一种基于数理串联增强深度学习方法的抛射落点预测算法技术

本发明专利技术涉及运动分析技术领域，具体地涉及一种基于数理串联增强深度学习方法的抛射落点预测算法，包括：利用传感器装置采集抛射物运动过程中的抛出初始数据；将抛出初始数据导入到物理模型中，用于模拟真实的运动过程；将物理模型生成的数据与抛出初始数据进行特征融合；设计深度学习模型，接收特征融合后的数据作为输入，以提取和学习抛射物运动模式的特征表示；使用已标注的训练数据集，对深度学习模型进行训练，通过优化算法和反向传播，调整模型参数，准确预测抛射物的落点位置；在预测阶段，将抛出初始数据输入模型，输出预测的落点位置

【技术实现步骤摘要】
一种基于数理串联增强深度学习方法的抛射落点预测算法


[0001]本专利技术涉及运动分析
，具体地涉及一种基于数理串联增强深度学习方法的抛射落点预测算法
。

技术介绍

[0002]在许多领域，如体育训练
、
机器人技术等，预测抛射物的落点位置是一个重要的问题
。
例如，在篮球比赛中，预测球的落点可以帮助球员制定更准确的投篮策略
。
[0003]传统的方法通常基于物理模型和数学公式来进行抛射物的轨迹计算和落点预测
。
然而，这些方法通常依赖于严格的假设和精确的参数设置，对于复杂的环境和实际情况的变化往往表现不稳定
。
近年来，深度学习技术的快速发展为解决抛射物落点预测问题提供了新的可能性
。
深度学习模型可以从大量的数据中学习抛射物的运动模式和特征，能够更好地适应复杂的环境和实际情况
。
然而，传统的深度学习方法通常只使用抛出初始数据作为输入，容易导致模型在处理极端情况或缺乏数据的情况下表现不佳
。
[0004]因此，针对目前存在的问题，本专利技术提出一种基于数理串联增强深度学习方法的抛射落点预测算法
。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术存在的缺点，提出设计一种基于数理串联增强深度学习方法的抛射落点预测算法，通过将物理模型生成的数据与抛出初始数据相结合，从而改善模型的预测性能
、
泛化能力和鲁棒性
。
>[0006]本专利技术解决其技术问题所采取的技术方案是：一种基于数理串联增强深度学习方法的抛射落点预测算法，包括以下步骤：步骤
1、
抛出初始数据采集：利用传感器装置采集抛射物运动过程中的抛出初始数据；步骤
2、
物理模型数据生成：将抛出初始数据导入到物理模型中，通过数值模拟或解析计算生成抛射物的轨迹数据，用于模拟真实的运动过程；步骤
3、
特征融合：将物理模型生成的数据与抛出初始数据进行特征融合；步骤
4、
深度学习模型设计：设计深度学习模型，接收特征融合后的数据作为输入，以提取和学习抛射物运动模式的特征表示；步骤
5、
模型训练与预测：使用已标注的训练数据集，对深度学习模型进行训练，通过优化算法和反向传播，调整模型参数，使其能够准确预测抛射物的落点位置；在预测阶段，将抛出初始数据输入模型，输出预测的落点位置
。
[0007]进一步的，步骤1中，所述抛出初始数据包括抛射物的位置
、
速度
、
加速度
、
压强等信息
。
[0008]进一步的，步骤2中，所述轨迹数据包括抛射角度
、
初始速度
、
空气阻力等信息
。
[0009]进一步的，步骤2中，所述物理模型为：
；其中，
C
为表示抛射物的空气阻力系数；
H(y)
为表示空气特征的密度函数；
G(v
r
)
为阻力函数；
v
x
为
x
方向上抛射物速度，
m/s
；
v
y
为
y
方向上抛射物速度，
m/s
；
v
z
为
z
方向上抛射物速度，
m/s
；
v
r
为实际抛射物速度，
m/s
；
R
为地球半径，
m
；
ω
x
为
x
方向上的风速，
m/s
，
ω
z
为
z
方向上的风速，
m/s
；
Ω
为地球自转角速度矢量，取
7.292
×
10
‑5rad/s
；
Λ
为抛射地点的纬度，
°
；
α
为俯仰角，
°
；
g0为重力加速度，
m/s2；
v
为理论抛射物速度，
m/s。
