大學生體質(zhì)分析及其應(yīng)用研究

羅 恒 王 寧 諸躍進 傅啟明 倪啟東 葉曉燕 孫云飛

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大學生體質(zhì)分析及其應(yīng)用研究

羅 恒 王 寧 諸躍進 傅啟明 倪啟東 葉曉燕 孫云飛

運動猝死引發(fā)的大學生體質(zhì)討論是當前社會研究的熱點之一。依據(jù)大學生生理變化情況，本文提出了一種基于無線傳感網(wǎng)、大數(shù)據(jù)理論及機器學習方法等現(xiàn)代信息技術(shù)的大學生體質(zhì)分析方法。實驗結(jié)果表明，基于多參數(shù)的大學生最佳運動強度模型能有效預(yù)估運動量，能夠在保證健康運動的同時降低運動傷害。

社會、經(jīng)濟的發(fā)展使得人們對于身體健康的關(guān)注度日益提高。對于即將進入社會的當代大學生，其體質(zhì)更是萬千家庭關(guān)注的焦點。黨的十八屆三中全會通過的《中共中央關(guān)于全面深入改革若干重大問題的決定》中明確提出“強化體育課和課外鍛煉，促進青少年身心健康、體魄強健”。

統(tǒng)計結(jié)果顯示，雖然當代大學生對于體育鍛煉持“積極態(tài)度”，但是大學生參加體育活動時發(fā)生人身傷害案例的數(shù)量卻呈逐年遞增趨勢，達到調(diào)查總?cè)藬?shù)的30%。因此，研究大學生體質(zhì)狀況并依據(jù)此構(gòu)建最佳運動強度模型的研究具有很強的理論和現(xiàn)實意義。

在國外，日本、美國等都對本科生體質(zhì)及運動強度進行了深入而廣泛的研究，相對而言，我國的相關(guān)研究起步較晚。我國學界目前的探索存在一些可優(yōu)化之處，如對于大學生運動狀態(tài)中的生理參數(shù)實時性觀測與分析不多、缺乏環(huán)境等因素對大學生運動時生理參數(shù)變化情況的研究以及對于測量數(shù)據(jù)分析的不充分。

研究方法

針對目前我國對大學生體質(zhì)研究的不足，本文使用機器學習方法，構(gòu)建了一種大學生體質(zhì)分析模型，研究方法如圖1所示。通過穿戴式設(shè)備獲取大學生運動狀態(tài)下的實時生理參數(shù)變化，同時，使用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)采集學生運動范圍內(nèi)的環(huán)境信息（如氣壓、溫度等），通過GPRS網(wǎng)絡(luò)上傳至服務(wù)器端，使用大數(shù)據(jù)服務(wù)器對眾多學生的海量數(shù)據(jù)進行深度挖掘，得出一個基于多參數(shù)的大學生最佳運動強度模型。在最佳運動模型基礎(chǔ)上，建立反饋系統(tǒng)，根據(jù)環(huán)境參量，給出特定情況下的最佳運動量，在大學生運動量超過模型閾值后，及時發(fā)出警報，以減少大學生運動傷害。同時，每次運動結(jié)束后，系統(tǒng)將自動對比數(shù)據(jù)庫中大部分學生的平均水平，完成對個人體質(zhì)能力的評估，也可以幫助個人及早發(fā)現(xiàn)自己身體的異常情況。

數(shù)據(jù)獲取

系統(tǒng)硬件主要包括服務(wù)器端設(shè)備以及學生穿戴式智能監(jiān)測設(shè)備。在服務(wù)器端，采用大數(shù)據(jù)服務(wù)器，即由眾多服務(wù)器構(gòu)成的大型集群，擔當起海量數(shù)據(jù)的存儲、實時處理以及深度挖掘等任務(wù)。具體為：由100臺服務(wù)器共同構(gòu)成一個擁有400TB的存儲容量，1200核CPU，1500GB內(nèi)存的大型服務(wù)器集群，可供約6億～8 億次的大型建筑交換數(shù)據(jù)儲存和計算。

學生可穿戴智能設(shè)備由ARM芯片作為核心微處理器，外配獨立電源，溫濕度傳感器，光強度傳感器，二氧化碳傳感器，氣壓傳感器，計步器，脈搏傳感器以及GPRS通信模塊，其主要功能是在學生運動的過程中，不斷采集周圍環(huán)境數(shù)據(jù)以及學生的運動情況，如步數(shù)和脈搏等，獲取的數(shù)據(jù)通過GPRS通信單元實時傳回服務(wù)器。服務(wù)器對接收數(shù)據(jù)進行記錄和分析，并根據(jù)學生最佳運動強度模型實時評估學生的運動情況，返回相應(yīng)的運動建議。其原型機如圖2所示。

