贾楠 霍晓燕 江朝力 齐忠 董志良

摘  要：获取人体运动过程中的能耗级别对于了解人体运动负荷、及时补充身体能量有着重要作用。由于人体运动过程中的能耗级别难以直接获取，因此，提出了一种通过分析人体运动生理体征（如心率、呼吸率等）预测运动能耗级别的方法。首先，通过电子设备收集人体运动过程中表现出的生理体征及运动能耗，建立人体运动生理体征与运动能耗数据集;其次，根据人体运动能耗级别，使用机器学习的方法，训练一个可以预测人体运动能耗级别的多标签判别模型;最后，通过人体运动能耗级别判别模型，判定人体运动过程中的能耗级别。实验结果表明，提出的模型可以有效地判定人体运动过程的能耗级别。

关键词：运动能耗  能耗级别预测  预测模型  机器学习

中图分类号：G80                              文献标识码：A                 文章编号：2095-2813（2020）07（c）-0238-06

Abstract： Obtaining the energy consumption level in the exercise process plays an important role in understanding human body sport load and timely replenishing body energy. Because the energy expenditure level in the exercise process is difficult to be measured directly， a method was proposed to predict the energy consumption level through analyzing the physiological signs of human movement （such as heart rate， respiration rate， etc）. Firstly， the physiological signs and energy consumption during human exercise were collected by electronic devices， then the data set of physiological signs and energy consumption was established. Secondly， according to the energy consumption level of human motion， a multi-label discriminant model that can predict the energy consumption level is trained by using machine learning method. At last， the energy consumption level in the process of human movement is determined by the discriminant model. The experimental results show that the proposed model can effectively predict the energy consumption level in exercise process.

Key Words： Energy consumption; Energy consumption level prediction; Prediction model; Machine learning

当今时代，人们健康意识的提高极大地促进了人们运动的热情。而如何科学、安全、有效地进行运动已成为全民健身中关注的核心问题，同时也是当前研究人员关注的重点和热点[1-3]。众所周知，运动过度不仅不能起到健身锻炼的效果，反而增加了人体的负荷，对人体安全造成严重伤害[4]。例如，运动过度可能造成人体脱水、昏厥甚至是猝死等严重的运动风险。

人体运动过程中伴随着能量的消耗。一般情况下，运动强度越大，人体消耗越多的能量。由于能耗级别能够直接反映人体的运动强度，因此，及时获取运动过程中的人体运动能耗级别，对于了解人体运动负荷、规避运动风险有著重要的作用。……