计算机视觉技术各领域应用现状分析

计算机视觉技术当前已广泛应用于体育领域，且在未来有着巨大 的应用潜力。

1.在竞技体育领域的应用现状

1.1 研发智能辅助训练系统，评估运动员动作质量

在竞技体育领域，通过系统的体育训练和科学的教学方法，运动 员可以提升技术水平、增强体能。然而，传统的训练方法通常依赖于教练的经验和肉眼观察，耗时耗力且准确性和科学性难以保证。此外 依赖肉眼观察容易忽略部分关键细节，即使是经验丰富的教练，也可 能因为观察角度、光线条件等因素而难以准确捕捉运动员的所有细节 动作。此外，由于无法实时获取反馈结果，使得运动员在训练过程中 无法即时了解自己的动作是否正确，导致错误动作得不到及时纠正， 甚至在错误的动作模式下长时间训练，形成错误的运动习惯，影响训 练效果和运动表现，甚至增加受伤的风险。随着竞技体育水平的不断 提高，运动员的训练需求也在不断增加。运动员不仅需要在技术、体 能和心理素质上全面提升，更需要采用更加科学和系统的方法来优化 训练过程，减少训练中的无效投入和潜在的运动损伤风险。在这样的 背景下，基于计算机视觉技术的智能辅助训练系统应运而生，通过运 动员动作的精确捕捉和实时分析，成为提升训练效果和减少运动损伤 的重要工具。 

智能辅助训练系统的核心在于利用人工智能和计算机视觉技术， 通过高精度摄像头和传感器对运动员的动作进行实时捕捉和分析。这 些系统能够记录运动员的每一个动作细节，并生成详尽的数据报告。 通过对这些数据的分析，教练和运动员可以获得关于动作技术、身体 姿态、力量分布等方面的详细反馈，从而进行针对性的调整和改进。 系统通常由视频捕捉、动作识别与跟踪、动作质量评估和实时反馈机 制等多个模块组成。每个模块在整个系统中都发挥着关键作用，共同 构建高效、精准的智能训练环境。 随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，智能辅助训练系统 在体育领域得到了广泛关注和应用。这些系统不仅能够提供更加科学 和精确的训练方法，还能够通过大数据分析和机器学习，不断优化训 练方案，提升运动员的整体表现。此外，智能辅助训练系统还可以记 录和存储大量训练数据，帮助教练和运动员进行长期的训练效果评估 和进度跟踪，制定更加合理和有效的训练计划。

1.2 构建视频辅助裁判系统，提高赛事判罚准确性

随着竞技体育的快速发展和比赛激烈程度的不断提高，裁判判罚 的准确性和公正性已经成为比赛公正性的核心要素之一。在高强度的 比赛环境中，裁判员的决策可能受到多种因素的影响，导致误判和漏 判，从而对比赛结果产生重大影响，并损害运动员的公平竞争精神。 视角限制是裁判判罚面临的一个主要挑战。裁判员在场地上的位置和 角度可能无法覆盖比赛中的所有关键区域，尤其是在快速变化的比赛 情况下，一些细节和动作可能因视角问题被遮挡或遗漏，导致裁判无 法做出准确的判断。瞬间判断失误也是一个常见的问题。高强度的比 赛要求裁判在极短的时间内做出决策，这种情况下，瞬间的视觉信息 处理和判断容易出现错误。例如，在足球比赛中，判定越位或犯规的 瞬间决策需要裁判在几秒钟内做出，而这段时间内可能包含多个复杂 的运动和干扰因素。复杂的比赛环境进一步增加了裁判判罚的难度。 在大型比赛中，观众的噪音、选手的快速移动以及不断变化的比赛局 势都可能对裁判的判断造成干扰。这些环境因素增加了裁判员准确判 罚的难度，误判和漏判的风险也随之增加。

