CN114431826B - 一种人体成分测量方法及装置 - Google Patents

Abstract

一种人体成分测量方法及装置，用于通过体脂测量设备得到较为准确的测量目标的全身人体成分或各节段体成分。其中方法包括：体脂测量设备获取测量目标的测量信息，测量信息包括体重信息和阻抗信息，阻抗信息为通过测量测量目标的第一节段获取到的，体脂测量设备根据体重信息和阻抗信息，确定测量目标的第一节段体成分信息，体脂测量设备根据体重信息、阻抗信息和测量目标的第一节段体成分信息，确定测量目标的第二节段体成分信息。

Description

一种人体成分测量方法及装置

技术领域

本申请涉及终端技术领域，尤其涉及一种人体成分测量方法及装置。

背景技术

人体成分包括人体内脂肪、肌肉、蛋白质、矿物质等成分的含量，人体成分可以评价人体的发育、成熟和老化状况，在监测儿童发育、指导健美减肥、医疗保健等方面具有重要意义。人体成分检测最常用的方法是生物电阻抗法(bioelectricalimpedanceanalysis，BIA)，基于人体内脂肪、肌肉等各成分具有不同导电性的原理，在人体内通过微弱电流，确定人体阻抗，然后根据人体阻抗，推算人体中各体成分含量。

体脂秤可以基于BIA确定人体中各体成分含量，具体的，体脂秤通过电极片/导电膜发出人体无感知的微弱电流，从人体的一只脚流经人体的另一只脚，形成一个闭合的回路，从而体脂秤可以确定人体的下半身阻抗，根据下半身阻抗得到的体成分结果准确性较低。

发明内容

本申请提供一种人体成分测量方法及装置，用于通过体脂测量设备得到较为准确的测量目标的全身人体成分或各节段体成分。

第一方面，本申请提供一种人体成分测量方法，包括：体脂测量设备获取测量目标的测量信息，其中，测量信息包括体重信息和阻抗信息；阻抗信息为通过测量测量目标的第一节段获取到的；体脂测量设备根据体重信息和阻抗信息，确定测量目标的第一节段体成分信息；然后体脂测量设备根据体重信息、阻抗信息和测量目标的第一节段体成分信息，确定测量目标的第二节段体成分信息。

上述技术方案中，体脂测量设备通过测量测量目标的第一节段得到第一节段的阻抗信息，然后根据测量目标的体重信息和阻抗信息，确定出较为准确的测量目标的第一节段体成分信息；在确定测量目标的第二节段体成分信息时，不仅基于测量目标的体重信息和阻抗信息，还基于测量目标的第一节段体成分信息，有助于获取到较为精确的测量目标的第二节段体成分信息。

在一种可能的实现方式中，阻抗信息包括第一阻抗和第二阻抗，第一阻抗为通过第一频率的测量信号测量第一节段获取到的；第二阻抗为通过第二频率的测量信号测量第一节段获取到的，第一频率小于第二频率。

在一种可能的实现方式中，第一频率为50kHz，第二频率为250kHz。

在一种可能的实现方式中，测量目标的第二节段体成分信息满足如下关系式：

AM＝α₁Z₁+α₂Z₂+α₃W+α₄H+α₅Age+α₆G+α₇LM+α₀

其中，AM为第二节段体成分信息；Z₁为第一阻抗，α₁为第一阻抗的加权系数；Z₂为第二阻抗，α₂为第二阻抗的加权系数；W为体脂测量设备获取的测量目标的体重信息，α₃为体重信息的加权系数；H为体脂测量设备获取的测量目标的身高信息，α₄为身高信息的加权系数；Age为体脂测量设备获取的测量目标的年龄信息，α₅为年龄信息的加权系数；G为体脂测量设备获取的测量目标的性别信息，G取值为1或0，α₆为性别信息的加权系数；LM为第一节段体成分信息，α₇为第一节段体成分信息的加权系数；α₀为常量。

在一种可能的实现方式中，方法还包括：体脂测量设备根据体重信息和体重信息的加权系数、阻抗信息和阻抗信息的加权系数，确定测量目标的全身体成分信息；体脂测量设备根据测量目标的全身体成分信息、第一节段体成分信息和第二节段体成分信息，确定测量目标的第三节段体成分信息。

在一种可能的实现方式中，体脂测量设备为四电极体脂秤，第一节段体成分信息包括左下肢体成分信息和/或右下肢体成分信息；第二节段体成分信息包括左上肢体成分信息和/或右上肢体成分信息；第三节段体成分信息包括躯干体成分信息。

在一种可能的实现方式中，方法还包括：根据全身体成分信息、第一节段体成分信息、第二节段体成分信息和第三节段体成分信息，确定测量目标的肢体均衡指标。

在一种可能的实现方式中，方法还包括：体脂测量设备在体脂测量设备的显示界面上显示如下任一项或多项：测量目标的第一节段体成分信息、第二节段体成分信息、第三节段体成分信息、全身体成分信息、肢体均衡指标、与肢体均衡指标相对应的锻炼建议。

在一种可能的实现方式中，体脂测量设备为可穿戴设备，测量信息还包括测量方式，测量方式与第一节段相对应；体脂测量设备根据体重信息、阻抗信息和测量目标的第一节段体成分信息，确定测量目标的第二节段体成分信息，包括：可穿戴设备将体重信息、阻抗信息和测量目标的第一节段体成分信息，输入至测量方式相对应的体成分算法模型中，得到测量目标的第二节段体成分信息。

上述技术方案中，体脂测量设备为可穿戴设备，可穿戴设备中设置有与测量方式相对应的体成分算法模型，然后结合测量目标佩戴可穿戴设备时确定的测量方式，确定将测量结果输入至哪个体成分算法模型。

此外，在采用可穿戴设备时，可穿戴设备可以检测测量目标的运动信息(比如当日运动量、当前运动强度)、睡眠信息(比如睡眠质量、入睡时长)、饮食信息、心脏信息(比如心率)等，所以体成分算法模型的输入参数不仅可以包括测量目标的体重信息、阻抗信息和测量目标的第一节段体成分信息，还包括上述运动信息、睡眠信息、饮食信息、心脏信息等，可以进一步提高确定出的测量目标的第二节段体成分信息的准确率。

在一种可能的实现方式中，体脂测量设备获取测量目标的测量信息之前，还包括：体脂测量设备获取测量目标与体脂测量设备的接触信息，接触信息包括体脂测量设备与测量目标的双手接触信息和/或双脚接触信息；体脂测量设备确定测量目标的接触信息符合预设要求。

在一种可能的实现方式中，双脚接触信息包括双脚间距信息、双脚压力信息和站立位置信息；双脚接触信息符合预设要求包括下述中的至少一项：双脚间距信息指示测量目标的双脚间距大于距离阈值；双脚压力信息指示测量目标的双脚之间压力差不大于压力差阈值；站立位置信息指示测量目标的双脚站立在体脂测量设备的第一指定区域中。

在一种可能的实现方式中，双手接触信息包括握柄面积信息、手柄绳长信息和握柄位置信息；双手接触信息符合预设要求包括下述中的至少一项：握柄面积信息指示测量目标的双手与体脂测量设备的手柄接触面积大于面积阈值；手柄绳长信息指示体脂测量设备的手柄绳长在预设绳长区间之内；握柄位置信息指示测量目标的双手握在体脂测量设备的手柄的第二指定区域中。

在一种可能的实现方式中，体脂测量设备为四电极体脂秤，接触信息包括双脚接触信息；或体脂测量设备为八电极体脂秤，接触信息包括双手接触信息和双脚接触信息。

上述技术方案中，体脂测量设备在获取测量目标的测量信息之前，还可以先获取到测量目标的双手接触信息和/或双脚接触信息，从而保障测量目标保持正确的测量姿势，提高体脂测量设备测量的准确率。

第二方面，本申请提供一种体脂测量设备，该体脂测量设备包括：一个或多个处理器、存储器、传感器、收发器以及一个或多个计算机程序；其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中，所述一个或多个计算机程序包括指令，当所述指令被所述一个或多个处理器调用执行时，使得所述体脂测量设备执行上述第一方面或第一方面中的任意一种方法。

第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机程序或指令，当计算机程序或指令被计算机执行时，实现上述第一方面或第一方面中的任意一种方法。

第四方面，本申请提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序或指令，当该计算机程序或指令被计算机执行时，实现上述第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法。

上述第二方面至第四方面中任一方面可以达到的技术效果可以参照上述第一方面中有益效果的描述，此处不再重复赘述。

附图说明

图1为本申请提供的一种人体结构示意图；

图2为本申请提供的一种人体成分测量方法所适用的系统架构图；

图3为本申请提供的一种体脂测量设备的结构示意图；

图4本申请提供的一种四电极体脂秤的示意图；

图5本申请提供的一种四电极体脂秤检测人体阻抗的原理示意图；

图6为本申请提供的一种人体成分测量方法的流程示意图；

图7为本申请提供的另一种人体成分测量方法的流程示意图；

图8为申请提供的一种确定被检测人员的均衡结果的流程示意图；

图9为本申请提供的一种显示界面图；

图10为本申请提供一种确定被检测人员各节段体成分的检测流程示意图；

图11为本申请提供第一种调整方法的流程示意图；

图12为本申请提供的一种体脂测量设备与被检测人员双脚接触的示意图；

图13为本申请提供第二种调整方法的流程示意图；

图14为本申请提供的另一种体脂测量设备与被检测人员双脚接触的示意图；

图15为本申请提供的一种确定被检测人员是否站立在第一指定区域中的流程示意图；

图16本申请提供的一种被检测人员双脚站立在四电极体脂秤上的位置的示意图；

图17为本申请提供的一种八电极体脂秤的示意图；

图18为本申请提供的一种八电极体脂秤检测人体阻抗的原理示意图；

图19为本申请提供的第三种调整方法的流程示意图；

图20为本申请提供的一种体脂测量设备与被检测人员双手接触的示意图；

图21为本申请提供的第四种调整方法的流程示意图；

图22为本申请提供的一种确定手柄绳长的示意图；

图23为本申请提供的一种确定被检测人员是否握住第二指定区域的流程示意图；

图24为本申请提供的第五种调整方法的流程示意图；

图25为本申请提供的一种智能手环的结构示意图；

图26为本申请提供的被检测人员佩戴智能手环的示意图；

图27为本申请提供的再一种人体成分测量方法的流程示意图；

图28为本申请提供的又一种人体成分测量方法的流程示意图；

图29为本申请提供的一种体脂测量设备的结构示意图。

具体实施方式

为方便说明本申请实施例，先对本申请实施例中涉及的人体节段说明。如图1为本申请提供的一种人体结构示意图，其中人体包括多个节段，具体的，如左上肢(或称为左臂，英文全称为left arm，简称为LA)、右上肢(或称为右臂，英文全称为right arm，简称为RA)、左下肢(或称为左腿，英文全称为left leg，简称为LL)、右下肢(或称为右腿，英文全称为right leg，简称为RL)、躯干(英文全称为trunk，简称为Tr)。

示例性的，人体成分可以包括脂肪、肌肉、骨骼肌、蛋白质等，人体成分信息(或者说人体成分含量)可以包括脂肪量、脂肪率、肌肉量、肌肉率、骨骼肌量、骨骼肌率、蛋白质量、蛋白质率、骨盐量、骨盐率等。此处，以脂肪量和脂肪率的关系为例，脂肪量指的是脂肪的质量(mass)，脂肪率指的是脂肪量与全身质量的比率(rate)。如下，以人体成分质量如脂肪量、肌肉量为例说明人体成分信息。

