基于物联网和可穿戴传感的新监测技术在体育训练中的应用研究

张丹 石红

（宁夏大学体育学院 宁夏 银川 750021）

1、引言

1.1、研究背景与意义

随着我国经济社会发展进入新时代，人民群众对美好生活的追求带动了体育运动的蓬勃发展。党和国家也高度重视体育事业，将其作为提高人民身体素质、增强文化软实力的重要组成部分。提出体育强国战略后，国家先后发布了《国家体育改革发展纲要》《健身计划(2016-2020 年)》等文件，明确提出要发展体育监测评价技术。2020 年国家体育总局印发《新时代我国体育监测评价体系建设纲要》，指出要深入研究和应用新技术新设备，建立基于大数据的体育监测评价新模式。但长期以来，我国体育训练还存在训练理念落后、科学指导不足等问题，训练监测手段简单，无法满足新时代对科学化、精准化训练的需要。近年来，互联网、大数据、人工智能等技术在体育领域被广泛应用。新一代信息技术为实现智能化、精准化的体育训练监测提供了可能。特别是物联网与可穿戴设备的融合应用，使高频率的生理参数监测成为现实。大量生理数据的采集与深度分析，可精准评估运动员的身体状况和训练效果。因此，开展基于物联网和可穿戴传感技术的智能训练监测系统研究，不仅符合技术发展趋势，也具有重要的现实应用价值。它将推动我国训练监测由粗放向精细化演进，使体育训练真正实现科学化、精准化、智能化。

1.2、研究现状

随着监测技术的发展，体育训练监测领域的研究不断深入。在运动员生理参数监测方面，Lee 设计了基于可穿戴传感器的心率监测系统，实现了运动员在训练中心率的实时检测；Panebianco等研究了惯性传感器监测运动姿态的方法；Massaroni 等使用可穿戴式温度传感器监测运动员呼吸状况。在运用物联网技术进行训练监测方面，Ikram 等设计了一套基于物联网的足球训练监测系统，通过传感节点采集球员数据并传输到云端，实现了训练监控；Yi 等提出了视频边缘计算框架分析训练数据；Costa 等设计了泳池环境中的物联网系统，监控游泳运动员。当前研究为实现智能化、精准化训练监测奠定了基础，但将物联网、可穿戴设备等多种新技术有机结合，构建集成化的训练监测系统仍有待进一步研究。

1.3、研究内容与方法

（1）研究内容。

本文主要通过文献查阅和比较分析的方法，研究基于物联网和可穿戴传感技术的体育训练监测技术的发展状况、应用实例及存在的问题。

（2）研究方法。

收集国内外相关文献，了解技术发展历程和应用情况。归纳总结各类传感设备、物联网技术在训练监测中的应用。比较分析不同系统的优劣势，指出存在的问题，提出未来发展方向。

2、关键技术介绍

2.1、物联网技术

（1）概念及特征。

物联网(Internet of Things)是指通过信息传感设备如RFID、红外传感器、GPS 等，将日常物品连接到互联网，实现智能识别、定位、跟踪、监控和管理的网络。它实现了人与人、人与物、物与物的信息交互和通信联系。物联网技术的主要特征包括：①感知能力：使用各类传感器对物理世界的参数进行检测；②网络能力：通过互联网实现数据的高效传输；③智能处理能力：对海量数据进行分析处理，实现智能决策。

（2）在训练监测中的应用。

物联网技术为训练监测提供了有力支撑。具体应用包括：①训练环境监测。训练场地可以设置传感节点，检测温度、湿度、光照等环境参数，并与气象站资料结合，为运动员选择最佳训练条件。如在射箭训练场地设置温湿度传感器，与气象站天气信息结合，判断风力是否适宜射箭运动员训练；②运动员生理监测。使用可穿戴传感器采集心率、呼吸等生理数据，与位置跟踪结合，实现对运动员状态的实时监控。如使用可穿戴心率监测带,采集游泳运动员在泳池中的实时心率变化,判断身体状态；③技术动作监测。使用视觉传感器捕捉运动员动作，结合算法分析判断技术动作的正确性。如使用视觉识别系统，分析体操选手的动作规范性，给出技术动作评分；④综合评估分析。多源异构传感数据融合，进行训练强度、负荷的量化评估，给出运动处方改进意见。如结合心率、速度等多源数据,评估足球运动员每次训练的负荷量化指标；⑤训练管理优化。传感网络与教练系统连接，智能分析训练情况，支持教练决策，优化训练管理。如智能分析系统与教练平台连接,根据训练监测数据帮助教练制定训练计划。

