人工智能与可穿戴技术在体能训练中的应用
摘要
人工智能与可穿戴技术在体能训练中的融合提升了数据采集、分析与训练优化能力。通过微型传感器、低功耗计算与边缘AI技术,系统可实现精准的动作识别、技术评估、训练负荷管理与恢复监测。多源数据融合提高生理与运动数据的分析精度,AI算法根据个体特征自适应调整训练参数,优化个性化训练方案,并构建疲劳管理与伤病预防机制,提升训练安全性与效率。团队训练协作系统利用数据驱动优化整体训练模式,提高团队协同表现。智能冰场辅助训练系统的实践进一步验证了该技术体系的实际应用价值,为体能训练的智能化发展提供了技术支撑。
关键词
人工智能;可穿戴技术;体能训练;边缘计算
参考
刘欣.数字技术赋能职业运动员体能训练的探索与实践[J].当代体育科技,2024,14(36):185-188.
赵承勇.智能化设备在大学生体能训练中应用[J].当代体育科技,2024,14(34):28-31.
程晓莉.智能可穿戴设备助力高中生体能训练实施路径研究[J].文体用品与科技,2024,(20):178-180.
朱梓莹.可穿戴设备助力高校体能训练课程的教学策略研究[J].文体用品与科技,2024,(15):169-171.
李岳松.基于三维姿态重构的士兵体能训练评估系统关键技术研究[D].河北经贸大学,2024.表 1 训练质量与技术改进效果分析评估指标系统应用前系统应用后改进幅度弯道出弯阶段蹬冰角度准确性62%89%27%出弯平均速度(500米项目)基准值提高0.25秒/圈3.80%500米项目模拟比赛成绩基准值提高0.62秒1.50%技术动作一致性70%92%22%
DOI: http://dx.doi.org/10.12345/bdai.v7i1.35287
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