将全身或全身中各节段与人体成分信息相结合，全身体成分信息可以包括全身脂肪量(英文全称为fat mass，简称为FM)、全身肌肉量(英文全称为muscle mass，简称为MM)。

人体节段体成分信息可以包括左上肢脂肪量(英文全称为left arm fat mass，简称为LAFM)、右上肢脂肪量(英文全称为right arm fat mass，简称为RAFM)、左下肢脂肪量(英文全称为left leg fat mass，简称为LLFM)、右下肢脂肪量(英文全称为right leg fatmass，简称为RLFM)、躯干脂肪量(英文全称为trunk fat mass，简称为TrFM)、左上肢肌肉量(英文全称为left arm muscle mass，简称为LAMM)、右上肢肌肉量(英文全称为right armmuscle mass，简称为RAMM)、左下肢肌肉量(英文全称为left leg muscle mass，简称为LLMM)、右下肢肌肉量(英文全称为right leg muscle mass，简称为RLMM)、躯干肌肉量(英文全称为trunk muscle mass，简称为TrMM)等。

因为不同人体节段中脂肪、肌肉等各成分含量不同，且不同成分的导电性不同，所以每个人体节段对应有各自阻抗。基于此，可以通过BIA检测人体节段阻抗，进而推导计算得到人体全身体成分信息和/或人体节段体成分信息。

如图2为本申请提供的一种人体成分测量方法所适用的系统架构图，其中包括体脂测量设备210和终端设备220。

一种实现中，体脂测量设备210在人体内通过微弱电流得到测量信息，根据测量信息确定被检测人员的体成分信息。检测人员或被检测人员还可以在终端设备220中输入被检测人员的第一类个人信息，第一类个人信息比如是被检测人员的性别、年龄、身高、三围等信息，终端设备220向体脂测量设备210发送该被检测人员的第一类个人信息，体脂测量设备210结合被检测人员的测量信息和第一类个人信息，确定被检测人员的人体成分信息。该方式中结合被检测人员的第一类个人信息，可以提高确定出的人体成分信息的准确率。

进一步的，体脂测量设备210还可以显示被检测人员的体成分信息，或者将被检测人员的人体成分信息发送至终端设备220，以使终端设备220显示被检测人员的体成分信息。具体的，在体脂测量设备210或终端设备220显示被检测人员的体成分信息的过程中，可以直接显示被检测人员的人体成分信息，比如被检测人员的全身体成分和/或相应节段体成分的含量。或者体脂测量设备210或终端设备220还可以计算被检测人员的肢体均衡指标，将被检测人员的肢体均衡指标单独或者与人体成分信息一起显示于体脂测量设备210或终端设备220的显示界面中。

另一种实现中，体脂测量设备210在人体内通过微弱电流得到测量信息，将被检测人员的测量信息发送至终端设备220，终端设备220根据测量信息确定被检测人员的人体成分信息。检测人员或被检测人员还可以在终端设备220中输入被检测人员的第一类个人信息，终端设备220结合被检测人员的测量信息和第一类个人信息，确定被检测人员的人体成分信息。该方式中结合被检测人员的第一类个人信息，可以提高确定出的人体成分信息的准确率。

进一步的，终端设备220可以直接显示被检测人员的人体成分信息，或者还可以计算被检测人员的肢体均衡指标，将被检测人员的肢体均衡指标单独或者与人体成分信息一起显示于终端设备220的显示界面中。

示例性的，体脂测量设备210可以为体脂秤或可穿戴设备，其中体脂秤比如为四电极体脂秤或八电极体脂秤，可穿戴设备比如可以是智能手环、智能手表、智能脚环等。

如图3示例性示出一种体脂测量设备210的结构示意图，体脂测量设备210包括：阻抗测量模块212，用于通过测量信号测量被检测人员的阻抗信息，得到测量信息；信息处理模块213，用于对测量信号进行处理以及逻辑控制；存储模块214，用于存储测量信息；显示模块215，用于显示测量结果以及和用户进行交互；通讯模块216，用于和终端设备220进行信息传输。此外，若体脂测量设备210为体脂秤，则体脂测量设备210中还可以包括压力测量模块211，用于测量被检测人员对体脂测量设备210的压力信息。

本申请实施例提供一种人体成分测量方法，基于体脂测量设备确定测量目标的节段阻抗信息，根据测量目标的节段阻抗信息确定对应节段的体成分信息，进而基于节段的体成分信息，确定测量目标的全身体成分信息。

本申请实施例提供的方法不仅可以适用于人体的体成分测量，在某些情况下也可以适用于其他生物的体成分测量，也就是说，测量目标不仅可以是被检测人员，还可以是其他生物体。如下实施例均以确定人体成分信息为例进行说明，即测量目标以人为例进行说明。

如图1所示，被检测人员的节段阻抗包括下半身阻抗(两腿之间阻抗)、上半身阻抗(两臂之间阻抗)、左半身阻抗(左臂、躯干、左腿之间阻抗)、右半身阻抗(右臂、躯干、右腿之间阻抗)、右上左下半身阻抗(右臂、躯干、左腿之间阻抗)和左上右下半身阻抗(左臂、躯干、右腿之间阻抗)。

本申请实施例提供的方法可以在如图2所示的体脂测量设备210中实现，体脂测量设备210比如可以是四电极体脂秤、八电极体脂秤或可穿戴设备等。基于不同设备的测量原理不同，如下分情况解释说明本申请的人体成分测量方法。

第一种情况，体脂测量设备为四电极体脂秤。

首先对四电极体脂秤的测量原理说明如下：

如图4为本申请示例性提供的一种四电极体脂秤的示意图，其中，该四电极体脂秤的秤体中布置有4个电极(如图4中四个虚线圆所示)，被检测人员双脚踩在秤体上，被检测人员的双脚的前脚掌接触其中2个电极，被检测人员的双脚的后脚掌接触其中另外2个电极。

如图5为本申请示例性提供的四电极体脂秤检测人体阻抗的原理示意图，四电极体脂秤可以在2个和前脚掌接触的电极上通交流电流，电流在两条腿之间构成电流回路，在2个和后脚掌接触的电极上测电压。根据测量得到的电压，确定被检测人员的下半身阻抗。

基于上述图4和图5的描述，如图6为本申请提供的一种人体成分测量方法的流程示意图。

步骤601，四电极体脂秤获取被检测人员的测量信息。

被检测人员的测量信息包括被检测人员的体重信息和阻抗信息，其中阻抗信息为四电极体脂秤通过测量被检测人员的下半身阻抗获取到的，具体的，四电极体脂秤通过测量信号测量被检测人员的下半身，得到被检测人员的下半身阻抗，根据下半身阻抗确定阻抗信息。其中测量信号可以是交流电流。

四电极体脂秤可以采用单频或多频的交流电测量被检测人员的下半身阻抗。若四电极体脂秤采用多频的交流电测量被检测人员的下半身阻抗，则可以测量出每个频率的交流电对应的下半身阻抗，并将每个频率的交流电对应的下半身阻抗组成被检测人员的阻抗信息。

一种实现方式中，四电极体脂秤采用双频的交流电测量被检测人员的阻抗信息，具体的，四电极体脂秤采用第一频率的交流电测量被检测人员的下半身得到第一阻抗Z₁，采用第二频率的交流电测量被检测人员的下半身得到第二阻抗Z₂，将第一阻抗Z₁和第二阻抗Z₂组成被检测人员的阻抗信息。其中第一频率小于第二频率。

示例性的，被检测人员站在如图4所示的四电极体脂秤上，四电极体脂秤先在2个和前脚掌接触的电极上接通第一频率的交流电流，在2个和后脚掌接触的电极上测电压，将确定出的下半身阻抗作为第一阻抗Z₁。然后四电极体脂秤在2个和前脚掌接触的电极上接通第二频率的交流电流，在2个和后脚掌接触的电极上测电压，将确定出的下半身阻抗确定为第二阻抗Z₂。

本申请中，高频率的交流电可以穿透人体细胞，主要测量细胞内成分，低频率的交流电穿透人体细胞的能力较弱，主要测量细胞外成分。第一频率和第二频率的取值均在1kHz至1000kHz范围内，比如，第一频率为50kHz，第二频率为250kHz，或第一频率为20kHz，第二频率为80kHz。

此外，四电极体脂秤还可以测量被检测人员的体重得到被检测人员的体重信息W，示例性的，可以采用如图3中压力测量模块211测量被检测人员的体重信息。

步骤602，四电极体脂秤根据体重信息和阻抗信息，确定被检测人员的第一节段体成分信息。

其中第一节段可以是下肢，包括左下肢和右下肢。

第一种实现中，四电极体脂秤根据被检测人员的体重信息和阻抗信息，确定被检测人员的下肢体成分信息，具体可以确定被检测人员的左下肢体成分信息和右下肢体成分信息。

一个示例中，四电极体脂秤将被检测人员的体重信息和阻抗信息作为输入参数，输入至已经训练好的第一模型中，模型输出为被检测人员的左下肢体成分信息和右下肢体成分信息。模型训练可以是在四电极体脂秤中，也可以是在其它设备中。

另一个示例中，四电极体脂秤基于多元线性回归的计算方法，确定下肢体成分信息，其中下肢体成分信息符合关系式：LM＝β₁Z₁+β₂Z₂+β₃W+β₀，其中，LM(leg mass)为下肢体成分信息，β₁、β₂、β₃、β₀可以是基于实验确定的加权系数，Z₁为第一阻抗，Z₂为第二阻抗，W为体重信息。

具体的，左下肢体成分信息符合关系式：LLM＝β_L1Z₁+β_L2Z₂+β_L3W+β_L0，其中，LLM(left leg mass)为左下肢体成分信息，β_L1、β_L2、β_L3、β_L0可以是基于实验确定的加权系数。进一步的，左下肢脂肪含量为LLFM＝β_LF1Z₁+β_LF2Z₂+β_LF3W+β_LF0。左下肢肌肉含量为LLMM＝β_LM1Z₁+β_LM2Z₂+β_LM3W+β_LM0。

右下肢体成分信息符合关系式：RLM＝β_R1Z₁+β_R2Z₂+β_R3W+β_R0，其中，RLM(right legmass)为右下肢体成分信息，β_R1、β_R2、β_R3、β_R0可以是基于实验确定的加权系数。进一步的，右下肢脂肪含量为RLFM＝β_RF1Z₁+β_RF2Z₂+β_RF3W+β_RF0。右下肢肌肉含量为RRMM＝β_RM1Z₁+β_RM2Z₂+β_RM3W+β_RM0。

为实现四电极体脂秤更准确得到被检测人员的下肢体成分信息，本申请提供第二种实现，四电极体脂秤结合被检测人员的第一类个人信息，确定被检测人员的下肢体成分信息。

具体的，四电极体脂秤根据被检测人员的体重信息、阻抗信息，并结合被检测人员的第一类个人信息比如性别、年龄、身高、三围等信息，确定被检测人员的下肢体成分信息，具体可以确定被检测人员的左下肢体成分信息和右下肢体成分信息。

