基于物聯網和可穿戴傳感的新監測技術在體育訓練中的應用研究

張丹 石紅

（寧夏大學體育學院 寧夏 銀川 750021）

1、引言

1.1、研究背景與意義

隨著我國經濟社會發展進入新時代，人民群眾對美好生活的追求帶動了體育運動的蓬勃發展。黨和國家也高度重視體育事業，將其作為提高人民身體素質、增強文化軟實力的重要組成部分。提出體育強國戰略后，國家先后發布了《國家體育改革發展綱要》《健身計劃(2016-2020 年)》等文件，明確提出要發展體育監測評價技術。2020 年國家體育總局印發《新時代我國體育監測評價體系建設綱要》，指出要深入研究和應用新技術新設備，建立基于大數據的體育監測評價新模式。但長期以來，我國體育訓練還存在訓練理念落后、科學指導不足等問題，訓練監測手段簡單，無法滿足新時代對科學化、精準化訓練的需要。近年來，互聯網、大數據、人工智能等技術在體育領域被廣泛應用。新一代信息技術為實現智能化、精準化的體育訓練監測提供了可能。特別是物聯網與可穿戴設備的融合應用，使高頻率的生理參數監測成為現實。大量生理數據的采集與深度分析，可精準評估運動員的身體狀況和訓練效果。因此，開展基于物聯網和可穿戴傳感技術的智能訓練監測系統研究，不僅符合技術發展趨勢，也具有重要的現實應用價值。它將推動我國訓練監測由粗放向精細化演進，使體育訓練真正實現科學化、精準化、智能化。

1.2、研究現狀

隨著監測技術的發展，體育訓練監測領域的研究不斷深入。在運動員生理參數監測方面，Lee 設計了基于可穿戴傳感器的心率監測系統，實現了運動員在訓練中心率的實時檢測；Panebianco等研究了慣性傳感器監測運動姿態的方法；Massaroni 等使用可穿戴式溫度傳感器監測運動員呼吸狀況。在運用物聯網技術進行訓練監測方面，Ikram 等設計了一套基于物聯網的足球訓練監測系統，通過傳感節點采集球員數據并傳輸到云端，實現了訓練監控；Yi 等提出了視頻邊緣計算框架分析訓練數據；Costa 等設計了泳池環境中的物聯網系統，監控游泳運動員。當前研究為實現智能化、精準化訓練監測奠定了基礎，但將物聯網、可穿戴設備等多種新技術有機結合，構建集成化的訓練監測系統仍有待進一步研究。

1.3、研究內容與方法

（1）研究內容。

本文主要通過文獻查閱和比較分析的方法，研究基于物聯網和可穿戴傳感技術的體育訓練監測技術的發展狀況、應用實例及存在的問題。

（2）研究方法。

收集國內外相關文獻，了解技術發展歷程和應用情況。歸納總結各類傳感設備、物聯網技術在訓練監測中的應用。比較分析不同系統的優劣勢，指出存在的問題，提出未來發展方向。

2、關鍵技術介紹

2.1、物聯網技術

（1）概念及特征。

物聯網(Internet of Things)是指通過信息傳感設備如RFID、紅外傳感器、GPS 等，將日常物品連接到互聯網，實現智能識別、定位、跟蹤、監控和管理的網絡。它實現了人與人、人與物、物與物的信息交互和通信聯系。物聯網技術的主要特征包括：①感知能力：使用各類傳感器對物理世界的參數進行檢測；②網絡能力：通過互聯網實現數據的高效傳輸；③智能處理能力：對海量數據進行分析處理，實現智能決策。

（2）在訓練監測中的應用。

物聯網技術為訓練監測提供了有力支撐。具體應用包括：①訓練環境監測。訓練場地可以設置傳感節點，檢測溫度、濕度、光照等環境參數，并與氣象站資料結合，為運動員選擇最佳訓練條件。如在射箭訓練場地設置溫濕度傳感器，與氣象站天氣信息結合，判斷風力是否適宜射箭運動員訓練；②運動員生理監測。使用可穿戴傳感器采集心率、呼吸等生理數據，與位置跟蹤結合，實現對運動員狀態的實時監控。如使用可穿戴心率監測帶,采集游泳運動員在泳池中的實時心率變化,判斷身體狀態；③技術動作監測。使用視覺傳感器捕捉運動員動作，結合算法分析判斷技術動作的正確性。如使用視覺識別系統，分析體操選手的動作規范性，給出技術動作評分；④綜合評估分析。多源異構傳感數據融合，進行訓練強度、負荷的量化評估，給出運動處方改進意見。如結合心率、速度等多源數據,評估足球運動員每次訓練的負荷量化指標；⑤訓練管理優化。傳感網絡與教練系統連接，智能分析訓練情況，支持教練決策，優化訓練管理。如智能分析系統與教練平臺連接,根據訓練監測數據幫助教練制定訓練計劃。

