一种运动分析技术及系统的制作方法

本发明涉及运动分析技术领域，具体涉及一种运动分析技术及系统。

背景技术：

随着科学技术的进步，运动分析领域的智能化得到很大发展。例如，利用可穿戴式设备与传感测测量技术获取人体运动时的动作数据，通过计算机进行定量与定性的数据分析，并利用声音、视频、图像、光、电等接口向运动者传达分析结果，进一步地，可以预见将来会出现替代人工介入的“机器运动教练”。

在运动分析和指导领域，传统的人工介入运动指导中存在着效率低、教学质量参差不齐、费用高、时间制约、场地制约等多种课题；随着科技的发展，运动分析系统等智能化方案开始逐步步入生活。但是，运动分析和指导的方法会因运动内容不同而产生差异，通常需要开发专用的运动分析系统。例如，指导短跑运动员需要针对短跑比赛的技术要求开发跑步分析系统，而指导举重运动员做下蹲训练时，需要针对举重运动对身体的耐力和爆发力等要求开发适合于举重下蹲训练的训练分析系统。另外，运动分析系统的开发不仅需要计算机软件知识，还需要理解图像采集设备、磁场测量设备、惯性测量传感器等硬件知识，以及运动工学、医学等多种跨领域的专业知识，往往开发成本都很高。此外，通常开发的运动分析系统也仅适用于特定的运动分析，存在市场局限的问题，很难得到广泛应用。

技术实现要素：

本发明的目的在于，提供一种运动分析技术及系统，为降低运动分析的成本、提高运动分析效率以及促进运动知识产权的市场交易提供解决方案。

本发明提供的运动分析技术不但是一种高效率的运动识别、分析和指导技术，并且生成的运动算法及运动特征和运动模型构成了结构化的运动知识产权。

本发明提供的系统包括运动分析指导系统、运动效果评估系统、运动算法交易系统。

所述各系统以及各系统内功能模块及设备通过通信网络收集源数据，相互连接，相互作用，完成运动知识数字化处理，提供运动分析指导、使用效果评估、运动算法交易功能。

所述源数据包括运动知识、运动动作、生命体征和运动指数。

所述运动知识是人对运动所理解的知识的统称，不仅包括一般人所熟悉的运动常识，也包括适用于专业运动的运动技巧、运动经验，以及从运动工学、医学等各种专业角度上所理解的运动、损伤预防、护理等专业知识；

