像这样将评估的过程在计算机设备中进行统一标准的客观化，可以很好的为肢体功能的最终评估提供重要数据参考，从而极大地提高了评估的客观性、准确性、便捷性和评估效率，降低了评估门槛，并有效地节约了评估成本，且由于可适用于多种肢体功能状态的评估场景，因此还具有应用范围广的优点。

附图说明

图1是本发明一实施例提供的一种运动数据分析方法的实现流程图。

图2是本发明另一实施例提供的一种运动数据分析方法的实现流程图。

图3是本发明实施例提供的一种运动数据分析方法的原理图。

图4是本发明一实施例提供的运动数据分析装置的结构示意图。

图5是本发明另一实施例提供的运动数据分析装置的结构示意图。

图6是本发明一实施例提供的电子装置的硬件结构示意图。

图7是本发明一实施例提供的运动数据分析系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

参见图1，本发明一实施例提供的一种运动数据分析方法的实现流程图。该方法可通过具有数据处理功能的计算机设备实现，例如：手机、平板电脑、智能穿戴设备等可在移动中进行数据处理的移动终端，或者，台式计算机、服务器、一体机等非可在移动中进行数据处理的电子终端。该计算机设备可通过数据网络与用于运动数据采集的数据采集装置建立数据连接，或者，该计算机设备内置数据采集模块或电性连接数据采集外设。如图1所示，该方法具体可以包括如下步骤：

步骤S101、通过数据采集装置获取用户的运动数据；

具体的，该数据采集装置可以但不限于包括：光学普通相机、光学深度相机等光学影像技术，以及电极片、三轴惯导传感器、压力传感器等其他数据采集设备中的至少一种。其中，该运动数据包括该用户的肢体动作和/或姿势数据，例如：该用户做出肢体动作和/或姿势时，该数据采集装置在用户肢体上的预设感兴趣区域处采集到的数据。其中，预设感兴趣区域可以但不限于包括：手、腕、前臂、肘、臂、肩、足、踝、小腿、膝、大腿、髋等具体部位。

步骤S102、对该运动数据进行分析，得到该用户的肢体动作和/或姿势的完成度，并根据该完成度，对该用户的肢体功能进行分析，得到分析结果；

具体的，将该运动数据与预设的标准运动数据进行比较，得到二者的误差，根据该误差，确定该用户的肢体动作和/或姿势的完成度。然后，在预设的多个功能状态中匹配出与该完成度相匹配的功能状态，并将匹配出的功能状态及该功能状态的预设描述数据作为分析结果。其中，该标准运动数据与该运动数据类型一致，可基于大数据分析得到。

可以理解的，在实际应用中，根据需要，分析的对象可以只是该用户的肢体动作，也可以仅仅只是该用户的姿势，又或者也可以是该用户的肢体动作和姿势。其中，肢体动作是指肢体位置的变化的过程，姿势是指肢体呈现的状态。

步骤S103、输出该分析结果。

具体的，该分析结果包括但不限于以数据、图像、视频或文本的形式输出。可选的，该分析结果可以输出至计算机设备本地的存储器，也可以输出至云端服务器进行存储，或者，也可以输出在计算机设备的显示屏或者外部显示器，以向该用户进行展示。

在本发明实施例中，通过利用数据采集装置获取用户的运动数据，并对该运动数据进行分析，得到该用户的肢体动作和/或姿势的完成度，并根据该完成度，对该用户的肢体功能进行分析，得到分析结果并输出，使得用户只需站、坐、平躺、俯卧或侧卧在测试区域内，根据计算机设备的提示和指引做出指定的动作和/或姿势，即可完成全部运动数据的自动采集和自动分析，相较于现有的人工评估方式，本发明通过利用计算机设备实现了全自动化及标准化的基于运动数据分析的功能评估，像这样将评估的过程在计算机设备中进行统一标准的客观化，可以很好的为肢体功能的最终评估提供重要数据参考，从而极大地提高了评估的客观性、准确性、便捷性和评估效率，降低了评估门槛，并有效地节约了评估成本，且由于可适用于多种肢体功能状态的评估场景，因此还具有应用范围广的优点。

