换一批动态AI肢体功能评估在高校学员体能训练中的应用
Application of dynamic AI limb function assessment in physical training of college students
摘要目的 探讨人工智能技术实现肢体运动功能评价的可行性.方法 采集某高校 2020-2022 级学员连续单腿跳跃和功能性动作筛查(FMS)过头深蹲测试的全程影像学资料,通过录像分析进行统计与描述.通过计算机视觉技术实现测试过程的肢体动作捕捉与分析.结果 51.7%以上的学员存在肢体运动功能异常,以踝关节灵活性受限为主(46.7%);且女学员的比例高于男学员.连续单脚跳跃测试筛查出的踝关节力线异常比例超过 65%,其中 15%以上学员在深蹲测试评估中结果为正常.结论 计算机视觉技术能够有效识别抗阻运动和动态运动过程中的肢体异常角度和位置信息.动态肢体动作识别与分析系统将为大规模筛查和评估提供支撑.
更多相关知识
关键词
肢体功能评估人工智能动力链动态运动功能评估limb function assessmentartificial intelligencepower chaindynamic motor function assessment
分类号
R87（运动医学）
栏目名称
DOI
10.16571/j.cnki.2097-2768.2023.07.002
发布时间
2024-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
陕西省重点研发计划（2023-YBSF-214）
空军卫生防疫防护专项（20WSJD04）
- 浏览45
- 被引3
- 下载6
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
