基于多维感知分析的射击训练辅助方法、装置和系统与流程

1.本技术涉及射击训练相关技术领域，特别是涉及一种基于多维感知分析的射击训练辅助方法、装置和系统。


背景技术：

2.射击训练可以快速提升训练者轻武器实弹射击水平。但是现有的进行射击训练的过程中，需要依托教练员的教学演示和口头指导，指导训练者进行射击训练。
3.但是在教练员指导训练者进行射击训练的过程中，一般基于自己的观察对训练者进行指导，受限于指导员自己的水平和观察精度，给出的指导不一定适合训练者，导致训练效果较差。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于多维感知分析的射击训练辅助方法、装置和系统，以提高射击训练的训练效果。
5.本技术实施例是采用以下技术方案来实现的：
6.基于本技术第一方面，提供一种基于多维感知分析的射击训练辅助方法，包括：
7.采集多维度数据；其中，所述多维度数据包括：训练者的心率数据、训练者的呼吸频率数据和训练者的按压扳机压力数据；
8.对所述多维度数据进行分析，得到所述训练者的训练状态；
9.发出与所述训练状态对应的提示信息，以辅助所述训练者进行训练。
10.在一些实施例中，所述对所述多维度数据进行分析，得到所述训练者的训练状态，包括：
11.基于所述训练者的按压扳机压力数据，确定训练者按压扳机压力是否稳定；
12.基于所述训练者的心率数据，确定训练者心率是否稳定；
13.基于所述训练者的呼吸频率数据，确定训练者呼吸频率是否稳定；
14.其中，所述训练状态包括：训练者按压扳机压力是否稳定、训练者心率是否稳定和训练者呼吸频率是否稳定。
15.在一些实施例中，所述训练者的按压扳机压力数据包括最近n次采集的压力值；其中，n为大于1的正整数；
16.所述基于所述训练者的按压扳机压力数据，确定训练者按压扳机压力是否稳定，包括：
17.计算最近n次采集的压力值的均值；
18.若最近1次采集的压力值与所述均值之间差值的绝对值大于报警灵敏度参数，确定所述训练状态包括：训练者按压扳机压力不稳定；
19.若最近1次采集的压力值与所述均值之间差值的绝对值不大于报警灵敏度参数，确定所述训练状态包括：训练者按压扳机压力稳定。
20.在一些实施例中，所述发出与所述训练状态对应的提示信息，包括：
21.若所述训练状态包括训练者按压扳机压力稳定，则发出第一提示信息；其中，所述第一提示信息包括：第一预设指示灯亮；
22.若所述训练状态包括训练者按压扳机压力不稳定，则发出第二提示信息；其中，所述第二提示信息包括：第二预设指示灯亮，预设发声装置发声。
23.在一些实施例中，还包括：
24.获取用户登录信息；
25.验证所述用户登录信息；
26.在所述用户登录信息通过验证后，基于所述用户登录信息确定用户账户配置信息；其中，所述用户账户配置信息包括确定训练状态时使用的参数信息；
27.相对应的，所述对所述多维度数据进行分析，得到所述训练者的训练状态包括：
28.结合所述用户账户配置信息，对所述多维度数据进行分析，得到所述训练者的训练状态。
29.在一些实施例中，所述用户登录信息包括：指纹信息和/或账号密码信息。
30.在一些实施例中，还包括：
31.导出所述多维度数据；和/或，
32.向预设的数据中心上传所述多维度数据；和/或，
33.基于所述多维度数据生成统计报表并展示所述统计报表；和/或，
34.存储所述多维度数据，对所述多维度数据分析，并基于分析的结果提出训练建议。
35.基于本技术第二方面，提供一种基于多维感知分析的射击训练辅助装置，包括：
36.多维感知模块、提示模块和处理器；
37.所述多维感知模块，用于采集多维度数据；所述多维度数据包括：训练者的心率数据、训练者的呼吸频率数据和训练者的按压扳机压力数据；
38.所述处理器分别与所述多维感知模块和所述提示模块连接，用于对所述多维度数据进行分析，得到所述训练者的训练状态，控制所述提示模块发出与所述训练状态对应的提示信息，以辅助所述训练者进行训练；