参见图2，本发明另一实施例提供的一种运动数据分析方法的实现流程图。该方法可通过具有数据处理功能的计算机设备实现，例如：手机、平板电脑、智能穿戴设备等可在移动中进行数据处理的移动终端，或者，台式计算机、服务器、一体机等非可在移动中进行数据处理的电子终端。该计算机设备可通过数据网络与用于运动数据采集的数据采集装置建立数据连接，或者，该计算机设备内置数据采集模块或电性连接数据采集外设。如图2所示，该方法具体可以包括如下步骤：

步骤S201、创建动作数据库；

该动作数据库中存储的数据包括：多个预设动作和/或姿势的描述数据、各该预设动作和/或姿势对应的肢体的描述数据、各该预设动作和/或姿势对应的肢体的功能状态的描述数据以及各该功能状态的分析规则；

肢体包括双侧上肢和下肢。上肢的具体部位从身体近端往远端分别包括肩关节、臂(前两者即俗语胳膊)、肘关节、前臂、腕关节、手(包括手指各关节)。下肢的具体部位从身体近端往远端分别包括髋关节(体表即臀部)、大腿、膝关节、小腿、踝关节、足(包括脚趾各关节)。

一个肢体的功能状态可以通过利用该肢体或该肢体的关联肢体做出的至少一个或者一组预设动作和/或姿势的完成度进行分析。其中，肢体动作是指肢体位置的变化的过程，姿势是指肢体呈现的状态。

具体的，预设动作和/或姿势的描述数据，用于描述预设的动作和/或姿势是什么，具体形式包括：描述文字、描述语音以及演示视频中的至少一种。

该预设动作和/或姿势对应的肢体的描述数据，用于描述该预设动作和/或姿势与对应的肢体之间的对应关系以及该肢体是什么，具体可以包括：例如该肢体的名称。

该预设动作和/或姿势对应的肢体的功能状态的描述数据，用于描述该功能状态的具体表现形式，例如：病理状态-拇指损失40％功能。进一步的，该预设动作和/或姿势对应的肢体的功能状态的描述数据还可用于描述该功能状态的产生原因以及建议的矫正方法等，例如：拇指骨折，建议石膏固定治疗。

具体的，结合图3，肢体的功能状态包括：生理状态和病理状态，各该功能状态的分析规则包括：各功能状态包括的多个子状态各自对应的阈值区间，该阈值区间包括正常区间和变异区间。可选的，生理状态包括：一个正常子状态(对应一个正常阈值区间)和一个或多个变异子状态(对应一个或多个变异阈值区间(如图3中的变异区间1、变异区间2、……、变异区间N))，病理状态包括：一个或多个变异子状态(一个或多个变异阈值区间)。

当用户的运动数据落入上述任一阈值区间，或者，当通过分析该运动数据得到的对应肢体的评分落入上述任意阈值区间时，则可确定该运动数据所反映的肢体的功能状态与落入的阈值区间对应的子状态相匹配。

可以理解的，参见图3，步骤S201的原理在于通过将各肢体在不同功能状态下的临床生物学信息信息化，使之成为后续基于用户运动数据进行肢体功能状态分析的参考标准。

具体的，在该动作数据库中定义多个用于肢体功能状态分析的特定动作和/或姿势(即，预设动作和/或姿势)。上述特定动作和/或姿势基于医学专业背景知识和临床工作经验确定，因此具有一定的指导意义，可使得分析结果的准确性更高且更具有指向性和参考性。该动作数据库中记载的数据，用于描述上述特定肢体动作和/或姿势所反映的医学意义、该特定肢体动作和/或姿势的不同完成度所反映的正常或变异区间、不同的肢体动作和/或姿势或其组合所代表的功能状态的评估标准或分析规则。其中，该评估标准或分析规则具体例如可以但不限于包括：判断逻辑，阈值区间等。

