一种体能训练监测系统

1.本发明涉及体能训练技术领域，尤其涉及一种体能训练监测系统。


背景技术：

2.体能是通过力量、速度、耐力、协调、柔韧、灵敏等运动素质表现出来的人体基本的运动能力，是运动员竞技能力的重要构成因素。体能水平的高低与人体的形态学特征以及人体的机能特征有着密切的相关。
3.经检索，中国专利号为cn106693348a的发明专利，公开了种体能训练监测系统，该体能训练监测系统包括人体信号采集子系统、电源监测子系统、人机交互子系统、体能训练数据库子系统、报警和照明子系统和数据上传子系统，所述人体信号采集子系统、电源监测子系统、人机交互子系统和体能训练数据库子系统均电性输出连接中央控制系统，所述中央控制系统分别电性输出连接报警和照明子系统和数据上传子系统，该体能训练监测系统，通过压电薄膜传感器、指套式光电传感器和温湿度传感器检测到人体在训练的过程中的数据变化，并且将数据收集到信号监测采集单元中，并且便于移动终端和远程终端来对数据下载和评估。
4.然而上述系统在实际使用过程中仅能够实现对训练人员身体数据的监控，但是难以根据训练人员身体数据对后续的训练计划进行实时调控，同时训练人员在训练过程中身体姿态出现的偏差难以得到有效的纠正，从而降低体能训练的效果，因此需要一种体能训练监测系统。