一个示例中，四电极体脂秤将被检测人员的体重信息、阻抗信息、性别、年龄、身高、三围作为输入参数，输入至已经训练好的第二模型中，模型输出为被检测人员的左下肢体成分信息和右下肢体成分信息。模型训练可以是在四电极体脂秤中，也可以是在其它设备中。

另一个示例中，四电极体脂秤基于多元线性回归的计算方法，确定下肢体成分信息，其中下肢体成分信息符合关系式：LM＝β₁Z₁+β₂Z₂+β₃W+β₄H+β₅Age+β₆G+β₀，其中，LM为下肢体成分信息，β₁、β₂、β₃、β₄、β₅、β₆、β₀可以是基于实验确定的加权系数。

左下肢体成分信息符合关系式：LLM＝β_L1Z₁+β_L2Z₂+β_L3W+β_L4H+β_L5Age+β_L6G+β_L0，其中，LLM为左下肢体成分信息，β_L1、β_L2、β_L3、β_L4、β_L5、β_L6、β_L0可以是基于实验确定的加权系数。进一步的，左下肢脂肪含量为LLFM＝β_LF1Z₁+β_LF2Z₂+β_LF3W+β_LF4H+β_LF5Age+β_LF6G+β_LF0，左下肢肌肉含量为LLMM＝β_LM1Z₁+β_LM2Z₂+β_LM3W+β_LM4H+β_LM5Age+β_LM6 G+β_LM0。

右下肢体成分信息符合关系式：RLM＝β_R1Z₁+β_R2Z₂+β_R3W+β_R4H+β_R5Age+β_R6G+β_R0，其中，RLM为右下肢体成分信息，β_R1、β_R2、β_R3、β_R4、β_R5、β_R6、β_R0可以是基于实验确定的加权系数。进一步的，右下肢脂肪含量为RLFM＝β_RF1Z₁+β_RF2Z₂+β_RF3W+β_RF4H+β_RF5Age+β_RF6 G+β_RF0，右下肢肌肉含量为RLMM＝β_RM1Z₁+β_RM2Z₂+β_RM3W+β_RM4H+β_RM5Age+β_RM6G+β_RM0。

步骤603，四电极体脂秤根据体重信息、阻抗信息和被检测人员的第一节段体成分信息，确定被检测人员的第二节段体成分信息。

第二节段可以是上肢，上肢包括左上肢和右上肢。

第一种实现中，四电极体脂秤根据被检测人员的体重信息、阻抗信息和下肢体成分信息，确定被检测人员的上肢体成分信息，上肢体成分信息包括左上肢体成分信息和右上肢体成分信息。

一个示例中，四电极体脂秤将被检测人员的体重信息、阻抗信息、左下肢体成分信息和右下肢体成分信息作为输入参数，输入至已经训练好的第三模型中，模型输出为被检测人员的左上肢体成分信息和右上肢体成分信息。模型训练可以是在四电极体脂秤中，也可以是在其它设备中。

另一个示例中，四电极体脂秤根据体重信息和体重信息的加权系数、阻抗信息和阻抗信息的加权系数、下肢体成分信息和下肢体成分信息的加权系数，确定被检测人员的上肢体成分信息。

示例性的，被检测人员的上肢体成分信息满足如下关系式：AM＝α₁Z₁+α₂Z₂+α₃W+α₄LM+α₀，其中AM(arm mass)为上肢体成分信息，LM为下肢体成分信息，α₁、α₂、α₃、α₄、α₀可以是基于实验确定的加权系数，Z₁为第一阻抗，Z₂为第二阻抗，W为体重信息。

具体的，左上肢体成分信息符合关系式：LAM＝α_L1Z₁+α_L2Z₂+α_L3W+α_L4LLM+α_L0，其中，LAM(left arm mass)为左上肢体成分信息，LLM为左下肢体成分信息，α_L1、α_L2、α_L3、α_L4、α_L0可以是基于实验确定的加权系数。进一步的，左上肢脂肪含量为LAFM＝α_LF1Z₁+α_LF2Z₂+α_LF3W+α_LF4LLFM+α_LF0。左上肢肌肉含量为LAMM＝α_LM1Z₁+α_LM2Z₂+α_LM3W+α_LM4LLMM+α_LM0。

右上肢体成分信息符合关系式：RAM＝α_R1Z₁+α_R2Z₂+α_R3W+α_R4RLM+α_R0，其中，RAM(right arm mass)为右上肢体成分信息，RLM为右下肢体成分信息，α_R1、α_R2、α_R3、α_R4、α_R0可以是基于实验确定的加权系数。进一步的，右上肢脂肪含量为RAFM＝α_RF1Z₁+α_RF2Z₂+α_RF3W+α_RF4RLFM+α_RF0。右上肢肌肉含量为RAMM＝α_RM1Z₁+α_RM2Z₂+α_RM3W+α_RM4RLMM+α_RM0。

此外，四电极体脂秤还可以结合被检测人员的左下肢体成分信息和右下肢体成分信息，确定被检测人员的左上肢体成分信息，以及结合被检测人员的左下肢体成分信息和右下肢体成分信息，确定被检测人员的右上肢体成分信息。

具体的，左上肢体成分信息符合关系式：LAM＝α_L1Z₁+α_L2Z₂+α_L3W+α_L4LLM+α_L5RLM+α_L0，其中，LAM为左上肢体成分信息，LLM为左下肢体成分信息，RLM为右下肢体成分信息，α_L1、α_L2、α_L3、α_L4、α_L5、α_L0可以是基于实验确定的加权系数。

进一步的，左上肢脂肪含量LAFM＝α_LF1Z₁+α_LF2Z₂+α_LF3W+α_LF4LLFM+α_LF5RLFM+α_LF0。左上肢肌肉含量LAMM＝α_LM1Z₁+α_LM2Z₂+α_LM3W+α_LM4LLMM+α_LM5RLMM+α_LM0。

再进一步的，四电极体脂秤还可以结合左下肢肌肉含量和右下肢肌肉含量，确定左上肢脂肪含量。比如，左上肢脂肪含量LAFM＝

α_LF1Z₁+α_LF2Z₂+α_LF3W+α_LF4LLFM+α_LF5RLFM+α_LF6LLMM+α_LF7RLMM+α_LF0。

四电极体脂秤还可以结合左下肢脂肪含量和右下肢脂肪含量，确定左上肢肌肉含量。比如，左上肢肌肉含量LAMM＝

α_LM1Z₁+α_LM2Z₂+α_LM3W+α_LM4LLMM+α_LM5RLMM+α_LM6LLFM+α_LM7RLFM+α_LM0。

四电极体脂秤确定右上肢体成分信息(右上肢脂肪含量和/或右上肢肌肉含量)时，可以参照上述实施例中四电极体脂秤确定左上肢体成分信息(左上肢脂肪含量和/或左上肢肌肉含量)的实现方式，不再赘述。

为实现四电极体脂秤更准确得到被检测人员的上肢体成分信息，本申请提供第二种实现，四电极体脂秤根据被检测人员的体重信息、阻抗信息、左下肢体成分信息和右下肢体成分信息，以及结合被检测人员的第一类个人信息比如性别、年龄、身高、三围等信息，确定被检测人员的上肢体成分信息。

四电极体脂秤基于多元线性回归的计算方法，确定上肢体成分信息，其中上肢体成分信息满足如下关系式：AM＝α₁Z₁+α₂Z₂+α₃W+α₄H+α₅Age+α₆G+α₇LM+α₀，其中AM(arm mass)为上肢体成分信息，LM为下肢体成分信息，α₁、α₂、α₃、α₄、α₅、α₆、α₇、α₀可以是基于实验确定的加权系数，Z₁为第一阻抗，Z₂为第二阻抗，W为体重信息。

具体的，左上肢脂肪含量LAFM＝

α_LF1Z₁+α_LF2Z₂+α_LF3W+α_LF4LLFM+α_LF5RLFM+α_LF8H+α_LF9Age+α_LF10G+α_LF0，或

α_LF1Z₁+α_LF2Z₂+α_LF3W+α_LF4LLFM+α_LF5RLFM+α_LF6LLMM+α_LF7RLMM+α_LF8H+α_LF9Age+α_LF10G+α_LF0。

左上肢肌肉含量LAMM＝

α_LM1Z₁+α_LM2Z₂+α_LM3W+α_LM4LLMM+α_LM5RLMM+α_LM8H+α_LM9Age+α_LM10G+α_LM0，或

α_LM1Z₁+α_LM2Z₂+α_LM3W+α_LM4LLMM+α_LM5RLMM+α_LM6LLFM+α_LM7RLFM+α_LM8H+α_LM9A ge+α_LM10G+α_LM0。

右上肢脂肪含量RAFM＝

α_RF1Z₁+α_RF2Z₂+α_RF3W+α_RF4LLFM+α_RF5RLFM+α_RF8H+α_RF9Age+α_RF10G+α_RF0，或

α_RF1Z₁+α_RF2Z₂+α_RF3W+α_RF4LLFM+α_RF5RLFM+α_RF6LLMM+α_RF7RLMM+α_RF8H+α_RF9Age+α_RF10G+α_RF0。

右上肢肌肉含量RAMM＝

α_RM1Z₁+α_RM2Z₂+α_RM3W+α_RM4LLMM+α_RM5RLMM+α_LM8H+α_LM9Age+α_LM10G+α_RM0，或

α_RM1Z₁+α_RM2Z₂+α_RM3W+α_RM4LLMM+α_RM5RLMM+α_RM6LLFM+α_RM7RLFM+α_RM8H+α_RM9Age+α_RM10G+α_RM0。

此外，步骤603之后，四电极体脂秤还可以进一步确定被检测人员的全身体成分信息。

第一种实现中，四电极体脂秤根据体重信息和体重信息的加权系数、阻抗信息和阻抗信息的加权系数、下肢体成分信息和下肢体成分信息的加权系数，确定被检测人员的全身体成分信息。

具体的，全身体脂肪含量FM＝γ_F1Z₁+γ_F2Z₂+γ_F3W+γ_F4LLFM+γ_F5RLFM+γ_F8H+γ_F9Age+γ_F10G+γ_F0，或全身体脂肪含量FM＝γ_F1Z₁+γ_F2Z₂+γ_F3W+γ_F4LLFM+γ_F5RLFM+γ_F6LLMM+γ_F7RLMM+γ_F8H+γ_F9Age+γ_F10G+γ_F0，其中，Z₁为第一阻抗，Z₂为第二阻抗，W为体重信息，γ_F1，……，γ_F10，γ_F0可以是基于实验确定的加权系数。

全身体肌肉含量MM＝γ_M1Z₁+γ_M2Z₂+γ_M3W+γ_M4LLMM+γ_M5RLMM+γ_M8H+γ_M9Age+γ_M10G+γ_M0，或全身体肌肉含量MM＝γ_M1Z₁+γ_M2Z₂+γ_M3W+γ_M4LLMM+γ_M5RLMM+γ_M6LLFM+γ_M7RLFM+γ_M8H+γ_M9Age+γ_M10G+γ_M0，其中，Z₁为第一阻抗，Z₂为第二阻抗，W为体重信息，γ_M1，……，γ_M10，γ_M0可以是基于实验确定的加权系数。

