通过使用随机森林算法和DWT对运动员受伤概率监测系统的调查

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
• 机器学习 机器学习

背景情况:

• 传统的体育伤害监测受到昂贵的设备和漫长的评估时间的阻碍,限制了大规模实施.
• 在体育科学中,需要可访问和有效的方法来监测运动员的健康状况并预防伤害至关重要.

研究的目的:

• 利用机器学习和可穿戴技术开发一套先进的,具有成本效益的运动伤害监测系统.
• 利用运动员运动数据来预测受伤的可能性,并启用预防策略.

主要方法:

• 利用离散波形变换 (DWT) 和随机森林算法创建体育伤害训练数据集.
• 开发了一个基于下肢运动分析的分析框架,使用可穿戴陀螺仪数据来监测部,大腿和小腿机制.
• 建立了运动员受伤可能性监测系统,用于训练和测试,具有高计算效率.

主要成果:

• 该系统通过移位曲线分析有效地识别运动员的受伤倾向.
• 基于移动数据提供预防性建议,提供低成本,高精度的解决方案.
• 与其他基于分类器的系统相比,开发的框架显示出更高的计算效率.

结论:

• 拟议的运动伤害监测设备准确,价格合理,适合广泛采用.
• 这项技术通过持续,可访问的监测,促进了运动员的积极预防伤害.