运动监控大数据平台构建与应用

石磊 徐春霞

(1.山东体育学院 山东济南 250102;2.山东中医药大学 山东济南 250355)

数字化训练已成为体育强国科技攻关研究的热点。研究结合笔者科技助力国家举重队备战东京奥运会训练实践，采用科学评估手段以及个性化的评估方法，整合训练指标数据，实现对选手的竞技能力变化的动态数据等进行智能监测，通过AI智能模型进行智能分析，为选手备战提供智能评估和动态监测，解决训练过程难掌握、训练数据难管理、训练负荷难把控等问题。

1 目标建构

运动监控大数据平台建构基于微服务架构设计，采用云计算、容器化、微服务化、大数据分析挖掘技术、人工智能、物联网等先进技术，针对选手训练管理应用需求，进行数据的统计、定制、评估、挖掘、应用，充分整合运用现代科技建设成果，提炼可共享复用的通用工具、组件、服务等，沉淀通用数据服务能力，为运动监控大数据业务应用提供数据资源、工具组件、算法模型、数据应用的效能，产生高价值训练数据体系，综合运用大数据分析和可视化技术展现运动监控大数据平台各类数据指标，助力国家队高水平教练员统筹训练需求、把控训练过程、分析评估训练成效［1］。为训练监控大数据平台提供统一的微服务运行管控能力，有力推动运动训练数据业务化、服务精准化、应用组件化、监控智能化的运动监控大数据应用体系构建。

1.1 实现训练数据自动采集

通过建设训练监控大数据平台，利用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术手段，实现对动作智能捕捉系统数据、各类穿戴运动设备数据、视频数据等各项训练相关数据进行采集、资源引接汇聚，整合训练及备战过程中与运动员相关的所有数据信息，实现各项指标数据的自动化和智能化采集。

1.2 辅助训练过程科学研究

通过建设运动训练监控大数据平台，通过容器、微服务等技术对现有建设成果进行能力解构，通过平台使能创新构建服务能力，实现智慧应用创新，沉淀通用数据服务能力，实现数据服务共享共用；对训练计划实施过程各项数据采集及挖掘分析及可视化展现，提供大数据分析挖掘及人工智能开放平台、提供大数据计算能力、大数据治理能力、数据共享服务能力、平台使能创新能力、人工智能服务能力、训练监测数据可视化等能力，为训练相关技术科研提供辅助支撑。

1.3 提升科技助力能力水平

通过构建运动监控大数据平台，提供云计算、物联网、大数据、人工智能等先进技术，提供分类、聚类、回归等数据挖掘算法，对训练相关各项指标数据分析挖掘、智能感知、智能分析、智能预测等手段，提供科学研究及科学技术服务的大数据和人工智能应用训练模型，全面提升科技助力能力水平。

2 总体设计

运动监控大数据平台依托山东体育学院运动监控大数据中心服务平台，进行运动大数据构建与科技助力服务，开展运动监控数据采集与数据分析评估，实现对选手的信息管理和数据管理。平台基于运动监控大数据分析开展应用创新，通过大数据平台服务门户提供公共信息查询、业务信息主题及目录检索，以及对各类数据服务、报表信息的展现，建立运动监控大数据应用平台，统筹实现“数据资源集约化、大数据治理快捷化、我国选手信息全息数字化、备战过程监控智能化、训练计划科学精细合理化、训练管理自动化、伤病预测预防准确高效化、训练数据监控可视化”的总目标［2］。

2.1 平台建构

运动监控大数据平台主要包括云基础支撑平台、运动员信息管理、运动训练管理、运动监控数据采集、运动大数据建设、运动监控大数据分析、大数据分析及创新应用。

2.1.1 大数据支撑平台

大数据支撑平台采用“大平台+大数据+轻应用+微服务”为设计思路，以容器、微服务技术路线构建大数据应用支撑平台，通过微服务化架构设计，沉淀通用服务能力，为运动训练监控业务应用提供数据资源、工具组件、算法模型、数据应用的效能，通过微服务管控运营有效支撑应用，为运动训练监控业务应用提供“模块化、组件化、智能化”服务，通过“汇数据”实现运动训练各类数据的统一，通过“聚服务”实现平台一体化，通过“轻应用”实现平台支持运动监控业务应用共享服务轻量化，以微服务开发框架实现了运动监控业务应用灵活性和便捷性［3，7］。大数据支撑平台通过采集治理各类数据后，利用大数据分析，挖掘模型及算法，有效地发现挖掘系统内部的数据价值，实现运动监控数据价值能力释放。大数据支撑平台为运动训练监控大数据平台建设提供统一资源服务和数据服务、通用工具和应用组件等能力，为运动训练监控大数据平台提供统一的微服务运行管控能力，有力推动运动训练数据业务化、服务精准化、应用组件化、监控智能化的运动训练监控大数据应用体系建设。

