[发明专利]基于物联网和机器学习的青少年体育专项技能团体训练与评估系统及方法

说明书

本发明涉及动作捕捉识别技术领域，公开了一种基于物联网和机器学习的青少年体育专项技能团体训练与评估系统及方法，包括可穿戴测量传感器，用于采集多项体育项目中的一个或多个测试动作的运动数据；计算机，用于获取多个测试动作标准样本的测试数据，并建立动作轨迹模型；云存储服务器，用于存储标准样本数据库；智能移动终端设备，智能移动终端设备分别与可穿戴测量传感器和云存储服务器无线通信连接，智能移动终端设备通过可穿戴传感器采集多项体育项目的多个测试动作的测试数据，并与标准样本数据库进行比较。本发明的技术方案能够对体育运动技能的准确评估，有助于提高训练水平，并且设备成本低廉，易于使用。

技术领域

本发明涉及动作捕捉识别技术领域，特别涉及一种基于物联网和机器学习的青少年体育专项技能团体训练与评估系统及方法。

背景技术

动作捕捉，又称运动捕捉，技术涉及尺寸测量、物理空间里物体的定位及方位测定等方面可以由计算机直接理解处理的数据。在运动物体的关键部位设置跟踪器，由Motioncapture系统捕捉跟踪器位置，再经过计算机处理后得到三维空间坐标的数据。当数据被计算机识别后，可以应用在动画制作，步态分析，生物力学，人机工程等领域。

体育活动在全世界范围内广受欢迎，适合休闲爱好者通过精英或职业球员。运动员通过肢体摆动以进行许多运动动作(例如，吊球，截击，下落，尖刺，粉碎，发球，清除，返回等)。运动员可以通过惯性传感器捕捉分析他们在运动中使用的一种或多种运动动作(例如，关键，基本和/或经常重复的运动动作)的表现，来寻求改善他们对所选运动的表现。

然而，目前现有的动作捕捉识别系统大多采用的是高速摄像系统，设备通常非常昂贵，因此传统的动作捕捉识别系统的实施和使用成本都很高，无法实时为运动员提供准确的运动学分析。

发明内容

本发明的主要目的是提出一种基于物联网和机器学习的青少年体育专项技能团体训练与评估系统及方法，旨在解决现有的动作捕捉识别系统的实施和使用成本都很高，无法实时为运动员提供准确的运动学分析的技术问题。

为实现上述目的，本发明提出的基于物联网和机器学习的青少年体育专项技能团体训练与评估系统，包括可穿戴测量传感器，所述可穿戴测量传感器内设有惯性测量单元和无线通信模块，所述惯性测量单元用于采集多项体育项目中的一个或多个测试动作的运动数据；

计算机，所述计算机内设有数据处理系统，所述计算机与所述可穿戴测量传感器数据连接，用于获取多个测试动作标准样本的测试数据，并建立动作轨迹模型；从所有数据中提取数据的特征参数，得到标准样本数据库；

云存储服务器，所述云存储服务器与所述计算机数据连接，用于存储标准样本数据库；以及

智能移动终端设备，所述智能移动终端设备分别与所述可穿戴测量传感器和云存储服务器无线通信连接，所述云存储服务器与所述智能移动终端设备数据连接，所述智能移动终端设备通过所述可穿戴传感器采集多项体育项目的多个测试动作的测试数据，并从所有数据中提取数据的特征参数，并将特征参数与标准样本数据库进行比较。

进一步地，所述惯性测量单元包括x轴、y轴、z轴重力加速度传感器和x轴、y轴、z轴陀螺仪角速度传感器。

本发明还提供一种基于物联网和机器学习的青少年体育训练与评估方法，采用上述系统进行，包括以下步骤：

将多项体育项目分别设置多个测试动作，通过可穿戴测量传感器采集多项体育项目的多个测试动作的标准样本数据，并对标准样本数据进行清洗去噪处理，并传输至可计算机；

计算机根据标准样本数据，建立运动轨迹模型，从所有的标准样本数据提取数据的特征参数；得到多项体育项目的多个测试动作的标准样本库；