[发明专利]一种基于大数据的羽毛球训练监控评估系统及方法在审

专利信息
申请号: 202010639259.6 申请日: 2020-07-06
公开(公告)号: CN111773651A 公开(公告)日: 2020-10-16
发明(设计)人: 邓辉剑;朱洪峰 申请(专利权)人: 湖南理工学院
主分类号: A63B71/06 分类号: A63B71/06;G06K9/00
代理公司: 长沙楚为知识产权代理事务所(普通合伙) 43217 代理人: 李大为
地址: 414000 湖南*** 国省代码: 湖南;43
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 数据 羽毛球 训练 监控 评估 系统 方法
【说明书】:

发明属于羽毛球训练监控评估技术领域,公开了一种基于大数据的羽毛球训练监控评估系统及方法,所述基于大数据的羽毛球训练监控评估系统包括:训练视频采集模块、生理指数采集模块、主控模块、动作识别模块、动作解析模块、训练方案编辑模块、训练成绩统计模块、训练质量评估模块、云服务模块、显示模块。本发明通过训练成绩统计模块通过统计程序统计羽毛球训练成绩;并用关联规则挖掘算法进行数据分类。本发明通过动作识别模块不需要同时对所有特征数据进行计算,可自动调整类型判断频次,有效减少运算量,保证羽毛球训练动作识别方法实时性;同时通过动作解析模块得到准确的动作解析数据,提高羽毛球训练质量。

技术领域

本发明属于羽毛球训练监控评估技术领域,尤其涉及一种基于大数据的羽毛球训练监控评估系统及方法方法。

背景技术

目前,羽毛球是一项室内、室外都可以进行的体育运动。依据参与的人数,可以分为单打与双打,及新兴的3打3。羽毛球拍由拍面、拍杆、拍柄及拍框与拍杆的接头构成。一支球拍的长度不超过680毫米,其中球拍柄与球拍杆长度不超过41厘米,拍框长度为28厘米,宽为23厘米,随着科学技术的发展,球拍的发展向着重量更轻、拍框更硬、拍杆弹性更好的方向发展。然而,现有基于大数据的羽毛球训练监控评估技术对动作识别运算量大,不能实时对训练动作进行识别;同时现有基于大数据的羽毛球训练监控评估技术,不能准确解析羽毛球运动动作。

通过上述分析,现有技术存在的问题及缺陷为:现有基于大数据的羽毛球训练监控评估技术对动作识别运算量大,不能实时对训练动作进行识别;同时现有基于大数据的羽毛球训练监控评估技术,不能准确解析羽毛球运动动作。

发明内容

针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种基于大数据的羽毛球训练监控评估系统及方法。

本发明是这样实现的,一种基于大数据的羽毛球训练监控评估方法,所述基于大数据的羽毛球训练监控评估方法,包括以下步骤:

步骤一,训练视频采集模块通过摄像器采集羽毛球训练视频,并且生理指数采集模块通过医疗设备采集羽毛球训练运动员的蛋白质、体脂率、维生素、氨基酸、微量元素、激素等生理数据;

步骤二,根据步骤一采集的羽毛球训练视频和羽毛球训练运动员的生理数据,主控模块分别控制训练视频采集模块、生理指数采集模块、动作识别模块、动作解析模块、训练方案编辑模块、训练成绩统计模块、训练质量评估模块、云服务模块、显示模块各个模块正常工作;

步骤三,主控模块控制动作识别模块通过识别程序根据采集的视频识别羽毛球训练动作,动作解析模块通过解析程序对羽毛球训练动作进行解析,训练方案编辑模块通过编辑程序编写羽毛球训练方案;

步骤四,根据羽毛球训练方案进行羽毛球训练,主控模块控制训练成绩统计模块通过统计程序统计羽毛球训练成绩,同时控制训练质量评估模块通过评估程序对羽毛球训练质量进行评估;

第五,在此过程中,主控模块控制显示模块通过显示器显示器采集的羽毛球训练视频、生理指数、动作识别结果、动作解析结果、训练方案、训练成绩统计结果、训练质量评估结果,云服务模块通过云服务器集中大数据资源对羽毛球训练数据进行云处理;

所述动作识别模块识别方法如下:

(1)通过摄像设备采集羽毛球运动动作员的运动动作数据;根据所述运动动作数据计算表征羽毛球运动动作员运动动作状态的第一特征数据,并根据所述第一特征数据,判断所述羽毛球运动动作员处于静止状态还是运动动作状态;

(2)响应于所述羽毛球运动动作员处于运动动作状态,根据所述运动动作数据计算表征羽毛球运动动作员运动动作类型的第二特征数据,并根据所述第二特征数据判断所述羽毛球运动动作员的运动动作类型;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于湖南理工学院,未经湖南理工学院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010639259.6/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top