2.2、可穿戴傳感技術

（1）工作原理。

可穿戴傳感技術是利用微電子技術，將各類傳感器制作成微型芯片或組件，集成在可穿戴設備中，這些設備可以實時獲取佩戴者的生理參數，包括心率、呼吸、體溫、肌電等，并將模擬信號轉換為數字信號進行處理，通過算法過濾噪聲、分割時間段、提取特征等，然后使用藍牙、WiFi 等方式進行無線數據傳輸，最后基于云平臺對多源異構數據進行融合、建模、分析，從而實現監測的高效智能化。

（2）典型設備。

目前可穿戴傳感設備種類繁多，應用廣泛。典型的有：①智能手環：可以監測運動員的心率變化，評估訓練強度；②智能眼鏡：可以為運動員提供第一視角錄像，分析技術動作；③智能運動服：可以測量運動員矯形和姿態信息，判斷動作規范性；④智能球鞋：可以測試球員的跳躍力和著地沖擊力；⑤智能游泳衣：可以檢測游泳者的游動軌跡、擊臂頻率等。在體育訓練中，這些可穿戴設備都有著廣泛的應用前景。它們可以為運動員和教練員提供詳細、客觀、實時的活動監測數據。

2.3、在體育訓練中的應用潛力與面臨挑戰

（1）優勢。

將物聯網技術與可穿戴傳感技術有機結合應用于體育訓練監測，可以實現對訓練環境多參數的智能化檢測，為制定科學的訓練方案提供支持；同時，實時監測運動員的生理狀態和技術動作，可以更好地評估訓練強度、負荷及運動技能，并以采集的海量數據為基礎，進行數據分析、處理和反饋，最終實現個性化的智能化訓練指導。相較于單一技術，這種多源異構數據的融合利用充分發揮了兩者的優勢，極大地提升了訓練監測的智能化、精確化和可視化水平。

（2）面臨的挑戰。

在充分發揮結合應用優勢的同時，也面臨一些挑戰需要解決：①異構數據之間存在語義、格式、時空等差異，進行有效聚合與融合是首要問題；②海量數據的快速處理與分析，對算法優化提出要求；③個體間生理特征差異需要考慮，進行個性化建模；④智能分析模型的構建和迭代優化，需要大數據采集積累。

3、應用案例分析

3.1、心率監測系統

心率監測是訓練中的重要生理參數。但長時間高強度訓練會導致心率失常，影響訓練效果甚至損害身體。傳統心率監測方式包括脈搏和心電儀，存在誤差大、不連續、限制活動等問題。運動員和教練無法實時獲取心率變化信息，無法及時調整訓練計劃。如何進行連續準確的心率監測是訓練中亟需解決的問題。

采用PPG 光電傳感技術的智能手環，基于光電技術測量血液流量變化，可以持續準確監測心率。運動員訓練時佩戴該設備，通過藍牙將數據實時傳輸到接收終端。終端將數據上傳到云分析平臺，在該平臺中，心率數據經過濾波、映射等處理，并以時間序列的圖像方式顯示在教練端的APP 上。教練可以查看每個運動員的實時心率變化曲線。這種可穿戴的光電心率監測方案，實現了對心率的連續測量和實時傳輸，解決了長時間訓練監測的難題。

該可穿戴心率監測系統實現了對訓練全過程心率變化的連續測量和實時反饋，使教練可以根據運動員的心率曲線判斷訓練強度是否合理，及時調整計劃以防止心率失常；同時，運動員也可以隨時查看自己的心率變化，及時調整狀態，避免過度疲勞。相較于傳統方式，該系統的連續穩定監測有助于更準確評估不同強度訓練的效果影響，并且可以積累海量心率數據，建立個體化的心率特征模型?？傮w來說，該系統顯著提高了訓練監測的連續性、準確性和智能化。

3.2、運動姿態評估系統

在競技體育訓練中，運動員的技術動作準確與否對比賽成績有著至關重要的影響。以競技體操為例，裁判在評分時，會從多個方面檢驗運動員的動作完成質量，包含身體部位的點到點動作軌跡、身體各部分的校準一致性、保持穩定控制的能力等。稍有不慎就可能導致動作扣分。然而人眼很難觀測到這些微小的動作缺陷，教練依靠經驗評估也存在主觀性，難以找到運動員姿態中的確切問題原因，給出針對性改進措施。這導致運動員技術進步緩慢，難以在短時間內取得突破。因此，如何實現運動中準確和自動化的姿態評估是訓練監測與優化中亟待解決的難題。

