摘要
本发明涉及一种基于大模型的球类动作评估方法、装置、设备及介质,方法包括:通过采集学员关节三维坐标与运动器械轨迹数据,经时空补偿与噪声抑制生成标准化动作序列;基于逆向运动学与微分运动学技术分离提取人体关节旋转特征及器械运动参数,构建多维动作特征向量;采用对比学习机制和标准动作模板计算动态马氏距离与关键关节贡献度,生成量化评估结果;最后通过逆向运动学优化与三维可视化渲染,输出动作修正方案。该方法突破传统单模态评估的局限性,实现器械‑人体协同运动特征的深度解析,有效解决高速场景下动作细节捕捉不精准、评估维度单一及反馈可视化不足的技术难题,显著提升训练指导的科学性与实时性。
技术关键词
神经网络模型
逆向运动学
动作评估方法
运动器械
轨迹特征
运动学特征
动态报警阈值
人体关节运动
偏差
动作评估装置
插值补偿算法
运动学技术
多模态特征融合
噪声数据
矩阵
运动状态参数
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轨迹特征
号码
平均值计算方法
网格
特征计算方法
自动编码器
信号传输方法
噪声发生器
信号接收设备
神经网络模型