Обзор предметной области и проектирование информационной системы мониторинга спортивной активности

DOI:

Современные носимые устройства (часы, нагрудные ремни, велосипедные датчики) и облачные спортивные платформы (Garmin, Polar, Suunto, COROS и т.д.) дают большой объём временных рядов: пульс (HR), GPS-треки, мощность, каденс, акселерометрные сигналы, сон, HRV и др. На их основе возможно автоматизировать    дневник    тренировок, оценивать тренировочную нагрузку (TRIMP, sRPE), отслеживать восстановление (HRV (вариабельность частоты пульса), сон, bodybattery)    и    прогнозировать    параметры производительности (VO₂max, персональные тренировочные зоны, ожидаемые финишные времена на 5, 10, 21.1 и 42.2 км).

В последние годы появились работы по предсказанию VO₂max и времени на дистанциях на основе данных носимых устройств и ML-моделей, а также исследования по использованию HRV для оценки восстановления. Эти исследования дают научную основу для разработки системы, объединяющей дневник, ML-аналитику и кооперацию тренер-спортсмен.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Введем следующие определения предметной области программно-аппаратного комплекса:

• •    Дистанция – расстояние между стартом (началом тренировки) и финишем (концом тренировки).

• •    Продолжительность – время от старта (начала тренировки) до финиша (конца тренировки).

• •   Темп –  количество времени на 1 км

дистанции.

• •   Каденс – частота повторений в минуту в

разных видах спорта (бег – шаги, велоспорт – число оборотов педалей, плавание – число гребков).

• •    Пульсовые зоны – диапазоны частоты сердечных сокращений (ЧСС), используемые для планирования тренировок. Обычно делятся на 5–7 зон: от лёгкой (аэробной) работы до максимальной (анаэробной нагрузки) [1].

• •    Аэробный порог – уровень физической нагрузки, при котором в крови начинает расти уровень лактата, но все еще поддерживается баланс между его образованием и расщеплением [2].

• •    Анаэробный порог (ПАНО) – самый высокий уровень интенсивности, при котором спортсмен может работать длительное время без значительного накопления лактата и усталости в мышцах [2].

• •    VO₂max – максимальное потребление кислорода организмом при нагрузке. Ключевой показатель выносливости, часто используется     для     прогнозирования

результатов в беге и циклических видах [3].

• •    HRV (Heart Rate Variability) – вариабельность сердечного ритма, индикатор восстановления организма [4].

• •    Системы оценивания нагрузки:

• •    TRIMP (Training Impulse) – количественная оценка      нагрузки,      объединяющая

интенсивность                      (ЧСС)

и длительность тренировки в единую метрику [5].

• •    sRPE (Session Rating of Perceived Exertion) – субъективная оценка нагрузки спортсменом по шкале Борга от 0 до 10, как дополнение к TRIMP [6].

• •    iTRIMP – индивидуализированный TRIMP, с учётом лактата [7].

• •    HRSS (Heart Rate Stress   Score)   –

количественная      оценка      нагрузки, нормализованный TRIMP.

• •    TSS (Training Stress Score) – используется в велосипедном и триатлонном тренировочном анализе, основан на мощности и времени для оценки нагрузки.

Описание предметной области

В состав системы входят спортсмены и тренеры. Взаимодействующие системы: системы носимых устройств.

Функциональные подсистемы:

• •   подсистема загрузки данных;

• •   подсистема спортсмена;

• •   подсистема тренера;

• •   подсистема учёта тренировочных сессий;

• •    подсистема планирования тренировочной нагрузки;

• •    подсистема обработки дополнительной информации по тренировочным сессиям.

Значения, отслеживаемые на каждый момент времени показателей системы

• •    список тренировочных сессий;

• •   список  спортсменов, находящихся под

руководством тренера;

• •   список  запланированной тренировочной

нагрузки.

Стейкхолдеры:

• •   владелец;

• •   спортсмены;

• •   тренеры.

Таблица 1. С вязи между подсистемами .

Table 1. C onnections between subsystems .