所述运动知识通常具备不易被展示和传递，需要通过教练指导等人工介入方式实现运动知识的传递。

运动指导员是具备运动知识和运动指导能力的人员，不限于运动员、运动教练、运动分析专家。

运动者是接受运动指导的人员，不限于运动爱好者、运动员、运动康复患者。

所述运动动作是运动时运动部位所表现的特定的动作变化。

所述生命体征是呼吸、体温、脉搏、血压、心率等反映人的生命活动特征的信息。

所述运动指数是风力、气压、温度、雨雪等影响人的运动的气象等环境因素。

所述运动知识数字化处理是将所述数据源通过特定的数据处理方式转变成易于计算机处理和通信的结构化数据，生成运动算法。

所述运动知识数字化处理有三个步骤：

1.实时收集运数据源，学习识别适用于运动分析的运动特征；

2.学习生成可以准确地描述运动规则的运动模型；

3.根据运动要求，结合运动工学、医学等专业知识，学习生成可以指导运动训练的运动算法。

所述运动算法是一种计算机软件数据，包含运动特征和运动模型，它可对运动动作进行系统性的描述和评价。

所述运动特征是通过对运动动作进行数据采集、滤噪、信号识别等处理后，生成的可以用来描述该运动动作特征的数据信息。

所述运动模型是结合运动工学、医学等多领域知识和数学、空间学等分析技术对运动特征进行数据处理，生成可以用来描述该运动的动作变化规则的程序化数据。

具体的，所述运动分析指导系统的目的是提供所述运动算法的生成技术，并提供使用该技术实施运动评估和运动指导的功能。

所述运动分析指导系统包括运动数据收集系统、运动数据分析系统、运动数据评估系统和运动指导系统。

所述运动数据收集系统的目的是收集运动时的动作数据、体征数据、运动指数，并将数据传递给其他系统单元；

所述运动数据收集系统具备运动数据收集模块、运动数据处理模块和运动数据输出模块、终端设备和传感器。

所述运动数据收集模块使用所述终端设备和所述传感器收集运动数据；

所述运动数据处理模块将所述数据测量模块收集到的数据处理后生成用于各系统单元可处理的数据。

所述运动数据输出模块根据需要将数据通过通信网络发送给其他系统单元。

所述终端设备不限于使用者的智能手机、电脑、手表、耳机、便携式设备、机械外骨骼等设备，所述终端设备可以安装所述运动数据收集系统、所述运动数据分析系统、所述运动数据评估系统和所述运动指导系统。

所述传感器不限于惯性传感器、压力传感器、距离传感器、位置传感器、定位传感器、脉搏传感器、血压传感器、呼吸传感器、体温传感器、温度传感器、风速传感器。

设备安装部位是用于安装所述传感器的部位，用于采集特定部位的各类数据。

所述各类数据包括加速度、角速度、方向等用来描述动作变化的数据和体温、血压等生命体征的数据以及温度、风速等运动指数。

服务器不限于单体的服务器、云平台，可安装所述运动数据分析系统、所述运动数据评估系统、所述运动指导系统以及所述运动效果评估系统和所述运动算法交易系统。

所述运动数据收集模块包括数据处理模块和数据滤噪模块；

所述运动数据收集模块具备数据滤噪处理功能；

所述数据滤噪处理功能可以集成到所述进传感器内部。

所述运动数据分析系统的目的是通过学习分析有效源数据，识别有效的运动特征，构建运动模型，生成可以用于运动评估和指导的运动算法。

所述运动数据分析系统具备运动特征处理模块、运动模型处理模块和运动算法处理模块。

所述运动特征处理模块具备运动特征学习模块、运动特征量化模块和运动特征数据库；

所述运动特征处理对所述有效源数据进行机器学习处理，生成可实施量化处理的运动特征。

所述运动模型处理模块具备运动模型学习模块、运动模型量化模块和运动模型数据库；

所述运动模型学习模块对从所述运动特征处理模块的所述运动特征集和所述运动特征数据库获取运动特征数据，进行机器学习处理，生成运动模型、运动模型集并保存数据到运动模型数据库。

所述运动算法处理模块具备运动算法学习模块、运动算法量化模块和运动算法数据库；

所述运动算法学习模块对获取的所述运动特征运动特征数据和所述运动模型数据进行机器学习处理，生成运动算法、运动算法集并保存数据到运动算法数据库。

所述运动数据评估系统的目的是对运动算法的使用进行效果评估，

所述运动数据评估系统具备运动特征识别模块和运动特征评估模块。

所述运动特征识别模块对从所述运动数据收集系统获取的有效源数据进行机器识别处理，判别运动特征的有效性；

所述运动特征评估模块对符合要求的有效运动特征，结合运动评估要求，与所述运动特征数据库、所述运动模型数据库和所述运动算法数据库中的运动基准数据进行回归分析对比差异，生成运动评估结果；

所述运动评估结果不限于运动者的运动能力、运动算法的使用次数、使用时间、使用结果、评估结果和指导结果。

所述运动指导系统的目的是为运动者提供实时运动训练指导的功能，

所述运动指导系统具备运动指导模块和运动指导指令数据库；

所述运动指导模块根据所述运动数据评估系统的所述评估结果，从所述运动指导指令数据库调取相应的运动指导指令，发送到所述终端设备；

进一步地，所述运动指导指令不限于可视化图像、声音、计算机程序指令；

所述终端设备接受所述运动指导指令，并完成发声、发光、发电、显示图像或视频、控制机械动作等处理，对运动者实施运动指导；

所述运动效果评估系统的目的是根据运动者利用所述运动分析指导系统时的所述运动评估结果，对运动算法的有效性进行效果评估分析，为提高运动算法的分析准确度和运动算法的市场交易提供事实数据的支持。

