基于大数据挖掘和物联网的智能体育健康管理系统研究

邓峰 樊永锋

摘 要：构建基于大数据挖掘和物联网的智能体育健康管理系统，向居民推荐科学的、个性化的体育健身方式，有助于居民避免运动损伤和预防疾病，有利于政府实时把控居民的体质状况。本文分析了大数据挖掘和物联网在构建智能体育健康管理系统中的应用和优势，提出该系统有四个功能：基本信息管理功能、健康状况评估功能、运动损伤和疾病预测功能、科学健身方式推荐功能。该系统由用户层、物联网层、通信层、网络层、功能层、规则层、数据层等构成。

关键词：大数据挖掘;物联网;体育健康;智能管理系统

中图分类号：TP393.09;TP311.13文献标识码：A文章编号：1003-5168（2021）07-0014-04

Intelligent Sport-health Management System Based on Big Data Mining and Internet of Things

DENG Feng FAN Yongfeng

（College of Physical Education， Zhengzhou University，Zhengzhou Henan 450044）

Abstract： The intelligent sports-health management system based on big data mining and Internet of Things is helpful to evaluate residents' sports health behavior， recommend scientific and personalized sports fitness methods to residents， and avoid sports injuries and prevent diseases. It can help the government to control residents' physical health in real time and build a healthy China in an all-round way. This paper analyzed the application methods and advantages of big data mining and Internet of Things in the construction of intelligent sport-health management system. The system should include basic information management function， health assessment function， sports injury and disease prediction function and scientific fitness mode recommendation function. The system should be composed of user layer， Internet of Things layer， communication layer， network layer， function layer， rule layer and data layer.

Keywords： big data mining;Internet of Things;sports health;intelligent management system

新時代，科学的体育健身行为是满足人民日益增长的美好生活需要的重要支撑条件之一。而不科学的运动方式和过度运动会引发肌肉损伤、关节变形、心功能损伤、缺铁性贫血、运动性血尿蛋白尿、运动性哮喘等疾病。目前，居民对体育健身方式的认知不尽科学，出现了很多不规范、易损伤的体育健身方式，损害居民健康。

2019年1月，国家体育总局与国家发改委联合发布《进一步促进体育消费的行动计划（2019—2020年）》，计划中提出要大力推行《国家体育锻炼标准》，引导和支持社会力量开发不同人群的体育技能培训课程，充分借助互联网、大数据等手段，提供形式多样、有针对性的运动处方和健身指导。2019年8月，国务院发布《体育强国建设纲要》，提出要建立面向全民的体育运动水平等级标准和评定体系，要运用物联网、大数据、云计算等技术，提升智慧化全民健身公共服务能力。

我国“十四五”规划中提出要全面建设健康中国，居民健康应以防范为主，治疗为辅。科学的健身方式是促进健康的主要方式。当前，居民面临诸多健身方法和运动项目，究竟哪一种健身方式适合自己，如何科学地选择运动项目和健身方式，这对居民来说是一个难题。基于大数据挖掘和物联网的智能体育健康管理系统可以随时随地收集所有居民的健身、健康数据，采用大数据挖掘的聚类算法和推荐算法，实时监控居民的健康状况，向居民推荐个性化的体育健身方式。

1 大数据挖掘在智能体育健康管理系统中的应用

大数据挖掘是从海量数据中挖掘出有价值的信息。大数据挖掘要完成两个任务：一是将各种结构类型的数据进行分类或聚类，将海量的数据分为几种类型，便于处理，以减少计算量;二是采用预测模型和推荐模型分析数据，找出有用的信息，探寻事物发展规律，帮助用户做出决策。常用的预测模型有时间序列模型、决策树、贝叶斯分类模型等，常用的推荐算法主要有基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法、基于关联规则的推荐算法、基于效用的推荐算法等。