39.多维感知模块包括：设置于扳机内侧的薄膜压力传感器和用于穿戴于训练者手腕部的心率呼吸传感器；
40.所述薄膜压力传感器，用于采集训练者的按压扳机压力数据；
41.所述心率呼吸传感器，用于采集训练者的心率数据和训练者的呼吸频率数据。
42.在一些实施例中，还包括：与所述处理器连接的指纹录入模块；
43.所述指纹录入模块用于采集用户的指纹信息并发至所述处理器；
44.所述处理器用于基于所述指纹信息确定用户账户配置信息；其中，所述用户账户配置信息包括确定训练状态时使用的参数信息。
45.基于本技术第三方面，提供一种基于多维感知分析的射击训练辅助系统，包括：如本技术第二方面提供的基于多维感知分析的射击训练辅助装置，和后台控制中心；
46.其中，所述后台控制中心与所述多维感知分析的射击训练辅助装置通信连接，用于辅助所述多维感知分析的射击训练辅助装置进行用户账户登录信息和用户账户配置信息的管理、多维度数据的存储、多维度数据的统计和多维度数据的分析。
47.本技术提供的基于多维感知分析的射击训练辅助方法中，首先采集多维度数据；其中，所述多维度数据包括：训练者的心率数据、训练者的呼吸频率数据和训练者的按压扳机压力数据；对所述多维度数据进行分析，得到所述训练者的训练状态；发出与所述训练状态对应的提示信息，以辅助所述训练者进行训练。如此设置，可以通过采集多维度数据更好的确定训练者的实际训练状态，之后基于训练者的实际训练状态进行提示，辅助训练者进行射击训练。在上述过程中，主要是借助相关设备进行辅助，为训练者提供更加全面的、更加具有针对性的辅助，提高训练效果。
附图说明
48.图1为一个实施例中基于多维感知分析的射击训练辅助方法的流程示意图；
49.图2为一个实施例中基于多维感知分析的射击训练辅助方法的部分流程示意图；
50.图3为一个实施例中基于多维感知分析的射击训练辅助方法的部分流程示意图；
51.图4为一个实施例中基于多维感知分析的射击训练辅助装置的结构示意图；
52.图5为一个实施例中基于多维感知分析的射击训练辅助系统的结构示意图。
具体实施方式
53.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
54.图1为一个实施例中基于多维感知分析的射击训练辅助方法的流程示意图，参照图1，基于多维感知分析的射击训练辅助方法，包括：
55.步骤s110，采集多维度数据；其中，所述多维度数据包括：训练者的心率数据、训练者的呼吸频率数据和训练者的按压扳机压力数据；
56.需要说明的是，本技术提供的方案中，进行辅助的依据便是“多维度数据”。基于此，在实际应用中，为了更好的掌握训练者的实际训练状态以进行更好的辅助，需要尽可能全面的采集各个维度的数据。
57.进一步的，在实际应用中，若采集的数据过多，则会导致后续的分析过程比较复杂，不仅会使得后续分析过程变慢，还会对硬件提出更高的要求，基于此，本技术提供的方案中，综合各个方面的要求，确定主要采集“训练者的心率数据、训练者的呼吸频率数据和训练者的按压扳机压力数据”作为多维度数据，为后续的流程提供帮助。
58.具体的，在实际应用中，可以通过设置于扳机内侧的薄膜压力传感器采集训练者的按压扳机压力数据通过穿戴于训练者手腕部的心率呼吸传感器采集训练者的心率数据和训练者的呼吸频率数据。
59.步骤s120，对所述多维度数据进行分析，得到所述训练者的训练状态；
60.需要说明的是，训练状态指的是训练者在进行训练时的状态，具体的，训练状态可以包括：训练者按压扳机压力是否稳定、训练者心率是否稳定和训练者呼吸频率是否稳定。这些状态都会对射击的精度产生较大的影响，基于此，本技术提供的方案中，对所述多维度数据进行分析，确定训练者的上述状态。
61.步骤s130，发出与所述训练状态对应的提示信息，以辅助所述训练者进行训练。
62.需要说明的是，在实际应用中，为了更加精准的射击，扣动扳机的过程可能会比较慢，一般情况下，扣动扳机的过程可能需要1-10秒的时间，在这个过程中，训练者可以根据更加提示信息，不断的调节自己的状态，以提高训练效果。