为了应对这些挑战，视频辅助裁判系统（VAR）作为一种新兴技 术应运而生，并在多个体育项目中得到广泛应用。VAR 系统核心目 标是在复杂的比赛环境中，通过技术手段检测出潜在的违规行为，并 为裁判提供清晰的视频证据，协助裁判员做出更为公正的判罚决策， 确保比赛结果的公平性。VAR 系统的组成包括多角度视频捕捉、视 频回放与分析、实时反馈机制和自动化判罚系统。多角度视频捕捉通 过在比赛场地的关键位置布置多个高清摄像头，系统能够从不同视角 捕捉比赛中的每一个细节。这些摄像头通常具有高分辨率和高帧率， 能够实时捕捉快速运动的细节。这些高科技摄像头不仅能够捕捉到球 员的每一个动作，还能够记录比赛场地的全景，提供全面的视觉资料， 为裁判提供可靠的判罚依据。视频回放与分析通过计算机视觉和机器学习算法对实时捕捉到的视频画面进行处理和分析。这些先进技术使 VAR 系统能够自动检测出潜在的违规行为，如越位、犯规等，并为 裁判提供清晰的视频证据。自动化判罚系统是 VAR 技术发展的重要 方向之一。尽管并不是所有的 VAR 系统都包含这一部分，但利用人 工智能和深度学习技术，VAR 系统可以实现部分判罚的自动化，从 而提高判罚效率和准确性。例如，通过深度学习在体育裁判系统中的 应用，系统能够自动分析比赛中的各种数据，识别出潜在的违规行为， 并生成自动化的判罚建议。这不仅减少了人为误判的可能性，还显著 提高了比赛的流畅性，减少了比赛中的中断时间。

目前，VAR 已经广泛应用于各种体育赛事中，显著提升了比赛 的公正性和判罚的准确性。在网球和羽毛球等快速节奏球类运动中， 视频辅助裁判技术称为鹰眼技术[1]。最早的鹰眼技术首次应用于 2001 年巴基斯坦和英格兰的板球比赛中，并于 2006 年正式引入美国网球 公开赛。如图 3-1 所示，鹰眼技术通过多摄像头系统和三角测量原理， 实现对球体轨迹的精确跟踪和实时回放，帮助裁判做出正确判决，显 著减少了人为误判。通过 3D 动画回放和慢动作展示，观众可以更清 晰地了解比赛过程和判罚依据，增加了比赛的透明度和观赏性。鹰眼 系统在网球比赛采用了一种称为电子线路判定（ELC）的双目立体视 觉系统，该系统在网球场周围安装了十多个独立摄像头，以跟踪球员 的击球和运动。其中，超高速摄像头可以以每秒 340 帧的速度记录球 的运动，展示球的运行轨迹和反弹痕迹，精度高达 3.6 毫米。此外， 鹰眼系统还可以集成更多的视频回放摄像头，通过远程控制摄像头， 可以将视频中捕捉到的图像数字化存储在硬盘上，以便从不同角度进 行分析。

足球比赛中，越位、犯规和进球等关键事件的判定往往直接影响 比赛结果。VAR 系统通过多角度摄像头捕捉比赛的每一个细节，结 合先进的视频分析技术，能够准确识别越位情况、判定犯规行为以及 确认进球的有效性。当比赛中出现争议性进球时，VAR 系统能够迅 速回放进球过程，并通过多角度分析确认进球是否有效，从而为裁判 提供可靠的判罚依据。此外，为解决许多国家缺乏裁判员和 VAR 基 础设施成本高昂的问题，Held [2]等人提出了一种视频助理裁判系统 （VARS），利用多视角视频分析的最新研究成果自动识别和分类足 球比赛中的犯规行为，为裁判提供实时反馈，辅助正确判罚。同时， 该系统引入名为 SoccerNet-MVFoul 的新数据集，包含多个摄像机视 角 下 的 足 球 犯 规 视 频 ， 并 由 专 业 裁 判 进 行 详 细 标 注 。 在 SoccerNet-MVFoul 数据集上进行的实验表明，VARS 系统在犯规类型 分类任务中的准确率达到 47%，在犯规严重程度分类任务中的准确率 达到 43%，显示了其在实际应用中的潜力。

