【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及顛球評分，尤其涉及基于神經網絡的顛球成績生成方法及系統。
技術介紹
1、顛球評分
涉及使用神經網絡算法評估和生成顛球運動的成績。這一
結合了人工智能、機器學習以及體育科學，旨在通過分析顛球運動中的各種參數（如顛球速度、穩定性、顛球次數等）來自動化評分過程。神經網絡的使用使得這一過程能夠學習和模擬專業教練或評判員對顛球技能的評價標準，進而提供一個客觀、準確和高效的評分系統。這種技術在體育訓練、運動員選拔、技能評估等領域有著廣泛的應用前景。
2、顛球成績生成方法是一種應用神經網絡來自動化評估顛球技能的技術方法。通過收集顛球活動中的相關數據（例如，通過視頻分析、傳感器等手段捕捉顛球動作的特征），并將這些數據輸入到訓練好的神經網絡模型中，以生成顛球的成績或評分。目的是為了提供一個既準確又客觀的評價標準，減少人工評分的主觀性和不一致性，從而幫助教練員更好地理解運動員的技能水平，并為運動員提供定制化的訓練建議。通過這種方法，旨在達成提高顛球技能訓練和評估的效率和公平性，同時促進運動員技術的快速發展和改進。
3、雖然現有技術已經通過神經網絡算法實現了顛球技能的評估，提高了評分的自動化和客觀性，但在微觀物理過程的模擬與分析方面，現有技術尚未充分考慮球體與運動員接觸時復雜的物理反應，如變形和摩擦力的詳細變化。限制了評分系統在深度理解顛球技能物理準確性和效率方面的能力。此外，在動作復雜度和不可預測性的量化評估上，缺乏對顛球技能多樣性和創新性的深入挖掘，難以提供全面的技巧復雜度和創新性評價。對于技能中
技術實現思路
1、本專利技術的目的是解決現有技術中存在的缺點，而提出的基于神經網絡的顛球成績生成方法及系統。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用了如下技術方案：基于神經網絡的顛球成績生成方法，包括以下步驟，
3、s1：基于攝像設備捕獲的動作跟蹤數據，采用分子動態分析技術，通過應用力場模型估算球體的形變和摩擦力的變化，對球體承受的力和運動員接觸點的力學反應進行分析，生成球體物理響應數據；
4、s2：基于所述球體物理響應數據，采用香農熵計算方法，對顛球動作的復雜度進行評估，通過計算顛球過程中的信息熵值，分析動作序列的隨機性，生成顛球動作熵值信息；
5、s3：基于所述顛球動作熵值信息，采用基于深度學習的異常檢測模型，再次分析顛球動作，識別與常規模式偏離的異常動作或偏差，通過神經網絡和模式識別技術，定位異常動作并分析其偏離的特征，生成異常動作標識及分析結果；
6、s4：基于所述異常動作標識及分析結果，采用逆向工程技術和卷積神經網絡模型，分析異常動作的特征數據，從顛球技能的評分目標反推關鍵圖像特征和數據指標，進行圖像處理和特征提取，生成關鍵評價因素模型；
7、s5：基于所述球體物理響應數據和顛球動作熵值信息，采用時間序列分析方法，分析顛球過程中每次觸球的時間間隔和持續時間，使用統計分析技術提取顛球節奏的特征參數，應用傅里葉變換方法，識別和分析顛球節奏模式，生成顛球節奏特征參數集；
8、s6：基于所述異常動作標識及分析結果、關鍵評價因素模型和顛球節奏特征參數集，應用加權平均和標準化處理方法對顛球技能進行評估，并進行動態技能追蹤與反饋優化，生成顛球技能綜合評分結果；
9、s7：基于所述顛球技能綜合評分結果，采用決策樹和規則引擎技術，進行球員技能分析與訓練方案制定，并通過訓練計劃跟蹤成效，生成顛球成績及技術改進反饋結果。
