基于深度学习的智能化运动系统设计

基于深度学习的智能化运动系统设计

陈凤怡1  ,梁海祥2  ,邱彩华3 张焕景4 ，钟展晴5

(1.广东科技学院，广东省 523000;2.广东科技学院，广东省 523000;3.广东科技学院，广东省 523000；

4.广东科技学院，广东省 523000;5.广东科技学院，广东省 523000)

摘要：

在现代科技的推动下，人类的生活变得越来越便捷，不断趋于智能化。为此，人工智能的发展已经成为多个领域的重要组成部分。本文旨在探讨基于深度学习的智能化运动系统设计，通过大数据技术对用户的历史运动数据、身体指标和生活习惯进行采集与处理，生成个性化的训练计划。利用深度学习算法分析用户的运动信息，促进科学高效安全的运动方式。

关键词：动态识别；深度学习；AI 跟练；个性化定制

1引言

通过感知、归纳、分析、挖掘人类体育运动的数据，揭示人体运动规律、评估运动表现效果、形成科学运动的方案、研发辅助运动训练的装备，以此实现健身科学化和主动健康[[1]]。为此，在从“被动健康”模式转变为“主动健康”模式的大背景下，运动促进健康已成为解决全球健康问题的重要策略[[2]]，智能化运动系统通过结合深度学习技术，实现更智能、高效的运动系统，做到高效锻炼、健康生活。

2系统设计框架

2.1系统总体架构

系统架构图说明了智能化运动系统在场景视图下的功能实现。本系统采用多层架构模式进行设计，它包括了WEB表示层、业务层、数据层，如图3所示。WEB表示层负责用户界面与请求处理、返回业务层数据结果。业务层处理核心逻辑和业务规则。数据层通过ADO.NET和ORM映射机制实现对数据库的访问，它负责数据的存取和管理。

图 3 系统架构图

2.2技术架构

智能化运动系统的技术构架主要是通过Internet连接，使得各个层次之间的通信得以实现，确保整个系统的高效运作，如图4所示。通过分层设计和技术组件的集成，实现了业务逻辑的高效处理。通过服务器连接了数据库服务器和Web服务器，然后数据库服务器与数据库交互，实现对数据库的访问操作，通过ORM映射机制将数据库表与应用程序中的数据模型对应起来。用户则可以通过客户端浏览器访问系统，进行操作和获取信息。

图 4 技术架构图

2.3主要功能模块

1.AI跟练

如图5所示，人们在运动过程中，有接近一半以上的人并没有获得专业的运动指导，导致运动效果不佳，没有达到预期的锻炼结果。为此，智能化运动系统个性化定制AI教学视频的跟练形象，利用人工智能技术，通过图像传感技术、动作识别和语音识别等方式，为用户提供更为专业化、个性化的健身方案。在运动中虚拟现实技术的应用有助于提升健身效果,同时还可带给人一种科技奥运体验活动的乐趣[[3]]。

图 5 成年人获取各类体育健康指导途径情况

来源：国家国民体质监测中心发布《2020年全民健身活动状况调查公报》

2.可视化运动数据生成

通过对用户不同体育运动项目的相关数据的记录，根据用户的身体素质状况、运动需求、场地需求与兴趣爱好结合数据分析并智能生成个性化的锻炼计划，自动生成个性化的健康报告，实现智能运动、科学运动、有效运动。

3.运动社区

建立一个运动爱好者的互动和交流的运动社区，用户可以以文字、图片、视频等方式分享自己的健身情况和健身技巧，增加互动社交性。运动社区内具备“摇一摇”功能，随机与附近用户组队运动，提高运动的趣味性，激发用户运动的兴趣。

4.运动活动及赛事资讯

该功能主要用于提供最新的赛事信息、活动安排等服务。系统系统通过强大的数据处理和分析能力，根据用户兴趣和历史活动，实时更新和个性化推荐，能够提升用户体验，并优化赛事管理，推动运动活动的全面发展。

5.个性化饮食制定

由于部分人只重视加强体育训练，忽略了饮食与运动的关系。在这种情况下参与体育锻炼将会造成人们难以实现预期运动目的，造成其运动积极性下降，严重时还会损害其身体健康[[4]]。为此，通过综合考虑用户的个人需求、健康目标和饮食偏好，为用户提供个性化的健康食谱。