Система-отправитель	Связь	Система-получатель
Подсистема спортсмена	Передача данных тренировочной сессии	Подсистема загрузки данных
Подсистема спортсмена	Коммуникация	Подсистема тренера
Подсистема тренера	Создание тренировочного плана	Подсистема       планирования тренировочной нагрузки
Подсистема       планирования тренировочной нагрузки	Получение тренировочного плана	Подсистема спортсмена
Подсистема спортсмена	Ввод субъективных данных	Подсистема          обработки дополнительной информации
Подсистема          обработки дополнительной информации	Анализ данных спортсмена	Подсистема тренера
Подсистема спортсмена	Передача данных о тренировках	Подсистема учёта тренировочных сессий
Подсистема учёта тренировочных сессий	Передача    информации     о результатах тренировок	Подсистема       планирования тренировочной нагрузки
Подсистема учёта тренировочных сессий	Обновление статистики	Подсистема спортсмена

ОБЗОР И АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ РЕШЕНИЙ

Рассмотрим существующие программные решения, предназначенные для мониторинга спортивной активности.

Training Peaks

Специализированная облачная платформа для планирования, мониторинга и анализа тренировочного процесса спортсменов. Система используется спортсменами и тренерами для ведения тренировочного дневника, загрузки данных с фитнес-устройств и датчиков, контроля динамики физической подготовки и оценки тренировочных нагрузок.

На Рисунках 1, 2 изображены экраны тренировочной активности и календарь тренировок соответственно.

Рисунок 1. Тренировочная активность в T RAINING P EAKS .

Figure 1. Training activity in TrainingPeaks.

Платформа предоставляет инструменты для составления персональных тренировочных планов, отслеживания выполнения заданий, анализа ключевых тренировочных метрик (частота сердечных сокращений, мощность, скорость, пульсовые зоны и др.), а также прогнозирования спортивной формы. TrainingPeaks поддерживает взаимодействие

«спортсмен — тренер», обеспечивая удобный обмен данными, обратную связь и корректировку плана на основе прогресса спортсмена.

Наиболее часто используется в циклических видах спорта (триатлон, бег, велоспорт), но применима и для силовых/общих тренировочных программ.

Рисунок 2. Календарь тренировок в T RAINING P EAKS .

Figure 2. Training calendar in TrainingPeaks.

Strava

Социальная спортивная платформа для записи, анализа и обмена тренировочной активностью.

Сервис используется спортсменами для

На Рисунке 3 представлена главная страница отслеживания своих тренировок (бег, велосипед, решения.

плавание и др.), загрузки данных с носимых устройств и GPS-трекеров, анализа маршрутных и физиологических показателей, а также для мотивации через социальное взаимодействие [8].

Рисунок 3. Главная страница S TRAVA .

Figure 3. Strava Home Page.

Платформа позволяет фиксировать дистанцию, темп, скорость, набор высоты, частоту сердечных сокращений, мощность и другие тренировочные параметры. Одной из ключевых особенностей Strava является социальная составляющая: спортсмены могут подписываться на других пользователей, оставлять комментарии, участвовать в челленджах и соревноваться на специальных сегментах маршрутов.

На Рисунке 4 показана страница тренировочной сессии.

Рисунок 4. Страница тренировочной сессии в S TRAVA .

Figure 4. Strava Training Session page.

Polar Flow/Polar Coach

Polar Flow - пользовательское приложение и веб-сервис, которые позволяют спортсмену отслеживать тренировки, активность, частоту сердечных сокращений, зоны нагрузки, восстановление, качество сна и другие физиологические показатели. Платформа синхронизируется с носимыми устройствами Polar (часы, датчики) и предоставляет детализированную аналитическую информацию о тренировочных сессиях и прогрессе [9].

На основном экране расположен тренировочный дневник за месяц с краткой сводкой, отображённый на Рисунке 5.

Рисунок 5. Дневник за месяц с краткой сводкой в P OLAR F LOW .

Figure 5. Monthly diary with a brief summary in Polar Flow.

Polar Coach - профессиональная надстройка       нагрузку в зависимости от результатов и системы для тренеров. Она позволяет составлять       восстановления.

индивидуальные    тренировочные    планы,

Экран планировщика сезона представлен на дистанционно контролировать выполнение

Рисунке 6.

программ, анализировать данные спортсменов, отслеживать их состояние и корректировать

Рисунок 6. Планировщик сезона в P OLAR C OACH .

Figure 6. The Season Planner at Polar Coach.

Garmin Connect

Цифровая платформа компании Garmin для регистрации, анализа и хранения данных о тренировках, физической активности и здоровье спортсмена. Сервис используется в связке с носимыми устройствами Garmin (спортивные часы, велокомпьютеры, датчики), автоматически собирающими данные о тренировках, частоте сердечных сокращений, мощности, ритме, маршрутах, пульсовых зонах, сне, уровне стресса и других показателях.