可选的，上述预设动作和/或姿势可以但不限于包括以下动作或姿势中的至少一种或多种的任意组合：①肢体的休息位：指肢体在自然放松、不受任何外力的状态下所处的姿势(如手的休息位)；②肢体的全范围运动包括的所有动作和/或姿势：指肢体特定关节在特定轴线上进行的，最大范围的主动运动(如膝关节屈曲-伸直运动)包括的所有动作；③用于疾病分析的自定义运动包括的目标动作和/或姿势：指临床专家为达成某类疾病的分析而设计的，附加有临床病理生理学意义和疾病判别价值的运动(如单足跳、OK手势等运动)所包含的目标动作和/或姿势，如：动作的起始至结束过程中的全部动作和/或姿势。

步骤S202、当数据采集指令被触发时，查询该动作数据库得到该数据采集指令指向的至少一个或一组目标预设动作和/或姿势的描述数据；

具体的，计算机设备提供操作界面或物理功能按钮，该数据采集指令可根据用户在该操作界面进行的控制操作，如点击该操作界面中用于触发数据采集指令的按钮，或者，根据用户按压物理功能按钮的操作触发。

当该数据采集指令被触发时，获取触发该数据采集指令指向的分析对象的标识信息，根据该标识信息查询该动作数据库，得到该至少一个或一组目标预设动作和/或姿势的描述数据。

其中，该分析对象的标识信息可以但不限于包括：该至少一个或一组目标预设动作和/或姿势关联的待分析肢体或分析目标的名称或编号。该动作数据库中还存储有不同分析对象的标识信息与各预设动作和/或姿势的描述数据之间的对应关系。根据该对应关系，可从该动作数据库中查询得到本次分析任务需要用户做出的至少一个或一组目标预设动作和/或姿势的描述数据。

步骤S203、根据该至少一个或一组目标预设动作和/或姿势的描述数据，输出第一提示信息；

具体的，根据该至少一个或一组目标预设动作和/或姿势的描述数据，通过计算机设备的输出设备，或，该计算机设备连接的外部显示器或播放器等输出设备，输出该第一提示信息，以提示用户做出该至少一个或一组目标预设动作和/或姿势。例如：在该计算机设备的屏幕中展示该至少一个或一组目标预设动作和/或姿势的描述文字，播放该至少一个或一组目标预设动作和/或姿势的演示视频，通过该计算机设备的扬声器播放该至少一个或一组目标预设动作和/或姿势的描述语音。

可以理解的，在实际应用中，根据评估目的的不同，该用户需要做出的可以是一个或多个或一组或多组指定肢体动作，也可以是一个或多个或一组或多组指定姿势，或者，也可以是一个或多个或一组或多组指定肢体动作和姿势的组合。

可选的，当目标预设动作和/或姿势的数量为复数时，该第一提示信息可以一次性输出，输出的信息中包含所有目标预设动作和/或姿势的描述数据，或者，也可以根据数据采集的顺序，以单个或单组动作和/或姿势为单位，分次输出该第一提示信息，每次输出的信息中仅包含当前需要用户做出的动作和/或姿势的描述数据。

步骤S204、通过数据采集装置获取用户的运动数据；

具体的，该数据采集装置可以但不限于包括：光学普通相机、光学深度相机等光学影像技术，以及电极片、三轴惯导传感器、压力传感器等其他数据采集设备中的至少一种。

可以理解的，结合图3，步骤S204的原理在于通过数据采集装置对用户根据第一提示信息做出的肢体动作和/或姿势所蕴含的生物学信息进行数据采集，并将采集的原始数据转换为声、光、电、磁、热、力等物理学信号，作为该用户的运动数据。

其中，该运动数据包括该用户在做出上述至少一个或一组目标预设动作和/或姿势时的肢体动作和/或姿势数据。

可以理解的，肢体的任意动作均可分解为各肢体关节运动的组合。关节在运动的过程中可看作是肢体相邻的两个部位以其之间的关节为活动中心所产生的形变。例如肘关节屈曲实际上是以肘关节为中心，臂和前臂相互靠近的过程；而肘关节伸直则相反，是以肘关节为中心，臂和前臂相互远离的过程。

可选的，上述肢体动作和/或姿势数据可以但不限于包括：该用户在做出上述至少一个或一组目标预设动作和/或姿势时所使用的肢体的各关节的运动轨迹、位置参数、运动方向以及运动角度中的至少一种。

