CN109846485A - 提供人体姿势保健信息的电子计算装置、系统与方法 - Google Patents

Abstract

一种提供人体姿势保健信息的电子计算装置、系统与方法。该方法包含下列步骤：根据设置于人体上的惯性传感器所侦测的信号，计算姿势数据群集；将姿势数据群集与多个预设姿势数据群集比对，以判断姿势数据群集与多个预设姿势数据群集其中之一是否相符；若是，则产生回馈信息；根据设置于人体上的多个肌电传感器所侦测的信号，计算多个肌肉状态指标；将多个肌肉状态指标与相对应的多个预设肌肉状态指标比对，以判断每一肌肉状态指标是否异常；当至少一个肌肉状态指标异常时，则提供建议信息；以及显示建议信息所对应的多媒体。

Description

提供人体姿势保健信息的电子计算装置、系统与方法

技术领域

本发明涉及一种可提供保健信息的电子计算装置、系统与方法，更具体而言，是涉及一种可依据人体姿势提供对应保健信息的电子计算装置、系统与方法。

背景技术

因为计算机装置及行动装置的普遍，现代人们经常低头使用智能型手机，或每天久坐办公桌使用计算机。当公务繁忙时，更难以拨空起来活动。长时间维持相同姿势或是姿势不良，容易使人体相关部位的肌肉疲劳或僵硬而失去弹性，因而影响人体健康。举例而言，若是人体肩、颈及背部的肌肉疲劳或僵硬，则容易引起肌肉酸痛、偏头痛、自律神经失调或脊椎侧弯等恼人问题。

有鉴于此，如何预防人体因不良姿势、肌肉疲劳或僵硬而引起肌肉酸痛、偏头痛、自律神经失调或脊椎侧弯等健康问题，提供一种可提供人体姿势保健信息的有效方案，将是本发明所属技术领域中的一项重要目标。

发明内容

本发明所揭露的各实施例提供一种人体姿势保健信息的电子计算装置、系统与方法。

所述电子计算装置包含一处理器、一储存装置及一显示器。该储存装置电性连接至该处理器且储存由该处理器所执行的计算机程序、多个预设姿势数据群集及多个预设肌肉状态指标，其中该计算机程序包含一姿势计算程序、一姿势比对程序、一姿势回馈程序、一肌肉状态计算程序、一肌肉状态比对程序及一肌肉状态回馈程序。该姿势计算程序根据设置于一人体上的至少一部位的一惯性传感器所侦测的一加速度信号及一角速度信号，计算一姿势数据群集。该姿势比对程序将该姿势数据群集与每一该多个预设姿势数据群集比对，以判断该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一是否相符。该姿势回馈程序在该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一符合时，产生一回馈信息。该肌肉状态计算程序根据设置于该人体上的多个肌肉群的多个肌电传感器所侦测的多个肌电信号，计算每一该多个肌肉群的一肌肉状态指标。该肌肉状态比对程序将该多个肌肉状态指标分别与相对应的该多个预设肌肉状态指标比对，以判断每一该多个肌肉状态指标是否异常。该肌肉状态回馈程序在该多个肌肉状态指标至少其中之一异常时，提供一建议信息，其中该建议信息对应于一多媒体。显示器显示该多媒体。

所述系统包含一处理器、一通信装置及一储存装置。该通信装置电性连接至该处理器且经由一远程网络与一电子计算装置通信。该储存装置电性连接至该处理器且储存由该处理器所执行的计算机程序、多个预设姿势数据群集及多个预设肌肉状态指标，其中该计算机程序包含一姿势计算程序、一姿势比对程序、一姿势回馈程序、一肌肉状态计算程序、一肌肉状态比对程序及一肌肉状态回馈程序。该姿势计算程序根据设置于一人体上的至少一部位的一惯性传感器所侦测的一加速度信号及一角速度信号，计算一姿势数据群集。该姿势比对程序将该姿势数据群集与每一该多个预设姿势数据群集比对，以判断该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一是否相符。该姿势回馈程序在该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一符合时，产生一回馈信息。该肌肉状态计算程序根据设置于该人体上的多个肌肉群的多个肌电传感器所侦测的多个肌电信号，计算每一该多个肌肉群的一肌肉状态指标。该肌肉状态比对程序将该多个肌肉状态指标分别与相对应的该多个预设肌肉状态指标比对，以判断每一该多个肌肉状态指标是否异常。该肌肉状态回馈程序在该多个第一肌肉状态指标至少其中之一异常时，提供一第一建议信息。该通信装置经由该远程网络传送该第一建议信息到该电子计算装置，使该电子计算装置的一显示器显示该第一建议信息所对应的一多媒体。

所述方法包含下列步骤：由一处理器根据设置于一人体上的至少一部位的一惯性传感器所侦测的一加速度信号及一角速度信号，计算一姿势数据群集；由该处理器将该姿势数据群集与多个预设姿势数据群集比对，以判断该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一是否相符；当该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一符合时，由该处理器产生一回馈信息；由该处理器根据分别对应设置于该人体上的多个肌肉群的多个肌电传感器所侦测的多个肌电信号，计算每一该多个肌肉群的一肌肉状态指标；由该处理器将该多个肌肉状态指标分别与相对应的多个预设肌肉状态指标比对，以判断每一该多个肌肉状态指标是否异常；当该多个肌肉状态指标至少其中之一异常时，由该处理器提供一建议信息；以及由一显示器显示该建议信息所对应的一多媒体。

