科技冬奧進(jìn)行時(shí)

　　◎科技日?qǐng)?bào)記者 何 亮 付麗麗

　　在8月初舉行的東京奧運(yùn)會(huì)女子投擲項(xiàng)目比賽中，中國選手鞏立姣和劉詩穎發(fā)揮出色，分獲鉛球和標(biāo)槍金牌。鞏立姣更以20米58創(chuàng)造了個(gè)人最好成績，也為中國隊(duì)贏得奧運(yùn)會(huì)田賽項(xiàng)目首枚金牌。

　　賽后，中國田徑協(xié)會(huì)發(fā)來感謝信，感謝北京體育大學(xué)用科技手段為中國投擲運(yùn)動(dòng)員在技術(shù)環(huán)節(jié)上找到了實(shí)現(xiàn)自我突破的“關(guān)鍵一招”。

　　“我們用人工智能技術(shù)對(duì)運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作技術(shù)進(jìn)行分析，提出改進(jìn)建議，以科技手段助運(yùn)動(dòng)員一臂之力�！北本�體育大學(xué)運(yùn)動(dòng)與健康研究院院長劉卉教授說。記者采訪了解到，這項(xiàng)在東京奧運(yùn)會(huì)嶄露頭角的技術(shù)系統(tǒng)，目前也正在為積極備戰(zhàn)北京冬奧會(huì)的中國運(yùn)動(dòng)員不斷改進(jìn)升級(jí)提供服務(wù)。

　　突破傳統(tǒng)動(dòng)作捕捉方法局限

　　用生物力學(xué)方法研究人體運(yùn)動(dòng)，需要對(duì)所做動(dòng)作進(jìn)行定量分析，基礎(chǔ)前提離不開數(shù)據(jù)。

　　快速高質(zhì)量地獲得運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作技術(shù)數(shù)據(jù)，是當(dāng)前急需攻克的一項(xiàng)關(guān)鍵瓶頸。傳統(tǒng)動(dòng)作捕捉技術(shù)，要么需要在人體固定反光標(biāo)記點(diǎn)或慣性傳感器，要么需要人工識(shí)別人體關(guān)節(jié)點(diǎn)。

　　“前者不能在比賽中使用，后者則因?yàn)楣ぷ髁看�、耗時(shí)長、重復(fù)性差，嚴(yán)重影響動(dòng)作技術(shù)分析的反饋速度和可靠性，限制了生物力學(xué)在助力競(jìng)技體育中的應(yīng)用�！眲⒒芙忉尩�。

　　如何破困局？劉卉團(tuán)隊(duì)利用基于深度學(xué)習(xí)原理的人工智能技術(shù)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)作視頻中人體關(guān)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別，進(jìn)而建立起適用于競(jìng)技體育和一般生物力學(xué)研究的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)——無反光點(diǎn)人體運(yùn)動(dòng)自動(dòng)捕捉人工智能系統(tǒng)。

　　作為科技冬奧重點(diǎn)專項(xiàng)“冬季項(xiàng)目運(yùn)動(dòng)員專項(xiàng)能力特征和科學(xué)選材關(guān)鍵技術(shù)研究”課題負(fù)責(zé)人，劉卉告訴科技日?qǐng)?bào)記者，該系統(tǒng)已應(yīng)用在國家速度滑冰和越野滑雪項(xiàng)目的訓(xùn)練中，獲得超過8000人次的賽時(shí)動(dòng)作技術(shù)數(shù)據(jù)，使機(jī)器深度學(xué)習(xí)越發(fā)“得心應(yīng)手”，對(duì)于滑冰與滑雪運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作捕捉與技術(shù)分析，既能精準(zhǔn)到具體細(xì)節(jié)，又能快速反饋分析結(jié)果。

　　多項(xiàng)算法技術(shù)確保自動(dòng)識(shí)別快速準(zhǔn)確

　　研究中，劉卉團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，運(yùn)動(dòng)視頻自動(dòng)解析至少需要解決“跟得住”“識(shí)別準(zhǔn)”“精度高”3個(gè)問題。

　　運(yùn)動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)拍攝視頻，畫面環(huán)境復(fù)雜多樣。課題組在常用的運(yùn)動(dòng)人體跟蹤算法中結(jié)合了光流跟蹤技術(shù)，即通過動(dòng)作量的多少、動(dòng)作幅度的大小來準(zhǔn)確鎖定主ID（身份人物），有效規(guī)避快速運(yùn)動(dòng)造成的影像模糊，減小復(fù)雜背景等因素干擾，確保能夠“跟得住”。

　　同時(shí)，對(duì)大量已標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可識(shí)別不同運(yùn)動(dòng)姿態(tài)的人體關(guān)節(jié)點(diǎn)，達(dá)到“識(shí)別準(zhǔn)”。

　　此外，該系統(tǒng)具有對(duì)每一幀圖像的關(guān)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行獨(dú)立計(jì)算的功能。如何減小獨(dú)立計(jì)算時(shí)關(guān)節(jié)點(diǎn)位置的隨機(jī)誤差？劉卉介紹，運(yùn)用算法增加對(duì)連續(xù)運(yùn)動(dòng)的時(shí)間約束，即識(shí)別出各個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)的高頻誤差并把它排除掉，以此修正關(guān)節(jié)點(diǎn)位置坐標(biāo)，最終獲得高精度計(jì)算結(jié)果。

　　“從2019年起，經(jīng)過數(shù)個(gè)版本的迭代升級(jí)，該系統(tǒng)已能快速準(zhǔn)確地自動(dòng)識(shí)別運(yùn)動(dòng)視頻中的人體關(guān)節(jié)點(diǎn)，對(duì)旋轉(zhuǎn)、翻滾等人體動(dòng)作也能進(jìn)行比較好的自動(dòng)識(shí)別�！眲⒒苷f，系統(tǒng)合成并輸出所有識(shí)別點(diǎn)的三維坐標(biāo)，支持多視頻批量自動(dòng)解析與指標(biāo)計(jì)算。

　　劉卉告訴科技日?qǐng)?bào)記者，如果系統(tǒng)采用的是工業(yè)錄像機(jī)，數(shù)據(jù)的傳輸與處理往往在1—3分鐘就可完成。“這將對(duì)技巧類運(yùn)動(dòng)員深刻體驗(yàn)競(jìng)技狀態(tài)、掌握技術(shù)要領(lǐng)起到至關(guān)重要的作用。”她說。

　　高空動(dòng)作捕捉不再是難事

　　據(jù)了解，這一系統(tǒng)還提供多種空間三維標(biāo)定方案，可解決大范圍、高空動(dòng)作的數(shù)據(jù)采集問題。

　　這是多大范圍？劉卉表示，縱橫20—30米的空間范圍都可覆蓋。尤其是針對(duì)跳臺(tái)滑雪空中技巧類的項(xiàng)目，能夠?yàn)榻叹殕T很難用肉眼識(shí)別的技術(shù)細(xì)節(jié)找尋改進(jìn)的空間。

　　目前，該系統(tǒng)已被用于鋼架雪車、花樣滑冰、跳臺(tái)滑雪等項(xiàng)目的國家隊(duì)備戰(zhàn)訓(xùn)練工作，將為運(yùn)動(dòng)員備戰(zhàn)北京冬奧會(huì)提供重要科技支撐。