智能化条件下军事体能训练体系研究

2021-01-11 01:50
文体用品与科技 2021年1期
关键词:体能训练力量智能化

(国防科技大学 湖南 长沙 410072)

军事体能训练作为军事训练的重要组成部分,加速其科学化、信息化和智能化发展已成为我军未来必然发展趋势。随着基于神经网络的深度学习、大数据、云计算、物联网、5G通信等技术的突飞猛进,特别是智能化可穿戴设备、检测评估设备、运动监控设备和大数据平台的广泛应用,利用最新的智能化方法手段来解决体能训练中存在的问题,研究设计出基于智能化条件下具有军事特色的军事体能训练体系,已经成为必然趋势,对提升部队军事体能训练水平,有着重要的现实意义。

1、智能化条件下军事体能训练体系设计总体设想

借助可穿戴设备、传感器技术、深度学习技术、大数据、云计算等智能化手段,可以构建起集能力评估、计划制定、动作学习、训练监控、信息管理于一体的智能化体能训练系统(见图1),系统主要包括体质能评估、方案制订、动作学习训练、监控反馈和大数据平台5个分系统。可实现对体能训练的教、训、学、管、用多维度开发,对体能的评、测、计、训、监、反的多功能实现,对体能训练由入伍到退伍的全周期跟踪管理,达到体能评估精确化、训练计划科学化、动作学习专业化、训练手段多样化、训练监控实时化,数据管理智能化的目的,有效解决部队训练存在的方法不科学、队伍不专业、计划不系统、监控不精准、手段不先进、管理不高效等问题,为科学提升实战化体能训练水平提供术支撑。

图1 智能化军事体能训练体系示意图

2、智能化条件下军事体能训练各分系统功能结构分析

2.1、体质能评估分系统

该系统主要实现对个体体型、体质、机能、体能的自动化测评,对健康状况、体能水平、风险因素进行科学评估,并提出训练干预措施和康复建议。从测量内容上可以分为形态测量与动作评估、健康筛查、运动能力测试(能量代谢测试)、和康复评估4个部分,实现全要素、全过程监控。

(1)形态测量与动作评估。借助三维人体参数化建模成像系统,开展身体形态、运动潜力和运动风险评估。技术方法和路径是:被测者分别完成解剖姿态站立、立正、单腿站立、立位体前屈、深蹲等5个动作的三维成像,利用参数化建模系统扫描得到三维人体原始点云数据,使用poisson表面重建与三维人体参数化建模算法,完成体形尺寸的测量与变化追踪,并与标准动作模式评估数据对比,通过大样本筛选,建立针对军人特殊群体的建模算法和操作系统,实现身体形态标准化测量、基本运动能力和运动风险的有效评估;

(2)健康筛查。借助人体机能分析仪、身体成分分析仪、数字化肌肉功能评估系统等,采用生物电阻抗技术等进行身体成分分析、脂肪分析、营养分析、节段分析、生理机能分析和健康状况分析等,可以实现对心率、血压、基础代谢率、肌肉质量、肥胖度等参数进行精确测量,对个体身体机能状况和健康情况进行准确分析,对训练风险进行提前筛选和预判,提高训练的针对性和科学性;

(3)运动能力测试。利用3D传感和红外成像技术、体感交互技术等,借助平衡诊断训练仪、肌力测定训练仪、视频步态分析跑台等设备,对人体上肢力量、下肢力量、核心力量、爆发力、耐力、灵敏、平衡、柔韧八大运动能力,采用纵跳、俯卧撑、卷腹、体前屈、快走、单脚站立、高抬腿等动作进行有效测量,最终形成可视化的体能分析报告,为下一步科学合理的训练计划制订奠定基础;

(4)康复评估。针对测试对象身体机能缺陷和伤病恢复情况,提供专业化的康复评估和训练建议,实现自动化筛查、智能化评估、专业化训练和闭环管理,康复评估内容主要包括柔韧性不足、平衡功能缺失、肌力发展受限、局部功能丧失等,能够为伤病预防和康复提供有效载体。

2.2、训练方案制订分系统

依据体能训练的金字塔模型理论、周期训练理论、板块训练理论等,借助数据库技术、智能代理技术、深度学习算法等,在对受训对象体质、体能情况科学判断的基础上,可以实现对体能训练方案的自动化制订、检查分析与训练诊断,提高体能训练的科学性和智能化水平。

