【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能,尤其是涉及一种基于多模态融合的力量训练动作智算评估系统。
技术介绍
1、目前,人工智能(ai,artificial intelligence)迅猛发展,可以预见很多工作都将减少很多人力成本甚至直接被ai取代。当前,随着人们健康意识的增强,力量训练作为提升身体素质、改善体型的重要手段已被广泛接受,而力量训练这一过程是无论如何都无法被ai取代的。然而,训练者个体在缺乏专业教练指导的情况下,自主训练容易出现训练效率低、训练动作不规范甚至受伤的风险。传统的训练指导方式依赖于私人教练,但是教练的水平又参差不齐,对于初学者很难鉴别,并且聘请私人教练的费用通常高昂,难以普及。
2、此外,现有的ai教练系统只依赖于单一模态数据,比如采用基于目标检测的人体动作识别技术,仅能提供粗略的姿势评分,无法形成可交互性的、有个性化的以及长期有效的训练指导方案,尤其缺乏对身体状态、神经募集、肌肉负荷等深层数据的分析能力。
技术实现思路
1、有鉴于此,本专利技术的目的在于提供一种基于多
...【技术保护点】
1.一种基于多模态融合的力量训练动作智算评估系统,其特征在于,用于执行力量训练动作评估方法,所述力量训练动作评估方法包括:
2.根据权利要求1所述的基于多模态融合的力量训练动作智算评估系统,其特征在于,采集多模态的输入数据的步骤,包括:
3.根据权利要求1所述的基于多模态融合的力量训练动作智算评估系统,其特征在于,基于所述评估结果确定所述训练者的训练计划的步骤,包括:
4.根据权利要求1-3任一项所述的基于多模态融合的力量训练动作智算评估系统,其特征在于,所述方法还包括:
5.根据权利要求4所述的基于多模态融合的力量训练
...【技术特征摘要】
1.一种基于多模态融合的力量训练动作智算评估系统,其特征在于,用于执行力量训练动作评估方法,所述力量训练动作评估方法包括:
2.根据权利要求1所述的基于多模态融合的力量训练动作智算评估系统,其特征在于,采集多模态的输入数据的步骤,包括:
3.根据权利要求1所述的基于多模态融合的力量训练动作智算评估系统,其特征在于,基于所述评估结果确定所述训练者的训练计划的步骤,包括:
4.根据权利要求1-3任一项所述的基于多模态融合的力量训练动作智算评估系统,其特征在于,所述方法还包括:
5.根据权利要求4所述的基于多模态融合的力量训练动作智算评估系统,其特征在于,对所述历史输入数据进行数据清洗和预处理的步骤之后,所述方法还包括:
6.根据权利要求5所述的基于多模态融合的力量训练动作智算评估系统,其特征在于,将数据清洗和预处理之后的所述历史输入数据输入多模态大模型...
【专利技术属性】
技术研发人员:肖必龙,戴毅,梅继赟,朱红印,史磊,王瑾,
申请(专利权)人:浙江德塔森特数据技术有限公司,
类型:发明
国别省市:
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。