The invention provides an artificial intelligence basketball training system based on Python/Java, which mainly includes wearable motion sensors and physiological sensors, mobile phones and computers, in-depth learning software of the system itself, training guidance software for users and cloud center. Through supervised learning to train the system, identify basketball movements and give evaluation. Through unsupervised learning to analyze the basketball movement and give evaluation, through Python/Java programming to build a system, to achieve the purpose of artificial intelligence basketball training.
【技术实现步骤摘要】
基于Python/Java的人工智能篮球训练系统
本专利技术涉及信息
，尤其涉及一种基于Python/Java的人工智能篮球训练系统。
技术介绍
人工智能的发展已经开始渗透到各行各业。经过专利技术人的研究和检索，发现作为篮球训练，已经有专利申请。其中，申请号为201711310325.X的“一种运动数据监测方法和系统”，提供了一种人工智能的检测方法和系统，主要创新点是在人体和靶具上分别安装传感器，来实现智能检测和分析计算；申请号为201620818239.4的“基于物联网的智能篮球训练系统”，提供篮球训练服装和智能篮球分析中心，来实现篮球的辅助训练。然而，作为直接提供人工智能的篮球训练系统的专利技术，未见报道。上述现有技术方案中没有提供对于通用篮球的运动检测方法，对于篮球运动的机器学习系统，以及对篮球动作的识别和评价方法。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种基于Python/Java的人工智能篮球训练系统，用以提供一种利用人工智能技术，解决篮球运动中的相关问题的方案，试图改变当前篮球智能技术的不足，使得目前人工智能在篮球训练领域中的成果得以应用。本专利...
【技术保护点】
1.一种基于Python/Java的人工智能篮球训练系统，其特征在于，包括：人体传感器、终端、系统自身深度学习步骤、系统对用户训练指导步骤以及云中心；所述人体传感器采集用户数据，与所述终端联网，将所述用户数据传输到所述终端；所述云中心采集所述用户数据和过程数据形成大数据并存储。
【技术特征摘要】
1.一种基于Python/Java的人工智能篮球训练系统，其特征在于，包括：人体传感器、终端、系统自身深度学习步骤、系统对用户训练指导步骤以及云中心；所述人体传感器采集用户数据，与所述终端联网，将所述用户数据传输到所述终端；所述云中心采集所述用户数据和过程数据形成大数据并存储。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述人体传感器包括运动传感器，具体包括加速度传感器、陀螺仪传感器和/或磁场传感器；所述运动传感器均包括X、Y、Z三个轴，每个轴都有各自的传感器信号输出；所述运动传感器佩戴在所述用户的手腕和/或脚踝和/或人体指定部位，采集所述用户的运动数据。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述人体传感器还包括生理传感器，所述生理传感器具体包括心电传感器和/或脉搏传感器和/或温度传感器；所述生理传感器佩戴在所述用户的身体上，采集所述用户在运动时的生理数据并传输到所述终端。4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述系统自身深度学习步骤，至少包括以下步骤：P11步骤：将篮球赛训的过程分解为单元动作，根据不同的用户采集所述单元动作的所述运动数据和/或所述生理数据；P12步骤：对于所述P11步骤所采集的数据和所述单元动作，采用监督学习模式做深度学习，得出结果数据1；P13步骤：对于所述P12的所述结果数据1，由篮球裁判给出评价结果1，存储进所述大数据；所述系统对用户训练指导步骤，至少...
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