基于人工智能的智慧体育训练辅助系统设计

刘正统 马进

摘要：随着人工智能和科技产业的迅速发展，智能体能训练设备愈发重要，旨在提高运动员技能、改进训练方式和改进运动技巧。为此，我们使用AIOT传感技术搭建了专门针对体育训练的实时监控网络。系统包括红外线传感器、三维加速传感器、心率带、脉搏探测器和温度感应部分等，用以收集训练者的心率、呼吸速率等生理信息。利用AI算法建立体能与训练强度的关联模型，实施实时的训练强度监测。实验结果证实，系统运行稳定，其负载与吞吐量均在预期范围内，达成了设计目标。

关键词：人工智能  智慧体育训练辅助系统  系统设计

中图分类号：G80文献标识码：A文章编号：1006-8902-（2024）-02-178-3-ZQ

在体育训练这个充满挑战的领域，对运动员身体机能水平有着极为严苛的要求，尤其针对如竞技武术及平原自行车队此类要求持久力与耐受度的项目更是如此，运动员们需要经受长时间且高度密集的高强度、过度负荷的训练，通过这种方式以超越自身极限，逐步攀登至新高峰。然而，在面临如此严峻的训练环境下，运动员的身体机能一旦无法承受住这类锻炼负荷，就有可能导致恶性后果，不仅影响到他们的健康状况，甚至还可能危及生命。鉴于此，我们需要深入研究体育训练强度监测技术，以期在训练过程中避免运动员遭受不应有的伤害。近年来，国内外诸多学者已经开始关注这一问题，他们运用不同的理论模型、实验数据以及训练成果等手段，探寻体育训练如何改变我们的身体机能，并根据这些研究成果，他们找到了一些可以用来监测运动员身体机能变化的关键指标，如最大血液乳酸浓度、最大无氧承受能力、肺通气量、最大氧气摄入量以及心电图等。在此基础之上，学者们提出了以下几个具有参考价值的理念。例如，毕学翠等学者选择以赛艇训练为例进行研究，他们采用递增运动员负荷的方式来验证训练强度的有效性，用以提供赛艇训练监控所依赖的关键参数，从而实现针对赛艇训练强度的有效控制。再比如，刘恒源教授团队选取橄榄球运动为研究对象，他们通过详细分析橄榄球运动中常见的伤病特点及诱发因素，从而确定出能够准确反映运动强度的监控指标，以此来确保橄榄球运动训练的强度得到有效控制。然而，尽管这些学者们潜心研究出各种有效的监控方法，但在实际应用过程中存在着系统运行负载与吞吐量未能满足系统运行需求的问题，因此作者提出应利用人工智能物联网（AIOT）传感器技术，构建一套适合于体育训练强度实时监控的系统方案。

1、智能体育训练系统的技术实现

1.1、傳感器技术

作为智能体育训练体系的关键组成部分，传感器技术发挥着至关重要的作用。此项尖端科技辅以各类传感器设备，可实时精准地洞察运动员在繁复的训练过程中所处的各种状态与姿态，进而依托于精密的数据分析，为教练团队提供精确且具有针对性的反馈，以便其更有效地把握运动员的实际表现与各项身体指标。运动员以及教练员们还得以借助先进的智能恒速控制系统实现深度关联，而更为智能化的人工智能物联网（AIOT）技术还能助力他们将整个训练流程实现云端化管理。

1.2、运动传感器

在当前市场环境下我们常能见到两种类型的运动传感器：即惯性传感器与压力传感器。前者主要行使着对运动过程中产生的加速度及角速度进行精确测量的职能，故对于跑步、单车骑行以及其他简易运动项目拥有广泛的运用场景。然而，压力传感器却因具备实时感测和分析用户运动状况及其姿势的独特功能，因此常被广泛运用于更为复杂且严格的健身训练当中。

1.3、数据采集器

数据采集器的主要功能便是对从各类传感器精心收集而来的运动数据进行精密处理及永久存储，为接下来的数据深度整合与分析以及训练层计划的成功创建做好充分的准备。为了满足大规模记录运动数据的需求，数据采集器通常都会配备高性能的存储硬件，确保即使在大量数据的情况下仍能稳定运行。并且借助于蓝牙等先进技术手段，它还能够与其他多元化设备进行顺畅无阻的连接，实现运动相关数据的便捷分享。