2.2、可穿戴传感技术

（1）工作原理。

可穿戴传感技术是利用微电子技术，将各类传感器制作成微型芯片或组件，集成在可穿戴设备中，这些设备可以实时获取佩戴者的生理参数，包括心率、呼吸、体温、肌电等，并将模拟信号转换为数字信号进行处理，通过算法过滤噪声、分割时间段、提取特征等，然后使用蓝牙、WiFi 等方式进行无线数据传输，最后基于云平台对多源异构数据进行融合、建模、分析，从而实现监测的高效智能化。

（2）典型设备。

目前可穿戴传感设备种类繁多，应用广泛。典型的有：①智能手环：可以监测运动员的心率变化，评估训练强度；②智能眼镜：可以为运动员提供第一视角录像，分析技术动作；③智能运动服：可以测量运动员矫形和姿态信息，判断动作规范性；④智能球鞋：可以测试球员的跳跃力和着地冲击力；⑤智能游泳衣：可以检测游泳者的游动轨迹、击臂频率等。在体育训练中，这些可穿戴设备都有着广泛的应用前景。它们可以为运动员和教练员提供详细、客观、实时的活动监测数据。

2.3、在体育训练中的应用潜力与面临挑战

（1）优势。

将物联网技术与可穿戴传感技术有机结合应用于体育训练监测，可以实现对训练环境多参数的智能化检测，为制定科学的训练方案提供支持；同时，实时监测运动员的生理状态和技术动作，可以更好地评估训练强度、负荷及运动技能，并以采集的海量数据为基础，进行数据分析、处理和反馈，最终实现个性化的智能化训练指导。相较于单一技术，这种多源异构数据的融合利用充分发挥了两者的优势，极大地提升了训练监测的智能化、精确化和可视化水平。

（2）面临的挑战。

在充分发挥结合应用优势的同时，也面临一些挑战需要解决：①异构数据之间存在语义、格式、时空等差异，进行有效聚合与融合是首要问题；②海量数据的快速处理与分析，对算法优化提出要求；③个体间生理特征差异需要考虑，进行个性化建模；④智能分析模型的构建和迭代优化，需要大数据采集积累。

3、应用案例分析

3.1、心率监测系统

心率监测是训练中的重要生理参数。但长时间高强度训练会导致心率失常，影响训练效果甚至损害身体。传统心率监测方式包括脉搏和心电仪，存在误差大、不连续、限制活动等问题。运动员和教练无法实时获取心率变化信息，无法及时调整训练计划。如何进行连续准确的心率监测是训练中亟需解决的问题。

采用PPG 光电传感技术的智能手环，基于光电技术测量血液流量变化，可以持续准确监测心率。运动员训练时佩戴该设备，通过蓝牙将数据实时传输到接收终端。终端将数据上传到云分析平台，在该平台中，心率数据经过滤波、映射等处理，并以时间序列的图像方式显示在教练端的APP 上。教练可以查看每个运动员的实时心率变化曲线。这种可穿戴的光电心率监测方案，实现了对心率的连续测量和实时传输，解决了长时间训练监测的难题。

该可穿戴心率监测系统实现了对训练全过程心率变化的连续测量和实时反馈，使教练可以根据运动员的心率曲线判断训练强度是否合理，及时调整计划以防止心率失常；同时，运动员也可以随时查看自己的心率变化，及时调整状态，避免过度疲劳。相较于传统方式，该系统的连续稳定监测有助于更准确评估不同强度训练的效果影响，并且可以积累海量心率数据，建立个体化的心率特征模型。总体来说，该系统显著提高了训练监测的连续性、准确性和智能化。

3.2、运动姿态评估系统

在竞技体育训练中，运动员的技术动作准确与否对比赛成绩有着至关重要的影响。以竞技体操为例，裁判在评分时，会从多个方面检验运动员的动作完成质量，包含身体部位的点到点动作轨迹、身体各部分的校准一致性、保持稳定控制的能力等。稍有不慎就可能导致动作扣分。然而人眼很难观测到这些微小的动作缺陷，教练依靠经验评估也存在主观性，难以找到运动员姿态中的确切问题原因，给出针对性改进措施。这导致运动员技术进步缓慢，难以在短时间内取得突破。因此，如何实现运动中准确和自动化的姿态评估是训练监测与优化中亟待解决的难题。