Платформа предоставляет расширенную аналитику: графики нагрузки, динамику показателей, адаптивные тренировочные рекомендации, функции восстановления и мониторинга состояния организма. Garmin Connect позволяет строить тренировочные планы, отслеживать прогресс [10].

Экран тренировочного календарь представлен на Рисунке 7.

Рисунок 7. Календарь в G ARMIN C ONNECT .

Figure 7. Calendar in GarminConnect.

Suunto

Suunto - цифровая платформа для спортсменов, предназначенная для записи, хранения и анализа тренировочных     данных.

Приложение

синхронизируется с часами Suunto, фиксирует параметры активности (пульс, мощность, маршрут, темп, восстановление, сон) и предоставляет     отчёты     и     графики для отслеживания прогресса.

Календарь тренировок продемонстрирован на Рисунке 8.

Октябрь

О упражнений

Рисунок 8. Календарь в S UUNTO .

Figure 8. Suunto Calendar.

Coros Training Hub

Облачная платформа компании COROS для углублённого анализа тренировочного процесса и мониторинга физической подготовки спортсменов.     Система     автоматически синхронизируется с носимыми устройствами COROS, собирая данные о тренировочных нагрузках, пульсе, мощности,       темпе,       VO₂max-оценке, восстановлении, сне и других метриках производительности.

Платформа предоставляет расширенные аналитические инструменты: графики динамики нагрузки, анализ периодизации, оценку текущего состояния спортсмена и прогноз готовности. Coros Training Hub сочетает тренировочный дневник, систему рекомендаций и инструменты визуализации                        данных, что помогает планировать тренировочные циклы и отслеживать прогресс.

На Рисунке 9 показан тренировочный календарь.

Рисунок 9. Календарь в C OROS T RAINING H UB . Figure 9. Coros Training Hub Calendar.

В таблице 2 приведено сравнение существующих программных решений.

Таблица 2. Сравнительная таблица аналогов.

Table 2. Comparative table of analogues.

Параметр	Разрабатываемое решение	TrainingPeaks	Strava	Polar Flow /Polar Coach	Garmin Connect	Suunto	Coros Training Hub
Загрузка данных через API	+ (через API устройств, либо.       fit- файлы вручную)	+	+	+ (Только данного бренда)	+ (Только данного бренда)	+ (Только данного бренда)	+ (Только данного бренда)
Работа с тренером	+	±            (без коммуникации)	-	+	-	-	+
Работа          с носимыми устройствами различных брендов	+	+	+	-	-	-	-
Анализ тренировочных сессий	+	+	+	+	+	+	+
Веб-приложение	+	+	+	+	+	-	+
Поддержка     в России	+	± (ограничено)	± (ограничено)	+	+	+	+
Платные услуги	-	+	+	+	+	+	-

Итоги сравнительного анализа

ПРОГРАММНЫХ РЕШЕНИЙ

Проведённый анализ существующих платформ для планирования и анализа тренировок (TrainingPeaks, Strava, Polar Flow/Polar Coach, Garmin Connect, Suunto, Coros Training Hub) показал, что каждое решение ориентировано на свою экосистему и категорию пользователей.

Все системы предоставляют базовые возможности для регистрации тренировок, визуализации показателей и работы с носимыми устройствами. TrainingPeaks и Strava отличаются более гибкой интеграцией с различными устройствами и сервисами, в то время как Polar, Garmin, Suunto и Coros работают преимущественно в рамках собственных экосистем.

По функционалу взаимодействия «тренер — спортсмен» наиболее развиты TrainingPeaks и Coros Training Hub и Polar Flow/Polar Coach, тогда как Strava делает главный акцент на социальные функции и мотивацию пользователей.

В целом, существующие решения поддерживают некоторый функционал от желаемого.

Это подтверждает целесообразность разработки собственного решения.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Аналитическая часть

Рассмотрим основные диаграммы и нотации, показывающие реализуемый процесс в разных интерпретациях, такие как IDEF0 из IDEF-нотации и Sequence-диаграмма из UML нотации.

1. Диаграмма IDEF0 применяется для функционального моделирования, позволяя описать основные действия системы и потоки информации между ними. Она служит средством визуализации процессов и взаимодействия компонентов, что облегчает анализ и проектирование системы [11].