可穿戴運動追蹤傳感器系統與計算機視覺技術的融合方案，可實現運動姿態的智能化評估與診斷。傳感器系統包含了多個微小的IMU(慣性測量單元)傳感器，它集成了陀螺儀、加速度計等裝置，可以捕捉各個方向的運動數據。傳感器固定在運動員的主要關節位置，如腕部、肘部、膝部等,運動中它們會同步采集各關節的運動參數；同時，利用安裝在訓練場館內的多個攝像頭,以不同角度拍攝運動全過程，獲取運動員身體多視角的圖像信息。兩路數據融合后，輸入到姿態評估算法中，自動實現對運動員關鍵點的提取、運動軌跡建模、與標準模型的匹配比對。最終算法可以給出運動員姿態動作的準確度評分，并定位出現問題的關節部位，輸出問題修改建議。通過運動追蹤傳感器與計算機視覺技術的融合應用，該系統實現了對運動姿態的自動化捕捉、建模、評估和診斷。

相較于傳統的主觀經驗評估，這一基于傳感追蹤和計算機視覺的運動姿態智能評估系統實現了過程的客觀化、結果的精確化、反饋的實時化以及評估的自動化。它可以準確定位出現微小問題的關節，對運動員個體進行針對性地技術改進指導，避免主觀性誤判。同時，它輸出的評分結果，也可為裁判提供新的決策依據。該系統建立的個體化模型,將更深入地揭示不同運動員的技術特點,制定個性化的訓練方案?？傮w上，這一方案將大幅提升體育訓練的科學化和智能化水平，推動競技體育向更高層次發展。

3.3、足球訓練效果評價系統

在足球高層教練組的日常體能訓練中，合理選擇訓練方式，確定最佳的訓練方案對于提高球員素質和競技狀態至關重要。傳統依靠教練經驗和主觀感受很難對不同體能訓練方式的效果做出準確定量的評估。例如，對于增強爆發力，間歇性高強度訓練與穩定低強度長時間訓練，兩種手段的效果究竟孰優孰劣是難以判定的。另外不同體質的球員，同一訓練方式的適宜程度也存在差異。如何實現對訓練效果進行精確化、定量化的評估是教練組一直關注的難題。

為實現科學化的足球訓練效果評估，某公司研發了一套可穿戴的多傳感器系統，讓球員在日常體能訓練中佩戴。這套系統的核心是一個多源信息融合的智能算法平臺。系統首先通過輕薄型可穿戴傳感器采集球員訓練中產生的各類生物數據。這些傳感器固定在球員身體的關鍵部位,可實時檢測心電活動、肌電特征、呼吸頻率、體溫變化、肢體運動加速度等參數。例如心率監測傳感器使用光學技術,捕捉球員脈搏信息,計算心率、心率變異性等；肌電傳感器測量肌肉收縮狀態下的微弱電流變化；加速度傳感器檢測肢體做各種動作時的角速度、位移、震動和沖擊參數。各類傳感器的數據通過低功耗藍牙技術無線傳輸到采集終端。然后這些源自球員身體的多維生物數據,會實時傳輸到云端的智能算法平臺。平臺集成了針對不同訓練目標,如提高速度、力量、靈活性等,優化設計的機器學習模型。這些模型可以輸入傳感器數據,經過特征提取、模型訓練、結果預測等流程,最終輸出不同訓練方式對各項體能指標的影響評估。同時,平臺可以生成每個球員個性化的訓練效果報告。報告考慮了體質、年齡、數據歷史等因素,給出定制的訓練建議。可以看出,這一系統實現了對足球訓練效果精確化、智能化的評估,輸出科學的指導建議,將大幅提升訓練決策的效果。

相較傳統主觀評估，這一系統運用傳感器采集的生物學數據，結合智能算法模型，實現了訓練效果評價的定量化、客觀化、個體化和科學化。它可以準確判斷不同訓練方式的效果，輸出個性化建議，避免盲目試誤，讓有限訓練資源發揮最大效用。系統智能的實時評估，減少了大量手工分析的人力成本。與此同時，積累的數據支持模型優化與技術創新?？傮w上，該系統顯著提升了足球訓練的智能化水平，使訓練效果最大化。

4、展望與建議

4.1、技術發展趨勢

（1）傳感器微小化。隨著MEMS 和印制電子學等微納制造技術的進步，各類體育傳感器正快速向著微型化和便攜化方向發展。種種跡象表明，未來傳感器的體積和重量將大幅縮減，易于佩戴和植入，應用場景更為廣泛。例如匯聚硅光子學和柔性材料技術的皮膚傳感貼片，直徑僅2cm，厚度0.3mm，可以無縫地粘貼在皮膚表面，采集多種生理參數。這類新型薄如蟬翼的傳感器，必將極大促進體育訓練監測系統的擴展與應用；