可穿戴运动追踪传感器系统与计算机视觉技术的融合方案，可实现运动姿态的智能化评估与诊断。传感器系统包含了多个微小的IMU(惯性测量单元)传感器，它集成了陀螺仪、加速度计等装置，可以捕捉各个方向的运动数据。传感器固定在运动员的主要关节位置，如腕部、肘部、膝部等,运动中它们会同步采集各关节的运动参数；同时，利用安装在训练场馆内的多个摄像头,以不同角度拍摄运动全过程，获取运动员身体多视角的图像信息。两路数据融合后，输入到姿态评估算法中，自动实现对运动员关键点的提取、运动轨迹建模、与标准模型的匹配比对。最终算法可以给出运动员姿态动作的准确度评分，并定位出现问题的关节部位，输出问题修改建议。通过运动追踪传感器与计算机视觉技术的融合应用，该系统实现了对运动姿态的自动化捕捉、建模、评估和诊断。

相较于传统的主观经验评估，这一基于传感追踪和计算机视觉的运动姿态智能评估系统实现了过程的客观化、结果的精确化、反馈的实时化以及评估的自动化。它可以准确定位出现微小问题的关节，对运动员个体进行针对性地技术改进指导，避免主观性误判。同时，它输出的评分结果，也可为裁判提供新的决策依据。该系统建立的个体化模型,将更深入地揭示不同运动员的技术特点,制定个性化的训练方案。总体上，这一方案将大幅提升体育训练的科学化和智能化水平，推动竞技体育向更高层次发展。

3.3、足球训练效果评价系统

在足球高层教练组的日常体能训练中，合理选择训练方式，确定最佳的训练方案对于提高球员素质和竞技状态至关重要。传统依靠教练经验和主观感受很难对不同体能训练方式的效果做出准确定量的评估。例如，对于增强爆发力，间歇性高强度训练与稳定低强度长时间训练，两种手段的效果究竟孰优孰劣是难以判定的。另外不同体质的球员，同一训练方式的适宜程度也存在差异。如何实现对训练效果进行精确化、定量化的评估是教练组一直关注的难题。

为实现科学化的足球训练效果评估，某公司研发了一套可穿戴的多传感器系统，让球员在日常体能训练中佩戴。这套系统的核心是一个多源信息融合的智能算法平台。系统首先通过轻薄型可穿戴传感器采集球员训练中产生的各类生物数据。这些传感器固定在球员身体的关键部位,可实时检测心电活动、肌电特征、呼吸频率、体温变化、肢体运动加速度等参数。例如心率监测传感器使用光学技术,捕捉球员脉搏信息,计算心率、心率变异性等；肌电传感器测量肌肉收缩状态下的微弱电流变化；加速度传感器检测肢体做各种动作时的角速度、位移、震动和冲击参数。各类传感器的数据通过低功耗蓝牙技术无线传输到采集终端。然后这些源自球员身体的多维生物数据,会实时传输到云端的智能算法平台。平台集成了针对不同训练目标,如提高速度、力量、灵活性等,优化设计的机器学习模型。这些模型可以输入传感器数据,经过特征提取、模型训练、结果预测等流程,最终输出不同训练方式对各项体能指标的影响评估。同时,平台可以生成每个球员个性化的训练效果报告。报告考虑了体质、年龄、数据历史等因素,给出定制的训练建议。可以看出,这一系统实现了对足球训练效果精确化、智能化的评估,输出科学的指导建议,将大幅提升训练决策的效果。

相较传统主观评估，这一系统运用传感器采集的生物学数据，结合智能算法模型，实现了训练效果评价的定量化、客观化、个体化和科学化。它可以准确判断不同训练方式的效果，输出个性化建议，避免盲目试误，让有限训练资源发挥最大效用。系统智能的实时评估，减少了大量手工分析的人力成本。与此同时，积累的数据支持模型优化与技术创新。总体上，该系统显著提升了足球训练的智能化水平，使训练效果最大化。

