基于人工智能的自行車運動員個性化訓(xùn)練建議

人工智能正處于快速發(fā)展、不斷成熟的階段。在體育領(lǐng)域，AI通過實時數(shù)據(jù)采集與分析，能夠面向運動員提供個性化訓(xùn)練方案，提高訓(xùn)練效率、并減少受傷風(fēng)險。例如，傳感器、可穿戴設(shè)備結(jié)合AI算法，可以監(jiān)測運動員的生理指標(biāo)、運動表現(xiàn)，提供客觀的運動計劃和改進建議。此外，通過分析海量訓(xùn)練、比賽歷史數(shù)據(jù)，AI還可以幫助教練制定更為有效的訓(xùn)練策略。因此，將人工智能應(yīng)用于運動員個性化訓(xùn)練，實屬具有高度可行性的發(fā)展方向，能夠顯著提升我國體育健兒的競技水平。

1、將人工智能應(yīng)用于運動員個性化訓(xùn)練過程中的必要性

在當(dāng)今體育競技領(lǐng)域，全球賽場上的競爭變得空前激烈，世界各國為爭奪競技優(yōu)勢，不斷加大對科學(xué)訓(xùn)練方法的研究與投入。隨著體育科技的不斷進步，科學(xué)化、高效化、個性化的運動員訓(xùn)練體系，已經(jīng)成為各國體育發(fā)展領(lǐng)域的共識。通過個性化的訓(xùn)練方法，能夠幫助運動員突破自身極限，提高競技水平，在大型賽事中獲得優(yōu)異成績。在這一背景下，人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，為我國運動員的個性化訓(xùn)練注入了新動能，其應(yīng)用前景尤為廣闊。

對于運動員而言，個性化的訓(xùn)練需要高度關(guān)注運動員的身體、心理差異，量身定制訓(xùn)練計劃，才能夠滿足其優(yōu)化競技狀態(tài)的獨特需求。在現(xiàn)代體育競技中，自行車運動作為一種對體能提出高標(biāo)準(zhǔn)的競技項目，要求運動員具備良好的肌肉耐力、心肺功能及柔韌性、平衡性，且運動期間需要考慮諸多影響因素，如騎行姿勢、地形、風(fēng)向變化等，并且不同運動員，其心理素質(zhì)、各方面條件適應(yīng)能力有所差異，故對于自行車運動更有必要制定針對性的個性化訓(xùn)練方案，實現(xiàn)定向的能力提升。人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠為滿足運動員要求提供強有力的支持。首先，AI可以通過整合生理監(jiān)測數(shù)據(jù)，對自行車運動員的體能狀況、疲勞程度進行實時監(jiān)控分析，確保訓(xùn)練負(fù)荷同運動員的恢復(fù)周期高度匹配，減少過度訓(xùn)練的風(fēng)險，提高訓(xùn)練效率。其次，在技術(shù)動作分析方面，AI可以通過視頻追蹤、動作捕捉技術(shù)來深入分解自行車運動員的騎行姿態(tài)，以優(yōu)化動作細(xì)節(jié)。再次，人工智能借助心理數(shù)據(jù)分析，可以幫助教練員快速識別運動員在訓(xùn)練、比賽中可能面臨的心理障礙，繼而支持教練員開展個性化心理指導(dǎo)，優(yōu)化運動員的心理狀態(tài)。最后，人工智能的應(yīng)用，還意味著可以打造個性化的訓(xùn)練場景，教練員可以通過人工智能技術(shù)來模擬復(fù)雜的賽況、不同比賽環(huán)境，讓運動員可以在虛擬場景中進行適應(yīng)性訓(xùn)練、戰(zhàn)術(shù)演練，在提升競技水平的同時，培養(yǎng)應(yīng)對真實比賽可能出現(xiàn)的突發(fā)情況的能力。

2、人工智能賦能自行車運動員個性化訓(xùn)練的實現(xiàn)路徑

對于人工智能賦能自行車運動員個性化訓(xùn)練，結(jié)合現(xiàn)有人工智能在體育領(lǐng)域的應(yīng)用，可針對訓(xùn)練期間的生理指標(biāo)檢測、技術(shù)分析、心理分析、個性化場景模擬等進行賦能。

