一种应用于军事训练的智能训练方法及系统技术方案

本发明专利技术提供的一种应用于军事训练的智能训练方法及系统，涉及军事训练领域；其方法包括：根据军事训练科目构建各训练场景，并根据各训练场景的训练指标设置模拟训练导控类软件；根据各训练场景的训练指标和评价标准，建立综合评价模型；对任一训练人员，获取其在多个训练场景下的训练数据；根据所述训练数据，采用所述综合评价模型生成训练报告并上传至监管中心，以便所述监管中心依据所述训练报告分析对应训练人员的训练特征，调整训练计划；本发明专利技术通过建立综合评价模型实现对每个训练人员训练的实时监督、综合评价和训练计划的更新调整。新调整。新调整。

【技术实现步骤摘要】
一种应用于军事训练的智能训练方法及系统


[0001]本专利技术涉及军事训练
，具体涉及一种应用于军事训练的智能训练方法及系统。

技术介绍

[0002]军事训练随着信息技术的现代化发展，也开始向智能信息化方向转变。例如，为增强军人体质、提升身体耐力水平，以及增强团队意识的军事体能训练，也开始向数字智能方向发展。现有技术中，物联传感设备、穿戴式设备、虚拟现实设备逐步应用在军事训练中，一方面用于通过准确感知训练人员在环境中姿态和动作的变化评估训练的完成度，以便监管中心根据评估数据进行训练计划的制定；另一方面，用于模拟仿真真实战争场景，进行仿真训练。
[0003]例如，专利申请CN115937894A公开的基于人体姿态识别的军事训练方法，包括：方法包括以下步骤：识别、记录参训人员信息；利用视频采集设备对训练科目进行区域覆盖，通过人体姿态识别及跨镜追踪ReID对参训人员训练进行全方位监视与跟踪，无感获得训练过程数据；通过视觉AI算法将人体模型抽象为多个关节节点，通过跟踪分析各关节节点的动态变化，精准识别出参训人员的动作姿态、轨迹和时间信息，依据训练标准分析出完成质量，帮助下一步建立针对性训练计划、提升训练质量。又例如，专利申请CN115937894A公开的基于人体姿态识别的军事训练方法，将虚拟军事目标与真实场景融合显示以及实时交互，解决军事训练模拟领域的仿真度问题。
[0004]当前军事训练，包括独立体能训练和仿真训练，主要是针对团体训练人员，考核团队能力，无法对每个训练人员进行精准的独立评估；若要进行独立评估，需要耗费大量的人力投入，并且周期长，不利于军事训练效率的提升。