综上所述，视频辅助裁判系统在竞技体育中的应用极大地提高了 判罚的准确性和公正性。通过多摄像头视频捕捉、计算机视觉算法分析和实时反馈等技术手段，视频辅助裁判系统为裁判提供了强有力的 技术支持。未来，随着技术的不断进步和应用的普及，视频辅助裁判 系统将会在更多的体育项目中得到应用，为体育比赛的公平性和观赏 性做出更大贡献。视频辅助裁判系统的广泛应用不仅提升了比赛的公 正性，也增加了观众对比赛结果的信任和满意度。

2.在学校体育领域的应用现状

2.1 构建学校运动训练与教学系统，改善体育课堂教学效果

在普教、高教的教学训练及考核场景下，校园体育的技术应用升 级经历了三个阶段，分别为传统人工阶段、信息化系统及物联网设备 引入阶段以及人工智能应用初级阶段。在传统人工阶段下，体育教学 主要依赖教师的直观观察和手动记录，体育技能及知识的授予主要依 赖“言传”及“身教”，这种方法虽然直接，但效率较低，且容易受 到人为因素的干扰。随着教育信息化改革的逐步深化，信息化系统也 开始逐步覆盖以往人们关注较少的体育课堂中，这一阶段的特点是利 用物联网的相关设备，如蓝牙/射频识别手环、红外识别、GPS 等相 关设备进行相关身体数据的收集、存储和初步分析，提高了教学管理 的效率和准确性，并进一步丰富了体育教学的维度。进入人工智能技 术爆发阶段，校园体育技术应用迎来了质的飞跃，大量学校主动应用 人工智能，将人工智能技术渗透体育教学环节方方面面，包括上课、 训练、测试、考核、运动会、课后作业等各类场景。

计算机视觉结合人工智能技术，通过摄像头的视频捕捉学生运动 过程，使得数据分析更加深入和智能，能够对学生的动作进行精确捕 捉和分析，提供个性化的训练建议，甚至预测运动损伤风险。此外， 还能够根据学生的学习进度和表现，自动调整教学内容和难度，实现 真正的个性化教学。人工智能应用阶段的校园体育技术应用，不仅提 高了教学的质量和效率，也为学生的全面发展提供了更加科学和人性化的支持。随着技术的不断进步，未来的校园体育教学将更加智能化、 精准化，为学生提供更加丰富和高效的学习体验。

基于计算机视觉的学校运动训练与教学系统，是应用场景与软硬 件结合的深度融合，其前端形态一般由四大模块构成。视频捕捉模块 负责实时捕捉运动员或学生的动作和运动过程，通常使用高清摄像头 进行录制。显示交互模块用于展示捕捉到的视频流，并提供用户界面 供教练员或学生进行交互，如暂停、回放、慢动作等。视频计算及处 理模块负责对捕捉到的视频进行分析，使用计算机视觉技术识别和追 踪运动中的各种参数，如速度、角度、姿势等。后端平台模块与后端 服务器进行数据交换，存储分析结果，提供数据备份、恢复和远程访 问等功能。

在运动场景下的人体具有多尺度、多姿态、存在密集遮挡的特性， 应用场景也对视觉算法模型提出了轻量化的需求。为了实现高精度的 人体检测，模型在多层特征融合的金字塔上分别做预测，实现对大中 小等不同尺度目标的覆盖。针对运动过程中的人体表现出的丰富姿态 以及严重遮挡问题，如仰卧起坐（图 3-2）、俯卧撑等的人体自遮挡， 以及中长跑运动项目存在人员密集、人员之间的互相遮挡，需要从数 据分布和标签分配的角度进行优化，以适应特殊姿态数据分布，提高 模型对于特殊姿态的鲁棒性；网络训练中，为了提高预测精度利用网 络预测输出的质量和分布，使用计算和优化方法来生成可靠的软标签 代替根据给定规则生成的硬标签，以此减少歧义标签，提高模型在拥 挤场景中的鲁棒性。