1.4、显示屏

显示器在智能辅助运动训练系统中扮演着至关重要的角色，发挥出独特的用户互动界面机能，其主要职责便是展示用户所需要掌握的各项运动数据及经过科学设计的个性化训练方案。一台卓越的智能辅助运动训练系统理应超越常规，具备更高的显示清晰度与显示速度，从而让广大用户能够更加轻松地查看自身运动相关数据，同时也能在第一时间接收到来自系统的准确且实时的反馈信息。

1.5、计算机

在智能辅助运动训练领域中，计算机堪称主导大脑的关键控制器，肩负着极其重要的职责——高效准确地处理运动数据以及制定相应的科学训练计划。通常而言，为了保证系统运作的稳定性及数据处理的高效性，智能辅助运动训练系统必定配备一款功能强大的高性能计算机作为其坚实的后盾。

1.6、机器学习和人工智能

智能体育训练体系运用先进的机器学习及人工智能科技，对海量数据进行深度发掘与处理，从而提供更为精准详尽的分析结果。借助此类高科技手段，教练员得以获取到具有极高价值且更加可靠的信息，以此深入洞察运动员们的竞技表现，进而制定出更为科学合理且针对性较强的专项训练方案以及技能调整策略。例如，借助于依托大数据构建的机器学习系统的强大功能，我们便能够从繁复的数据中筛选出宝贵的机会，挖掘诸多不易被察觉的微小但重要的细节，从而最终实现运动成绩的大幅提升。

1.7、虚拟现实技术

在教育培训领域中，虚拟现实技术能够创建更为逼真、细致的学习环境，同时提供全方位、详尽的反馈信息，对于某些重复性技能的培养极为关键。比如在高尔夫运动项目中，提高推杆技巧需要大量的练习，而虚拟现实技术可以根据训练者的即时表现，动态调整训练环境中的各种参数与情境设置，从而给予选手更为贴近实战的锻炼。除此之外，虚拟现实技术还能有效提升训练过程中的娱乐性及参与感，从而激发运动员们参与训练的热情。

2、智能体育训练系统的设计要素

2.1、个性化定制

智能体育训练体系需要充分考虑各个运动员个体的独特需求与训练特性，而非采用单一固定的模式为所有人员设计训练方案。在这种思想指导下，系统需具备收集运动员各项身体指标的能力，以便透过高品质的数据反馈以及精心设计的训练计划来更准确地满足运动员的个性化需求。

2.2、高效数据处理能力

领先的智能体育训练系统必须深度集成强大的大数据处理功能，以便能够精准处理海量的数据，从而生成更加真实可靠的训练反馈成果。在此过程中，系统必须充分运用高效率的智能算法以及尖端的机器学习技术，进一步优化对数据的使用及深度分析，从而大幅度提升数据分析的绩效水平与可信程度。例如，在执行训练分析环节时，采用精炼数据矩阵的方法不仅显著缩短了数据的处理时间，更使得反馈结果可以以更快的速度呈现给运动员/教练员。

2.3、用户友好的界面

该智能体育训练平台需配备一款极具人性化且简单便捷的用户交互界面，以便让运动员及教练能够畅通无阻地实现各项功能。透过其内置精密算法对运动员各种表现数据的深入分析与解读，教练员与运动员间的交流将更为顺畅高效，这不仅有助于提升教练团队针对训练过程出现问题的快速反应能力，同时也有利于运动员对自身竞技状态的深刻认识与理解。

3、实时监控系统软硬件设计

3.1、系统硬件设计

（1）平台系统框架。

众所周知，体育运动的训练强度对运动员所面临的健康风险和身体功能状态有着不可忽视的深远影响。因此，对于如何能够科学而又及时地监测与控制体育训练过程中的锻炼强度，无疑是极其关键的环节。为了达成这一目的，我们有必要对运动员在训练期间身体各方面的生理变化指标进行实时的精确测量和严密监控，这些重要的生理参数包括心率、呼吸速率、体温、脉搏以及动脉血氧饱和度等等。在此基础之上，我们通过精心研发和精细调整，成功构建和完善了一个科学严谨而又合理有效的硬件平台系统，如图1所示那样，它可以满足上述所有的功能需求。

