【摘 要】
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研究目的:传统的训练模式难以满足运动员对训练负荷、方法以及运动器械和装备提出的更高要求,科技助力成为解决这一问题的关键因素,本研究系统阐述了人工智能技术在运动训练中的应用,为国内学者了解人工智能技术用于运动训练的研究提供参考。研究方法:通过文献研究法、个案分析法,结合CiteSpace、VOSviewer软件对近五年来人工智能技术与运动训练相关研究进行分析。研究结果:（1）原理与介绍:人工智能技术
【出 处】
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年全国运动训练学术研讨会摘要集（一
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研究目的:传统的训练模式难以满足运动员对训练负荷、方法以及运动器械和装备提出的更高要求,科技助力成为解决这一问题的关键因素,本研究系统阐述了人工智能技术在运动训练中的应用,为国内学者了解人工智能技术用于运动训练的研究提供参考。研究方法:通过文献研究法、个案分析法,结合CiteSpace、VOSviewer软件对近五年来人工智能技术与运动训练相关研究进行分析。研究结果:（1）原理与介绍:人工智能技术赋予了运动训练具备智能属性,是智能物联网传感器、摄像头、算法和系统的结合,形成"动作感知、思维和判断、决策执行"全流程。现有技术体系根植于硬件、计算能力与大数据的基础设施,采用图像传感、视频动作识别、语音识别等技术,进行计算机视觉、语音处理、统计分析,为运动员提供更深层次的个性化服务。（2）应用形式:人工智能训练设备综合搭载光敏、声敏、压敏等多种传感器方案,通过可穿戴设备与便携式智能硬件,及时动态跟踪捕捉动作表现等信息。依靠算法与运动科学深度结合,对采集的数据加以分析处理和存储,精准计算训练负荷、得出功能性动作模式评估与改善方案、训练反馈等一系列专业化及个性化的训练方案。（3）应用案例:（1）动作:姿态的识别与实时纠错、跑步步频及姿态的调整反馈等;（2）心理:赛前情绪分析、状态指导,现场应对指导和建议;（3）负荷:智能检测疲劳程度,避免运动损伤;（4）决策:创造可控的可重复训练场景,进行进攻决策训练;（5）评价:智能计算运动特征,识别动作,划分击球阶段,评价运动成绩;（6）预测:搜集大量的测试及训练数据,通过算法预测比赛表现,帮助体育团队改善战术决策。研究结论:人工智能技术改变了传统运动训练模式,对运动训练方案的科学制定、提升运动能力、运动训练效率和质量具有重要意义。未来运动训练呈现出更加专业化、个性化、科学化的趋势,人工智能技术助力于未来实现集训练、科研、营养、康复、心理等多位一体的运动训练体验,将在运动训练领域得到前所未有的迅猛发展。
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