随着科技的不断进步，计算机视觉技术将与可穿戴设备、虚拟现 实（VR）、增强现实（AR）等技术实现更深层次的整合。这种整合 将为学生提供沉浸式的学习体验，使他们能够在模拟的环境中练习和 完善运动技能。例如，通过 VR 技术，学生可以体验不同的运动场景 和条件，而可穿戴设备则可以实时监测学生的生理状态和运动表现， 为教练提供即时反馈。这种多技术融合的趋势将极大地丰富教学手 段，提高教学互动性和学习效果。 深度学习等人工智能技术的应用，将使得动作捕捉和分析更加智 能化和精准化。通过训练深度神经网络，系统能够识别和理解复杂的 运动模式，从而为每个学生提供定制化的训练建议。此外，智能分析 还能够预测学生的进步趋势和潜在问题，帮助教练及时调整训练计 划。随着算法的不断优化，未来的智能分析将更加精细，能够捕捉到 更微妙的动作差异，为个性化训练提供强有力的支持。

2.2 建立体育课堂智能预测系统，准确评估学生的运动损伤风 险

在现代教育体系中，学校体育课程不仅承担着培养学生身体素质 和运动技能的重要任务，更是塑造学生健康生活方式和团队合作精神的关键环节。然而，如何在体育教学过程中有效地评估和预防学生运 动损伤风险，一直是教育工作者面临的一项艰巨挑战。这一问题的核 心难点在于，传统的体育教学环境往往缺乏高效的数据收集和分析手 段，教师难以对所有学生的动作进行全面、细致的跟踪和分析，从而 无法及时发现并预防潜在的运动损伤。 随着计算机视觉技术的引入，这一难题有了新的解决途径。视觉 技术以其先进的图像捕捉和分析能力，为学生运动前的准备、课堂中 的运动行为提供了一种全新的数据获取和分析手段。这一技术通过高 精度的摄像头捕捉学生在运动中的每一个细节，结合强大的图像处理 和模式识别算法，能够对学生的动作，甚至是针对该学生个性化的运 动行为进行跟踪并进行实时的分析和评估（图 3-3）。在运动场景中 的常见运动风险种类包含：由于人员碰撞或自我动作失衡所导致的运 动跌倒，以及不当姿势或技术错误等可能造成的运动损伤。运动跌倒 风险预警往往使用基于深度学习的人体姿态估计技术，通过识别人体 关键点的变化来检测异常动作。当系统检测到人体姿态的急剧变化或 不符合正常运动模式的姿态时，即判定为跌倒动作。

当前，基于计算机视觉的运动损伤风险检测技术面临如下挑战。 首先是技术复杂性。这不仅涉及到对异常运动行为的视觉分析模型的 建立，同样也需要对运动生理学和生物力学原理等相关知识的深入理 解，并将这些知识与系统相结合，一旦出现可能造成风险的动作时或 异常生理信号时能迅速响应并进行预警。此外，单一视觉模型无法完 全覆盖所有进行风险预警时可能需要的数据维度，所以可能需要通过 引入其他传感器检测更多维度的信息，系统也就需要能够处理和分析 来自不同源的大量数据，包括视频、传感器、生理监测等，这要求高 度的数据处理能力和算法优化。其次是预警系统的响应速度。当前阶 段，智能预测系统的响应时间可能受到数据处理速度、算法效率和硬 件性能的限制。因此，提高系统的响应速度需要技术创新和硬件升级， 以确保预警信息能够在关键时刻迅速传达给相关人员。再次是数据的 连续性和完整性。为了确保评估的准确性，避免由于过多误报而造成 相关管理人员困扰，需要持续收集和更新学生的运动数据。这要求建 立一个稳定和可靠的数据收集机制，能够长期跟踪学生的运动表现和 生理反应。同时，数据的完整性也需要通过数据清洗、验证和备份等 措施来保证，以防止数据丢失或损坏。

