运动损伤的提示方法、装置和电子设备与流程

1.本技术实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种运动损伤的提示方法、装置和电子设备。


背景技术：

2.越来越多的用户开始运动健身，在运动的过程中用户可以使用终端记录运动时长等信息，在运动结束时，终端还可以显示用户在运动过程中消耗的卡路里、心率的变化曲线等，都给用户带来了良好的体验。
3.但是很多用户的运动姿势不正确，长时间采用错误的姿势运动会对用户的身体造成损伤。现有技术中用户在产生运动损伤时才去做身体检查，运动损伤已经形成，因此亟需一种避免用户运动损伤的方法。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种运动损伤的提示方法、装置和电子设备，可以避免用户运动损伤。
5.第一方面，本技术实施例提供一种运动损伤的提示方法，执行该方法的执行主体可以为终端或终端中的芯片，下述以终端为例进行说明。该方法中，终端响应于识别到运动数据检测设备，在终端的界面上显示所述运动数据检测设备的标识，所述运动数据检测设备用于采集用户的运动参数。在一种实施例中，用户开始运动之前，可以触发终端识别运动数据检测设备，识别的方式可以包括但不限于：射频识别(radio frequency identification，rfid)标签识别、近场通信(near field communication，nfc)识别等。
6.终端识别运动数据检测设备后，用户可以触发终端，以使运动数据检测设备开始采集运动参数。其中，终端响应于所述用户的运动指令，向所述运动数据检测设备发送唤醒指令，以使得运动数据检测设备开始采集运动参数。本技术实施例中，在用户使用运动数据检测设备时，可以通过终端触发运动数据检测设备采集运动参数，避免了用户在未运动时运动数据检测设备也采集运动参数的问题，可以降低运动数据检测设备的功耗。
7.其中，运动数据检测设备采集到运动参数后，可以向终端发送用户的运动参数，相应的，终端可以接收来自所述运动数据检测设备的所述用户的运动参数。本技术实施例中，终端可以根据实时获取的运动参数，检测用户运动过程中是否存在运动损伤风险，若根据所述运动参数，检测到所述用户运动过程中存在运动损伤风险，则终端输出第一提示信息，所述第一提示信息用于提示所述用户存在运动损伤风险。
8.本技术实施例中，在用户运动的过程中，终端可以根据用户的实时的运动参数检测用户运动过程中存在运动损伤风险，以及时有效提示用户，能够避免运动损伤。
9.在一种可能的实现方式中，所述运动数据检测设备为至少一个。示例性的，所述运动数据检测设备包括：第一运动数据检测设备和第二运动数据检测设备，所述第一运动数据检测设备设置在所述用户的足部，所述第二运动数据检测设备设置在所述用户的腰部，
所述运动参数包括第一组运动参数和第二组运动参数，所述第一组运动参数为所述用户运动过程中的足部运动参数，所述第二组运动参数为所述用户运动过程中的腰部运动参数。
10.示例性的，所述第一组运动参数包括如下至少一项：步幅，步频，步速，触地时间，腾空时间，摆动角度，外翻角度，着地方式，触地腾空比，触地峰值，以及地面冲击力，所述第二组运动参数包括如下至少一项：腰部垂直振幅、触地平衡。
11.其中，所述第一运动数据检测设备中包括：第一惯性传感器，所述第二运动数据检测设备中包括：第二惯性传感器。所述第一运动数据检测设备响应于来自终端的所述唤醒指令，控制所述第一惯性传感器采集第一传感器数据，进而所述第一运动数据检测设备处理所述第一传感器数据，得到所述第一组运动参数。相应的，所述第二运动数据检测设备响应于来自终端的所述唤醒指令，控制所述第二惯性传感器采集第二传感器数据，进而所述第二运动数据检测设备处理所述第二传感器数据，得到所述第二组运动参数。
12.在该种方式中，终端可以根据所述第一组运动参数和所述第二组运动参数，检测所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险。示例性的，终端可以将所述第一组运动参数、所述第二组运动参数输入至第一损伤风险模型，得到所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险的结果，所述结果为存在运动损伤风险或不存在运动损伤风险。在该种方式中，第一损伤风险模型用于表征“所述第一组运动参数、所述第二组运动参数”与用户运动过程中是否存在运动损伤风险的结果的映射关系。
13.在一种实施例中，终端还可以结合第一组运动参数中的部分参数和所述第二组运动参数中的部分参数，得到第三组运动参数。如所述第一组运动参数中包括所述步幅，所述第二组运动参数中包括所述腰部垂直振幅，所述第三组运动参数中包括垂直步幅比；终端可以将所述腰部垂直振幅和所述步幅的比值作为所述垂直步幅比。
14.在该种实施例中，终端可以根据所述第一组运动参数、所述第二组运动参数，以及所述第三组运动参数，检测所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险。示例性的，如终端将所述第一组运动参数、所述第二组运动参数，以及所述第三组运动参数输入至第一损伤风险模型，得到所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险的结果，所述结果为存在运动损伤风险或不存在运动损伤风险。
15.在该种实施例中，第一损伤风险模型用于表征“所述第一组运动参数、所述第二组运动参数，以及所述第三组运动参数”与用户运动过程中是否存在运动损伤风险的结果的映射关系。
16.其中，当所述结果为存在运动损伤风险时，所述第一损伤风险模型还用于输出导致存在运动损伤风险的目标参数、所述目标参数的参数值，以及所述目标参数引起的运动损伤类型，所述第一提示信息中包括：所述目标参数、所述目标参数的参数值，以及所述运动损伤类型。
17.在该种实施例中，终端可以根据所述目标参数，以及参数和运动建议的对应关系，获取所述目标参数对应的运动建议，所述第一提示信息中还包括：所述目标参数对应的运动建议。在该种实施例中，终端在输出第一提示信息时，还可以输出运动建议，可以引导用户进行正确的运动，也可以有效避免运动损伤。
18.在一种可能的实现方式中，用户运动的地面的材质不当，也会对用户的运动造成损伤，因此终端可以获取所述用户运动的地面的材质，进而根据所述地面的材质、所述第一
组运动参数，以及所述第二组运动参数(还可以包括第三运动参数，如果有)，检测所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险。
19.其中，在一种实施例中，用户在运动过程中可以使用图像采集设备，如智能眼镜，以便于采集用户运动的地面的图像。在该种实施例中，终端响应于所述运动指令，可以向图像采集设备发送图像采集指令，以指令指示所述图像采集设备采集图像。相应的，终端可以接收来自图像采集设备的图像，进而根据所述图像，获取所述地面的材质。
20.其中，在一种实施例中，终端响应于所述运动指令，可以输出第二提示信息，所述第二提示信息用于指示使用所述终端拍摄所述用户运动的地面的图像。在该中实施例中用户可以使用终端拍摄地面的图像，相应的，终端响应于拍摄指令，拍摄图像，进而根据所述图像，获取所述地面的材质。
21.其中，在一种实施例中，响应于所述运动指令，可以输出第三提示信息，所述第三提示信息用于指示在所述终端提供的待选择的地面的材质中选择所述用户运动的地面的材质。示例性的，终端可以在界面上显示待选择的地面的材质以供用户选择，如此终端可以根据所述用户的选择操作，确定所述地面的材质。
22.终端在获取地面的材质后，可以将所述地面的材质、所述第一组运动参数，以及所述第二组运动参数输入至第二损伤风险模型，得到所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险的结果，所述结果为存在运动损伤风险或不存在运动损伤风险。
23.其中，当所述结果为存在运动损伤风险时，所述第二损伤风险模型还用于输出：在所述地面的材质上运动导致存在运动损伤风险的目标参数、所述目标参数的参数值，以及所述目标参数引起的运动损伤类型，所述第一提示信息中包括：所述地面的材质、所述目标参数、所述目标参数的参数值，以及所述运动损伤类型。
24.应理解，第二损伤风险模型用于表征“所述地面的材质、所述第一组运动参数，以及所述第二组运动参数”与用户运动过程中是否存在运动损伤风险的结果的映射关系。
25.本技术实施例中，终端结合地面的材质，以及用户实时的运动参数，可以提高检测是否存在运动损伤风险的准确性。
26.在一种可能的实现方式中，终端还可以结合用户历史运动过程中的历史运动参数，以及此次用户运动过程中的各种数据，检测用户运动过程中是否存在运动损伤风险。示例性的，如终端可以根据所述用户历史运动过程中的历史运动参数、所述地面的材质、所述第一组运动参数，以及所述第二组运动参数(还可以包括第三运动参数，如果有)，检测所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险。
27.示例性的，终端可以将所述用户历史运动过程中的历史运动参数、所述地面的材质、所述第一组运动参数，以及所述第二组运动参数输入至第三损伤风险模型，得到所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险的结果，所述结果为存在运动损伤风险或不存在运动损伤风险。
28.应理解，第三损伤风险模型用于表征“用户历史运动过程中的历史运动参数、所述地面的材质、所述第一组运动参数，以及所述第二组运动参数”与用户运动过程中是否存在运动损伤风险的结果的映射关系。
29.本技术实施例中，终端用户历史运动过程中的历史运动参数，以及结合地面的材质，以及用户实时的运动参数，能够进一步提高检测是否存在运动损伤风险的准确性。