(1)体能训练方案制订理论模型。

根据体能训练金字塔理论、板块训练理论等,结合军事体能训练特点,可以开发具有军队特色的渐进式模块化体能训练理论模型,制订出相应的有针对性的体能训练方案。

模型中最下层为基础训练模块,包括关节的柔韧性、灵活性,核心的稳定性、控制能力,以及推、拉、蹲、弓步、屈体、扭转、步态等基本动作模式的准确性。这一部分是体能训练的基石,是运动效率、运动表现和伤病预防的关键环节。倒数第二层为力量素质训练环节,力量是体能训练的基础,没有力量就谈不上速度、耐力、灵敏和技能生成。力量素质通常包括力量耐力、肌肥大、最大力量和爆发力等,它们是一个循序渐进的过程,通常先进行力量耐力训练,再进行最大力量和爆发力训练,效果和安全性更佳。倒数第三层是耐力、速度和灵敏训练,3种素质与运动表现和作战行动密切相关,三者通常按照耐力、速度和灵敏顺序进行训练,首先提升心肺有氧能力,然后再提高速度和灵敏性,灵敏要以耐力和速度为基础。最后一层为专项能力,具体到军队,就是军事技能和作战行动表现,是在前三种素质基础上的综合运用,是战斗力释放的最终体现,这阶段通常与具体的技战术相配合共同实现。

(2)体能训练方案制订的模块化周期性重构。

在渐进式模块化金字塔体能训练理论模型基础上,结合周期性训练理论,可以对力量、耐力、速度等主要素质进行模块化周期性安排。

①力量计划

力量训练包括4个阶段,力量耐力训练阶段、增肌阶段、最大力量阶段、力量爆发力阶段。根据力量训练状态(训练年限)进行分级,每个级别对应不同的训练阶段、训练频率(见表1),再根据前述测试模块中的学员测试成绩及训练目标确认训练强度、训练时间,自动生成符合个体差异的力量训练计划。

表1 力量训练周期性训练表

②耐力计划

主要使用LSD(长距离慢跑)、节奏训练、间歇训练、重复训练和法特莱克训练等方法进行训练,并采取周期性训练方法来实施。

周期性训练可以分为4个阶段(见表2),每个训练阶段均是上一个训练阶段的基础。

表2 耐力训练周期性训练表

根据受训者体能成绩进行分级,每个级别对应不同的训练阶段,自动生成包含有氧耐力训练方法、训练频率、训练强度、训练时间的训练计划。

③速度计划

速度的发展需要建立在一定的力量基础之上,因此速度训练同样根据力量训练状态(训练年限)进行分级。在达到了一定的力量基础后(设定值),再进行速度训练,并且仍要根据力量计划的执行过程来设计速度计划,如速度训练可以在单独日安排,也可以穿插安排进力量训练课起始阶段。

(3)训练方案制订系统功能实现。

借助数据库技术、智能代理技术、深度学习算法等,可以实现对体能训练方案的自动化制订、检查分析与训练诊断,主要包括基本信息、训练计划制订、检查与分析、训练诊断、数据仓库等部分(功能结构如图2)。

图2 训练方案制订模块功能结构图

2.3、动作学习训练分系统

该系统主要实现对体能各类专业知识的学习,对动作模式的掌握,对虚拟与增强训练手段的运用,载体主要有文字、视频、三维动画、交互平台、模拟软件等。主要包括体育知识库、MOOC课程库、动作视频库、运动技术诊断与训练平台、虚拟训练平台等。

(1)体育知识库。把体能训练相关的知识按照学科体系进行梳理归纳并数字化,形成体育知识专家库,为体能训练提供理论支撑。主要包括运动生理学、运动解剖学、运动力学、运动生物化学、运动保健学、运动损伤与防护等体育运动科学知识;篮球、足球、排球、游泳、体操、武术等竞技项目专项知识、技术与裁判法,以及体育史、体育管理、体育心理学、运动训练学、体育教学法等相关外延知识;

(2)MOOC课程库。可以看作体育知识库的一部分,主要内容包括各训练项目的MOOC课程、微课等,如体操、游泳、格斗、障碍、越野以及篮球、足球、排球等各类竞技项目MOOC课程、微课程等,能够为受训者提供完整的学习资源和考核需求;

(3)动作视频库。把体能训练方案相关的训练内容以视频、动画等形式呈献出来,为受训者提供直观、生动的训练体验,能够有效提升训练效率和准确性。其主要内容包括热身、放松、力量训练、速度训练、耐力训练、灵敏训练、平衡训练、稳定性训练等科目的视频动画等,也包括一些各项目国内外经典比赛与训练视频;