综上所述，当处理器根据惯性传感器及肌电传感器所侦测的信号判断出人体姿势不良或肌肉状态异常时，可实时地提供调整姿势的回馈信号或提供改善肌肉状态异常的建议信息。可由显示器显示对应的多媒体，以导引用户调整姿势或进行改善肌肉状态的运动。透过本发明所提供的人体姿势保健信息的电子计算装置、系统与方法，能解决人体因不良姿势、肌肉疲劳或僵硬而引起肌肉酸痛、偏头痛、自律神经失调或脊椎侧弯等健康问题。

以上内容呈现了本发明的摘要说明(涵盖了本发明解决的问题、采用的手段以及达到的功效)，以提供对本发明的基本理解。以上内容并非有意概括本发明的所有态样。另外，以上内容既不是为了确认本发明的任一或所有态样的关键或必要元件，也不是为了描述本发明的任一态样或所有态样的范围。上述内容的目的仅是以一简单形式来呈现本发明的部分态样的某些概念，以作为随后详细描述的一个引言。

附图说明

图1例示了在本发明的一或多个实施例中一种提供人体姿势保健信息的通信网络环境的示意图。

图2例示了在本发明的一或多个实施例中一种提供人体姿势保健信息的电子计算装置的方块图。

图3例示了在本发明的一或多个实施例中一种提供人体姿势保健信息的云端伺服系统透过网络与一电子计算装置通信的方块图。

图4A例示了在本发明的一或多个实施例中一种提供人体姿势保健信息的方法流程图。

图4B例示了在本发明的一或多个实施例中一种提供人体姿势保健信息的方法流程图。

符号说明

1：提供人体姿势保健信息的通信网络环境

11：穿戴式装置

111：惯性传感器

113：肌电传感器

13：电子计算装置

15：云端伺服系统

17：近端网络

19：远程网络

2：电子计算装置

21：处理器

23：储存装置

231：计算机程序

233：预设姿势数据群集

235：预设肌肉状态指标

237：预设动作数据群集

25：显示器

27：输入/输出接口

29：通信单元

3：云端伺服系统

31：处理器

33：储存装置

35：通信装置

37：输入/输出接口

4：提供人体姿势保健信息的方法

401～433：步骤

具体实施方式

以下所述各种实施例并非用以限制本发明只能在所述的环境、应用、结构、流程或步骤方能实施。于图式中，与本发明非直接相关的元件皆已省略。于图式中，各元件的尺寸以及各元件之间的比例仅是范例，而非用以限制本发明。除了特别说明之外，在以下内容中，相同(或相近)的元件符号可对应至相同(或相近)的元件。

图1例示了本发明的一或多个实施例中的一种提供人体姿势保健信息的通信网络环境1的示意图。图1所示的提供人体姿势保健信息的通信网络环境1包含一穿戴式装置11、一电子计算装置13及一云端伺服系统15。穿戴式装置11透过一近端网络17与电子计算装置13通信，而电子计算装置13透过一远程网络19与云端伺服系统15通信。

穿戴式装置11可以是各种能由人体穿戴的感测装置，例如但不限于智能衣、智能背心、智慧胸带、智慧腰带、贴片式传感器等。穿戴式装置11包含至少一惯性传感器111及多个肌电传感器113，且惯性传感器111及肌电传感器113皆电性连接于穿戴式装置11。穿戴式装置11透过近端网络17将惯性传感器111及肌电传感器113所侦测的信号传递至电子计算装置13。惯性传感器111可包含三轴加速度计、三轴陀螺仪或/及三轴磁力计。当用户身着穿戴式装置11时，惯性传感器111对应地设置于一人体上的至少一部位(例如：颈部、肩部、背部、腰部，但不限于此)，以侦测人体在三维空间中的加速度信号及角速度信号。此外，当用户身着穿戴式装置11时，肌电传感器113分别设置于人体上的多个肌肉群(例如但不限于斜方肌、菱形肌或前锯肌)，以侦测多个对应于该多个肌肉群的肌电信号。肌电传感器113可贴附于被侦测的肌肉群上的皮肤表面。举例而言，肌电传感器113各可为一表面肌电传感器(Surfaceelectromyography sensor，SEMG sensor)，但不限于此。

电子计算装置13可以是各种类型的电子计算装置，例如但不限于智能型手机、笔记本电脑、平板计算机、桌面计算机、智能手表等。电子计算装置13可透过近端网络17接收来自惯性传感器111所侦测的加速度信号及角速度信号，以计算人体实时的姿势数据群集，并将实时的姿势数据群集与多个预设姿势数据群集比对，以判断人体实时的姿势为正确或错误。若实时的姿势错误，电子计算装置13随即提供错误姿势提示信息以告知用户其处于错误的姿势，俾利用户调整姿势。另外，电子计算装置13可透过近端网络17接收来自每一肌电传感器113所侦测的肌电信号，以计算人体每一肌肉群的实时的肌肉状态指标，并将每一实时的肌肉状态指标与相对应的预设肌肉状态指标比对，以判断每一实时的肌肉状态指标为正常或异常。若其中之一实时的肌肉状态指标异常，电子计算装置13随即提供建议信息，以利用户参考以改善肌肉状态。前述建议信息可为但不限于肩颈伸展运动的建议信息，以利用户参考执行，达到放松肌肉的效果。