Основной бизнес-процесс – анализ тренировочной нагрузки. Это и будет являться основным объектом контекстной диаграммы. Контекстная диаграмма приведена на рисунке 10.

Входными данными являются «Тренировочные сессии в формате tcx, gpx, fit». Выходными данными являются «Проанализированные данные» и «Тренировочный план».

Управляющими воздействиями являются «Разрешение на работу с персональными данными» как необходимый инструмент для работы с данными, относящимся к пользователю, «Данные для обучения» необходимые для подготовки моделей машинного обучения и «Антропометрические данные» как статичные данные на протяжении тренировочной сессии для оценки параметров подготовленности. Механизмами являются «Спортсмен», «Тренер» и «Модели машинного обучения».

Антропометрические данные спортсмена

Данные для обучения

Разрешение на работу с персональными данными

Тренировочные сессии в формате lex, gpx. fit___

Модели обучения

Тренировочный план

Рисунок 10. Контекстная диаграмма бизнес-ПРОЦЕССА.

Figure 10. Business Process context diagram.

Произведем декомпозицию контекстной диаграммы. Она будет включать в себя четыре блока, изображенных на Рисунке 11:

• •    обработка загруженных тренировочных сессий;

• •    субъективное оценивание тренировочных сессий;

• •    прогнозирование подготовленности;

  параметров

  
  

• •    обработка информации о тренировочных

  нагрузках.

  

  Рисунок 11. Декомпозиция бизнес-ПРОЦЕССА.

  Figure 11. Decomposition of the business process.

  
  

Также произведем декомпозицию блока        • загрузка тренировочных сессий;

контекстной диаграммы «01». Он будет включать в себя 3 блока, изображенных на рисунке 12:           • конвертация файлов тренировочных сессий;

• •    сохранение данных на сервере.

  

  Рисунок 12. Декомпозиция блока «Обработка загруженных тренировочных сессий».

  Figure 12. Decomposition of the "Processing downloaded training sessions" block.

  
  

Диаграмма последовательности служит для отображения взаимодействия между объектами системы в определённой временной последовательности.

Она показывает, какие операции в каком порядке,

что помогает выполняются и понять логику

Рисунок 13. Диаграмма последовательности основного процесса.

Figure 13. Sequence diagram of the main process.

обмена сообщениями между элементами системы [12].

Сценарий основного процесса системы представлен на Рисунке 13.

Диаграмма вариантов использования является одним из ключевых инструментов при проектировании системы, так как она помогает наглядно показать, какие функции выполняет система и как с ней взаимодействуют пользователи. Такая диаграмма отображает основные роли (акторов) и их действия, а также помогает определить, какие возможности предоставляет система каждому типу пользователя [13].

В проектируемой системе по отслеживанию физической активности можно выделить следующие основные актеры:

Тренер – пользователь системы, который отвечает за управление тренировочным процессом спортсменов. Он может создавать и редактировать запланированные тренировочные сессии, отслеживать показатели активности, просматривать статистику и оценивать состояние спортсменов. Также тренер имеет возможность коммуникацию со спортсменами. Use-case тренера приведён на рисунке 14.

Рисунок 14. Диаграмма вариантов использования для тренера.

Figure 14. A diagram of use cases for the trainer.

Спортсмен – пользователь, который использует       о выполнении, отмечать самочувствие и систему для получения индивидуальных тренировочных заданий и обратной связи от тренера. Он может просматривать свои тренировки, вносить данные отслеживать свои параметры, а также планировать тренировочную нагрузку без участия тренера. Use-case спортсмена представлен на Рисунке 15.

Рисунок 15. Диаграмма вариантов использования для спортсмена.

Figure 15. A diagram of use cases for an athlete.

Диаграммы базы данных (Database Diagrams) –       Они используются для отображения сущностей, это графические модели, которые обеспечивают       атрибутов и связей между ними.

разработчика концептуальной схемой базы

Визуализация этих данных помогает лучше данных в форме одной или нескольких моделей.

понять требование к системе, определить её функциональность и структуру хранения информации. Проектирование данной диаграммы позволяет заранее избавиться от логических ошибок и несоответствий.

На Рисунке 16 представлена логическая схема данных.

Рисунок 16. Диаграмма базы данных.

Figure 16. Database Diagram.

