本發明專利技術提供一種基于智能手環的顛球訓練方法及系統，本發明專利技術通過實時監測生理指標、精準分析動作、即時反饋評分及個性化指導，極大地提升了訓練的個性化、效率與科學性，不僅能夠加速球員技能提升，精準糾正動作失誤，增強訓練動機與參與度，還促進了對訓練進展的精細跟蹤和高效利用訓練時間，有效減少了人為誤差，提高了訓練效率，從而幫助球員更全面地了解自己的強項與弱項，快速、準確地提升顛球技巧和整體表現。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及運動訓練，尤其涉及一種基于智能手環的顛球訓練方法及系統。
技術介紹
1、在排球運動中，顛球是一項至關重要的基礎技能，它直接影響到球員在比賽中的表現。然而，傳統的顛球訓練方法往往依賴于教練的現場指導和球員的自我感知，這種方法存在諸多局限性。首先，教練的觀察和評估受限于其視覺范圍和經驗水平，可能無法全面準確地捕捉球員的每一個動作細節。其次，球員的自我感知往往存在偏差，無法客觀地評估自己的動作質量和改進方向。
2、隨著科技的不斷發展，智能設備在體育訓練領域的應用越來越廣泛。智能手環作為一種便攜式可穿戴設備，具有實時監測生理指標、記錄運動數據和提供個性化指導等功能，為顛球訓練提供了新的可能性。然而，目前尚未有基于智能手環的顛球訓練方法被廣泛應用，這限制了智能手環在排球訓練中的潛力發揮。
3、傳統的顛球訓練方法缺乏科學性和系統性，很難根據球員的個體差異制定個性化的訓練方案。不同球員的身體素質、技能水平和學習能力各不相同，一刀切的訓練方法無法滿足每個球員的訓練需求。這不僅影響了訓練效果，還可能導致球員對訓練產生厭倦和抵觸情緒。
4、因此，有必要提供一種基于智能手環的顛球訓練方法及系統解決上述技術問題。
技術實現思路
1、為解決上述技術問題，本專利技術提供一種基于智能手環的顛球訓練方法及系統用于解決球員在訓練過程自我感知偏差，缺乏個性化訓練的問題。
2、本專利技術提供的一種基于智能手環的顛球訓練方法，所述訓練方法包括以下步驟：
3、s1、通過佩戴的智能手環實時監測球員的身體狀態，分析球員在進行顛球的手腕動作、力度變化以及動作節奏的動作指標，獲取動作指標數據；
4、s2、通過視覺檢測系統在訓練場內全方位捕捉球員顛球過程，并分析排球的運動軌跡，結合空氣動力學模型預測排球的落點，并生成預測數據；
5、s3、基于動作指標數據和預測數據，快速生成匹配動作的提醒指令進行實時提示；
6、s4、基于預設的顛球技巧標準和球員的動作指標數據，分析球員的實際顛球動作與提醒指令的動作吻合程度，自動給出球員每次顛球動作的評分數據；
7、s5、根據球員每次顛球動作的評分數據，定期生成訓練報告，展示球員的強項與弱項，并基于專家建議數據建立相應的訓練方案。
8、優選的，所述步驟s2包括以下步驟：
9、s2.1、通過視覺檢測系統中的圖像識別技術分析排球當前的運動軌跡數據，其中，運動軌跡包括速度、方向以及旋轉的軌跡參數；
10、s2.2、結合空氣動力學模型，根據排球當前的運動軌跡數據預測其未來的落點；
11、s2.3、預測結果以數據形式保存，生成預測數據。
12、優選的，所述步驟s3包括以下步驟：
13、s3.1、將動作指標數據與預測數據相結合，并預設算法以分析兩者的匹配情況，獲得匹配數據；
14、s3.2、根據匹配數據判斷球員顛球的手腕動作、力度變化以及動作節奏的問題，獲得判斷結果；
15、s3.3、基于判斷結果反饋給智能手環，控制智能手環生成匹配動作的提醒指令進行實時提示。
16、優選的，所述步驟s4包括以下步驟：
17、s4.1、提取球員的動作指標數據，并基于預設的顛球技巧標準，分析并比較球員顛球實時動作中的動作指標與提醒指令的吻合程度，獲得指標的參數偏差值；
18、s4.2、設置各指標不同大小的參數偏差值范圍，將獲得的指標的參數偏差值將其劃分到對應的參數偏差值范圍中；
19、s4.3、將各指標不同大小的參數偏差值范圍劃分標識為不同等級，并以此將球員顛球實時動作中的動作指標對應劃分為相應等級，生成球員每次顛球動作不同動作指標的評分數據。
20、優選的，所述步驟s5包括以下步驟：
21、s5.1、根據球員每次顛球動作的評分數據，定期生成球員在顛球訓練中的強項與弱項，以及各項動作指標的變化趨勢的訓練報告；
22、s5.2、基于訓練報告，結合專家的訓練建議和以往成功案例的歷史數據，為球員建立匹配的訓練方案，具體包括練習目標、訓練強度調整以及休息與恢復建議方案。
23、一種基于智能手環的顛球訓練系統，所述訓練系統包括：
24、數據輸入模塊，用于通過佩戴的智能手環實時監測球員的身體狀態，分析球員在進行顛球的手腕動作、力度變化以及動作節奏的動作指標，獲取動作指標數據；
25、視覺檢測模塊，用于通過視覺檢測系統在訓練場內全方位捕捉球員顛球過程，并分析排球的運動軌跡，結合空氣動力學模型預測排球的落點，并生成預測數據；
26、警示模塊，用于基于動作指標數據和預測數據，快速生成匹配動作的提醒指令進行實時提示；
