[發明專利]基于Python/Java的人工智能籃球訓練系統

有效

• 申請號: 201811153936.2
• 申請日: 2018-09-30
• 公開（公告）號: CN109758745B
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發明（設計）人: 何家淳;丁賢根
• 申請（專利權）人: 何家淳
• 主分類號: A63B69/00
• 分類號: A63B69/00
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 吳會英;劉芳

本發明提供了一種基于Python/Java的人工智能籃球訓練系統，主要包括穿戴式的運動傳感器和生理傳感器，還包括手機和電腦等終端、系統自身深度學習軟件、系統對用戶訓練指導軟件和云中心。通過有監督學習來訓練本系統，識別籃球運動動作和給出評價。通過無監督學習來分析籃球運動動作和給出評價，通過基于Python/Java程序設計來構建一個系統，達到人工智能籃球訓練的目的。

技術領域

本發明涉及信息技術領域，尤其涉及一種基于Python/Java的人工智能籃球訓練系統。

背景技術

人工智能的發展已經開始滲透到各行各業。經過發明人的研究和檢索，發現作為籃球訓練，已經有專利申請。其中，申請號為201711310325.X的“一種運動數據監測方法和系統”，提供了一種人工智能的檢測方法和系統，主要創新點是在人體和靶具上分別安裝傳感器，來實現智能檢測和分析計算；申請號為201620818239.4的“基于物聯網的智能籃球訓練系統”，提供籃球訓練服裝和智能籃球分析中心，來實現籃球的輔助訓練。然而，作為直接提供人工智能的籃球訓練系統的發明，未見報道。

上述現有技術方案中沒有提供對于通用籃球的運動檢測方法，對于籃球運動的機器學習系統，以及對籃球動作的識別和評價方法。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種基于Python/Java的人工智能籃球訓練系統，用以提供一種利用人工智能技術，解決籃球運動中的相關問題的方案，試圖改變當前籃球智能技術的不足，使得目前人工智能在籃球訓練領域中的成果得以應用。

本發明實施例提供了一種基于Python/Java的人工智能籃球訓練系統，包括：

人體傳感器、終端、系統自身深度學習步驟、系統對用戶訓練指導步驟以及云中心；

所述人體傳感器采集用戶數據，與所述終端聯網，將所述用戶數據傳輸到所述終端；

所述云中心采集所述用戶數據和過程數據形成大數據并存儲。

一種可能的實施方式中，所述人體傳感器包括運動傳感器，具體包括加速度傳感器、陀螺儀傳感器和/或磁場傳感器；

所述運動傳感器均包括X、Y、Z三個軸，每個軸都有各自的傳感器信號輸出；

所述運動傳感器佩戴在所述用戶的手腕和/或腳踝和/或人體指定部位，采集所述用戶的運動數據。

一種可能的實施方式中，所述人體傳感器還包括生理傳感器，所述生理傳感器具體包括心電傳感器和/或脈搏傳感器和/或溫度傳感器；

所述生理傳感器佩戴在所述用戶的身體上，采集所述用戶在運動時的生理數據并傳輸到所述終端。

一種可能的實施方式中，所述系統自身深度學習步驟，至少包括以下步驟：

P11步驟：將籃球賽訓的過程分解為單元動作，根據不同的用戶采集所述單元動作的所述運動數據和/或所述生理數據；

P12步驟：對于所述P11步驟所采集的數據和所述單元動作，采用監督學習模式做深度學習，得出結果數據1；

P13步驟：對于所述P12的所述結果數據1，由籃球裁判給出評價結果1，存儲進所述大數據；

所述系統對用戶訓練指導步驟，至少包括以下步驟：

P21步驟：采集籃球賽訓時所述用戶的所述運動數據和/或所述生理數據；

P22步驟：對于所述P21步驟所采集的數據，參考所述結果數據1和所述評價結果1，采用無監督學習模式深度學習，得出結果數據2；

P23步驟：對于所述P22的所述結果數據2，采用模式識別算法計算得出評價結果2，輸出所述評價結果2和與其所對應的所述單元動作名稱；和/或，