63.进一步的，提示信息不仅仅可以提示训练者自己的状态，还可以告知训练者具体的训练方式。例如可以仅仅通过发出不同的声光提示，提示训练者自己的训练状态，还可以发出语音提示，通过语音告知训练者在当前训练状态下如何调节，以更好的辅助训练者进行训练。
64.如此设置，避免了传统训练方式下教练员的教学演示和口头指导，使得训练不受限于教练员的水平和数量，可以通过多维度数据更好的确定训练者的实际训练状态，之后基于训练者的实际训练状态进行提示，辅助训练者进行射击训练。在上述过程中，主要是借助相关设备进行辅助，为训练者提供更加全面的、更加具有针对性的辅助，提高训练效果。
65.下面结合一个具体的实施例，对本技术提供的方案进行说明，具体如下：具体的，参照图2，步骤s120，对所述多维度数据进行分析，得到所述训练者的训练状态，包括：
66.步骤s121，基于所述训练者的按压扳机压力数据，确定训练者按压扳机压力是否稳定；
67.步骤s122，基于所述训练者的心率数据，确定训练者心率是否稳定；
68.步骤s123，基于所述训练者的呼吸频率数据，确定训练者呼吸频率是否稳定。
69.在实际应用中，压力、心率和呼吸频率都是训练者比较关心的几个问题，压力、心率和呼吸频率的稳定可以有效的提高射击的准确性。基于此，本技术提供的方案中着重对“压力、心率和呼吸频率”这几个方面是否稳定进行分析，并基于分析的结果(即：训练状态；所述训练状态包括：训练者按压扳机压力是否稳定、训练者心率是否稳定和训练者呼吸频率是否稳定)，进行提示，辅助训练者进行训练。
70.具体的，在实际应用中，训练者的按压扳机压力数据是基于设置于扳机内侧的薄膜压力传感器采集的。在进行采集的过程中，处理器会按照预设的频率接收薄膜压力传感器发送的压力数据。所述训练者的按压扳机压力数据包括最近n次采集的压力值；其中，n为大于1的正整数。
71.具体的，参照图3，步骤s121中基于所述训练者的按压扳机压力数据，确定训练者按压扳机压力是否稳定，包括：
72.步骤s1211，计算最近n次采集的压力值的均值；
73.具体的，n可以为5，此时，计算均值的公式如下：
74.pe＝(p1+p2+p3+p4+p5)/5；
75.其中，取p1、p2、p3、p4、p5为最近5次采集的按压扳机压力，pe为均值。
76.步骤s1212，若最近1次采集的压力值与所述均值之间差值的绝对值大于报警灵敏度参数，确定所述训练状态包括：训练者按压扳机压力不稳定；
77.步骤s1213，若所述最近1次采集的压力值与所述均值之间的差值不大于报警灵敏度参数，确定所述训练状态包括：训练者按压扳机压力稳定。
78.需要说明的是，在实际应用中，可以基于实际情况调整报警灵敏度参数的具体值，例如不同的训练者或不同的训练阶段，对于压力的稳定性具有不同的要求，基于此，可以针
对不同的训练者或不同的训练阶段，设置不同的报警灵敏度参数。
79.具体的，在执行步骤s122和步骤s123时，需要进行判断，以确定所述最近1次采集的压力值与所述均值之间差值的绝对值是否报警灵敏度参数，在实际应用中，实现方式有多种，例如：可以参照如下方式：
80.定义报警灵敏度参数为x，将最近1次采集的压力值p1与pe+x、pe-x相比较；
81.若pe-x≤p1≤pe+x，则说明所述最近1次采集的压力值与所述均值之间差值的绝对值不大于报警灵敏度参数，确定所述训练状态包括：训练者按压扳机压力稳定；
82.若p1》pe+x或者p1《pe-x，则说明所述最近1次采集的压力值与所述均值之间差值的绝对值大于报警灵敏度参数，确定所述训练状态包括：训练者按压扳机压力不稳定；
83.需要说明的是，在实际应用中，训练者按压扳机压力稳定和训练者按压扳机压力不稳定是两个相斥的状态，即训练状态中只可以包括“训练者按压扳机压力稳定”和“训练者按压扳机压力不稳定”中的一个。
84.相对应的，步骤s130，发出与所述训练状态对应的提示信息，以辅助所述训练者进行训练，包括：