30.第二方面，本技术实施例提供一种运动损伤的提示装置，该装置可以为如上第一方面的终端或终端中的芯片。该装置可以包括：
31.显示模块，用于响应于识别到运动数据检测设备，在终端的界面上显示所述运动数据检测设备的标识，所述运动数据检测设备用于采集用户的运动参数。
32.收发模块，用于响应于所述用户的运动指令，向所述运动数据检测设备发送唤醒指令，以及接收来自所述运动数据检测设备的所述用户的运动参数。
33.输出模块，用于若根据所述运动参数，检测到所述用户运动过程中存在运动损伤风险，输出第一提示信息，所述第一提示信息用于提示所述用户存在运动损伤风险。
34.在一种可能的实现方式中，所述运动数据检测设备包括：第一运动数据检测设备和第二运动数据检测设备，所述第一运动数据检测设备设置在所述用户的足部，所述第二运动数据检测设备设置在所述用户的腰部，所述运动参数包括第一组运动参数和第二组运动参数，所述第一组运动参数为所述用户运动过程中的足部运动参数，所述第二组运动参数为所述用户运动过程中的腰部运动参数。
35.在一种可能的实现方式中，处理模块，用于根据所述第一组运动参数和所述第二组运动参数，检测所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险。
36.在一种可能的实现方式中，处理模块，具体用于根据所述第一组运动参数中的部分参数和所述第二组运动参数中的部分参数，得到第三组运动参数；根据所述第一组运动参数、所述第二组运动参数，以及所述第三组运动参数，检测所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险。
37.在一种可能的实现方式中，处理模块，具体用于将所述第一组运动参数、所述第二组运动参数，以及所述第三组运动参数输入至第一损伤风险模型，得到所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险的结果，所述结果为存在运动损伤风险或不存在运动损伤风险。
38.在一种可能的实现方式中，所述第一组运动参数包括如下至少一项：步幅，步频，步速，触地时间，腾空时间，摆动角度，外翻角度，着地方式，触地腾空比，触地峰值，以及地面冲击力，所述第二组运动参数包括如下至少一项：腰部垂直振幅、触地平衡。
39.在一种可能的实现方式中，所述第一组运动参数中包括所述步幅，所述第二组运动参数中包括所述腰部垂直振幅，所述第三组运动参数中包括垂直步幅比；处理模块，具体用于将所述腰部垂直振幅和所述步幅的比值作为所述垂直步幅比。
40.在一种可能的实现方式中，当所述结果为存在运动损伤风险时，所述第一损伤风险模型还用于输出导致存在运动损伤风险的目标参数、所述目标参数的参数值，以及所述目标参数引起的运动损伤类型，所述第一提示信息中包括：所述目标参数、所述目标参数的参数值，以及所述运动损伤类型。
41.在一种可能的实现方式中，处理模块，还用于根据所述目标参数，以及参数和运动建议的对应关系，获取所述目标参数对应的运动建议，所述第一提示信息中还包括：所述目标参数对应的运动建议。
42.在一种可能的实现方式中，处理模块，还用于获取所述用户运动的地面的材质，以及根据所述地面的材质、所述第一组运动参数，以及所述第二组运动参数，检测所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险。
43.在一种可能的实现方式中，收发模块，还用于响应于所述运动指令，向图像采集设
备发送图像采集指令，所述图像采集指令指示所述图像采集设备采集图像，以及接收来自图像采集设备的图像。所述处理模块，具体用于根据所述图像，获取所述地面的材质。
44.在一种可能的实现方式中，输出模块，还用于响应于所述运动指令，输出第二提示信息，所述第二提示信息用于指示使用所述终端拍摄所述用户运动的地面的图像。
45.拍摄模块，用于响应于拍摄指令，拍摄图像。
46.所述处理模块，具体用于根据所述图像，获取所述地面的材质。
47.在一种可能的实现方式中，输出模块，还用于响应于所述运动指令，输出第三提示信息，所述第三提示信息用于指示在所述终端提供的待选择的地面的材质中选择所述用户运动的地面的材质。
48.所述处理模块，具体用于根据所述用户的选择操作，确定所述地面的材质。
49.在一种可能的实现方式中，处理模块，具体用于将所述地面的材质、所述第一组运动参数，以及所述第二组运动参数输入至第二损伤风险模型，得到所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险的结果，所述结果为存在运动损伤风险或不存在运动损伤风险。
50.在一种可能的实现方式中，当所述结果为存在运动损伤风险时，所述第二损伤风险模型还用于输出：在所述地面的材质上运动导致存在运动损伤风险的目标参数、所述目标参数的参数值，以及所述目标参数引起的运动损伤类型，所述第一提示信息中包括：所述地面的材质、所述目标参数、所述目标参数的参数值，以及所述运动损伤类型。
51.在一种可能的实现方式中，处理模块，具体用于根据所述用户历史运动过程中的历史运动参数、所述地面的材质、所述第一组运动参数，以及所述第二组运动参数，检测所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险。
52.在一种可能的实现方式中，处理模块，具体用于将所述用户历史运动过程中的历史运动参数、所述地面的材质、所述第一组运动参数，以及所述第二组运动参数输入至第三损伤风险模型，得到所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险的结果，所述结果为存在运动损伤风险或不存在运动损伤风险。
53.第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，该电子设备可以包括：处理器、存储器。存储器用于存储计算机可执行程序代码，程序代码包括指令；当处理器执行指令时，指令使所述电子设备执行如第一方面中终端执行的步骤，实现第一方面中的方法。
54.第四方面，本技术实施例提供一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面中终端执行的步骤，实现第一方面中的方法。
55.第五方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面中终端执行的步骤，实现第一方面中的方法。
56.第六方面，本技术实施例提供一种运动损伤的提示系统，该系统包括：运动数据检测设备和终端，所述系统用于实现如上第一方面中的方法。
57.在一种实施例中，运动数据检测设备包括第一运动数据检测设备和第二运动数据检测设备。所述第一运动数据检测设备设置在所述用户的足部，所述第二运动数据检测设备设置在所述用户的腰部，所述运动参数包括第一组运动参数和第二组运动参数，所述第一组运动参数为所述用户运动过程中的足部运动参数，所述第二组运动参数为所述用户运动过程中的腰部运动参数。
58.在一种实施例中，该系统还可以包括：图像采集设备。图像采集设备如智能眼镜。
59.上述第二方面至第六方面的各可能的实现方式，其有益效果可以参见上述第一方面所带来的有益效果，在此不加赘述。
附图说明
60.图1为本技术实施例提供的运动损伤的提示方法适用的场景示意图；
61.图2为本技术实施例提供的第一运动数据检测设备的一种结构示意图；
62.图3为本技术实施例提供的终端的一种界面示意图；
63.图4为本技术实施例提供的运动损伤的提示方法的一种实施例的流程示意图；
64.图5为本技术实施例提供的终端的另一种界面示意图；
65.图6为本技术实施例提供的终端的另一种界面示意图；
66.图7为本技术实施例提供的运动损伤的提示方法的一种实施例的流程示意图；
67.图8为本技术实施例提供的训练第一损伤风险模型的流程示意图；
68.图9为本技术实施例提供的终端的另一种界面示意图；
69.图10为本技术实施例提供的运动损伤的提示方法适用的另一场景示意图；
70.图11为本技术实施例提供的运动损伤的提示方法的另一种实施例的流程示意图；
71.图12为本技术实施例提供的终端的另一种界面示意图；
72.图13为本技术实施例提供的运动损伤的提示方法的另一种实施例的流程示意图；
73.图14为本技术实施例提供的运动损伤的提示方法的另一种实施例的流程示意图；
74.图15为本技术实施例提供的运动损伤的提示方法的另一种实施例的流程示意图；
75.图16为本技术实施例提供的运动损伤的提示方法的另一种实施例的流程示意图；
76.图17为本技术实施例提供的运动损伤的提示装置的一种结构示意图；
77.图18为本技术实施例提供的电子设备的一种结构示意图。
具体实施方式
78.图1为本技术实施例提供的运动损伤的提示方法适用的场景示意图。参照图1，该场景中可以包括：第一运动数据检测设备11、第二运动数据检测设备12，以及终端13。在一种实施例中，如用户跑步时，可以将第一运动数据检测设备11设置在用户的足部，将第二运动数据检测设备12设置在用户的腰部。在一种实施例中，如用户进行瑜伽锻炼时，可以将第一运动数据检测设备11设置在用户的手臂，将第二运动数据检测设备12设置在用户的小腿。应理解，图1中以运动为跑步为例，以终端13为手机为例进行说明。
79.应理解的是，用户进行不同类型的运动时，第一运动数据检测设备11、第二运动数据检测设备12的设置位置可以不同。在一种实施例中，图1所示的场景中可以包括但不限于两个运动数据检测设备，也可以包括更多的运动数据检测设备，图1中以两个运动数据检测设备为例。下述实施例中，以用户跑步为例，介绍第一运动数据检测设备11、第二运动数据检测设备12的结构和功能，以及本技术实施例提供的运动损伤的提示方法。
