[发明专利]一种基于人工智能的运动训练过程控制方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的运动训练过程控制方法，其特征在于，所述方法包括：

获得目标训练人员的生理状态信息和历史运动训练参数；

通过运动训练管理模型对所述生理状态信息和所述历史运动训练参数进行运动分析，获得人员运动训练需求；

基于运动训练专家组对所述人员运动训练需求进行评估，获得人员运动训练方案集合；

构建运动训练知识图谱；

通过所述运动训练知识图谱对所述人员运动训练方案集合中的各训练方案进行评估，获得训练方案评估特征值集合；

基于所述训练方案评估特征值集合对所述人员运动训练方案集合进行方案筛选，获得人员最优运动训练方案；

根据训练反馈指标对所述目标训练人员进行实时训练监测，获得实时训练监测结果；

基于所述实时训练监测结果，对所述人员最优运动训练方案进行动态调整。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得人员运动训练需求，包括：

所述运动训练管理模型包括输入层、训练特征分析层、运动需求评估层、输出层；

将所述生理状态信息和所述历史运动训练参数通过所述输入层，输入至所述训练特征分析层中进行多维度分析，获得运动训练特征分析信息；

基于所述运动需求评估层对所述运动训练特征分析信息进行评估，获得人员运动训练需求；

基于所述输出层对所述人员运动训练需求进行模型输出。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得运动训练特征分析信息，包括：

所述训练特征分析层包括训练强度特征层、训练难度特征层、训练时长特征层；

将所述生理状态信息和所述历史运动训练参数输入至所述训练特征分析层中进行多维度分析，分别获得训练强度特征分析信息、训练难度特征分析信息、训练时长特征分析信息；

基于所述训练强度特征分析信息、训练难度特征分析信息、训练时长特征分析信息，获得所述运动训练特征分析信息。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建运动训练知识图谱，包括：

获得运动训练指标集合，所运动训练指标集合包括训练形式、训练动作、训练时长、训练组数；

对所述运动训练指标集合进行训练属性提取，获得运动训练属性集合；

根据所述运动训练属性集合，获得运动训练属性值集合；

基于所述运动训练属性集合和所述运动训练属性值集合，构建获得所述运动训练知识图谱。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获得运动训练属性集合，包括：

对所述运动训练指标集合进行训练属性提取，获得训练形式属性信息、训练动作属性信息、训练时长属性信息、训练组数属性信息；

基于所述训练形式属性信息、训练动作属性信息、训练时长属性信息、训练组数属性信息进行属性抽取，分别获得训练形式知识属性、训练动作知识属性、训练时长知识属性、训练组数知识属性；

基于所述训练形式知识属性、训练动作知识属性、训练时长知识属性、训练组数知识属性，获得所述运动训练属性集合。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述运动训练属性集合，获得运动训练属性值集合，包括：

根据所述训练形式知识属性、训练动作知识属性、训练时长知识属性、训练组数知识属性，分别获得训练形式知识节点信息、训练动作知识节点信息、训练时长知识节点信息、训练组数知识节点信息；

对所述训练形式知识节点信息、训练动作知识节点信息、训练时长知识节点信息、训练组数知识节点信息中的各节点信息进行特征值赋予，分别获得训练形式知识节点特征值、训练动作知识节点特征值、训练时长知识节点特征值、训练组数知识节点特征值；

基于所述训练形式知识节点特征值、训练动作知识节点特征值、训练时长知识节点特征值、训练组数知识节点特征值，获得所述运动训练属性值集合。