于某些实施例中，电子计算装置13接收并暂时储存来自惯性传感器111及肌电传感器113所侦测的信号，再将前述信号透过远程网络19传递给云端伺服系统15，再由云端伺服系统15执行前述由电子计算装置13所执行的计算、比对及判断等运作。于某些实施例中，电子计算装置13接收并暂时储存来自惯性传感器111及肌电传感器113所侦测的信号，初步地处理惯性传感器111及肌电传感器113所侦测的信号(例如：前述计算人体实时姿势数据群集、计算人体每一肌肉群的实时肌肉状态指标)，再由云端伺服系统15执行前述电子计算装置13所执行的比对及判断功能。换言之，于某些实施例中，前述电子计算装置13的运算能力可由云端伺服系统15支持，以应付巨量数据处理的需求。

云端伺服系统15是具有云端运算能力的计算机系统，例如但不限于架设于云端网络中的各种伺服系统。云端伺服系统15透过远程网络19与前述电子计算装置13通信。如同前述，于某些实施例中，云端伺服系统15可执行原由电子计算装置13所执行的计算、比对及判断功能，以支持电子计算装置13处理巨量数据，其他细节不再赘述。

近端网络17可以是无线感测网络(wireless sensor network,简称WSN)，例如但不限于蓝芽(Bluetooth)、低耗电蓝牙(Bluetooth low energy，BLE)、Wi-Fi、ZigBee、近场通信(Near Field Communication，NFC)、红外线或其他短距离无线通信技术。

远程网络19可以是有线网络、行动通信网络或无线网络，例如但不限于第三、第四、第五代行动通信系统(3G、4G、5G)、广域网(Wide Area Network，WAN)或局域网络(LocalArea Network，LAN)。

图2例示了本发明的一或多个实施例中的一种提供人体姿势保健信息的电子计算装置2的方块图。电子计算装置2包含一处理器21及一储存装置23。电子计算装置2还可包含其他元件，例如但不限于一显示器25、一输入/输出接口27及一通信单元29。电子计算装置2可透过某些媒介或元件(例如：各种总线(Bus))使处理器21、储存装置23、输入/输出接口27及通信单元29电性连接(即间接电性连接)。或者，电子计算装置2可不透过某些媒介或元件而使处理器21、储存装置23、输入/输出接口27及通信单元29电性连接(即直接电性连接)。电子计算装置2透过该直接电性连接或该间接电性连接，可在处理器21、储存装置23、输入/输出接口27及通信单元29之间传递信号并交换数据。电子计算装置2可以是各种类型的计算器装置，例如但不限于智能手机、笔记本电脑、平板计算机、桌面计算机、智能手表等。于某些实施例中，前述处理器21、储存装置23及输入/输出接口27可包含在同一颗芯片上，例如：微型控制器(Micro Control Unit，MCU)。

处理器21可以是一般计算器装置/计算机内所具备的一中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，可被编程以解释计算机指令、处理计算器软件中的数据以及执行各种运算程序。该中央处理器可以是由多个独立单元构成的处理器或是由一或多个集成电路构成的微处理器。

储存装置23可包含一般计算器装置/计算机内所具备的各种储存单元。储存装置23可包含第一级存储器，又称主存储器或内部存储器，第一级存储器与中央处理器直接连通。中央处理器可读取储存在第一级存储器的指令集，并在需要时执行这些指令集。储存装置23还可包含第二级存储器，又称外部存储器或辅助存储器，第二级存储器和中央处理器没有直接连通，而是透过第二级存储器的I/O信道来与之连接，并使用数据缓冲器来将数据传送至第一级存储器。在不供应电源的情况下，第二级存储器的数据仍然不会消失(即非挥发性)。第二级存储器可例如是各种类型的硬盘、光盘等。储存装置23亦可包含第三级储存装置，亦即，可直接插入或自计算机拔除的储存装置，例如随身碟。

显示器25具有可提供显示数据给用户的功能，且可以是各类型屏幕，但不限于此。

输入/输出接口27可以提供电子计算装置2与外部装置之间的连接，允许各种外部装置的数据输入及输出至电子计算装置2。外部装置可以是键盘、触摸屏或其它合适的输入设备，但不限于此。外部装置还可以包括便携计算机可读取记录媒体，例如随身碟、可携式光盘片及记忆卡。某些实施例中，计算机程序及数据可以储存于便携计算机可读取记录媒体上，并且可以经由输入/输出接口27加载至储存装置23上。输入/输出接口27也可以连接至显示器25。

通信单元29可以是一般计算机内所具备的至少一实体网络适配器，以作为电子计算装置2与网络两者之间的一个互接(interconnection)点，其中网络可以是一私有网络(例如：局域网络)或是一公开网络(例如：因特网)。根据不同的需求，通信单元29可让电子计算装置2以有线存取或无线存取的方式，在网络上与其他电子装置进行通信并交流数据。于某些实施例中，在通信单元29与网络之间还可包含切换装置、路由装置等装置。

电子计算装置2可用于提供人体姿势保健信息，以下仅举例说明，但其非用于限制本发明。储存装置23储存由处理器21所执行的计算机程序231、多个预设姿势数据群集233及多个预设肌肉状态指标235。前述计算机程序231包含一姿势计算程序、一姿势比对程序、一姿势回馈程序、一肌肉状态计算程序、一肌肉状态比对程序及一肌肉状态回馈程序。