80.图2为本技术实施例提供的第一运动数据检测设备的一种结构示意图。参照图2，第一运动数据检测设备11包括：固定组件111、数据采集组件112。数据采集组件112为可拆卸地安装在固定组件111上，固定组件111可以设置在用户的身体部位上。示例性的，用户运
动前，可以将固定组件111设置在用户的腰部(或足部)，且将数据采集组112件安装在固定组件111上。示例性的，如固定组件111可以绑在用户的腰部，固定组件111可以加持在用户的鞋上。本技术实施例对固定组件在用户的身体部位的设置方式不做限制。
81.其中，数据采集组件112用于采集六轴数据。六轴数据包括三轴加速度数据和三轴陀螺仪数据。示例性的，数据采集组件112可以包括三轴加速度传感器和三轴陀螺仪，以分别采集三轴加速度数据和三轴陀螺仪数据，或者数据采集组件112可以为集成三轴加速度传感器和三轴陀螺仪的功能的惯性传感器。
82.在一种实施例中，第一运动数据检测设备11还可以包括：处理器113。处理器113可以设置在固定组件111或数据采集组件112中，处理器113如可以为芯片等具备处理功能的部件。处理器113，用于基于处理器113中预设的算法对数据采集组件112采集的六轴数据进行处理，以得到用户在运动过程中的运动参数。
83.示例性的，如当第一运动数据检测设备为设置在足部的设备时，处理器113可以处理六轴数据，以得到足部运动参数，如步幅，步频，步速，触地时间，腾空时间，触地腾空比，触地峰值，冲击力(地面冲击力)，外翻角度，摆动角度，着地方式等运动参数。如当第一运动数据检测设备为设置在腰部的设备时，处理器113可以处理六轴处理，以得到腰部运动参数，如腰部振幅，触地平衡等运动参数。
84.在一种实施例中，处理器113设置在固定组件111中。其中，第二运动数据检测设备12中包括的组件与第一运动数据检测设备11的组件相同，不同的是，第二运动数据检测设备12中的处理器和第一运动数据检测设备11中的处理器113中存储的预设的算法不同，以用于对六轴数据进行不同的处理，以得到不同的运动参数。
85.在该种实施例中，因为处理器设置在固定组件中，且固定组件可以采用不同的方式设置在用户的身体部位上，而数据采集组件均用于采集六轴数据，因此第二运动数据检测设备12中的数据采集组件和第一运动数据检测设备11中数据采集组件可以互换使用。示例性的，第一运动数据检测设备11为设置在足部的设备，第二运动数据检测设备12为设置在腰部的设备，处理器113设置在固定组件111中，处理器113中可以预先设置有第一预设算法，该第一预设算法用于处理六轴数据，以得到足部运动参数。第二运动数据检测设备12中的处理器中可以预先设置有第二预设算法，该第二预设算法用于处理六轴数据，以得到腰部运动参数。
86.在一种实施例中，固定组件111中设置有用于识别该固定组件111的标识。示例性的，如固定组件111中设置有射频识别(radio frequency identification，rfid)标签114。终端中可以设置有rfid标签114的读写装置，读写装置与固定组件111中的rfid标签114进行和交互，可以识别固定组件111中的rfid标签114(以识别第一运动数据检测设备11)，以及传输数据(如下述实施例中第一组运动参数和第二组运动参数，或者足部运动参数和腰部运动参数)。
87.在该种实施例中，用户运动前，可以将第一运动数据检测设备11设置在足部，将第二运动数据检测设备12设置在腰部。用户可以在终端上(如运动类型的应用程序)触发终端扫描设备，相应的，终端可以基于第一运动数据检测设备11和第二运动数据检测设备12中的rfid标签，识别检测足部运动参数的第一运动数据检测设备11，以及检测腰部运动参数的第二运动数据检测设备12，相应的，终端可以在界面上显示扫描到的运动数据检测设备
的标识，如图3所示。
88.如图3所示，该界面上可以显示有终端扫描到的设备(或用户正在使用的设备)，即第一运动数据检测设备11的标识(如名称)以及设置位置“足部”，以及第二运动数据检测设备12的标识(如名称)以及设置位置“腰部”。另外，该界面上还可以提供用户修改使用的运动数据检测设备的提示信息如“点击上方设备名称，可以确认您使用的设备”。用户可以点击界面上的“确定”控件31，以触发第一运动数据检测设备11和第二运动数据检测设备12开始工作。在一种实施例中，用户点击界面上的“确定”控件31，可以理解为向终端输入运动指令，以指示用户开始运动。
89.应理解，用户点击“确定”控件31触发第一运动数据检测设备11和第二运动数据检测设备12开始工作为一种示例说明，用户点击“确定”控件31后，还可以设置其他参数以触发第一运动数据检测设备11和第二运动数据检测设备12开始工作。
90.应理解，以第一运动数据检测设备11开始工作为例，终端响应于用于点击“确定”控件31，可以向第一运动数据检测设备11发送唤醒指令，以指示第一运动数据检测设备11中的数据采集组件112开始采集六轴数据，以及处理器113开始处理六轴数据，以得到足部运动参数。处理器113在得到足部运动参数后，可以将足部运动参数发送给终端。以第二运动数据检测设备12开始工作为例，终端响应于用于点击“确定”控件31，可以向第二运动数据检测设备12发送唤醒指令，以指示第二运动数据检测设备12中的数据采集组件开始采集六轴数据，以及第二运动数据检测设备12中的处理器开始处理六轴数据，以得到腰部运动参数。第二运动数据检测设备12中的处理器在得到腰部运动参数后，可以将腰部运动参数发送给终端。
91.相应的，终端可以根据足部运动参数和腰部运动参数后，可以判断用户运动过程中是否存在运动损伤风险，以及时提示用户。应理解，终端可以基于第一运动数据检测设备11实时发送的足部运动参数，以及第二运动数据检测设备12发送的腰部运动参数，实时检测用户运动过程中是否存在运动损伤风险。
92.在一种实施例中，处理器113可以设置在固定组件111或数据采集组件112中。在该种实施例中，第一运动数据检测设备11和第二运动数据检测设备12可以互换使用，如第一运动数据检测设备11设置在足部，第二运动数据检测设备12设置在腰部，或者，第一运动数据检测设备11设置在腰部，第二运动数据检测设备12设置在足部。
93.在该种实施例中，第一运动数据检测设备11和第二运动数据检测设备12的处理器中可以均设置有第一预设算法和第二预设算法。第一运动数据检测设备11、第二运动数据检测设备12可以基于设置在用户身上的设置，确定采用哪种预设算法处理六轴数据。示例性的，参照图3所示，用户在运动前，可以在终端上(如运动类型的应用程序的界面)确定第一运动数据检测设备11和第二运动数据检测设备12。如用户可以设置安装在用户的腰部的设备为第二运动数据检测设备12，安装在用户的足部的设备为第一运动数据检测设备11。
94.在该种实施例中，终端确定用户的身体部位安装的设备后，可以指示对应的设备启用对应的算法。示例性的，终端可以向第一运动数据检测设备11发送算法启动指令，以指示第一运动数据检测设备11启动第一预设算法，相应的，终端可以向第二运动数据检测设备12发送算法启动指令，以指示第二运动数据检测设备12启动第二预设算法。如此，在用户运动的过程中，第一运动数据检测设备11可以获取足部运动参数，第二运动数据检测设备
12可以获取腰部运动参数。
95.在一种实施例中，图1中所示的终端可以包括但不限于为：手机、可穿戴设备，虚拟现实(virtual reality，vr)终端设备、增强现实(augmented reality，ar)终端设备等，在运动过程中，用户可以随身携带或者不携带终端(如将终端放置在身旁)，本技术实施例中对终端的形态不做具体限定。以用户跑步为例，可以将终端安装在手臂上，或者手持等。
96.下面结合具体的实施例对本技术实施例提供的运动损伤的提示方法进行说明。下面这几个实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
97.图4为本技术实施例提供的运动损伤的提示方法的一种实施例的流程示意图。参照图4，本技术实施例提供的运动损伤的提示方法可以包括：
98.s401，在用户运动过程中，第一运动数据检测设备采集第一六轴数据，且处理第一六轴数据得到第一组运动参数。
99.在一种实施例中，终端响应于用户的运动指令(如启动跑步指令)，可以向第一运动数据检测设备和第二运动数据检测设备发送唤醒指令，唤醒指令用于唤醒第一运动数据检测设备和第二运动数据检测设备，以便于第一运动数据检测设备和第二运动数据检测设备开始采集六轴数据。示例性的，用户输入终端的启动跑步指令，可以包括但不限于：如图3所示的在界面上点击“确定”控件31，或者说出“开始跑步”的指令词语等，本技术实施例对用户输入终端的启动跑步指令的方式不做限制。
100.在用户运动的过程中，第一运动数据检测设备可以采集第一六轴数据。在一种实施例中，因为第一六轴数据为第一运动数据检测设备中的传感器采集的数据，第一六轴数据可以称为由第一运动数据检测设备中的第一传感器采集的数据(如第一传感器数据)。第一传感器可以称为第一惯性传感器。
101.第一运动数据检测设备采集到第一六轴数据后，可以对第一六轴数据进行预处理。示例性的，第一运动数据检测设备可以对第一六轴数据进行50hz的低通滤波，以去除第一六轴数据中的干扰数据，得到滤波后的第一六轴数据。
102.第一运动数据检测设备可以处理滤波后的第一六轴数据，以得到第一组运动参数。在一种实施例中，以第一运动数据检测设备设置在用户的足部为例，第一运动数据检测设备可以根据第一六轴数据，对用户跑步过程中进行步态分割。其中，第一运动数据检测设备可以根据第一六轴数据，确定用户的脚跟触地时刻、脚掌触地时刻、脚跟离地时刻，以及脚掌离地时刻。其中，步态分割点指的是一步内脚跟触地、脚掌触地、脚跟离地，以及脚掌离地分别对应的时刻点。
