一种基于人工智能的棒球打击训练器智能交互系统的制作方法

本发明涉及棒球打击训练器智能交互，具体为一种基于人工智能的棒球打击训练器智能交互系统。

背景技术：

1、职业棒球联赛的开赛和商业市场的效益吸引更多的人注意并喜爱棒球比赛的胜负；并成为引人注目的体育焦点；这说明了打击技巧在棒球运动中起着至关重要的作用；而当今日益激烈的棒球竞赛中，面对集力量、速度于一身具有高超防守技巧的队员，想要突破得分就必须不断完善自身的打击技巧；而以进攻能力和打击技巧技术中。

2、但是在现有技术中，棒球打击训练器在投入训练过程中，不能够根据数据采集分析将当前训练时段与历史训练时段进行训练强度分析，以至于不能够对实时训练强度进行监管，且不能够保证训练员能够的有效训练，此外，不能够进行针对性的训练强度调整，导致训练整体效率降低。

3、针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。

技术实现思路

1、本发明的目的就在于为了解决上述提出的问题，而提出一种基于人工智能的棒球打击训练器智能交互系统。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、一种基于人工智能的棒球打击训练器智能交互系统，包括智能交互平台、训练数据采集模块、训练数据管控模块、轨迹建模监测模块以及训练预警管控模块；

4、智能交互平台对棒球打击训练器的使用进行数据采集分析管控，智能交互平台生成训练器使用指令并将训练器使用指令发送至训练数据采集模块，训练数据采集模块接收到训练器使用指令后，将对应棒球打击训练器进行训练数据采集，将棒球打击训练器标记为分析对象，将分析对象的训练数据采集进行检测，并在训练数据采集检测合格后，训练数据管控模块对训练员当前训练数据进行分析管控；

5、智能交互平台在进行训练员训练管控后，轨迹建模监测单元接收到轨迹建模监测信号后，对训练员实时训练过程中训练轨迹进行记录，通过不同时段的训练轨迹记录进行非标准轨迹和标准轨迹获取，并在获取非标准轨迹和标准轨迹后，训练预警管控模块对训练员训练过程进行预警管控，判断训练过程中训练动作是否符合训练要求。

6、作为本发明的一种优选实施方式，训练数据采集模块的运行过程如下：

7、在训练员与分析对象完成匹配后获取到训练员的训练时间段，并将训练时间段内各个时刻点的训练数据进行采集，在训练数据采集过程中，获取到训练时间段内训练数据产生时刻与记录时刻的偏差时长以及训练数据数值浮动频率与数值记录频率多出量，并将其分别与偏差时长阈值和频率多出量阈值进行比较：

8、若训练时间段内训练数据产生时刻与记录时刻的偏差时长未超过偏差时长阈值，且训练数据数值浮动频率与数值记录频率多出量未超过频率多出量阈值，则判定训练时间段内对应时刻的训练数据采集合格，生成采集正常信号并将采集正常信号发送至训练数据管控模块；

9、若训练时间段内训练数据产生时刻与记录时刻的偏差时长超过偏差时长阈值，或者训练数据数值浮动频率与数值记录频率多出量超过频率多出量阈值，则判定训练时间段内对应时刻的训练数据采集不合格，生成采集异常信号并将采集异常信号发送至智能交互平台。

10、作为本发明的一种优选实施方式，训练数据管控模块的运行过程如下：

11、以训练员当前训练时间段为时间起点，并根据训练周期时段为单位获取到训练员历史运行训练时段，获取到当前训练时间段内训练数据与历史运行训练时段的对应数值差值，若对应数值差值未超过数值差值阈值则将对应训练数据为持平强度训练；若对应数值差值超过数值差值阈值则将对应训练数据为加强强度训练。

12、作为本发明的一种优选实施方式，当前训练时间段为持平强度训练时，获取到历史运行训练时段和当前训练时间段内训练数据数值满足预设训练数据数值的时刻点，并将其标记为满足训练时刻点，反之则将其标记为非满足训练时刻点；将历史运行训练时段和当前训练时间段内满足训练时刻点与非满足训练时刻点进行分析：

13、若历史运行训练时段内满足训练时刻点与非满足训练时刻点的交替频率超过当前训练时段内，或者当前训练时间段内满足训练时刻点的持续时长超过历史运行训练时段，则将当前训练时间段为历史运行训练时段的提高阶段，并生成训练提高且低效信号并将训练提高且低效信号发送至智能交互平台，智能交互平台接收到训练提高且低效信号后，将对应训练员的训练过程进行整顿并将分析对象的下一训练时段的预设训练数据进行提高；

14、若历史运行训练时段内满足训练时刻点与非满足训练时刻点的交替频率未超过当前训练时段内，且当前训练时间段内满足训练时刻点的持续时长未超过历史运行训练时段，则将当前训练时间段为历史运行训练时段的非提高阶段，并生成训练非提高且低效信号并将训练提高且低效信号发送至智能交互平台，智能交互平台接收到训练非提高且低效信号，将对应训练员的训练过程进行整顿并将分析对象的下一训练时段的预设训练数据进行持平。