大数据挖掘技术可以将收集到的海量的居民体育健身和健康数据进行聚类分析和整理，评估居民的健康状况和运动损伤状况[1]。将大数据处理技术用于运动损伤的评估，可以提高运动损伤评估的准确性和有效性，并提升运动损伤数据处理的效率[2]。具体来说，通过预测模型为用户预测可能出现的运动损伤和由过度运动造成的慢性疾病;采用数据挖掘技术对人们的健身行为进行分析，以指导体育训练[3];采用推荐模型为用户推荐适合于自己的个性化的科学健身方式。

2 物联网在智能体育健康管理系统中的应用

物联网是利用网络和各种传感设备收集信息，将人与人、人与物、物与物相连，实现智能化的远程管理控制。5G网络的数据传输量高达每秒10 G，网络响应时间低于1 ms，超高的传输量和超低的网络响应时间加速了物联网的发展。利用5G技术和物联网技术，能将居民、可穿戴设备、智能步道、智能健身器材、智能健身场馆等连接起来，为智能体育健康管理系统收集数据，并将系统推荐的科学健身方式推送给居民。物联网在健身数据收集和信息输出方面具有独特的优势。

2.1 多端口的数据收集

收集居民健身行为数据和健康状况数据是构建智能体育健康管理系统的基础，有了真实的、海量的数据，才能采用数据挖掘技术构建精准的科学健身方式的推荐模型。物联网通过可穿戴式装备、智能健身器材、智能步道、智慧场馆等收集居民运动数据。

可穿戴式设备已经广泛应用于体育活动中[4]。用于体育的可穿戴式设备有智能手环、智能运动鞋、智能头带、智能服装等。可穿戴式设备常与手机、电脑、电子屏等显示设备相连，以便用户查看数据。可穿戴式设备通常收集用户的心率、运动时间、运动强度、消耗的卡路里、肌肉乳酸堆积量等数据。

智能健身器材在健身和体能训练中运用较多。智能健身器材配置各种传感器、控制器、计算模型、显示器，用于收集和显示用户运动时的心率、阻力、爆发力、运动时间、身体部位的动作轨迹、消耗的卡路里等数据，并根据这些数据分析用户健身动作的规范性、健身方式的科学性。

智能步道由智能硬件、云平台、小程序组成。智能硬件主要由人流量探测系统、智能互动大屏、健康心率柱、体质检测屋等组成。智能步道可以实时收集在步道上运动的居民数量、居民运动步数、居民运动时间、消耗的卡路里等数据。

智慧场馆是实现网络覆盖的智能化体育场馆。目前，智慧场馆用于收集用户健身数据的设备和智能步道的设备相似，都是通过接触式装备、小程序来实现的。未来，在5G网络的支持下，智慧场馆应通过红外设备、移动信号、定位系统、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术自动收集每个居民的运动数据。

2.2 多端口的信息输出

通过物联网能将居民健康的评估结果和个性化科学健身方式的推荐结果推送给居民，信息输出的端口除了传统的电脑、手机、电视外，还有可穿戴性设备、健身器材的显示屏、公用的智能互动屏幕、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）设备等。

可穿戴式设备一般都配置有小型的显示屏。未来，装载有全息影像技术的可穿戴式设备将以立体的形式更加形象地显示居民健康的评估结果，会更加逼真地呈现规范、科学的健身方式，将居民的运动轨迹与标准运动轨迹进行对比，让居民对自己错误的健身动作有深刻的了解。

健身器材的显示屏会及时显示居民健身数据曲线，让居民看到生理特征、肌肉乳酸堆积量、韧带承受力量、疲劳程度随运动时间和运动强度变化的曲线，了解自己在运动时的生理极限，有效地预防运动所造成的肌肉损伤、关节损伤、骨骼损伤和运动疾病。

公用的智能互动屏幕可显示大众健康统计数据、大众健身统计数据、个人与他人比较的健身数据等。通过了解自己的健身排名，激发居民的运动竞争欲望，获得运动成就感，让居民享受健身的快乐，养成良好的健身习惯。