第二种实现中，四电极体脂秤根据体重信息和体重信息的加权系数、阻抗信息和阻抗信息的加权系数，确定被检测人员的全身体成分信息。

具体的，全身体脂肪含量FM＝γ_F1Z₁+γ_F2Z₂+γ_F3W+γ_F8H+γ_F9Age+γ_F10G+γ_F0；其中，Z₁为第一阻抗，Z₂为第二阻抗，W为体重信息，γ_F1，……，γ_F10，γ_F0可以是基于实验确定的加权系数。全身体肌肉含量MM＝γ_M1Z₁+γ_M2Z₂+γ_M3W+γ_M8H+γ_M9Age+γ_M10G+γ_M0，其中，Z₁为第一阻抗，Z₂为第二阻抗，W为体重信息，γ_M1，……，γ_M10，γ_M0可以是基于实验确定的加权系数。

此外，步骤603之后，四电极体脂秤还可以进一步确定被检测人员的第三节段体成分信息。第三节段可以是躯干，第三节段体成分信息包括躯干的脂肪含量和/或肌肉含量。

第一种实现中，四电极体脂秤根据被检测人员的全身体成分信息、下肢体成分信息和上肢体成分信息，确定被检测人员的躯干体成分信息。具体可以是，四电极体脂秤将被检测人员的全身体成分信息减去下肢体成分信息，再减去上肢体成分信息，得到被检测人员的躯干体成分信息。示例性的，躯干脂肪含量TrFM＝FM–RLFM–LLFM–RAFM–LAFM，躯干肌肉含量TrMM＝MM–RLMM–LLMM–RAMM–LAMM。

第二种实现中，四电极体脂秤可以根据体重信息和体重信息的加权系数、阻抗信息和阻抗信息的加权系数、下肢体成分信息和下肢体成分信息的加权系数，确定被检测人员的躯干体成分信息。具体可参照上述步骤603中确定上肢体成分信息的描述。

此外，四电极体脂秤在确定被检测人员的全身体成分信息、各肢体成分信息时，还可以增加特征H²/Z₁、H²/Z₂，结合H²/Z₁和H²/Z₁的加权系数、H²/Z₂和H²/Z₂的加权系数，进一步提升四电极体脂秤确定出的人体成分的准确性。

以四电极体脂秤确定全身肌肉量为例，全身体肌肉含量MM＝γ_M1Z₁+γ_M2Z₂+γ_M3W+γ_M8H+γ_M9Age+γ_M10G+γ_M0+γ_M11H_t ²/Z₁+γ_M12H_t ²/Z₂，其中，Z₁为第一阻抗，Z₂为第二阻抗，W为体重信息，γ_M1，……，γ_M12，γ_M0可以是基于实验确定的加权系数。

本申请中，四电极体脂秤确定被检测人员的全身体成分信息中全身脂肪量，或各节段体成分信息中节段体肌肉量或节段体脂肪量时，均可参照上述关系式，不再赘述。

基于上述描述，如图7为本申请提供的另一种人体成分测量方法的流程示意图。如图7中，被检测人员的测量信息包括体重信息W、阻抗信息(第一阻抗Z₁和第二阻抗Z₂)，第一类个人信息包括身高信息H、性别信息G、年龄信息Age。

步骤701，四电极体脂秤根据被检测人员的测量信息和第一类个人信息确定被检测人员的下肢体成分。下肢体成分比如左下肢脂肪量LLFM、右下肢脂肪量RLFM、左下肢肌肉量LLMM、右下肢肌肉量RLMM。

步骤702，四电极体脂秤根据被检测人员的测量信息和第一类个人信息确定被检测人员的全身体成分。全身体成分比如全身脂肪量FM、全身肌肉量MM。

步骤703，四电极体脂秤根据被检测人员的测量信息、第一类个人信息、被检测人员的下肢体成分，确定被检测人员的上肢体成分。上肢体成分比如左上肢脂肪量LAFM、右上肢脂肪量RAFM、左上肢肌肉量LAMM、右上肢肌肉量RAMM。

步骤704，四电极体脂秤根据被检测人员的下肢体成分、全身体成分和上肢体成分，确定被检测人员的躯干体成分。躯干体成分比如躯干肌肉量TrMM、躯干脂肪量TrFM。

本申请中，四电极体脂秤还可以进一步结合第二类个人信息，确定被检测人员的人体成分信息，其中第二类个人信息可以由被检测人员携带的手环获取到，比如被检测人员的运动信息(比如当日运动量、当前运动强度)、睡眠信息(比如睡眠质量、入睡时长)、饮食信息、心脏信息(比如心率)等。第二类个人信息可以用于在上述步骤601至步骤603的任一步骤中，或者步骤701至步骤704的任一步骤中用于确定各节段体成分信息以及全身体成分信息，也可以在上述步骤603或步骤704之后，对各节段体成分信息以及全身体成分信息进行矫正。

本申请实施例中，四电极体脂秤在确定出被检测人员的全身体成分、各节段体成分之后，还可以根据被检测人员的全身体成分、各节段体成分确定被检测人员的肢体平衡指标。然后根据被检测人员的肢体平衡指标确定被检测人员的均衡结果，给予被检测人员相关锻炼建议。

可选的，肢体均衡指标包括用于指示肌肉均衡的均衡指标，比如第一均衡指标、第二均衡指标、第三均衡指标和第四均衡指标。

其中，第一均衡指标用于指示左上肢肌肉和右上肢肌肉的均衡程度，第二均衡指标用于指示左下肢肌肉和右下肢肌肉的均衡程度，第三均衡指标用于指示上肢肌肉与全身肌肉的均衡程度，第四均衡指标用于指示下肢肌肉与全身肌肉的均衡程度。

示例性的，四电极体脂秤在确定第一均衡指标时，具体可以是将第一差值与第一肌肉量的比值作为第一均衡指标，其中第一差值为左上肢肌肉量和右上肢肌肉量的差值，第一肌肉量为左上肢肌肉量和右上肢肌肉量之和。若第一均衡指标大于第一预设值，则四电极体脂秤确定被检测人员的上肢肌肉左右失衡。若第一均衡指标不大于第一预设值，则四电极体脂秤确定被检测人员的上肢肌肉均衡。

示例性的，四电极体脂秤在确定第二均衡指标时，具体可以是将第二差值与第二肌肉量的比值作为第二均衡指标，其中第二差值为左下肢肌肉量和右下肢肌肉量的差值，第二肌肉量左下肢肌肉量和右下肢肌肉量之和。若第二均衡指标大于第二预设值，则四电极体脂秤确定被检测人员的下肢肌肉左右失衡。若第二均衡指标不大于第二预设值，则四电极体脂秤确定被检测人员的下肢肌肉均衡。

示例性的，四电极体脂秤在确定第三均衡指标时，具体可以是将第一肌肉量与全身肌肉量的比值作为被检测人员的第三均衡指标。若第三均衡指标小于第三预设值，则四电极体脂秤确定被检测人员的上肢肌肉偏低。若第三均衡指标不小于第三预设值，则四电极体脂秤确定被检测人员的上肢肌肉正常。

示例性的，四电极体脂秤在确定第四均衡指标时，具体可以是将第二肌肉量与全身肌肉量的比值作为被检测人员的第四均衡指标。若第四均衡指标小于第四预设值，则四电极体脂秤确定被检测人员的下肢肌肉偏低。若第四均衡指标不小于第四预设值，则四电极体脂秤确定被检测人员的下肢肌肉正常。

如图8为本申请提供的一种确定被检测人员的均衡结果的流程示意图。

步骤801，四电极体脂秤获取被检测人员的全身体成分、各节段体成分。

步骤802，四电极体脂秤确定第一均衡指标，若第一均衡指标大于第一预设值，则确定被检测人员的上肢肌肉左右失衡。

步骤803，四电极体脂秤确定第二均衡指标，若第二均衡指标大于第二预设值，则确定被检测人员的下肢肌肉左右失衡。

步骤804，四电极体脂秤确定第三均衡指标，若第三均衡指标小于第三预设值，则确定被检测人员的上肢肌肉偏低。

步骤805，四电极体脂秤确定第四均衡指标，若第四均衡指标小于第四预设值，则确定被检测人员的下肢肌肉偏低。

此外，四电极体脂秤还可以计算用于指示脂肪均衡的均衡指标，计算方式与上述类似，不再赘述。

进一步的，四电极体脂秤还可以根据第一均衡指标、第二均衡指标、第三均衡指标和第四均衡指标确定被检测人员的均衡结果，并给予被检测人员相关锻炼建议。

如图9为本申请示例性提供的一种显示界面图，该显示界面可以是四电极体脂秤的显示界面，具体的，四电极体脂秤确定上述信息之后，将上述信息在四电极体脂秤的显示界面上进行显示。该显示界面还可以是终端设备220的显示界面，四电极体脂秤在确定上述信息之后，通过通讯模块216将上述信息发送至终端设备220，终端设备220在终端设备220的显示界面上进行显示。

如图9的显示界面中，被检测人员的全身脂肪为12.9公斤，其中，左上肢脂肪为0.6公斤，右上肢脂肪为0.6公斤，躯干脂肪为5.2公斤，左下肢脂肪为3.2公斤，右下肢脂肪为3.3公斤。在脂肪指标下方显示脂肪均衡结果：均衡。

被检测人员的全身肌肉为19.4公斤，其中，左上肢肌肉为1.9公斤，右上肢肌肉为2.0公斤，躯干肌肉为4.5公斤，左下肢肌肉为5.5公斤，右下肢肌肉为5.5公斤。在肌肉指标下方显示肌肉均衡结果：您的下肢肌肉偏少，建议增加下肢锻炼，比如负重深蹲等运动，以获得更美观的身材。

此外，本申请提供一种四电极体脂秤确定被检测人员各节段体成分的检测流程，该流程具体如图10所示。

步骤1001，四电极体脂秤检测到被检测人员站在秤体之后，启动四电极体脂秤，四电极体脂秤测量被检测人员的体重信息和阻抗信息。

步骤1002，四电极体脂秤计算全身体成分。

步骤1003，四电极体脂秤计算下肢体成分。

步骤1004，四电极体脂秤计算上肢体成分。

步骤1005，四电极体脂秤计算躯干体成分。

步骤1006，四电极体脂秤计算肌肉均衡指标和脂肪均衡指标。

步骤1007，四电极体脂秤在四电极体脂秤的显示界面上显示被检测人员的全身体成分、各节段体成分、各均衡指标和相关锻炼建议。

上述已经详细描述四电极体脂秤测量被检测人员的体重信息和阻抗信息，并确定被检测人员体成分的具体实现方式。如下提供一种调整方法，通过调整被检测人员在四电极体脂秤上的双脚接触信息，提高四电极体脂秤测量被检测人员的体重信息和阻抗信息的准确率，从而有助于提高确定出的被检测人员体成分的准确率。

如图11示例性示出一种调整方法的流程示意图，该流程中：

步骤1101，四电极体脂秤获取被检测人员的双脚接触信息。

双脚接触信息包括站立姿势信息和/或站立位置信息，其中站立姿势信息比如双脚间距信息、双脚压力信息。双脚间距信息指示所述测量目标的双脚间距大于距离阈值，双脚压力信息指示所述测量目标的双脚之间压力差不大于压力差阈值，也即双脚压力信息用于指示双脚是否平衡站立，所述站立位置信息指示所述测量目标的双脚站立在所述体脂测量设备的指定测量区域(也可称为推荐区域或指定区域)，指定测量区域中包括如图4所示的四个电极，从而可以较准确测量下半身相关阻抗，为方便描述如下称为第一指定区域。