所述运动效果评估系统具备运动效果评估模块和运动效果分布式账本。

所述运动效果评估模块接收所述运动分析指导系统的所述运动评估结果，记录在所述运动效果分布式账本上；

所述运动效果评估模块对所述运动效果分布式账本上的所述运动评估结果实施运动效果评估分析，并将运动效果评估分析结果记录在所述运动效果分布式账本上；

所述运动效果评估分析不限于基于多元非线性回归分析模型的评估方法。

所述运动算法具备运动动作的特征描述、运动评估以及运动指导功能，实现了运动知识的数字化，是软件形式的知识产权，即运动知识产权；

所述运动知识产权表现形式不限于图像、视频、语音、光谱、电波、程序、指令集、数据集；

所述运动知识产权不限于可以生成、编辑、评价、传输、使用和交易；

所述运动知识产权具备可以进行产权交易、产权租赁、产权抵押融资等商业行为的操作对象的特征；

对所述运动知识产权实施合理的商业操作，可以实现所述运动知识产权的市场价值评估，促进资本市场对运动领域的关注和支持，发挥所述运动知识产权对运动科技的持续发展的支持作用。

所述运动算法交易系统的目的是提供用于实现所述运动算法的交易方法和环境。

所述运动算法交易系统具备交易数据模块、交易模型模块、交易执行模块、交易监测模块和交易终端模块。

所述交易数据模块包含结构化和非结构化两类数据。结构化的数据包含所述运动算法、交易数据，保存在交易管理分布式账本；非结构化数据包括新闻、sns社交类等数据。

所述交易模型模块提供所述运动算法的进行交易价格评估模型、交易风险管理模型等模型，不限于使用各类的数学统计技术、数据挖掘类的人工神经网络等智能学习技术。

所述交易执行模块执行真实的交易，连接交易终端模块进行各种指令的操作，交易信息保存于交易管理分布式账本；

所述交易监测模块监测市场的动态变化，提供预警和中止交易等风险管理功能。

所述交易终端模块具备提供用户实现交易数据的查阅、交易买卖功能。

本发明具有以下优势：

1，本发明提供的解决方案能够完整地实现运动数据的实时收集、数据分析、运动评估、运动指导；

2，本发明提供的解决方案采用分布式账本技术保证了运动算法的使用效果和交易的真实性；

3，本发明提供的解决方案能提高了运动分析的效率，降低运动分析的成本，易于实现系统化；

4，本发明提供的解决方案为各专业领域的技术人员提供了合作开发的平台；

5，本发明提供的解决方案可以把传统的通过人工介入才能传递的运动经验、运动技巧等运动知识进行数字化处理，实现利用机器人来辅助或替代人工教练来指导运动者进行运动；

6，本发明提供的解决方案提供了一种新的运动知识产权的生成方法和价值评估方法，可以促进运动知识产权的交易形成，推动运动知识产权的广泛利用，为具备专业运动知识的运动员、教练以及运动分析的专业人员提供增收的商业机会。

附图说明

图1为本发明的总体结构图

图2为本发明的运动分析指导系统结构图

图3为本发明的运动数据收集系统结构图

图4为本发明的运动数据收集系统的运动数据处理模块工作流程图

图5为本发明的运动数据分析系统结构图

图6为本发明的运动数据分析系统的运动特征处理模块工作流程图

图7为本发明运动数据分析系统的运动模型处理模块工作流程图

图8为本发明运动数据分析系统的运动算法处理模块工作流程图

图9为本发明的运动数据评估系统结构图

图10为本发明的运动指导系统结构图

图11为本发明的运动效果评估系统的结构图

图12为本发明的运动算法交易系统的结构图

图13为本发明的运动算法的生成、使用和效果评估的的某种具体实施方式示意

图14为本发明的运动算法的编辑、使用和效果评估的的某种具体实施方式示意

图15为本发明的运动算法的价值生成模式的某种具体实施方式示意图

图16为本发明的运动算法的交易模式的某种具体实施方式示意图。

具体实施方式

以下将结合图1–图16，详细解释本发明的某些实施方式、特征和优点，以及本发明的某些实施方式中的结构和作用。

所描述的某些“实施例”、“实施方式”、“变形例”等可描述的实施方式，包括特征、结构或特性，均是本发明的部分实施方式，不是全部实施方式。此外同样的词语未必指同一实施例。因此在基于这些实施方式描述了具体的特征、结构或特性的情况下，本领域的技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。