2.1、基于人工智能的自行車運動員生理指標(biāo)監(jiān)測

基于人工智能的自行車運動員生理指標(biāo)監(jiān)測，主要依賴于通過自行車運動員訓(xùn)練期間佩戴的穿戴設(shè)備獲取生理指標(biāo)數(shù)據(jù)，隨后基于人工智能算法分析訓(xùn)練過程中各項指標(biāo)變化情況，從而為個性化的訓(xùn)練強度、訓(xùn)練側(cè)重點設(shè)計提供賦能。

如圖1所示，首先利用佩戴在自行車運動員身體各部位的傳感器，實時采集運動員生理指標(biāo)，包括心率指標(biāo)、血氧飽和度、乳酸閾值、肌肉運動數(shù)據(jù)。這些設(shè)備通常會集成多種類型傳感器，如光PPG光電容積脈搏描記傳感器測量運動員心率，光譜傳感器測量運動員血氧水平，微電流傳感器獲取肌肉活動數(shù)據(jù)。這些設(shè)備輕便、微小，可在不妨礙運動員正常騎行訓(xùn)練前提下進行數(shù)據(jù)持續(xù)性獲取，提供高度穩(wěn)定的數(shù)據(jù)流。其次，在基于各類穿戴式裝備獲取運動員訓(xùn)練期間的生理指標(biāo)后，上位機基于機器學(xué)習(xí)算法，對海量生理、運動數(shù)據(jù)進行快速、準(zhǔn)確的分析，從而讓教練員精準(zhǔn)掌握運動員生理指標(biāo)。以基于時間序列分析的RNN——循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，該算法高度擅長于從大量連續(xù)數(shù)據(jù)中捕捉模式、趨勢，可精準(zhǔn)預(yù)判運動員在不同訓(xùn)練負(fù)荷條件下的生理反應(yīng)。通過分析歷史數(shù)據(jù)、實時監(jiān)測結(jié)果，RNN模型可以預(yù)測自行車運動員在不同騎行階段的疲勞程度、恢復(fù)需求，并快速提示在心率、血氧水平、肌肉運動等方面可能出現(xiàn)的風(fēng)險，確保訓(xùn)練方案更具前瞻性、針對性。最后，結(jié)合對云計算平臺的融合及所有穿戴設(shè)備采集到的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)集中管理、存儲，形成每一名自行車運動員個人生理數(shù)據(jù)檔案庫。

2.2、基于人工智能的自行車運動員技術(shù)分析

基于人工智能的自行車運動員技術(shù)動作分析，主要依賴于視頻追蹤技術(shù)、三維重建技術(shù)、動態(tài)時間規(guī)整算法，在跟蹤運動員騎行期間的視頻數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，利用運動員三維骨架模型實現(xiàn)騎行的動態(tài)展示，最后基于算法對運動員轉(zhuǎn)換動作、標(biāo)準(zhǔn)動作進行比較。

如圖2所示，在視頻追蹤技術(shù)環(huán)節(jié)，利用高幀速率攝像機，對運動員訓(xùn)練期間騎行過程進行全面捕捉。在訓(xùn)練場地設(shè)置多個攝像頭，從不同角度同步記錄運動員騎行動作，生成多視角視頻數(shù)據(jù)。在完成視頻追蹤基礎(chǔ)上，使用三維重建技術(shù)

OpenPose算法，基于機器學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)確識別出運動員人體關(guān)鍵點，包括肩、肘、膝、踝等，利用數(shù)據(jù)聯(lián)合構(gòu)成運動員骨架模型，提供運動員在騎行過程中的詳細(xì)位姿信息。在動作捕捉階段，使用深度學(xué)習(xí)算法CNN一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理、解決攝像頭視角帶來的失真問題，提高關(guān)鍵點檢測的空間分辨率，以及三維重建的精確性，最后讓系統(tǒng)創(chuàng)建的三維模型，全面反映運動員的動態(tài)騎行姿態(tài)，包括騎行訓(xùn)練期間上肢的擺動、軀干的角度、腿部的踏板路線。在技術(shù)動作分析環(huán)節(jié)下，使用DTW一動態(tài)時間規(guī)整算法，對比運動員的實際動作、標(biāo)準(zhǔn)動作的差異。在這一過程中，使用DTW通過比對時間序列，快速尋找最優(yōu)匹配路徑，識別訓(xùn)練期間技術(shù)動作的不一致問題、技術(shù)缺陷?；谶@一過程，可以準(zhǔn)確地指出運動員在騎行技術(shù)中存在的問題，如騎行期間踏板不穩(wěn)、軀干傾斜過大、手部不平衡等。通過分析時間序列的同步程度、空間位置的差異，系統(tǒng)能夠提供定量、定性的分析報告。最后，運用可視化技術(shù)生成多維度報告，使用動軌跡圖示、關(guān)鍵點熱力圖、一致性評分等多種視圖，為自行車運動教練員提供高度明確的問題所在，隨后教練員根據(jù)分析結(jié)果，合理調(diào)整訓(xùn)練計劃，糾正每一名運動員的動作偏差，提升技術(shù)表現(xiàn)。