未来运动损伤风险评估模型可以持续优化，以提高预测的准确性 和可靠性。这可能包括开发新的算法、改进现有模型的参数调整，以 及利用更大的数据集来训练模型。同时为了提高评估的全面性，需结 合更多类型的数据。这包括生理数据（如心率、血压）、环境数据（如 温度、湿度）以及心理状态数据，以获得更全面的运动表现和健康状 态的视图。结合运动损伤风险评估，可提出个性化健康管理。针对不 同学生，定制更加个性化的风险预警方案。系统将能够根据每个学生 的运动历史、生理特点和健康数据，提供定制化的运动建议和健康管 理计划。

在大众健身领域的应用现状

3.1 构建沉浸式运动健身系统，打造 AI＋健身“元宇宙”

对于大众健身领域，提高身体健康、丰富文化生活、带动产业经 济发展形成良性循环是主要目的。通过各种运动场景通过结合虚拟现 实设备和训练项目已经成为 AI+健身元宇宙的新方向。人工智能技术 能够更好地整合芯片、运动行为识别技术、虚拟现实与增强现实技术 以及运动主动干预技术，形成针对不同层次年龄段的个体化运动健身 系统，为最终实现沉浸式运动提供技术保障。经过多年的发展演进， 已经从智能穿戴设备和传感器的单一数据采集阶段，发展到适应广大 不同层次运动人群的 AR/VR/MR 沉浸式系统和大场景免穿戴沉浸式 运动健身交互系统，人工智能可以实时监测用户的运动数据，帮助用 户调整训练强度和方式，提高运动效果。

AR/VR 沉浸式运动健身系统通过计算机视觉技术进行位置跟 踪、深度感知与物体识别跟踪，并结合语音识别、内容渲染生成等技 术，将现实世界的完整运动过程及数据投射到虚拟环境中，并通过丰 富的内容生成技术，提供全新的运动健身交互体验。用户戴上头戴式 显示器后，即可通过它来观看虚拟世界和现实世界的融合画面。传感 器将用户的动作实时捕捉并传输到计算机系统中，计算机系统利用传 感器数据和预设的训练方案来生成相应的虚拟内容，并通过头戴式显 示器展示给用户。其次，虚拟现实还可以与健身器材结合，提供更加 真实的运动感受。比如，使用虚拟现实眼镜与运动单车相结合，用户 原地骑车的动作转变为在虚拟的山路上进行骑行，这种互动性的设计 不仅增加了锻炼的趣味性，还使运动更具挑战性，激发用户的积极性。

AR 系统还可以为游泳专业运动提供创新的训练方式。其利用波 导光学技术和一系列板载传感器提供实时指标、指导训练和实时游泳 指导。系统利用人工智能跟踪用户运动和显示时间、距离、划手频率 和划手次数等指标；中心端通过获取大量实时数据反馈动作姿态的矫正方案，通过前端进行“教练”指导，获得沉浸、高效的游泳运动体 验。

随着元宇宙产业的深化，大场景沉浸式运动场馆异常活跃，以计 算机视觉为核心技术，使人机交互场景具备沉浸式体验价值。大规模 沉浸式运动健身的核心价值体现为“适应广、免穿戴、高交互”，有 效解决人群运动中的设备负担问题。相较于传统的元宇宙交互项目， 弥补了单人、多人无法进行交互运动的短板，同时增强了真人与虚拟 场景的互动体验，更加沉浸地体验互动的乐趣。

通常大场景沉浸式运动场馆具备人体姿态和动作跟踪识别技术、 精准的装备定位与跟踪技术、云计算存储技术、大模型技术，结合可 扩展的场地影音呈现系统、完整的沉浸式故事情节。其中视觉技术主 要基于运动场景的 3D 重建技术，结合动作模型库及人体运动功能学 的特点，利用双目、多目相机获取三维人体关键点进行运动姿态估计， 并结合智能芯片运算平台进行高效视觉计算、深度获取、点云配准、 网格重建等工作。通过运动姿态分析算法，使用算法融合局部和非局 部的时空信息，可实现多种人体动作进行精细识别和运动行为分析， 具备传统传感设备所不具备的运动过程跟踪以及人体姿态分析的能 力。

