[发明专利]基于Python/Java的人工智能篮球训练系统

权利要求书

1.一种基于Python/Java的人工智能篮球训练系统，其特征在于，包括：

人体传感器、终端、系统自身深度学习步骤、系统对用户训练指导步骤以及云中心；

所述人体传感器采集用户数据，与所述终端联网，将所述用户数据传输到所述终端；

所述云中心采集所述用户数据和过程数据形成大数据并存储，所述云中心包括：与所述终端联网的无线通信设备、网络、网络设备、服务器、存储设备和所述大数据；所述用户数据包括用户的运动数据和生理数据；

所述人体传感器包括运动传感器，具体包括加速度传感器、陀螺仪传感器和/或磁场传感器，所述人体传感器还包括用于采集所述生理数据的生理传感器，所述生理传感器具体包括心电传感器和/或脉搏传感器和/或温度传感器；

所述运动传感器均包括X、Y、Z三个轴，每个轴都有各自的传感器信号输出；

所述运动传感器佩戴在所述用户的手腕，或者，所述运动传感器佩戴在所述用户的手腕，以及如下中的至少一个部位：脚踝、人体指定部位，以采集所述用户的运动数据，所述用户的运动数据用于获取篮球的运动数据；

所述系统自身深度学习步骤，至少包括以下步骤：

P11步骤：将篮球赛训的过程分解为单元动作，根据不同的用户采集所述单元动作的所述运动数据，或者根据不同的用户采集所述单元动作的所述运动数据和生理数据；

P12步骤：对于所述P11步骤所采集的数据和所述单元动作，采用监督学习模式做深度学习，得出结果数据1；

P13步骤：对于所述P12的所述结果数据1，由篮球裁判给出评价结果1，存储进所述大数据；

所述系统对用户训练指导步骤，至少包括以下步骤：

P21步骤：采集篮球赛训时所述用户的所述运动数据和/或所述生理数据；

P22步骤：对于所述P21步骤所采集的数据，参考所述结果数据1和所述评价结果1，采用无监督学习模式深度学习，得出结果数据2；

P23步骤：对于所述P22的所述结果数据2，采用模式识别算法计算得出评价结果2，输出所述评价结果2和与其所对应的所述单元动作名称；和/或，

P24步骤：由篮球裁判对于所述P23进行评价，输入所述大数据进行评价修正。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述生理传感器佩戴在所述用户的身体上，采集所述用户在运动时的生理数据并传输到所述终端。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述单元动作至少包括定点三分球投篮、定点两分球投篮、跑动三分球投篮、跑动两分球投篮；和/或，

所述深度学习的算法包括SVM、CNN、RNN、GAN、PNN、Bayes、Fuzzy、BP；

所述步骤的实现方法采用包括Python、Java在内的软件系统开发。

4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述终端包括手机、电脑和专用设备，所述终端与所述运动传感器和/或所述生理传感器联网后，发出操作命令，完成数据的采集、传输、运算和结果显示。

5.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，包括篮球场定位设备，所述定位设备与所述运动传感器和/或所述生理传感器和/或所述终端之间通信，并传输位置信息；

所述定位设备安装位置包括：篮板、蓝框、篮球场边线、篮球场内线。