于某些实施例中，预设姿势数据群集233可包含多个正确姿势数据群集及多个错误姿势数据群集。于某些实施例中，可事先由一或多个惯性传感器感测一或多位受测者或个人处于某一或某些姿势时的惯性感测信号，并将这些惯性感测信号透过机器学习(Machine Learning)方法建立预设姿势数据群集233。前述机器学习可为监督式学习算法(supervised learning algorithm)，例如：卷积神经网络(convolutional neuralnetwork，CNN)。前述机器学习亦可为非监督式学习算法(unsupervised learning)。各实施例可视实际需求选择可应用的算法来达成前述机器学习。

于某些实施例中，预设肌肉状态指标235可包含多个肌电信号的对应方均根值(Root Mean Square，RMS)及/或多个肌电信号的对应中位频率(MedianFrequency，MDF)。预设肌肉状态指标235可以预先取得，例如：由肌电传感器预先收集一或多位受测者或个人的每一肌肉群的肌电信号，并对每一肌电信号进行时频分析，以产生一时域肌电信号及一频域肌电信号。须说明的是，时域肌电信号主要是用来计算肌电信号的方均根值，而方均根值是表示肌电信号振幅大小的指标，用来评估肌肉负荷的强度。当肌肉愈用力，则其肌电信号的方均根值就愈大。频域肌电信号主要是用来计算肌电信号的中位频率，而中位频率是表示肌肉疲劳程度的指标。可依据中位频率往低频移动的情况来评估肌肉疲劳状态；具体而言，中位频率会随着肌肉疲劳程度的增加而显著地降低(亦即，往低频移动)。

于某些实施例中，当用户穿上设有惯性传感器111及多个肌电传感器113的穿戴式装置11时，惯性传感器111相当于设置于人体上的至少一部位(例如但不限于颈部、肩部、背部、腰部)，且会侦测第一加速度信号及第一角速度信号。所侦测的第一加速度信号及第一角速度信号相当于对应至设置惯性传感器111的该至少一部位。惯性传感器111将所侦测的第一加速度信号及第一角速度信号透过近端网络传递至通信单元29。通信单元29接收来自惯性传感器111的第一加速度信号及第一角速度信号后，处理器21即执行计算机程序231中的姿势计算程序，亦即，处理器21根据惯性传感器111所侦测的第一加速度信号及第一角速度信号，计算实时的一姿势数据群集。

此外，处理器21还会执行计算机程序231中的姿势比对程序及姿势回馈程序。处理器21所执行的姿势比对程序会将实时的该姿势数据群集与每一该多个预设姿势数据群集233比对，藉此判断实时的该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集233其中之一是否相符。当实时的该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集233其中之一符合时，产生一回馈信息。具体而言，当实时的该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集233其中之一正确姿势数据群集符合时，该回馈信息为一正确姿势提示信息(亦即，告知用户其姿势正确)。当实时的该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集233其中之一错误姿势数据群集符合时，该回馈信息即为一错误姿势提示信息(亦即，提醒用户其姿势错误，应加以调整)。于某些实施例中，当实时的该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集233皆不符合时，亦可产生一回馈信息(亦即，告知用户其姿势为其他姿势)。

于某些实施例中，该回馈信息可以是触觉、听觉或视觉回馈信息。为便于理解，兹以回馈信息为一触觉回馈信息为例说明，但其非用以限制本发明的范围。回馈信息可为触觉回馈信息中的振动回馈信息，电子计算装置2可由其通信单元29将该振动回馈信息传递至穿戴式装置11，穿载式装置11上的振动器会因应该振动回馈信息而振动以提示用户。或者，若电子计算装置2上设置有振动器，则该振动器亦可因应该振动回馈信息振动来达到相同的提示功效。类似的，若该回馈信息为听觉回馈信息或视觉回馈信息，亦可由电子计算装置2将听觉回馈信息或视觉回馈信息传送至对应的装置(例如：扬声器、耳机或屏幕)使之因应地发出警示信息，以达到提示用户的功效。本领域的技术人员依据前述说明即能理解如何具体地实施，故在此不再赘述。

于某些实施例中，多个肌电传感器113分别设置于人体上的多个肌肉群(例如但不限于斜方肌、菱形肌及前锯肌)，以侦测每一肌肉群的第一肌电信号。每一肌电传感器113将所侦测的第一肌电信号透过近端网络传递至通信单元29。通信单元29接收来自该多个肌电传感器113所侦测的该多个第一肌电信号后，处理器21即执行计算机程序231中的肌肉状态计算程序，亦即，处理器21根据每一第一肌电信号，计算每一肌肉群的第一肌肉状态指标。举例而言，肌电传感器113中的每一个可以是贴附于被侦测的肌肉群上的表面皮肤的传感器，例如但不限于表面肌电传感器。前述每一第一肌肉状态指标可包含一第一肌电信号的对应方均根值及/或一第一肌电信号的对应中位频率。

此外，处理器21还会执行计算机程序231中的肌肉状态比对程序及肌肉状态回馈程序。处理器21所执行的肌肉状态比对程序将该多个第一肌肉状态指标分别与相对应的该多个预设肌肉状态指标235比对，以判断每一该多个第一肌肉状态指标是否异常。处理器21所执行的肌肉状态回馈程序会在该多个第一肌肉状态指标至少其中之一异常时，提供一第一建议信息。

