【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智慧體育數據分析，尤其涉及一種基于物聯網的智慧體育數據分析方法、系統及介質。
技術介紹
1、物聯網（iot）技術逐漸滲透到各個行業，其中體育行業在智能化、數字化轉型過程中，迎來了巨大的機遇與挑戰。傳統體育數據采集方式依賴人工記錄和簡易設備，無法滿足現代體育賽事與訓練中的高效率、高精度和實時性要求。而物聯網技術通過智能傳感器、無線網絡和云計算平臺的結合，能夠實時、精確地收集與分析運動員、賽事和場地的多維度數據，極大地提升了體育數據分析的精度與應用范圍。智慧體育，作為物聯網技術應用的一個重要領域，借助傳感器、可穿戴設備、高清視頻監控等技術手段，能夠實現運動員生理數據、行為數據、比賽數據等的實時監測與智能分析。物聯網通過集成多種傳感技術，可以實時獲取關于運動員心率、步頻、運動軌跡、肌肉負荷等多項生理和運動數據。與此同時，物聯網還能夠提供基于大數據的精準分析，幫助教練和運動員更加科學地制定訓練計劃，評估運動員的體能狀態和健康風險。然而，傳統的一種基于物聯網的智慧體育數據分析方法對運動員負荷狀態識別不精確，以及無法準確的評估運動的風險等級的問題。
技術實現思路
1、基于此，有必要提供一種基于物聯網的智慧體育數據分析方法、系統及介質，以解決至少一個上述技術問題。
2、為實現上述目的，一種基于物聯網的智慧體育數據分析方法，所述方法包括以下步驟：
3、步驟s1：通過運動員佩戴的智能手環獲取運動員體育運動實時狀態數據；基于電子錄像設備，并根據運動員體育運動實時狀
4、步驟s2：對運動姿態映射數據進行瞬時爆發力評估，得到姿態增強瞬時爆發力數據；基于姿態增強瞬時爆發力數據進行異常負荷極限耦合處理，得到異常負荷極限數據；
5、步驟s3：根據異常負荷極限數據進行運動風險等級評估，得到運動風險等級數據；基于運動風險等級數據進行智能運動反饋策略制定，得到智能運動反饋策略；
6、步驟s4：將智能運動反饋策略發送至智能手環中，以執行體育數據分析。
7、本專利技術通過智能手環采集運動員的實時狀態數據，并結合電子錄像設備進行運動姿態映射，有效地獲取運動員的動作細節和動態。該步驟能夠實現精準的運動監測，結合運動員的體能、動作和生理數據，形成全面的運動數據模型。這為后續的評估和反饋提供了豐富的原始數據支持，確保了運動表現的準確監控，并為運動員的個性化訓練方案奠定基礎。通過對運動姿態數據進行瞬時爆發力評估，可以實時捕捉運動員在訓練或比賽中爆發力的變化，及時反饋運動員的瞬時運動能力。此外，基于這些數據進行異常負荷極限耦合處理，有助于發現運動員在進行高強度運動時出現的過載現象或負荷不均。此步驟能夠幫助訓練者識別運動員的潛在體能瓶頸和負荷過高的風險，及時調整訓練強度和內容，避免運動員受到過度負荷的傷害。通過異常負荷極限數據評估運動風險等級，是確保運動員安全的重要環節。該步驟可以識別運動員在特定運動狀態下的風險程度，幫助訓練者及時調整訓練計劃，避免運動過度或不合理的訓練導致傷害。運動風險等級的評估不僅對運動員的健康至關重要，還能在預防運動損傷方面起到預警作用。根據這一評估結果制定的智能運動反饋策略將進一步優化訓練過程，提高運動員的訓練安全性和效果。通過將智能運動反饋策略發送至智能手環并執行體育數據分析，運動員能夠實時獲得訓練反饋，了解自己的運動狀態與進展。這一環節不僅能有效指導運動員及時調整動作與強度，還能增強運動員對運動過程的自我意識。手環作為實時反饋工具，使運動員能夠快速響應智能策略，從而達到提高運動效率、優化訓練成果、降低運動傷害的目的。通過持續的智能化分析和反饋，運動員的表現得以精確控制和提升。
8、優選地，步驟s1包括以下步驟：
9、步驟s11：通過運動員佩戴的智能手環獲取運動員體育運動實時狀態數據；
10、步驟s12：對運動員體育運動實時狀態數據進行數據清洗，得到體育運動實時狀態清洗數據；
11、步驟s13：對體育運動實時狀態清洗數據進行時序分段，得到運動實時狀態分段數據；
12、步驟s14：基于電子錄像設備，并根據運動實時狀態分段數據進行運動姿態數據映射，得到運動姿態映射數據。
13、本專利技術通過智能手環采集運動員的實時狀態數據，能夠精確捕捉運動員的生理指標（如心率、運動強度、步頻、加速度等）和運動表現（如運動速度、角度變化、運動姿勢等）。智能手環的優勢在于其便捷性和可穿戴性，運動員能夠在訓練或比賽過程中實時監控自身狀態。通過獲取這些實時數據，為后續的分析和評估提供了全面的原始信息，從而為個性化訓練和健康管理提供了有力支持。對運動員的實時狀態數據進行數據清洗，可以剔除噪聲、錯誤數據和異常值，確保數據的準確性和可靠性。運動員的運動狀態數據通常會受到多種因素的影響（如環境條件、設備誤差等），而數據清洗能夠消除這些影響，保證后續分析的基礎更加可靠。清洗后的數據使得后續分析更加精確，避免因不準確或冗余數據而導致錯誤的判斷，確保運動員健康與表現評估的準確性。時序分段是將運動員的運動數據按照時間順序和特征變化進行劃分，有助于對不同運動階段進行精細化分析。