应用于高校体育教学场景的体测数据分析系统及方法

本发明涉及体育教学管理，更具体地说，本发明涉及一种应用于高校体育教学场景的体测数据分析系统及方法。

背景技术：

1、在高校体育教学中，传统的训练安排方式通常基于统一的训练指标，忽视了学生个体之间的体质差异，导致了一系列问题；例如，体质较弱的学生容易因训练强度过大而受伤，体质较好的学生则无法获得足够的锻炼效果；此外，部分学生可能以训练强度过大为借口逃避训练，影响整体教学效果；由于缺乏智能化手段，体育老师难以实时、准确地判断每个学生适合的训练强度，无法有效识别并为体质较弱的学生制定个性化的体质增强计划；这些问题严重影响了高校体育教学的科学性和有效性。

2、目前，缺乏应用于高校体育教学场景的体测数据分析系统或方法，虽然存在部分相关的技术文献，例如授权公开号为cn105380613b的专利公开了一种体育活动监测系统，该发明通过不同的传感器实现了运动情况的监测；但对上述方法以及现有技术进行研究和实际应用发现，上述方法以及现有技术至少存在以下部分缺陷：

3、（1）无法检测出不同学生体质对于不同运动强度或运动量的承受范围，进而无法避免部分学生以训练强度过大为借口逃避训练，同时，无法辅助体育教学老师对学生进行体质等级区分；

4、（2）无法根据每个学生的具体情况，为其科学性和有效性地制定体能提升计划，导致部分学生的运动量与其实际需求不匹配，进而难以防止提升计划过度而对学生造成运动损伤，或无法避免提升计划不足，而导致运动提升效果较差的情况发生。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种应用于高校体育教学场景的体测数据分析系统及方法。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种应用于高校体育教学场景的体测数据分析系统，所述系统包括：

4、强度确定模块，用于当待测学生选定运动项目时，根据预定第一运动计划计算待测学生在选定运动项目下的目标运动强度；所述预定第一运动计划包含运动强度等级以及运动强度等级对应的最大权重系数和最小权重系数；所述目标运动强度为第一目标心率区间，所述第一目标心率区间根据最大权重系数、最小权重系数、待测学生的年龄和静息心率计算得到；

5、时间确定模块，用于获取预定第二运动计划，在目标运动强度和第二运动计划下，通过可穿戴设备采集待测学生执行选定运动项目过程中的实时运动心率，并通过计时器记录实时运动心率处于预设第二目标心率区间内的持续时长；所述预定第二运动计划包含既定运动时长或既定运动距离中的一种；所述预设第二目标心率区间内的最小运动心率，大于所述第一目标心率区间内的最大运动心率；

6、强度判断模块，用于根据持续时长判断待测学生的目标运动强度是否超出运动承受范围，若超出，则对待测学生进行体能报警，并调取待测学生的运动总时长，根据运动总时长计算待测学生的运动量；

7、体质检测模块，用于将运动量和第二运动计划输入至预配置的体质检测模型，以确定待测学生的体质等级；所述体质等级包括第一体质等级、第二体质等级和第三体质等级；所述体质检测模型为以运动量和第二运动计划作为输入，以体质等级作为输出的分类模型。

8、进一步地，所述计算待测学生在选定运动项目下的目标运动强度，包括：

9、获取第一运动计划中的运动强度等级以及运动强度等级对应的最大权重系数和最小权重系数，以及获取待测学生的年龄和静息心率；

10、将最大权重系数、最小权重系数、待测学生的年龄和静息心率输入预设数学计算模型中，以获取待测学生的第一目标心率区间，将第一目标心率区间作为选定运动项目的目标运动强度；

11、其中，所述预设数学计算模型的表达式如下：

12、;

13、式中：为第一目标心率区间的最小值；为第一目标心率区间的最大值；为静息心率；为年龄；为最大心率，取值为220；为最小权重系数，为最大权重系数。

14、进一步地，所述判断待测学生的目标运动强度是否超出运动承受范围，包括：

15、设置持续时长阈值；

16、将处于预设第二目标心率区间内的持续时长与持续时长阈值进行比较；

17、若持续时长大于等于持续时长阈值，则判定待测学生的目标运动强度超出运动承受范围；

18、若持续时长小于持续时长阈值，则判定待测学生的目标运动强度未超出运动承受范围。

19、进一步地，所述根据超出运动承受范围的时间计算待测学生的运动量，包括：

20、提取待测学生的运动总时长，将运动总时长作为待测学生的运动量；

21、或提取由速度传感器采集到待测学生的平均速度，根据平均速度和运动总时长，计算待测学生的实际运动距离，将实际运动距离作为待测学生的运动量。

22、进一步地，所述预配置的体质检测模型的训练逻辑如下：

23、获取历史体质检测训练数据，将历史体质检测训练数据划分为体质检测训练集和体质检测测试集；所述历史体质检测训练数据中包含多个待测学生的体质检测特征数据及其对应的标注标签；

24、其中，所述体质检测特征数据包含运动量和第二运动计划，所述运动量为运动总时长或实际运动距离中的一种；

25、其中，所述标注标签包括“0”、“1”和“2”，“0”代表第一体质等级，“1”代表第二体质等级，“2”代表第三体质等级；

26、构建分类器，将体质检测训练集中的待测学生的体质检测特征数据作为分类器的输入数据，以及将体质检测训练集中的标注标签作为分类器的输出数据，对分类器继续进行训练，得到初始体质检测网络；