于某些实施例中，该第一建议信息可以是触觉、听觉或视觉建议信息。为便于理解，兹以该第一建议信息为一触觉建议信息为例说明，但其非用以限制本发明的范围。该第一建议信息可为触觉建议信息中的振动建议信息，电子计算装置2可由其通信单元29将该触觉建议信息传递至穿戴式装置11，穿戴式装置11上的振动器会因应触觉建议信息而振动以提示用户。或者，若电子计算装置2上设置有振动器，该振动器亦可因应触觉建议信息而振动来达到相同的提示功效。类似的，若该第一建议信息为听觉建议信息或视觉建议信息，亦可由电子计算装置2将听觉建议信息或视觉建议信息传送至对应的装置(例如：扬声器、耳机或屏幕)使之因应地发出警示信息，以达到提示用户的功效。

举例而言，若是该多个第一肌肉状态指标中的斜方肌肌肉状态指针异常，电子计算装置2可指示显示器25以图文或动画方式提供第一建议信息(例如：提示并建议用户可进行颈部侧向拉筋伸展运动或肩部旋转伸展运动，以伸展斜方肌，藉此改善肩颈部肌肉疲劳或僵硬状态)。于某些实施例中，显示器25可以是触摸屏，用以显示第一建议信息，且第一建议信息可包含各种不同伸展运动的对应选单(例如但不限于下拉式选单(pull-downmenus)或弹出式选单(pop-up menus))以提供用户选择。

于某些实施例中，该第一建议信息可对应于一多媒体，且该多媒体可显示于显示器25上。当用户透过下拉式选单或弹出式选单选择一或多种伸展运动时，显示器25即显示对应的多媒体。该多媒体可以是伸展运动影片，以引导用户伸展对应的异常肌肉群。该多媒体亦可以是一种交互式多媒体，例如但不限于交互式体感游戏，而交互式体感游戏可包含各种分别对应于各种伸展运动的游戏。举例说明，前述交互式体感游戏可设计为战机游戏，该战机游戏对应于肩部伸展运动。于此战机游戏中，当用户可透过左右摆动头部来控制战机左右移动以闪避敌机或障碍物，藉此伸展左右肩上的斜方肌。因此，当该第一建议信息对应至交互式体感游戏时，不但可达到改善肌肉疲劳或僵硬的目的，同时可增加伸展运动的趣味性及提高用户进行伸展运动的参与度。

于某些实施例中，储存装置23还储存多个预设动作数据群集237，其中，每一该多个预设动作数据群集237包含一段时间内具顺序性的多个子动作数据群集。具体而言，可事先由一或多个惯性传感器感测一或多位受测者或个人于一段时间内完成某一或某些动作轨迹时的惯性感测信号，并将这些惯性感测信号透过机器学习方法建立一或多个预设动作数据群集。前述各动作轨迹是指受测者或个人于一段时间内姿势变化的状况，其是由多个连续姿势所形成。因此，每一子动作群集是指每一预设动作数据群集237中某一时间点的姿势数据群集。以伸展运动为例，每一预设动作数据群集237是依据多位受测者或个人进行对应的伸展运动所接收的惯性感测信号计算而得。

于某些实施例中，该多个预设动作数据群集237可包含多个标准动作数据群集，而该第一建议信息所对应的该多媒体是对应至该多个预设动作数据群集237至少其中之一。于该些实施例中，计算机程序231还包含一动作计算程序、一动作比对程序及一动作回馈程序。

于某些实施例中，在用户根据显示器25所显示的该多媒体进行对应的伸展运动时，惯性传感器111会侦测到一第二加速度信号及一第二角速度信号，且会将所侦测的第二加速度信号及第二角速度信号透过近端网络传递至通信单元29。通信单元29接收来自惯性传感器111的第二加速度信号及第二角速度信号后，处理器21即执行计算机程序231中的动作计算程序，亦即，处理器21根据惯性传感器111所侦测的第二加速度信号及第二角速度信号，计算实时的一动作数据群集。

此外，处理器21还会执行计算机程序231中的动作比对程序及动作回馈程序。处理器21所执行的动作比对程序将实时的该动作数据群集与该多媒体所对应的该至少一预设动作数据群集比对，以决定一动作相似度。前述动作相似度是处理器21依据一动态时间扭曲(Dynamic Time Warping，DTW)算法及/或一欧基里德距离(Euclidean Distance)所决定。当该动作相似度低于一门槛值时，表示实时的该动作数据群集不是标准动作数据群集，亦即用户的动作错误或不正确。处理器21所执行的动作回馈程序会在该动作相似度低于一门槛值时提供一第二建议信息，以提醒用户调整错误或不正确的动作。此第二建议信息与前述第一建议信息的实施方式类似，在此不再赘述。

于某些实施例中，在用户根据显示器25所显示的该多媒体进行对应的伸展运动时，每一肌电传感器113会侦测到一第二肌电信号，且会将所侦测的第二肌电信号透过近端网络传递至通信单元29。通信单元29于接收来自该多个肌电传感器113所侦测的该多个第二肌电信号后，处理器21即执行计算机程序231中的肌肉状态计算程序，亦即，处理器21根据每一第二肌电信号，计算每一肌肉群的第二肌肉状态指标。前述每一第二肌肉状态指标可包含一第二肌电信号的对应方均根值及/或一第二肌电信号的对应中位频率。此外，处理器21所执行的肌肉状态比对程序将该多个第二肌肉状态指标分别与相对应的该多个预设肌肉状态指标比对，以判断每一该多个第二肌肉状态指标是否异常。处理器21所执行的肌肉状态回馈程序会在该多个第二肌肉状态指标至少其中之一异常时，提供一进阶建议信息。此进阶建议信息可用以提示用户的肌肉状态仍未改善，需要再次进行对应的伸展运动。或者，此进阶建议信息表示用户的肌肉状态已获改善，并建议进行进阶的伸展运动，以强化肌肉状态。于某些实施例中，此进阶建议信息与前述第一建议信息的实施方式类似，在此不再赘述。

