基于机器学习的超运动监测管理方法及系统与流程

本发明涉及运动监测管理，具体而言，涉及一种基于机器学习的超运动监测管理方法及系统。

背景技术：

1、在体育竞技、极限运动以及专业运动训练等超运动场景中，对运动员的运动状态进行精准监测和科学管理至关重要。传统的超运动监测管理方式主要依赖人工观察和简单的仪器测量。人工观察存在主观性强、容易遗漏关键信息等问题，难以全面、准确地捕捉超运动过程中的复杂细节。而简单的仪器测量往往只能获取有限的数据，且缺乏对数据的深度分析和综合处理能力。

2、在数据处理和分析方面，现有的方法大多未能充分考虑超运动场景的特殊性和复杂性。对于超运动类型和状态的判断缺乏精准的模型支持，难以根据不同的超运动需求提供个性化的监测和管理方案。此外，在将监测分析结果转化为实际的管理措施时，缺乏有效的规则和适配机制，导致管理方案与实际监测终端的兼容性差，无法及时、准确地传达给运动员或相关管理人员，从而影响了超运动监测管理的效果和质量。

技术实现思路

1、鉴于上述提及的问题，结合本发明的第一方面，本发明实施例提供一种基于机器学习的超运动监测管理方法，所述方法包括：

2、基于超运动监测场景的应用需求，建立超运动监测需求与机器学习模型模块的关联映射关系，得到超运动监测需求与机器学习模型模块的关联映射结果，所述超运动监测需求包含超运动类型监测需求、超运动状态评估需求，所述机器学习模型模块包含超运动特征分析模块、超运动状态预测模块；

3、获取超运动监测数据集合，对超运动监测数据集合进行分层特征解析处理，结合所述关联映射结果，得到超运动分层特征集合，所述超运动监测数据集合包含超运动过程中的运动姿态数据、运动轨迹数据，所述超运动分层特征集合包含姿态分层特征、轨迹分层特征；

4、将所述超运动分层特征集合输入至关联映射结果对应的机器学习模型模块，执行特征与模型的交互处理，生成超运动监测分析结果，所述超运动监测分析结果包含超运动姿态评估结果、超运动轨迹预测结果；

5、根据所述超运动监测分析结果，结合超运动监测管理的基础规则集合，生成超运动监测管理方案，所述超运动监测管理方案包含超运动调整建议、超运动安全提示；

6、将所述超运动监测管理方案输入至超运动监测终端适配模块，进行方案格式与终端接口的匹配处理，得到终端适配后的超运动监测管理方案，并将其发送至目标超运动监测终端。

7、再一方面，本发明实施例还提供一种基于机器学习的超运动监测管理系统，包括处理器、机器可读存储介质，所述机器可读存储介质和所述处理器连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以实现上述的方法。

8、基于以上方面，本发明实施例通过建立超运动监测需求与机器学习模型模块的关联映射关系，精准定位了超运动监测的核心要点与机器学习技术的结合点，获取超运动监测数据集合并进行分层特征解析处理，结合关联映射结果得到超运动分层特征集合，能够全面、细致地挖掘超运动数据中的关键信息，充分体现了超运动过程中姿态和轨迹的复杂特性。将分层特征集合输入对应的机器学习模型模块进行交互处理，生成包含姿态评估和轨迹预测的超运动监测分析结果，利用机器学习的强大分析能力实现了对超运动状态的精准把握。根据分析结果结合基础规则集合生成超运动监测管理方案，最后将超运动监测管理方案输入适配模块进行格式与接口匹配并发送至目标终端，确保了管理方案能够及时、准确地传达和执行，显著提升了超运动监测管理的智能化水平和实际效果。

1.一种基于机器学习的超运动监测管理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的超运动监测管理方法，其特征在于，所述基于超运动监测场景的应用需求，建立超运动监测需求与机器学习模型模块的关联映射关系，得到超运动监测需求与机器学习模型模块的关联映射结果，包括：

3.根据权利要求2所述的基于机器学习的超运动监测管理方法，其特征在于，所述根据相似度矩阵确定超运动监测需求类型与机器学习模型模块的匹配关系，包括：

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的超运动监测管理方法，其特征在于，所述获取超运动监测数据集合，对超运动监测数据集合进行分层特征解析处理，结合所述关联映射结果，得到超运动分层特征集合，包括：

5.根据权利要求4所述的基于机器学习的超运动监测管理方法，其特征在于，所述对每个姿态子层数据进行特征提取处理，得到姿态分层特征，包括：

6.根据权利要求1所述的基于机器学习的超运动监测管理方法，其特征在于，所述将所述超运动分层特征集合输入至关联映射结果对应的机器学习模型模块，执行特征与模型的交互处理，生成超运动监测分析结果，包括：

7.根据权利要求6所述的基于机器学习的超运动监测管理方法，其特征在于，所述将超运动特征分析结果输入至超运动状态预测模块，超运动状态预测模块调用预设的预测算法，基于超运动特征分析结果中经过标准化处理的角度变化关联关系和重心位置变化连续趋势，预测超运动对象后续的姿态变化情况和轨迹变化情况，得到超运动状态预测结果，包括：

8.根据权利要求1所述的基于机器学习的超运动监测管理方法，其特征在于，所述根据所述超运动监测分析结果，结合超运动监测管理的基础规则集合，生成超运动监测管理方案，包括：

9.根据权利要求1所述的基于机器学习的超运动监测管理方法，其特征在于，所述将所述超运动监测管理方案输入至超运动监测终端适配模块，进行方案格式与终端接口的匹配处理，得到终端适配后的超运动监测管理方案，并将其发送至目标超运动监测终端，包括：

10.一种基于机器学习的超运动监测管理系统，其特征在于，所述基于机器学习的超运动监测管理系统包括处理器和存储器，所述存储器和所述处理器连接，所述存储器用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述存储器中的程序、指令或代码，以实现上述权利要求1-9任意一项所述的基于机器学习的超运动监测管理方法。