步骤S205、对该运动数据进行分析，判断该用户的肢体动作和/或姿势是否满足预设要求；

具体的，将获取的用户的运动数据，与预设的目标预设动作和/或姿势的特征数据进行比较，得到用户实际做出的动作和/或姿势与该目标预设动作和/或姿势的相似度，并判断该相似度是否大于预设相似度，若大于预设相似度，则确定该用户的肢体动作和/或姿势满足预设要求，否则，确定该用户的肢体动作和/或姿势不满足预设要求。

可以理解的，若用户的运动数据中只包括该用户的肢体动作数据，则只需要判断该用户的肢体动作是否满足预设要求，即，只需要计算用户实际做出的动作与目标预设动作的相似度；若该运动数据中只包括该用户的姿势数据，则只需要判断该用户的姿势是否满足预设要求，即，只需要计算用户实际做出的姿势与目标预设姿势的相似度；若该运动数据中同时包括该用户的肢体动作数据和姿势数据，则需要判断该用户的肢体动作和姿势是否均符合预设要求，且只要肢体动作或姿势中的任一个不符合预设要求，均会执行步骤S206。

步骤S206、若不满足该预设要求，则输出第二提示信息，并返回执行步骤S204：通过数据采集装置获取用户的运动数据；

该第二提示信息用于提示该用户做出该第二提示信息指示的动作和/或姿势。

具体的，当获取的运动数据为该用户在做出单个或单组动作和/或姿势时采集的数据时，该第二提示信息用于提示该用户重新做出最后一次做出的动作和/或姿势。当获取的运动数据为该用户在做出多个或多组动作和/或姿势时采集的数据时，该第二提示信息用于提示该用户重新做出不满足该预设要求的一组或多组动作和/或姿势，即，满足该预设要求的不用再做。

步骤S207、若满足该预设要求，则利用该运动数据，分析该用户使用的肢体对应的是该生理状态还是该病理状态；

具体的，若该用户实际做出的肢体动作和/或姿势满足预设要求，说明获取的运动数据满足分析需求，则将该用户的肢体动作和/或姿势数据分别与该目标预设动作和/或姿势在生理状态下的特征数据范围和在病理状态下的特征数据范围进行比较。

若该用户的肢体动作和/或姿势数据落入该目标预设动作和/或姿势在生理状态下的特征数据范围，则确定该用户在做出上述肢体动作和/或姿势时使用的肢体对应的是该生理状态。

若该用户的肢体动作和/或姿势数据落入该目标预设动作和/或姿势在病例状态下的特征数据范围，则确定该用户在做出上述肢体动作和/或姿势时使用的肢体对应的是该病理状态。

步骤S208、通过查询该动作数据库，得到当前分析结果对应的目标分析规则；

具体的，通过查询该动作数据库，得到第一提示信息指示该用户做出的该目标预设动作和/或姿势，在通过步骤S207得到的分析结果下对应的目标分析规则，例如：若该目标预设动作为肩关节外展动作，该分析结果为用户做出的肩关节外展动作对应的是病理状态，则通过查询该动作数据库，得到该肩关节外展动作在病理状态下的分析规则(如，该病理状态下各子状态的阈值区间及判断逻辑)，作为目标分析规则。

步骤S209、从该运动数据中提取该目标分析规则对应的感兴趣区域的目标特征数据；

具体的，该感兴趣区域是用户做出上述目标预设动作和/或姿势时使用的肢体上的预设区域，该预设区域可在维持数据精度的前提下，保证尽可能多地从肢体上采集到具有价值的生物学信息数据，并对采集的过程中因信息繁杂、多态而带来的干扰进行去伪除杂，例如可以是肢体的各关节点处。在实际应用中，该感兴趣区域可根据用户的自定义操作选定。

