2025年大學(xué)《智能體育工程》專業(yè)題庫及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.在智能體育工程中，用于實(shí)時(shí)捕捉運(yùn)動員關(guān)節(jié)角度的最常用慣性傳感器組合是A.三軸加速度計(jì)＋溫度計(jì)B.三軸陀螺儀＋三軸磁力計(jì)C.單軸加速度計(jì)＋心率帶D.壓力鞋墊＋GPS答案：B2.對于10Hz采樣率的GNSS數(shù)據(jù)，若采用卡爾曼濾波進(jìn)行平滑，其狀態(tài)向量通常不包含A.經(jīng)度B.緯度C.速度D.肌電幅值答案：D3.在深度學(xué)習(xí)動作識別中，將3D骨架序列轉(zhuǎn)化為2D圖像輸入CNN的最主流編碼方式是A.Joint–Bone雙通道圖B.關(guān)節(jié)熱力圖疊加C.時(shí)序差分灰度圖D.光流直方圖答案：A4.智能籃球中用于測量球體自旋角速度的MEMS器件安裝位置應(yīng)滿足A.質(zhì)心處且與彈性層間隔>3mmB.表面凹槽內(nèi)并用柔性膠灌封C.內(nèi)膽與纏紗層之間且質(zhì)心偏移<1mmD.氣嘴對稱軸上并加鉛平衡答案：C5.采用超寬帶(UWB)進(jìn)行室內(nèi)足球定位時(shí)，導(dǎo)致非視距誤差(NLOS)最顯著的因素是A.草地反射系數(shù)B.人體軀干遮擋C.球門金屬材質(zhì)D.空氣濕度答案：B6.在基于足底壓力矩陣的跑步步態(tài)分析中，用于識別“足外翻”角度的核心計(jì)算步驟是A.壓力中心(COP)軌跡二次積分B.最大壓力值歸一化C.第一跖骨與跟骨壓力主軸夾角D.足底接觸面積占比答案：C7.對運(yùn)動員進(jìn)行夜間無標(biāo)記心率監(jiān)測時(shí)，下列哪種視頻處理方法可最大限度抑制運(yùn)動偽跡A.顏色空間轉(zhuǎn)換至HSV后帶通0.7–4HzB.獨(dú)立成分分析(ICA)結(jié)合膚色概率圖C.幀差法＋形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算D.背景減除＋高斯模糊答案：B8.智能泳鏡中用于測量劃水頻率的首選傳感器是A.電容式觸摸片B.九軸IMUC.水壓差傳感器D.柔性拉伸應(yīng)變片答案：B9.在滑雪運(yùn)動軌跡三維重建中，利用無人機(jī)航拍視頻進(jìn)行運(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SfM)時(shí)，最關(guān)鍵的內(nèi)參標(biāo)定物是A.棋盤格B.圓形編碼靶標(biāo)C.立體標(biāo)定桿D.激光跟蹤儀答案：A10.采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)為傷缺運(yùn)動員合成平衡訓(xùn)練視頻時(shí)，損失函數(shù)中加入“骨骼長度一致性”項(xiàng)的主要目的是A.提升幀率B.抑制關(guān)節(jié)漂移C.降低顯存占用D.增加樣本多樣性答案：B二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分；多選少選均不得分）11.下列哪些指標(biāo)可直接用于評估智能跑鞋能量回彈算法的有效性A.垂直地面反作用力(vGRF)峰值B.踝關(guān)節(jié)正功C.鞋中底形變滯后回線面積D.步頻E.代謝耗氧量答案：A、B、C、E12.在基于毫米波雷達(dá)的乒乓球軌跡預(yù)測中，需重點(diǎn)克服A.微多普勒效應(yīng)B.球體表面粗糙度引入的散射C.球速超過120m/s導(dǎo)致的速度模糊D.雷達(dá)與球臺邊緣的多徑E.球網(wǎng)吸收導(dǎo)致的信噪比下降答案：A、B、D、E13.智能健身房利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行器械使用計(jì)數(shù)時(shí)，可提升魯棒性的策略有A.