使用虛拟现实（VR）设备，可以模拟居民的健身动作，将健身动作与标准动作进行对比，让居民形象地看到自己的错误动作，预测在错误动作下可能产生的运动损伤和慢性疾病。居民采用增强现实（AR）设备能模仿标准动作，纠正错误动作，达到体育健身的效果。

3 基于大数据挖掘和物联网智能体育健康管理系统的功能

基于大数据挖掘和物联网的智能体育健康管理系统有两类用户：一类是参与运动的普通居民，另一类是从事大众体育、大众健康公共管理的工作人员。该系统应包含四个功能：基本信息管理功能、健康状况评估功能、运动损伤和疾病预测功能、科学健身方式推荐功能。

3.1 基本信息管理功能

该功能用于管理用户的基本健康信息，具体功能为：个人基本运动数据的录入和查看（数据包括居民编号、姓名、地区、年龄、性别、体重、项目、持续运动时段、每次运动时间、运动损伤史、既往病史等），个人体育运动状态数据录入和查看（数据包括个人基本信息、运动时的最大心率、运动时间、运动量、消耗的卡路里、乳酸堆积量等），个人健身和健康信息导入（居民将微信运动信息、可穿戴智能设备信息、智能健身器材信息自动导入系统），健身和健康信息统计结果查看（每个时期的健身统计图和健康状况统计图）。

3.2 健康状况评估功能

该功能可根据居民输入的信息、可穿戴式设备和智能健身器材收集的信息和大数据挖掘技术，适时评估居民个人的健康状况。该功能采用预定的健康状况评估模型，根据实时收集的用户个人基本运动信息和运动状态信息，评估用户在静止时的健康状况和运动时的健康状况。这些预定的健康状况评估模型来自运动医学中的健康评估模型。

3.3 运动损伤和疾病预测功能

该功能根据大数据挖掘技术和运动医学模型，预测用户在健身过程中可能出现的运动损伤和疾病。首先，采用模糊聚类技术，根据用户的年龄、体重、性别、运动项目、持续运动时段、既往病史五个指标将用户聚类，分成多个用户类型。然后，采用协同过滤技术和模糊时间序列预测模型预测用户在健身时可能出现的运动损伤和疾病。

3.4 科学健身方式推荐功能

该功能基于内容的协同过滤、关联规则等大数据挖掘技术，以及运动医疗模型，根据居民的年龄、性别、体重、既往病史、运动环境等信息，为其推荐科学的体育健身方式，防止居民从事不良的体育运动，避免造成运动损伤、身体机能疾病、意志品质下降等不良影响，提高体育健身对健康的促进效果。

4 基于大数据挖掘和物联网的智能体育健康管理系统的构成

基于大数据挖掘和物联网的智能体育健康管理系统由七层构成（见图1），分别是用户层、物联网层、通信层、网络层、功能层、规则层、数据层。

①用户层。用户层是居民应用界面的集合，用户通过健身APP、微信小程序、健身器材自带的用户界面、电脑网页等与物联网层交互，录入或查看个人信息。

②物联网层。物联网层包括可穿戴式设备、手机或电脑、智能健身器材、智慧健身场馆、智能步道、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）设备等硬件。硬件设备中预先存储与用户交互的界面程序、健身数据的计算和存储模型，能实现简单的信息查询、评估、预测等功能。

③通信层。通信层主要包括4G和5G无线网络。通过无线网络，将用户信息传入Internet网，或者将Internet网的信息传给用户。

④网络层。网络层为Internet网络，遵循国际通用的网络设置和信息传输标准，将用户信息传入预定网站，或者将用户需要的信息从预定网站传入用户界面。

⑤功能层。功能层是智能体育健康管理系统的核心部分。该层从数据层获取需要计算的健身数据，从规则层选择适当的运算规则对数据进行计算，获得运算结果后将健康状况评估信息、运动损伤及疾病预测信息、科学的健身方式等推荐信息通过网络层、通信层、物联网层推送给用户。