（2）低功耗通信。無線通信技術也在不斷進步，以滿足可穿戴設備的超低功耗連接需求。例如藍牙5 標準增強了傳輸距離與速率，同時降低功率約4 倍。更先進的藍牙5.1 可實現功率減少10 倍之多。此外，NB-IoT 等狹帶網絡技術具備更廣覆蓋范圍與深入室內的能力，可實現無線傳感網絡的高效部署。隨著這些技術的發展，傳感器數據能以更低的能耗、更高的速率實時傳輸到云端，有效解決了早期系統的連接與續航問題；

（3）云端算力提升。云計算平臺與AI 算法的發展也為訓練監測系統提供了強大支持。云服務器的運算與存儲成本大幅降低，可以處理海量多源異構數據。同時，基于深度學習的模型訓練技術進步顯著，使得智能算法得以從數據中自動萃取價值。這些云端的計算能力提升，使復雜的訓練效果建模與個性化預測成為可能，是訓練監測系統智能化的基礎。

4.2、技術集成創新方向

隨著各項核心技術的進步，訓練監測系統正在加速向綜合性、智能化的方向發展。主要的創新方向包括：

（1）多源異構數據的融合。結合不同類型傳感器采集的多維數據，以及視頻追蹤、GPS 定位等信息資源，構建綜合性的數據融合平臺，實現對運動員生理狀態和環境情況的全面感知，為后續智能分析提供信息支持。例如，心率與速度的組合檢測可以判斷心肺功能；肌電圖與動作視頻的融合可以分析肌肉使用模式。復雜的特征提取與數據清洗技術是實現多源異構數據融合的關鍵；

（2）個性化的建模與預測。收集用戶的身高、體重、年齡等體質數據，結合長期的訓練數據，應用深度學習技術個性化建模。訓練監測系統可以根據不同人群的特點，實現針對性強的訓練效果預測。同時，可以通過記錄用戶對反饋結果的評價，不斷完善算法，實現精準建模。這種個性化運動醫學可以大幅提升訓練的針對性；

（3）結果的可視化顯示與解釋。文本報告很難被用戶理解，將模型輸出用圖表、動畫等可視化方式表達，并輔以語音、圖像等說明，可以顯著提升用戶體驗。同時，借助語音交互技術，系統可以解釋結果，對訓練方案進行多輪對話優化，實現人機交互和協同?？梢暬忉屖怯柧毐O測系統實現智能化的重要一環。

4.3、提升監測效果的設計思考

要讓運動訓練監測系統發揮最大效用，需要從用戶體驗設計和系統開放性等多個方面進行思考：

（1）簡化設備配置流程，提高用戶體驗。系統APP 需要提供語音提示，指導用戶按順序佩戴和連接各種傳感設備，例如佩戴心率帶、插入護膝傳感器等；然后檢測信號強度，確認數據流正常，減少使用過程中的失誤。同時，選擇輕薄柔軟的材質，確保長時間貼身使用的舒適性。在外形設計上，也要考慮時尚與個性化，提升用戶的接受度；

（2）擴大系統對新設備的兼容性。軟硬件接口需要對市面上各類新型傳感器保持開放，并自動完成對異構數據的標準化處理，無縫集成到后端分析平臺中?？梢栽O計模塊化的軟件框架，通過程序配置實現對不同通信協議的快速支持，大幅擴展兼容性。還可以建立開發者社區，鼓勵開發新型周邊設備；

（3）重視數據安全與系統安全。一方面需要利用加密算法、區塊鏈等技術，在數據采集、傳輸、存儲等每個環節對用戶隱私數據實現加密保護，防止泄露。另一方面，需要對整個系統的云平臺和終端形成安全防護體系，監控并防范來自內外部的各種攻擊風險，保證系統安全運行。

5、結論

本文對基于物聯網和可穿戴傳感的新監測技術進行了全面而詳實的分析,展望了技術發展方向,并給出了切實可行的優化設計思路。分析了微型化傳感器、低功耗通信和云AI 等核心技術進步帶來的契機，這為訓練監測系統向著高效便攜、智能化、綜合性的方向發展奠定了基礎。最后,我們建議從用戶體驗、系統開放性、數據安全等多個維度進行思考。這些建議能進一步提升系統的易用性、兼容性與數據安全性。這為后續系統的持續進步奠定了堅實的基礎。