跳水3D+AI輔助訓練一體機及系統(tǒng)技術參數(shù)一、全自動智能采集分析一體機技術要求：1、無需人工，全自動檢測跳水動作并在現(xiàn)場快速反饋，檢測識別精度高于98%，自動反饋時間小于3秒，每個動作的視頻自動形成獨立mp4文件（每個視頻時長10秒左右），可以反復觀看，非延遲視頻；2、視頻清晰且色彩準確（攝像機最高支持4KHDR、273個相位檢測自動對焦點、1英寸堆棧式影像傳感器、鏡頭）；3、配備85寸4K顯示器，清晰明亮；4、具有3D姿態(tài)估計、3D運動軌跡、3D量化分析等功能，實現(xiàn)對運動員動作的AI定量評估；并把每天的數(shù)據(jù)自動傳輸?shù)皆贫藗浞菡恚少徣丝赏ㄟ^手機或電腦隨時隨地訪問，便于采購人總結復習；部署在跳板區(qū)域和跳臺區(qū)域；5、服務包含：AI數(shù)據(jù)標注，3D算法研發(fā)，AI模型訓練，軟件開發(fā)，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)開發(fā)，軟硬件系統(tǒng)集成，以及施工、走線、調試、部署、運維等服務，有力保障跳板和跳臺區(qū)域的全自動數(shù)據(jù)采集與量化分析，并及時響應采購人的需求與反饋；二、數(shù)據(jù)庫統(tǒng)一管理平臺技術要求：主要功能功能能力功能描述數(shù)據(jù)接入數(shù)據(jù)上傳跳水一體機設備所采集的原始數(shù)據(jù)（包括但不限于運動員動作姿態(tài)數(shù)據(jù)、入水水花形態(tài)數(shù)據(jù)、運動軌跡參數(shù)等）及經(jīng)過AI算法/邊緣計算模塊處理后的分析結果（如動作完成度評分、技術動作糾錯建議、運動表現(xiàn)評估指標等），均支持通過高可靠、低延遲的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議（如MQTT/Kafka流式傳輸）實現(xiàn)24小時不間斷實時同步至云端對象存儲服務器（如AWSS3/OSS/HuaweiOBS等），同時基于分布式數(shù)據(jù)庫寫入機制（如時序數(shù)據(jù)庫TSDB或NoSQL數(shù)據(jù)庫集群）完成結構化與非結構化數(shù)據(jù)的持久化存儲，最終通過智能索引引擎（支持多維度標簽分類、時間序列關聯(lián)及全文檢索能力）構建系統(tǒng)級數(shù)據(jù)索引體系，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析、可視化展示、模型訓練及決策支持提供高效、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)服務基礎。數(shù)據(jù)下載跳水一體機設備本地存儲采用高耐用性工業(yè)級存儲介質（如SSD或NVMe閃存），支持自動循環(huán)覆蓋機制，可保留最近30天（或自定義周期）的原始數(shù)據(jù)及分析結果（包括動作采集視頻、傳感器時序數(shù)據(jù)、AI處理中間文件等），確保設備在網(wǎng)絡中斷或云端異常情況下仍能保障近期數(shù)據(jù)的高效訪問與本地運算需求；對于超過30天的歷史數(shù)據(jù)，系統(tǒng)支持通過云端對象存儲服務（如AWSS3/OSS/HuaweiOBS）進行安全歸檔，并提供基于權限控制的按需下載功能（支持數(shù)據(jù)壓縮包批量導出、斷點續(xù)傳及MD5校驗），同時結合元數(shù)據(jù)索引快速定位目標文件，滿足長期數(shù)據(jù)追溯、合規(guī)審計或深度分析等場景需求。