85.若所述训练状态包括训练者按压扳机压力稳定，则发出第一提示信息；其中，所述第一提示信息包括：第一预设指示灯亮；若所述训练状态包括训练者按压扳机压力不稳定，则发出第二提示信息；其中，所述第二提示信息包括：第二预设指示灯亮，预设发声装置发声。
86.仍以上述步骤提及的情况举例：在训练者按压扳机压力稳定时，可以控制第一预设指示灯亮；在实际应用中，第一指示灯可以是绿色的灯，即：在训练者按压扳机压力稳定时，发出绿色的光，以提示训练者，此时压力稳定，可以维持当前压力；在训练者按压扳机压力不稳定时，可以控制第二预设指示灯亮，在实际应用中，第一指示灯可以是红色的灯，即：在训练者按压扳机压力不稳定时，发出红色的光，以提示训练者，此时压力不稳定，需要进一步进行调节。同时，为了更好的提示训练者此时的状态，还可以控制预设蜂鸣器装置发出蜂鸣声，以通过多感官提示训练者此时应该调节压力。在实际应用中，可以对第一指示灯和第二指示灯进行集成设置，即：将第一指示灯和第二指示灯集成设置为一个可以发红绿两种光的灯。
87.需要强调的是，在实际应用中，具体的指示方式和训练状态的实际内容可以基于实际情况进行进一步的调整，例如，训练状态还可以包括：最近1次采集的压力值过大或最近1次采集的压力值过小；若最近1次采集的压力值过大可以发出更加尖锐的声音以进行提示，若最近1次采集的压力值过小，可以发出更加低沉的声音以进行提示。
88.进一步的，本技术提供的方案不仅仅可以进行训练中的辅助，还可以在训练之后，展示训练者训练时的数据，以供相关人员对其进行分析，从而更好的纠正训练者训练中的错误，为训练者提供更加具有针对性的指导。
89.具体的，本技术提供的方案中，还包括：
90.导出所述多维度数据；和/或，向预设的数据中心上传所述多维度数据；和/或，基于所述多维度数据生成统计报表并展示所述统计报表；和/或，存储所述多维度数据，对所述多维度数据分析，并基于分析的结果提出训练建议。
91.具体的，“导出所述多维度数据”指的是通过预设的接口将所述多维度数据导出至
其他设备，以便于相关人员可以在其他设备对数据进行分析和处理。
[0092]“向预设的数据中心上传所述多维度数据”指的是，将所述多维度数据上传至预设的数据中心，如此相关人员可以直接在预设的数据中心，获取所述多维度数据，以便于对多维度数据进行分析。
[0093]“基于所述多维度数据生成统计报表并展示所述统计报表；”指的是按需求对用户训练数据按时间或成绩等进行统计，方便教练员了解用户的训练水平和训练难点。需要说明的是，这一过程可以在装置本地进行，也可以在预设的数据中心进行。
[0094]“存储所述多维度数据，对所述多维度数据分析，并基于分析的结果提出训练建议”指的是在本地或数据中心存储所述多维度数据，并基于大数据分析，提出训练建议。其中，大数据分析是基于大量的训练者的历史训练数据进行分析得到的。具体的，可以采用深度学习模型基于大量的训练者的历史训练数据进行学习，之后该深度学习模型对所述多维度数据分析，并基于分析的结果提出训练建议。
[0095]
具体的，在实际应用中，同一套设备可能需要为多名训练者提供服务，基于此，为了区分不同的训练者，可以通过为每一个训练者创建一个账号的方式，区分不同的训练者。
[0096]
具体的，在进行训练时，训练者登录自己的账号，之后将薄膜压力传感器贴于扳机内侧，位置在右手食指肚与扳机贴合最紧密的点，将心率呼吸传感器腕穿戴于左手腕部，紧贴手腕内侧，而后以正常据枪姿势开始训练。在进行训练的时候基于提示信息进行调整，以达到更好的训练效果。具体的，用户还可以提前自己设置“确定训练状态时使用的参数信息”。如此，确定训练状态时使用的参数更加符合训练者自己的实际情况，这些参数信息可以与训练者的账户绑定。即：在验证所述用户登录信息后，基于所述用户登录信息确定用户账户配置信息；其中，所述用户账户配置信息包括确定训练状态时使用的参数信息；之后直接利用用户账户配置信息中的参数信息确定训练者的训练状态。如此设置，无需用户在每一次训练时修改报警灵敏度参数，提高用户的使用体验
[0097]