27、利用体质检测测试集对初始体质检测网络进行模型验证，输出大于等于预设准确度阈值的初始体质检测网络作为预配置的体质检测模型。

28、进一步地，所述历史体质检测训练数据中标注标签的确定逻辑，包括：

29、提取预定第二运动计划中的既定运动时长，以及提取待测学生的运动量，所述运动量为运动总时长；

30、将既定运动时长和运动总时长代入预设第一比例计算公式中，以获取时间比例值；其具体计算公式为：；式中：为自然常数，为既定运动时长，为运动总时长，；

31、获取预设的时间比例值阈值，所述时间比例值阈值包括td1和td2，td1＞td2；

32、将时间比例值与时间比例值阈值进行比较；

33、若≥td1，则判定待测学生的体质等级为第一体质等级；

34、若＜td1，且＞td2，则判定待测学生的体质等级为第二体质等级；

35、若≤td2，则判定待测学生的体质等级为第三体质等级。

36、进一步地，所述历史体质检测训练数据中标注标签的确定逻辑，还包括：

37、提取预定第二运动计划中的既定运动距离，以及提取待测学生的运动量，所述运动量为实际运动距离；

38、将既定运动距离和实际运动距离代入预设第二比例计算公式中，以获取距离比例值；其具体计算公式为：；式中：为自然常数，为既定运动距离，为实际运动距离，；

39、获取预设的距离比例值阈值，所述距离比例值阈值包括th1和th2，th1＞th2；

40、将距离比例值与距离比例值阈值进行比较；

41、若≥th1，则判定待测学生的体质等级为第一体质等级；

42、若＜th1，且＞th2，则判定待测学生的体质等级为第二体质等级；

43、若≤th2，则判定待测学生的体质等级为第三体质等级。

44、进一步地，还包括：

45、数据提取模块，用于截取第二体质等级或第三体质等级待测学生，在处于预设第二目标心率区间内的实时运动心率；

46、数据计算模块，用于根据处于预设第二目标心率区间内的实时运动心率生成心率波动图，提取心率波动图中的初始心率数据点和q个其他心率数据点，并按照时间顺序计算每个其他心率数据点与初始数据点的斜率，q为大于零的整数；

47、提升量确定模块，用于当所述斜率等于预设临界值时，获取对应其他心率数据点，并将对应其他心率数据点标记为目标数据点，获取目标数据点到初始心率数据点的运动量，并将目标数据点到初始心率数据点的运动量作为最佳提升运动量。

48、一种应用于高校体育教学场景的体测数据分析方法，所述方法包括：

49、当待测学生选定运动项目时，根据预定第一运动计划计算待测学生在选定运动项目下的目标运动强度；所述预定第一运动计划包含运动强度等级以及运动强度等级对应的最大权重系数和最小权重系数；所述目标运动强度为第一目标心率区间，所述第一目标心率区间根据最大权重系数、最小权重系数、待测学生的年龄和静息心率计算得到；

50、获取预定第二运动计划，在目标运动强度和第二运动计划下，通过可穿戴设备采集待测学生执行选定运动项目过程中的实时运动心率，并通过计时器记录实时运动心率处于预设第二目标心率区间内的持续时长；所述预定第二运动计划包含既定运动时长或既定运动距离中的一种；所述预设第二目标心率区间内的最小运动心率，大于所述第一目标心率区间内的最大运动心率；

51、根据持续时长判断待测学生的目标运动强度是否超出运动承受范围，若超出，则对待测学生进行体能报警，并调取待测学生的运动总时长，根据运动总时长计算待测学生的运动量；

52、将运动量和第二运动计划输入至预配置的体质检测模型，以确定待测学生的体质等级；所述体质等级包括第一体质等级、第二体质等级和第三体质等级；所述体质检测模型为以运动量和第二运动计划作为输入，以体质等级作为输出的分类模型。

53、进一步地，还包括：

54、截取第二体质等级或第三体质等级待测学生，在处于预设第二目标心率区间内的实时运动心率；

55、根据处于预设第二目标心率区间内的实时运动心率生成心率波动图，提取心率波动图中的初始心率数据点和q个其他心率数据点，并按照时间顺序计算每个其他心率数据点与初始数据点的斜率，q为大于零的整数；

56、当所述斜率处于预设临界值时，获取对应其他心率数据点，并将对应其他心率数据点标记为目标数据点，获取目标数据点到初始心率数据点的运动量，并将目标数据点到初始心率数据点的运动量作为最佳提升运动量。

57、相比于现有技术，本发明的有益效果在于：

58、本技术公开了应用于高校体育教学场景的体测数据分析系统及方法，包括：根据预定第一运动计划计算待测学生在选定运动项目下的目标运动强度；在目标运动强度和第二运动计划下，采集待测学生的实时运动心率，并记录实时运动心率处于预设第二目标心率区间内的持续时长；根据持续时长判断待测学生的目标运动强度是否超出运动承受范围，若超出，则对待测学生进行体能报警，并调取待测学生的运动总时长，根据运动总时长计算待测学生的运动量；将运动量和第二运动计划输入至预配置的体质检测模型，以确定待测学生的体质等级；基于上述技术特征，本发明能检测出不同学生体质对于不同运动强度或运动量的承受范围，进而能够避免部分学生以训练强度过大为借口逃避训练，同时，有利于辅助体育教学老师对学生进行体质等级区分；此外，通过科学性和有效性地帮助学生进行体能提升计划的制定，有利于防止提升计划过度而造成的运动损伤，或有利于避免提升计划不足，而导致运动提升效果较差的情况发生。