103.第一运动数据检测设备可以将处理滤波后的第一六轴数据，以及步态分割点作为参数，采用坐标系检测算法，得到重力在惯性传感器的分量，前进方向在惯性传感器的分量。进一步的，第一运动数据检测设备可以将重力在惯性传感器的分量，前进方向在惯性传感器的分量作为参数，采用初始化四元数算法，得到初始四元数(第一初始四元数)。进一步的，第一运动数据检测设备可以将处理滤波后的第一六轴数据，以及初始四元数作为参数，采用惯性导航算法，提取第一运动学特征。其中，第一运动学特征包括但不限于：步幅，步频，步速，触地时间，腾空时间，摆动角度，外翻角度，着地方式，触地腾空比。第一运动数据检测设备可以根据步幅，步速，触地时间，以及用户的身体质量指数(body mass index，
bmi)，采用线性回归算法，提取第一动力学特征。第一动力学特征包括但不限于：触地峰值，冲击力。
104.在一种实施例中，坐标系检测算法、初始化四元数算法、惯性导航算法，以及线性回归算法的集合称为第一预设算法。在一种实施例中，第一组运动参数(足部运动参数)可以包括第一运动学特征和第一动力学特征。
105.s402，第一运动数据检测设备向终端发送第一组运动参数。
106.第一运动数据检测设备在获取第一组运动参数后，可以向终端发送第一组运动参数。
107.s403，第二运动数据检测设备采集第二六轴数据，且处理第二六轴数据处理得到第二组运动参数。
108.在用户运动的过程中，第二运动数据检测设备可以采集第二六轴数据。在一种实施例中，因为第二六轴数据为第二运动数据检测设备中的传感器采集的数据，第二六轴数据可以称为由第二运动数据检测设备中的第二传感器采集的数据(如第二传感器数据)。
109.第二运动数据检测设备采集到第二六轴数据后，可以对第二六轴数据进行预处理，可以参照第一六轴数据的预处理过程。
110.第二运动数据检测设备可以处理滤波后的第二六轴数据，以得到第二组运动参数。在一种实施例中，以第二运动数据检测设备设置在用户的腰部为例，第二运动数据检测设备可以根据第二六轴数据中的三轴加速度数据，得到重力在惯性传感器的分量。进一步的，第二运动数据检测设备可以将重力在惯性传感器的分量作为参数，采用初始化四元数算法，得到初始四元数(第二初始四元数)。进一步的，第二运动数据检测设备可以将处理后的第二六轴数据，以及初始四元数作为参数，计算垂直方向的加速度，以将垂直方向的加速度作为参数，进行步态分割，以得到用户的触地时刻、零速点。零速点可以理解为用户在运动过程中速度为0的时刻，如用户跳起时在空中的最高点。
111.其中，从用户脚跟触地到下一次脚跟触地的时间范围为用户的一步，其中相邻两步的用时的比值为触地平衡。第二运动数据检测设备可以将垂直方向的加速度，以及零速点作为参数，采用惯性导航算法，获取腰部垂直振幅。
112.在一种实施例中，初始化四元数算法，以及惯性导航算法的集合称为第二预设算法。在一种实施例中，第二组运动参数(腰部运动参数)可以包括腰部垂直振幅，触地平衡。
113.s404，第二运动数据检测设备向终端发送第二组运动参数。
114.第二运动数据检测设备在获取第二组运动参数后，可以向终端发送第二组运动参数。
115.在一种实施例中，“s401-s402”和“s403-s404”没有先后顺序的限制，二者可以同时执行。
116.s405，终端根据第一组运动参数，以及第二组运动参数，判断是否存在运动损伤风险。若是，执行s406，若否，继续根据来自第一运动数据检测设备的新的第一组运动参数和第二运动数据检测设备的新的第二组运动参数执行s405，图中未示出。
117.在一种实施例中，在终端识别第一运动数据检测设备和第一运动数据检测设备后，可以在界面上显示可删除的参数，以便用户删除自己不关注的参数，该过程可以如图5中的a和b所示。参照图5中的b，界面上可以包括足部运动参数和腰部运动参数的名称，以及
删除控件51，用户可以操作删除控件，以删除自己不关注的参数。在该种实施例中，用户在删除自己不关注的参数后，可以触发终端向第一运动数据检测设备和第一运动数据检测设备发送唤醒指令。在一种实施例中，在图5中的b所示的界面上可以显示所有的参数，用户可以选择自己关注的运动参数，以使第一运动数据检测设备和第一运动数据检测设备计算得到自己关注的运动参数。
118.相应的，终端可以基于用户的删除操作，向第一运动数据检测设备和第二运动数据检测设备发送删除指示，以便于第一运动数据检测设备和第二运动数据在计算获取运动参数的过程中，不计算用户删除的参数。
119.在一种实施例中，终端在接收到第一组运动参数和第二组运动参数后，还可以结合第一组运动参数和第二组运动参数(或者第一组运动参数中的部分参数和第二组运动参数中的部分参数)，获取第三组运动参数，示例性的，终端可以将腰部垂直振幅和步幅的比值作为垂直步幅比(包含于第三组运动参数)，以用于检测是否存在运动损伤风险。
120.在一种实施例中，终端可以采用如下方式判断是否存在运动损伤风险：
121.终端中存储有第一组运动参数中各参数的第一阈值、第二组运动参数中各参数的第二阈值，以及第三组运动参数中各参数的第三阈值。在该种实施例中，以第一组运动参数为例，终端可以将来自第一运动数据检测设备的第一组运动参数中的各参数与对应的第一阈值进行比较，若存在参数的参数值均超过对应的第一阈值，则终端可以确定存在运动损伤风险，第二组运动参数也同理。在一种实施例中，若不存在参数的参数值均超过对应的第一阈值，则终端可以确定不存在运动损伤风险，则终端可以继续根据来自第一运动数据检测设备和第一运动数据检测设备的运动参数，继续判断是否存在运动损伤风险。
122.示例性的，如对于触地平衡来说，触地平衡对应的第二阈值为50％。若第二组运动参数中的触地平衡为58％，则终端可以确定存在运动损伤风险。如对于冲击力来说，冲击力对应的第一阈值为2bw。若第一组运动参数中的冲击力为3.5bw，则终端可以确定存在运动损伤风险。
123.在一种实施例中，终端可以采用如下方式判断是否存在运动损伤风险：
124.终端中预先设置有第一损伤风险模型，该第一损伤风险模型用于根据第一组运动参数，以及第二组运动参数，判断是否存在运动损伤风险，第一损伤风险模型的训练过程可以参照图8中的相关描述。其中，终端可以将第一组运动参数和第二组运动参数(以及第三组运动参数，如果有)输入至第一损伤风险模型，以得到第一损伤风险模型输出的结果，该结果为：存在运动损伤风险或不存在运动损伤风险，以及当存在运动损伤风险时，输出存在运动损伤风险的参数和参数值。应理解，下述实施例中以第一运动参数和第二运动参数为例进行说明。
125.在一种实施例中，用户在运动过程中，终端可以实时显示运动参数界面。参照图6中的a，运动参数界面中包括实时变化的各参数的参数值，以及用户已跑步的公里数。其中，用户可以点击任一参数(如步幅)所在的区域，可以触发终端显示该参数(如步幅)的实时变化曲线。在一种实施例中，用户可以点击任一参数所在的区域，可以触发终端在显示“已跑步的公里数”的区域显示该参数的参数值，以便于用户直观地看到自己关注的参数的变化，如图6中的b所示。应理解，图6中未示出实际参数值。
126.s406，终端输出提示信息，提示信息用于提示用户存在运动损伤风险。
127.提示信息用于提示用户存在运动损伤风险。在一种实施例中，提示信息中还可以包括使能存在运动损伤风险的参数、参数值，以及引起的损伤类型(如肌肉损伤、膝盖损伤等)，以便于用户直观地看到自己运动的哪项参数不符合。在一种实施例中，为了在存在运动损伤风险时提示用户及时采用正确的跑步姿势进行跑步，提示信息中还包括：运动建议。运动建议中可以包括跑步姿势的建议。在一种实施例中，该提示信息可以称为第一提示信息。
128.各参数超过对应的阈值会导致用户的运动损伤，在一种实施例中，终端中可以预先存储有使能存在运动损伤风险的参数对应的运动建议，因此终端可以基于使能存在运动损伤风险的参数，以及使能存在运动损伤风险的参数对应的运动建议，在提示信息中添加该运动建议。示例性的，如触地平衡超过对应的第二阈值，且触地平衡超过对应的第二阈值时对应的运动建议为“请调整跑步节奏”。
129.在一种实施例中，终端可以在终端的界面上显示提示信息，如该提示信息包括：触地平衡58％。您的触地十分不平衡，存在较高的肌肉损伤风险(损伤类型)，请注意跑步节奏(运动建议)，如图6中的c所示。在一种实施例中，终端在界面上显示提示信息时，可以伴随震动或声音等以提示用户观看。在一种实施例中，终端还可以采用语音提示等方式输出提示信息。
130.在一种实施例中，用户跑步结束后，终端可以进行总结，以进行该次跑步的提示。示例性的，如图6中的d所示，终端可以输出如“跑步总结和建议”的信息，以使得用户在下次跑步时吸取经验，避免运动损伤。
131.在一种实施例中，s401-s406的步骤可以简化为图7所示。
132.本技术实施例中，在用户运动过程中，可以根据设置在用户身体不同部位的传感器(运动数据检测设备)采集处理得到的运动参数，判断是否存在运动损伤风险，且在存在运动损伤风险时输出提示信息，以便用户及时调整运动姿势，避免对用户身体造成损伤。另外，本技术实施例中运动数据检测设备采集处理得到的运动参数从多维度进行采集，因此可以适用于专业运动员运动的场景，以避免运动员的运动损伤。
133.下述对第一损伤风险模型，以及第一损伤风险模型的训练过程进行说明：
134.第一损伤风险模型可以为训练设备，如服务器、计算机等，基于训练数据训练得到、且预置在终端中的。其中，训练设备可以将训练数据输入初始网络模型进行训练，得到第一损伤风险模型。在一种实施例中，初始网络模型可以但不限于为：卷积神经网络模型(convolutional neural networks，cnn)、循环神经网络模型(recurrent neural network，rnn)、长短期记忆网络模型(long short-term memory，lstm)，以及googlenet等。
