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现代体育赛事是运动员之间争分夺秒的比拼 ， 更是赛场背后各种高科技大比武 。 近年来 ， 我们看到每届奥运会都有各种新科技亮相 ， 不仅给人们带来了更刺激的观赛体验 ， 而且一次次帮助运动员突破身体极限 ， 生动诠释了“更快、更高、更强”的奥林匹克精神 。
以不久前结束的北京冬奥会为例 ， 在速度滑冰男子500米比赛中 ， 中国队以34秒32的成绩打破奥运会纪录 ， 并夺得中国男子速度滑冰历史上的首枚冬奥会金牌 ， 那一刻真是令人热泪盈眶 ， 无比自豪 ， 至今难以忘怀 。
这枚来之不易的金牌背后 ， 是运动员日复一日挥洒的汗水 ， 也是教练员们幕后默默的专业指导和鼓励 。 但你可能不知道的是 ， 这背后还有一项AI黑科技的功劳 ， 它一次次精准地帮助运动员们调整细微技术动作 ， 大幅提升了训练效率和质量 。
简单易用的“AI教练”
在过去的体育训练模式中 ， 教练全靠肉眼观察运动员的表现 ， 并凭借经验反复对运动员的动作细节进行调整、纠正 ， 没有客观、具体的量化数据分析 ， 欠缺训练针对性和效率 。 最近二十年来 ， 为了精确了解运动员的体能状况、动作细节以及分析对手风格、预测战术等 ， 数据科学逐渐被引入到体育运动中 。 随着体育运动越来越依赖数据驱动 ， 为了更好的收集数据 ， 利用可穿戴设备收集运动员的运动数据成为一种常见方式 。 但这种方式的弊端是显而易见的 ， 将传感器放置在高速奔跑的短跑、速滑等运动员的身体关键部位 ， 不仅可能会干扰运动员的运动过程 ， 而且成本较高 。
那有没有一种更简单易用的方法来收集并精准分析运动数据？英特尔?3DAT运动员追踪技术正是在这样的背景下应运而生的技术 。 据悉 ， 从去年冬季开始 ， 中国速度滑冰队已在日常训练中采用了这套技术系统 。
以速度滑冰为例 ， 该项目训练和比赛场地空间范围大 ， 赛道一圈大概400米 ， 且运动员的运动速度很高 ， 动作幅度很大 ， 如果每个运动员都采用可穿戴设备采集数据 ， 必然会给运动员增加额外的负担 。 同时 ， 速度滑冰是一项技术性很强的体育项目 ， 一个轻微的技术动作处理不当可能就会影响整个比赛结果 ， 这要求动作捕捉系统能实时、精准生成可视化、量化的数据 ， 以供教练和运动员参考 。
而3DAT首先可以通过摄像机甚至智能手机来获取训练视频样本 ， 无需运动员佩戴可穿戴设备 ， 无疑为获取运动数据开辟了一条简单、轻量的路径 。 更重要的是 ， 其基于机器视觉和AI技术 ， 能从拍摄的标准视频中提取运动员的骨骼和肌肉形状及运动轨迹 ， 重建运动员2D及3D骨骼的运动姿态及轨迹模型 ， 并生成生物力学数据 ， 从而能让教练和运动专家们精准地评估运动员在运动时的身体状态 ， 并进行更有针对性的指导 。
具体而言 ， 在速度滑冰项目中 ， 起跑和直线加速阶段是影响运动员成绩的关键 ， 也是教练员最关心的重点 。 在起跑阶段 ， 3DAT技术通过机器视觉和AI技术从视频画面中抽取和识别人体和人体关节点 ， 生成2D骨骼 ， 再利用场地、相机参数等信息重建三维运动姿态 ， 并能通过生物力学算法计算出双脚与起跑线的夹角、双腿蹲屈的幅度、双臂的位置、重心摆放等起跑姿势参数集 ， 以及包括步频、蹬冰时间、悬空时间、地面时间、膝关节角速度、起跑角速度等各种起跑后的参数集 ， 从而让教练和运动专家们既能多视角回放观看运动员的动作和姿势 ， 也能通过量化数据精准分析起跑姿态对速度的影响 。
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