一种体能训练考核方法、系统及智能力量训练系统技术方案

本发明专利技术涉及一种体能训练考核方法、系统及智能力量训练系统。解决传统体能训练考核统计方法不能客观定量考核训练者的问题。方法包括基于训练过程数据及考核标准评价每次动作的完成准确率，之后根据个人基本信息、完成标准考核动作次数、心率变化值及面部表情作为考核结果信息，通过精准、定量的统计和分析，得到客观的考核结果，去除了考核时的人为主观影响因素，能够在大规模考核中高效、全面、客观的对训练者考核和排名。智能力量训练系统包括机械训练装置、相关传感器模块、人机交互模块、控制模块及统计分析系统；控制模块获取考核结果信息，统计分析系统接收所有训练者的考核结果信息，对每个人的考核情况计算得分，并根据得分进行排序。进行排序。进行排序。

【技术实现步骤摘要】
一种体能训练考核方法、系统及智能力量训练系统


[0001]本专利技术涉及一种体能训练考核方法及相关系统，具体涉及一种体能训练考核方法、系统及智能力量训练系统。

技术介绍

[0002]针对体能训练结果进行考核的情况在部队、军事、体育院校中普遍存在，常见体能训练的考核统计方法简单粗放，无论是不基于器械完成的训练动作还是基于器械完成的训练动作，都主要以指定动作的完成次数为准，对动作完成的标准和质量仅仅凭借考官判断，较为主观，而对动作完成的速度、位置、时间等因素均未能定量纳入考核评价范围，因此大规模的考核和结果统计中掺杂了人为因素，难以体现客观性，并且考核的结果未体现个人基础身体素质因素，较为片面。

技术实现思路

[0003]为了解决传统体能训练考核统计方法不能客观定量考核训练者的问题，本专利技术提供一种包含个人身体因素在内的综合、公平、客观的体能训练考核方法，同时提供实现该方法的系统及能够实现体能训练考核方法的智能力量训练系统。
[0004]本专利技术的技术方案是提供一种体能训练考核统计方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种体能训练考核统计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、考核开始前，采集训练者的心率值A1；步骤2、提示训练者，按照标准考核动作曲线，重复完成考核动作；步骤3、在训练过程中，按照设定频率采集训练者面部表情；并按设定频率采集训练者拉起负荷的实际位置，获得训练者拉起负荷的实际位置s与时间的曲线s(t)；分析曲线s(t)，提取考核标准参数p和σ，p为每次动作的完成准确率，σ为完成偏差；基于考核标准实时统计训练者完成标准考核动作的次数N；其中，考核标准为p≥x且σ≤y
×
Smax，x、y均为设定值，Smax为标准考核动作曲线中负荷拉起的最大距离；当且仅当训练者每次考核动作均满足考核标准，则认为训练者完成了标准考核动作，将训练者完成标准考核动作的次数加1；否则，认为训练者未完成标准考核动作，当训练者连续i次未完成标准考核动作时，则考核结束；其中i为大于1的自然数；步骤4、采集考核结束时训练者的心率值A2；步骤5、将训练者的个人基本信息、完成标准考核动作次数N、心率变化值ΔA及面部表情作为考核结果信息；其中ΔA＝A2
‑
A1；完成所有训练者的考核结果信息后，对每个人的考核情况计算得分，并根据得分进行排序。2.根据权利要求1所述的体能训练考核统计方法，其特征在于：步骤3中，每次动作的完成准确率p指每个考核动作中，训练者拉起负荷的实际位置s与时间的曲线s(t)在标准考核动作曲线的上限sH(t)曲线和下限sL(t)曲线之间的百分比；其中标准考核动作曲线为随时间变化的要求训练者拉起及放下负荷的最高位置sH(t)曲线和最低位置sL(t)曲线。3.根据权利要求2所述的体能训练考核统计方法，其特征在于：步骤3中，完成偏差σ为完成考核动作过程中不能满足标准考核动作的偏差，通过下式计算：其中，sA(t)为与sH(t)、sL(t)的距离相同的点组成的曲线，sA(t)＝[sH(t)+sL(t)]/2，n为s(t)曲线中不在sH(t)曲线和sL(t)曲线之间的时间点总数量。4.根据权利要求3所述的体能训练考核统计方法，其特征在于：步骤3中训练者面部表情包括轻松、正常、痛苦三种状态；步骤5中，将训练者的个人基本信息、完成标准考核动作次数N、心率变化值ΔA、面部表情为轻松的次数值Th、为正常的次数值Tn、为痛苦的次数值Tp作为考核结果信息。5.根据权利要求4所述的体能训练考核统计方法，其特征在于：步骤3中，x等于0.95，y等于0.1。6.根据权利要求5所述的体能训练考核统计方法，其特征在于，步骤5中，通过下式计算得分：
其中为所有训练者的心率变化值ΔA的平均值。7.一种体能训练考核统计系统，其特征在于：包括存储器及处理器，存储器中存储计算机程序，该计算机程序在处理器中被执行时，实现权利要求1
‑
6任一所述体能训练考核统计方法。8.一种计算机可读存储介质，其特征在于：用于存储程序，程序被执行时实现权利要求1
‑
6任一所述体能训练考核统计方法。9.一种智能力量训练系统，其特征在于：包括智能力量训练设备与统计分析系统；所述智能力量训练设备包括机械训练装置、运动信息传感器模块、生理信息传感器模块、面部信息采集模块、面部表情识别模块、人机交互模块及控制模块；机械训练装置为提供训练负荷并与训练者接触的机械装置；运动信息传感器模块安装在机械训练装置内，用于采集训练负荷信息及按照设定频率采集训练者拉起负荷的实际位置；生理信息传感器模块用于穿戴在训练者的身体上，采集训练者心率；面部信息采集模块安装在机械训练装置上，用于按照设定频率实时采集训练者面部信息；面部表情识别模块安装在机械训练装置上，用于根据面部信息采集模块发送的训练者面部信息，识别训练者面部表情；人机交互模块安装在机械训练装置上，用于提供画面视觉和声音听觉反馈，能够进行触摸操作输入，可接收训练者的基本信息输入；控制模块安装在机械训练装置上，与运动信息传感器模块、生理信息传感器模块、面部信息采集模块、面部表情识别模块、人机交互模块及统计分析系统通讯；控制模块基于考核标准及训练者运动信息传感器反馈、生理信息传感器反馈和面部表情识别模块的反馈数据，计算训练者考核结果信息；并将训练者考核结果信息发送至统计分...

【专利技术属性】
技术研发人员：马瑞，贺琛，王海刚，张斌锋，单丁，张坤，曹冬冬，
申请(专利权)人：中航创世机器人西安有限公司，
类型：发明
国别省市：