135.下述以初始网络模型为googlenet为例进行说明，在一种实施例中，googlenet由1个输入层、2个卷积层、5个池化层、9个inception结构、2个辅助分类器、1个全连接层和1个输出层组成。所有卷积层均通过线性整流函数(rectified linear unit，relu)函数激活，池化层采用平均池化法或最大池化法，输出层采用softmax函数计算。在进行网络训练时，学习率learn rate为0.0003，训练批次大小如可以batch size为16，应理解，googlenet的结构，以及学习率和训练批次大小为示例说明，本技术实施例对此不作限制。
136.下述介绍第一损伤风险模型的训练过程：
137.1、训练阶段：用户运动(如跑步)过程中，选取对用户的身体造成损伤风险的参数
(如足部运动参数、腰部运动参数)作为正样本，对用户的身体不造成损伤风险的参数(如足部运动参数、腰部运动参数)作为负样本。本技术实施例中，训练设备可以将正样本和负样本作为训练数据，输入至googlenet中进行训练，得到第一损伤风险模型。在一种实施例中，训练得到第一损伤风险模型的训练数据可以称为第一训练数据。
138.参照图8，第一损伤风险模型的训练过程可以包括：
139.s801，将训练数据分成n个批次。
140.训练数据包括：对用户的身体造成损伤风险的参数(如足部运动参数、腰部运动参数)，以及对用户的身体不造成损伤风险的参数(如足部运动参数、腰部运动参数)。训练设备可以将训练数据分成n个批次，以采用该n个批次的训练数据对googlenet进行迭代训练。示例性的，训练设备可以按照训练数据的数据量，将训练数据平均分成n个批次。其中，n为大于1的整数，如n为16。
141.s802，将第i个批次的训练数据输入googlenet，得到第i个批次的交叉熵损失。
142.示例性的，训练开始时，即当i为1时，训练设备将第1个批次的训练数据输入至googlenet中，googlenet可以输出第1个批次的训练数据的交叉熵损失(cross entropy loss)。应理解，交叉熵损失用于表征：训练设备采用googlenet预测的参数对用户造成损伤风险的结果与该参数真实的对用户造成损伤风险的结果的相似度。交叉熵损失越小，即表征相似度越高，也表征训练设备采用googlenet预测的参数对用户存在损伤风险的结果越接近真实结果(如参数确实对用户造成损伤风险)。
143.其中，交叉熵损失越小，表征googlenet中的权重值越准确。其中，i为大于或等于1且小于或等于n的整数。
144.s803，根据第i个批次的交叉熵损失，更新googlenet的权重值。
145.示例性的，训练设备可以根据第1个批次的交叉熵损失，更新googlenet的权重值，如可以更新googlenet中卷积层的通道权重、全连接层的权重等。也就是说，训练设备可以根据第1个批次的交叉熵损失，确定采用“参数对用户造成损伤风险的结果与该参数真实的对用户造成损伤风险的结果的相似度”与100％之间的误差，进而根据该误差更新googlenet的权重值。示例性的，训练设备可以采用梯度下降法(gradient decent)或随机梯度下降法(stochastic gradient decent)更新googlenet的权重值，本技术实施例对此不作限制。
146.s804，判断i是否小于n。若是，则将i加1，执行s802。若否，执行s805。
147.训练设备可以判断i是否小于n，以确定n个批次的训练数据是否训练完成。
148.其中，若i小于n，训练设备可以将i加1，继续执行s802。如，当i为1时，训练设备确定i小于n(16)，则训练设备可以将第2个批次的训练数据输入至更新权重值的googlenet中，得到第2个批次的交叉熵损失。同理的，训练设备可以根据该第2个批次的交叉熵损失，采用梯度下降法或随机梯度下降法，更新googlenet的权重值。如此不断迭代，直至i等于n时，训练设备将第n个批次的训练数据输入至googlenet中，且训练设备根据该第n个批次的交叉熵损失更新googlenet的权重值。其中，当i等于n时，训练设备可以执行下述s805。
149.s805，根据目标交叉熵损失和第n个批次的交叉熵损失，确定训练是否收敛。若训练收敛，则执行s806，若训练未收敛，则返回执行s801。
150.用户可以预先设置目标交叉熵损失作为训练的收敛依据。训练设备在得到第n个
批次的交叉熵损失时，可以根据第n个批次的交叉熵损失和目标交叉熵损失，确定训练是否收敛。
151.其中，若第n个批次的交叉熵损失小于或等于目标交叉熵损失，则表征依据采用googlenet预测的参数对用户造成损伤风险的结果越接近该参数真实的对用户造成损伤风险的结果，预测准确性高，则训练设备可以确定训练收敛，即训练结束。若googlenet输出的第n个批次的交叉熵损失大于目标交叉熵损失，则确定训练未收敛。当训练未收敛时，训练设备返回执行s801，即继续将训练数据重新分成n个批次，采用n个批次的训练数据对googlenet继续训练，直至训练收敛。
152.s806，结束。
153.若训练设备确定训练收敛，则结束训练，即可得到第一损伤风险模型。
154.2、测试阶段：再次选择对用户的身造成损伤风险的参数(如足部运动参数、腰部运动参数)，以及对用户的身体不造成损伤风险的参数(如足部运动参数、腰部运动参数)。其中，可以将对用户的身体造成损伤风险的参数(如足部运动参数、腰部运动参数)作为正样本，对用户的身体不造成损伤风险的参数(如足部运动参数、腰部运动参数)作为负样本，本技术实施例中，可以将该批次的正样本和负样本作为测试数据，输入至第一损伤风险模型，检测第一损伤风险模型的准确性。
155.其中，若基于测试数据，第一损伤风险模型输出的参数对用户造成损伤风险的结果均正确，则可以确定第一损伤风险模型的准确性高。若第一损伤风险模型输出的参数对用户造成损伤风险的结果的正确率小于预设的正确率，则可以继续加大训练数据的量，执行上述s801-s806以进行训练，以得到第一损伤风险模型。
156.用户在运动过程中，除了用户的运动姿势不正确时会造成运动损伤风险，用户运动的场所(如跑步时的地面的材质)也会造成运动损伤风险。示例性的，以跑步为例，地面的材质对膝盖负荷有着很大的影响，缓冲能力较好的跑道会减小膝盖受伤的风险，常见的跑道材质按照缓冲能力排序可以为“跑步机＝塑胶跑道》柏油路》水泥路”。如此，在上述实施例的基础上，本技术实施例中可以增加“地面的材质”为参数，以判断用户运动过程中是否存在运动损伤风险，进而提高判断的准确性。
157.在一种实施例中，终端为了获取地面的材质，可以在用户运动前，提示用户采用终端拍摄地面的图像，进而终端基于地面的图像确定地面的材质。示例性的，在图3所示的界面上，还可以增加提示信息(可以称为第二提示信息)，如“在开始跑步前，请先拍摄地面的图像”，以提示用户采用终端拍摄地面的图像，如图9所示。示例性的，或者在终端响应于用户的启动跑步指令，在向第一运动数据检测设备和第二运动数据检测设备发送唤醒指令之前，在界面上弹出提示框显示提示信息，以提示用户拍摄地面的图像。示例性的，如图9所示，用户点击提示信息所在的提示框91，可以触发终端打开摄像头开始拍摄。
158.其中，终端在获取地面的图像后，可以对地面的材质进行识别，以确定地面的材质。在一种实施例中，终端可以提取图像中地面的特征，以基于地面的特征，识别地面的材质。在一种实施例中，终端可以将地面的图像输入至预先训练好的地面的材质识别模型中，以得到地面的材质识别模型输出的地面的材质。应理解，地面的材质识别模型为经深度学习得到的。在一种实施例中，终端中还可以存储每种材质的地面的预设图像，终端可以根据拍摄的图像和每种材质的地面的预设图像的相似度，确定地面的材质。示例性的，终端可以
将相似度最大的预设图像中地面的材质作为用户运动时的地面的材质。
159.在一种实施例中，终端为了获取地面的材质，可以在用户运动前，在界面上显示第三提示信息，以便于用户在终端提供的地面的材质中选择用户运动的地面的材质，用户可以自主选择地面的材质，如此终端也可以基于用户的选择确定用户运动的地面的材质。
160.用户在运动的过程中，地面的材质可以发生变化，如用户从塑胶跑道跑到水泥地面，则采用上述方式确定的地面的材质准确性不高。如此，在一种实施例中，参照图10，本技术实施例中可以在如上图1所示的场景中，增加图像采集设备14。图像采集设备14用于采集用户运动过程中的地面图像。示例性的，图像采集设备14为如智能眼镜，或者可穿戴在用户身上可以拍摄到地面的图像的装置。
161.在该实施例中，终端响应于用户的运动指令，可以向图像采集设备14发送图像采集指令，所述图像采集指令指示图像采集设备14采集图像。图像采集设备14在采集得到图像后，可以发送至终端，以便于终端可以基于来自图像采集设备14的图像，获取地面的材质，具体可以参照上述的相关描述。
162.基于如上终端可以获取地面的材质的场景，下述讲述终端结合地面的材质进行运动损伤提示的过程，参数图11，本技术实施例提供的运动损伤的提示方法可以包括：
163.s1101，终端获取用户运动的地面的材质。
164.在一种实施例中，基于如上终端可以获取地面的材质的场景，终端可以在用户运动前获取地面的材质，或者终端可以在用户运动过程中获取地面的材质。
165.s1102，在用户运动过程中，第一运动数据检测设备采集第一六轴数据，以处理得到第一组运动参数。
166.s1103，第一运动数据检测设备向终端发送第一组运动参数。
167.s1104，第二运动数据检测设备采集第二六轴数据，以处理得到第二组运动参数。
168.s1105，第二运动数据检测设备向终端发送第二组运动参数。
169.s1102-s1105可以参照上述s401-s404中的相关描述。
170.s1106，终端根据地面的材质、第一组运动参数，以及第二组运动参数，判断是否存在运动损伤风险。若是，执行s1107，若否，继续根据来自第一运动数据检测设备的新的第一组运动参数和第二运动数据检测设备的新的第二组运动参数执行s1106，图中未示出。
