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Xiang Li, Zhi Ying Cui, Ya Chen Li, Ji Sheng Zhang
En el fútbol moderno, la salud y las lesiones de los jugadores son cruciales para la competitividad y la sostenibilidad del equipo. Los métodos tradicionales de evaluación del riesgo de lesiones presentan limitaciones, pero con el desarrollo de la tecnología de sensores y los algoritmos de aprendizaje automático, se abren nuevas posibilidades para la evaluación del riesgo de lesiones de los jugadores en tiempo real. La aplicación de las tecnologías del IoT y la IA está impulsando el desarrollo de la inteligencia artificial, y su combinación para monitorizar el estado fisiológico y la carga de lesiones deportivas de los jugadores en tiempo real mediante sensores portátiles puede proporcionar datos objetivos y precisos. Mediante algoritmos de aprendizaje automático, los datos de los sensores se pueden analizar para construir un modelo de predicción del riesgo de lesiones de los jugadores. La evaluación individualizada del riesgo de lesiones para diferentes jugadores se hace posible. El reconocimiento y análisis de movimientos en el fútbol combina datos de sensores para diseñar un marco para el reconocimiento y la evaluación de movimientos en el fútbol, con el fin de lograr la monitorización y la evaluación de riesgos en tiempo real de los jugadores durante los partidos y los entrenamientos, y para ayudar a minimizar el riesgo de lesiones.
In modern soccer, player health and injuries are critical to team competitiveness and sustainability. Traditional injury risk assessment methods have limitations, but with the development of sensor technology and machine learning algorithms, new possibilities for real-time injury risk assessment of players are provided.The application of IoT and AI technologies is driving the development of intelligence, and combining them to monitor the physiological state and athletic injurie load of players in real time with the help of wearable sensors can provide objective and accurate data support. Using machine learning algorithms, sensor data can be analyzed to build a prediction model for player injury risk.Individualized injury risk assessment for different players becomes possible. The soccer movement recognition and analysis combinesensor data to design a framework for soccer movement recognition and assessment, in order to achieve real-time monitoring and risk assessment of players during matches and training, and to help minimize the risk of player injuries.
