我國研究團隊利用基于深度學(xué)習(xí)原理的AI技術(shù)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)對動作視頻中人體關(guān)節(jié)點的計算機自動識別，進而建立起了無反光點人體運動自動捕捉人工智能系統(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)人工識別方法工作量大、耗時長、重復(fù)性差，嚴(yán)重影響動作技術(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。

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)是計算機視覺領(lǐng)域的核心問題之一，其主要能力是識別并預(yù)測視頻中我們指定目標(biāo)隨著時間的流逝，空間方位的改變情況，相較于傳統(tǒng)的逐幀識別目標(biāo)，具有運算量低、運算速度快等優(yōu)點。

人工智能也在各類項目中輔助裁判做出更精準(zhǔn)的評分。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分系統(tǒng)1.0，是一套根據(jù)中國花樣滑冰運動員使用需求、場景應(yīng)用需求打造的AI+虛擬現(xiàn)實解決方案。可以運用計算機視覺技術(shù)算法與深度學(xué)習(xí)，可以對運動員的整體運動軌跡進行實時追蹤，根據(jù)專業(yè)評分標(biāo)準(zhǔn)，對視頻數(shù)據(jù)的人體骨骼、形體動作進行捕捉識別，從而實現(xiàn)穩(wěn)定性、可視化的比賽評判。

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