171.在一种实施例中，终端可以采用如下方式判断是否存在运动损伤风险：
172.终端中存储有各地面的材质下第一组运动参数中各参数的第一阈值，以及各地面的材质下第二组运动参数中各参数的第二阈值。在该种实施例中，终端在获取地面的材质后，可以将来自第一运动数据检测设备的第一组运动参数中的各参数与该地面的材质下对应的第一阈值进行比较，若存在参数的参数值均超过对应的第一阈值，则终端可以确定存在运动损伤风险，如可以参照s405中的描述。第一组运动参数与第一组运动参数的判断同理。
173.示例性的，如用户运动的地面的材质为水泥路，且水泥路下冲击力3.5bw超出了水泥路下冲击力阈值，因此终端可以确定存在运动损伤风险。示例性的，如用户运动的地面的材质为塑胶跑道，且塑胶跑道下冲击力3.0bw超出了塑胶跑道下冲击力阈值，因此终端可以确定存在运动损伤风险。
174.在一种实施例中，终端可以采用如下方式判断是否存在运动损伤风险：
175.终端中预先设置有第二损伤风险模型，该第二损伤风险模型用于根据地面的材质、第一组运动参数，以及第二组运动参数，判断是否存在运动损伤风险。第二损伤风险模型的训练过程可以参照图8中第一损伤风险模型的训练过程的相关描述。其中，第二损伤风险模型的训练数据(即第二训练数据)可以包括：不同材质的地面下，作为正样本的对用户的身体造成损伤风险的参数(如足部运动参数、腰部运动参数)，以及作为负样本的对用户的身体不造成损伤风险的参数(如足部运动参数、腰部运动参数)。其中，终端可以将地面的材质(如图片或者标识)、第一组运动参数和第二组运动参数输入至第二损伤风险模型，以得到第二损伤风险模型输出的结果，该结果为存在运动损伤风险或不存在运动损伤风险。
176.s1107，终端输出提示信息，提示信息用于提示用户存在运动损伤风险。
177.提示信息用于提示用户存在运动损伤风险，在一种实施例中，提示信息中除了包括使能存在运动损伤风险的参数、参数值，以及引起的损伤类型(如肌肉损伤、膝盖损伤等)之外，还可以包括地面的材质。在一种实施例中，为了在存在运动损伤风险时提示用户及时采用正确的跑步姿势进行跑步，提示信息中还包括：运动建议。运动建议中可以包括跑步姿势、地面的材质等建议。
178.在一种实施例中，终端中可以预先存储有不同地面的材质下使能存在运动损伤风险的参数对应的运动建议，因此终端可以基于使能存在运动损伤风险的参数，以及使能存在运动损伤风险的参数对应的运动建议，在提示信息中添加该运动建议。示例性的，如图12所示，如用户运动的地面的材质为水泥路，且水泥路下冲击力3.5bw超出了水泥路下冲击力阈值，因此终端可以输出提示信息，如该提示信息可以为“水泥路缓冲能力差，当前膝盖负载较大，可更换跑道减少膝盖受伤风险”。示例性的，如用户运动的地面的材质为塑胶跑道，且塑胶跑道下冲击力3.0bw超出了塑胶跑道下冲击力阈值，因此终端可以输出提示信息，如该提示信息可以为“当前膝盖负载较大，可更换缓冲能力好的跑鞋”。其中，终端输出提示信息的方式可以参照s406中的相关描述。
179.在一种实施例中，s1101-s1107的步骤可以简化为图13所示。
180.本技术实施例中，可以结合用户运动的地面的材质，以及身体不同部位的传感器采集处理得到的运动参数，在用户运动过程中判断是否存在运动损伤风险，因为可以结合了可以造成运动损伤风险的各种参数，因此可以提高判断是否存在运动损伤风险的准确性。
181.在一种实施例中，如上实施例中均是结合当前用户运动过程中的运动参数、地面的材质等进行运动损伤风险的判断，用户若长期在相同地面的材质上进行跑步，意味着用户一直在使用重复的肌肉，会增加肌肉的疲劳值，也会造成运动损伤，因此为了提高判断准确性，本技术实施例中可以结合用户的历史运动数据，以进行运动损伤风险的判断。参照图14，本技术实施例提供的运动损伤的提示方法可以包括：
182.s1401，终端获取用户运动的地面的材质。
183.s1402，在用户运动过程中，第一运动数据检测设备采集第一六轴数据，以处理得到第一组运动参数。
184.s1403，第一运动数据检测设备向终端发送第一组运动参数。
185.s1404，第二运动数据检测设备采集第二六轴数据，以处理得到第二组运动参数。
186.s1405，第二运动数据检测设备向终端发送第二组运动参数。
187.s1402-s1405可以参照上述s401-s404中的相关描述。
188.s1406，终端根据地面的材质、用户的历史运动数据、第一组运动参数，以及第二组运动参数，判断是否存在运动损伤风险。若是，执行s1407，若否，继续根据来自第一运动数据检测设备的新的第一组运动参数和第二运动数据检测设备的新的第二组运动参数执行s1406，图中未示出。
189.其中，用户的历史运动数据可以包括：用户在历史每次运动(或之前一段时间内每次运动)时的地面的材质、第一运动数据检测设备采集的第一组运动参数，以及第二运动数据检测设备采集的第二组运动参数。
190.在一种实施例中，终端中可以存储有判断是否存在运动损伤风险的条件，终端可以根据该预设的条件，以及地面的材质、用户的历史运动数据、第一组运动参数和第二组运动，判断是否存在运动损伤风险。示例性的，如用户过去3个月内累计在柏油路跑步超过30公里，跑步环境单一，有肌肉疲劳损伤风险，建议更换跑道继续跑步。示例性的，过去3个月内常跑上坡路段，路段单一，有肌肉疲劳风险，建议更换跑步路段。
191.在一种实施例中，终端中预先设置有第三损伤风险模型，该第三损伤风险模型用于根据地面的材质、用户的历史运动数据、第一组运动参数，以及第二组运动参数，判断是否存在运动损伤风险。第三损伤风险模型的训练过程可以参照图8中第一损伤风险模型的训练过程的相关描述。
192.其中，第三损伤风险模型的训练数据(即第三训练数据)可以包括：不同材质的地面下，作为正样本的对用户的身体造成损伤风险的参数(如足部运动参数、腰部运动参数)和历史运动数据中对用户的身体造成损伤风险的参数，以及作为负样本的对用户的身体不造成损伤风险的参数(如足部运动参数、腰部运动参数)和历史运动数据中未对用户的身体存在损伤风险的参数。其中，终端可以将地面的材质(如图片或者标识)、用户的历史运动数据、第一组运动参数和第二组运动参数输入至第三损伤风险模型，以得到第三损伤风险模型输出的结果，该结果为存在运动损伤风险或不存在运动损伤风险。
193.s1407，终端输出提示信息，提示信息用于提示用户存在运动损伤风险。
194.提示信息用于提示用户存在运动损伤风险，提示信息可以参照s1107所示。在一种实施例中，终端输出提示信息的方式可以参照s406中的相关描述。
195.在一种实施例中，s1401-s1407的步骤可以简化为图15所示。
196.本技术实施例中，可以结合用户运动的地面的材质，用户的历史运动参数，以及身体不同部位的传感器采集处理得到的运动参数，在用户运动过程中判断是否存在运动损伤风险，能够进一步提高判断是否存在运动损伤风险的准确性。
197.在一种实施例中，用户运动过程中可以采用如上第一运动数据检测设备和第二运动数据检测设备中的一个进行运动检测，其中用户在运动过程中使用的检测设备可以称为运动数据检测设备，该运动数据检测设备可以为一个或多个。其中，参照图16，对于终端来说，本技术实施例提供的运动损伤的提示方法可以包括：
198.s1601，响应于识别到运动数据检测设备，在终端的界面上显示运动数据检测设备的标识，运动数据检测设备用于采集用户的运动参数。
199.其中，终端识别运动数据检测设备的方式可以参照上述实施例中rfid标签处的相关描述，终端可以基于rfid标签识别运动数据检测设备。当终端识别到运动数据检测设备
时，可以在界面上显示运动数据检测设备的标识，如图3所示。其中，运动数据检测设备用于采集用户的运动参数。
200.在一种实施例中，运动数据检测设备包括：第一运动数据检测设备和第二运动数据检测设备，第一运动数据检测设备设置在用户的足部，第二运动数据检测设备设置在用户的腰部，运动参数包括第一组运动参数和第二组运动参数，第一组运动参数为用户运动过程中的足部运动参数，第二组运动参数为用户运动过程中的腰部运动参数。如图3所示，响应于识别到第一运动数据检测设备和第二运动数据检测设备，在终端的界面上显示第一运动数据检测设备的标识和第二运动数据检测设备的标识。
201.其中，第一运动数据检测设备获取第一组运动参数，以及第二运动数据检测设备获取第二组运动参数的过程可以参照上述实施例中的相关描述，在此不做赘述。
202.s1602，响应于用户的运动指令，向运动数据检测设备发送唤醒指令。
203.运动指令用于指示用户开始运动，用户向终端输入运动指令的方式，以及唤醒指令可以参照上述实施例中的相关描述。
204.s1603，接收来自运动数据检测设备的用户的运动参数。
205.在一种实施中，运动数据检测设备中包括惯性传感器，惯性传感器用于采集六轴数据，运动数据检测设备可以处理六轴数据，得到用户的运动参数。
206.在一种实施中，运动数据检测设备包括：第一运动数据检测设备和第二运动数据检测设备。其中，第一运动数据检测设备中包括：第一惯性传感器，第二运动数据检测设备中包括：第二惯性传感器。其中，第一运动数据检测设备响应于来自终端的唤醒指令，控制第一惯性传感器采集第一传感器数据，且第一运动数据检测设备处理第一传感器数据，得到第一组运动参数(可以参照上述实施例中的具体处理过程)。相应的，第二运动数据检测设备响应于来自终端的唤醒指令，可以控制第二惯性传感器采集第二传感器数据，进而第二运动数据检测设备处理第二传感器数据，得到第二组运动参数(可以参照上述实施例中的具体处理过程)。
207.第一运动数据检测设备获取第一组运动参数后，可以向终端发送第一组运动参数，相应的，第二运动数据检测设备获取第二组运动参数后，可以向终端发送第二组运动参数，如此，终端可以接收来自第一运动数据检测设备的第一组运动参数，以及来自第二运动数据检测设备的第二组运动参数。