步骤S210、对该目标特征数据进行分析，得到该用户的肢体动作和/或姿势的完成度，并根据该完成度和该目标分析规则，对该用户的肢体功能进行分析，得到分析结果；

结合图3，步骤S210的原理是将采集的物理信息转换为可被计算机识别的包含肢体运动或姿势部位、完成情况等的计算机信息(如0＝正常状态，1＝病理状态)，然后进行分析评估，得到分析结果。例如，分析输入的描述肢体动作或姿势的起始位置信息、活动范围信息、实时运动位置信息、动作完成度信息等计算机信息，根据指标对其进行赋值、计算等操作，得到计算机处理后的分析结果。然后，再将分析结果转换为可被用户理解的自然语言描述下的功能评估结果(即，再转换回生物学信息)，以供用户参考。其中，根据指标进行赋值可转化为对任意的肢体动作和/或姿势的完成度或完成状态进行区间划分。

具体的，将该目标特征数据与预设的该目标预设动作和/或姿势的标准特征数据进行比较，得到二者的误差，根据该误差，计算得到该用户的肢体动作和/或姿势的完成度。然后根据计算得到的完成度和预设的赋值规则，为该用户的肢体动作和/或姿势赋值，得到赋值结果。

当该用户的肢体动作和/或姿势的数量为单数时，根据该目标分析规则，确定赋值结果对应的该子状态，并查询该动作数据库，得到该赋值结果对应的子状态的描述数据作为该分析结果。

当该用户的肢体动作和/或姿势的数量为复数时，根据预设的权重分配规则，确定各该肢体动作和该姿势各自对应的权重。然后，根据该赋值结果、该权重以及预设的算法，计算总评分。之后，根据该目标分析规则，确定该总评分对应的子状态，并查询该动作数据库，得到该总评分对应的子状态的描述数据作为该分析结果。其中，该预设的算法例如可以是加权算法或者加权平均算法。

举例来说，假设该用户做出的肩关节外展动作的赋值为5，该赋值落入该肩关节外展动作在病理状态下的子状态2(如图3中的动作3-病理状态-变异区间2)对应的阈值区间，则通过查询上述动作数据库，得到子状态2的描述数据，作为分析结果。该子状态2的描述数据例如可以但不限于描述子状态2具体是什么状态、产生的原因以及建议的矫正方法等。

可以理解的，上述生理状态和病理状态用于反映被测量的肢体各关节的活动范围是否在正常可接受的范围内。运动数据分析主要是通过将获取的运动数据与预设的标准数据或数据范围进行比较，以判断该被测量的肢体各关节的活动范围与正常范围相比是否有缺失(若有缺失则根据预先在上述动作数据库中设定的数据范围判断功能损失对应的区间以进行评估)，以及，该被测量的肢体各关节是否能完成特定的关节角度组合(即，是否形成了特殊的动作姿势，这种动作姿势可以完成特定的日常生活任务)。

可以理解的，本实施例通过三级信号采集、传输、转换体系，完成了临床赋义于生物学信息(肢体动作和/或姿势)，并由生物学信息转换为物理学信息(光学捕捉，传输的电信息之光电转换)，再将物理学信息转换为数据信息，经分析模块软件分析处理后还原为生物学信息(评估结果)的过程，从而最终实现了基于运动数据和计算机设备的自动化、标准化、无创化的功能评估。

步骤S211、输出该分析结果。

具体的，该分析结果包括但不限于以数据、图像、视频或文本的形式输出。结合图3，可选的，该分析结果可以存储在计算机设备本地，也可以存储在云端的存储设备，如云端服务器。

可选的，输出该分析结果具体包括：获取预设的文件格式、内容描述信息以及文件模板；根据该内容描述信息，从该分析结果中提取目标内容；利用该文件模板，生成包含该目标内容且具有该文件格式的分析报告文件并输出。例如：将目标内容填入该文件模板中的对应位置，然后将填入该目标内容的文件模板封装为上述预设的文件格式的文件后输出。

进一步的，根据用户触发的查询指令，从存储的所有分析结果中获取该查询指令指向的多个分析结果，生成包含该多个分析结果的系列功能评估结果报告并输出。

可选的，在上述运动数据采集和分析的步骤中，可一次获取用户做出的所有动作和/或姿势的运动数据，分析获取的运动数据，确定不满足上述预设要求的所有目标动作和/或姿势，并输出第二提示信息，以提示用户重新依次做出所有的目标动作和/或姿势，然后获取用户做出所有的目标动作和/或姿势的运动数据，并返回执行该分析获取的运动数据的步骤，直至用户做出的所有动作和/或姿势均符合上述预设要求。

