智能数据模型,分析和提高业余自行车运动员的表现

骑自行车像一个巨大的visma专业与莱顿数据模型
这张图显示了心率与瓦数(骑车人产生的能量)的关系。来源:莱顿大学

就像来自Jumbo-Visma团队的专业车手一样,业余自行车手很快就能分析并提高他们的表现。莱顿的数据科学家正在与自行车队合作,使他们的智能数据模型可用,以便每个认真的自行车手都可以跟踪他们的健康状况。

为了赢得像环法自行车赛这样的大型比赛,最佳训练是至关重要的。Jumbo-Visma团队一直致力于创新和研究,以提高骑手的表现。他们的努力得到了回报,因为在2022年环法自行车赛上,他们的球衣是黄色(一般分类)、绿色(冲刺分类)和圆点(山地分类)。

其中一项创新与健身有关。莱顿高级计算机科学研究所(LIACS)的阿诺·诺伯(Arno Knobbe)说:“衡量健康的标准方法是在实验室进行耐力测试。”他的研究小组正在与自行车队合作。“这种高强度的训练会打乱正常的训练。这是你一年只能做几次的事情。这意味着你不知道全年的健康水平如何。我们的让你每天都能测试身体状况。”

心率和瓦数

使用身体上的心率监测器和自行车上的电能表,可以收集到骑自行车者的大量数据。从骑自行车的人的心率和努力程度(瓦数)之间的关系,我们可以了解到很多关于健康的情况。但Knobbe解释说,这不是一种简单的关系。“心脏对运动的反应是一个复杂的过程。这就是为什么在我们的模型中,我们必须考虑到短期运动,氧气水平和酸中毒。训练类型也很重要,因为心脏对间歇训练的反应与长时间攀登或计时赛不同。”

骑自行车像一个巨大的visma专业与莱顿数据模型
该图显示了来自Jumbo-Visma团队的一名骑手的心率(虚线和左轴)和乳酸阈值的瓦数(实线和右轴),即酸中毒开始的点。时间如下,其中61代表“61天前”。红色区域表示乳酸阈值的波动范围。对于这个骑自行车的人来说,这在372到385瓦之间。乳酸门槛是你身体健康程度的一个指标。如果阈值较高,则可以提高性能。业余自行车爱好者很快就可以在运动数据谷平台上访问这种图表。来源:莱顿大学

调整培训

所有这些因素都被纳入了Knobbe和他的团队开发的数据模型中。该模型现在知道心脏在一定强度的运动下应该如何反应。Knobbe:“如果我们看到心率比模型预测的要高,这表明你不太健康。如果心率越低,说明你越健康。骑手和教练可以利用这些见解来调整训练计划。”如果骑手注意到他的体能在几天内没有达到最佳状态,他可以降低训练的强度。但Knobbe认为,在更长的一段时间内跟踪身体的反应会更好。在比赛前一周做一些高强度的训练是一个好主意吗,还是会有不利的影响?

适用于所有人

几周后,该模型将提供给通过体育数据谷国家体育数据平台。业余爱好者可以连接他们的并在电能表上记账。“重要的是,人们要长时间测量体重,每周训练两到三次,进行不同类型的训练,”Knobbe说。否则他们就不知道自己的身体对训练的反应如何。”

替代

尽管该模型目前已经可以投入使用,但还需要进行更多的研究。研究人员想知道不同的健康指标是如何与身体的能量系统相关联的。目前还不清楚这些指标是如何受到不同类型的影响的.Knobbe说,好的验证仍然是需要的。“为了知道我们的读数是否真的可靠,我们需要将它们与黄金标准进行比较,比如a在实验室进行测试。我们的方法可能会成为高强度运动测试的一个可接受的替代方案。”


进一步探索

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所提供的莱顿大学
引用:智能数据模型用于分析和提高业余自行车运动员的表现(2022年7月29日),检索自2022年8月6日//www.puressens.com/news/2022-07-smart-amateur-cyclists.html
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