在篮球训练和伤害预防方面,CNN基于传感器的运动捕捉系统的应用
1College of Physical Education, Kunshan National University, Kunshan, Jeollabuk-do 54150, Republic of Korea; College of Physical Education, Jilin Normal University, Siping, Jilin 136000, China.
Preventive medicine
|July 22, 2023
概括
这项研究介绍了一种CNN基于传感器的运动捕捉系统,用于实时监控篮球运动员. 它通过分析运动数据以及时发出警报和改进训练,有助于预防运动伤害.
科学领域:
- 运动科学 运动科学 运动科学
- 生物机械工程 生物机械工程
- 体育运动中的人工智能
背景情况:
- 篮球是一项高强度运动,受伤率很高.
- 实时监控运动员状态对于预防伤害和优化表现至关重要.
- 目前的方法可能缺乏及时干预所需的精度.
研究的目的:
- 提出一种使用卷积神经网络 (CNN) 传感器的新型运动捕捉系统.
- 为了实时监控篮球运动员的生理和生物力学数据.
- 提高体育伤害检测和预防的准确性和有效性.
主要方法:
- 开发一个集成CNN传感器的运动捕捉系统.
- 实时收集运动员运动数据,包括轨道,速度,加速,步伐频率,心率和能量消耗.
- 应用CNN用于处理和分析收集的运动数据以确定受伤风险.
主要成果:
- 基于CNN的系统在运动数据分析中实现了高精度和准确性.
- 该系统为潜在的体育伤害提供实时警报.
- 为运动员和教练生成全面,科学和实时的体育数据.
结论:
- 基于传感器的CNN运动捕捉系统有效地监测和预防篮球运动中的运动伤害.
- 该系统提供了有价值的数据,以改善训练策略和战术调整.
- 提高球员安全性和竞争性表现是这项技术的关键成果.