10、作為本專利技術的進一步方案，所述球體物理響應數據包括球體的彈性系數、變形恢復時間和變形程度，所述顛球動作熵值信息包括動作序列的平均熵值、最大熵值和熵值變異系數，所述異常動作標識及分析結果包括異常動作的出現頻率、異常動作類型和異常動作對顛球節奏的影響程度，所述關鍵評價因素模型包括顛球動作的空間準確性、時間同步性和動作流暢度指標，所述顛球節奏特征參數集包括節奏的基本頻率、頻率分布的寬度和關鍵節奏模式的特征值，所述顛球技能綜合評分結果包括球員的技能等級、技能提升潛力指數和技能平衡性評價，所述顛球成績及技術改進反饋結果包括技能提升方案、技能掌握度的提升區間和優先級別的技術改進點。
11、作為本專利技術的進一步方案，基于攝像設備捕獲的動作跟蹤數據，采用分子動態分析技術，通過應用力場模型估算球體的形變和摩擦力的變化，對球體承受的力和運動員接觸點的力學反應進行分析，生成球體物理響應數據具體步驟為：
12、s101：基于攝像設備捕獲的動作跟蹤數據，進行分子動態模擬，使用lammps軟件執行數值模擬操作，通過定義eam力場模型模擬金屬球體行為，設置時間步長為1fs，調整摩擦系數參數為0.3，彈性模量參數為200?gpa，生成接觸相互作用模擬數據；
13、s102：基于所述接觸相互作用模擬數據，進行有限元分析，使用ansys軟件執行靜態結構分析，通過四面體網格劃分操作，網格大小設置為0.5mm，施加預定義接觸力于球體頂面，固定球體底面作為邊界條件，生成力學響應分析數據；
14、s103：基于所述力學響應分析數據，進行數據可視化和分析，使用python中的matplotlib庫繪制應力-應變曲線，pandas庫執行數據篩選和處理操作，設置圖表的x軸為應變，y軸為應力，顏色標識多種接觸點，生成球體物理響應數據。
15、作為本專利技術的進一步方案，基于所述球體物理響應數據，采用香農熵計算方法，對顛球動作的復雜度進行評估，通過計算顛球過程中的信息熵值，分析動作序列的隨機性，生成顛球動作熵值信息的具體步驟為：
16、s201：基于所述球體物理響應數據，利用python環境中的pandas庫，對接觸時間點和力度信息進行時間序列化處理，包括將原始數據轉換為時間戳索引的序列，為每個顛球接觸定義唯一的時間點和力度值，生成時間序列化顛球數據；
17、s202：基于所述時間序列化顛球數據，應用scipy庫中的entropy函數，計算捕獲設備記錄的顛球動作的信息熵，通過統計每個唯一動作狀態在序列中出現的頻率，應用香農熵公式計算整體序列的信息熵，其中表示動作出現的概率，量化動作序列的不規則性和隨機性，生成顛球動作信息熵度量結果；
18、s203：基于所述顛球動作信息熵度量結果，使用matplotlib庫進行熵值變化趨勢的圖形化展示，包括將時間序列數據與其對應的熵值映射在同一圖表中，通過圖形展示顛球動作在多種時間點的熵值變化，識別顛球過程中的動作序列變化規律，生成顛球動作熵值信息。
19、作為本發本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于神經網絡的顛球成績生成方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于神經網絡的顛球成績生成方法，其特征在于：所述球體物理響應數據包括球體的彈性系數、變形恢復時間和變形程度，所述顛球動作熵值信息包括動作序列的平均熵值、最大熵值和熵值變異系數，所述異常動作標識及分析結果包括異常動作的出現頻率、異常動作類型和異常動作對顛球節奏的影響程度，所述關鍵評價因素模型包括顛球動作的空間準確性、時間同步性和動作流暢度指標，所述顛球節奏特征參數集包括節奏的基本頻率、頻率分布的寬度和關鍵節奏模式的特征值，所述顛球技能綜合評分結果包括球員的技能等級、技能提升潛力指數和技能平衡性評價，所述顛球成績及技術改進反饋結果包括技能提升方案、技能掌握度的提升區間和優先級別的技術改進點。
3.根據權利要求1所述的基于神經網絡的顛球成績生成方法，其特征在于：基于攝像設備捕獲的動作跟蹤數據，采用分子動態分析技術，通過應用力場模型估算球體的形變和摩擦力的變化，對球體承受的力和運動員接觸點的力學反應進行分析，生成球體物理響應數據的具體步驟如下：