2.3、基于人工智能的自行車運動員心理分析

對于人工智能賦能自行車運動員的心理分析，主要依賴多模態(tài)傳感器、心理狀態(tài)建模、心理障礙識別三大過程，幫助教練員快速發(fā)現(xiàn)運動員可能存在的心理障礙、問題，以便支持后續(xù)制定針對性的心理輔導(dǎo)、干預(yù)方案。

如圖3所示，首先，數(shù)據(jù)采集，主要依靠多模態(tài)傳感器與攝像頭、麥克風(fēng)等。其中，可以監(jiān)測生理數(shù)據(jù)覆蓋心率、血氧飽和度、皮膚電反應(yīng)，以及行為數(shù)據(jù)（包括面部表情、語音音調(diào)等）。在數(shù)據(jù)采集過程中，使用CNN—卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對視頻數(shù)據(jù)的分析，提取運動員訓(xùn)練期間的面部特征點，從而識別情緒變化。其次，在獲取原始數(shù)據(jù)后，使用濾波器、差值算法等方式去除數(shù)據(jù)噪聲，提升后續(xù)分析的可靠性。這一過程中可使用卡爾曼濾波器有效消除傳感器采集數(shù)據(jù)過程中的隨機噪聲，提高心率、皮膚電數(shù)據(jù)的精度。再次，在數(shù)據(jù)分析期間，對于自行車運動員的心理進行建模，使用深度學(xué)習(xí)算法—LSTM長短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、記錄數(shù)據(jù)的長期依賴關(guān)系，捕捉運動員情緒、心理狀態(tài)動態(tài)變化，例如分析訓(xùn)練構(gòu)成中的心率變異性、面部表情等時間序列，LSTM能夠識別潛在的情緒波動水平、波動模式，在較短的時間內(nèi)完成復(fù)雜數(shù)據(jù)的訓(xùn)練、推理，快速反饋運動員訓(xùn)練期間的心理狀態(tài)?；谛睦碚系K識別策略，使用決策樹算法，對數(shù)據(jù)進行分類、回歸分析，通過多模態(tài)數(shù)據(jù)集，準(zhǔn)確識別運動員由于比賽壓力可能導(dǎo)致的焦慮、由于訓(xùn)練疲勞可能導(dǎo)致的情緒低落等具體心理問題，最后基于D3.js庫構(gòu)建的動態(tài)圖表，直觀展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果，讓教練員快速掌握運動員的心理狀態(tài)，以便制定針對性的心理輔導(dǎo)、干預(yù)方案。

2.4、基于人工智能的自行車訓(xùn)練個性化場景模擬

基于人工智能的自行車訓(xùn)練個性化場景模擬，旨在通過先進的技術(shù)手段，為自行車運動員再現(xiàn)、適應(yīng)高度復(fù)雜的比賽環(huán)境，優(yōu)化不同運動員的心理、競技狀態(tài)，使運動員可以在參與大型賽事期間，有效地克服比賽壓力、各類復(fù)雜影響因素。整個過程，包括場景建模、數(shù)據(jù)輸入、仿真模擬、實時反饋。

