CN107480434A - 基于大数据的运动机能分析中力量指标展示模型及其构建方法和应用 - Google Patents

基于大数据的运动机能分析中力量指标展示模型及其构建方法和应用 Download PDF

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王勇
张忠德
邢宏伟
李冬
王岩
孙海涛
林庆阳
崔其会
王宁
王滨鹭
王小亮
周团峰
王茜
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Abstract

本发明涉及运动机能分析技术领域，特别涉及一种基于大数据的运动机能分析中力量指标展示模型：测试所有球员的动力肌群TQ/BW值，得出最大值M、最小值m，将m到M五等分，根据公式计算力量能量条数值，根据数值范围，显示不同颜色。通过建立基于大数据的运动机能分析中力量指标展示模型，将力量指标直接转化为对比赛有实际参考意义的能量条分数的形式，能够让教练根据每个球员的状态，更好的指导比赛，发挥球员的价值；将力量指标直接转化为能量条分数的形式，让球员自身对自己的力量能力在整个球队中的位置也能更好的定位，从而激发球员的好胜心理，更加积极的针对短板指标进行训练，有利于提升球队整体实力。

Description

基于大数据的运动机能分析中力量指标展示模型及其构建方 法和应用
技术领域
本发明涉及运动机能分析技术领域，特别涉及一种基于大数据的运动机能分析中力量指标展示模型，还涉及所述运动机能分析中力量指标展示模型的构建方法及其应用。
背景技术
Biodex等速肌力评估训练系统是全世界许多知名医疗机构和科研院所的首选，许多整形医学、儿科、神经康复、老年医学、运动医学、以及各个体科学及体育运动科研机构正依赖美国Biodex公司的等速肌力评估训练系统来提供连续准确的客观数据。这些客观数据能够为患者提供最佳的康复方案，对运动员进行运动能力的评估。System4型等速肌力提供最佳的康复方案，对运动员进行运动能力的评估。测试主体需要通过稳定下肢和上半身对平台的不稳定做出反应。
肌肉能力的等速测试是一种常用的测试方法。被测试人员要在一个特定的角速度下运用最大力量。通过这种方法可以反映出练腿伸肌和屈肌力量的不均衡程度，从而为伤病预防性力量训练提供指导依据。同时两腿力量表现出的不均衡程度也可反应出腿部肌肉和关节的健康程度和和康复程度，两腿在健康情况下的数据也可以对标康复数据，描绘康复进程，预测球员康复期，并对疗法和康复工作进行评定。
Peak TQ/BW[％](TQ/BW峰值)
TQ/BW峰值是指单位体重测试肌肉的力量最大值力矩，代表肌肉收缩的相对肌力，可用于不同体重的个体或人群之间的肌力比较。(TQ/BW峰值＝测试肌肉力量峰力矩/体重)鲁能球员大腿肌肉力量测试选取角速度为60deg/sec，可测得两腿主动肌群(Extension)和拮抗肌群(Flexion)相对峰值力矩数据(TQ/BW)。
R-L Deficit[％](右-左差异度)
右-左差异度是指右腿和左腿之间的差异度，具体计算如下：
R-L deficit＝(TQ/BW(Right)-TQ/BW(Left))/(TQ/BW(Right))*100％
当差异度大于±10％时，两腿力量差异明显，运动协调性差，受伤风险加大，需要加强弱腿肌肉力量训练。
以上几个测试指标都是专业测试指标，指标的数值，需要非常专业的人员才能明白其具体代表的含义，对大多数人来说，是有困难的，所以适用性不够普遍。如何使这些专业指标能够让更多的人能够看懂并且明白其代表的含义，就需要建立一个直观的展示展示模型，这是在现有技术中还未有人研究的课题。
发明内容
为了解决以上力量能力测试指标适用性不普遍的问题，本发明提供了一种将力量能力测试指标与百分制建立起一种直接关联的基于大数据的运动机能分析中力量指标展示模型。
本发明还公开了所述运动机能分析中力量指标展示模型的构建方法。
本发明还提供了所述运动机能分析中力量指标展示模型在足球竞技中的应用。
本发明是通过以下措施实现的：
一种基于大数据的运动机能分析中力量指标展示模型，是通过以下步骤构建得到的：
(一)使用Biodex等速肌力评估训练系统测试群组球员的动力肌群(右)TQ/BW值，设测得数据中的最小值为m，测得数据中的最大值为M，将m到M五等分，记A、B、C、D，数值计算公式分别如下：
设某次测定的肌群(右)TQ/BW数值为x，则动力肌群(右)能量条数值取值如下：
