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基于足底压力的高山滑雪回转运动水平评估方法和装置

2025-08-25 16:20:07 178次浏览
基于足底压力的高山滑雪回转运动水平评估方法和装置

本发明涉及滑雪运动量化评估,尤其涉及一种基于足底压力的高山滑雪回转运动水平评估方法和装置。


背景技术:

1、人工智能对体育运动的发展产生了重大影响。智能设备的不断升级,在体育领域得到了突出的应用,成为提高运动成绩的重要工具。高山滑雪运动作为冬季运动的核心项目之一,受到了广泛的欢迎。然而,目前对于高山滑雪回转水平的评估,多是依靠教练员经验来定性评估。

2、基于此,本发明提出了一种基于足底压力的高山滑雪回转运动水平评估方法和装置来解决上述技术问题。


技术实现思路

1、本发明描述了一种基于足底压力的高山滑雪回转运动水平评估方法和装置,能够量化评估滑雪者在高山滑雪运动中的回转运动水平。

2、根据第一方面,本发明提供了一种基于足底压力的高山滑雪回转运动水平评估方法,包括:

3、获取由设置于滑雪靴内部的足底压力测量传感器采集的每个回转周期下的足底压力;

4、基于所述足底压力,确定目标特征集合;其中,所述目标特征集合用于表征滑雪者在高山滑雪运动中的姿态力量控制状态;

5、基于所述目标特征集合,对滑雪者在高山滑雪运动中的回转运动水平进行评估。

6、根据第二方面,本发明提供了一种基于足底压力的高山滑雪回转运动水平评估装置,包括:

7、获取单元,被配置为获取由设置于滑雪靴内部的足底压力测量传感器采集的每个回转周期下的足底压力;

8、确定单元,被配置为基于所述足底压力,确定目标特征集合;其中,所述目标特征集合用于表征滑雪者在高山滑雪运动中的姿态力量控制状态;

9、评估单元,被配置为基于所述目标特征集合,对滑雪者在高山滑雪运动中的回转运动水平进行评估。

10、第三方面,本说明书实施例还提供了一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时,实现本说明书任一实施例所述的方法。

11、第四方面,本说明书实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序在计算机中执行时,令计算机执行本说明书任一实施例所述的方法。

12、根据本发明提供的基于足底压力的高山滑雪回转运动水平评估方法和装置,通过设置于滑雪靴内部的足底压力测量传感器采集每个回转周期下的足底压力,然后基于足底压力确定用于表征滑雪者在高山滑雪运动中的姿态力量控制状态的目标特征集合,最后基于目标特征集合对滑雪者在高山滑雪运动中的回转运动水平进行评估。因此,上述技术方案利用采集滑雪者每个回转周期下的足底压力能够量化评估滑雪者在高山滑雪运动中的回转运动水平。



技术特征:

1.一种基于足底压力的高山滑雪回转运动水平评估方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标特征集合包括姿态控制特征、爆发力特征、力量控制特征和平衡能力特征,所述回转运动水平评估的能力包括姿态控制能力、爆发能力、力量控制能力和平衡能力。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述姿态控制特征是通过如下方式确定的:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述爆发力特征是通过如下公式确定的:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述力量控制特征是通过如下公式确定的:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述平衡能力特征是通过如下公式确定的:

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述回转运动水平是通过如下公式进行评估的:

8.一种基于足底压力的高山滑雪回转运动水平评估装置,其特征在于,包括:

9.一种电子设备,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时,实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序在计算机中执行时,令计算机执行权利要求1-7中任一项所述的方法。


技术总结
本发明涉及滑雪运动量化评估技术领域,尤其涉及一种基于足底压力的高山滑雪回转运动水平评估方法和装置。本发明提供的技术方案通过设置于滑雪靴内部的足底压力测量传感器采集每个回转周期下的足底压力,然后基于足底压力确定用于表征滑雪者在高山滑雪运动中的姿态力量控制状态的目标特征集合,最后基于目标特征集合对滑雪者在高山滑雪运动中的回转运动水平进行评估。因此,上述技术方案利用采集滑雪者每个回转周期下的足底压力能够量化评估滑雪者在高山滑雪运动中的回转运动水平。

技术研发人员:陈振,张艺佳,费庆,刘向东
受保护的技术使用者:北京理工大学
技术研发日:
技术公布日:2024/11/18
文档序号 : 【 40048793 】

技术研发人员:陈振,张艺佳,费庆,刘向东
技术所有人:北京理工大学

备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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陈振张艺佳费庆刘向东北京理工大学
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