系統(tǒng)性能通過實驗分析及優(yōu)化，實驗時間為2015年9月至2016年4月，地點為蘇州某高校，受測群體為大二的學生。為了不影響學生正常生活，測量時間選擇在體育課，實驗步驟如下：在上課前要求受測學生穿戴好智能監(jiān)測設(shè)備，并利用老師簽到點名的這段時間測出學生運動前的心跳速率，通過計算平均值獲取每一位學生的一個基準數(shù)據(jù)。之后，由老師帶領(lǐng)學生進行熱身運動，包括1200m慢跑熱身，整個過程時間控制在10min以內(nèi)；在此期間，設(shè)備將實時收集數(shù)據(jù)，并通過計算獲得每位學生簡單運動后的一個基準數(shù)據(jù)。在剩下的時間內(nèi)，受測學生將繼續(xù)佩戴該設(shè)備進行上課，直至下課。為了方便研究，主要選擇了擁有籃球比賽、足球比賽以及排球比賽等擁有劇烈運動的體育課作為實驗對象。

圖1　研究方法

圖2　學生可穿戴設(shè)備原型機

數(shù)據(jù)分析

圖3所示為心率測量結(jié)果的平均值，藍色柱狀線表示運動前的脈搏基準數(shù)據(jù)，橘色柱狀圖為簡單運動后（10min慢跑）的脈搏基準數(shù)據(jù)。由圖可見，運動前男生的心跳頻率比女生的要低，在簡單運動后，男、女生心跳頻率基本一致，在簡單運動后，平均心跳頻率的增幅約為82.5%。

圖4所示為學生最佳運動強度模型計算結(jié)果與實測結(jié)果的對比。其中，1-4代表4個不同的受測者，藍色柱狀圖代表運動前的心跳速率，橘色柱狀圖代表簡單運動后的心跳速率，灰色柱狀圖代表通過最佳運動強度計算出的最佳運動時長，黃色的代表受測者實際較舒適的運動時長。由圖可見，通過模型計算出的最佳運動量與實測的結(jié)果基本保持一致，平均誤差約為10%。

應(yīng)用與總結(jié)

本系統(tǒng)以大學生體質(zhì)健康為目標，擺脫傳統(tǒng)研究方法在數(shù)據(jù)采集、傳輸以及分析等方面的限制，提出了一套基于現(xiàn)代信息技術(shù)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的大學生體質(zhì)數(shù)據(jù)采集和分析方法。實驗表明，本方法得到的基于多參數(shù)的大學生最佳運動強度模型能有效預(yù)估運動量，降低使用者的運動傷害風險。研究成果也可廣泛應(yīng)用于體育課、專業(yè)運動員訓練以及個人鍛煉中，教師/教練可通過手持終端，實時查看學生或運動員的各項體能指標以及運動情況，為教師/教練及時了解相關(guān)人員的運動量以及身體的狀況奠定基礎(chǔ)，通過合理規(guī)劃鍛煉內(nèi)容，避免過量運動。在學生生理異常發(fā)生時，能及時發(fā)出預(yù)警信號，提早發(fā)現(xiàn)或避免運動傷害的發(fā)生。

圖4　最佳運動強度實驗

羅 恒1，2王 寧1，2諸躍進3傅啟明1，2倪啟東1，2葉曉燕3孫云飛3

1. 江蘇省建筑智慧節(jié)能重點實驗室；2. 蘇州市移動網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與應(yīng)用重點實驗室； 3. 蘇州科技大學電子與信息工程學院羅恒，男，英國愛丁堡大學博士，蘇州科技大學江蘇省建筑智慧節(jié)能重點實驗室、蘇州市移動網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與應(yīng)用重點實驗室學術(shù)骨干，主要研究方向為無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及應(yīng)用。

10.3969/j.issn.1001-8972.2016.11.033

蘇州市體育局體育科研局管課題（TY2015-301）；國家自然科學基金項目（61401297，61502329）；江蘇省自然科學基金項目（BK20140283），蘇州市科技計劃項目（SZS201304，SYG201255）