【摘 要】
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青少年体质健康测试已成为国家关注青少年成长的重要举措。通过在中小学及高校开展日常大规模群体运动训练是提高青少年体质健康水平的常见方式。但是目前在开展大规模的群体运动训练过程中存在诸多问题,主要有以下两点:长期监督难执行、投入人力物力成本大;体育器材损坏率高,长期维护成本高,因此迫切需求一种集科学运动指导、智能化管理、低损耗体育器材等功能于一体的智能化系统解决方案。本文结合高校公共体育的实际应用场景
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青少年体质健康测试已成为国家关注青少年成长的重要举措。通过在中小学及高校开展日常大规模群体运动训练是提高青少年体质健康水平的常见方式。但是目前在开展大规模的群体运动训练过程中存在诸多问题,主要有以下两点:长期监督难执行、投入人力物力成本大;体育器材损坏率高,长期维护成本高,因此迫切需求一种集科学运动指导、智能化管理、低损耗体育器材等功能于一体的智能化系统解决方案。本文结合高校公共体育的实际应用场景,设计并实现了一种集无人化管理、多种运动项目监测、运动数据自动统计及无接触式体育器材于一体的智慧体育运动平台。结合国家体质健康测试项目,在耐力训练方面（长跑）通过人脸识别技术进行多点位打卡,采集跑步速度、里程和频次等运动信息,为解决高频次快速人脸识别问题,提出了一种基于序列化特征梯度矢量架构（SVGA）和级联坐标系的人脸识别方法（CCS）。在力量训练方面（引体向上、跳绳等）,为解决监测器材损耗率高的问题,利用3D智能摄像头开发无接触式运动监测器材,提出了一种基于机器视觉的无接触式运动行为识别系统,可以自动识别运动行为、判断完成质量和统计次数。通过将上述运动传感数据自动采集并实时上传至云端,设计并实现了一种基于物联网的智慧体育平台。本平台终端设备的开发是基于WPF框架以及Socket编程,采用C++语言开发基于序列化特征梯度矢量架构人脸识别算法（SVGA）,采用C#语言开发关键帧目标模型运动识别算法。目前该平台,经过科研成果转化,已在多所高校部署并上线使用,大幅减轻了大学生课外群体运动监督监测的工作量,应用效果获得用户一致肯定。
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