或者，用户每做出一个动作或姿势，分析用户做出当前动作或姿势时获取的运动数据，判断该当前动作或姿势是否满足上述预设要求，若满足上述预设要求，则提示用户做出下一个动作或姿势，并基于用户做出的下一个动作或姿势，执行该分析用户做出当前动作或姿势时获取的运动数据的步骤，若不满足上述预设要求，则提示用户重新做出当前动作或姿势，并基于用户重新做出的动作或姿势，返回执行该分析用户做出当前动作或姿势时获取的运动数据，判断该当前动作或姿势是否满足上述预设要求，如此循环反复，直至用户根据做出所有上述第一提示信息提示的动作和/或姿势，且所有的动作和姿势均符合上述预设要求。

可选的，可根据用户在上述计算机设备提供的操作界面进行的选择操作，切换手动模式，并根据用户在该操作界面触发的判断指令，判断用户做出的动作和/或姿势是否满足上述预设要求。

具体的，在计算机设备中配置语音提示及范例动作模块，可通过听觉及视觉指导被测试者作出指定肢体动作和/或姿势，自动检测实际动作和/或姿势是否符合要求，是否需要重做、补做或跳过某一动作和/或姿势，引导被测试者进入下一肢体动作数据采集环节，直至自动化完成全套数据采集流程；也可以根据测试者的需求切换为手动模式，人工判断动作是否符合要求，并决定下一步肢体动作数据采集的内容，计算机设备辅助进行测量过程。

可选的，动作数据库中的各区间、上述作为参考的各种标准数据、标准数据范围或标准特征数据，可基于大数据分析得到，并可选的，可存储于上述动作数据库中。通过利用如正态分布、置信区间等算法对采集的运动数据的样本大数据进行分析，区分正常状态(即，生理状态)、正常状态的变异区间、病理状态及病理状态的变异区间。进一步地，通过对各区间进行功能评分的区间划分，使任意肢体动作和/或姿势的完成状态均可对应到生理状态或病理状态下的特定区间，并得到对应的功能评估分数或提示。

需要说明的是，结合图3，上述数据采集的步骤和数据分析的步骤可以在同一时间连续进行，也可以在不同时间分别执行。数据采集的结果和数据分析的结果可以存储在计算机设备的内部存储设备或外部存储设备(如：云端服务器)，然后，通过计算机设备的内部输出设备或外部输出设备(例如：显示器、路由器、打印机等)输出。

进一步的，上述数据采集的结果和分析结果，也可以作为用于确定上述各区间、标准数据等参考数据的大数据的一部分。

在本发明实施例中，通过利用数据采集装置获取用户的运动数据，并对该运动数据进行分析，得到该用户的肢体动作和/或姿势的完成度，并根据该完成度，对该用户的肢体功能进行分析，得到分析结果并输出，使得用户只需站、坐、平躺、俯卧或侧卧在测试区域内，根据计算机设备的提示和指引做出指定的动作和/或姿势，即可完成全部运动数据的自动采集和自动分析，相较于现有的人工评估方式，本发明通过利用计算机设备实现了全自动化及标准化的基于运动数据分析的功能评估，像这样将评估的过程在计算机设备中进行统一标准的客观化，可以很好的为肢体功能的最终评估提供重要数据参考，从而极大地提高了评估的客观性、准确性、便捷性和评估效率，降低了评估门槛，并有效地节约了评估成本，且由于可适用于多种肢体功能状态的评估场景，因此还具有应用范围广的优点。

参见图4，本发明一实施例提供的运动数据分析装置的结构示意图。为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。该装置可以是计算机设备，或者，配置于计算机设备的软件模块。如图4所示，该装置包括：数据采集模块401、数据分析模块402以及输出模块403。