本方案基于红外线传感器、三轴加速度计和心率带等现代智能传感设备构建了尖端AIOT传感网络，以全面记录并分析五项关键身体机能数据，准确评估训练强度。我们将这套传感网络与专门的单片机相连，并借助MSP430F5438的卓越控制性能确保系统平稳运行及数据高效率处理。为了满足动态追踪和实时监控要求，我们还在单片机上配备了GPRS模块负责调控监视中心。同时，此方案还包含具有即时身体数据处理能力的数据库模块，可依据训练者的基准数据产生個体化运动机能报告并传送至监视中心，让训练师实时掌握运动员身体状况。

（2）组建人工智能物联网（AIOT）传感网。

针对图1所示的系统及客户需求，我们将物联网传感器设计为穿戴式数据采集模块，用于满足运动员训练中的便携式需求。具体来说，我们选用了以下几款高性能传感器来实现这一目标。

首先，心率带是用来采集运动员心跳频率的关键设备。我们选取了具有蓝牙功能的Armor-XGO-HRM蓝牙4.0无线心率带，以保证数据传输的顺畅；

其次，对于呼吸数据，我们使用了压电式三轴加速度传感器（AY061D-3X）结合数字滤波技术，确保了采集到的呼吸数据稳定可靠；

此外，我们还采用了红外传感器（BH-PD21AA3）测量运动员体内的血氧浓度，以便评估运动员的身体状况；

最后，我们选用了红外脉搏传感器（MAX30100）以及红外热电探测器（IRTP300L）以测量运动员体温，这些都是性能卓越的传感器，能够准确地反映运动员的生理状态。

当以上各传感器与蓝牙主机构成联网之后，就构成了完整的人工智能物联网（AIOT）传感网络。

3.2、实时监控系统软件设计

本研究探讨利用体育训练者的体能状况进行训练强度的实时监控。具体流程包括：（1）建立基于图2所示程序的体训实时监控模型；（2）确定体能与锻炼强度之间的映射关系表；（3）拟定体育训练强度等级系统。由于训练强度可划分为训练总负荷和负荷强度两个方面，负荷即单位时间内的总体施加力度，负荷强度则表现为每单位时间内所完成动作所需承受的压力。在此基础上，我们将借助物联网技术收集的体能参数来完善体能与锻炼强度之间的关系模型。则有：

①式展示了体征（如呼吸、脉搏、心率等）、身体功能强度（简称Qi）、负荷总量（即Z）、时间（用字母t表示）以及体侧数据（例如审计机能数据或体育运动员在训练中的数据Xi）之间的关系。其余部分包括体育运动员的休息期表现（即安静状态下的身体机能数据Ai）和其身体机能的最终表现（maximum data，也就是Mi）。根据上述方程所揭示的对应模式，可以将体育训练强度分为了适中和过度负荷两个层面。由于每个人的身体素质存在一定差异，为此，我们制定了以下的标准来确定适合于运动员的训练强度等级。

运用公式②，我们设定心率（H）、呼吸率（R）、血氧饱和度（S）和脉搏强度（P）以及被视为特例的温度（T）均设值为1。在引入身体机能与训练强度模型（公式①）及其训练强度分级标准（公式②）后，这些参数已按照①式被纳入图2所示的实时运动监控软件。据此，若结果等级为F4，软件将自动启动训练负荷预警；若为F2，则意味着出现训练超负荷问题；如处于F3或F1区间内，系统则不会警告。通过此方式，实时监测体育训练强度得以实现。