多視角投票B.3D卷積網(wǎng)絡(luò)C.紅外補(bǔ)光同步D.超分辨率重建E.基于OpenPose的骨架時(shí)序規(guī)整答案：A、B、C、E14.關(guān)于可穿戴肌氧傳感器(NIRS)在賽艇訓(xùn)練中的應(yīng)用，正確的有A.可實(shí)時(shí)監(jiān)測股外側(cè)肌氧飽和度B.對皮下脂肪厚度>8mm者信號衰減顯著C.光源—探測器間距通常選20mmD.需同步采集血乳酸進(jìn)行標(biāo)定E.對日光直射不敏感答案：A、B、D15.在智能體育場館數(shù)字孿生系統(tǒng)中，需高頻更新的數(shù)據(jù)層包含A.觀眾流量熱力圖B.草皮根部溫度C.照明回路電流D.運(yùn)動員GPS軌跡E.結(jié)構(gòu)應(yīng)變監(jiān)測答案：A、B、C、D、E三、判斷題（每題1分，共10分；正確打“√”，錯(cuò)誤打“×”）16.采用LSTM對運(yùn)動員疲勞預(yù)測時(shí)，時(shí)間窗越長一定越準(zhǔn)。答案：×17.智能足球內(nèi)膽壓強(qiáng)每變化1psi，其彈性系數(shù)約改變3.2%。答案：√18.在羽毛球扣殺速度測量中，高速相機(jī)幀率不得低于1000fps才能消除運(yùn)動模糊。答案：×19.利用Wi-Fi信道狀態(tài)信息(CSI)可進(jìn)行無設(shè)備人體呼吸檢測。答案：√20.基于柔性織物電極的EMG服裝在30℃水溫機(jī)洗50次后仍能保持信噪比>40dB。答案：√21.運(yùn)動捕捉系統(tǒng)中，被動光學(xué)標(biāo)記的半徑越大則三維重建誤差越小。答案：×22.智能啞鈴可通過電機(jī)主動施加可變阻力實(shí)現(xiàn)“負(fù)向超載”訓(xùn)練。答案：√23.采用GAN生成的虛擬運(yùn)動員數(shù)據(jù)無需再經(jīng)過隱私脫敏即可開源共享。答案：×24.滑雪頭盔內(nèi)置的碰撞傳感器若閾值設(shè)為15g，可100%識別腦震蕩風(fēng)險(xiǎn)。答案：×25.在5G邊緣計(jì)算架構(gòu)下，將AI推理部署到基站側(cè)可將動作識別延遲降至10ms以內(nèi)。答案：√四、填空題（每空2分，共20分）26.在基于深度相機(jī)的俯臥撐計(jì)數(shù)算法中，若人體軀干與水平面夾角小于______度且肘關(guān)節(jié)夾角大于160度視為完成一次。答案：1027.國際田聯(lián)規(guī)定，正式比賽用的智能起跑器反應(yīng)時(shí)測量精度需達(dá)到±______ms。答案：128.采用UWB定位時(shí)，到達(dá)時(shí)間差(TDOA)算法中，若時(shí)鐘漂移為20ppm，則每______米需進(jìn)行一次時(shí)鐘同步。答案：5029.在滑雪運(yùn)動風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)中，雷諾數(shù)Re通常取1.0×10^5為參考，其計(jì)算公式為Re=ρvL/μ，其中特征長度L一般選運(yùn)動員______高度。答案：有效迎風(fēng)面積當(dāng)量30.智能網(wǎng)球拍利用壓電纖維測量球拍面振動，其第一階固有頻率約為______Hz。答案：18031.基于足底壓力鞋墊的步態(tài)對稱性指數(shù)SI計(jì)算公式為SI=|______?______|/0.5×(______+______)。答案：左側(cè)沖量；右側(cè)沖量；左側(cè)沖量；右側(cè)沖量32.在游泳轉(zhuǎn)身檢測中，利用陀螺儀角速度積分估算轉(zhuǎn)角時(shí)，需采用______濾波器抑制漂移。答案：Madgwick33.智能運(yùn)動繃帶中嵌入的柔性拉伸傳感器采用______結(jié)構(gòu)可將靈敏度提高至GF>200。答案：蛇形互鎖微裂紋34.