图4为一个实施例中基于多维感知分析的射击训练辅助装置的结构示意图，参照图4，基于多维感知分析的射击训练辅助装置，包括：
[0098]
多维感知模块1、处理器2和提示模块3；
[0099]
所述多维感知模块1，用于采集多维度数据；所述多维度数据包括：训练者的心率数据、训练者的呼吸频率数据和训练者的按压扳机压力数据；
[0100]
所述处理器2分别与所述多维感知模块1和所述提示模块3连接，用于对所述多维度数据进行分析，得到所述训练者的训练状态，控制所述提示模块发出与所述训练状态对应的提示信息，以辅助所述训练者进行训练。
[0101]
如此设置，避免了传统训练方式下教练员的教学演示和口头指导，使得训练不受限于教练员的水平和数量，可以通过多维度数据更好的确定训练者的实际训练状态，之后基于训练者的实际训练状态进行提示，辅助训练者进行射击训练。在上述过程中，主要是借助相关设备进行辅助，为训练者提供更加全面的、更加具有针对性的辅助，以提高训练效果。
[0102]
具体的，多维感知模块1包括：设置于扳机内侧的薄膜压力传感器11和用于穿戴于训练者手腕部的心率呼吸传感器12；
[0103]
所述薄膜压力传感器，用于采集训练者的按压扳机压力数据；
[0104]
所述心率呼吸传感器，用于采集训练者的心率数据和训练者的呼吸频率数据。
[0105]
进一步的，基于多维感知分析的射击训练辅助装置还包括：与所述处理器连接的指纹录入模块4；所述指纹录入模块用于采集用户的指纹信息并发至所述处理器；所述处理器用于基于所述指纹信息确定用户账户配置信息；其中，所述用户账户配置信息包括确定训练状态时使用的参数信息。
[0106]
进一步的，本技术提供的方案中，提示模块3包括：双色led31、蜂鸣器32；
[0107]
进一步的，本技术提供的多维感知分析的射击训练辅助装置还可以包括：串口下载接口42、存储卡模块43、触摸显示屏44和语音播报模块45；
[0108]
串口下载接口42，用于外接其他设备，以便于导出多维度数据；
[0109]
存储卡模块43，用于存储多维度数据；
[0110]
触摸显示屏44，用于与用户进行交互，获取用户输入的信息并向用户展示信息。
[0111]
语音播报模块45，用于播报语音以用户进行交互，进一步的，还可以作为提示模块的一部分，发出一些提示信息。
[0112]
进一步的，本技术提供的多维感知分析的射击训练辅助装置还可以包括：电池，电池为所述多维感知分析的射击训练辅助装置内部的各个用电器件供电。
[0113]
具体的，在实际应用中，基于多维感知分析的射击训练辅助装置上的使用方法如下：
[0114]
指纹录入：首先用户基于触摸显示屏，进行人机交互，进入到指纹录入界面，之后用户进入指纹录入界面后，在屏幕输入栏中输入个人账户名称，而后根据屏幕提示，在指纹模块上录入两次指纹，即可成功建立个人账户。
[0115]
账号登录：用户基于触摸显示屏，进行人机交互，进入账号登录界面，根据屏幕提示在指纹模块上进行指纹验证，即可成功进入个人账户。需要说明的是，进入个人账户后，用户可以基于自己的实际情况，进行一些参数的设置，例如：确定训练状态时使用的参数。需要说明的是，在实际应用中，用户可以进行各个方面的参数的配置，例如显示亮度参数，提示音音量参数等，在此不再一一例举。
[0116]
用户在开始训练时，具体流程包括：
[0117]
用户进入开始训练界面后，将薄膜压力传感器贴于扳机内侧，位置在右手食指肚与扳机贴合最紧密的点，将心率呼吸传感器腕带戴于左手腕部，紧贴手腕内侧，之后以正常据枪姿势开始训练。每次扣动扳机，lcd触摸屏上都会显示实时压力曲线、呼吸频率和心跳速率。当压力变化平稳、呼吸心率正常时，双色led灯绿灯常亮，当压力变化过快或者心率、呼吸不稳定时，双色led灯变红且蜂鸣器发出滴滴警告音。每次扣完扳机后，用户可使用屏幕上的【保存数据】按键，将本次射击数据保存于个人账户中，方便随时查看。教练员或用户可使用屏幕上的【灵敏度调整】按钮，调整装置报警灵敏度参数等参数，使训练组织更加灵活。
[0118]