图3例示了本发明的一或多个实施例的一种提供人体姿势保健信息的系统的方块图。该系统为一云端伺服系统3，且透过网络与一电子计算装置2通信。云端伺服系统3包含一处理器31、一储存装置33及一通信装置35。云端伺服系统3还可包含其他元件，例如但不限于一输入/输出接口37。云端伺服系统3可透过某些媒介或元件，例如透过各种总线(Bus)，使处理器31、储存装置33、通信装置35及输入/输出接口37电性连接(即间接电性连接)。或者，云端伺服系统3可不透过某些媒介或元件而使处理器31、储存装置33、通信装置35及输入/输出接口37电性连接(即直接电性连接)。云端伺服系统3透过该直接电性连接或该间接电性连接，可在处理器31、储存装置33、通信装置35及输入/输出接口37之间传递信号并交换数据。

于某些实施例中，云端伺服系统3是具有云端运算能力的计算机系统，例如但不限于架设于云端网络中的其他类似伺服系统。云端伺服系统3透过远程网络与前述电子计算装置2通信。于某些实施例中，云端伺服系统3的储存装置33可储存计算机程序231、该多个预设姿势数据群集233、该多个预设肌肉状态指标235及该多个预设动作数据群集237，用以执行电子计算装置2所执行的前述计算、比对及判断功能，以支持电子计算装置2处理巨量数据。于这些实施例中，电子计算装置2的储存装置23可不储存计算机程序231、该多个预设姿势数据群集233、该多个预设肌肉状态指标235及该多个预设动作数据群集237。于这些实施例中，云端伺服系统3所执行的计算、比对及判断流程于前述电子计算装置2所执行者相同，在此不再赘述。云端伺服系统3所产生的回馈信息、第一建议信息、第二建议信息及进阶建议信息是透过远程网络传送至电子计算装置2，并显示于显示器25上。前述回馈信息、第一建议信息、第二建议信息及进阶建议信息的实施方式已同样揭示于前述电子计算装置2的一或多个实施例中，在此不再赘述。

图4A-4B例示了本发明的一或多个实施例中的一种提供人体姿势保健信息的方法。须说明者，图4A-4B所示的方法只是一个范例，而非为了限制本发明。参照图4A-4B，本发明所提供的提供人体姿势保健信息的方法可包含步骤401至步骤433。

于步骤401，由一通信单元接收来自设置于一人体上的至少一部位的一惯性传感器的一第一加速度信号及一第一角速度信号。于步骤403，由一处理器根据该惯性传感器所侦测的该第一加速度信号及该第一角速度信号，计算一姿势数据群集。于步骤405，由该处理器将该姿势数据群集与多个预设姿势数据群集比对，以判断该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一是否相符。若步骤405的判断结果为否(亦即，该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集皆不相符)，则执行步骤401以处理下一批第一加速度信号及角速度信号。若步骤405的判断结果为是(亦即，该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一符合)，则执行步骤407，由该处理器产生一回馈信息。于某些实施例中，当该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一正确姿势数据群集符合时，该回馈信息是一正确姿势提示信息；当该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一错误姿势数据群集符合时，该回馈信息是一错误姿势提示信息。于某些实施例中，当实时的该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集233皆不符合时，亦可产生一回馈信息(亦即，告知用户其姿势为其他姿势)。于步骤407后，执行步骤401以处理下一批第一加速度信号及角速度信号。

于步骤409，由该通信单元接收来自分别对应设置于一人体上的多个肌肉群的多个肌电传感器所侦测的多个第一肌电信号。于步骤411，由该处理器根据该多个肌电传感器所侦测的该多个第一肌电信号，计算每一该多个肌肉群的一第一肌肉状态指标。于步骤413由该处理器将该多个第一肌肉状态指标分别与相对应的多个预设肌肉状态指标比对，以判断每一该多个第一肌肉状态指标是否异常。若步骤413的判断结果为该多个第一肌肉状态指标皆非异常，则执行步骤409以处理下一批第一肌肉状态指标。若步骤413的判断结果为该多个第一肌肉状态指标至少其中之一异常，则执行步骤415，由该处理器提供一第一建议信息。之后，执行步骤417，由一显示器显示该第一建议信息所对应的一多媒体。

于步骤419，当该显示器显示该多媒体时，该通信单元接收来自该惯性传感器的一第二加速度信号及一第二角速度信号。于步骤421，由该处理器根据该惯性传感器所侦测的第二加速度信号及第二角速度信号，计算一动作数据群集。于步骤423，由该处理器将该动作数据群集与该多媒体所对应的至少一预设动作数据群集比对，以决定一动作相似度。须说明者，于某些实施例中，每一该至少一预设动作数据群集包含一段时间内具顺序性的多个子动作数据群集。于步骤424，判断该动作相似度是否低于一门槛值。若步骤424的判断结果为否(亦即，该动作相似度不低于该门槛值时)，则结束此流程。若步骤424的判断结果为是(亦即，该动作相似度低于该门槛值时)，执行步骤425由该处理器提供对应的一第二建议信息，再回到执行步骤419以处理下一批第二加速度信号及角速度信号。

