Comparison of high-level athlete training between chinese and american universities based on the internet of things
Comparação do treinamento de atletas de alto nível entre universidades chinesas e americanas com baseado na internet das coisas
Comparación de la formación de atletas de alto nivel en colegios y universidades chinos y estadounidenses basada en la tecnología de internet de las cosas
Rev. bras. med. esporte; 27 (spe2), 2021
Publication year: 2021
ABSTRACT In order to improve the training quality of high-level athletes in Chinese and American universities, an athlete's sports information transmission model is designed based on the Internet of Things (IoT). The communication protocol between Ayla module and the main motion control board, Ayla module and client APP or cloud platform, and APP and cloud platform in the system is designed in detail. For the Ayla module, the most important hardware part of the system, the internal composition and software design are described. In the mobile phone client part that is closely related to the user, the MVC architecture is adopted, the singleton and agent design patterns are utilized, and the functional design of each part is elaborated, including APP interface animation, data transmission format, network communication, and database storage. The research results show that the system of this study can handle most of the athlete training information, and the prediction accuracy exceeds the traditional algorithm. This research study is of great significance for improving the training efficiency of high-level athletes and further expanding the scope of application of the IoT.
RESUMO A fim de melhorar a qualidade do treinamento de atletas de alto nível em universidades chinesas e americanas, um modelo de transmissão esportiva de informações esportivas é projetado com base na Internet das Coisas. Projetou-se em detalhes o protocolo de comunicação entre o módulo Ayla e a placa de controle principal de movimento, o módulo Ayla e o aplicativo-cliente ou a plataforma de nuvem, o aplicativo e a plataforma de nuvem no sistema. Para o módulo Ayla, a parte de hardware mais importante do sistema, a composição interna e o projeto de software são descritos. Na parte do cliente de celular intimamente relacionada com o usuário, a arquitetura MVC é adotada, e os padrões de design de singleton e agente são utilizados, e o projeto funcional de cada parte é elaborado, incluindo animação de interface APP, formato de transmissão de dados, comunicação de rede e armazenamento de banco de dados. Os resultados da pesquisa mostram que o sistema deste estudo pode lidar com a maioria das informações de treinamento de atletas, e a precisão da previsão excede o algoritmo tradicional. A pesquisa deste artigo é de grande significância para melhorar a eficiência de treinamento de atletas de alto nível e expandir ainda mais o âmbito de aplicação da Internet das Coisas.
RESUMEN A fin de mejorar la calidad del entrenamiento de atletas de alto nivel en universidades chinas y americanas, un modelo de transmisión deportiva de informaciones deportivas es proyectado basándose en la Internet de las Cosas. Se proyectó en detalles el protocolo de comunicación entre el módulo Ayla y la placa de control principal de movimiento, el módulo Ayla y el aplicativo-cliente o la plataforma de nube, el aplicativo y la plataforma de nube en el sistema. Para el módulo Ayla, la parte de hardware más importante del sistema, la composición interna y el proyecto de software son descritos. En la parte del cliente de celular íntimamente relacionada con el usuario, la arquitectura MVC es adoptada, y los estándares de diseño de singleton y agente son utilizados, y el proyecto funcional de cada parte es elaborado, incluyendo animación de interface APP, formato de transmisión de datos, comunicación de red y almacenamiento de banco de datos. Los resultados de la investigación muestran que el sistema de este estudio puede lidiar con la mayoría de las informaciones de entrenamiento de atletas, y la precisión de la previsión excede el algoritmo tradicional. La investigación de este artículo es de gran significación para mejorar la eficiencia de entrenamiento de atletas de alto nivel y expandir aún más el ámbito de aplicación de la Internet de las Cosas.