數(shù)據(jù)加密與傳輸安全對平臺內存儲和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進行加密處理，對于關鍵數(shù)據(jù)，需采用至少TLS1.2及以上版本的加密協(xié)議進行加密，確保數(shù)據(jù)加密強度達到行業(yè)先進水平，以抵御常見的網(wǎng)絡攻擊和數(shù)據(jù)竊取行為；對于非關鍵數(shù)據(jù)，也應采用SSL/TLS加密協(xié)議進行基本的安全防護，加密強度需滿足能夠防止一般的網(wǎng)絡嗅探和數(shù)據(jù)篡改；數(shù)據(jù)傳輸流控跳水一體機系統(tǒng)具備智能數(shù)據(jù)流量控制能力，支持在數(shù)據(jù)上傳過程中動態(tài)限速，可根據(jù)網(wǎng)絡環(huán)境（如帶寬波動、運營商質量）或用戶自定義策略（如高峰時段限流、優(yōu)先級分配），通過流量整形技術（TokenBucket/LeakyBucket算法）實時調整上傳速率，避免因大數(shù)據(jù)量并發(fā)傳輸導致的網(wǎng)絡擁塞或云端服務過載；同時支持斷點續(xù)傳與分片并行上傳機制，在限速條件下仍能保障數(shù)據(jù)完整性與傳輸效率，確保系統(tǒng)在復雜網(wǎng)絡環(huán)境下穩(wěn)定運行。數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)分類存儲跳水訓練數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)采用多維度分類存儲架構，支持按照以下分類方式對數(shù)據(jù)進行結構化組織和智能索引，顯著提升數(shù)據(jù)管理效率與查詢精準度：1.時間維度?按訓練日期/時間段（年/月/日/小時）自動歸檔；?支持按賽季、周期計劃（如備戰(zhàn)期/調整期）分層存儲；?提供時間軸快速檢索與對比分析功能；2.運動員維度?按運動員ID/姓名/隊伍分組存儲個人訓練檔案；?支持按年齡組別、技術等級（如國際健將/一級運動員）分類；?關聯(lián)運動員成長軌跡數(shù)據(jù)（歷史表現(xiàn)對比）；3.動作類型維度?按跳水動作代碼（如109C、307C）及難度系數(shù)分類；?區(qū)分基礎動作訓練、組合動作編排、成套動作演練；?標記動作階段數(shù)據(jù)（起跳/空中/入水分段記錄）；4.訓練類型維度?區(qū)分日常訓練、模擬比賽、體能專項等場景；?標記技術糾正訓練、新技術嘗試等特殊訓練類型；?關聯(lián)教練制定的階段性訓練計劃；5.數(shù)據(jù)類型維度?結構化數(shù)據(jù)（評分表、動作參數(shù)表格）；?非結構化數(shù)據(jù)（高清視頻、3D動作捕捉文件）；?衍生分析數(shù)據(jù)（AI評分報告、動作糾錯建議）；數(shù)據(jù)完整性校驗跳水訓練數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)集成智能數(shù)據(jù)完整性校驗模塊，通過多層次檢測機制保障數(shù)據(jù)可靠性，具體功能如下：1.結構化數(shù)據(jù)校驗?字段完整性檢查自動比對數(shù)據(jù)庫schema定義，驗證必填字段（如運動員ID、動作代碼、時間戳）是否存在缺失值，異常時觸發(fā)告警并記錄日志。?邏輯一致性驗證檢測數(shù)值型數(shù)據(jù)范圍（如起跳高度≥0m、評分分值∈[0,10]）、時間序列連續(xù)性（如空中動作時長≤總動作時長），識別邏輯矛盾數(shù)據(jù)。2.非結構化數(shù)據(jù)校驗?文件完整性掃描通過哈希算法（MD5/SHA-256）比對文件實際哈希值與元數(shù)據(jù)記錄值，檢測視頻/3D模型文件是否因傳輸中斷或存儲故障導致?lián)p壞。?