4.根據權利要求1所
5.根據權利要求1所述的基于神經網絡的顛球成績生成方法，其特征在于：基于所述顛球動作熵值信息，采用基于深度學習的異常檢測模型，再次分析顛球動作，識別與常規模式偏離的異常動作或偏差，通過神經網絡和模式識別技術，定位異常動作并分析其偏離的特征，生成異常動作標識及分析結果的具體步驟如下：
6.根據權利要求1所述的基于神經網絡的顛球成績生成方法，其特征在于：基于所述異常動作標識及分析結果，采用逆向工程技術和卷積神經網絡模型，分析異常動作的特征數據，從顛球技能的評分目標反推關鍵圖像特征和數據指標，進行圖像處理和特征提取，生成關鍵評價因素模型的具體步驟如下：
7.根據權利要求1所述的基于神經網絡的顛球成績生成方法，其特征在于：基于所述球體物理響應數據和顛球動作熵值信息，采用時間序列分析方法，分析顛球過程中每次觸球的時間間隔和持續時間，使用統計分析技術提取顛球節奏的特征參數，應用傅里葉變換方法，識別和分析顛球節奏模式，生成顛球節奏特征參數集的具體步驟如下：
8.根據權利要求1所述的基于神經網絡的顛球成績生成方法，其特征在于：
9.根據權利要求1所述的基于神經網絡的顛球成績生成方法，其特征在于：基于所述顛球技能綜合評分結果，采用決策樹和規則引擎技術，進行球員技能分析與訓練方案制定，并通過訓練計劃跟蹤成效，生成顛球成績及技術改進反饋結果的具體步驟如下：
10.基于神經網絡的顛球成績生成系統，其特征在于，根據權利要求1-9任一項所述的基于神經網絡的顛球成績生成方法執行，所述系統包括接觸力學分析模塊、熵值分析模塊、異常動作識別模塊、特征提取模塊、節奏分析模塊、技能評分模塊、訓練方案制定模塊、反饋優化模塊；
...【技術特征摘要】
1.基于神經網絡的顛球成績生成方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于神經網絡的顛球成績生成方法，其特征在于：所述球體物理響應數據包括球體的彈性系數、變形恢復時間和變形程度，所述顛球動作熵值信息包括動作序列的平均熵值、最大熵值和熵值變異系數，所述異常動作標識及分析結果包括異常動作的出現頻率、異常動作類型和異常動作對顛球節奏的影響程度，所述關鍵評價因素模型包括顛球動作的空間準確性、時間同步性和動作流暢度指標，所述顛球節奏特征參數集包括節奏的基本頻率、頻率分布的寬度和關鍵節奏模式的特征值，所述顛球技能綜合評分結果包括球員的技能等級、技能提升潛力指數和技能平衡性評價，所述顛球成績及技術改進反饋結果包括技能提升方案、技能掌握度的提升區間和優先級別的技術改進點。
3.根據權利要求1所述的基于神經網絡的顛球成績生成方法，其特征在于：基于攝像設備捕獲的動作跟蹤數據，采用分子動態分析技術，通過應用力場模型估算球體的形變和摩擦力的變化，對球體承受的力和運動員接觸點的力學反應進行分析，生成球體物理響應數據的具體步驟如下：
4.根據權利要求1所述的基于神經網絡的顛球成績生成方法，其特征在于：基于所述球體物理響應數據，采用香農熵計算方法，對顛球動作的復雜度進行評估，通過計算顛球過程中的信息熵值，分析動作序列的隨機性，生成顛球動作熵值信息的具體步驟如下：
5.根據權利要求1所述的基于神經網絡的顛球成績生成方法，其特征在于：基于所述顛球動作熵值信息，采用基于深度學習的異常檢測模型...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊炳杰，劉添隆，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：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。