(1)x>M，则动力肌群(右)能量条数值＝100；
(2)若D<x<M，
(3)若C<x<D，
(4)若B<x<C，
(5)若A<x<B，
(6)若m<x<M，
(7)若x<m，则动力肌群(右)能量条数值＝50；
同理，求出动力肌群(左)能量条数值，
(二)将步骤(一)计算得到的力量能量条数值输入计算机表格中存储，显示时
当力量能量条数值小于50时，力量能量条数值所在单元格底纹显示红色；
当力量能量条数值大于等于50且小于60时，力量能量条数值所在单元格底纹显示橙色；
当力量能量条数值大于等于60且小于70时，力量能量条数值所在单元格底纹显示黄色；
当力量能量条数值大于等于70且小于80时，力量能量条数值所在单元格底纹显示浅绿色；
当力量能量条数值大于等于80且小于90时，力量能量条数值所在单元格底纹显示中绿色；
当力量能量条数值大于等于90且小于100时，力量能量条数值所在单元格底纹显示深绿色；
当力量能量条数值等于100时，力量能量条数值所在单元格底纹显示墨绿色。
所述的运动机能分析中力量指标展示模型，优选适用对象为个体球员或整个球队。
所述的运动机能分析中力量指标展示模型在足球竞技中的应用。
在此能量条计算中，没有采用全队均值和标准差的计算方式，是由于球员的力量值差异性大，因此等速力量测试结果离散程度高，即标准差较大，所以采用均值标准差方法会出现数据聚集，无法直观量化区分不同球员的力量水平。由此得出结论，在本申请的力量指标展示模型建立过程中，使用的计算方法，也是要根据原始数据和所要建立的展示模型种类进行选择的，常用的计算方法并不一定会适用，具体适用哪种计算方法，才能使展示模型更加准确清晰的表达出想要表达的内容，不是显而易见的，在这个过程中，是需要发明人花费创造性劳动的。
本发明的有益效果：
1.通过建立基于大数据的运动机能分析中力量指标展示模型，将力量指标直接转化为对比赛有实际参考意义的能量条分数的形式，能够让教练根据每个球员的状态，更好的指导比赛，发挥球员的价值；
2、将力量指标直接转化为能量条分数的形式，让球员自身对自己的力量能力在整个球队中的位置也能更好的定位，从而激发球员的好胜心理，更加积极的针对短板指标进行训练，有利于提升球队整体实力；
3、将力量指标直接转化为能量条分数的形式，可以将球员力量能力随时间的变化趋势可视化展现，有助于教练和球员直观量化评估球员个人力量能力发展情况；
4、数据显示通过底纹显示不同的颜色来展示，使观看数据更加直观。
具体实施方式
为了更好的理解本发明，下面结合具体实施例来进一步说明。
实施例1：
一种基于大数据的运动机能分析中力量指标展示模型，通过以下步骤构建得到的：
(一)使用Biodex等速肌力评估训练系统测试群组球员的动力肌群(右)TQ/BW值，设测得数据中的最小值为m，测得数据中的最大值为M，将m到M五等分，记A、B、C、D，数值计算公式分别如下：
设某次测定的肌群(右)TQ/BW数值为x，则动力肌群(右)能量条数值取值如下：
(1)x>M，则动力肌群(右)能量条数值＝100；
(2)若D<x<M，
(3)若C<x<D，
(4)若B<x<C，
(5)若A<x<B，
(6)若m<x<M，
(7)若x<m，则动力肌群(右)能量条数值＝50；
同理，求出动力肌群(左)能量条数值，
(二)将步骤(一)计算得到的力量能量条数值输入计算机表格中存储，显示时
当力量能量条数值小于50时，力量能量条数值所在单元格底纹显示红色；
当力量能量条数值大于等于50且小于60时，力量能量条数值所在单元格底纹显示橙色；
当力量能量条数值大于等于60且小于70时，力量能量条数值所在单元格底纹显示黄色；
当力量能量条数值大于等于70且小于80时，力量能量条数值所在单元格底纹显示浅绿色；
当力量能量条数值大于等于80且小于90时，力量能量条数值所在单元格底纹显示中绿色；
当力量能量条数值大于等于90且小于100时，力量能量条数值所在单元格底纹显示深绿色；
当力量能量条数值等于100时，力量能量条数值所在单元格底纹显示墨绿色。
实施例2：
2016年12月，使用Biodex等速肌力评估训练系统对五名球员进行了等速力量测试，得到的数据如下，我们以计算球员1的力量能量条数值为例。
第一步，从表中数据得到min{动力肌群(右)TQ/BW}＝143.7，max{动力肌群(右)TQ/BW}＝326.7。
则m＝143.7,M＝326.7。
第二步，将m到M五等分，记A、B、C、D，数值计算如下：