实施例一

图1是本发明的一种运动分析技术及系统000的结构图，它包括运动分析指导系统001、运动效果评估系统002、运动算法交易系统003。

具体的，如图2所示，所述运动分析指导系统001包括运动数据收集系统100、运动数据分析系统200、运动数据评估系统300和运动指导系统400。

如图3所示，所述运动数据收集系统100具备运动数据收集模块101、运动数据处理模块102、运动数据输出模块103、终端设备110和传感器120，

所述运动数据收集模块101使用所述终端设备110和传感器120收集运动数据；

所述运动数据处理模块102将所述数据测量模块101收集到的数据处理后生成用于各系统单元可处理的数据；

所述运动数据输出模块103根据需要将数据通过通信网络010发送给其他系统单元；

所述终端设备110包括智能手机、电脑、手表、耳机、便携式设备、机械外骨骼等设备，所述终端设备110可以安装所述数据收集系统100、所述数据分析系统200、所述数据评估系统300和所述运动指导系统400，

所述传感器120不限于惯性传感器、距离传感器、位置传感器、定位传感器、脉搏传感器、血压传感器、呼吸传感器、体温传感器、温度传感器、风速传感器；

设备安装部位是用于安装所述传感器120的部位，用于采集特定部位的各类数据；

所述各类数据包括加速度、角速度、方向等用来描述运动变化的数据和体温、血压等生命体征的数据以及温度、风速等运动指数；

服务器不限于单体的服务器、云平台，可安装所述运动数据分析系统200、运动数据评估系统300、运动指导系统400以及运动效果评估系统002和运动算法交易系统003。

如图4所示，所述运动数据处理模块102，包括数据处理模块150和数据滤噪模块153；

进一步地，所述运动数据处理模块102的完成步骤是：

1.所述系统100采集各类源数据151，发送到数据处理模块150，

2.数据处理模块150中进行数据类别判断152步骤，

3.数据滤噪模块153根据所述数据类型判断152的结果,对源数据实施相应的滤噪算法，生成可用于运动分析的有效源数据154，

4.输出有效源数据154，

在本发明的某些实施方式中，所述运动数据处理模块102的数据滤噪处理模块153可以集成到所述进传感器120内部。

如图5所示，所述运动数据分析系统200具备运动特征处理模块210、运动模型处理模块220和运动算法处理模块230。

所述运动特征处理模块210具备运动特征学习模块211、运动特征量化模块213和运动特征数据库216；

所述运动特征处理模块210对所述运动数据收集系统100传来的有效源数据154进行机器学习处理并生成可实施量化处理的运动特征，

进一步地，如图6所示，为了实现上述功能，所述运动特征处理模块210的处理步骤是：

1.所述运动特征学习模块211对所述有效源数据154进行机器学习处理，判断运动特征的有效性212，

2.若判断结果不是有效运动特征，所述运动特征学习模块211再次学习，

3.所述运动特征量化模块213根据运动特征的量化处理规范实施量化处理，生成运动特征214、运动特征集215并保存数据到运动特征数据库216。

所述运动模型处理模块220具备运动模型学习模块221、运动模型量化模块223和运动模型数据库226，

所述运动模型处理模块220可根据运动种类、运动目的，结合所述运动特征进行机器学习，生成运动模型，

进一步地，如图7所示，为了实现上述功能，所述运动模型处理模块220的处理步骤是：

1.所述运动模型学习模块221对从所述运动特征处理模块210的所述运动特征集215和所述运动特征数据库216获取运动特征数据，进行机器学习处理，判别运动模型的有效性222，