如圖4所示，首先場景建模環(huán)節(jié)為各類比賽場景模擬的基礎(chǔ)。這一過程，利用GANs—生成對抗網(wǎng)絡(luò)能夠構(gòu)建高度逼真的比賽場景，GANs網(wǎng)絡(luò)分為生成器、判別器兩個部分。基于GANs，讓生成的場景無限接近真實場景效果。生成器負(fù)責(zé)生成虛擬比賽場景，包括自行車競技場地的地形起伏、道路變化、天氣變化等，判別器負(fù)責(zé)辨別這些場景真實性是否滿足要求，最終形成多樣、逼真的競賽場景。其次，在數(shù)據(jù)輸入階段，將處理后的可穿戴設(shè)備、攝像頭、麥克風(fēng)獲取及需要模擬的環(huán)境數(shù)據(jù)，如比賽時間天氣、溫度和風(fēng)速等輸入模型，使用RNN—一循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行時間序列數(shù)據(jù)處理，提取出關(guān)鍵特征，最終生成個性化的輸入?yún)?shù)，這些參數(shù)將用于場景模擬，確保模擬結(jié)果同運動員個體狀況實現(xiàn)高度匹配。在仿真模擬環(huán)境下，基于強化學(xué)習(xí)算法衍生的DRL—深度強化學(xué)習(xí)算法來訓(xùn)練智能代理，讓其在虛擬環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)的策略。DRL會通過與虛擬環(huán)境的持續(xù)交互，對不同比賽情景進行學(xué)習(xí)、優(yōu)化。運動員可以通過虛擬現(xiàn)實（VR）設(shè)備同智能代理實現(xiàn)交互，體驗不同的比賽策略、情境反應(yīng)，從而逐步適應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境。這一過程，能有效強化運動員在面對多變比賽條件期間的心理抗壓能力，提高其臨場反應(yīng)的靈活性。在實時反饋階段，使用基于腦電圖（EEG）的即時心理狀態(tài)分析技術(shù)。EEG傳感器，會在運動員接受模擬比賽場景訓(xùn)練期間，連續(xù)采集運動員的腦電波。在這一過程中，使用CNN—卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理生理信號，實時評估運動員的心理狀態(tài)。在模擬訓(xùn)練期間，系統(tǒng)能夠識別到運動員的緊張、焦慮等心理變化，并記錄比賽期間運動員頻繁出現(xiàn)的失誤，隨后給出相應(yīng)的建議，讓教練員可以有效指導(dǎo)運動員進行情緒調(diào)節(jié)、技術(shù)干預(yù)。同時，通過一系列即時調(diào)整，運動員在面對實際比賽時，可以更加從容應(yīng)對，提高整體表現(xiàn)。

基于人工智能賦能自行車訓(xùn)練個性化場景模擬，可以通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)的逼真場景建模、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)輸入處理、深度強化學(xué)習(xí)智能代理訓(xùn)練及腦電圖反饋技術(shù)，為自行車運動員打造一個智能化的訓(xùn)練支持體系，幫助其在模擬階段就發(fā)現(xiàn)真實比賽階段可能產(chǎn)生的各種突發(fā)狀況，使運動員能預(yù)先得到有效的干預(yù)、訓(xùn)練，幫助其克服真實比賽帶來的壓力，繼而在賽事競技中發(fā)揮出自身最佳水平。

3、結(jié)語

綜合而言，人工智能在自行車運動訓(xùn)練中的作用，不僅在于技術(shù)層面的賦能、心理層面的干預(yù)，而且從根本上改變了傳統(tǒng)訓(xùn)練的認(rèn)知、實踐方法，能夠?qū)τ谶\動員在訓(xùn)練、比賽期間可能面臨的問題進行敏感的識別，讓訓(xùn)練不僅具有針對性，而且更具有前瞻性。未來，隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，相信人工智能在體育領(lǐng)域的應(yīng)用會延伸至更深的層次、更廣的維度。此外，通過不斷更新的算法、豐富的數(shù)據(jù)累積，人工智能技術(shù)也將得到不斷的優(yōu)化，在自行車運動員訓(xùn)練方案的設(shè)計中發(fā)揮更大的作用。

參考文獻：

[1]李霞.新興技術(shù)在體育訓(xùn)練中的應(yīng)用與效果評估[].當(dāng)代體育科技，2024，14（13）.

[2]張江偉，劉永慶.基于均值位移算法的體育運動訓(xùn)練軌跡數(shù)據(jù)捕捉方法[J].自動化技術(shù)與應(yīng)用，2023，42（2）.

[3]王建平，趙烜，胡海，等.基于MATLAB的人體膝關(guān)節(jié)運動捕捉測量與分析[].河南理工大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2020，39（3）.

[4]張宇澤.人工智能助力運動訓(xùn)練高質(zhì)量發(fā)展：價值與路徑[C]//中國體育科學(xué)學(xué)會.第十三屆全國體育科學(xué)大會論文摘要集——墻報交流（運動訓(xùn)練學(xué)分會）（二）.沈陽體育學(xué)院，2023.

[5]吳霞，張家錄.人工智能技術(shù)支持下的師范技能個性化自適應(yīng)訓(xùn)練[J].湘南學(xué)院學(xué)報，2023，44（5）.