技术实现思路

[0005]本专利技术目的在于提供一种应用于军事训练的智能训练方法及系统，不仅能对每个训练人员独立进行监管，且能为每个训练人员制定匹配的训练计划，有效提升军事训练效率。
[0006]为达成上述目的，本专利技术提出如下技术方案：
[0007]第一方面，公开一种应用于军事训练的智能训练方法，包括：
[0008]根据军事训练科目构建各训练场景，并根据各训练场景的训练指标设置模拟训练导控类软件；
[0009]根据各训练场景的训练指标和评价标准，建立综合评价模型；
[0010]对任一训练人员，获取其在多个训练场景下的训练数据；
[0011]根据所述训练数据，采用所述综合评价模型生成训练报告并上传至监管中心，以便所述监管中心依据所述训练报告分析对应训练人员的训练特征，调整训练计划。
[0012]进一步的，还包括：对任一训练人员，根据其在多个训练场景下的训练数据训练基
于强化学习的训练预测模型；
[0013]采用所述训练预测模型对调整后的所述训练计划进行训练预测，获得训练预测数据；
[0014]根据训练预测数据，采用所述综合评价模型生成训练预测报告，进而依据所述训练预测报告调整所述训练计划。
[0015]进一步的，还包括：按设定时间周期，获取训练人员的体检报告；
[0016]根据所述体检报告，判断所述训练人员在获取所述体检报告时间下执行的所述训练计划与所述训练人员的身体状态是否匹配，并当所述训练人员的身体状态不匹配所述训练计划时，调整所述训练计划。
[0017]进一步的，所述建立综合评价模型的具体过程包括：
[0018]对任一训练场景，根据其训练指标和评价标准计算训练人员在该训练场景下的训练得分；其中，所述训练得分由各训练指标在所述评价标准下的评价得分与各训练指标在所述评价标准下的第一权重的乘积和得到；
[0019]获取各训练场景进行综合评价时的第二权重，计算各训练场景的训练得分与对应的第二权重的乘积和，获得所述训练人员训练的综合评价得分。
[0020]进一步的，还包括：
[0021]对各训练人员建立训练数据表，所述训练数据表包括训练人员的人员ID、若干训练计划ID及内容、各训练计划对应的训练时间和各训练计划对应的训练报告ID及内容；其中，所述训练报告的内容包括执行对应训练计划的综合评价得分、各训练场景的训练时间和训练得分；
[0022]识别训练人员的人员ID，根据所述人员ID调用对应的训练数据表及所述训练数据表中当前可执行的所述训练计划；
[0023]根据当前可执行的所述训练计划对所述训练人员进行训练。
[0024]第二方面，公开一种应用于军事训练的智能训练系统，包括：
[0025]构建设置模块，用于根据军事训练科目构建各训练场景，并根据各训练场景的训练指标设置模拟训练导控类软件；
[0026]建立模块，用于根据各训练场景的训练指标和评价标准，建立综合评价模型；
[0027]获取模块，用于对任一训练人员，获取其在多个训练场景下的训练数据；
[0028]第一生成模块，用于根据所述训练数据，采用所述综合评价模型生成训练报告并上传至监管中心，以便所述监管中心依据所述训练报告分析对应训练人员的训练特征，调整训练计划。
[0029]进一步的，还包括：
[0030]模型训练模块，用于对任一训练人员，根据其在多个训练场景下的训练数据训练基于强化学习的训练预测模型；
[0031]预测模块，用于采用所述训练预测模型对调整后的所述训练计划进行训练预测，获得训练预测数据；
[0032]第二生成模块，用于根据训练预测数据，采用所述综合评价模型生成训练预测报告，进而依据所述训练预测报告调整所述训练计划。
[0033]进一步的，所述建立模块建立综合评价模型的执行单元，包括：
[0034]第一计算单元，用于对任一训练场景，根据其训练指标和评价标准计算训练人员在该训练场景下的训练得分；其中，所述训练得分由各训练指标在所述评价标准下的评价得分与各训练指标在所述评价标准下的第一权重的乘积和得到；
[0035]获取单元，用于获取各训练场景进行综合评价时的第二权重；
[0036]第二计算单元，用于计算各训练场景的训练得分与对应的第二权重的乘积和，获得所述训练人员训练的综合评价得分。
[0037]第三方面，公开一种电子设备，包括至少一个处理器，所述处理器和存储器耦合，所述存储器存储有在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如上述的应用于军事训练的智能训练方法的步骤。
[0038]第四方面，公开一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，其特征在于，所述程序或指令被处理器执行时实现如上述的应用于军事训练的智能训练方法的步骤。
[0039]由以上技术方案可知，本专利技术的技术方案获得了如下有益效果：
[0040]本专利技术公开的应用于军事训练的智能训练方法及系统，其方法包括：根据军事训练科目构建各训练场景，并根据各训练场景的训练指标设置模拟训练导控类软件；根据各训练场景的训练指标和评价标准，建立综合评价模型；对任一训练人员，获取其在多个训练场景下的训练数据；根据所述训练数据，采用所述综合评价模型生成训练报告本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应用于军事训练的智能训练方法，其特征在于，包括：根据军事训练科目构建各训练场景，并根据各训练场景的训练指标设置模拟训练导控类软件；根据各训练场景的训练指标和评价标准，建立综合评价模型；对任一训练人员，获取其在多个训练场景下的训练数据；根据所述训练数据，采用所述综合评价模型生成训练报告并上传至监管中心，以便所述监管中心依据所述训练报告分析对应训练人员的训练特征，调整训练计划。2.根据权利要求1所述的应用于军事训练的智能训练方法，其特征在于，还包括：对任一训练人员，根据其在多个训练场景下的训练数据训练基于强化学习的训练预测模型；采用所述训练预测模型对调整后的所述训练计划进行训练预测，获得训练预测数据；根据训练预测数据，采用所述综合评价模型生成训练预测报告，进而依据所述训练预测报告调整所述训练计划。3.根据权利要求1所述的应用于军事训练的智能训练方法，其特征在于，还包括：按设定时间周期，获取训练人员的体检报告；根据所述体检报告，判断所述训练人员在获取所述体检报告时间下执行的所述训练计划与所述训练人员的身体状态是否匹配，并当所述训练人员的身体状态不匹配所述训练计划时，调整所述训练计划。4.根据权利要求1所述的应用于军事训练的智能训练方法，其特征在于，所述建立综合评价模型的具体过程包括：对任一训练场景，根据其训练指标和评价标准计算训练人员在该训练场景下的训练得分；其中，所述训练得分由各训练指标在所述评价标准下的评价得分与各训练指标在所述评价标准下的第一权重的乘积和得到；获取各训练场景进行综合评价时的第二权重，计算各训练场景的训练得分与对应的第二权重的乘积和，获得所述训练人员训练的综合评价得分。5.根据权利要求4所述的应用于军事训练的智能训练方法，其特征在于，还包括：对各训练人员建立训练数据表，所述训练数据表包括训练人员的人员ID、若干训练计划ID及内容、各训练计划对应的训练时间和各训练计划对应的训练报告ID及内容；其中，所述训练报告的内容包括执行对应训练计划的综合评价得分、各训练场景的训练时间和训练得分；识别训练人员的人员ID，根据所述人员ID调用对应的训练数据表及所...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐晗，沈月，姬炜，高德俊，张金明，
申请(专利权)人：西安速度时空大数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：