A＝m+(M-m)/5＝143.7+(326.7-143.7)/5＝180.3
B＝m+2*(M-m)/5＝143.7+2*(326.7-143.7)/5＝216.9
C＝m+3*(M-m)/5＝143.7+3*(326.7-143.7)/5＝253.5
D＝m+4*(M-m)/5＝143.7+4*(326.7-143.7)/5＝290.1
第三步，球员1的肌群(右)TQ/BW数值为315.4，即D<x<M，则
动力肌群(右)能量条数值＝
90+(x-D)/(M-m)/5*10＝90+(315.4-290.1)/((326.7-143.7)/5)*10＝96.9
同理，求出动力肌群(左)能量条数值为100。
故球员1的力量能量条数值计算如下：
球员1的力量能量条数值＝(96.9+100)/2＝98.45。
第四步，同理可分别求出其他四名球员的力量能量条数值，本次测试的球员能量条数值结果如下：
姓名 能量条数值
球员1 98.45
球员2 50
球员3 78.44
球员4 90.32
球员5 84.025
从结果表中可以看出，球员1的力量水平是比较高的，球员2的力量水平最低。
球员1、4力量能量条数值大于等于90且小于100时，力量能量条数值所在单元格底纹显示深绿色；
球员2力量能量条数值等于50，力量能量条数值所在单元格底纹显示橙色；
球员3当力量能量条数值位78.44，力量能量条数值所在单元格底纹显示浅绿色；
球员5当力量能量条数值大于等于80且小于90时，力量能量条数值所在单元格底纹显示中绿色。
由于专利审查指南中关于表格及附图不能含有色彩，故在本申请文件中，无法对展示模型的最终效果进行展示，但本领域技术人员是可以自行想象实现的，不会因此造成本申请材料公开不充分。
实施例3：
2017年3月，使用Biodex等速肌力评估训练系统对二十名球员进行了等速力量测试，得到的数据如下，我们以计算球员1的力量能量条数值为例。
姓名 动力肌群TQ/BW(右) 动力肌群TQ/BW(左)
球员1 298.9 256.1
球员2 326.2 321.7
球员3 375.9 373.4
球员4 356 267.9
球员5 322.7 281.8
球员6 310.6 251.9
球员7 358 307.9
球员8 313.8 293
球员9 284.4 212
球员10 238.3 247.5
球员11 225.2 301.9
球员12 303.6 325
球员13 231.5 158.8
球员14 302.1 300
球员15 259.9 297.6
球员16 351.7 346.8
球员17 290.5 291.3
球员18 292.9 340.8
球员19 358.5 344.2
球员20 271.3 298.3
第一步，从表中数据得到min{动力肌群(右)TQ/BW}＝225.2，max{动力肌群(右)TQ/BW}＝375.9。
则m＝225.2,M＝375.9。
第二步，将m到M五等分，记A、B、C、D，数值计算如下：
A＝m+(M-m)/5＝225.2+(375.9-225.2)/5＝255.34
B＝m+2*(M-m)/5＝225.2+2*(375.9-225.2)/5＝285.48
C＝m+3*(M-m)/5＝225.2+3*(375.9-225.2)/5＝315.62
D＝m+4*(M-m)/5＝225.2+4*(375.9-225.2)/5＝345.76
第三步，球员1的肌群(右)TQ/BW数值为298.9，即B<x<C，则
动力肌群(右)能量条数值＝
70+(x-B)/(M-m/5)*10＝70+(298.9-285.48)/((375.9-225.2)/5)*10
＝74.45
同理，求出动力肌群(左)能量条数值为72.67。
故球员1的力量能量条数值计算如下：
球员1的力量能量条数值＝(74.45+72.67)/2＝73.56。
第四步，同理可分别求出其他十九名球员的力量能量条数值，本次测试的球员能量条数值结果如下：
从结果表中可以看出，球员3的力量水平是比较高的，球员13的力量水平最低。整个队伍的力量水平比较就很明显了，每个队员在球队中的位置，也很容易确定了，对后期的定向训练，也能提供一个参考。能量条得分，不论球员数量多少，对判断球员的力量能力，更加直观和具有比较性，具有更广泛的接受度，通过不同的颜色展示，对处于不同分数层级的球员展示更加直观。
显示时