例如，分段后的數據可以幫助識別運動員的熱身階段、爆發階段、恢復階段等。通過時序分段，可以為每個階段提供針對性的評估與優化建議，避免一刀切的分析方法，使得對運動員不同狀態下的表現進行更具針對性的研究和反饋。這一過程有助于對運動員訓練負荷的管理，確保每個階段的數據得到充分利用。通過結合電子錄像設備對運動員姿態的映射，可以獲得更加細致的運動表現數據。電子錄像設備能夠精確捕捉運動員的動作和姿勢，配合時序分段的數據，進行精準的姿態分析。例如，可以評估運動員的動作是否標準、是否存在不規范的姿勢，或者在某一特定運動時是否存在高風險動作。通過這種方式，能夠識別運動員在不同運動狀態下的姿勢變化，進一步優化訓練計劃，減少運動傷害的發生，提升運動表現。此步驟是數據分析和運動員反饋的關鍵環節，為個性化運動建議的生成提供基礎。
14、優選地，步驟s2包括以下步驟：
15、步驟s21：對運動姿態映射數據進行姿態幅度增強分析，得到運動姿態幅度增強數據；
16、步驟s22：對運動姿態幅度增強數據進行瞬時爆發力評估，得到姿態增強瞬時爆發力數據；
17、步驟s23：根據姿態增強瞬時爆發力數據對運動員體育運動實時狀態數據進行瞬時心率波動分析，得到姿態關聯瞬時心率波動數據；
18、步驟s24：基于姿態關聯瞬時心率波動數據和姿態增強瞬時爆發力數據進行異常負荷極限耦合處理，得到異常負荷極限數據。
19、本專利技術通過對運動姿態映射數據進行姿態幅度增強分析，可以更準確地評估運動員在特定動作中的體態變化及其幅度。姿態幅度增強分析能夠通過放大或增強關鍵動作的幅度特征，揭示運動員在運動過程中各個動作的潛力及其生理表現。這一過程能夠幫助教練和運動員識別姿勢和動作中潛在的改進空間，尤其在力量、爆發力和速本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于物聯網的智慧體育數據分析方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于物聯網的智慧體育數據分析方法，其特征在于，步驟S1包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的基于物聯網的智慧體育數據分析方法，其特征在于，步驟S2包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的基于物聯網的智慧體育數據分析方法，其特征在于，步驟S24包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的基于物聯網的智慧體育數據分析方法，其特征在于，步驟S245包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述的基于物聯網的智慧體育數據分析方法，其特征在于，步驟S3包括以下步驟：
7.根據權利要求6所述的基于物聯網的智慧體育數據分析方法，其特征在于，步驟S33包括以下步驟：
8.根據權利要求7所述的基于物聯網的智慧體育數據分析方法，其特征在于，步驟S332包括以下步驟：
9.一種基于物聯網的智慧體育數據分析系統，其特征在于，用于執行如權利要求1所述的基于物聯網的智慧體育數據分析方法，該基于物聯網的智慧體育數據分析系統包括：p>
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述存儲介質中存儲有計算機程序，所述計算機程序由處理器加載并執行如權利要求1-8中任意一項所述的基于物聯網的智慧體育數據分析方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于物聯網的智慧體育數據分析方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于物聯網的智慧體育數據分析方法，其特征在于，步驟s1包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的基于物聯網的智慧體育數據分析方法，其特征在于，步驟s2包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的基于物聯網的智慧體育數據分析方法，其特征在于，步驟s24包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的基于物聯網的智慧體育數據分析方法，其特征在于，步驟s245包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述的基于物聯網的智慧體育數據分析方法，其特征在于，步驟s...
【專利技術屬性】
技術研發人員：付超，邵康，張麗敏，
申請(專利權)人：北京創業柜臺系統技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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