一种基于智能手环的颠球训练方法及系统与流程

本发明涉及运动训练，尤其涉及一种基于智能手环的颠球训练方法及系统。背景技术：1、在排球运动中，颠球是一项至关重要的基础技能，它直接影响到球员在比赛中的表现。然而，传统的颠球训练方法往往依赖于教练的现场指导和球员的自我感知，这种方法存在诸多局限性。首先，教练的观察和评估受限于其视觉范围和经验水平，可能无法全面准确地捕捉球员的每一个动作细节。其次，球员的自我感知往往存在偏差，无法客观地评估自己的动作质量和改进方向。2、随着科技的不断发展，智能设备在体育训练领域的应用越来越广泛。智能手环作为一种便携式可穿戴设备，具有实时监测生理指标、记录运动数据和提供个性化指导等功能，为颠球训练提供了新的可能性。然而，目前尚未有基于智能手环的颠球训练方法被广泛应用，这限制了智能手环在排球训练中的潜力发挥。3、传统的颠球训练方法缺乏科学性和系统性，很难根据球员的个体差异制定个性化的训练方案。不同球员的身体素质、技能水平和学习能力各不相同，一刀切的训练方法无法满足每个球员的训练需求。这不仅影响了训练效果，还可能导致球员对训练产生厌倦和抵触情绪。4、因此，有必要提供一种基于智能手环的颠球训练方法及系统解决上述技术问题。技术实现思路1、为解决上述技术问题，本发明提供一种基于智能手环的颠球训练方法及系统用于解决球员在训练过程自我感知偏差，缺乏个性化训练的问题。2、本发明提供的一种基于智能手环的颠球训练方法，所述训练方法包括以下步骤：3、s1、通过佩戴的智能手环实时监测球员的身体状态，分析球员在进行颠球的手腕动作、力度变化以及动作节奏的动作指标，获取动作指标数据；4、s2、通过视觉检测系统在训练场内全方位捕捉球员颠球过程，并分析排球的运动轨迹，结合空气动力学模型预测排球的落点，并生成预测数据；5、s3、基于动作指标数据和预测数据，快速生成匹配动作的提醒指令进行实时提示；6、s4、基于预设的颠球技巧标准和球员的动作指标数据，分析球员的实际颠球动作与提醒指令的动作吻合程度，自动给出球员每次颠球动作的评分数据；7、s5、根据球员每次颠球动作的评分数据，定期生成训练报告，展示球员的强项与弱项，并基于专家建议数据建立相应的训练方案。8、优选的，所述步骤s2包括以下步骤：9、s2.1、通过视觉检测系统中的图像识别技术分析排球当前的运动轨迹数据，其中，运动轨迹包括速度、方向以及旋转的轨迹参数；10、s2.2、结合空气动力学模型，根据排球当前的运动轨迹数据预测其未来的落点；11、s2.3、预测结果以数据形式保存，生成预测数据。12、优选的，所述步骤s3包括以下步骤：13、s3.1、将动作指标数据与预测数据相结合，并预设算法以分析两者的匹配情况，获得匹配数据；14、s3.2、根据匹配数据判断球员颠球的手腕动作、力度变化以及动作节奏的问题，获得判断结果；15、s3.3、基于判断结果反馈给智能手环，控制智能手环生成匹配动作的提醒指令进行实时提示。16、优选的，所述步骤s4包括以下步骤：17、s4.1、提取球员的动作指标数据，并基于预设的颠球技巧标准，分析并比较球员颠球实时动作中的动作指标与提醒指令的吻合程度，获得指标的参数偏差值；18、s4.2、设置各指标不同大小的参数偏差值范围，将获得的指标的参数偏差值将其划分到对应的参数偏差值范围中；19、s4.3、将各指标不同大小的参数偏差值范围划分标识为不同等级，并以此将球员颠球实时动作中的动作指标对应划分为相应等级，生成球员每次颠球动作不同动作指标的评分数据。