208.s1604，若根据运动参数，检测到用户运动过程中存在运动损伤风险，输出第一提示信息，第一提示信息用于提示用户存在运动损伤风险。
209.终端可以根据用户的运动参数，检测到用户运动过程中是否存在运动损伤风险。本技术实施例中，若终端根据运动参数，检测到用户运动过程中存在运动损伤风险，输出第一提示信息，第一提示信息用于提示用户存在运动损伤风险。其中，终端根据运动参数，检测到用户运动过程中是否存在运动损伤风险，可以参照上述实施例中的相关描述。
210.本技术实施例中，在用户运动过程中，可以根据设置在用户身体上的运动数据检测设备采集处理得到的运动参数，判断是否存在运动损伤风险，且在存在运动损伤风险时输出提示信息，以便用户及时调整运动姿势，避免对用户身体造成损伤，能够有效预防运动损伤。
211.图17为本技术实施例提供的运动损伤的提示装置的结构示意图。本实施例所涉及
的运动损伤的提示装置可以为前述所说的终端，也可以为应用于终端的芯片。该运动损伤的提示装置可以用于执行上述方法实施例中终端的动作。如图17所示，该运动损伤的提示装置1700可以包括：显示模块1701，收发模块1702，输出模块1703，处理模块1704，以及拍摄模块1705。
212.显示模块1701，用于响应于识别到运动数据检测设备，在终端的界面上显示运动数据检测设备的标识，运动数据检测设备用于采集用户的运动参数。
213.收发模块1702，用于响应于用户的运动指令，向运动数据检测设备发送唤醒指令，以及接收来自运动数据检测设备的用户的运动参数。
214.输出模块1703，用于若根据运动参数，检测到用户运动过程中存在运动损伤风险，输出第一提示信息，第一提示信息用于提示用户存在运动损伤风险。
215.在一种可能的实现方式中，运动数据检测设备包括：第一运动数据检测设备和第二运动数据检测设备，第一运动数据检测设备设置在用户的足部，第二运动数据检测设备设置在用户的腰部，运动参数包括第一组运动参数和第二组运动参数，第一组运动参数为用户运动过程中的足部运动参数，第二组运动参数为用户运动过程中的腰部运动参数。
216.在一种可能的实现方式中，处理模块1704，用于根据第一组运动参数和第二组运动参数，检测用户运动过程中是否存在运动损伤风险。
217.在一种可能的实现方式中，处理模块1704，具体用于根据第一组运动参数中的部分参数和第二组运动参数中的部分参数，得到第三组运动参数；根据第一组运动参数、第二组运动参数，以及第三组运动参数，检测用户运动过程中是否存在运动损伤风险。
218.在一种可能的实现方式中，处理模块1704，具体用于将第一组运动参数、第二组运动参数，以及第三组运动参数输入至第一损伤风险模型，得到用户运动过程中是否存在运动损伤风险的结果，结果为存在运动损伤风险或不存在运动损伤风险。
219.在一种可能的实现方式中，第一组运动参数包括如下至少一项：步幅，步频，步速，触地时间，腾空时间，摆动角度，外翻角度，着地方式，触地腾空比，触地峰值，以及地面冲击力，第二组运动参数包括如下至少一项：腰部垂直振幅、触地平衡。
220.在一种可能的实现方式中，第一组运动参数中包括步幅，第二组运动参数中包括腰部垂直振幅，第三组运动参数中包括垂直步幅比；处理模块1704，具体用于将腰部垂直振幅和步幅的比值作为垂直步幅比。
221.在一种可能的实现方式中，当结果为存在运动损伤风险时，第一损伤风险模型还用于输出导致存在运动损伤风险的目标参数、目标参数的参数值，以及目标参数引起的运动损伤类型，第一提示信息中包括：目标参数、目标参数的参数值，以及运动损伤类型。
222.在一种可能的实现方式中，处理模块1704，还用于根据目标参数，以及参数和运动建议的对应关系，获取目标参数对应的运动建议，第一提示信息中还包括：目标参数对应的运动建议。
223.在一种可能的实现方式中，处理模块1704，还用于获取用户运动的地面的材质，以及根据地面的材质、第一组运动参数，以及第二组运动参数，检测用户运动过程中是否存在运动损伤风险。
224.在一种可能的实现方式中，收发模块1702，还用于响应于运动指令，向图像采集设备发送图像采集指令，图像采集指令指示图像采集设备采集图像，以及接收来自图像采集
设备的图像。处理模块1704，具体用于根据图像，获取地面的材质。
225.在一种可能的实现方式中，输出模块1703，还用于响应于运动指令，输出第二提示信息，第二提示信息用于指示使用终端拍摄用户运动的地面的图像。
226.拍摄模块1705，用于响应于拍摄指令，拍摄图像。
227.处理模块1704，具体用于根据图像，获取地面的材质。
228.在一种可能的实现方式中，输出模块1703，还用于响应于运动指令，输出第三提示信息，第三提示信息用于指示在终端提供的待选择的地面的材质中选择用户运动的地面的材质。
229.处理模块1704，具体用于根据用户的选择操作，确定地面的材质。
230.在一种可能的实现方式中，处理模块1704，具体用于将地面的材质、第一组运动参数，以及第二组运动参数输入至第二损伤风险模型，得到用户运动过程中是否存在运动损伤风险的结果，结果为存在运动损伤风险或不存在运动损伤风险。
231.在一种可能的实现方式中，当结果为存在运动损伤风险时，第二损伤风险模型还用于输出：在地面的材质上运动导致存在运动损伤风险的目标参数、目标参数的参数值，以及目标参数引起的运动损伤类型，第一提示信息中包括：地面的材质、目标参数、目标参数的参数值，以及运动损伤类型。
232.在一种可能的实现方式中，处理模块1704，具体用于根据用户历史运动过程中的历史运动参数、地面的材质、第一组运动参数，以及第二组运动参数，检测用户运动过程中是否存在运动损伤风险。
233.在一种可能的实现方式中，处理模块1704，具体用于将用户历史运动过程中的历史运动参数、地面的材质、第一组运动参数，以及第二组运动参数输入至第三损伤风险模型，得到用户运动过程中是否存在运动损伤风险的结果，结果为存在运动损伤风险或不存在运动损伤风险。
234.本技术实施例提供的运动损伤的提示装置，可以执行上述方法实施例中终端执行的动作，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
235.本技术实施例还提供一种电子设备，该电子设备可以为上述实施例中所述的终端。参照图18所示，该电子设备中可以包括：处理器1801(例如cpu)、存储器1802。存储器1802可能包含高速随机存取存储器(random-access memory，ram)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如至少一个磁盘存储器，存储器1802中可以存储各种指令，以用于完成各种处理功能以及实现本技术的方法步骤。
236.可选的，本技术涉及的电子设备还可以包括：电源1803、通信总线1804以及通信端口1805。上述通信端口1805用于实现电子设备与其他外设之间进行连接通信。在本技术实施例中，存储器1802用于存储计算机可执行程序代码，程序代码包括指令；当处理器1801执行指令时，指令使电子设备的处理器1801执行上述方法实施例中的动作，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
237.在一种实施例中，电子设备还可以包括：显示屏1806以及拍摄装置1807。显示屏1806用于显示人机交互界面，以及上述实施例中的提示信息，拍摄装置1807用于拍摄地面的图像。拍摄装置1807如摄像头。
238.需要说明的是，上述实施例中所述的模块或部件可以是被配置成实施以上方法的
一个或多个集成电路，例如：一个或多个专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，dsp)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，fpga)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(central processing unit，cpu)或其它可以调用程序代码的处理器如控制器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，soc)的形式实现。
239.在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本技术实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solid state disk(ssd))等。
240.本文中的术语“多个”是指两个或两个以上。本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系；在公式中，字符“/”，表示前后关联对象是一种“相除”的关系。另外，需要理解的是，在本技术的描述中，“第一”、“第二”等词汇，仅用于区分描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为指示或暗示顺序。
241.可以理解的是，在本技术的实施例中涉及的各种数字编号仅为描述方便进行的区分，并不用来限制本技术的实施例的范围。
242.可以理解的是，在本技术的实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术的实施例的实施过程构成任何限定。

技术特征：