于步骤427，当该显示器显示该多媒体时，该通信单元于接收来自该多个肌电传感器所侦测的多个第二肌电信号。于步骤429，由该处理器根据每一该多个肌电传感器所侦测的第二肌电信号，计算每一该多个肌肉群的一第二肌肉状态指标。于步骤431，由该处理器将该多个第二肌肉状态指标分别与相对应的该多个预设肌肉状态指标比对，以判断每一该多个第二肌肉状态指标是否异常。若步骤431的判断结果为该多个第二肌肉状态指标皆非异常，则结束此流程。若步骤431的判断结果为该多个第二肌肉状态指标至少其中之一异常，则执行步骤433由该处理器提供一进阶建议信息，且再回到执行步骤427以处理下一批第二肌肉状态指标。

须说明者，于图4A-4B中，步骤401-433的呈现顺序并非为了限制本发明，且这样的呈现顺序可在不超出本发明的精神的前提下被调整。

于某些实施例中，前述提供人体姿势保健信息的方法可应用至电子计算装置2及/或云端伺服系统3；换言之，电子计算装置2及/或云端伺服系统3可执行图4A-4B所示的全部步骤。由于本领域的技术人员可根据上文针对电子计算装置2及/或云端伺服系统3的说明而直接得知提供人体姿势保健信息的方法如何完成这些运作的相对应步骤，故相关细节于此不再赘述。

以上所揭露的各种实施例并非为了限制本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者可轻易完成的改变或均等性的安排都落于本发明的范围内。本发明的范围以权利要求书所载内容为准。

Claims (21)

1.一种提供人体姿势保健信息的电子计算装置，其特征在于，包含：

一处理器；

一储存装置，电性连接至该处理器且储存由该处理器所执行的一计算机程序、多个预设姿势数据群集及多个预设肌肉状态指标，其中该计算机程序包含：

一姿势计算程序，根据设置于一人体上的至少一部位的一惯性传感器所侦测的一第一加速度信号及一第一角速度信号，计算一姿势数据群集；

一姿势比对程序，将该姿势数据群集与每一该多个预设姿势数据群集比对，以判断该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一是否相符；

一姿势回馈程序，当该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一符合时，产生一回馈信息；

一肌肉状态计算程序，根据设置于该人体上的多个肌肉群的多个肌电传感器所侦测的多个第一肌电信号，计算每一该多个肌肉群的一第一肌肉状态指标；

一肌肉状态比对程序，将该多个第一肌肉状态指标分别与相对应的该多个预设肌肉状态指标比对，以判断每一该多个第一肌肉状态指标是否异常；以及

一肌肉状态回馈程序，当该多个第一肌肉状态指标至少其中之一异常时，提供一第一建议信息，其中该第一建议信息对应于一多媒体；以及

一显示器，显示该多媒体。

2.如权利要求1所述的电子计算装置，其特征在于，当该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一正确姿势数据群集符合时，该回馈信息是一正确姿势提示信息。

3.如权利要求1所述的电子计算装置，其特征在于，当该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一错误姿势数据群集符合时，该回馈信息是一错误姿势提示信息。

4.如权利要求1所述的电子计算装置，其特征在于，该储存装置储存多个默认动作数据群集，该多媒体对应至该多个默认动作数据群集至少其中之一，且该计算机程序还包含：

一动作计算程序，于显示该多媒体时，根据该惯性传感器所侦测的一第二加速度信号及一第二角速度信号，计算一动作数据群集；

一动作比对程序，将该动作数据群集与该多媒体所对应的该至少一预设动作数据群集比对，以决定一动作相似度；及

一动作回馈程序，当该动作相似度低于一门槛值时，提供一第二建议信息。

5.如权利要求4所述的电子计算装置，其特征在于，每一该多个预设动作数据群集包含一段时间内具顺序性的多个子动作数据群集。

6.如权利要求1所述的电子计算装置，其特征在于，于该显示器显示该多媒体后，该肌肉状态计算程序根据每一该多个肌电传感器所侦测的一第二肌电信号，计算每一该多个肌肉群的一第二肌肉状态指标，该肌肉状态比对程序将该多个第二肌肉状态指标分别与相对应的该多个预设肌肉状态指标比对，以判断每一该多个第二肌肉状态指标是否异常，且该肌肉状态回馈程序在该多个第二肌肉状态指标至少其中之一异常时，提供一进阶建议信息。

7.如权利要求1所述的电子计算装置，其特征在于，还包括：

一通信单元，电性连接至该处理器，且透过一近端网络接收来自该至少一惯性传感器的该第一加速度信号及该第一角速度信号，且透过该近端网络接收来自该多个肌电传感器所侦测的该多个第一肌电信号。

8.一种提供人体姿势保健信息的系统，其特征在于，包含：

一处理器；

一通信装置，电性连接至该处理器且经由一远程网络与一电子计算装置通信；以及

一储存装置，电性连接至该处理器且储存由该处理器所执行的一计算机程序、多个预设姿势数据群集及多个预设肌肉状态指标，其中该计算机程序包含：

一姿势计算程序，根据设置于一人体上的至少一部位的一惯性传感器所侦测的一第一加速度信号及一第一角速度信号，计算一姿势数据群集；

一姿势比对程序，将该姿势数据群集与每一该多个预设姿势数据群集比对，以判断该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一是否相符；