利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行馬拉松終點(diǎn)排序時(shí)，采用______變換可校正透視造成的號碼布變形。答案：逆透視(IPM)35.在高原訓(xùn)練模擬艙中，為維持氧分壓與海拔3500m等效，艙內(nèi)氣壓應(yīng)控制在______kPa左右。答案：70五、簡答題（每題8分，共40分）36.簡述基于毫米波雷達(dá)的排球扣球速度測量系統(tǒng)組成及誤差來源。答案：系統(tǒng)由77GHzFMCW雷達(dá)、天線陣列、高速采集卡、DSP、同步攝像頭、時(shí)統(tǒng)模塊組成。誤差來源：1.球體表面縫線引起散射中心偏移；2.扣球瞬間手腕快速翻轉(zhuǎn)導(dǎo)致微多普勒展寬；3.雷達(dá)與球網(wǎng)支架多徑；4.球體變形引起雷達(dá)截面積(RCS)波動；5.溫度漂移導(dǎo)致FMCW線性度下降；6.時(shí)鐘同步誤差引起距離走動?？赏ㄟ^多徑抑制算法、RCS標(biāo)定、溫度補(bǔ)償、視覺融合予以降低。37.說明利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行滑雪運(yùn)動員3D姿態(tài)估計(jì)時(shí)，如何解決“桿狀器材遮擋”問題。答案：采用雙分支網(wǎng)絡(luò)：一分支輸入RGB圖像，另一分支輸入語義分割圖(將雪杖、雪板像素屏蔽為特殊類別)。在特征融合階段引入“遮擋注意力門控”模塊，對可能被遮擋關(guān)節(jié)賦予低置信權(quán)重；訓(xùn)練時(shí)使用合成遮擋增強(qiáng)，隨機(jī)擦除雪杖區(qū)域；后處理采用時(shí)序平滑濾波(TCN)結(jié)合雪板運(yùn)動學(xué)約束，強(qiáng)制肘—腕—杖尖共線，若檢測置信度低于閾值則利用前一幀外推并給出不確定性估計(jì)，最終降低關(guān)節(jié)位置誤差19.7%。38.闡述智能足球訓(xùn)練墻“主動回球”控制算法流程。答案：1.高速相機(jī)以240fps采集踢球動作，YOLOv7檢測球體并預(yù)測軌跡；2.卡爾曼濾波估計(jì)落點(diǎn)與速度；3.根據(jù)訓(xùn)練模式(地滾、半高、高空)選擇回球目標(biāo)區(qū)域；4.電機(jī)驅(qū)動墻板繞水平軸旋轉(zhuǎn)，PID控制回彈面角度θ，使得入射角與反射角滿足能量守恒模型Ereturn=kEshot+ΔE，其中ΔE由無刷電機(jī)補(bǔ)充；5.墻板表面陣列式壓力傳感器實(shí)時(shí)測量球體接觸位置，若偏差>10cm則觸發(fā)MPC重規(guī)劃；6.通過UWB將實(shí)際回球落點(diǎn)反饋給服務(wù)器，在線強(qiáng)化學(xué)習(xí)更新k與PID參數(shù)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化回球。39.說明可穿戴NIRS監(jiān)測賽艇運(yùn)動員“個(gè)體乳酸閾”的無創(chuàng)實(shí)現(xiàn)方案。答案：1.選取肱橈肌、股外側(cè)肌兩處，貼附雙波長(760/850nm)NIRS貼片；2.以25Hz采集含氧/脫氧血紅蛋白濃度變化△HbO2、△HHb；3.同步采集功率槳鎖力矩與500m分段時(shí)間；4.逐級遞增負(fù)荷，每級3min，計(jì)算肌氧下降斜率(SmO2slope)；5.當(dāng)SmO2slope突變點(diǎn)與血乳酸拐點(diǎn)(4mmol/L)對應(yīng)時(shí)，建立個(gè)人回歸模型；6.采用移動窗多項(xiàng)式擬合實(shí)時(shí)檢測拐點(diǎn)，當(dāng)連續(xù)30s偏離>1.5標(biāo)準(zhǔn)差即觸發(fā)閾限報(bào)警；7.通過LoRa將數(shù)據(jù)發(fā)送至教練平板，實(shí)現(xiàn)無創(chuàng)乳酸閾估計(jì)，誤差<0.2mmol/L。40.解釋基于數(shù)字孿生的智能體育館“能耗—舒適度”多目標(biāo)優(yōu)化策略。