一种基于深度学习的个性化生成运动训练系统技术方案

本发明专利技术公开的属于运动训练技术领域，具体为一种基于深度学习的个性化生成运动训练系统，包括中央处理单元，数据收集单元与中央处理单元连接，收集运动员的相关数据，特征提取单元与中央处理单元连接，执行使用深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络或变换器模型，对预处理后的数据进行特征提取和表示学习，模型训练单元与中央处理单元连接，根据每个运动员的个人特征和身体指标，设计深度学习模型架构，并使用提取到的特征进行训练，通过使用监督学习的方法，将生成的训练方案作为目标，通过反向传播算法来更新模型的权重和参数，及时调整和优化运动训练，以达到更好的效果和适应个体的变化。果和适应个体的变化。果和适应个体的变化。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的个性化生成运动训练系统


[0001]本专利技术涉及运动训练
，具体为一种基于深度学习的个性化生成运动训练系统。

技术介绍

[0002]在新时期，体育运动已经成为全民活动，竞技色彩越来越浓厚，各种新理念、新技术层出不穷。从根本上而言，体育活动之间的竞争就是科学技术之间的竞争。人们常说“技不如人”，可能就是“科技不如人”。
[0003]如今，我国运动健儿在赛场上屡创佳绩、傲视群雄，很大一部分依赖于教练员和相关人士对运动员的运动训练过程进行科学监控，进而对运动员进行竞技状态调整，从而使运动员能以最佳状态出现在赛场上，获得优异成绩；
[0004]毫无疑问，运动员接受运动训练，旨在不断提高比赛能力，以最佳竞技状态状态出现在赛场上，而运动训练监控可以促使这一目的的顺利实现，所谓运动训练监控，就是综合应用运动学基本理论和实验方法，科学合理地监控、评价运动员各方面的综合素质，比如身体素质、心理素质和技术水平，从而为调整他们的竞技状态提供可靠依据，因此，提供一种基于深度学习的个性化生成运动训练系统。