Требования к программно-АППАРАТНОМУ

КОМПЛЕКСУ

Назначение         программно-аппаратного комплекса (ПАК) – программное решение предназначено для сбора, хранения, обработки и визуализации завершённых и запланированных тренировочных                       сессий.

Есть интеграция популярных поставщиков данных (Garmin, Polar, Suunto, COROS). Данный ПАК:

• •    централизует и визуализирует тренировки (треки, отсечки, заметки по видам спорта, возможность наложения трека на карту для спортивного ориентирования);

Задачи по реализации программно-аппаратного комплекса:

• 1.    Проанализировать рынок конкурентов;

• 2.    Изучить основные потоки информации;

• 3.    Исследовать данные на актуальность;

• 4.    Исключить возможность дублирования данных;

• 5.    Включить возможность поиска информации;

• 6.    Установить функционал работы приложения в зависимости для роли;

• 7.    Сформировать выборку данных для формирования обучающего датасета;

• 8.    Реализовать модель машинного обучения на основе полученного датасета;

• 9.    Проработать систему аутентификации;

• 10.    Исследовать надежность системы, с учетом бесперебойной работы;

• 11.    Реализовать социальную сеть для возможности делиться с другими пользователями своими тренировочными активностями;

• 12.    Протестировать систему.

вычисляет и визуализирует ключевые метрики нагрузки и восстановления;

на основе исторических данных прогнозирует VO₂max, персональные тренировочные зоны и ориентировочные рекорды/времена на стандартных дистанциях (5k, 10k, half, marathon) с оценкой погрешности;

реализует интерфейс взаимодействия тренер-спортсмен (просмотр тренировок, состояние восстановления, публикация плана тренировок);

предоставляет измеряемую научную ценность: сравнение нескольких моделей ML, оценка влияния разных входных признаков и статистическая валидация результатов.

Состав программно-аппаратного комплекса:

• •   сервер (средство хранения и обработки);

• •   рабочие станции пользователей (компьютеры,

смартфоны).

• •    Требования к программно-аппаратному комплексу:

• •    объём и характеристики:  поддерживать

постоянное хранение данных, приём данных с внешних источников каждую минуту;

• •    надежность: требуется безотказная работа комплекса в течение 99,9% времени в год, обеспечивать «горячее» резервирование аппаратуры;

• •    производительность:  Отклик интерфейса

  пользователя – не более 3 секунд, поддержка обработки не менее 1000 событий в минуту;

• •    масштабируемость:           Возможность

наращивания числа узлов ввода-вывода без остановки комплекса;

• •    защищенность:     обеспечить     защиту

информации от несанкционированного доступа, механизмы резервного копирования, настройку архитектуры с учётом стандартов информационной безопасности;

• •    разработка документации:    разработка

полного комплекта проектных документов (диаграммы, спецификации, мануалы).

Разрабатываемое программное обеспечение будет реализовано в виде клиент-серверного веб-приложения. Архитектура взаимодействия с сервером – RESTful для статических запросов и WebSocket для запросов в реальном времени.

Анализ предметной области показал, что решения делятся на 2 группы: работающие внутри своей экосистемы и объединяющие устройства из различных экосистем. Для решений первой группы явным недостатком является наличие у тренера различных аккаунтов к каждой информационной системе. Решения второй группы являются более точным к тому результату,     который     требуется     от разрабатываемой информационной системы, однако данные решения являются полностью или частично платными, а также на текущий момент недоступными в Российской Федерации.

Декомпозиция диаграммы бизнес-процесса показывает основные этапы функционирования информационной системы, а Use-Case диаграмма и диаграмма последовательностей позволяют раскрыть данный процесс с различных сторон. Диаграмма базы данных обеспечивает целостность и непротиворечивость данных. Выбранный набор диаграмм обеспечивает достаточное описание системы без избыточной сложности, снижая риск логических ошибок на этапе реализации проекта.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе работы был проведён анализ предметной области,    выставлены    требования    к разрабатываемому    программно-аппаратному комплексу, а также проведено проектирование информационной системы. Результаты работы позволяют рассмотреть программно-аппаратный комплекс с различных сторон, а также, задают хороший старт для реализации проекта. Внедрение машинного обучения в программное обеспечение позволит пользователям получить дополнительные аналитические возможности. В качестве следующих этапов работы планируется обзор и эффективность существующих моделей компьютерного зрения, которые можно обучить на основе реальных данных, а также анализ различных метрик и подбор оптимальных для интеграции в проект.