示例性的，四电极体脂秤可以通过如图3中压力测量模块211检测双脚间距信息、双脚压力信息、站立位置信息。

示例性的，如图12为本申请提供的一种被检测人员站立在四电极体脂秤上时，四电极体脂秤检测被检测人员的双脚接触信息的示意图，示例性的，如图中椭圆为四电极体脂秤的第一指定区域，被检测人员站立在第一指定区域中，两脚之间距离为d，四电极体脂秤可以检测出被检测人员的站立位置信息、双脚间距信息和双脚压力信息。

步骤1102，四电极体脂秤确定被检测人员的双脚接触信息是否符合双脚预设要求，若是，则执行步骤1103，否则执行步骤1104。

四电极体脂秤确定被检测人员的双脚接触信息是否符合双脚预设要求，包括：四电极体脂秤确定被检测人员的站立姿势信息是否符合第一预设要求。或确定被检测人员的站立位置信息是否符合第二预设要求。或确定被检测人员的站立姿势信息是否符合第一预设要求，以及被检测人员的站立位置信息是否符合第二预设要求。

第一预设要求可以包括双脚无接触(或者说双膝无接触)，具体可以是双脚间距大于距离阈值，第一预设要求还可以包括双脚平衡站立，具体可以是双脚的压力差不大于压力差阈值。第二预设要求包括被检测人员的双脚站立在四电极体脂秤的第一指定区域中。

相当于说，所述双脚接触信息符合预设要求包括下述中的至少一项：所述双脚间距信息指示所述测量目标的双脚间距大于距离阈值；所述双脚压力信息指示所述测量目标的双脚之间压力差不大于压力差阈值；所述站立位置信息指示所述测量目标的双脚站立在所述体脂测量设备的第一指定区域中。

步骤1103，四电极体脂秤开始测量。

具体测量方式可参照如图6、图7、图8、图10相关实施例，此处不再赘述。

步骤1104，四电极体脂秤提示被检测人员调整双脚接触信息。

示例性的，若被检测人员的站立姿势信息不符合第一预设要求，则四电极体脂秤提示被检测人员调整站立姿势。若被检测人员的站立位置信息不符合第二预设要求，则四电极体脂秤提示被检测人员调整站立位置。四电极体脂秤可以通过语音和/或界面显示提示被检测人员调整站立姿势或站立位置。

结合如上实施例，本申请提供一种具体调整方法。当被检测人员双脚站立在四电极体脂秤时，四电极体脂秤可以依次验证被检测人员的双脚是否相互接触，被检测人员是否双脚平衡站立，以及被检测人员是否站立在第一指定区域中。本申请中，不限定三个验证步骤的先后顺序，四电极体脂秤在确定前一个步骤验证通过后，可以执行下一步骤中的验证，也即，四电极体脂秤也可以依次验证被检测人员是否双脚平衡站立，被检测人员的双脚是否相互接触，以及被检测人员的是否站立在第一指定区域中，或者其他顺序。

示例性的，可以有如图13所示流程：

步骤1301，四电极体脂秤确定被检测人员双脚站立在四电极体脂秤上。

步骤1302，四电极体脂秤确定被检测人员的双脚是否无接触。若是则执行步骤1303，否则执行步骤1306。具体的，四电极体脂秤确定被检测人员的双脚的间距，若双脚间距不大于距离阈值，则确定被检测人员的双脚有接触，若双脚间距大于距离阈值，则确定被检测人员的双脚无接触。示例性的，距离阈值可以取值为0。

步骤1303，四电极体脂秤确定被检测人员是否双脚平衡站立，若是则执行步骤1304，否则执行步骤1307。具体的，四电极体脂秤确定被检测人员的双脚的压力，若双脚的压力差大于压力差阈值，则确定被检测人员的双脚未平衡站立，若双脚的压力差不大于压力差阈值，则确定被检测人员的双脚平衡站立。

步骤1304，四电极体脂秤确定被检测人员是否站立在第一指定区域中，若是，则执行步骤1305，否则执行步骤1308。具体的，四电极体脂秤通过检测被检测人员双脚与四电极体脂秤的接触面积，确定被检测人员双脚所在的位置，并确定被检测人员双脚所在的位置是否处于第一指定区域中。

步骤1305，四电极体脂秤开始测量，相当于四电极体脂秤获取被检测人员的测量信息。

具体测量方式可参照如图6、图7、图8、图10相关实施例，此处不再赘述。

步骤1306，四电极体脂秤通过语音和/或界面提示被检测人员避免双脚接触。语音提示比如“请将双脚分开站立”。界面提示比如在显示屏中通过动画引导被检测人员将双脚分开。示例性的，该显示界面可以设置于四电极体脂秤上，如图14中被检测人员的双脚的后方相互接触，显示界面位于四电极体脂秤上方，显示界面中显示第一提示信息，第一提示信息包括向左箭头和向右箭头，两个箭头共同指示被检测人员将双脚分开。

步骤1307，四电极体脂秤通过语音提示被检测人员保持双脚平衡站立。语音提示比如“请双脚站立平稳”。

步骤1308，四电极体脂秤通过语音和/或界面提示被检测人员双脚站立在第一指定区域中。语音提示比如“请站立在四电极体脂秤中间位置”。

界面提示比如在显示屏中通过动画引导被检测人员站立在第一指定区域中。示例性的，四电极体脂秤在显示界面中显示第二提示信息，其中第二提示信息包括向上箭头(指示被检测人员向正前方移动)，向下箭头(指示被检测人员向正后方移动)，向左箭头(指示被检测人员向左方移动)，向右箭头(指示被检测人员向右方移动)，向右下方箭头(指示被检测人员向右后方移动)，向右上方箭头(指示被检测人员向右前方移动)，向左下方箭头(指示被检测人员向左后方移动)，向左上方箭头(指示被检测人员向左前方移动)。

示例性的，如图15为本申请示例性示出的一种四电极体脂秤确定被检测人员的是否站立在第一指定区域中的流程示意图，具体流程中：四电极体脂秤显示第一指定区域的区域光圈，区域光圈指示被检测人员站立在第一指定区域内。四电极体脂秤确定被检测人员是否站立在第一指定区域内，若否，则根据被检测人员的实际站立位置和第一指定区域，通过显示界面中第二提示信息提示被检测人员调整站立位置至第一指定区域内。

具体的，若被检测人员的双脚位置在第一指定区域的偏正后方，则第二提示信息为向上箭头；若被检测人员的双脚位置在第一指定区域的偏正前方，则第二提示信息为向下箭头；若被检测人员的双脚位置在第一指定区域的偏正左方，则第二提示信息为向右箭头；若被检测人员的双脚位置在第一指定区域的偏正右方，则第二提示信息为向左箭头；若被检测人员的双脚位置在第一指定区域的偏右后方，则第二提示信息为向左上箭头；若被检测人员的双脚位置在第一指定区域的偏右前方，则第二提示信息为向左下箭头；若被检测人员的双脚位置在第一指定区域的偏左后方，则第二提示信息为向右上箭头；若被检测人员的双脚位置在第一指定区域的偏左前方，则第二提示信息为向右下箭头。

此外，还可以语音提示“请站立在体脂秤中间位置”。

示例性的，如图16示例性示出被检测人员双脚站立在四电极体脂秤上的位置，四电极体脂秤在显示界面中显示第二提示信息为向右上箭头，指示被检测人员向右前方移动。

需要说明的是，上述实施例虽然执行三次验证流程，但实际应用，四电极体脂秤也可以仅执行其中的一次或两次验证，在验证结束之后开始测量。

第二种情况，体脂测量设备为八电极体脂秤。

首先对八电极体脂秤的测量原理说明如下：

如图17为本申请示例性提供的一种八电极体脂秤的示意图，该八电极体脂秤设置有手柄，八电极体脂秤的秤体和手柄上均设置有4个电极，示例性的，如图17中，秤体中四个虚线圆为设置在秤体中的四个电极，手柄中四个虚线圆为设置在手柄中的四个电极。被检测人员双脚踩在秤体上，双脚的前脚掌接触秤体中2个电极，双脚的后脚掌接触秤体中另外2个电极，同时，被检测人员双手握住手柄，双手的前手掌接触手柄中2个电极，双手的后手掌接触手柄中另外2个电极。

如图18为本申请示例性提供的八电极体脂秤检测人体阻抗的原理示意图，八电极体脂秤可以在人体内形成6种电流回路：(a)为双腿之间电流回路，(b)为双臂之间电流回路，(c)为左臂、躯干、左腿之间电流回路，(d)为右臂、躯干、左腿之间电流回路，(e)为右臂、躯干、右腿之间电流回路，(f)为左臂、躯干、右腿之间电流回路。

八电极体脂秤分别测量双腿之间电流回路对应的电压，双臂之间电流回路对应的电压，左臂、躯干、左腿之间电流回路对应的电压，右臂、躯干、左腿之间电流回路对应的电压，右臂、躯干、右腿之间电流回路对应的电压，以及左臂、躯干、右腿之间电流回路对应的电压，进一步计算得到下半身阻抗、上半身阻抗、左半身阻抗、右上左下半身阻抗、右半身阻抗、左上右下半身阻抗。

然后八电极体脂秤根据下半身阻抗、上半身阻抗、左半身阻抗、右上左下半身阻抗、右半身阻抗、左上右下半身阻抗，确定左上肢阻抗，右上肢阻抗，左下肢阻抗，右下肢阻抗，躯干阻抗，根据上述各节段阻抗确定全身体成分信息和各节段体成分信息。

需要说明的是，在使用八电极体脂秤时，可以选择不使用手柄，只使用秤体上的四个电极，此时八电极体脂秤等效于四电极体脂秤，只能测量下半身阻抗，具体实现可参照上述第一种情况中四电极体脂秤的人体成分测量方法。

但八电极体脂秤可能存在不正确地使用手柄的问题，比如，由于手柄电极接触面积小、用户手臂姿势不正确、握姿不正确、抓握不紧等原因，导致八电极体脂秤测量得到的上半身阻抗、左半身阻抗、右上左下半身阻抗、右半身阻抗、左上右下半身阻抗不准确，进而影响确定出的全身体成分信息和各节段体成分信息的准确度。

基于此，本申请提供一种调整方法，该调整方法可以包括基于双脚接触信息的调整方法和基于双手接触信息的调整方法，其中基于双脚接触信息的调整方法可参照上述图11至图16相关实施例中四电极体脂秤中基于双脚接触信息的调整方法的实现方式。如下，详细说明基于双手接触信息的调整方法。

如图19示例性示出一种调整方法的流程示意图，该流程中：

步骤1901，八电极体脂秤获取被检测人员的双手接触信息。

双手接触信息包括握柄姿势信息和/或握柄位置信息，其中握柄姿势信息比如握柄面积信息、手柄绳长信息。

握柄面积信息可以为双手和手柄的接触面积，所述握柄面积信息指示所述测量目标的双手与所述体脂测量设备的手柄接触面积大于面积阈值，也即握柄面积信息用于指示被检测人员的双手姿势是否正确。