在完成训练之后，训练者还可以查看自己的历史数据(即历史多维度数据)，用户进入查看历史数据界面，在输入栏输入本人姓名和id号，即可查阅历史数据，历史数据以曲线复现的方式显示在lcd屏幕上，用户可触摸翻页按键，查看多个历史记录。
[0119]
图5为一个实施例中基于多维感知分析的射击训练辅助系统的结构示意图，参照图5，基于多维感知分析的射击训练辅助系统，包括：
[0120]
上述实施例提供的基于多维感知分析的射击训练辅助装置51，和后台控制中心52；
[0121]
其中，所述后台控制中心52与所述多维感知分析的射击训练辅助装置51通信连接，用于辅助所述多维感知分析的射击训练辅助装置进行用户账户登录信息和用户账户配置信息的管理、多维度数据的存储、多维度数据的统计和多维度数据的分析。
[0122]
具体的，后台控制中心52可以通过usb串口与所述多维感知分析的射击训练辅助装置51通信；
[0123]
后台控制中心52后台控制中心负责整个系统的数据收集分析和统一管理，包括账户管理、设备管理、数据管理、功能管理等。
[0124]
具体的，各多维感知分析的射击训练辅助装置51内存储的用户训练数据可上传至后台控制中心，建立用户训练档案信息，后台控制中心可通过对用户历史数据进行对比分析，提出训练建议。后台控制中心还可以对各训练辅助装置进行功能配置，提高设备维护效率和可拓展性。后台控制中心还可以生成统计报表。后台控制中心在接收上传的用户训练信息后，可以按需求对用户训练数据按时间或成绩等进行统计，方便教练员了解用户的训练水平和训练难点。
[0125]
本技术提供的方案中，基于多维感知分析的射击训练辅助系统首次利用多维感知手段，系统性地将轻武器射击训练时射手的呼吸心率、按压力度等信息进行采集、量化、分析，全面数据化射击过程，可帮助教练员快速准确掌握射手技术水平，有针对性的开展教学训练。后台控制中心可进行大数据分析，帮助管理员全面准确掌握单位射击训练水平，有的放矢地进行训练筹划。同时本基于多维感知分析的射击训练辅助装置小巧便携，成本低廉，可大量配发，高效快速提升训练水平。
[0126]
需要说明的是，本文所表述的“第一”“第二”等词语，不是对具体顺序的限制，仅仅只是用于区分各个部件或功能。
[0127]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
[0128]
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
[0129]
尽管上面已经示出和描述了本技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本技术的限制，本领域的普通技术人员在本技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

技术特征：
1.一种基于多维感知分析的射击训练辅助方法，其特征在于，包括：采集多维度数据；其中，所述多维度数据包括：训练者的心率数据、训练者的呼吸频率数据和训练者的按压扳机压力数据；对所述多维度数据进行分析，得到所述训练者的训练状态；发出与所述训练状态对应的提示信息，以辅助所述训练者进行训练。2.根据权利要求1所述的基于多维感知分析的射击训练辅助方法，其特征在于，所述训练状态包括：训练者按压扳机压力是否稳定、训练者心率是否稳定和训练者呼吸频率是否稳定；所述对所述多维度数据进行分析，得到所述训练者的训练状态，包括：基于所述训练者的按压扳机压力数据，确定训练者按压扳机压力是否稳定；基于所述训练者的心率数据，确定训练者心率是否稳定；基于所述训练者的呼吸频率数据，确定训练者呼吸频率是否稳定。3.根据权利要求2所述的基于多维感知分析的射击训练辅助方法，其特征在于，所述训练者的按压扳机压力数据包括最近n次采集的压力值；其中，n为大于1的正整数；所述基于所述训练者的按压扳机压力数据，确定训练者按压扳机压力是否稳定，包括：计算最近n次采集的压力值的均值；若最近1次采集的压力值与所述均值之间差值的绝对值大于报警灵敏度参数，确定所述训练状态包括：训练者按压扳机压力不稳定；若最近1次采集的压力值与所述均值之间差值的绝对值不大于报警灵敏度参数，确定所述训练状态包括：训练者按压扳机压力稳定。