[0010]进一步的，步骤3中，所述特征融合包括但不限于以下方式：将所述抛出初始数据和所述轨迹数据拼接在一起；或通过神经网络等模型将两类数据进行融合和组合
。
[0011]进一步的，步骤4中，所述深度学习模型包括但不限于以下模型：深度前馈神经网络
、
循环神经网络或注意力机制
。
[0012]本专利技术进行数理串联，即将不同来源的数据和模型进行有机的融合
。
本专利技术在抛射落点预测算法中，涉及到物理模型生成的数据和深度学习模型使用的原始数据
。
这种串联不仅仅是简单地将两者拼接在一起，而是通过一定的方式将它们相互结合，使得模型能够充分利用两种类型的数据以及模型的优势
。
[0013]本专利技术的技术效果：与现有技术相比，本专利技术的一种基于数理串联增强深度学习方法的抛射落点预测算法，结合了物理模型和深度学习技术，通过引入物理模型生成的数据，使其与抛出初始数据进行特征融合，融合后的数据作为深度学习模型的特征输入，对深度学习模型进行了增强，提高了模型的预测准确性
、
泛化能力和鲁棒性
。
附图说明
[0014]图1为本专利技术基于数理串联增强深度学习方法的抛射落点预测算法流程图
。
具体实施方式
[0015]为使本专利技术实施例的目的
、
技术方案和优点更加清楚，下面结合说明书附图，对本
专利技术实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述
。
[0016]实施例1：本实施例涉及的一种基于数理串联增强深度学习方法的抛射落点预测算法，其核心思想是将抛出初始数据与基于抛出数据生成的物理模型的数据相串联，进行数据增强，构建一个综合的特征表示，用于训练和预测抛射物的落点位置
。
[0017]具体而言，如图1所示，所述抛射落点预测算法包括以下步骤：步骤
1、
抛出初始数据采集：利用传感器装置，如摄像头
、
雷达或惯性测量单元，采集抛射物运动过程中的抛出初始数据，所述抛出初始数据包括抛射物的位置
、
速度
、
加速度
、
压强等信息；步骤
2、
物理模型数据生成：将抛出初始数据导入到物理模型中，通过数值模拟或解析计算生成抛射物的轨迹数据，所述轨迹数据包括抛射角度
、
初始速度
、
空气阻力等信息，用于模拟真实的运动过程；所述物理模型为：；其中，
C
为表示抛射物的空气阻力系数；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于数理串联增强深度学习方法的抛射落点预测算法，其特征在于：包括以下步骤：步骤
1、
抛出初始数据采集：利用传感器装置采集抛射物运动过程中的抛出初始数据；步骤
2、
物理模型数据生成：将抛出初始数据导入到物理模型中，通过数值模拟或解析计算生成抛射物的轨迹数据，用于模拟真实的运动过程；步骤
3、
特征融合：将物理模型生成的数据与抛出初始数据进行特征融合；步骤
4、
深度学习模型设计：设计深度学习模型，接收特征融合后的数据作为输入，以提取和学习抛射物运动模式的特征表示；步骤
5、
模型训练与预测：使用已标注的训练数据集，对深度学习模型进行训练，通过优化算法和反向传播，调整模型参数，使其能够准确预测抛射物的落点位置；在预测阶段，将抛出初始数据输入模型，输出预测的落点位置
。2.
根据权利要求1所述的基于数理串联增强深度学习方法的抛射落点预测算法，其特征在于：步骤1中，所述抛出初始数据包括抛射物的位置
、
速度
、
加速度
、
压强
。3.
根据权利要求1所述的基于数理串联增强深度学习方法的抛射落点预测算法，其特征在于：步骤2中，所述轨迹数据包括抛射角度
、
初始速度
、
空气阻力
。4.
根据权利要求1所述的基于数理串联增强深度学习方法的抛射落点预测算法，其特征在于：步骤2中，所述物理模型为：；其中，
C
为表示抛射物的空气阻力系数；
H(y)
为表示空气特征的密度函数；
G(v
r
)
为阻力函数；
v
x
为

【专利技术属性】
技术研发人员：孙健，倪鹤鹏，于复生，张涵，何曙光，吴乐，
申请(专利权)人：山东建筑大学，
类型：发明
国别省市：