技术实现要素：

5.本发明的目的是为了解决现有技术中存在难以根据训练人员身体数据对后续的训练计划进行实时调控，同时训练人员在训练过程中身体姿态出现的偏差难以得到有效的纠正，从而降低体能训练的效果的缺点，而提出的一种体能训练监测系统。
6.为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
7.一种体能训练监测系统，包括训练监测主机，所述监测主机的外部安装有cmos摄像头，所述训练监测主机的内部包括信息数据系统、中央处理系统、交互系统、外部环境监控系统、输出设备和人体数据采集系统，所述信息数据系统与所述外部环境监控系统之间通信连接，所述信息数据系统与所述人体数据采集系统之间通信连接，所述外部环境监控系统的内部包括图像系统和气温监测模块，所述外部环境监控系统对外部的环境进行实时检测，所述外部环境监控系统监控的内容包括外部环境的实时温度以及外部的图像，所述人体数据采集系统对训练人员的身体数据进行实时采集；
8.所述信息数据系统对采集到的数据进行汇总处理，所述信息数据系统与所述中央处理系统之间通信连接，所述信息数据系统将数据传输到所述中央处理系统中，所述中央处理系统对接收到的数据进行处理，剔除数据中的杂乱数据；
9.所述中央处理系统与所述交互系统之间通信连接，所述交互系统的内部包括深度
学习模块、训练计划调节模块、动作纠正模块和安全警报模块，所述交互系统根据接收到的数据进行深度学习，从而建立出“训练调节模型”，并且根据“训练调节模型”与当前的训练者数据进行比对，从而对训练计划进行调整，同时对训练过程中动作存在的问题进行纠正；
10.所述输出设备的内部包括语音播放器和图像显示器，通过所述语音播放器进行语音播放，通过所述图像显示器进行图像播放。
11.上述技术方案进一步包括：
12.所述图像系统的内部包括图像采集模块、图像处理模块和图像识别模块，所述图像采集模块对cmos摄像头拍摄的图像进行采集，所述图像采集模块与所述图像处理模块之间通信连接，所述图像采集模块将采集到的图像传输到所述图像处理模块中，所述图像处理模块对接收到的图像进行处理，所述图像处理模块对图像中存在的噪点进行降噪，同时增强图像中的纹理。
13.所述图像处理模块与所述图像识别模块之间通信连接，所述图像处理模块将处理后的图像传输到所述图像识别模块中，所述图像识别模块对接收到的图像进行识别，识别的内容包括训练人员的动作姿态，并且将动作姿态转换到三维坐标系中，得到训练姿态数据。
14.所述气温监测模块对训练环境的温度与湿度进行检测，所述外部环境监控系统将外部的环境数据传输到所述信息数据系统中，所述人体数据采集系统将训练人员的生理数据传输到所述信息数据系统中。
15.所述深度学习模块对接收到的数据进行联立，通过长时间数据积累，对训练人员的身体数据以及训练动作姿态的标准性进行深度学习，从而建立出“训练调节模型”。
16.所述训练计划调节模块通过“训练调节模型”对训练人员的数据进行导入，并且根据训练人员现阶段的身体数据对后续的训练方案进行调整，同时所述动作纠正模块对训练过程中动作的偏差进行识别，所述动作纠正模块对动作中存在的偏差进行标记，所述动作纠正模块将偏差的动作数据传输到所述语音播放器中，通过所述语音播放器发出声音，帮助训练人员纠正动作。
17.所述动作纠正模块将标记的动作数据传输到所述图像系统中，通过比对选择出标记动作所处的时间段，所述图像系统将该段时间的视频传输到所述图像显示器中，通过所述图像显示器进行播放，帮助训练人员及时纠正动作。
18.所述安全警报模块对训练过程中训练人员动作的安全性以及生理数据的安全性进行实时监控，当训练人员存在安全威胁时，所述安全警报模块将警报信号传输到所述语音播放器中进行播放。
19.相比现有技术，本发明的有益效果为：
20.1、本发明中，使用时，通过深度学习模块对训练人员身体数据、外部环境数据以及训练人员姿态数据的深度学习，从而建立出“训练调节模型”，并且训练计划调节模块通过“训练调节模型”对训练人员的数据进行导入，根据训练人员现阶段的身体数据对后续的训练方案进行调整。
21.2、本发明中，使用时，动作纠正模块对训练过程中动作的偏差进行识别，动作纠正模块将识别出的动作偏差问题传输到语音播放器和图像显示器，通过语音播放器和图像显示器对动作出现偏差时的图像进行显示，然后通过语音播放器进行语音播放，帮助训练人
员对训练动作进行纠正，增加了体能训练的效率。
附图说明
22.图1为本发明提出的一种体能训练监测系统的系统框图；
23.图2为本发明中图像系统的系统框图；
24.图3为本发明中交互系统的系统框图。
25.图中：1、信息数据系统；2、中央处理系统；3、交互系统；4、外部环境监控系统；5、图像系统；6、气温监测模块；7、输出设备；8、语音播放器；9、图像显示器；10、图像采集模块；11、图像处理模块；12、图像识别模块；13、深度学习模块；14、训练计划调节模块；15、动作纠正模块；16、安全警报模块；17、人体数据采集系统。
具体实施方式
26.下文结合附图和具体实施例对本发明的技术方案做进一步说明。
27.实施例一