容器格式解析測試對視頻文件（MP4/MOV）進行幀頭解析，對動作捕捉文件（BVH/C3D）驗證節(jié)點數(shù)據(jù)完整性，自動剔除無法解碼的損壞文件。3.關聯(lián)數(shù)據(jù)交叉驗證?多模態(tài)數(shù)據(jù)時空對齊校驗視頻時間戳與傳感器時序數(shù)據(jù)的同步偏差（閾值±50ms），識別因設備時鐘漂移導致的數(shù)據(jù)錯位。?動作-評分映射驗證檢查每個跳水動作是否關聯(lián)完整的評分記錄（如難度系數(shù)、完成分、扣分項），避免出現(xiàn)“有動作無評分”的異常情況。4.自動化修復與人工干預?智能修復機制對可恢復的輕微錯誤（如缺失的非關鍵字段）自動填充默認值或從冗余備份中重建數(shù)據(jù)。?異常分級告警?Warning級：可自動修復的問題（如單個傳感器數(shù)據(jù)丟包）。?Error級：需人工介入的嚴重錯誤（如關鍵動作視頻丟失）。通過郵件/釘釘/企業(yè)微信實時通知管理員。5.校驗報告與審計?生成可視化報告每日自動生成數(shù)據(jù)完整性報告，統(tǒng)計錯誤類型分布、受影響數(shù)據(jù)量及修復狀態(tài)，支持導出PDF/Excel。?區(qū)塊鏈存證關鍵校驗結果上鏈存儲，確保審計追溯不可篡改，滿足體育賽事數(shù)據(jù)合規(guī)性要求。該系統(tǒng)可在數(shù)據(jù)上傳/同步/歸檔全流程中觸發(fā)實時校驗，確保跳水訓練數(shù)據(jù)的零誤差可用性，為教練分析、技術診斷及賽事申報提供可信數(shù)據(jù)基礎。數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮在數(shù)據(jù)存儲過程中，對數(shù)據(jù)進行高效壓縮，以減少存儲空間的占用；在數(shù)據(jù)提取或使用時，能夠快速解壓縮數(shù)據(jù)，恢復原始數(shù)據(jù)狀態(tài)；數(shù)據(jù)緩存優(yōu)化建立數(shù)據(jù)緩存機制，將經(jīng)常訪問或近期訪問的數(shù)據(jù)臨時存儲在高速緩存區(qū)域；能夠根據(jù)用戶需求和系統(tǒng)資源情況，對數(shù)據(jù)上傳速度進行靈活設置，限速范圍應在100Kbps-10Mbps之間可調整，確保在不影響系統(tǒng)正常運行和其他用戶使用體驗的前提下，合理控制數(shù)據(jù)上傳流量；模型管理模型存儲與版本管理存儲各種用于跳水動作分析、訓練效果評估、趨勢預測等的機器學習模型及其不同版本，包括3D姿態(tài)估計模型、3D運動軌跡模型、訓練效果評估模型；模型訓練與優(yōu)化管理提供模型訓練任務的創(chuàng)建、暫停、停止等操作功能，可設置訓練參數(shù)；模型部署與調用將訓練好且性能達標的跳水分析模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，使其能夠被平臺的數(shù)據(jù)分析與評估模塊等其他功能模塊所調用，實現(xiàn)對跳水訓練數(shù)據(jù)的實時或離線分析處理；數(shù)據(jù)分析與評估動作分析對運動員的跳水動作數(shù)據(jù)進行深入分析，包括動作規(guī)范性、完成度、難度系數(shù)達成情況等，可人工錄入；動作對比跳水運動員不同時期動作數(shù)據(jù)對比以及不同運動員之間相似動作的對比分析，可人工錄入；訓練效果評估基于長期積累的訓練數(shù)據(jù)，評估運動員在不同訓練周期和訓練計劃下的訓練效果，如身體素質提升、動作技術改進、穩(wěn)定性增強等方面的量化評估，可人工錄入；數(shù)據(jù)人工歸類作為運動員數(shù)據(jù)識別的輔助