数据采集模块401，用于通过数据采集装置获取用户的运动数据，该运动数据包括该用户的肢体动作和/或姿势数据；

数据分析模块402，用于对该运动数据进行分析，得到该用户的肢体动作和/或姿势的完成度，并根据该完成度，对该用户的肢体功能进行分析，得到分析结果；

输出模块403，用于输出该分析结果。

上述各模块实现各自功能的具体过程可参考图1至图3所示实施例中的相关内容，此处不再赘述。

在本发明实施例中，通过利用数据采集装置获取用户的运动数据，并对该运动数据进行分析，得到该用户的肢体动作和/或姿势的完成度，并根据该完成度，对该用户的肢体功能进行分析，得到分析结果并输出，使得用户只需站、坐、平躺、俯卧或侧卧在测试区域内，根据计算机设备的提示和指引做出指定的动作和/或姿势，即可完成全部运动数据的自动采集和自动分析，相较于现有的人工评估方式，本发明通过利用计算机设备实现了全自动化及标准化的基于运动数据分析的功能评估，像这样将评估的过程在计算机设备中进行统一标准的客观化，可以很好的为肢体功能的最终评估提供重要数据参考，从而极大地提高了评估的客观性、准确性、便捷性和评估效率，降低了评估门槛，并有效地节约了评估成本，且由于可适用于多种肢体功能状态的评估场景，因此还具有应用范围广的优点。

参见图5，本发明另一实施例提供的运动数据分析装置的结构示意图。为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。该装置可以是计算机设备，或者，配置于计算机设备的软件模块。与图4所示实施例不同的是，如图5所示，

进一步的，该装置还包括：

赋义模块501，用于创建动作数据库，该动作数据库中存储的数据包括：多个预设动作和/或姿势的描述数据、各该预设动作和/或姿势对应的肢体的描述数据、各该预设动作和/或姿势对应的肢体的功能状态的描述数据以及各该功能状态的分析规则；

其中，该功能状态包括生理状态和病理状态，该分析规则包括：各该功能状态包括的多个子状态各自对应的阈值区间，该阈值区间包括正常区间和变异区间。

进一步的，该装置还包括：

动作提示模块502，用于当数据采集指令被触发时，查询该动作数据库得到该数据采集指令指向的至少一个或一组目标预设动作和/或姿势的描述数据；

根据该至少一个或一组目标预设动作和/或姿势的描述数据，输出第一提示信息，以提示该用户做出该至少一个或一组目标预设动作和/或姿势。

进一步的，该装置还包括：

判断模块503，用于对该运动数据进行分析，判断该用户的肢体动作和/或姿势是否满足预设要求；

动作提示模块502，还用于若判断模块503的判断结果为不满足该预设要求，则输出第二提示信息，该第二提示信息用于提示该用户做出该提示信息指示的动作和/或姿势；

数据采集模块401，还用于若判断模块503的判断结果为满足该预设要求，则利用该运动数据，分析该用户使用的肢体对应的是该生理状态还是该病理状态；通过查询该动作数据库，得到分析结果对应的目标分析规则；以及从该运动数据中提取该目标分析规则对应的感兴趣区域的目标特征数据。

进一步的，数据分析模块402，还用于将该目标特征数据与预设的标准特征数据进行比较，得到该用户的肢体动作和/或姿势的完成度；根据该完成度和预设的赋值规则，为该用户的肢体动作和/或姿势赋值；当该用户的肢体动作和/或姿势的数量为单数时，根据该目标分析规则，确定赋值结果对应的该子状态，并查询该动作数据库，得到该赋值结果对应的子状态的描述数据作为该分析结果；当该用户的肢体动作和/或姿势的数量为复数时，根据预设的权重分配规则，确定各该肢体动作和该姿势各自对应的权重；根据该赋值结果、该权重以及预设的算法，计算总评分；以及，根据该目标分析规则，确定该总评分对应的子状态，并查询该动作数据库，得到该总评分对应的子状态的描述数据作为该分析结果。

进一步的，输出模块403，还用于获取预设的文件格式、内容描述信息以及文件模板；根据该内容描述信息，从该分析结果中提取目标内容；以及，利用该文件模板，生成具有该文件格式的分析报告文件并输出，其中，该分析报告文件中包含该目标内容。

