1.一种健身控制方法，其特征在于，应用于健康管理系统中的移动终端，所述健康管理系统包括所述移动终端、家庭智能摄像头、家庭智能冰箱、家庭智能空调、办公室智能摄像头、办公室办公设备以及车载单元，所述移动终端分别与所述家庭智能摄像头、所述家庭智能冰箱、所述家庭智能空调、所述办公室智能摄像头、所述办公室办公设备以及所述车载单元通信连接；所述方法包括：检测到用户的健身请求指令时，获取当日内的预设历史数据信息，所述预设历史数据信息包括通过所述家庭智能摄像头获取到的用户第一坐立时间和第一坐姿数据、通过所述家庭智能冰箱获取到的用户食物摄入情况、通过所述家庭智能空调获取到的当前室内温度、通过所述办公室智能摄像头获取到的用户第二坐立时间和第二坐姿数据、通过所述办公室办公设备获取到的实际工作时间以及通过所述车载单元获取到的第三坐立时间和第三坐姿数据；

根据所述第一坐立时间、所述第一坐姿数据、所述第二坐立时间、所述第二坐姿数据、所述实际工作时间、所述第三坐立时间和第三坐姿数据，确定用户的肌肉群的疲劳度；

将所述肌肉群的疲劳度、所述用户食物摄入情况、所述当前室内温度作为模型输入，导入预选训练好的健身动作推荐模型，得到推荐的多个健身动作和每个推荐动作的优先级；

根据所述实际工作时间和用户当天的行程预估用户身体综合疲劳度；

调用用户预设的基于身体综合疲劳度计算健身时长的公式；所述公式为：

其中，t为预计健身时长，Tmax为用户设置的最大健身时长，Tmin为用户设置的最小健身时长，p为身体综合疲劳度，p的取值范围为[1，100]，p数值越高代表用户的身体综合疲劳度越高，p0为综合疲劳度阈值；

通过所述公式计算用户预计健身时间；

根据所述用户预计健身时间、所述多个健身动作和所述每个推荐动作的优先级生成本次的参考健身计划；

展示所述参考健身计划，并根据用户针对所述参考健身计划的交互操作确定本次的目标训练计划；

根据用户的开始训练指令启动所述目标训练计划。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一坐立时间、所述第一坐姿数据、所述第二坐立时间、所述第二坐姿数据、所述实际工作时间、所述第三坐立时间和第三坐姿数据，确定用户的肌肉群的疲劳度，包括：根据所述第一坐立时间、所述第一坐姿数据、所述第二坐立时间、所述第二坐姿数据、所述第三坐立时间和第三坐姿数据确定用户的预设肌肉群集合中每个肌肉群的受力时长，所述预设肌肉群集合包括颈部肌肉、肩胛提肌、腰肌、屈髋肌；

根据所述实际工作时间确定用户当日内眼部肌肉的受力时长；

根据所述预设肌肉群集合中每个肌肉群的受力时长以及所述眼部肌肉的受力时长确定用户的肌肉群的疲劳度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一坐立时间、所述第一坐姿数据、所述第二坐立时间、所述第二坐姿数据、所述第三坐立时间和第三坐姿数据确定用户的预设肌肉群集合中每个肌肉群的受力时长，包括：根据所述第一坐立时间、所述第二坐立时间、所述第三坐立时间确定用户的预设肌肉群集合中每个肌肉群的参考受力时长；

根据所述第一坐姿数据、所述第二坐姿数据和所述第三坐姿数据确定所述每个肌肉群的受力时长影响因子；

根据所述每个肌肉群的参考受力时长和所述每个肌肉群的受力时长影响因子，确定每个肌肉群的受力时长。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一坐姿数据、所述第二坐姿数据和所述第三坐姿数据确定所述每个肌肉群的受力时长影响因子，包括：对所述第一坐姿数据、所述第二坐姿数据和所述第三坐姿数据中每个坐姿数据进行肌肉群受力程度分析，得到所述每个坐姿数据下的肌肉群受力程度分析结果；

根据所述每个坐姿数据下的肌肉群受力程度分析结果确定所述每个肌肉群的受力时长影响因子。

5.一种健身控制装置，其特征在于，应用于健康管理系统中的移动终端，所述健康管理系统包括所述移动终端、家庭智能摄像头、家庭智能冰箱、家庭智能空调、办公室智能摄像头、办公室办公设备以及车载单元，所述移动终端分别与所述家庭智能摄像头、所述家庭智能冰箱、所述家庭智能空调、所述办公室智能摄像头、所述办公室办公设备以及所述车载单元通信连接；所述装置包括处理单元和通信单元，所述处理单元，用于检测到用户的健身请求指令时，通过所述通信单元获取当日内的预设历史数据信息，所述预设历史数据信息包括通过所述家庭智能摄像头获取到的用户第一坐立时间和第一坐姿数据、通过所述家庭智能冰箱获取到的用户食物摄入情况、通过所述家庭智能空调获取到的当前室内温度、通过所述办公室智能摄像头获取到的用户第二坐立时间和第二坐姿数据、通过所述办公室办公设备获取到的实际工作时间以及通过所述车载单元获取到的第三坐立时间和第三坐姿数据；以及根据所述第一坐立时间、所述第一坐姿数据、所述第二坐立时间、所述第二坐姿数据、所述实际工作时间、所述第三坐立时间和第三坐姿数据，确定用户的肌肉群的疲劳度；以及将所述肌肉群的疲劳度、所述用户食物摄入情况、所述当前室内温度作为模型输入，导入预选训练好的健身动作推荐模型，得到推荐的多个健身动作和每个推荐动作的优先级；以及，根据所述实际工作时间和用户当天的行程预估用户身体综合疲劳度；

调用用户预设的基于身体综合疲劳度计算健身时长的公式；所述公式为：

其中，t为预计健身时长，Tmax为用户设置的最大健身时长，Tmin为用户设置的最小健身时长，p为身体综合疲劳度，p的取值范围为[1，100]，p数值越高代表用户的身体综合疲劳度越高，p0为综合疲劳度阈值；

通过所述公式计算用户预计健身时间；

以及根据所述用户预计健身时间、所述多个健身动作和所述每个推荐动作的优先级生成本次的参考健身计划；以及展示所述参考健身计划，并根据用户针对所述参考健身计划的交互操作确定本次的目标训练计划；以及根据用户的开始训练指令启动所述目标训练计划。

6.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器、通信接口，以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1‑4任一项所述的方法中的步骤的指令。