，在系統(tǒng)平臺可以支持人工數(shù)據(jù)分類，做到一人一檔；數(shù)據(jù)可視化與報告數(shù)據(jù)儀表盤以可視化的儀表盤形式展示關鍵數(shù)據(jù)指標和分析結果，如運動員的整體訓練狀態(tài)評分、各動作的平均得分、近期訓練趨勢等，方便教練和管理人員快速了解團隊整體情況；報告生成根據(jù)用戶的特定需求生成詳細的數(shù)據(jù)分析報告，例如包括運動員個人訓練報告、團隊訓練總結報告、動作專項分析報告等，報告內容涵蓋數(shù)據(jù)圖表、文字分析、改進建議；用戶權限與安全用戶角色與權限分配定義不同的用戶角色，如教練、運動員、管理員等，并為每個角色分配相應的平臺操作權限，包括數(shù)據(jù)查看、數(shù)據(jù)修改、數(shù)據(jù)分析報告生成、系統(tǒng)設置等權限；訪問日志記錄記錄所有用戶對平臺的訪問操作日志，包括登錄時間、IP地址、操作內容等信息；審計功能提供審計功能，以便管理員對平臺的使用情況進行監(jiān)控和追溯；系統(tǒng)管理與維護設備管理與監(jiān)控對水上和陸上訓練場地的一體機設備進行遠程管理和監(jiān)控；系統(tǒng)更新與升級管理負責平臺的軟件版本更新、數(shù)據(jù)庫結構升級以及相關算法模型的優(yōu)化升級；系統(tǒng)配置用于設置系統(tǒng)的各種參數(shù)，如系統(tǒng)語言、日期格式等；數(shù)據(jù)備份與恢復定期對平臺數(shù)據(jù)庫進行全量和增量備份，確保數(shù)據(jù)在發(fā)生意外情況時能夠快速恢復到最近的可用狀態(tài)；AI模型訓練數(shù)據(jù)采集通過部署攝像機等設備配置保證采集高質量視頻數(shù)據(jù)，如最高支持4KHDR、273個相位檢測自動對焦點等，能夠清晰、準確地捕捉動作細節(jié)；數(shù)據(jù)清洗對于采集到的視頻數(shù)據(jù)，首先要去除因設備故障、外界干擾等因素產(chǎn)生的異常數(shù)據(jù)，統(tǒng)一視頻幀率、調整分辨率到特定標準等，確保后續(xù)處理的數(shù)據(jù)一致性；數(shù)據(jù)標注標注運動員在動作過程中的關鍵姿態(tài)，如起跳時的身體角度、騰空時的肢體伸展程度、入水時的身體姿勢等；這些標注將為3D姿態(tài)估計和量化分析提供基礎，幫助模型理解動作的關鍵特征；模型構建與訓練根據(jù)跳水動作分析的需求，選擇適合的機器學習或深度學習算法，構建包含3D姿態(tài)估計、3D運動軌跡分析和3D量化分析等功能模塊的模型架構；模型評估與優(yōu)化確定評估模型性能的指標，如準確率、召回率、均方誤差（MSE）等；對于動作檢測和識別任務，準確率可以衡量模型正確識別動作的比例；三、軟硬件運維服務要求：軟硬件運維服務期自合同簽訂之日起42個月，運維服務包括：現(xiàn)場支持、硬件維保、算法及軟件升級、云端系統(tǒng)維護、數(shù)據(jù)服務器擴容等全部內容；（1）7×24小時響應服務提供7×24小時的電話支持服務；采購人可以通過郵件、電話等多種渠道和客戶服務經(jīng)理或技術工程師取得聯(lián)系，獲取相應的故障排除、技術咨詢、產(chǎn)品使用等技術支持服務；（2）運維支持服務運維服務期間，項目負責人需協(xié)助采購人優(yōu)化針對中標人交付產(chǎn)品的運維方案；在監(jiān)控與診斷、問題處理、安全性管理等方面，提供全方位的支持，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定、高效、安全運行；（3）事件管理服務項目負責人需根據(jù)標準服務流程，建立服務檔案；對運維服務期的服務請求和事件從響應、處理到完結進行全生命周期的閉環(huán)