2.若判断结果不是有效运动模型，所述运动模型学习模块221再次学习,

3.所述运动模型量化模块223根据运动模型的量化处理规范实施量化处理，生成运动模型224、运动模型集225并保存数据到运动模型数据库226。

所述运动算法处理模块230具备运动算法学习模块231、运动算法量化模块233和运动算法数据库236；

所述运动算法处理模块230通过学习所述运动特征处理模块210和所述运动模型处理模块220的输出数据，实施量化处理生成相应的运动算法234，

进一步地，如图8所示，为了实现上述功能，所述运动算法处理模块230的处理步骤是：

1.所述运动算法学习模块231对从所述运动特征集215和所述运动特征数据库216获取运动特征数据，从所述运动模型集225和所述运动模型数据库226获取运动模型数据，进行机器学习处理，判别运动算法的有效性232，

2.若判断结果不是有效运动算法，所述运动算法学习模块231再次学习,

3.所述运动算法量化模块233根据运动算法的量化处理规范实施量化处理，生成运动算法234、运动算法集235并保存数据到运动算法数据库236。

所述运动数据评估系统300具备运动特征识别模块310和运动特征评估模块320，提供对所述运动算法的使用效果评估功能；

进一步地，如图9所示，为了实现上述功能，所述运动数据评估系统300的处理步骤是：

1.所述运动特征识别模块310对从所述运动数据收集系统获取的有效源数据154进行机器识别处理，判别运动特征的有效性311，

2.若判断结果是有效运动特征，则将运动特征数据发送给运动特征评估模块320，

3.所述运动特征评估模块320对符合要求的有效运动特征，结合运动评估要求，与所述运动特征数据库216、所述运动模型数据库226和所述运动算法数据库236中的运动基准数据进行回归分析对比差异，生成运动评估结果321。

所述运动指导系统400具备运动指导模块410和运动指导指令数据库420，提供实时运动训练指导的功能，

进一步地，如图10所示，为了实现上述功能，所述运动指导系统400的处理步骤是：

1.所述运动指导模块410接收所述运动数据评估系统300的运动评估结果321，

2.所述运动指导模块410根据运动评估结果321，从所述运动指导指令数据库420调取相应的运动指导指令，

3.所述运动指导模块410将运动指导指令发送到所述终端设备110，

进一步地，所述运动指导指令不限于可视化图像、声音、计算机程序指令，

4.所述终端设备110接受所述运动指导指令，并完成发声、发光、发电、显示图像或视频、控制机械动作等处理，对运动者802实施运动指导。

所述运动效果评估系统002具备运动效果评估模块510和运动效果分布式账本520，提供运动算法的效果评估分析功能，

进一步地，如图11所示，为了实现上述功能，所述运动效果评估系统002的处理步骤是：

1.所述运动效果评估模块510接收所述运动分析指导系统001的所述运动评估结果321，记录在所述运动效果分布式账本520上；

2.所述运动效果评估模块510对所述运动效果分布式账本520上的所述运动评估结果321实施运动效果评估分析，并将运动效果评估分析结果记录在所述运动效果分布式账本520上；

较佳地，所述运动效果分布式账本可利用区块链技术以确保记录的真实性和不可篡改性；

所述运动效果评估分析不限于基于多元非线性回归分析模型的评估方法。

如图12所示，所述运动算法交易系统003具备交易数据模块630、交易模型模块640、交易执行模块650、交易监测模块660和交易终端模670块，提供所述运动算法的交易方法和环境。

所述交易数据模块630包含结构化和非结构化两类数据。结构化的数据包含所述运动算法、交易数据，保存在交易管理分布式账本620；非结构化数据包括新闻、sns社交类等数据。