3数据采集与处理

3.1 数据采集

1.硬件设备

（1）心率监测器：通过测量用户的心率来监控运动强度和身体反应。

（2）步态传感器：记录步伐、步频以及运动中的姿势变化。

（3）加速度计：检测运动中的加速度变化，用于分析运动的动态特性。

（4）陀螺仪：提供运动方向和角度信息，用于更精确地分析姿势和运动轨迹。

（5）智能手表/手机：集成多种传感器，并通过应用程序收集和同步数据。

2.软件系统：

使用深度摄像头和高清摄像头捕捉用户运动的实时画面，进行姿势分析和运动技术纠正。通过动作捕捉系统记录用户的运动轨迹和动作细节，帮助分析运动姿势。

3.2 数据预处理与清洗

整合多源传感器与设备数据至统一平台，实施严格预处理确保数据质量。通过噪声过滤、缺失值填补等策略，提升数据完整性与可比性。采用数据平滑技术减少波动，增强数据稳定性。并通过数据增强提升模型泛化能力。最终，采用高效数据库结构存储处理后的数据，以支持快速查询与分析，全面满足数据处理与分析需求。

4技术功能实现

4.1人体动态识别技术

人体动作过程是一个动态系统，其识别方法也都是基于动态系统的识别方法。主要是通过采集原始图像或图像序列数据进行处理和分析，学习并理解其中人的动作和行为。利用深度学习中的卷积神经网络（CNN）[[5]]，能够准确识别和分类不同的运动模式。通过BP神经网络进行手势学习和手势识别,而对于模拟鼠标手势和四点动态手势,利用指尖之间相互位置关系进行手势识别[[6]]。根据对人体动态识别，对不同用户的运动姿势进行捕抓、分析，提高运动效率、运动安全性和运动规范性。

4.2大数据分析技术

大数据可视分析旨在利用计算机自动化分析能力的同时,充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势,将人、机的各自强项进行有机融合[[7]]。利用大数据分析用户的运动行为模式，建立基于用户数据的推荐模型，实现个性化运动目标推送服务。通过实时分析用户行为数据,对用户进行科学的引导和适时的激励,有助于帮助用户培养健康的生活方式,提高个人健康管理水平[[8]]。

5结论

基于深度学习的智能化运动系统能够通过模拟人类教练的指导方式,为用户提供更加个性化和精准的训练建议,帮助用户更好地达成自己的运动目标。利用深度学习和大数据分析技术提升了运动检测的精确性，也增强了行为预测的能力，并通过个性化训练优化了运动表现，推动了智能化运动系统的发展，促进运动科学的进步。

参考文献

[[1]] 霍波,李彦锋,高腾,等.体育人工智能领域关键技术的研究现状和发展方向[J].首都体育学院学报,2023,35(03):233-256.DOI:10.14036/j.cnki.cn11-4513.2023.03.001.

[[2]] 邱俊强,路明月,张君,等.运动促进健康：个性化精准解决方案[J].北京体育大学学报,2022,45(10):2-18.DOI:10.19582/j.cnki.11-3785/g8.2022.10.001.

[[3]] 崔博.基于虚拟现实技术的运动系统设计[J].电子设计工程,2015,23(21):42-44.DOI:10.14022/j.cnki.dzsjgc.2015.21.013.

[[4]] 刘高强.体育训练中能量消耗与补充的运动营养学阐释——评《运动营养学》[J].食品安全质量检测学报,2023,14(12):307.DOI:10.19812/j.cnki.jfsq11-5956/ts.2023.12.019.

[[5]] [1]卢宏涛,张秦川.深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述[J].数据采集与处理,2016,31(01):1-17.DOI:10.16337/j.1004-9037.2016.01.001.

[[6]] 李文生,解梅,邓春健.基于机器视觉的动态多点手势识别方法[J].计算机工程与设计,2012,33(05):1988-1992.DOI:10.16208/j.issn1000-7024.2012.05.062.

[[7]] 任磊,杜一,马帅,等.大数据可视分析综述[J].软件学报,2014,25(09):1909-1936.DOI:10.13328/j.cnki.jos.004645.

[[8]] 方霁,潘威旭,林徐勋,等.移动健康信息服务的个性化运动目标决策研究[J].管理工程学报,2024,38(01):253-265.DOI:10.13587/j.cnki.jieem.2024.01.019.