技术实现思路

[0005]本部分的目的在于概述本专利技术的实施方式的一些方面以及简要介绍一些较佳实施方式。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0006]因此，本专利技术的目的是提供一种基于深度学习的个性化生成运动训练系统，能够根据每个运动员的个人特征和身体指标，设计深度学习模型架构，并使用提取到的特征进行训练，并通过使用监督学习的方法，将生成的训练方案作为目标，通过反向传播算法来更新模型的权重和参数，同时，设置的评估与优化单元能够对生成的训练方案进行评估，例如与专业教练的对比、运动员的反馈等，及时调整和优化运动训练，以达到更好的效果和适应个体的变化。
[0007]为解决上述技术问题，根据本专利技术的一个方面，本专利技术提供了如下技术方案：
[0008]一种基于深度学习的个性化生成运动训练系统，其包括：
[0009]中央处理单元，用于执行作为系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元，对数据分析和挖掘，利用数据分析和挖掘技术对收集到的数据进行处理和分析；
[0010]数据收集单元，与中央处理单元连接，收集运动员的相关数据，包括运动视频、传感器数据及个人特征，并将收集的数据通过预处理模块进行预处理；
[0011]特征提取单元，与中央处理单元连接，用于执行使用深度学习模型，如卷积神经网
络、循环神经网络或变换器模型，对预处理后的数据进行特征提取和表示学习；
[0012]对于运动视频数据，可以使用卷积神经网络提取空间和时间特征，对于传感器数据，可以使用循环神经网络或变换器模型捕捉时序信息；
[0013]模型训练单元，与中央处理单元连接，用于执行根据每个运动员的个人特征和身体指标，设计深度学习模型架构，并使用提取到的特征进行训练，并通过使用监督学习的方法，将生成的训练方案作为目标，通过反向传播算法来更新模型的权重和参数；
[0014]执行单元，与中央处理单元连接，用于执行根据运动员的个人特征和身体指标，使用训练好的个性化模型，通过前向传播算法生成个性化的运动训练方案；
[0015]评估与优化单元，与中央处理单元连接，用于执行对生成的训练方案进行评估，与专业教练的对比、运动员的反馈。
[0016]作为本专利技术所述的一种基于深度学习的个性化生成运动训练系统的一种优选方案，其中：所述预处理模块用于执行对收集到的数据进行预处理，包括视频帧的提取与对齐、数据清洗和标准化操作，以确保数据的准确性和一致性。
[0017]作为本专利技术所述的一种基于深度学习的个性化生成运动训练系统的一种优选方案，其中：所述训练方案包括运动强度、运动频率、训练内容等方面的建议。
[0018]作为本专利技术所述的一种基于深度学习的个性化生成运动训练系统的一种优选方案，其中：所述中央处理单元根据评估结果，可以对模型进行优化和改进，以提高生成训练方案的效果和质量。
[0019]作为本专利技术所述的一种基于深度学习的个性化生成运动训练系统的一种优选方案，其中：个性化生成运动训练方法包括如下步骤：
[0020]S1、数据收集单元收集运动员的相关数据，包括运动视频、传感器数据及个人特征，并将收集的数据通过预处理模块进行预处理，对收集到的数据进行预处理，包括视频帧的提取与对齐、数据清洗和标准化操作，以确保数据的准确性和一致性；
[0021]S2、通过特征提取单元使用深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络或变换器模型，对预处理后的数据进行特征提取和表示学习，对于运动视频数据，使用卷积神经网络提取空间和时间特征，对于传感器数据，使用循环神经网络或变换器模型捕捉时序信息；
[0022]S3、模型训练单元根据每个运动员的个人特征和身体指标，设计深度学习模型架构，并使用提取到的特征进行训练，并通过使用监督学习的方法，将生成的训练方案作为目标，通过反向传播算法来更新模型的权重和参数；
[0023]S4、执行单元根据运动员的个人特征和身体指标，使用训练好的个性化模型，通过前向传播算法生成个性化的运动训练方案；
[0024]S5、通过评估与优化单元，对生成的训练方案进行评估，例如与专业教练的对比、运动员的反馈等。
[0025]作为本专利技术所述的一种基于深度学习的个性化生成运动训练系统的一种优选方案，其中：所述中央处理单元与供电单元连接，供电单元包括市电单元和备电单元；
[0026]市电单元，用于执行供给系统工作所需电量；
[0027]备电单元，包括风电转换单元及光电转换单元，用于执行将风力或太阳能转换为电能储存至蓄电池内，在市电单元断电时，作为备用电源供电。
[0028]与现有技术相比：基于深度学习的个性化生成运动训练，可以根据每个运动员的
个人特征和身体指标，设计深度学习模型架构，并使用提取到的特征进行训练，并通过使用监督学习的方法，将生成的训练方案作为目标，通过反向传播算法来更新模型的权重和参数，同时，设置的评估与优化单元能够对生成的训练方案进行评估，例如与专业教练的对比、运动员的反馈等，及时调整和优化运动训练，以达到更好的效果和适应个体的变化。
附图说明
[0029]为了更清楚地说明本专利技术实施方式的技术方案，下面将结合附图和详细实施方式对本专利技术进行详细说明，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
[0030]图1为本专利技术系统框体结构示意图；
[0031]图2为本专利技术步骤示意图。
具体实施方式
[0032]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明。
[0033]在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的个性化生成运动训练系统，其特征在于，包括：中央处理单元，用于执行作为系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元，对数据分析和挖掘，利用数据分析和挖掘技术对收集到的数据进行处理和分析；数据收集单元，与中央处理单元连接，收集运动员的相关数据，包括运动视频、传感器数据及个人特征，并将收集的数据通过预处理模块进行预处理；特征提取单元，与中央处理单元连接，用于执行使用深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络或变换器模型，对预处理后的数据进行特征提取和表示学习；对于运动视频数据，可以使用卷积神经网络提取空间和时间特征，对于传感器数据，可以使用循环神经网络或变换器模型捕捉时序信息；模型训练单元，与中央处理单元连接，用于执行根据每个运动员的个人特征和身体指标，设计深度学习模型架构，并使用提取到的特征进行训练，并通过使用监督学习的方法，将生成的训练方案作为目标，通过反向传播算法来更新模型的权重和参数；执行单元，与中央处理单元连接，用于执行根据运动员的个人特征和身体指标，使用训练好的个性化模型，通过前向传播算法生成个性化的运动训练方案；评估与优化单元，与中央处理单元连接，用于执行对生成的训练方案进行评估，与专业教练的对比、运动员的反馈。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的个性化生成运动训练系统，其特征在于，所述预处理模块用于执行对收集到的数据进行预处理，包括视频帧的提取与对齐、数据清洗和标准化操作，以确保数据的准确性和一致性。3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的个性化生成运动训练系统，其特征在于，所述训练方案包括运动强度、运动频率、训练内容等方面的建议。4.根据权利要求1所述的一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾煜宁，李振，
申请(专利权)人：杭州联和健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：