27、評估模塊，用于基于預設的顛球技巧標準和球員的動作指標數據，分析球員的實際顛球動作與提醒指令的動作吻合程度，自動給出球員每次顛球動作的評分數據；
28、報告與生成模塊，用于根據球員每次顛球動作的評分數據，定期生成訓練報告，展示球員的強項與弱項，并基于專家建議數據建立相應的訓練方案。
29、優選的，所述報告與生成模塊包括：
30、報告整理模塊，用于根據用于球員每次顛球動作的評分數據，定期生成球員在顛球訓練中的強項與弱項，以及各項動作指標的變化趨勢的訓練報告；
31、方案生成模塊，用于基于訓練報告，結合專家的訓練建議和以往成功案例的歷史數據，為球員建立匹配的訓練方案，具體包括練習目標、訓練強度調整以及休息與恢復建議方案。
32、優選的，所述視覺檢測模塊包括：
33、圖像分析模塊，用于通過視覺檢測系統中的圖像識別技術分析排球當前的運動軌跡數據，其中，運動軌跡包括速度、方向以及旋轉的軌跡參數；
34、處理模塊，用于結合空氣動力學模型，根據排球當前的運動軌跡數據預測其未來的落點；
35、存儲模塊，用于將預測結果以數據形式保存，生成預測數據。
36、優選的，所述警示模塊包括：
37、計算模塊，用于將動作指標數據與預測數據相結合，并預設算法以分析兩者的匹配情況，獲得匹配數據；
38、判斷模塊，用于根據匹配數據判斷球員顛球的手腕動作、力度變化以及動作節奏的問題，獲得判斷結果；
39、反饋生成模塊，用于基于判斷結果反饋給智能手環，控制智能手環生成匹配動作的提醒指令進行實時提示。
40、優選的，所述評估模塊包括：
41、采集與識別模塊，用于提取球員的動作指標數據，并基于預設的顛球技巧標準，分析并比較球員顛球實時動作中的動作指標與提醒指令的吻合程度，獲得指標的參數偏差值；
42、劃分模塊，用于設置各指標不同大小的參數偏差值范圍，將獲得的指標的參數偏差值將其劃分到對應的參數偏差值范圍中；
43、評分生成模塊，用于將各指標不同大小的參數偏差值范圍劃分標識為本文檔來自技高網
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【技術保護點】
1.一種基于智能手環的顛球訓練方法，其特征在于，所述訓練方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于智能手環的顛球訓練方法，其特征在于，所述步驟S2包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的一種基于智能手環的顛球訓練方法，其特征在于，所述步驟S3包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的一種基于智能手環的顛球訓練方法，其特征在于，所述步驟S4包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述的一種基于智能手環的顛球訓練方法，其特征在于，所述步驟S5包括以下步驟：
6.一種基于智能手環的顛球訓練系統，應用于如權利要求1-5任一項所述的一種基于智能手環的顛球訓練方法，其特征在于，所述訓練系統包括：
7.根據權利要求6所述的一種基于智能手環的顛球訓練系統，其特征在于，所述報告與生成模塊包括：
8.根據權利要求6所述的一種基于智能手環的顛球訓練系統，其特征在于，所述視覺檢測模塊包括：
9.根據權利要求6所述的一種基于智能手環的顛球訓練系統，其特征在于，所述警示模塊包括：
10.根據權利要求6所述的一種基于智能手環的顛球訓練系統，其特征在于，所述評估模塊包括：
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【技術特征摘要】
1.一種基于智能手環的顛球訓練方法，其特征在于，所述訓練方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于智能手環的顛球訓練方法，其特征在于，所述步驟s2包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的一種基于智能手環的顛球訓練方法，其特征在于，所述步驟s3包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的一種基于智能手環的顛球訓練方法，其特征在于，所述步驟s4包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述的一種基于智能手環的顛球訓練方法，其特征在于，所述步驟s5包括以下步驟：
6.一種基于...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊炳杰，林小玲，林鵬，
申請(專利權)人：廣州華夏匯海科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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