2.1.2 基础信息管理

精英选手基础信息管理模块，通过对精英选手基础信息的及时采集、实时更新与集中存储管理，通过从选材、训练、输送、安置等一系列职业周期的跟踪记录，实现对运动员生活职业周期的全过程管理，内容见表1。

2.1.3 训练信息管理

选手训练管理以年度训练计划和周训练计划为周期，按照准备期、竞赛期、过渡期统筹实现训练计划的制定、训练的检查、训练的诊断及训练结果的数据采集与分析，具体内容见表2。

表2 精英选手训练计划信息管理

2.1.4 监控数据采集

运动监控数据采集是实现对运动心肺功能测试数据采集、运动心电图采集、血乳酸采集、表面肌电采集、三维测力台数据采集、运动形状智能捕捉暨快速动作诊断数据采集、可穿戴技术实时数据采集，具体内容见表3。

表3 运动监控数据采集一览表

2.1.5 监控数据整合

运动训练监控大数据建设主要包含训练监控大数据资源的整合、训练监控大数据治理及训练监控大数据分析建模［4］，具体内容见表4。

表4 运动监控数据构建

2.2 监控数据分析

运动训练监控大数据分析主要包括心肺机能、心电图、血乳酸、表面肌电、三维测力台、可穿戴设备方面的数据解析与评估，主要针对选手周期内训练的运动心肺大数据分析、训练的运动心电图大数据分析、训练的血乳酸大数据分析、训练的表面肌电大数据分析、训练的三维测力台大数据分析、运动员周期内训练的可穿戴设备大数据分析以及精英选手画像。

2.3 监控数据应用

基于大数据支撑平台为用户提供应用服务创新构建能力，立足于业务协同与联动需求，广泛汇聚各类数据资源，构建共享创新应用服务体系，整合各项运动训练监控数据，包括训练计划、训练等级、训练配套等历史和当前数据；基于大数据、云计算、人工智能、物联网等先进技术，通过数据分析挖掘模型、物联智能感知、数据智能分析、模型智能预测等手段，采用分类、聚类、回归等数据挖掘算法对采集、汇聚的海量数据资源进行分析挖掘，生成统计成果；通过大数据支撑平台提供的柱状图、饼状图、趋势图等可视化图表将各类成果数据进行直观鲜明展示；根据业务需求进行数据定制，建立数据评估指标体系，辅助学院开展体育大数据分析及创新应用服务［5，6］，助力于竞技运动训练向精准化、个性化和智能化发展，为解决项目的运动训练与竞赛监测、运动员潜力评估与伤病预防、兴奋剂预防以及体育管理决策能力不足等问题提供强力支撑，促进体育发展规模和效益的有机统一，助力项目现代化的全面实现，具体内容表5。

表5 监控数据基本应用一览表

大数据分析及创新应用提供对各项运动训练监控数据加工、清洗、转换、汇总、提升，按照数据标准对运动训练监控数据进行加工、识别和分类，实现数据服务的标准化、统一化，通过建立运动训练监控大数据资源专题库（应用系统库、基础数据库、标准数据库、非结构化数据库等数据库），实现大数据质量管理，在确保数据质量和安全的前提下，为数据综合分析和应用提供数据支撑［8］。

3 结语

科研平台以训练监控数据为核心，运用数据采集设备及软件，通过智能化模块镶嵌，将训练数据通过识别、加工、清洗、对标，进行数据整合、数据治理、数据建模。为我国精英选手奥运备战提供训练负荷监测、状态评估、伤病预警、兴奋剂防控等多途径延展。运动监控大数据中心自2018年开始，先后服务国家举重队、山东省田径队、国家女子橄榄球队、海南国家冲浪队。形成了项目数据采集与分析评估报告，得到项目中心与教练团队认可，后续平台将根据多轮使用，进一步细化采集过程，优化评估结果，提供更好的科技服务。