15、作为本发明的一种优选实施方式，当前训练时间段为加强强度训练时，获取到当前训练时间段内训练数据数值与当前时段预设训练数据数值的差距浮动趋势以及当前训练时间段内训练数据数值与历史运行训练时段训练数据平均恒定数值的多出量，并将其进行分析：

16、若当前训练时间段内训练数据数值与当前时段预设训练数据数值的差距浮动趋势为差距持续缩短趋势，且当前训练时间段内训练数据数值与历史运行训练时段训练数据平均恒定数值的多出量超过多出量阈值，则生成训练高效且有效信号并将训练高效且有效信号发送至智能交互平台；智能交互平台接收到训练高效且有效信号后，将对应训练员的预设训练数据根据实时训练进度进行调整；

17、若当前训练时间段内训练数据数值与当前时段预设训练数据数值的差距浮动趋势为差距非持续缩短趋势，或者当前训练时间段内训练数据数值与历史运行训练时段训练数据平均恒定数值的多出量未超过多出量阈值，则生成训练低效且无效信号并将训练低效且无效信号发送至智能交互平台；智能交互平台接收到训练低效且无效信号后，将对应训练员的实时训练过程进行整顿并将当前预设训练数据进行降低，同时控制当前训练员的预设训练数据数值增长跨度。

18、作为本发明的一种优选实施方式，轨迹建模监测单元的运行过程如下：

19、将训练员的训练时间段划分为高效时间段和低效时间段，将训练员的训练动作进行划分，并将训练员对应分析对象任取一点作为参照点，在训练时间段内训练员训练动作执行时参照点的移动空间位置点，并将移动空间位置点根据时间顺序排序构建分析对象的训练轨迹；获取到高效时间段和低效时间段内训练轨迹同一参照点的位置偏差值以及训练轨迹内对应相邻参照点移动间隔时长的偏差值，并将其分别与位置偏差值阈值和移动间隔时长偏差值阈值进行比较：

20、若高效时间段和低效时间段内训练轨迹同一参照点的位置偏差值超过位置偏差值阈值，或者训练轨迹内对应相邻参照点移动间隔时长的偏差值超过移动间隔时长偏差值阈值，则将对应低效时间段的训练轨迹标记为非标准轨迹；若高效时间段和低效时间段内训练轨迹同一参照点的位置偏差值未超过位置偏差值阈值，且训练轨迹内对应相邻参照点移动间隔时长的偏差值未超过移动间隔时长偏差值阈值，则将对应低效时间段的训练轨迹标记为标准轨迹；

21、将非标准轨迹和标准轨迹一同发送至训练预警管控模块和智能交互平台。

22、作为本发明的一种优选实施方式，训练预警管控模块的运行过程如下：

23、在训练过程中获取到训练员的发力部位，其中发力部位数量不唯一，在非标准轨迹和标准轨迹选取训练时间节点，并根据训练时间节点获取到训练员发力部位的发力顺序以及发力部位的发力时刻，若非标准轨迹对应训练时间段内训练员发力部位的发力顺序以及发力部位的发力时刻中任一数值与预设发力顺序或者预设发力时刻存在偏差，则将非标准轨迹对应发力部位的训练动作标记为异常动作；反之，若非标准轨迹对应训练时间段内训练员发力部位的发力顺序以及发力部位的发力时刻中任一数值与预设发力顺序或者预设发力时刻均不存在偏差，则将非标准轨迹对应发力部位的训练动作标记为正常动作。

24、作为本发明的一种优选实施方式，若标准轨迹对应训练时间段内训练员发力部位的发力顺序以及发力部位的发力时刻中任一数值与预设发力顺序或者预设发力时刻存在偏差，则生成训练低效信号并将训练低效信号发送至智能交互平台，智能交互平台接收到训练低效信号后，将对应训练员的训练动作进行调整；

25、若标准轨迹对应训练时间段内训练员发力部位的发力顺序以及发力部位的发力时刻中任一数值与预设发力顺序或者预设发力时刻均未存在偏差，则生成训练正常信号并将训练正常信号发送至智能交互平台。

26、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

27、1、本发明中，训练数据采集模块接收到训练器使用指令后，将对应棒球打击训练器进行训练数据采集，并将训练数据采集检测是否合格进行分析，在完成合格后进行训练数据统计，保证训练员的使用效率，使其能够提高棒球打击训练器的训练质量；训练数据管控模块接收到采集正常信号后，对训练员当前训练数据进行分析管控，根据合格采集的训练数据进行分析管控，提高了训练员的实时训练效率，同时将实时训练进行检测，确保当前训练数据适合训练员训练强度，提高了训练员的训练质量。

28、2、本发明中，轨迹建模监测单元接收到轨迹建模监测信号后，对训练员实时训练过程中训练轨迹进行记录并根据训练低效或者无效时间段进行轨迹判定，避免训练轨迹异常造成训练效率降低，同时能够对训练轨迹进行管控从而提高训练效率；训练预警管控模块接收到非标准轨迹和标准轨迹后，对训练员训练过程进行预警管控，提高了训练员的训练合格率，确保训练员在训练过程中发力部位以及发力顺序是否满足训练需求。

29、附图说明

30、为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。

31、图1为本发明的原理框图；

32、图2为本发明棒球及训练器的球杆结构示意图。