4.根据权利要求3所述的基于多维感知分析的射击训练辅助方法，其特征在于，所述发出与所述训练状态对应的提示信息，包括：若所述训练状态包括训练者按压扳机压力稳定，则发出第一提示信息；其中，所述第一提示信息包括：第一预设指示灯亮；若所述训练状态包括训练者按压扳机压力不稳定，则发出第二提示信息；其中，所述第二提示信息包括：第二预设指示灯亮，预设发声装置发声。5.根据权利要求1所述的基于多维感知分析的射击训练辅助方法，其特征在于，还包括：获取用户登录信息；验证所述用户登录信息；在所述用户登录信息通过验证后，基于所述用户登录信息确定用户账户配置信息；其中，所述用户账户配置信息包括确定训练状态时使用的参数信息；相对应的，所述对所述多维度数据进行分析，得到所述训练者的训练状态包括：结合所述用户账户配置信息，对所述多维度数据进行分析，得到所述训练者的训练状态。6.根据权利要求5所述的基于多维感知分析的射击训练辅助方法，其特征在于，所述用户登录信息包括：指纹信息和/或账号密码信息。7.根据权利要求1所述的基于多维感知分析的射击训练辅助方法，其特征在于，还包括：
导出所述多维度数据；和/或，向预设的数据中心上传所述多维度数据；和/或，基于所述多维度数据生成统计报表并展示所述统计报表；和/或，存储所述多维度数据，对所述多维度数据分析，并基于分析的结果提出训练建议。8.一种基于多维感知分析的射击训练辅助装置，其特征在于，包括：多维感知模块、提示模块和处理器；所述多维感知模块，用于采集多维度数据；所述多维度数据包括：训练者的心率数据、训练者的呼吸频率数据和训练者的按压扳机压力数据；所述处理器分别与所述多维感知模块和所述提示模块连接，用于对所述多维度数据进行分析，得到所述训练者的训练状态，控制所述提示模块发出与所述训练状态对应的提示信息，以辅助所述训练者进行训练；多维感知模块包括：设置于扳机内侧的薄膜压力传感器和用于穿戴于训练者手腕部的心率呼吸传感器；所述薄膜压力传感器，用于采集训练者的按压扳机压力数据；所述心率呼吸传感器，用于采集训练者的心率数据和训练者的呼吸频率数据。9.根据权利要求8所述的基于多维感知分析的射击训练辅助装置，其特征在于，还包括：与所述处理器连接的指纹录入模块；所述指纹录入模块用于采集用户的指纹信息并发至所述处理器；所述处理器用于基于所述指纹信息确定用户账户配置信息；其中，所述用户账户配置信息包括确定训练状态时使用的参数信息。10.一种基于多维感知分析的射击训练辅助系统，其特征在于，包括：如权利要求8或9所述的基于多维感知分析的射击训练辅助装置，和后台控制中心；其中，所述后台控制中心与所述多维感知分析的射击训练辅助装置通信连接，用于辅助所述多维感知分析的射击训练辅助装置进行用户账户登录信息和用户账户配置信息的管理、多维度数据的存储、多维度数据的统计和多维度数据的分析。

技术总结
本申请涉及射击训练相关技术领域，特别是涉及一种基于多维感知分析的射击训练辅助方法、装置和系统。其中，基于多维感知分析的射击训练辅助方法，包括：采集多维度数据；其中，所述多维度数据包括：训练者的心率数据、训练者的呼吸频率数据和训练者的按压扳机压力数据；对所述多维度数据进行分析，得到所述训练者的训练状态；发出与所述训练状态对应的提示信息，以辅助所述训练者进行训练。如此设置，可以通过采集多维度数据更好的确定训练者的实际训练状态，之后基于训练者的实际训练状态进行提示，辅助训练者进行射击训练。在上述过程中，主要是借助相关设备进行辅助，为训练者提供更加全面的、更加具有针对性的辅助，提高训练效果。果。果。


技术研发人员：高涵宇 高伟龙 熊乔 胡秀良 王海涛 李号 张丙杰 徐文
受保护的技术使用者：中国人民解放军71625部队
技术研发日：2023.06.21
技术公布日：2023/9/13