动作采集技术支持下的高校体育课后自主练习系统设计

引言：近年来，随着科技的发展和应用，数据采集分析技术在体育运动领域得到了广泛地应用，主要因为其可以实现对运动员技术动作的细致观察和分析，为学习者提供更准确、更个性化的指导。在当下，借助于动作采集技术构建起课后自主练习系统，可以实现对学生的练习全过程以及智能化的指导，使高校体育教学朝着科学化/个性化方向发展。

一、系统设计基础与需求洞察

（一）动作采集技术原理与优势

动作采集技术凭借传感器、摄像机等设备来实时的采集人的动作数据，如位置、姿态、速度等。通过光学式、惯性式、机械式、AI 视频采集等方法实现。光学式精度高但是容易受环境影响；惯性式不受环境限制但是精度较差；机械式成本低但是有动作限制；AI 视频采集不需要硬件支持，应用前景好。其优势在于可以准确记录运动的细节，为后期的分析提供大量的数据，帮助个人化指导和科学训练。

（二）高校体育课后自主练习的现状与问题研究

现今高校的体育课后自主练习没有很好的指导和反馈。学生缺少专业的指导，盲目练习，无法发现自己存在的错误动作。同时练习内容单一，不能够满足学生的个性化需求，学生练习的积极性不高，练习的效果不好。而且传统的练习方式很难进行远程的监控，老师也不能及时的了解到自己的学生练习的情况来给予针对性的指导。

（三）系统设计目标与原则

系统的设计是创建一个可以实现动作的采集、分析、反馈、个性化推荐的一个课后自主练习的平台。目标是给出准确的动作捕捉与分析，进行实时的反馈和个性化的指导，做出多样的练习内容，可以远程监督与互动。其设计的原则是科学性，保证数据的准确性以及分析的合理性；个性化，不同的学生不同的需要；实时性，及时地调整学生的练习策略；易用性，学生能够随时随地的练习。

二、动作采集技术支持下的高校体育课后自主练习系统设计路径

（一）多模态数据融合下的动作精确采集与预处理

动作捕捉系统的性能关键在于数据采集的准确度，单传感器技术无法满足人体复杂动态行为的全方位需求。为了改进数据采集的可靠性和精准性，可以应用多模态融合方案，融合光学、惯性以及人工智能视觉等多种传感技术。其中光学设备借助高速摄像机获取关节三维坐标，具有较高的空间定位精度，但容易受到光照改变和遮挡因素的影响；惯性模块凭借内置传感器及时记录加速度和角速度信息，表现出较强的环境适应性和快速响应特性，但是长时间运行会产生累积误差；AI 视觉系统依靠深度学习算法分析普通摄像头捕捉到的运动特点，不需要额外硬件支撑，成本低而且适用范围广。

数据采集完毕后，要开展系统化的预处理流程，光学传感数据用滤波算法去除噪声干扰，依靠图像处理技术纠正拍摄角度偏差和镜头畸变产生的误差；惯性传感器数据采用误差补偿策略应对累积漂移问题，结合卡尔曼滤波手段做到信号平滑，改善数据质量；在人工智能推动下的视频采集场景当中，要对原始数据执行增强操作，例如旋转、镜像、缩放，从而扩大样本数量，优化模型的泛化能力。而且还要对多模态数据执行时空同步和一致校准，保证它们在时间序列和空间分布上达成协调。

（二）深度学习与体育科学原理融合的动作深度分析模型构建

动作分析属于个性化教学的关键部分，传统方法大多依靠人工经验判断，主观性强而且效率低下。借助深度学习技术，创建起包含 CNN、RNN 以及其衍生结构的混合模型，其中 CNN 擅长处理图像和空间数据，能高效提取动作姿态和形态特征；RNN 及其改进型 LSTM 和 GRU 则专门针对序列数据分析，可以精准掌握动作时间维度上的动态演变规律。

可以设计依靠体育科学理论架构，系统融合有关学科的知识体系。并且邀请运动科学方面的专家，准确标注动作样本执行，根据运动生物力学和训练学原理，创建起科学合理的评价指标体系。例如，在针对篮球投篮动作展开分析时，不能仅仅重视肘关节弯曲角度/腕力施加次序这些静态特性手部姿态，也要结合出手速度、球体旋转等的动态参数，全方位评判动作的规范程度和执行成果。通过将体育科学的理念深深渗透到模型训练这一环节当中，可以明显改善它对于复杂动作模式的认知能力，并改进分析结论的专业性和可信度。此外，利用迁移学习技术，大幅度削减训练所耗费的时间和数据需求，从而加强模型的应用价值和泛化性能。

（三）基于学生画像与动态调整的个性化练习内容智能推荐

每个学生的身体素质、运动技能水平、学习目标各不相同，为其提供个性化的练习内容才能达到课后自主练习的效果。系统通过收集学生基本的数据信息、历史练习数据、动作评估结果等等，能够形成一个完整详细的学生画像，并将其分成不同的群体，每个群体有相同或者相似的特征和需求。

以学生画像为基础，结合动作分析与体育教学目标进行推荐，采用协同过滤算法以及内容推荐算法，向学生进行智能个性化练习内容推荐。协同过滤算法是通过分析与该学生相似的学生的练习行为、喜好来给学生推荐他可能感兴趣的练习题目；内容推荐算法就是根据练习的内容特点和学生的画像信息进行匹配，为学生推荐最合适的练习题目。并且系统有动态调节功能，根据学生的即时反馈以及练习情况随时修改学生的画像，调节推荐方式。例如，学生在某一练习中表现得很好的情况下，系统会自动增加练习难度或者推荐更高级的练习内容；学生在练习中遇到问题时，系统会降低练习难度或者是提供更多的辅助练习和指导。

结束语：

综上所述，动作采集技术的支持下的高校体育课后自主练习系统设计给高校体育教学带来了新的变革。展望未来，伴随着科技不断的进步以及应用范围的不断扩大，该系统也会在高校体育教育中起到更加重要的作用，为培育出更多的具有健壮体魄和体育精神的人才出一份力。

参考文献：

[1]罗明琎,赵芹.基于数据采集与分析的乒乓球基本技术动作纠错训练方法研究[J].文体用品与科技,2025,(06):112-114.

[2]高瞻.基于嵌入式的动作采集、识别系统的设计与实现[D].哈尔滨工业大学,2019.

[3]雷廷升.虚拟环境下的人体动作识别与交互技术研究[D].北方工业大学,2019.

作者简介：

熊熠，（1975 年 6 月），男，硕士研究生，副教授，。研究方向：体育教学。