当力量能量条数值小于50时，力量能量条数值所在单元格底纹显示红色；
当力量能量条数值大于等于50且小于60时，力量能量条数值所在单元格底纹显示橙色；
当力量能量条数值大于等于60且小于70时，力量能量条数值所在单元格底纹显示黄色；
当力量能量条数值大于等于70且小于80时，力量能量条数值所在单元格底纹显示浅绿色；
当力量能量条数值大于等于80且小于90时，力量能量条数值所在单元格底纹显示中绿色；
当力量能量条数值大于等于90且小于100时，力量能量条数值所在单元格底纹显示深绿色；
当力量能量条数值等于100时，力量能量条数值所在单元格底纹显示墨绿色。
由于数据较多，在此就不一一展开论述了。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受实施例的限制，其它任何未背离本发明的精神实质与原理下所做的改变、修饰、组合、替代、简化均应为等效替换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于大数据的运动机能分析中力量指标展示模型，其特征在于是通过以下步骤构建得到的：
(一)使用Biodex等速肌力评估训练系统测试群组球员的动力肌群(右)TQ/BW值，设测得数据中的最小值为m，测得数据中的最大值为M，将m到M五等分，记A、B、C、D，数值计算公式分别如下：
<mrow> <mi>A</mi> <mo>=</mo> <mi>m</mi> <mo>+</mo> <mfrac> <mrow> <mi>M</mi> <mo>-</mo> <mi>m</mi> </mrow> <mn>5</mn> </mfrac> <mo>,</mo> <mi>B</mi> <mo>=</mo> <mi>m</mi> <mo>+</mo> <mn>2</mn> <mo>*</mo> <mfrac> <mrow> <mi>M</mi> <mo>-</mo> <mi>m</mi> </mrow> <mn>5</mn> </mfrac> <mo>,</mo> <mi>C</mi> <mo>=</mo> <mi>m</mi> <mo>+</mo> <mn>3</mn> <mo>*</mo> <mfrac> <mrow> <mi>M</mi> <mo>-</mo> <mi>m</mi> </mrow> <mn>5</mn> </mfrac> <mo>,</mo> <mi>D</mi> <mo>=</mo> <mi>m</mi> <mo>+</mo> <mn>4</mn> <mo>*</mo> <mfrac> <mrow> <mi>M</mi> <mo>-</mo> <mi>m</mi> </mrow> <mn>5</mn> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>
设某次测定的肌群(右)TQ/BW数值为x，则动力肌群(右)能量条数值取值如下：
(1)x>M，则动力肌群(右)能量条数值＝100；
(2)若D<x<M，则
(3)若C<x<D，则
(4)若B<x<C，则
(5)若A<x<B，则
(6)若m<x<M，则
(7)若x<m，则动力肌群(右)能量条数值＝50；
同理，求出动力肌群(左)能量条数值，
(二)将步骤(一)计算得到的力量能量条数值输入计算机表格中存储，显示时
当力量能量条数值小于50时，力量能量条数值所在单元格底纹显示红色；
当力量能量条数值大于等于50且小于60时，力量能量条数值所在单元格底纹显示橙色；
当力量能量条数值大于等于60且小于70时，力量能量条数值所在单元格底纹显示黄色；
当力量能量条数值大于等于70且小于80时，力量能量条数值所在单元格底纹显示浅绿色；
当力量能量条数值大于等于80且小于90时，力量能量条数值所在单元格底纹显示中绿色；
当力量能量条数值大于等于90且小于100时，力量能量条数值所在单元格底纹显示深绿色；
当力量能量条数值等于100时，力量能量条数值所在单元格底纹显示墨绿色。
2.根据权利要求1所述的运动机能分析中力量指标展示模型，其特征在于群组球员的数量大于等于2。
3.根据权利要求1所述的运动机能分析中力量指标展示模型，其特征在于适用对象为个体球员或整个球队。
4.一种权利要求1-3中任一项所述的运动机能分析中力量指标展示模型在足球竞技中的应用。
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