答案：構(gòu)建場館BIM+IoT孿生體，傳感器層包含CO2、溫濕度、光照、人流、空調(diào)功率；目標(biāo)函數(shù)：min(能耗)、max(PMV熱舒適)、max(照度均勻度)；約束：PMV∈[?0.5,0.5]，照度≥500lx，CO2≤800ppm；采用NSGA-II算法，決策變量為空調(diào)送風(fēng)溫度、新風(fēng)比、LED調(diào)光等級、天窗開度；仿真層利用Modelica建立HVAC熱動力學(xué)模型，每5min滾動優(yōu)化一次；輸出Pareto前沿供運(yùn)營方選擇，實(shí)際測試節(jié)能18.6%，投訴率下降42%。六、計(jì)算題（每題10分，共30分）41.某智能跑鞋中底嵌入碳纖維板，其彈性模量E=200GPa，截面慣性矩I=1.2×10^?7m^4，板長L=0.24m，運(yùn)動員質(zhì)量65kg，落地瞬間垂直沖擊峰值2.5倍體重，估算板中心最大撓度δ，并判斷是否超過8mm安全閾值。答案：將沖擊簡化為中部集中力F=2.5×65×9.81=1594N；簡支梁中心撓度δ=FL^3/(48EI)=1594×0.24^3/(48×200×10^9×1.2×10^?7)=3.84×10^?3m=3.84mm<8mm，安全。42.在高原耐力訓(xùn)練中，利用可穿戴血氧儀測得運(yùn)動員靜息SpO2=92%，若目標(biāo)維持動脈血氧飽和度≥88%，已知氧解離曲線上P50=26.6mmHg，Hill系數(shù)n=2.7，估算允許的最大等效海拔h(米)。答案：由Hill方程SpO2=1/(1+(P50/P)^n)，代入SpO2=0.88，得P=30.2mmHg；大氣壓隨海拔變化Pb=760exp(?h/7990)，氧分壓PO2=0.209×(Pb?47)?4，令PO2=30.2，解得h≈3950m。43.某智能籃球館采用UWB定位，系統(tǒng)時(shí)鐘分辨率為1ns，若要求水平定位誤差≤15cm，求最小需部署的錨點(diǎn)數(shù)量，并給出幾何精度因子GDOP上限。答案：時(shí)間誤差σt=1ns→距離誤差σd=cσt=0.3m；水平誤差σh=σd×GDOP；令σh≤0.15m，則GDOP≤0.5；理論上3個(gè)錨點(diǎn)可解，但GDOP易發(fā)散；采用4錨點(diǎn)正方形布局(邊長30m)，中心區(qū)域GDOP≈0.45，滿足要求，故最小4個(gè)。七、綜合設(shè)計(jì)題（25分）44.設(shè)計(jì)一套“AI+5G”智能馬拉松賽事系統(tǒng)，要求實(shí)現(xiàn)：(1)全程無號碼布識別作弊檢測；(2)實(shí)時(shí)配速與心率異常預(yù)警；(3)賽道沿線能耗最優(yōu)的無人機(jī)補(bǔ)給；(4)賽后個(gè)性化恢復(fù)報(bào)告自動生成。請給出系統(tǒng)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、數(shù)據(jù)流程、創(chuàng)新點(diǎn)。答案：系統(tǒng)架構(gòu)：感知層：高清AI攝像頭(4K60fps)+邊緣GPU、運(yùn)動員腕式NB-IoT心率模塊、鞋墊NB-IoT步頻模塊、無人機(jī)機(jī)載UWB+視覺融合、環(huán)境氣象站；網(wǎng)絡(luò)層：5GSA切片+NB-IoT雙鏈路，端到端時(shí)延<20ms；平臺層：邊緣節(jié)點(diǎn)部署YOLOv8+ReID算法，中心云采用Flink流處理；應(yīng)用層：作弊檢測、配速預(yù)警、無人機(jī)調(diào)度、恢復(fù)報(bào)告小程序。關(guān)鍵技術(shù)：1.無號碼布ReID：采用人體關(guān)鍵點(diǎn)+衣著顏色+步態(tài)周期GaitSet，mAP=96.4%；2.心率異常：LSTM+PersonalizedZ-score，若偏離>2σ且持續(xù)30s觸發(fā)5G消息；