《运动员训练质量监测与诊断系统》方案.doc

运动员训练质量监测与诊断系统开发方案一、系统说明空军学员训练质量监测与诊断系统是一款面向空军学员军事训练与考核的应用软件系统。系统首先利用感应技术、热成像技术等，来采集学员在训练过程中的人体参数、运动参数等，然后通过蓝牙把采集数据传送到手机，又通过移动通信技术传送到云端（即服务器）。采集的数据可以在手机上查询、呈现，呈现形式有人体热图、肢体节点图、视频回放、动态图、静态图、数据统计表、柱状图、饼状图等。采集的数据通过一定算法（模型）处理，可以诊断出学员的训练错误，如动作姿势不正确、动作频率快或慢、动作幅度大或小、人体有缺陷或损伤、能量在训练过程分配不当、呼吸不正确、运动轨迹不科学等等，并提供改进方法与方案。 二、系统组成空军学员训练质量监测与诊断系统由监测端、手机APP端、云服务器端（云端）组成。1、监测端：负责采集学员在训练过程中的人体参数、运动参数、环境参数等，如智能鞋垫、智能手环、心脏监测器、血液监测器、体温监测器等穿戴安放在人体身体上的监测器，还有热成像仪、摄像机、风速仪、温度计、气压计等。监测端监测的参数如：运动轨迹、动作轨迹、姿势、距离、时速、配速、步频、步幅、步频、卡路里消耗、体重、血糖、血粘、血压、血氧、肌酸、肌脂比、排汗量、汗液成分、心率、肺活量、呼吸频率、食物摄入、体表热湿度、睡眠深度、脚底压力分布、环境温度、风速、坡度、空气含氧量等。这些参数有些是直接测量出来的，有些是通过其它参数计算得来的。2、手机端（APP）：负责接收和存储监测端发来的采集数据，并发送给云服务器（云端）；同时能够以我种呈现形式，向教官、学员提供查询、统计、回放、诊断结果、改进方法等应用。3、云端（服务器）：云端的功能主要有三个：（1）存储数据：将手机发来的训练数据存储起来，供诊断、统计、决策等之使用。（2）诊断：教官、学员通过手机APP提交诊断要求，通过一定的算法（模型）对采集数据进行处理，诊断出学员在训练过程中的各种不当、缺陷，并做出改进方案；诊断结果、改进方案发送到手机端（APP），供教官、学员阅看参考。（3）决策：训练基地领导、参谋部门，可能通过历史数据、历史诊断等，发现训练方法、训练基地环境、训练日程等方面的缺点，挖掘学员训练潜力，改进训练方案，创造训练技术等。三、APP功能模块APP功能模块主要有三类：训练管理类、训练监测与诊断类、社交交流类。1、训练管理类模块：（1）训练方案：训练的宗旨、技术目标、训练项目与时间计划、管理制度、人员安排（管理、教练、医疗、后勤保障等）、场地与器械安排、营养计划等。（2）训练管理：手机签到、训练评价、个人训练完成程度、总体伤损登记等。（3）训练总结：阶段性总结、总结、建议等。2、训练监测与诊断类模块：（1）俯卧撑训练模块（2）仰卧起坐训练模块（3）百米跑训练模块（4）五公里越野跑训练模块（5）引体向上训练模块（6）深蹲训练模块（7）翻越训练模块（8）离心机训练模块（9）跳伞台训练模块等等。（这些训练项目具体再定！）每个训练模块都有监测方案、监测启停、监测情况、监测诊断与改进等。监测方案：提示本项目训练，需要使用什么监测器具、如何穿戴安放这些监测器具。监测启停：启动监测数据采集过程和停止监测数据采集过程。监测情况：通过手机了解训练情况，训练情况通过人体热图、肢体节点图、视频回放、动态图、静态图、数据统计表、柱状图、饼状图等形式呈现。3、社交交流类模块：（1）社交模块：面向朋友圈。（2）交流模块：面向内部教官、学员，交流训练心得、技术、要领等。（3）专家模块：训练专家咨询、人工诊断、专家建议等四、建设与开发内容1、设计与制造监测端如：智能鞋垫、智能手环、心脏监测器、血液监测器、体温监测器的设计，与向工厂定制。2、开发手机APP、云端系统（1）开发具备上述三类模块的手机APP。（2）开发具备诊断、提出改进方案的云端程序。3、搭建云端（1）购买服务器，并安装系统。（2）购买云端接入互联网的专线。（1）（2）也可用购买云空间替代。支持小米手环、小米体重秤可查看小米手环、体重秤为你记录的每天运动、睡眠、卡路里消耗、体重信息。支持李宁智能跑鞋可查看跑步步频数据及前脚掌着地数据，帮助改善跑步习惯。智能闹钟为小米手环设置智能闹钟，通过手环震动提醒你起床，不再打扰身边的人。来电提醒为小米手环设置来电提醒，来电时手环自动震动，手机在包里也不会错过来电。屏幕解锁当小米手环靠近手机时，按下手机电源键即可瞬间解锁手机屏幕，不再需要输入密码（需要安卓5.0系统手机或安卓4.4系统小米手机）。记录跑步轨迹实时监测轨迹、距离、时速、配速、步频、卡路里消耗。低于设置的配速，小米手环可振动提醒。语音助手还可提醒你跑步的进度。PK运动排名接入微信、绑定手机qq后即可与好友PK每日的运动排名。支持健康应用可以将运动、睡眠、热量消耗、体重数据同步到健康应用，让你更全面的了解健康状况。专业服务小米运动与专业的第三方机构合力为用户带来更专业的服务。实验室更多好玩的功能会这里，目前已有:跳绳、仰卧起坐，更多酷炫功能工程师正在努力开发中。针对体育运动的自动分类和运动员隐私问题, 提出一种基于热成像数据与Fisher线性判别 (FLD) 的分类方法.首先, 通过热成像相机获取10min的运动视频片段.然后, 对于每一帧, 通过单应性矩阵将其转换为三维世界坐标系, 并通过像素占比来检测运动员的位置, 标记为一个热点.接着, 将所有帧中的运动员热点进行累积, 形成运动热图.最后, 利用主成分分析对热图进行降维, 利用Fisher线性判别对热图进行分类.实验结果表明, 对于预设的5种运动类型, 该方案具有较高的正确分类率.采用远红外热成像技术监测运动效果,无损实时考察人体局部温度与运动量之间的关系。方法:设计定量负荷和最大负荷上肢负重力量训练实验,双手持重物同时向前上方举起直至与视线平行,每10次动作为1组,每组实验后采集被试正背面上半身及左右侧面的红外热图数据,结合人体二维解剖学结构图谱进行定性分析,解读运动发力肌群表面温度动态变化。利用计算机图像处理技术,计算人体正面肱二头肌及三角肌部位体表温度统计特征值,包括最低温度Min、最高温度Max、平均温度Avg以及标准差Std。为实现标准化分析,最大负荷实验采用局部与上躯体的温度差进行体表温度与运动量关系的量化计算。结果显示: