运动训练方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及训练辅助技术领域，公开了一种运动训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据用户的运动画像预测对应的目标运动成绩，获取用户的实际运动成绩，基于目标运动成绩和实际运动成绩生成运动训练策略，并根据运动训练策略对用户进行运动训练。相较于现有技术中通过测量用户一个或多个身体运动参数与相应目标参数之间的对应程度反映用户的运动能力，本发明专利技术基于用户的运动画像预测用户的目标运动成绩，并将用户的实际运动成绩和目标运动成绩进行对比，从而针对用户提出相应的运动训练策略并通过运动训练策略对用户进行训练，解决了无法通过用户的运动测量参数对用户进行针对性训练的问题，提高了用户体验。提高了用户体验。提高了用户体验。

【技术实现步骤摘要】
运动训练方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及训练辅助
，尤其涉及一种运动训练方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002][0003]现有的技术中可以通过电子方式测量学生实际身体运动的一个或多个参数，将一个或多个测量参数与目标身体运动的相应参数进行比较，并基于一个或多个测量参数与相应目标参数之间的对应程度来反映学生的运动能力，并根据这些参数信息了解学生的运动能力中较弱的部分和较强的部分。但这种方式只能通过参数信息将学生的运动能力反映出来，无法通过参考这些参数信息对学生进行针对性的训练并提升学生的体育成绩。因此，如何通过用户的运动测量参数对用户进行针对性训练，提高训练效率成为一个亟待解决的问题。
[0004]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

[0005]本专利技术的主要目的在于提供了一种运动训练方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中无法通过用户的运动测量参数对用户进行针对性训练的技术问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了一种运动训练方法，所述方法包括以下步骤：
[0007]根据用户的运动画像预测对应的目标运动成绩；
[0008]获取所述用户的实际运动成绩；
[0009]基于所述目标运动成绩和所述实际运动成绩生成运动训练策略，并根据所述运动训练策略对所述用户进行运动训练。
[0010]可选地，所述基于所述目标运动成绩和所述实际运动成绩生成运动训练策略，并根据所述运动训练策略对所述用户进行运动训练的步骤，包括：
[0011]在所述实际运动成绩小于所述目标运动成绩时，获取所述用户的运动技巧参数，所述运动技巧参数基于触地时间、垂直步幅比、平均垂直振幅、触地平衡中的至少一个生成；
[0012]根据所述运动技巧参数判断所述用户是否存在技巧缺陷；
[0013]若是，则生成所述用户对应的技巧训练策略；
[0014]将所述技巧训练策略作为运动训练策略，并根据所述运动训练策略对所述用户进行运动训练。
[0015]可选地，所述基于所述目标运动成绩和所述实际运动成绩生成运动训练策略，并根据所述运动训练策略对所述用户进行运动训练的步骤，包括：
[0016]在所述实际运动成绩大于或等于所述目标运动成绩时，生成所述用户对应的体能
训练策略；
[0017]将所述体能训练策略作为运动训练策略，并根据所述运动训练策略对所述用户进行运动训练。
[0018]可选地，所述根据用户的运动画像预测对应的目标运动成绩的步骤，包括：
[0019]在预设映射关系表中查找所述运动画像对应的目标运动成绩，所述预设映射关系表基于神经网络模型和/或机器学习模型预先构建。
[0020]可选地，所述在预设映射关系表中查找所述运动画像对应的目标运动成绩的步骤之前，还包括：
[0021]在测试用户完成运动测试时，生成所述测试用户的测试画像；
[0022]根据所述测试画像和所述测试用户的运动参数建立训练数据；
[0023]在所述训练数据的数量达到预设值时，根据所述训练数据建立训练数据集；
[0024]基于所述训练数据集建立所述测试画像和所述测试用户的目标运动成绩的预设映射关系表。
[0025]可选地，所述在测试用户完成运动测试时，生成所述测试用户的测试画像的步骤，包括：
[0026]在测试用户完成运动测试时，获取所述测试用户的测试技巧参数；
[0027]根据所述测试技巧参数判断所述测试用户是否存在技巧缺陷；
[0028]若否，则根据所述测试用户的运动能力信息生成所述测试用户的测试画像。
[0029]可选地，所述根据用户的运动画像预测对应的目标运动成绩的步骤之前，还包括：
[0030]获取用户的运动能力信息，所述运动能力信息为所述用户的耐力信息、速度信息、力量信息、柔韧性信息以及协调性信息中的至少一个；
[0031]根据所述运动能力信息生成所述用户的运动画像。
[0032]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种运动训练装置，所述装置包括：
