一种多模态运动训练数据分析与反馈系统

本发明涉及运动训练，尤其涉及一种多模态运动训练数据分析与反馈系统。

背景技术：

1、运动成为人们越来越关注的话题，运动健儿们时常在国际的舞台上屡屡夺金。但对于每个运动员来说，都是独一无二的存在，每个人体能上都有相应的优势和不足，在平时训练过程中也存在着差异化训练。

2、对于不同运动员身体素质的不同，使得每个运动员在训练过程中，有着不同侧重点，传统的训练过程中，通过教练的指导来对远动员的方式动作进行指导，使得在训练过程中，无法及时的对运动员和训练种类及时调整，因此，提出的一种多模态运动训练数据分析与反馈系统。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了根据不同运动员的身体情况推荐、调整相应的的运动内容，使运动训练与个体身体素质互为匹配，而提出的一种多模态运动训练数据分析与反馈系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、数据采集模块，可以将通信芯片、存储芯片等集成在一块电路板上，使其具有发送通过远程数据采集平台收发短消息、数据传输的功能；

4、远程通信设备，它通过内置的通信模块实现与控制信号和远程数据的传输和接收，可以在不同场景中使用；

5、装置信号收发器模块，能够实现信号收发功能的设备，它可以将输入的信号转换成无线信号，并通过无线传输方式发送到接收端，实现信号的无线传输；

6、服务器，为客户机提供运算服务的专用计算机，安装有网络操作系统和各种应用系统软件的计算机，具有高速cpu运算能力、长时间可靠运行、强大i/o能力以及更加突出的吞吐能力；

7、数据分析模块，通过采集的数据中发现价值，提供基于数据的分析、挖掘、建模和预测等功能；

8、数据二次分析，通过机器学习和强化学习结合的方式，对数据进行分析，可以发现数据中的规律、趋势和关联性；

9、反馈模块，通过反馈控制，根据设备或系统的运行状态和结果，调整控制参数或策略，以达到更好的运行效果或目标；

10、所述数据采集模块通过对数据采集，向装置信号收发器模块发送相关信号，所述远程通信设备通过近距离无线通话技术将语音、图片和视频信号发送至装置信号收发器模块，所述装置信号收发器模块通过接收数据采集模块和远程通信设备的信号进行处理后，将处理后的信号传至服务器，所述服务器通过高速cpu运算处理信号将其传至数据分析模块，通过数据分析模块对数据进行分析运算，并将数据传至数据二次分析，所述数据二次分析在处理完数据后，将其传回至数据分析模块中，在通过数据分析模块传至服务器中集中调度处理，所述反馈模块通过对装置信号收发器模块中接收的数据进行反馈处理后，将信息传至终端设备中远程访问，以及传至数据库中，进行本地保存。

11、上述技术方案进一步包括：

12、所述数据采集模块从系统软件外部收集数据，并将数据输入到系统软件内部的一个插口，将高精度的数据信号转换成大量的数字量，然后根据各种远传通信技术，所述数据采集模块负责收集运动训练过程中的心率、血压、呼吸次数、肌肉收缩数据，并将数据上传至装置信号收发器模块。

13、所述远程通信设备通过数据传输来实现plc与其他设备之间的高速数据传输，训练者可以将数据从plc发送到装置信号收发器模块，或者从装置信号收发器模块接收数据到plc，这种数据传输功能在工业自动化领域尤为重要，可以实现不同设备之间的互联互通，从而实现远程监控和控制，使用网络或其他通信手段对远程的plc进行监控和控制，可以为锻炼者提供远程呼救和远程运动指导。

14、所述装置信号收发器模块通过对信号的无线传，将电子信号转换成无线信号，并通过无线传输方式发送到服务器，实现信号的无线传输，在远距离传输过程中，由于无线信号收发器模块采用了高效的无线通信技术，可以实现较远距离的信号传输，这使得它适用于一些需要远距离传输信号的场合，同时装置信号收发器模块采用了先进的调制解调技术和纠错编码技术，能够保证信号的可靠传输和准确接收。

15、所述数据分析模块通过对数据的整理归纳，对数据进行降为处理，使得数据可以被数据二次分析识别处理。

16、所述数据二次分析通过采集的数据中发现价值，提供基于数据的分析、挖掘、建模和预测等功能，通过数据可视化、数据探索、数据建模、数据分析的功能，常使用回归分析的误差度量，mse＝1/nσ(y_i-y_hat)^2，n是样本数量，y_i是真实的标签值，y_hat是模型预测的值，这个公式的含义是计算所有样本中预测值与真实值之间的差异的平方的平均值mse越小，说明模型预测的输出结果越准确。

17、所述强化学习是一种重要概念是bellman方程，该方程表示动作价值函数，即在某一个状态下，计算出每种动作所对应的价值，bellman方程的定义如下：v(s)＝e[g_t|s_t＝s]，其中，g_t定义为未来奖励之和：g_t＝r_t+1+γr_t+2+...＝στ＝0∞γτr_t+1+τ，在强化学习中，还有一个重要的概念是状态-动作的价值函数，定义为：r(s,a)＝e[r_{t+1}|s_t＝s,a_t＝a]，其中，r_{t+1}表示下一个时间步的奖励。

