一种基于机器学习的AI骑行眼镜运动数据分析方法

本发明公开了一种基于机器学习的AI骑行眼镜运动数据分析方法，旨在解决现有骑行运动监测手段实时性差、分析维度有限及个性化不足的问题。该方法通过在骑行眼镜上集成多模态传感器，实时采集骑行运动与环境数据，生成初始数据集，并进行数据预处理；利用FPGA内置的卷积神经网络提取数据特征，通过长短期记忆网络进行运动模式识别，采用全连接层进行量化并计算骑行效率得分；结合用户数据和个性化偏好，自适应生成个性化骑行建议，并通过AR显示模块可视化运动状态、效率得分与优化提示。本发明显著提升了运动状态识别准确率和反馈响应速度，实现了端侧低延迟、高隐私、强个性化的智能骑行健康管理，具有广泛的应用前。