所述交易模型模块640提供所述运动算法的进行交易价格评估模型、交易风险管理模型等模型，不限于使用各类的数学统计技术、数据挖掘类的人工神经网络等智能学习技术。

所述交易执行模块650执行真实的交易，连接交易终端模块进行各种指令的操作，交易信息保存于交易管理分布式账本620；

较佳地，交易管理分布式账本可620采用区块链技术以保证存储数据的真实性和不可篡改性。

所述交易监测模块660监测市场的动态变化，提供预警和中止交易等风险管理功能。

所述交易终端模块670提供用户实现交易数据的查阅、交易买卖功能。

较佳地，交易管理分布式账本520可采用区块链技术以保证存储数据的真实性和不可篡改性。

实施例二

以下将结合图13-图16，具体阐述本发明中关于所述运动算法的生成、使用和效果评估管理的一些具体实施方式。

如图13所示，所述运动指导员801使用所述运动分析指导系统001生成新的所述运动算法，并存储进所述运动算法数据库236；

运动者802使用所述运动分析指导系统001获取所述运动算法数据库236的所述运动算法，使用时接受所述运动算法的运动分析和指导；

进一步地，运动者802运动后，所述运动效果评估系统002接收所述运动分析指导系统001的运动评估效果，并记录其到所述运动效果分布式账本520。

变形例一

如图14所示，运动指导员801从所述运动分析指导系统001的所述运动算法数据库236中获取所述运动算法，编辑所述运动算法或编辑后生成新的所述运动算法，并存储进所述运动算法数据库236；

运动者802使用新旧两份所述运动算法的运动评估效果会记录在运动效果分布式账本520，所述运动效果评估系统002通过学习分析所述运动评估效果的变化，提高对所述运动算法的评估精度，并根据运动者802的训练目标，提供更有效的训练指导计划。

实施例三

所述运动知识产权具备可以进行产权交易、产权租赁、产权抵押融资等商业行为的操作对象的特征，以下将具体阐述几种所述运动知识产权的价值生成模式和使用所述运动算法交易系统003实现运动所述分析算法的交易过程。

变形例二

如图15所示，算法所有者811是所述运动算法的合法所有者，不限于个人、法人、团队，具备可以参与所述运动知识产权交易的合法资格。

算法使用者812是所述运动算法的使用人，不限于所述运动指导员801、所述运动者802、运动研究员。

所述运动算法的价值产生模式的过程是：

1.算法所有者811提供所述运动算法，所述运动算法交易系统003记录所述所述运动算法在所述交易管理分布式账本620；

2.算法使用者812通过所述运动算法交易系统003获取所述运动算法的使用权利，并支付利用该使用权利所需费用；所述运动算法交易系统003记录交易信息在所述交易管理分布式账本620；

3.所述运动算法交易系统003根据运动效果分布式账本520的运动效果评估和所述交易管理分布式账本620的交易信息，对所述运动算法利用所述交易模型模块640提供的交易价格评估模型计算出当日的可交易价格，并将所述可交易价格记录在所述交易管理分布式账本620；

所述市场价值评估的分析方法不限于基于多元线性回归分析、多元非线性回归分析方法。

变形例三

投资者831是合法投资者，不限于个人、法人、团队，具备可以参与所述运动知识产权交易的合法资格。

如图16所示，所述运动算法交易系统003实现所述算法所有者811和所述投资者831之间的所述运动算法的买卖交易过程是：

1.所述算法所有者811向所述运动算法交易系统003提出所述运动算法的出让申请；

2.所述投资者811向所述运动算法交易系统003提出所述运动算法的购买申请；

3.所述运动算法交易系统003根据交易规则在系统寻找和购买申请最匹配的所出让申请，完成交易；

4.所述运动算法交易系统003在交易完成后向所述算法所有者811和所述投资者831发送交易完成信息；

进一步地，所述交易管理分布式账本620采用区块链技术，所有交易过程会被记录下来，确保交易的真实性和不可篡改性。

本发明具有以下优势：

1，本发明提供的解决方案能够完整地实现运动数据的实时收集、数据分析、运动评估、运动指导；

2，本发明提供的解决方案采用分布式账本技术保证了运动算法的使用效果和交易的真实性；

3，本发明提供的解决方案能提高了运动分析的效率，降低运动分析的成本，易于实现系统化；

4，本发明提供的解决方案为各专业领域的技术人员提供了合作开发的平台；

5，本发明提供的解决方案可以把传统的通过人工介入才能传递的运动经验、运动技巧等运动知识进行数字化处理，实现利用机器人来辅助或替代人工教练来指导运动者进行运动；

6，本发明提供的解决方案提供了一种新的运动知识产权的生成方法和价值评估方法，可以促进运动知识产权的交易形成，推动运动知识产权的广泛利用，为具备专业运动知识的运动员、教练以及运动分析的专业人员提供增收的商业机会。