[0033]目标预测模块，用于根据用户的运动画像预测对应的目标运动成绩；
[0034]成绩获取模块，用于获取所述用户的实际运动成绩；
[0035]运动分析模块，用于基于所述目标运动成绩和所述实际运动成绩生成运动训练策略，并根据所述运动训练策略对所述用户进行运动训练。
[0036]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种运动训练设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的运动训练程序，所述运动训练程序配置为实现如上文所述的运动训练方法的步骤。
[0037]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有运动训练程序，所述运动训练程序被处理器执行时实现如上文所述的运动训练方法的步骤。
[0038]在本专利技术中，公开了根据用户的运动画像预测对应的目标运动成绩，获取用户的实际运动成绩，基于目标运动成绩和实际运动成绩生成运动训练策略，并根据运动训练策略对用户进行运动训练。相较于现有技术中通过测量用户一个或多个身体运动参数与相应目标参数之间的对应程度反映用户的运动能力，由于本专利技术通过从用户的运动画像中预测用户的目标运动成绩，并将用户的实际运动成绩和目标运动成绩进行对比，从而针对用户提出运行训练策略并通过运动训练策略对用户进行训练，解决了无法通过用户的运动测量参数对用户进行针对性训练的问题，提升了训练效率，进而提高了用户体验。
附图说明
[0039]图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的运动训练设备的结构示意图；
[0040]图2为本专利技术运动训练方法第一实施例的流程示意图；
[0041]图3为本专利技术运动训练方法第二实施例的流程示意图；
[0042]图4为本专利技术运动训练方法第三实施例的流程示意图；
[0043]图5为本专利技术运动训练装置第一实施例的结构框图。
[0044]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0045]应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0046]参照图1，图1为本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的运动训练设备结构示意图。
[0047]如图1所示，该运动训练设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器 (Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘 (Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运动训练方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：根据用户的运动画像预测对应的目标运动成绩；获取所述用户的实际运动成绩；基于所述目标运动成绩和所述实际运动成绩生成运动训练策略，并根据所述运动训练策略对所述用户进行运动训练。2.如权利要求1所述的运动训练方法，其特征在于，所述基于所述目标运动成绩和所述实际运动成绩生成运动训练策略，并根据所述运动训练策略对所述用户进行运动训练的步骤，包括：在所述实际运动成绩小于所述目标运动成绩时，获取所述用户的运动技巧参数，所述运动技巧参数基于触地时间、垂直步幅比、平均垂直振幅、触地平衡中的至少一个生成；根据所述运动技巧参数判断所述用户是否存在技巧缺陷；若是，则生成所述用户对应的技巧训练策略；将所述技巧训练策略作为运动训练策略，并根据所述运动训练策略对所述用户进行运动训练。3.如权利要求1所述的运动训练方法，其特征在于，所述基于所述目标运动成绩和所述实际运动成绩生成运动训练策略，并根据所述运动训练策略对所述用户进行运动训练的步骤，包括：在所述实际运动成绩大于或等于所述目标运动成绩时，生成所述用户对应的体能训练策略；将所述体能训练策略作为运动训练策略，并根据所述运动训练策略对所述用户进行运动训练。4.如权利要求1至3中任一项所述的运动训练方法，其特征在于，所述根据用户的运动画像预测对应的目标运动成绩的步骤，包括：在预设映射关系表中查找所述运动画像对应的目标运动成绩，所述预设映射关系表基于神经网络模型和/或机器学习模型预先构建。5.如权利要求4所述的运动训练方法，其特征在于，所述在预设映射关系表中查找所述运动画像对应的目标运动成绩的步骤之前，还包括：在测试用户完成运动测试时，生成所述测试用户...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑慧敏，杨杰林，
申请(专利权)人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院安徽省人工智能实验室，
类型：发明
国别省市：