28.如图1-3所示，本发明提出的一种体能训练监测系统，包括训练监测主机，监测主机的外部安装有cmos摄像头，训练监测主机的内部包括信息数据系统1、中央处理系统2、交互系统3、外部环境监控系统4、输出设备7和人体数据采集系统17，信息数据系统1与外部环境监控系统4之间通信连接，信息数据系统1与人体数据采集系统17之间通信连接，外部环境监控系统4的内部包括图像系统5和气温监测模块6，外部环境监控系统4对外部的环境进行实时检测，外部环境监控系统4监控的内容包括外部环境的实时温度以及外部的图像，人体数据采集系统17对训练人员的身体数据进行实时采集；
29.信息数据系统1对采集到的数据进行汇总处理，信息数据系统1与中央处理系统2之间通信连接，信息数据系统1将数据传输到中央处理系统2中，中央处理系统2对接收到的数据进行处理，剔除数据中的杂乱数据；
30.中央处理系统2与交互系统3之间通信连接，交互系统3的内部包括深度学习模块13、训练计划调节模块14、动作纠正模块15和安全警报模块16，交互系统3根据接收到的数据进行深度学习，从而建立出“训练调节模型”，并且根据“训练调节模型”与当前的训练者数据进行比对，从而对训练计划进行调整，同时对训练过程中动作存在的问题进行纠正；
31.输出设备7的内部包括语音播放器8和图像显示器9，通过语音播放器8进行语音播放，通过图像显示器9进行图像播放；
32.图像系统5的内部包括图像采集模块10、图像处理模块11和图像识别模块12，图像采集模块10对cmos摄像头拍摄的图像进行采集，图像采集模块10与图像处理模块11之间通信连接，图像采集模块10将采集到的图像传输到图像处理模块11中，图像处理模块11对接收到的图像进行处理，图像处理模块11对图像中存在的噪点进行降噪，同时增强图像中的纹理；
33.图像处理模块11与图像识别模块12之间通信连接，图像处理模块11将处理后的图像传输到图像识别模块12中，图像识别模块12对接收到的图像进行识别，识别的内容包括训练人员的动作姿态，并且将动作姿态转换到三维坐标系中，得到训练姿态数据；
34.气温监测模块6对训练环境的温度与湿度进行检测，人体数据采集系统17采集的
数据包括：训练人员血压、心率以及其他生理数据，外部环境监控系统4将外部的环境数据传输到信息数据系统1中，人体数据采集系统17将训练人员的生理数据传输到信息数据系统1中。
35.基于实施例一的一种体能训练监测系统工作原理是，工作时，图像采集模块10对cmos摄像头拍摄的图像进行采集，图像采集模块10将采集到的图像传输到图像处理模块11中，图像处理模块11对图像中存在的噪点进行降噪，同时增强图像中的纹理；
36.图像处理模块11将处理后的图像传输到图像识别模块12中，图像识别模块12对接收到的图像进行识别，识别的内容包括训练人员的动作姿态，并且将动作姿态转换到三维坐标系中，得到训练姿态数据；
37.气温监测模块6对训练环境的温度与湿度进行检测，人体数据采集系统17对训练人员血压、心率以及其他生理数据进行采集，气温监测模块6和人体数据采集系统17将数据传输到信息数据系统1中，信息数据系统1对获取到的数据进行汇总处理，中央处理系统2对接收到的数据进行处理，剔除数据中的杂乱数据。
38.实施例二
39.如图1-3所示，基于实施例一的基础上，深度学习模块13对接收到的数据进行联立，通过长时间数据积累，对训练人员的身体数据以及训练动作姿态的标准性进行深度学习，从而建立出“训练调节模型”；
40.训练计划调节模块14通过“训练调节模型”对训练人员的数据进行导入，并且根据训练人员现阶段的身体数据对后续的训练方案进行调整。
41.本实施例中，工作时，中央处理系统2与交互系统3之间通信连接，中央处理系统2将数据传输到交互系统3中，深度学习模块13对接收到的数据进行联立，通过长时间数据积累，对训练人员的身体数据以及训练动作姿态的标准性进行深度学习，从而建立出“训练调节模型”42.训练计划调节模块14通过“训练调节模型”对训练人员的数据进行导入，并且根据训练人员现阶段的身体数据对后续的训练方案进行调整，增加训练人员的体能训练效果。
43.实施例三
44.如图1-3所示，基于上述实施例一或二，动作纠正模块15对训练过程中动作的偏差进行识别，动作纠正模块15对动作中存在的偏差进行标记，动作纠正模块15将偏差的动作数据传输到语音播放器8中，通过语音播放器8发出声音，帮助训练人员纠正动作；
45.动作纠正模块15将标记的动作数据传输到图像系统5中，通过比对选择出标记动作所处的时间段，图像系统5将该段时间的视频传输到图像显示器9中，通过图像显示器9进行播放，帮助训练人员及时纠正动作；
46.安全警报模块16对训练过程中训练人员动作的安全性以及生理数据的安全性进行实时监控，当训练人员存在安全威胁时，安全警报模块16将警报信号传输到语音播放器8中进行播放。
47.本实施例中，工作时，动作纠正模块15对训练过程中动作的偏差进行识别，同时动作纠正模块15对动作中存在的偏差进行标记，动作纠正模块15将偏差的动作数据传输到语音播放器8中，通过语音播放器8发出声音，帮助训练人员纠正动作；
48.动作纠正模块15将标记的动作数据传输到图像系统5中，通过比对选择出标记动
作所处的时间段，图像系统5将该段时间的视频传输到图像显示器9中，通过图像显示器9进行播放，帮助训练人员及时纠正动作；
49.安全警报模块16对训练过程中训练人员动作的安全性以及生理数据的安全性进行实时监控，当训练人员存在安全威胁时，安全警报模块16将警报信号传输到语音播放器8中进行播放。
50.以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。