手柄绳长信息可以是八电极体脂秤中手柄从秤体拉出时连接在手柄上的绳子被拉出的长度，手柄绳长信息用于指示被检测人员的双臂姿势是否正确。

握柄位置信息用于指示被检测人员双手是否握住手柄的指定测量区域(也可称为推荐区域或指定区域)，指定测量区域中包括如图17所示的手柄中的四个电极，从而可以较准确测量上半身相关阻抗，为方便描述如下称为第二指定区域。

示例性的，八电极体脂秤可以通过如图3中压力测量模块211检测握柄面积信息、手柄绳长信息、握柄位置信息。该压力测量模块211可以设置于手柄和秤体中。

示例性的，如图20为本申请提供的一种八电极体脂秤检测被检测人员的双手接触信息的示意图，示例性的，如图20中被检测人员的双手握在第二指定区域中，八电极体脂秤的手柄可以检测出被检测人员的握柄面积信息、手柄绳长信息和握柄位置信息。

步骤1902，八电极体脂秤确定被检测人员的双手接触信息是否符合双手预设要求，若是，则执行步骤1903，否则执行步骤1904。

八电极体脂秤确定被检测人员的双手接触信息是否符合双手预设要求，包括：八电极体脂秤确定被检测人员的握柄姿势信息是否符合第三预设要求。或确定被检测人员的握柄位置信息是否符合第四预设要求。或确定被检测人员的握柄姿势信息是否符合第三预设要求，以及被检测人员的握柄位置信息是否符合第四预设要求。

其中，第三预设要求包括双手姿势正确，具体可以是握柄面积信息大于面积阈值，第三预设要求还包括双臂姿势正确，具体可以是双臂与身体呈预设角度区间，手柄绳长信息在预设绳长区间之内。第四预设要求包括被检测人员的双手握在第二指定区域中。

相当于说，所述双手接触信息符合预设要求包括下述中的至少一项：所述握柄面积信息指示所述测量目标的双手与所述体脂测量设备的手柄接触面积大于面积阈值；所述手柄绳长信息指示所述体脂测量设备的手柄绳长在预设绳长区间之内；所述握柄位置信息指示所述测量目标的双手握在所述体脂测量设备的手柄的第二指定区域中。

步骤1903，八电极体脂秤开始测量。

具体测量方式可参照如图17、图18相关实施例，此处不再赘述。

步骤1904，八电极体脂秤提示被检测人员调整双手接触信息。

示例性的，八电极体脂秤若确定被检测人员的握柄姿势信息不符合第三预设要求，则提示被检测人员调整握柄姿势。八电极体脂秤若确定被检测人员的握柄位置信息不符合第四预设要求，则提示被检测人员调整握柄位置。八电极体脂秤可以通过语音和/或界面显示提示被检测人员调整握柄姿势或握柄位置。

结合如上实施例，本申请提供一种具体调整方法。八电极体脂秤可以依次验证被检测人员的双手姿势是否正确、双臂姿势是否正确、双手是否握在第二指定区域中。本申请中，不限定三个验证步骤的先后顺序，八电极体脂秤在确定前一个步骤验证通过后，可以执行下一步骤中的验证，也即，八电极体脂秤也可以依次验证被检测人员的双臂姿势是否正确、双手姿势是否正确、双手握在第二指定区域中，或者其他顺序。

示例性的，可以有如图21所示流程：

步骤2101，八电极体脂秤确定被检测人员双手握住手柄。

步骤2102，八电极体脂秤确定被检测人员的双手姿势是否正确。若是则执行步骤2103，否则执行步骤2106。具体的，八电极体脂秤确定被检测人员的双手的接触面积，若确定双手的接触面积不大于面积阈值，则确定被检测人员的双手姿势不正确，若确定双手的接触面积大于面积阈值，则确定被检测人员的双手姿势正确。

步骤2103，八电极体脂秤确定被检测人员的双臂姿势是否正确。若是则执行步骤2104，否则执行步骤2107。具体的，八电极体脂秤确定手柄绳长信息，若手柄绳长信息在预设绳长区间之内，则确定被检测人员的双臂姿势正确，若手柄绳长信息未在预设绳长区间之内，则确定被检测人员的双臂姿势不正确。

请参照如图22为本申请示例性提供的一种八电极体脂秤确定被检测人员的手臂是否远离身体的示意图，八电极体脂秤的手柄绳长处设置有一个计数器，该计数器用于测量抽出绳子的长度。八电极体脂秤可以根据用户的身高和预设角度区间，确定双臂姿势正确时抽出绳子的绳子长度区间，然后确定抽出绳子的长度是否在长度区间范围内，若是，则确定被检测人员的双臂姿势正确，否则确定被检测人员的双臂姿势不正确。

步骤2104，八电极体脂秤确定被检测人员的双手是否握在第二指定区域中，若是，则执行步骤2105，否则执行步骤2108。

具体的，第二指定区域包括左手指定区域和右手指定区域，比如图20中两个椭圆分别为左手指定区域和右手指定区域。八电极体脂秤确定被检测人员的双手是否握在第二指定区域中，包括，八电极体脂秤确定被检测人员的左手是否握在左手指定区域内，以及确定被检测人员的右手是否握在右手指定区域内。八电极体脂秤可以根据左手和手柄的接触区域，确定被检测人员的左手是否握在左手指定区域内，以及根据右手和手柄的接触区域，确定被检测人员的右手是否握在右手指定区域内。

步骤2105，八电极体脂秤开始测量。

步骤2106，八电极体脂秤通过语音和/或界面提示被检测人员调整双手姿势。语音提示比如“请将双手正确握住手柄”或“请将双手握紧手柄”。

步骤2107，八电极体脂秤通过语音和/或界面提示被检测人员调整双臂姿势。语音提示比如“请将双臂远离身体”或“请调整手臂角度”。

步骤2108，八电极体脂秤通过语音和/或界面提示被检测人员双手握在第二指定区域中。语音提示比如“请握住手柄的正确位置”。

界面提示比如在显示屏中通过动画引导被检测人员握住第二指定区域。示例性的，八电极体脂秤的手柄上设置有显示界面，显示界面中显示第三提示信息，第三提示信息可以包括左手提示信息和右手提示信息，左手提示信息包括向左箭头(指示被检测人员的左手向左方移动)和向右箭头(指示被检测人员的左手向右方移动)，右手提示信息包括向左箭头(指示被检测人员的右手向左方移动)和向右箭头(指示被检测人员的右手向右方移动)。

示例性的，如图23为本申请示例性示出的一种八电极体脂秤确定被检测人员是否握住第二指定区域的流程示意图，具体流程中：八电极体脂秤确定被检测人员握住手柄，在手柄的显示界面上显示针对左手指定区域和右手指定区域的区域光圈，针对左手指定区域的区域光圈指示被检测人员的左手握在左手指定区域内，针对右手指定区域的区域光圈指示被检测人员的右手握在右手指定区域内。八电极体脂秤确定被检测人员的左手和右手是否均握在对应指定区域内，若否，则根据被检测人员的实际握住位置和指定区域，通过显示界面中第三提示信息提示被检测人员调整左手和/或右手的握住位置至对应的指定区域。

具体的，若被检测人员的左手位置在左手指定区域的偏左方，则左手提示信息为向右箭头；若被检测人员的左手位置在左手指定区域的偏右方，则左手提示信息为向左箭头；

若被检测人员的右手位置在右手指定区域的偏左方，则右手提示信息为向右箭头；若被检测人员的右手位置在右手指定区域的偏右方，则右手提示信息为向左箭头。

此外，八电极体脂秤还可以通过语音提示被检测人员，语音提示比如“请握住手柄的正确位置”，或“将左手握住手柄左边区域光圈中，将右手握住手柄右边区域光圈中”，或其它语音提示信息。

需要说明的是，在上述实施例中，八电极体脂秤虽然执行三次验证流程，但实际应用中，八电极体脂秤也可以仅执行其中的一次或两次验证，在验证结束之后开始测量。

上述示例性示出八电极体脂秤基于双脚接触信息的调整方法和基于双手接触信息的调整方法，本申请中，八电极体脂秤还可以将双脚接触信息和双手接触信息结合起来，调整被检测人员的姿势或位置。

具体的，可参照如图24中流程：

步骤2401，八电极体脂秤获取被检测人员的接触信息。其中，接触信息包括双脚接触信息和/或双手接触信息。

步骤2402，八电极体脂秤判断被检测人员的接触信息是否符合预设要求，若是则转向步骤2404，否则转向步骤2403。具体可以是判断被检测人员的双脚接触信息是否符合双脚预设要求，和/或，判断被检测人员的双手接触信息是否符合双手预设要求。

步骤2403，八电极体脂秤通过语音和/或界面提示被检测人员调整姿势。步骤2404，八电极体脂秤开始测量。

该申请实施例中具体方式已在其他实施例中说明，此处不再赘述。

此外，本申请中，八电极体脂秤还可以在确定人体成分信息时进一步增加第二类个人信息，第二类个人信息可以由被检测人员携带的手环获取到，比如被检测人员的运动信息(比如当日运动量、当前运动强度)、睡眠信息(比如睡眠质量、入睡时长)、饮食信息、心脏信息(比如心率)等。第二类个人信息可以用在上述八电极体脂秤测量相关实施例中，对各节段体成分信息以及全身体成分信息进行矫正。

本申请实施例中，八电极体脂秤在确定出被检测人员的全身体成分、各节段体成分之后，还可以根据被检测人员的全身体成分、各节段体成分确定被检测人员的肢体平衡指标。然后根据被检测人员的肢体平衡指标确定被检测人员的均衡结果，并给予被检测人员相关锻炼建议。具体可参照第一种情况的说明。

第三种情况，体脂测量设备为可穿戴设备。

首先对可穿戴设备的测量原理说明如下：

可穿戴设备包括四个电极，一个示例中，人体的双手同时接触四个电极，具体的，人体的左手同时接触其中两个电极，人体的右手同时接触其中另两个电极，形成如图18中(b)所示的电流回路，得到人体的上半身阻抗。

另一个示例中，人体的一只手和一只脚同时接触四个电极，具体的，人体的左手同时接触其中两个电极，人体的左脚同时接触其中另两个电极，形成如图18中(c)所示的电流回路，得到人体的左半身阻抗；

或人体的右手同时接触其中两个电极，人体的左脚同时接触其中另两个电极，形成如图18中(d)所示的电流回路，得到人体的右上左下半身阻抗；

或人体的右手同时接触其中两个电极，人体的右脚同时接触其中另两个电极，形成如图18中(e)所示的电流回路，得到人体的右半身阻抗；

或人体的左手同时接触其中两个电极，人体的右脚同时接触其中另两个电极，形成如图18中(f)所示的电流回路，得到人体的左上右下半身阻抗。

示例性的，可穿戴设备为智能手环，如图25中(a)所示，智能手环的侧边放置两个电极，分别为电极1和电极2。如图25中(b)所示，智能手环的与人体皮肤接触的位置(智能手环底部)放置另两个电极，分别为电极3和电极4。

如图26为本申请示例性提供的被检测人员佩戴可穿戴设备的示意图，示例性的，如图26中(a)，该可穿戴设备可以是智能手环，被检测人员将智能手环佩戴于左手上时，智能手环的电极3和电极4接触被检测人员的左手手腕处，被检测人员右手的手指捏住电极1和电极2，从而形成如图18中(b)所示的电流回路。智能手环可以测量上半身阻抗。此例子中，可以将对应的测量方式称为是双手方式。

