一种基于人工智能的运动训练过程控制方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于人工智能的运动训练过程控制方法及系统，涉及人工智能技术领域，方法包括：将目标训练人员的生理状态信息与历史运动训练参数，输入运动训练管理模型进行运动分析，获得人员运动训练需求后运动训练专家组进行评估，并构建运动训练知识图谱，对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并对人员运动训练方案集合进行方案筛选，根据训练反馈指标对目标训练人员进行实时训练监测，对人员最优运动训练方案进行动态调整，解决了现有技术中对目标训练人员无法生成对应的最优运动训练方案，使得最终人员的训练效果不佳的技术问题，实现了运动训练的全流程、高效管理，提高训练人员的运动训练效果。练人员的运动训练效果。练人员的运动训练效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的运动训练过程控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种基于人工智能的运动训练过程控制方法及系统。

技术介绍

[0002]国家“十四五”规划中明确提出要把人民健康放在优先发展战略地位，努力全方位全周期保障人民健康，要加强体医融合和非医疗健康干预，建立完善针对不同人群、不同环境、不同身体状况的运动处方库，推动形成体医结合的疾病管理与健康服务模式，以人民健康为中心，遵照可充分发挥数字疗法在促进慢病人群健康中的预防、治疗、康复、健康促进等全周期管理作用。
[0003]坚持全民参与、融合共享，加强沟通配合、统一思想，努力推进慢病人群的数字化健康管理服务。慢病远程居家康复数字疗法的研发响应国家政策号召，立足于预防为主，推动从以治病为中心向以健康为中心转变，不断总结经验，共享数据成果，以更好地为人民群众提供全方位、全周期的健康保障，力争探索出具有特色的远程居家数字化康复模式并加以推广。
[0004]目前，我国慢性病总体特征体现为患病人数多、患病时间长、医疗成本高、服务需求大，给我国人民健康和医疗资源带来了严重的威胁和压力，而远程居家康复则是目前国际认可的潜在解决策略之一。国内外多项研究表明，远程居家康复能够有效降低慢病患者的再入院率、死亡率和医疗成本，同时改善和提高慢病患者的生活质量和社会价值，远程居家康复已成为现代慢病预防、治疗和康复的重要组成部分。
[0005]现有技术中对目标训练人员无法生成对应的最优运动训练方案，使得最终人员的训练效果不佳。
专利
技术实现思路

[0006]本申请提供了一种基于人工智能的运动训练过程控制方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的对目标训练人员无法生成对应的最优运动训练方案，使得最终人员的训练效果不佳的技术问题。
[0007]鉴于上述问题，本申请提供了一种基于人工智能的运动训练过程控制方法及系统。
[0008]第一方面，本申请提供了一种基于人工智能的运动训练过程控制方法，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。
[0009]第二方面，本申请提供了一种基于人工智能的运动训练过程控制系统，所述系统包括：人员信息获取模块，所述人员信息获取模块用于获得目标训练人员的生理状态信息和历史运动训练参数；训练需求获取模块，所述训练需求获取模块用于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；训练方案集合获取模块，所述训练方案集合获取模块用于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；图谱构建模块，所述图谱构建模块用于构建运动训练知识图谱；特征值集合获得模块，所述特征值集合获得模块用于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；最优运动训练方案获取模块，所述最优运动训练方案获取模块用于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；实时训练监测结果获取模块，所述实时训练监测结果获取模块用于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；动态调整模块，所述动态调整模块用于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。
[0010]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0011]本申请提供的一种基于人工智能的运动训练过程控制方法，涉及人工智能
，解决了现有技术中对目标训练人员无法生成对应的最优运动训练方案，使得最终人员的训练效果不佳的技术问题，实现了运动训练的全流程、高效管理，提高训练人员的运动训练效果。
附图说明
[0012]图1为本申请提供了一种基于人工智能的运动训练过程控制方法流程示意图；
[0013]图2为本申请提供了一种基于人工智能的运动训练过程控制方法中模型输出流程示意图；
[0014]图3为本申请提供了一种基于人工智能的运动训练过程控制方法中构建运动训练知识图谱流程示意图；
[0015]图4为本申请提供了一种基于人工智能的运动训练过程控制系统结构示意图。
[0016]附图标记说明：人员信息获取模块1，训练需求获取模块2，训练方案集合获取模块3，图谱构建模块4，特征值集合获得模块5，最优运动训练方案获取模块6，实时训练监测结果获取模块7，动态调整模块8。
具体实施方式
[0017]本申请通过提供一种基于人工智能的运动训练过程控制方法，用于解决现有技术中对目标训练人员无法生成对应的最优运动训练方案，使得最终人员的训练效果不佳的技术问题。
[0018]实施例一
[0019]如图1所示，本申请实施例提供了一种基于人工智能的运动训练过程控制方法，该
方法包括：
[0020]步骤S100：获得目标训练人员的生理状态信息和历史运动训练参数；
[0021]具体而言，首先在确定目标训练人员的基础上，对该目标训练人员的生理状态信息以及其历史运动训练参数进行采集，其中目标训练人员的生理状态是指生物机体的机能和各个部分所表现的各种生命现象，所对应的生理状态信息包含但不仅限于体温、睡眠、肌肉、骨骼、控制摄食、新陈代谢以及情绪反应等，其中目标训练人员的历史运动训练参数是指在开始对目标训练人员进行训练之前，目标训练人员所做过的运动训练，其中该运动训练参数包含但不仅限于重复训练法，变换训练法，间歇训练法，竞赛法，综合训练法等，进而为后期实现人员最优运动训练方案作为重要参考依据。
[0022]步骤S200：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；
[0023]具体而言，在上述所获生理状态信息以及所获历史运动训练参数的基础上，将其输入至运动训练管理模型中，其中运动训练管理模型为机器学习中的，可以不断进行自我迭代优化的神经网络模型，所述运动训练管理模型通过训练数据集和监督数据集训练获得，其中，所述训练数据集中的每组训练数据均包括生理状态信息数据与历史运动训练参数数据；所述监督数据集为与所述训练数据集一一对应的运动训练监督数据。
[0024]进一步的，所述运动训练管理模型构建过程为：将训练数据集中每一组训练数据输入运动训练管理模型，通过这组训练数据对应的监督数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
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、...

【专利技术属性】
技术研发人员：马兖，刘卫军，许乃丹，徐耀辉，王柔，郭威，
申请(专利权)人：北京体育大学，
类型：发明
国别省市：