4、系统测试

4.1、黑盒测试系统单元功能

运用JUnit4.0的Java测试架构进行黑盒测试，对本系统的各项功能进行了全面校验。操作系统选用Microsoft Windows XP professional，Web服务器由 GlassFish 3.1运行，以Microsoft Windows Server 2003管理数据库，而Mysql5.5则负责数据库服务器的工作。选取系统数据采集、数据库、系统预警以及数据传输四大核心部分进行试验设计并进行测试，检验单元功能的准确性。其结果与预设用例完美契合，表明本次设计的系统顺利完成了系统功能测试。

4.2、测试系统性能选择

采用MercuryLoadRunner 8.1对系统性能进行测试。体系结构既包括功能测试系统的服务器控制软件及数据库管理工具，也涵盖了系统性能测试这项重要工作。

（1）确定系统性能测试标准及方法。

依据系统要求，确定最大同时在线人数上限为60。在用户数量接近此限制时，系统对数据及页面的操作均可在3-8s内得到回应。另针对系统数据的增删改操作，事务处理时间应低于10s。为了验证系统满足以上设定的性能测试标准，我们计划实施负载测试。此处主要采用Web（HTTP/HTML）交换方式，借助MercuryLoadRunner 8.1软件与待测系统建立联系，同时也负责构建相应的Vuser测试脚本。其主要步骤包括：进入系统，实现对体育训练强度的实时监控，收集运动员数据，然后进行数据的添加、删除、修改，最后离开监控界面，确保整个用户流程顺利完成。接下来，通过MercuryLoadRunner 8.1软件的Controller功能，将该测试脚本导入到系统之中。值得注意的是，开始阶段系统用户数量设为4人，此后每隔15s钟增加4人，直至总数达到60为止。接着在保持系统正常服务5min之后，再关闭整个测试过程。

（2）系統负载测试结果系统运行。

通过对系统加压和减压测试，共执行了30轮Vuser脚本以收集系统负载数据。实验持续了约11′05″，平均每分钟点击次数达到了160.54次，事务平均响应时间仅为4.47s，所有这些指标均在既定的系统测试标准之内。

（3）系统吞吐量测试。

依据系统负载测验成果，我们观测到系统吞吐量与用户并发数成正比，且随系统负载波动呈同步动态趋势。这有力地证明了该设计版系统服务器表现出高度稳定性。总的来说，这套系统在其功能及性能方面都达到了预设指标，完全有资格应用于运动强度实时监测领域。

5、智能辅助运动训练系统的应用

智能辅助运动训练系统在健身领域的应用非常广泛，其主要应用于自我训练、健身房、私人教练等多种场景。

5.1、自我训练

智能辅助运动训练系统可以帮助用户更加科学、合理地进行自我训练，其通过运动识别算法和训练方案生成算法，在运动过程中及时地对用户进行评估和反馈，使用户能够更加科学、细致地进行自我训练。

5.2、健身房

智能辅助运动训练系统在健身房的应用也非常广泛，其通过运动传感器和数据采集器，实时地采集用户的运动数据，同时配合训练方案生成算法，生成一系列适合用户自身身体状况和运动水平的训练方案，帮助用户快速提升运动效果。

5.3、私人教练

智能辅助运动训练系统在私人教练的应用也非常广泛，其通过运动传感器和数据采集器，实时的采集用户的运动数据，同时配合训练方案生成算法，生成一系列科学合理的训练方案，促使教练更好地帮助用户进行健身训练。

6、结语

综上所述，该创新设计采用先进的人工智能物联网（AIOT）传感技术，构建了全方位的AIOT监测网络，能够实时掌控体育训练强度相关的各项指标如心率、呼吸、血氧、体温、脉搏等体征数据，从而精确判断训练强度。然而，此项目仍有许多改进之处，特别是在如何打造更友好的用户界面以及优化系统操作指导方面还待深究。展望将来，我们将致力于研究和改善系统界面布局，以期提高系统的易用性。事实上，这种智能化的体育训练系统代表着未来的发展方向，能为运动员及整个体育界提供更高质量、更高效的解决方案。借助各类传感器以及人工智能、机器学习和虚拟现实技术，这个系统能更加精准地追踪运动员表现及数据变化，协助教练提升训练效果，助力运动员取得更为优异的成绩，也有助于他们在赛场上更好地发挥自己的实力。

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