上述各模块实现各自功能的具体过程可参考图1至图3所示实施例中的相关内容，此处不再赘述。

在本发明实施例中，通过利用数据采集装置获取用户的运动数据，并对该运动数据进行分析，得到该用户的肢体动作和/或姿势的完成度，并根据该完成度，对该用户的肢体功能进行分析，得到分析结果并输出，使得用户只需站、坐、平躺、俯卧或侧卧在测试区域内，根据计算机设备的提示和指引做出指定的动作和/或姿势，即可完成全部运动数据的自动采集和自动分析，相较于现有的人工评估方式，本发明通过利用计算机设备实现了全自动化及标准化的基于运动数据分析的功能评估，像这样将评估的过程在计算机设备中进行统一标准的客观化，可以很好的为肢体功能的最终评估提供重要数据参考，从而极大地提高了评估的客观性、准确性、便捷性和评估效率，降低了评估门槛，并有效地节约了评估成本，且由于可适用于多种肢体功能状态的评估场景，因此还具有应用范围广的优点。

参见图6，本发明一实施例提供的电子装置的硬件结构示意图。如图6所示，电子装置60包括：网络接口61、处理器62、存储器63、存储在存储器63中并可在处理器62上运行的计算机程序64以及系统总线65。系统总线65用于连接网络接口61、处理器62和存储器63。处理器62执行计算机程序64时实现上述各个运动数据分析方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至步骤S103，或者如图2所示的步骤S201至步骤S211。

网络接口61用于与其他服务器通信。

示例性的，处理器62可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

示例性的，存储器63可以是例如硬盘驱动存储器，非暂时性存储器、非易失性存储器(例如闪存或用于形成固态驱动器的其它电子可编程限制删除的存储器等)，易失性存储器(例如静态或动态随机存取存储器等)等，本申请实施例不作限制。存储器63可以既包括电子装置60的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器63用于存储计算机程序以及电子装置60所需的其他程序和数据。存储器63还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

示例性的，计算机程序64可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在存储器63中，并由处理器62执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序64在电子装置60中的执行过程。例如，图4中所示的数据采集模块401、数据分析模块402以及输出模块403，以及图5中所示的赋义模块501、动作提示模块502以及判断模块503。各模块的具体功能请参考上述图4和图5所示实施例中的相关描述，此处不再赘述。

进一步的，存储器63中还存储有设备驱动程序，该设备驱动程序可以是网络和接口驱动程序。

本领域技术人员可以理解的是，图6仅仅是电子装置60的示例，并不构成对电子装置60的限定，在实际应用中，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如电子装置60还可以包括：输入/输出设备(如：键盘、麦克风、相机、扬声器、显示屏等)。

进一步的，本申请实施例还提供了一种非暂时性计算机可读存储介质，该非暂时性计算机可读存储介质可以配置于上述各实施例中的计算机设备或控制装置中，该非暂时性计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述图1至图3所示实施例中描述的运动数据分析方法。

参见图7，本发明一实施例提供的运动数据分析系统的结构示意图。如图7所示，该系统包括：数据采集装置701、数据分析装置702以及服务器703。

其中，数据采集装置701，用于获取用户的运动数据。

数据分析装置702，例如可以是图1和图2所示实施例中描述的计算机设备，其结构具体可如图6所示。数据分析装置702用于执行上述实施例提供的运动数据分析方法中的各步骤，具体请参考图1至图3所示实施例中的相关描述，此处不再赘述。

服务器703，用于存储数据分析装置702输出的分析结果。

进一步的，服务器703还用于创建动作数据库，或者，用于存储数据分析装置703创建的动作数据库。

进一步的，服务器703还用于提供分析结果查询，根据接收的查询请求，从存储的所有分析结果中获取该查询请求指向的多个分析结果，生成包含该多个分析结果的系列功能评估结果报告并输出。

数据采集装置701、数据分析装置702以及服务器703实现各自功能的具体过程，可参考上述图1至图6所示实施例中的相关描述，此处不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块/单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。该计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。