20、优选的，所述步骤s5包括以下步骤：21、s5.1、根据球员每次颠球动作的评分数据，定期生成球员在颠球训练中的强项与弱项，以及各项动作指标的变化趋势的训练报告；22、s5.2、基于训练报告，结合专家的训练建议和以往成功案例的历史数据，为球员建立匹配的训练方案，具体包括练习目标、训练强度调整以及休息与恢复建议方案。23、一种基于智能手环的颠球训练系统，所述训练系统包括：24、数据输入模块，用于通过佩戴的智能手环实时监测球员的身体状态，分析球员在进行颠球的手腕动作、力度变化以及动作节奏的动作指标，获取动作指标数据；25、视觉检测模块，用于通过视觉检测系统在训练场内全方位捕捉球员颠球过程，并分析排球的运动轨迹，结合空气动力学模型预测排球的落点，并生成预测数据；26、警示模块，用于基于动作指标数据和预测数据，快速生成匹配动作的提醒指令进行实时提示；27、评估模块，用于基于预设的颠球技巧标准和球员的动作指标数据，分析球员的实际颠球动作与提醒指令的动作吻合程度，自动给出球员每次颠球动作的评分数据；28、报告与生成模块，用于根据球员每次颠球动作的评分数据，定期生成训练报告，展示球员的强项与弱项，并基于专家建议数据建立相应的训练方案。29、优选的，所述报告与生成模块包括：30、报告整理模块，用于根据用于球员每次颠球动作的评分数据，定期生成球员在颠球训练中的强项与弱项，以及各项动作指标的变化趋势的训练报告；31、方案生成模块，用于基于训练报告，结合专家的训练建议和以往成功案例的历史数据，为球员建立匹配的训练方案，具体包括练习目标、训练强度调整以及休息与恢复建议方案。32、优选的，所述视觉检测模块包括：33、图像分析模块，用于通过视觉检测系统中的图像识别技术分析排球当前的运动轨迹数据，其中，运动轨迹包括速度、方向以及旋转的轨迹参数；34、处理模块，用于结合空气动力学模型，根据排球当前的运动轨迹数据预测其未来的落点；35、存储模块，用于将预测结果以数据形式保存，生成预测数据。36、优选的，所述警示模块包括：37、计算模块，用于将动作指标数据与预测数据相结合，并预设算法以分析两者的匹配情况，获得匹配数据；38、判断模块，用于根据匹配数据判断球员颠球的手腕动作、力度变化以及动作节奏的问题，获得判断结果；39、反馈生成模块，用于基于判断结果反馈给智能手环，控制智能手环生成匹配动作的提醒指令进行实时提示。40、优选的，所述评估模块包括：41、采集与识别模块，用于提取球员的动作指标数据，并基于预设的颠球技巧标准，分析并比较球员颠球实时动作中的动作指标与提醒指令的吻合程度，获得指标的参数偏差值；42、划分模块，用于设置各指标不同大小的参数偏差值范围，将获得的指标的参数偏差值将其划分到对应的参数偏差值范围中；43、评分生成模块，用于将各指标不同大小的参数偏差值范围划分标识为不同等级，并以此将球员颠球实时动作中的动作指标对应划分为相应等级，生成球员每次颠球动作不同动作指标的评分数据。44、与相关技术相比较，本发明提供的一种基于智能手环的颠球训练方法及系统具有如下有益效果：45、本发明通过实时监测生理指标、精准分析动作、即时反馈评分及个性化指导，极大地提升了训练的个性化、效率与科学性，不仅能够加速球员技能提升，精准纠正动作失误，增强训练动机与参与度，还促进了对训练进展的精细跟踪和高效利用训练时间，有效减少了人为误差，提高了训练效率，从而帮助球员更全面地了解自己的强项与弱项，快速、准确地提升颠球技巧和整体表现。