一姿势回馈程序，当该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一符合时，产生一回馈信息；

一肌肉状态计算程序，根据设置于该人体上的多个肌肉群的多个肌电传感器所侦测的多个第一肌电信号，计算每一该多个肌肉群的一第一肌肉状态指标；

一肌肉状态比对程序，将该多个第一肌肉状态指标分别与相对应的该多个预设肌肉状态指标比对，以判断每一该多个第一肌肉状态指标是否异常；以及

一肌肉状态回馈程序，当该多个第一肌肉状态指标至少其中之一异常时，提供一第一建议信息；

其中，该通信装置经由该远程网络传送该第一建议信息到该电子计算装置，使该电子计算装置的一显示器显示该第一建议信息所对应的一多媒体。

9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，当该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一正确姿势数据群集符合时，该回馈信息是一正确姿势提示信息。

10.如权利要求8所述的系统，其特征在于，当该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一错误姿势数据群集符合时，该回馈信息是一错误姿势提示信息。

11.如权利要求8所述的系统，其特征在于，该储存装置储存多个默认动作数据群集，该多媒体对应至该多个默认动作数据群集至少其中之一，且该计算机程序还包含：

一动作计算程序，于显示该多媒体时，根据该惯性传感器所侦测的一第二加速度信号及一第二角速度信号，计算一动作数据群集；

一动作比对程序，将该动作数据群集与该多媒体所对应的该至少一预设动作数据群集比对，以决定一动作相似度；及

一动作回馈程序，当该动作相似度低于一门槛值时，提供一第二建议信息。

12.如权利要求11所述的系统，其特征在于，每一该多个预设动作数据群集包含一段时间内具顺序性的多个子动作数据群集。

13.如权利要求8所述的系统，其特征在于，于该显示器显示该多媒体后，该肌肉状态计算程序根据每一该多个肌电传感器所侦测的一第二肌电信号，计算每一该多个肌肉群的一第二肌肉状态指标，该肌肉状态比对程序将该多个第二肌肉状态指标分别与相对应的该多个预设肌肉状态指标比对，以判断每一该多个第二肌肉状态指标是否异常，且该肌肉状态回馈程序在该多个第二肌肉状态指标至少其中之一异常时，提供一进阶建议信息。

14.如权利要求8所述的系统，其特征在于，该通信装置还透过该电子计算装置接收来自该至少一惯性传感器的该第一加速度信号及该第一角速度信号，且透过该电子计算装置接收该多个肌电传感器所侦测的该多个第一肌电信号。

15.一种提供人体姿势保健信息的方法，其特征在于，包含以下步骤：

由一处理器根据设置于一人体上的至少一部位的一惯性传感器所侦测的一第一加速度信号及一第一角速度信号，计算一姿势数据群集；

由该处理器将该姿势数据群集与多个预设姿势数据群集比对，以判断该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一是否相符；

当该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一符合时，由该处理器产生一回馈信息；

由该处理器根据分别对应设置于该人体上的多个肌肉群的多个肌电传感器所侦测的多个第一肌电信号，计算每一该多个肌肉群的一第一肌肉状态指标；

由该处理器将该多个第一肌肉状态指标分别与相对应的多个预设肌肉状态指标比对，以判断每一该多个第一肌肉状态指标是否异常；

当该多个第一肌肉状态指标至少其中之一异常时，由该处理器提供一第一建议信息；以及

由一显示器显示该第一建议信息所对应的一多媒体。

16.如权利要求15所述的方法，其特征在于，当该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一正确姿势数据群集符合时，该回馈信息是一正确姿势提示信息。

17.如权利要求15所述的方法，其特征在于，当该姿势数据群集与该多个预设姿势数据群集其中之一错误姿势数据群集符合时，该回馈信息是一错误姿势提示信息。

18.如权利要求15所述的方法，其特征在于，还包含以下步骤：

于该显示器显示该多媒体时，由该处理器根据该惯性传感器所侦测的一第二加速度信号及一第二角速度信号，计算一动作数据群集；

由该处理器将该动作数据群集与该多媒体所对应的至少一预设动作数据群集比对，以决定一动作相似度；以及

当该动作相似度低于一门槛值时，由该处理器提供对应的一第二建议信息。

19.如权利要求18所述的方法，其特征在于，每一该至少一预设动作数据群集包含一段时间内具顺序性的多个子动作数据群集。

20.如权利要求15所述的方法，其特征在于，还包含以下步骤：

于该显示器显示该多媒体后，由该处理器根据每一该多个肌电传感器所侦测的一第二肌电信号，计算每一该多个肌肉群的一第二肌肉状态指标；

由该处理器将该多个第二肌肉状态指标分别与相对应的该多个预设肌肉状态指标比对，以判断每一该多个第二肌肉状态指标是否异常；以及

当该多个第二肌肉状态指标至少其中之一异常时，由该处理器提供一进阶建议信息。

21.如权利要求15所述的方法，其特征在于，还包含以下步骤：

由一通信单元接收来自该至少一惯性传感器的该第一加速度信号及该第一角速度信号；以及

由该通信单元接收该多个肌电传感器所侦测的该多个第一肌电信号。