1.一种运动损伤的提示方法，其特征在于，包括：响应于识别到运动数据检测设备，在终端的界面上显示所述运动数据检测设备的标识，所述运动数据检测设备用于采集用户的运动参数；响应于所述用户的运动指令，向所述运动数据检测设备发送唤醒指令；接收来自所述运动数据检测设备的所述用户的运动参数；若根据所述运动参数，检测到所述用户运动过程中存在运动损伤风险，输出第一提示信息，所述第一提示信息用于提示所述用户存在运动损伤风险。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动数据检测设备包括：第一运动数据检测设备和第二运动数据检测设备，所述第一运动数据检测设备设置在所述用户的足部，所述第二运动数据检测设备设置在所述用户的腰部，所述运动参数包括第一组运动参数和第二组运动参数，所述第一组运动参数为所述用户运动过程中的足部运动参数，所述第二组运动参数为所述用户运动过程中的腰部运动参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述若根据所述运动参数，检测到所述用户运动过程中存在运动损伤风险，输出第一提示信息之前，还包括：根据所述第一组运动参数和所述第二组运动参数，检测所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一组运动参数和所述第二组运动参数，检测所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险之前，还包括：根据所述第一组运动参数中的部分参数和所述第二组运动参数中的部分参数，得到第三组运动参数；所述根据所述第一组运动参数和所述第二组运动参数，检测所述用户运动过程中存在运动损伤风险，包括：根据所述第一组运动参数、所述第二组运动参数，以及所述第三组运动参数，检测所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一组运动参数、所述第二组运动参数，以及所述第三组运动参数，检测所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险，包括：将所述第一组运动参数、所述第二组运动参数，以及所述第三组运动参数输入至第一损伤风险模型，得到所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险的结果，所述结果为存在运动损伤风险或不存在运动损伤风险。6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述第一组运动参数包括如下至少一项：步幅，步频，步速，触地时间，腾空时间，摆动角度，外翻角度，着地方式，触地腾空比，触地峰值，以及地面冲击力，所述第二组运动参数包括如下至少一项：腰部垂直振幅、触地平衡。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一组运动参数中包括所述步幅，所述第二组运动参数中包括所述腰部垂直振幅，所述第三组运动参数中包括垂直步幅比；所述根据所述第一组运动参数中的部分参数和所述第二组运动参数中的部分参数，得到第三组运动参数，包括：将所述腰部垂直振幅和所述步幅的比值作为所述垂直步幅比。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当所述结果为存在运动损伤风险时，所述第一损伤风险模型还用于输出导致存在运动损伤风险的目标参数、所述目标参数的参数值，以及所述目标参数引起的运动损伤类型，所述第一提示信息中包括：所述目标参数、所述目标参数的参数值，以及所述运动损伤类型。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述得到所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险的结果之后，还包括：根据所述目标参数，以及参数和运动建议的对应关系，获取所述目标参数对应的运动建议，所述第一提示信息中还包括：所述目标参数对应的运动建议。10.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述用户运动的地面的材质；所述根据所述第一组运动参数和所述第二组运动参数，检测所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险，包括：根据所述地面的材质、所述第一组运动参数，以及所述第二组运动参数，检测所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户运动的地面的材质，包括：响应于所述运动指令，向图像采集设备发送图像采集指令，所述图像采集指令指示所述图像采集设备采集图像；接收来自图像采集设备的图像；根据所述图像，获取所述地面的材质。12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户运动的地面的材质，包括：响应于所述运动指令，输出第二提示信息，所述第二提示信息用于指示使用所述终端拍摄所述用户运动的地面的图像；响应于拍摄指令，拍摄图像；根据所述图像，获取所述地面的材质。13.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户运动的地面的材质，包括：响应于所述运动指令，输出第三提示信息，所述第三提示信息用于指示在所述终端提供的待选择的地面的材质中选择所述用户运动的地面的材质；根据所述用户的选择操作，确定所述地面的材质。14.根据权利要求10-13中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述地面的材质、所述第一组运动参数，以及所述第二组运动参数，检测所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险，包括：将所述地面的材质、所述第一组运动参数，以及所述第二组运动参数输入至第二损伤风险模型，得到所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险的结果，所述结果为存在运动损伤风险或不存在运动损伤风险。15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，当所述结果为存在运动损伤风险时，所述第二损伤风险模型还用于输出：在所述地面的材质上运动导致存在运动损伤风险的目标
参数、所述目标参数的参数值，以及所述目标参数引起的运动损伤类型，所述第一提示信息中包括：所述地面的材质、所述目标参数、所述目标参数的参数值，以及所述运动损伤类型。16.根据权利要求10-15中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述地面的材质、所述第一组运动参数，以及所述第二组运动参数，检测所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险，包括：根据所述用户历史运动过程中的历史运动参数、所述地面的材质、所述第一组运动参数，以及所述第二组运动参数，检测所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险。17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户历史运动过程中的历史运动参数、所述地面的材质、所述第一组运动参数，以及所述第二组运动参数，检测所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险，包括：将所述用户历史运动过程中的历史运动参数、所述地面的材质、所述第一组运动参数，以及所述第二组运动参数输入至第三损伤风险模型，得到所述用户运动过程中是否存在运动损伤风险的结果，所述结果为存在运动损伤风险或不存在运动损伤风险。18.一种运动损伤的提示装置，其特征在于，包括：显示模块，用于响应于识别到运动数据检测设备，在终端的界面上显示所述运动数据检测设备的标识，所述运动数据检测设备用于采集用户的运动参数；收发模块，用于响应于所述用户的运动指令，向所述运动数据检测设备发送唤醒指令，以及接收来自所述运动数据检测设备的所述用户的运动参数；输出模块，用于若根据所述运动参数，检测到所述用户运动过程中存在运动损伤风险，输出第一提示信息，所述第一提示信息用于提示所述用户存在运动损伤风险。19.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述处理器执行如权利要求1-17中任一项所述的方法。20.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序或指令，当所述计算机程序或指令被运行时，实现如权利要求1-17中任一项所述的方法。21.一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，其特征在于，所述计算机程序或指令被处理器执行时，实现权利要求1-17中任一项所述的方法。

技术总结
本申请实施例提供了一种运动损伤的提示方法、装置和电子设备，该方法中，响应于识别到运动数据检测设备，在终端的界面上显示运动数据检测设备的标识，运动数据检测设备用于采集用户的运动参数；响应于用户的运动指令，向运动数据检测设备发送唤醒指令；接收来自运动数据检测设备的用户的运动参数；若根据运动参数，检测到用户运动过程中存在运动损伤风险，输出第一提示信息，第一提示信息用于提示用户存在运动损伤风险。本申请实施例中，在用户运动的过程中，终端可以根据用户的运动参数检测用户运动过程中存在运动损伤风险，以及时有效提示用户，能够避免运动损伤。能够避免运动损伤。能够避免运动损伤。


技术研发人员：陆沐 孙宇 徐腾 陈霄汉 马春晖
受保护的技术使用者：华为技术有限公司
技术研发日：2022.03.15
技术公布日：2023/9/23