再示例性的，如图26中(b)，该可穿戴设备可以是智能脚环，被检测人员将智能脚环佩戴于左脚上，智能脚环的电极3和电极4接触被检测人员的左脚脚腕处，被检测人员右手的手指捏住电极1和电极2，从而形成如图18中(d)所示的电流回路。智能脚环可以测量右上左下半身阻抗。此例子中，可以将对应的测量方式称为是手脚方式。

如图26仅为本申请示例性示出的佩戴方式，被检测人员还可以将可穿戴设备佩戴于其他位置上，比如右脚，则可穿戴设备的电极3和电极4接触被检测人员的右脚脚腕，被检测人员左手的手指捏住电极1和电极2。可穿戴设备可以测量左上右下半身阻抗。此例子中，也可以将对应的测量方式称为是手脚方式。

示例性的，测量方式为手脚方式时，可以包括第一手脚方式、第二手脚方式、第三手脚方式和第四手脚方式，分别对应如图18中(c)至(f)四种电流回路，以及分别对应左半身阻抗、右上左下半身阻抗、右半身阻抗、左上右下半身阻抗。

基于上述描述，本申请提供一种人体成分测量方法，可参照如图27示出的流程图。

步骤2701，可穿戴设备获取被检测人员的测量信息。测量信息包括体重信息测量方式、阻抗信息。其中被检测人员的体重信息可以是由体脂秤测量得到，该体重信息可以是体脂秤直接发送至可穿戴设备，或者由体脂秤经中间设备转发。

一个示例中，可穿戴设备为智能手环，中间设备为用户手机，体脂秤将测量得到的体重信息发送至用户手机，随后智能手环与用户手机同步用户数据，用户数据中包括被检测人员的体重信息。此外，用户数据中还可以包括被检测人员的第一类个人信息比如年龄、身高、性别、体重等。

阻抗信息为可穿戴设备通过测量被检测人员的第一节段获取到的，测量方式与第一节段相关联。比如，测量方式为第一手脚方式，第一节段包括左上肢、躯干和左下肢，阻抗信息为左半身阻抗。再比如，测量方式为第二手脚方式，第一节段包括右上肢、躯干和左下肢，阻抗信息为右上左下半身阻抗。再比如，测量方式为双手方式，第一节段包括左上肢和右上肢，阻抗信息为上半身阻抗。

本申请中，测量方式可以是由可穿戴设备中传感器模块识别得到。或也可以基于历史测量数据根据测量数据的差异性进行测量方式的识别。

步骤2702，可穿戴设备根据被检测人员的体重信息、测量方式和阻抗信息，确定被检测人员的各节段体成分信息。

基于不同的测量方式，可以对应不同的体成分计算模型，比如，第一手脚方式对应体成分算法模型1，第二手脚方式对应体成分算法模型2，第三手脚方式对应体成分算法模型3，第四手脚方式对应体成分算法模型4，双手方式对应体成分算法模型5。

第一个示例中，若测量方式为第一手脚方式，则可穿戴设备可以基于被检测人员的体重信息、阻抗信息、第一类个人信息，以及体成分算法模型1，确定被检测人员的各节段体成分信息。若测量方式为双手方式，则可穿戴设备可以基于被检测人员的体重信息、阻抗信息、第一类个人信息，以及体成分算法模型5，确定被检测人员的各节段体成分信息。其他测量方式类似，不再赘述。

第二个示例中，若测量方式为第一手脚方式，则可穿戴设备可以基于被检测人员的体重信息、阻抗信息、第一类个人信息，先确定第一节段体成分信息，然后将体重信息、阻抗信息和测量目标的第一节段体成分信息，输入至体成分算法模型1中，得到被检测人员的其它各节段体成分信息。若测量方式为双手方式，则可穿戴设备可以基于被检测人员的体重信息、阻抗信息、第一类个人信息，先确定第一节段体成分信息，然后将体重信息、阻抗信息和测量目标的第一节段体成分信息，输入至体成分算法模型5中，得到被检测人员的其它各节段体成分信息。

步骤2703，可穿戴设备获取被检测人员的第二类个人信息。其中，第二类个人信息比如被检测人员的当前的运动信息(包括当日运动量、运动强度)、睡眠信息(睡眠质量、入睡时长)、饮食信息、心脏信息比如心率。第二类个人信息可以由可穿戴设备持续监控被检测人员得到，示例性的，可穿戴设备为智能手环，被检测人员持续佩戴智能手环，智能手环即可以获得被检测人员的第二类个人信息。

步骤2704，可穿戴设备根据第二类个人信息，对被检测人员的各节段体成分信息进行矫正。

可穿戴设备基于被检测人员的当日运动量、运动强度、睡眠信息、心脏信息、饮食信息等，对被检测人员的各节段体成分进行校正，得到校正后的被检测人员的各节段体成分。

可选的，可以在可穿戴设备的显示界面显示被检测人员的各节段体成分信息，和/或，被检测人员的肢体均衡指标。该实施例可以具体参照如图8、图9、图10相关实施例。

该实现方式中，可穿戴设备不仅可以确定各节段体成分信息和/或被检测人员的肢体均衡指标，还可以基于相应的智能化建议，在运动健身时，设置个性化的健身方案，基于可穿戴设备记录的运动详情信息及消耗的卡路里等对当前的锻炼效果进行评估等，同时还可以根据基础代谢率及身体质量指数(body mass index，BMI)等结果进行饮食建议等。

示例性的，参照如图28中，可穿戴设备可以将测量信息、第一类个人信息和第二类个人信息输入至对应体成分计算模型中，得到被检测人员的各节段体成分信息和肢体均衡指标，并在可穿戴设备的显示界面中显示。

本申请中，采用可穿戴设备确定被检测人员内的体成分信息，测量方便，且可穿戴设备一般可以与单一用户相关联，可持续监控用户的第二类个人信息，得到较为准确的人体成分信息。进一步的，可佩戴设备可以基于当前人体成分信息，为用户提供人体健康状态评估及个性化生活及健身建议等，有助于实现较好的用户体验。

本文中描述的各个实施例可以为独立的方案，也可以根据内在逻辑进行组合，这些方案都落入本申请的保护范围中。

上述本申请提供的实施例中，分别从各个设备之间交互的角度对本申请实施例提供的方法进行了介绍。为了实现上述本申请实施例提供的方法中的各功能，体脂测量设备可以包括硬件结构和/或软件模块，以硬件结构、软件模块、或硬件结构加软件模块的形式来实现上述各功能。上述各功能中的某个功能以硬件结构、软件模块、还是硬件结构加软件模块的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。

本申请实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理器中，也可以是单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

基于上述内容和相同构思，图29为本申请的提供的可能的体脂测量设备的结构示意图，该体脂测量设备可以是上述方法实施例中体脂测量设备，可以用于实现上述方法实施例中体脂测量设备的功能，因此也能实现上述方法实施例所具备的有益效果。

在本申请中，该体脂测量设备可以是如图2所示的体脂测量设备210，还可以是应用于体脂测量设备的模块(如芯片)。

如图29所示，该体脂测量设备包括一个或多个处理器2901、存储器2902、传感器2903、收发器2904以及一个或多个计算机程序2905；上述各器件可以通过一个或多个通信总线2906连接。尽管未示出，体脂测量设备还可以包括更多器件，例如显示器、扬声器等等。

其中所述一个或多个计算机程序2905被存储在所述存储器2902中，所述一个或多个计算机程序2905包括指令，当所述指令被所述一个或多个处理器2901调用执行时，使得所述体脂测量设备执行以下步骤：控制所述传感器2903通过测量测量目标的第一节段获取所述测量目标的阻抗信息；控制所述传感器2903或所述收发器2904获取所述测量目标的体重信息；根据所述体重信息和所述阻抗信息，确定所述测量目标的第一节段体成分信息；根据所述体重信息、所述阻抗信息和所述测量目标的第一节段体成分信息，确定所述测量目标的第二节段体成分信息。

在一种可能的实现方式中，所述阻抗信息包括第一阻抗和第二阻抗，所述第一阻抗为所述体脂测量设备控制所述传感器2903通过第一频率的测量信号测量所述第一节段获取到的；所述第二阻抗为所述体脂测量设备控制所述传感器2903通过第二频率的测量信号测量所述第一节段获取到的，所述第一频率小于所述第二频率。

在一种可能的实现方式中，所述第一频率为50kHz，所述第二频率为250kHz。

在一种可能的实现方式中，所述测量目标的第二节段体成分信息满足如下关系式：

AM＝α₁Z₁+α₂Z₂+α₃W+α₄H+α₅Age+α₆G+α₇LM+α₀

其中，AM为第二节段体成分信息；Z₁为第一阻抗，α₁为第一阻抗的加权系数；Z₂为第二阻抗，α₂为第二阻抗的加权系数；W为所述体脂测量设备控制所述传感器2903或所述收发器2904获取的所述测量目标的体重信息，α₃为体重信息的加权系数；H为所述体脂测量设备控制所述收发器2904获取的所述测量目标的身高信息，α₄为身高信息的加权系数；Age为所述体脂测量设备控制所述收发器2904获取的所述测量目标的年龄信息，α₅为年龄信息的加权系数；G为所述体脂测量设备控制所述收发器2904获取的所述测量目标的性别信息，G取值为1或0，α₆为性别信息的加权系数；LM为第一节段体成分信息，α₇为第一节段体成分信息的加权系数；α₀为常量。

在一种可能的实现方式中，当所述指令被所述一个或多个处理器2901调用执行时，还使得所述体脂测量设备执行以下步骤：根据所述体重信息和所述体重信息的加权系数、所述阻抗信息和所述阻抗信息的加权系数，确定所述测量目标的全身体成分信息；以及根据所述测量目标的全身体成分信息、所述第一节段体成分信息和所述第二节段体成分信息，确定所述测量目标的第三节段体成分信息。

在一种可能的实现方式中，所述体脂测量设备为四电极体脂秤，所述第一节段体成分信息包括左下肢体成分信息和/或右下肢体成分信息；所述第二节段体成分信息包括左上肢体成分信息和/或右上肢体成分信息；所述第三节段体成分信息包括躯干体成分信息。

在一种可能的实现方式中，当所述指令被所述一个或多个处理器2901调用执行时，还使得所述体脂测量设备执行以下步骤：根据所述全身体成分信息、所述第一节段体成分信息、所述第二节段体成分信息和所述第三节段体成分信息，确定所述测量目标的肢体均衡指标。

在一种可能的实现方式中，还包括显示器；当所述指令被所述一个或多个处理器2901调用执行时，还使得所述体脂测量设备执行以下步骤：控制所述显示器显示如下任一项或多项：所述测量目标的第一节段体成分信息、第二节段体成分信息、第三节段体成分信息、全身体成分信息、肢体均衡指标、与所述肢体均衡指标相对应的锻炼建议。

在一种可能的实现方式中，所述体脂测量设备为可穿戴设备，所述测量信息还包括测量方式，所述测量方式与所述第一节段相对应；当所述指令被所述一个或多个处理器2901调用执行时，还使得所述体脂测量设备执行以下步骤：将所述体重信息、所述阻抗信息和所述测量目标的第一节段体成分信息，输入至所述测量方式相对应的体成分算法模型中，得到所述测量目标的第二节段体成分信息。