4、展望与建议

4.1、技术发展趋势

（1）传感器微小化。随着MEMS 和印制电子学等微纳制造技术的进步，各类体育传感器正快速向着微型化和便携化方向发展。种种迹象表明，未来传感器的体积和重量将大幅缩减，易于佩戴和植入，应用场景更为广泛。例如汇聚硅光子学和柔性材料技术的皮肤传感贴片，直径仅2cm，厚度0.3mm，可以无缝地粘贴在皮肤表面，采集多种生理参数。这类新型薄如蝉翼的传感器，必将极大促进体育训练监测系统的扩展与应用；

（2）低功耗通信。无线通信技术也在不断进步，以满足可穿戴设备的超低功耗连接需求。例如蓝牙5 标准增强了传输距离与速率，同时降低功率约4 倍。更先进的蓝牙5.1 可实现功率减少10 倍之多。此外，NB-IoT 等狭带网络技术具备更广覆盖范围与深入室内的能力，可实现无线传感网络的高效部署。随着这些技术的发展，传感器数据能以更低的能耗、更高的速率实时传输到云端，有效解决了早期系统的连接与续航问题；

（3）云端算力提升。云计算平台与AI 算法的发展也为训练监测系统提供了强大支持。云服务器的运算与存储成本大幅降低，可以处理海量多源异构数据。同时，基于深度学习的模型训练技术进步显著，使得智能算法得以从数据中自动萃取价值。这些云端的计算能力提升，使复杂的训练效果建模与个性化预测成为可能，是训练监测系统智能化的基础。

4.2、技术集成创新方向

随着各项核心技术的进步，训练监测系统正在加速向综合性、智能化的方向发展。主要的创新方向包括：

（1）多源异构数据的融合。结合不同类型传感器采集的多维数据，以及视频追踪、GPS 定位等信息资源，构建综合性的数据融合平台，实现对运动员生理状态和环境情况的全面感知，为后续智能分析提供信息支持。例如，心率与速度的组合检测可以判断心肺功能；肌电图与动作视频的融合可以分析肌肉使用模式。复杂的特征提取与数据清洗技术是实现多源异构数据融合的关键；

（2）个性化的建模与预测。收集用户的身高、体重、年龄等体质数据，结合长期的训练数据，应用深度学习技术个性化建模。训练监测系统可以根据不同人群的特点，实现针对性强的训练效果预测。同时，可以通过记录用户对反馈结果的评价，不断完善算法，实现精准建模。这种个性化运动医学可以大幅提升训练的针对性；

（3）结果的可视化显示与解释。文本报告很难被用户理解，将模型输出用图表、动画等可视化方式表达，并辅以语音、图像等说明，可以显著提升用户体验。同时，借助语音交互技术，系统可以解释结果，对训练方案进行多轮对话优化，实现人机交互和协同。可视化解释是训练监测系统实现智能化的重要一环。

4.3、提升监测效果的设计思考

要让运动训练监测系统发挥最大效用，需要从用户体验设计和系统开放性等多个方面进行思考：

（1）简化设备配置流程，提高用户体验。系统APP 需要提供语音提示，指导用户按顺序佩戴和连接各种传感设备，例如佩戴心率带、插入护膝传感器等；然后检测信号强度，确认数据流正常，减少使用过程中的失误。同时，选择轻薄柔软的材质，确保长时间贴身使用的舒适性。在外形设计上，也要考虑时尚与个性化，提升用户的接受度；

（2）扩大系统对新设备的兼容性。软硬件接口需要对市面上各类新型传感器保持开放，并自动完成对异构数据的标准化处理，无缝集成到后端分析平台中。可以设计模块化的软件框架，通过程序配置实现对不同通信协议的快速支持，大幅扩展兼容性。还可以建立开发者社区，鼓励开发新型周边设备；

（3）重视数据安全与系统安全。一方面需要利用加密算法、区块链等技术，在数据采集、传输、存储等每个环节对用户隐私数据实现加密保护，防止泄露。另一方面，需要对整个系统的云平台和终端形成安全防护体系，监控并防范来自内外部的各种攻击风险，保证系统安全运行。

5、结论

本文对基于物联网和可穿戴传感的新监测技术进行了全面而详实的分析,展望了技术发展方向,并给出了切实可行的优化设计思路。分析了微型化传感器、低功耗通信和云AI 等核心技术进步带来的契机，这为训练监测系统向着高效便携、智能化、综合性的方向发展奠定了基础。最后,我们建议从用户体验、系统开放性、数据安全等多个维度进行思考。这些建议能进一步提升系统的易用性、兼容性与数据安全性。这为后续系统的持续进步奠定了坚实的基础。