在8月初举行的东京奥运（yùn）会女子投掷项（xiàng）目比（bǐ）赛中，中（zhōng）国选手巩立姣和刘诗颖发挥出（chū）色，分获铅球和标枪金（jīn）牌。巩（gǒng）立（lì）姣更以20米58创造了个人最（zuì）好成（chéng）绩，也为（wéi）中国队赢得奥运会田赛项目首枚金牌。

赛后，中国田（tián）径协会发来感谢信（xìn），感谢北京体育大学用科技手段（duàn）为中国投（tóu）掷运动员在技术环节上找到了实现自我突破的“关（guān）键一（yī）招（zhāo）”。

“我们（men）用（yòng）人工智能技术对运动员（yuán）的动作技术进行（háng）分析，提出改进建议，以科技手段助运动员一臂之力。”北京体育大学运动与（yǔ）健康（kāng）研究（jiū）院院长刘（liú）卉教授说。记者采访了（le）解到，这项在东京（jīng）奥运会崭露头角的技术系（xì）统（tǒng），目（mù）前也正在为积极备战北京冬奥会（huì）的中国运动员（yuán）不断改进升级提供服务。

突破传统（tǒng）动作捕捉方法局限

用（yòng）生物（wù）力（lì）学方法研究人体（tǐ）运动，需要对（duì）所做动作进行定量分析，基础前提（tí）离不开数（shù）据。

快（kuài）速高质量地获得运动员（yuán）动作技术数据，是当前急需攻克的一项关键瓶颈。传统动（dòng）作（zuò）捕捉技术，要（yào）么需要在人体固（gù）定反（fǎn）光标记点或惯性传感器，要么需要人工（gōng）识别人（rén）体关节点（diǎn）。

“前者不能在（zài）比赛中使用（yòng），后（hòu）者则因为工作量大、耗时长、重复性差，严（yán）重影响动作技术分析的反馈速度和可靠性，限制了生物（wù）力学在助力竞技体育中的应用（yòng）。”刘卉（huì）解释道（dào）。

如何破困局？刘卉团队（duì）利用基（jī）于深度学习原理的人工智能技术，建立（lì）神经网络模型，实（shí）现对动作视（shì）频中人体关节（jiē）点的（de）计算（suàn）机自（zì）动（dòng）识别，进而建（jiàn）立起适用于竞技体育和（hé）一般生物力学研究的计算机系统——无（wú）反光点人体运动（dòng）自动（dòng）捕捉人工智能系统。

作为科（kē）技冬奥（ào）重点专（zhuān）项“冬季项目运动员（yuán）专项能力特征（zhēng）和（hé）科学选材关键技术研究（jiū）”课题负责人（rén），刘卉告诉（sù）科（kē）技日报记者，该系统已应用在国家速度滑冰和越野滑雪项目的训练中，获得超过（guò）8000人次的赛时动作技术数据，使机器深（shēn）度学习越发“得心（xīn）应手”，对于滑冰（bīng）与滑（huá）雪运动员的动作捕捉与（yǔ）技术分析（xī），既能精准到具体细节，又能快速（sù）反馈（kuì）分析结果。

多项算法技术确保自动（dòng）识别快速准确

研究中，刘卉（huì）团队（duì）发现，运动视频自（zì）动（dòng）解析（xī）至少需要解（jiě）决“跟得住”“识别准”“精（jīng）度高”3个问题。

运动现场（chǎng）拍摄视（shì）频，画面环境复（fù）杂多样。课题组在常用（yòng）的运动人体跟踪算（suàn）法中（zhōng）结合了光流跟踪（zōng）技术，即通过动（dòng）作量的多少（shǎo）、动作幅度（dù）的大小来准确锁定主ID（身份人物），有（yǒu）效规避快速运动造成的影像模糊，减小复杂背景等（děng）因素干扰，确保能够（gòu）“跟得住”。

同时，对大量已标（biāo）记的训练数据进行机器（qì）学习，利用计算机系统形成神经网络，可识别不同运动姿态的人体关节点（diǎn），达到“识别准”。

此外，该（gāi）系（xì）统具有对（duì）每一帧图像的关节点进行独立计算的功能。如（rú）何减小独立计算时关（guān）节点位置的随机误差？刘卉介绍，运（yùn）用算法增加对连续运动（dòng）的时间约束，即识别出各个关节点的高频误差并把它（tā）排除掉，以此修正关节点（diǎn）位（wèi）置坐（zuò）标，最终（zhōng）获得高精度计算结果。

“从2019年起（qǐ），经过数个（gè）版本（běn）的迭代升级，该系（xì）统已（yǐ）能快速准确地自动（dòng）识别运（yùn）动视（shì）频（pín）中的人体关节（jiē）点，对旋（xuán）转、翻滚等人体动作也能（néng）进行比较（jiào）好的（de）自动识别。”刘卉说，系统合成并输出所有识别点的三维坐标（biāo），支（zhī）持多视频批量（liàng）自动（dòng）解析与指标计算（suàn）。

刘卉告诉科技日报记者，如果系统采用的是工业（yè）录像机，数据的传输（shū）与处理往往在1—3分（fèn）钟就可完成。“这将（jiāng）对技巧类运动员（yuán）深刻体验竞（jìng）技（jì）状态、掌（zhǎng）握技术要领起（qǐ）到（dào）至关重要（yào）的（de）作用（yòng）。”她说。

高空动作捕捉不再是难事

据了（le）解，这一系统还提（tí）供多种空间三维标（biāo）定方案，可解决大（dà）范围、高空动作的数据采集问题。

这是多大范围？刘卉表示（shì），纵横20—30米的空间范围（wéi）都（dōu）可覆盖。尤其（qí）是针对跳台滑雪空中技巧类的（de）项（xiàng）目，能够为教练员很难（nán）用肉（ròu）眼识（shí）别的技术细节（jiē）找寻改（gǎi）进的空（kōng）间。

目前，该系统已被用于（yú）钢架雪车、花（huā）样滑（huá）冰（bīng）、跳台滑雪等项（xiàng）目的国家队（duì）备（bèi）战（zhàn）训练工作（zuò），将（jiāng）为运动员备战（zhàn）北京冬（dōng）奥会提供（gòng）重要科技支撑。