⑥规则层。规则层是智能体育健康系统的智能化部分，包含运动损伤和疾病评估模型库、数据挖掘方法库、科学健身方式知识库等。运动损伤和疾病评估模型库存储运动损伤和评估模型，基于运动医学已有的研究成果以及数据挖掘的结果，根据用户的年龄、性别、体重、静止时心率、运动时心率、持续运动时段、既往病史等指标评估用户的健康状况，预测可能出现的运动损伤和疾病。数据挖掘方法库存储了各种聚类算法、推荐算法、时间序列预测算法、遗传算法等，用以推测可能出现的运动损伤和疾病。科学健身知识库存储运动医疗的专业知识和标准的健身动作，与数据挖掘算法结合推荐科学的健身方案。

⑦数据层。数据层存储用户运动信息，包括个人基本运动数据库、个人体育运动状态数据库两个数据库。个人基本运动数据库存储用户的年龄、性别、体重、静止时心率、运动周期、运动时间、运动项目、运动损伤史等基本数据。个人体育运动状态数据库存储用户运动时的最大心率、运动时消耗的卡路里、运动时间、运动量、运动时乳酸堆积量、运动时肌肉和骨骼受重等数据。

5 基于大数据挖掘和物联网的智能体育健康管理系统的意义

借助互联网技术检测居民的体育健康行为，是提升全民健身公共服务能力的重要环节，是建设健康中国的技术支撑。将物联网和大数据挖掘技术与体育、健康知识、运动医学知识相融合构建智能体育健康管理系统，提高国民体育健康行为评估的精确度，及时、有效地监测居民体育健康行为，为居民提供科学的体育健身指导，能够有效预防疾病的发生，降低医疗费用，从而节省国家的医疗资源。

5.1 变革了数据收集方式

现有的智能健身器材、可穿戴性设备、健身APP收集的数据比较单一，不能对居民的身体状况进行全面分析。在物联网和5G网络下，可以通过并入物联网的多种设备全面地、实时地收集用户的健康和健身数据[5]，不需要居民再穿戴或使用任何设备，采用无线的图像收集和分析方式可直接获取健身数据。

5.2 变革了数据处理方式

系统中存储了运动医学的定性数据、海量的用户健身数据，这些数据大多是非结构化的数据，要用数据挖掘中的特别算法来处理这些非结构化的数据，甚至要根据数据的特点设计新的模型和算法，使分析结果与实际状况相契合，以达到居民健康状况的精准评估，为居民智能推荐个性化的、科学的健身方式。大数据挖掘变革了数据处理方式，以适应海量的健身健康数据、运动医学数据的处理，提高处理效率。

5.3 变革了居民健身方式

根据每个居民的健康状况，智能体育健康系统会推荐个性化的、科学的健身方式，使每个居民的健身方式符合其体质和健康需要，不再使用千篇一律的健身方法和运动模式。同时，智能体育健康系统能指导居民采用规范的健身动作，更好地预防运动损伤和慢性疾病的发生[6]。

5.4 变革了体质健康的管理模式

以往，政府通过指派专职的工作组测试居民健康状况，这将耗费大量的人力和物力。采用智能体育健康系统实时收集居民的运动健身数据，可以实时监控居民的体育健身情况，把控居民体质健康状况，了解居民的健身需求，制定符合实际情况的体育健身引导措施，对每位居民实施精准的健身方式宣传。

参考文献：

[1]李少聪，马德，李少琼.基于大数据的运动损伤程度评估模型[J].现代电子技术，2018（6）：183-186.

[2]杨宋华.基于大数据网络的运动损伤评估模型研究[J].现代电子技术，2018（6）：154-157.

[3]董世彪.数据挖掘技术在少年健康体育行为应用中的研究[J].现代电子技术，2017（9）：112-114，120.

[4]向瑋.穿戴式学生体育运动体质监测系统的设计研究[J].电子设计工程，2018（15）：158-162.

[5]周立峰.基于物联网大数据的全民户外健身器材应用管理[J].沙洲职业工学院学报，2019（1）：16-20.

[6]付晓月.可穿戴式设备指导科学运动与促进健康的可行性分析[D].北京：北京体育大学，2018：1-65.