18、所述反馈模块通过对装置信号收发器模块中接收的数据进行调整和改进，并将改进后的运动训练数据传至终端设备，所述终端设备可以通过互联网远程终端进行访问，所述数据库可以对反馈模块进行访问，并将信息存储至系统的数据库中。

19、本发明具备以下有益效果：

20、1、本发明中，提出的多模态运动训练数据分析与反馈系统，通过对运动员身体数据的实时采集，可以远程了解运动员的身体素质，并对运动员身体素质进行记录保存，便于后期查看。

21、2、本发明中，提出的多模态运动训练数据分析与反馈系统，通过对运动员身体数据实时获取和分析，并通过机器学习和强化学习来对运动员的训练进行及时调整，使锻炼对运动员产生的帮助最大化。

技术特征：

1.一种多模态运动训练数据分析与反馈系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种多模态运动训练数据分析与反馈系统，其特征在于，所述数据采集模块(1)从系统软件外部收集数据，并将数据输入到系统软件内部的一个插口，将高精度的数据信号转换成大量的数字量，然后根据各种远传通信技术，所述数据采集模块(1)负责收集运动训练过程中的心率、血压、呼吸次数、肌肉收缩数据，并将数据上传至装置信号收发器模块(3)。

3.根据权利要求1所述的一种多模态运动训练数据分析与反馈系统，其特征在于，所述远程通信设备(2)通过数据传输来实现plc与其他设备之间的高速数据传输，训练者可以将数据从plc发送到装置信号收发器模块(3)，或者从装置信号收发器模块(3)接收数据到plc，这种数据传输功能在工业自动化领域尤为重要，可以实现不同设备之间的互联互通，从而实现远程监控和控制，使用网络或其他通信手段对远程的plc进行监控和控制，可以为锻炼者提供远程呼救和远程运动指导。

4.根据权利要求1所述的一种多模态运动训练数据分析与反馈系统，其特征在于，所述装置信号收发器模块(3)通过对信号的无线传，将电子信号转换成无线信号，并通过无线传输方式发送到服务器(4)，实现信号的无线传输，在远距离传输过程中，由于无线信号收发器模块采用了高效的无线通信技术，可以实现较远距离的信号传输，这使得它适用于一些需要远距离传输信号的场合，同时装置信号收发器模块(3)采用了先进的调制解调技术和纠错编码技术，能够保证信号的可靠传输和准确接收。

5.根据权利要求1所述的一种多模态运动训练数据分析与反馈系统，其特征在于，所述数据分析模块(5)通过对数据的整理归纳，对数据进行降为处理，使得数据可以被数据二次分析(6)识别处理。

6.根据权利要求1所述的一种多模态运动训练数据分析与反馈系统，其特征在于，所述数据二次分析(6)通过采集的数据中发现价值，提供基于数据的分析、挖掘、建模和预测等功能，通过数据可视化、数据探索、数据建模、数据分析的功能，常使用回归分析的误差度量，mse＝1/nσ(y_i-y_hat)^2，n是样本数量，y_i是真实的标签值，y_hat是模型预测的值，这个公式的含义是计算所有样本中预测值与真实值之间的差异的平方的平均值mse越小，说明模型预测的输出结果越准确。

7.根据权利要求1所述的一种多模态运动训练数据分析与反馈系统，其特征在于，所述强化学习(11)是一种重要概念是bellman方程，该方程表示动作价值函数，即在某一个状态下，计算出每种动作所对应的价值，bellman方程的定义如下：v(s)＝e[g_t|s_t＝s]，其中，g_t定义为未来奖励之和：g_t＝r_t+1+γr_t+2+...＝στ＝0∞γτr_t+1+τ，在强化学习(11)中，还有一个重要的概念是状态-动作的价值函数，定义为：r(s,a)＝e[r_{t+1}|s_t＝s,a_t＝a]，其中，r_{t+1}表示下一个时间步的奖励。

8.根据权利要求6所述的一种多模态运动训练数据分析与反馈系统，其特征在于，所述反馈模块(7)通过对装置信号收发器模块(3)中接收的数据进行调整和改进，并将改进后的运动训练数据传至终端设备(8)，所述终端设备(8)可以通过互联网远程终端进行访问，所述数据库(9)可以对反馈模块(7)进行访问，并将信息存储至系统的数据库(9)中。

技术总结
本发明涉及运动训练技术领域，且公开了一种多模态运动训练数据分析与反馈系统，包括：数据采集模块，可以将通信芯片、存储芯片等集成在一块电路板上，使其具有发送通过远程数据采集平台收发短消息、数据传输的功能；远程通信设备，它通过内置的通信模块实现与控制信号和远程数据的传输和接收，可以在不同场景中使用；装置信号收发器模块，能够实现信号收发功能的设备，它可以将输入的信号转换成无线信号，并通过无线传输方式发送到接收端，实现信号的无线传输；服务器，为客户机提供运算服务的专用计算机，通过机器学习和强化学习来对运动员的训练进行及时调整，使锻炼对运动员产生的帮助最大化。

技术研发人员：华立君,华健宇,郭鸿鹏,刘立君
受保护的技术使用者：哈尔滨体育学院
技术研发日：
技术公布日：2024/5/6