我國研究團(tuán)隊(duì)利用基于深度學(xué)習(xí)原理的AI技術(shù)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)對動(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)而建立起了無反光點(diǎn)人體運(yùn)動(dòng)自動(dòng)捕捉人工智能系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是一系列使用非傳統(tǒng)的工具來對大量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而獲得分析和預(yù)測結(jié)果的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，這一系統(tǒng)克服了傳統(tǒng)人工識(shí)別方法工作量大、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)在助力競技體育中的應(yīng)用的缺點(diǎn)。

AI技術(shù)的發(fā)展提供了新的可能性，在AI的諸多分支中，目標(biāo)跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的核心問題之一，其主要能力是識(shí)別并預(yù)測視頻中我們指定目標(biāo)隨著時(shí)間的流逝，空間方位的改變情況，相較于傳統(tǒng)的逐幀識(shí)別目標(biāo)，具有運(yùn)算量低、運(yùn)算速度快等優(yōu)點(diǎn)。

人工智能也在各類項(xiàng)目中輔助裁判做出更精準(zhǔn)的評(píng)分。由第四范式提供技術(shù)支持的中國花樣滑冰人工智能輔助評(píng)分系統(tǒng)1.0，是一套根據(jù)中國花樣滑冰運(yùn)動(dòng)員使用需求、場景應(yīng)用需求打造的AI+虛擬現(xiàn)實(shí)解決方案。可以運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)算法與深度學(xué)習(xí)，可以對運(yùn)動(dòng)員的整體運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤，根據(jù)專業(yè)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，對視頻數(shù)據(jù)的人體骨骼、形體動(dòng)作進(jìn)行捕捉識(shí)別，從而實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定性、可視化的比賽評(píng)判。

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