在一种可能的实现方式中，当所述指令被所述一个或多个处理器2901调用执行时，还使得所述体脂测量设备执行以下步骤：控制所述传感器2903获取所述测量目标与所述体脂测量设备的接触信息，所述接触信息包括所述体脂测量设备与所述测量目标的双手接触信息和/或双脚接触信息；确定所述测量目标的接触信息符合预设要求。

在一种可能的实现方式中，所述双脚接触信息包括双脚间距信息、双脚压力信息和站立位置信息；所述双脚接触信息符合预设要求包括下述中的至少一项：所述双脚间距信息指示所述测量目标的双脚间距大于距离阈值；所述双脚压力信息指示所述测量目标的双脚之间压力差不大于压力差阈值；所述站立位置信息指示所述测量目标的双脚站立在所述体脂测量设备的第一指定区域中。

在一种可能的实现方式中，所述双手接触信息包括握柄面积信息、手柄绳长信息和握柄位置信息；所述双手接触信息符合预设要求包括下述中的至少一项：所述握柄面积信息指示所述测量目标的双手与所述体脂测量设备的手柄接触面积大于面积阈值；所述手柄绳长信息指示所述体脂测量设备的手柄绳长在预设绳长区间之内；所述握柄位置信息指示所述测量目标的双手握在所述体脂测量设备的手柄的第二指定区域中。

在一种可能的实现方式中，所述体脂测量设备为四电极体脂秤，所述接触信息包括所述双脚接触信息；或所述体脂测量设备为八电极体脂秤，所述接触信息包括所述双手接触信息和所述双脚接触信息。

基于上述内容和相同构思，一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机程序或指令，当计算机程序或指令被计算机执行时，实现上述图6至图28中所示的方法实施例中的任意一种方法。

基于上述内容和相同构思，本申请提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序或指令，当该计算机程序或指令被计算机执行时，实现上述图6至图28中所示的方法实施例中的任意一种方法。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (21)

1.一种人体成分测量方法，其特征在于，包括：

可穿戴设备获取测量目标的测量信息，所述测量信息中包括体重信息、测量方式、阻抗信息，所述阻抗信息为通过测量所述测量目标的第一节段获取到的，所述测量方式与所述第一节段相对应；

所述可穿戴设备根据所述体重信息和所述阻抗信息，确定所述第一节段体成分信息；

所述可穿戴设备将所述体重信息、所述阻抗信息和所述第一节段体成分信息，输入至与所述测量方式对应的体成分算法模型中，确定所述测量目标的第二节段体成分信息；

所述可穿戴设备获取所述测量目标的第二类个人信息，根据所述第二类个人信息，对所述测量目标的第一节段体成分信息和第二节段体成分信息进行矫正；其中，所述第二类个人信息包括如下中一项或多项：运动信息、睡眠信息、饮食信息、心脏信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可穿戴设备根据所述体重信息和所述阻抗信息，确定所述第一节段体成分信息，包括：

所述可穿戴设备根据所述体重信息、所述阻抗信息、第一类个人信息，确定所述第一节段体成分信息；所述第一类个人信息包括如下中一项或多项：性别、年龄、身高、三围。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可穿戴设备包括第一电极、第二电极、第三电极和第四电极；

所述第一电极和所述第二电极与所述测量目标的一只手的手腕接触，所述第三电极和所述第四电极与所述测量目标的另一只手的两个手指接触；

所述第一电极和所述第二电极与所述测量目标的一只脚的脚腕接触，所述第三电极和所述第四电极与所述测量目标的一只手的两个手指接触。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

当所述测量方式是双手方式时，所述第一节段包括左上肢和右上肢；

当所述测量方式是第一手脚方式时，所述第一节段包括左上肢、躯干和左下肢；

当所述测量方式是第二手脚方式时，所述第一节段包括右上肢、躯干和左下肢；

当所述测量方式是第三手脚方式时，所述第一节段包括右上肢、躯干和右下肢；

当所述测量方式是第四手脚方式时，所述第一节段包括左上肢、躯干和右下肢。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述阻抗信息包括第一阻抗和第二阻抗，所述第一阻抗为通过第一频率的测量信号测量所述第一节段获取到的；所述第二阻抗为通过第二频率的测量信号测量所述第一节段获取到的，所述第一频率小于所述第二频率。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一频率为50kHz，所述第二频率为250kHz。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测量目标的第二节段体成分信息满足如下关系式：

AM＝α₁Z₁+α₂Z₂+α₃W+α₄H+α₅Age+α₆G+α₇LM+α₀

其中，AM为第二节段体成分信息；Z₁为第一阻抗，α₁为第一阻抗的加权系数；Z₂为第二阻抗，α₂为第二阻抗的加权系数；W为所述可穿戴设备获取的所述测量目标的体重信息，α₃为体重信息的加权系数；H为所述可穿戴设备获取的所述测量目标的身高信息，α₄为身高信息的加权系数；Age为所述可穿戴设备获取的所述测量目标的年龄信息，α₅为年龄信息的加权系数；G为所述可穿戴设备获取的所述测量目标的性别信息，G取值为1或0，α₆为性别信息的加权系数；LM为第一节段体成分信息，α₇为第一节段体成分信息的加权系数；α₀为常量。

8.如权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述可穿戴设备根据所述体重信息和所述体重信息的加权系数、所述阻抗信息和所述阻抗信息的加权系数，确定所述测量目标的全身体成分信息；

所述可穿戴设备根据所述测量目标的全身体成分信息、所述第一节段体成分信息和所述第二节段体成分信息，确定所述测量目标的第三节段体成分信息。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述全身体成分信息、所述第一节段体成分信息、所述第二节段体成分信息和所述第三节段体成分信息，确定所述测量目标的肢体均衡指标。

10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述可穿戴设备在所述可穿戴设备的显示界面上显示如下任一项或多项：所述测量目标的第一节段体成分信息、第二节段体成分信息、第三节段体成分信息、全身体成分信息、肢体均衡指标、与所述肢体均衡指标相对应的锻炼建议。

11.一种可穿戴设备，其特征在于，包括一个或多个处理器、存储器、传感器、收发器以及一个或多个计算机程序；其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中，所述一个或多个计算机程序包括指令，当所述指令被所述一个或多个处理器调用执行时，使得所述可穿戴设备执行以下步骤：

控制所述传感器通过测量测量目标的第一节段获取所述测量目标的阻抗信息；

控制所述传感器或所述收发器获取所述测量目标的体重信息和测量方式，所述测量方式与所述第一节段相对应；

根据所述体重信息和所述阻抗信息，确定所述测量目标的第一节段体成分信息；

将所述体重信息、所述阻抗信息和所述第一节段体成分信息，输入至与所述测量方式对应的体成分算法模型中，确定所述测量目标的第二节段体成分信息；

控制所述传感器获取所述测量目标的第二类个人信息，根据所述第二类个人信息，对所述测量目标的第一节段体成分信息和第二节段体成分信息进行矫正；其中，所述第二类个人信息包括如下中一项或多项：运动信息、睡眠信息、饮食信息、心脏信息。

12.如权利要求11所述的可穿戴设备，其特征在于，所述处理器在根据所述体重信息和所述阻抗信息，确定所述第一节段体成分信息时，具体用于：

根据所述体重信息、所述阻抗信息、第一类个人信息，确定所述第一节段体成分信息；所述第一类个人信息包括如下中一项或多项：性别、年龄、身高、三围。

13.如权利要求11所述的可穿戴设备，其特征在于，所述可穿戴设备包括第一电极、第二电极、第三电极和第四电极；

所述第一电极和所述第二电极与所述测量目标的一只手的手腕接触，所述第三电极和所述第四电极与所述测量目标的另一只手的两个手指接触；

所述第一电极和所述第二电极与所述测量目标的一只脚的脚腕接触，所述第三电极和所述第四电极与所述测量目标的一只手的两个手指接触。

14.如权利要求11所述的可穿戴设备，其特征在于，

当所述测量方式是双手方式时，所述第一节段包括左上肢和右上肢；

当所述测量方式是第一手脚方式时，所述第一节段包括左上肢、躯干和左下肢；

当所述测量方式是第二手脚方式时，所述第一节段包括右上肢、躯干和左下肢；

当所述测量方式是第三手脚方式时，所述第一节段包括右上肢、躯干和右下肢；

当所述测量方式是第四手脚方式时，所述第一节段包括左上肢、躯干和右下肢。

15.如权利要求11所述的可穿戴设备，其特征在于，所述阻抗信息包括第一阻抗和第二阻抗，所述第一阻抗为所述可穿戴设备控制所述传感器通过第一频率的测量信号测量所述第一节段获取到的；所述第二阻抗为所述可穿戴设备控制所述传感器通过第二频率的测量信号测量所述第一节段获取到的，所述第一频率小于所述第二频率。

16.如权利要求15所述的可穿戴设备，其特征在于，所述第一频率为50kHz，所述第二频率为250kHz。

17.如权利要求11所述的可穿戴设备，其特征在于，所述测量目标的第二节段体成分信息满足如下关系式：

AM＝α₁Z₁+α₂Z₂+α₃W+α₄H+α₅Age+α₆G+α₇LM+α₀

其中，AM为第二节段体成分信息；Z₁为第一阻抗，α₁为第一阻抗的加权系数；Z₂为第二阻抗，α₂为第二阻抗的加权系数；W为所述可穿戴设备控制所述传感器或所述收发器获取的所述测量目标的体重信息，α₃为体重信息的加权系数；H为所述可穿戴设备控制所述收发器获取的所述测量目标的身高信息，α₄为身高信息的加权系数；Age为所述可穿戴设备控制所述收发器获取的所述测量目标的年龄信息，α₅为年龄信息的加权系数；G为所述可穿戴设备控制所述收发器获取的所述测量目标的性别信息，G取值为1或0，α₆为性别信息的加权系数；LM为第一节段体成分信息，α₇为第一节段体成分信息的加权系数；α₀为常量。

18.如权利要求11-17中任一项所述的可穿戴设备，其特征在于，当所述指令被所述一个或多个处理器调用执行时，还使得所述可穿戴设备执行以下步骤：

根据所述体重信息和所述体重信息的加权系数、所述阻抗信息和所述阻抗信息的加权系数，确定所述测量目标的全身体成分信息；

以及根据所述测量目标的全身体成分信息、所述第一节段体成分信息和所述第二节段体成分信息，确定所述测量目标的第三节段体成分信息。

19.如权利要求18所述的可穿戴设备，其特征在于，当所述指令被所述一个或多个处理器调用执行时，还使得所述可穿戴设备执行以下步骤：

根据所述全身体成分信息、所述第一节段体成分信息、所述第二节段体成分信息和所述第三节段体成分信息，确定所述测量目标的肢体均衡指标。

20.如权利要求18所述的可穿戴设备，其特征在于，还包括显示器；当所述指令被所述一个或多个处理器调用执行时，还使得所述可穿戴设备执行以下步骤：

控制所述显示器显示如下任一项或多项：所述测量目标的第一节段体成分信息、第二节段体成分信息、第三节段体成分信息、全身体成分信息、肢体均衡指标、与所述肢体均衡指标相对应的锻炼建议。

21.一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计算机执行时，实现如权利要求1至10中任一项所述的方法。