(4)运动技术诊断与训练平台。主要利用视频成像、动作捕捉、深度学习和智能分析技术,对比标准技术动作要求,自动或半自动实现各主要项目的动作演示、技术动作诊断和针对性训练,有效纠正和提高动作要领和技术水平,如器械、格斗等项目的运动技术诊断与训练系统等;

(5)虚拟训练平台。虚拟技术应用于运动训练领域主要表现为通过虚拟现实设备向受训者展示可交互的、由计算机或现实摄影生成的、与体育运动情景相关的虚拟环境,以此来评估、训练、提高受训者在特定项目或技术动作上的表现。虚拟技术在体能训练中的应用主要包括:虚拟试验项目,就是把一些抽象的、复杂的运动与生理生化试验用虚拟技术直观的、生动的呈现出来,能够节约成本、提高重复使用率和训练质量;虚拟专项训练系统,包括游泳、格斗、越野以及技术比较复杂的各类竞技项目的虚拟训练,能够提供一个沉浸式、多感知、交互性的运动训练环境;虚拟情境互动训练系统,利用计算机3D成像、运动人体捕捉和抠像技术,使受训者根据屏幕上情景的适时变化和提示及时完成各种训练动作,并达到预设训练目标,该系统可用于伤病康复训练与各类动作模式训练中。

2.4、监控反馈分系统

该系统主要实现对训练过程的适时监控,对考核数据的及时收集,对训练效果的及时反馈。主要包括智能考核系统、动态运动监控系统、智能综合监控系统和移动APP信息终端等几部分。

(1)智能考核系统。主要利用射频技术、动作识别技术、可穿戴技术等,结合大纲考核要求和国家体能测试标准,分阶段对3000m、引体向上、俯卧撑、仰卧起坐、30m×2m往返跑、障碍、游泳等项目进行自动化考核评估,考核数据作为体能监控状态数据的一部分纳入大数据平台,测量可以定期也可以不定期,能够阶段性反映受测者的体能状况;

(2)动态运动监控系统。借助可穿戴技术、传感技术、无线通信技术等,利用智能化运动手表、手环、心率带、运动衣、运动鞋等设备,实现对心率、能耗、路径、距离、配速等参数的测量,适时监控受测者的运动表现,与大数据平台一起能够实现对被观测者全过程、全时段、动态运动监控,全面掌握分析受测者运动表现和体能训练科学性与合理性;

(3)智能综合监控系统。借助Omegawave等设备,运用训练窗理论,可以对人体的机能与体能状态作出实时的综合性诊断和评估,测量内容包括静心率指标、安全心率阀值、功能状态系统数据、能量代谢系统数据、心电图和心脏功能数据等,可以实现对人体身体疲劳和恢复状况、能量代谢状况、神经功能状况和肌肉功能状况的有效测量,从而实现对运动状况的适时监测,为训练计划的及时调整和训练伤病预防提供有力支撑。该系统侧重于对人体内在环境参数进行精细化测量与监控,而动态运动监控系统侧重于对外在运动数据进行大批量的收集与监测,二者相配合能够实现对个体的全角度、全要素监控;

(4)移动APP信息终端。主要是指应用于面向受测者手机的应用软件开发,通过APP可以实现基础数据收集和训练各项功能的有效反馈。它可以通过编程语言进行开发,也可以利用成熟应用平台进行二次开发。

2.5、大数据平台

主要运用大数据、云计算和深度学习算法,实现对训练各类数据的收集、存储、统计分析、深层挖掘和科学管理,它是整个智能化体能训练系统的基石,是系统信息终端。可以分为数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据访问层及应用层等几个大的部分。市场上已经有比较成熟的技术和系统可提供二次开发,亦可委托专业公司进行研发。

3、小结

上文对智能化条件下军事体能训练体系进行了初步研究,构设了包括体质能测评、方案制订、动作学习训练、监控反馈、大数据管理平台五位一体智能化体能训练系统,可以实现体能训练的全要素、全过程、全维度管理。对全面提升我军体能训练质量,提升部队信息化水平,加强部队战斗力建设具有重要意义和广阔应用前景。但系统的实现还需要智能化技术的支持,需要软硬件环境的支撑,当前智能化体能训练设备无论从性能上、功能上、体系上,还是从智能化程度上都有较大差距,需要投入大量人力财力进行研发,离真正开发出智能化系统、形成训练能力还有很长的路要走。

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