在专业运动领域，大场景沉浸式运动交互中需要多模态大模型和 全新形态的复杂 AIGC 系统，结合图像理解、自然语言处理、三维重 建技术等多模态任务与数据，利用参数量更大的模型能力，提高系统 对大场景的重建能力和人员行为的理解能力，并结合大语言模型的归 纳推理能力，为用户输出更准确优质的内容。大场景沉浸式运动健身 需要根据沉浸式内容引领进行运动，沉浸式内容展示中需要记录运动 人员的实时位置，避免激烈运动产生碰撞伤害，因此基于时序光点编码的视觉检测技术，可根据大规模人群的人体姿态变化位置，主动调 节位置计算模型，保证采集数据的一致性、可靠性，避免遮挡或场景 切换过程中出现的误识别问题。通过佩戴小型辅助装置，可有效解决 大规模人群运动中视觉 ID 跟踪定位失效情况下人员重识别定位，或 无视觉 ID 跟踪下的大规模人员定位问题。大场景沉浸式运动健身中 的物联网技术将真实世界中的物理实体元信息，进行采集、传输、同 步、增强之后，得到运动交互中可以使用的通用数据，打通了虚拟数 字空间和物理现实空间的壁垒，通过一系列的坐标变换和运动规划， 可以获取在沉浸式物理空间可执行的动作指令。

当前沉浸式运动健身系统，距离精准评价还有一定的技术应用过 程。系统需要能够理解复杂的环境布局，进行空间推理和关系建模， 以适应不同的健身场景，并完成对用户的形态、表情、手势等进行精 细重建，以提供更真实的交互体验。此外，沉浸式运动场景的设计机 制仍需要大量的优质运动内容进行丰富，无论是 APP、VR、场馆等， 通过不同产品形态向用户进行传播培养，获得运动健身的收益。同时 大模型时代下，用户隐私和数据安全如何遵守数据保护法规，确保技 术应用符合相关法律法规，也是该行业发展中需要面临的合规问题。

3.2 研发智能健身教练系统，提供科学的健身指导

随着社会的发展，现代人要应付快节奏的学习、工作和生活，要 面临越来越多的竞争和挑战，人们的生理和心理随时都有可能发生老 化和病变，加上环境污染，慢性病发病率连年上升，亚健康人群与日 俱增，心理问题更是屡见不鲜，这些都严重地威胁到了人类的健康， 运动健康成为生活幸福指数的关键指标，人们在运动健身过程中更关 注运动的科学性和运动损伤带来的风险。在大众健身计划的实施过程 中，使面向科学健身运动的研究取得快速的发展和广泛的应用。因此， 人工智能技术的普及为运动健身指导提供专业化的条件，不同层级的 运动处方与运动健身的关联，造就了智能健身教练系统。

健身运动处方已成为各国实施健康计划的重要内容健身运动处 方的研究已具有较完整、成熟的理论和实践，已深入美国、加拿大、 德国等经济发达国家的家庭、社会，许多发达国家非常重视应用健身 运动处方提高国民的体质和健康素质。美国政府从 1990 年开始实施 全国性健康计划《健康公民 2000 年》。美国总统体育与健康委员会 组织专家制定出指导性《成年人有氧锻炼健身运动处方》，指导大众 科学健身，使运动处方的应用成为实施体育健康目标的重要组成部 分。日本从 80 年代开始，提出体育发展的两项基本任务：一是推广 应用运动处方的理论和方法；二是改善体育设备，并在大、中、小学 的学校体育中推广运动处方。他们改变了传统的以运动为中心的体育 教学方法，确立了现代体育科学方法——以身体为中心的体育教学方 法，即健康诊断—体力测定—确定锻炼目标—选择运动项目—制定运 动处方—实施校内、外锻炼。按照以增强体质为中心的指导思想，体 育教师指导学生制定运动处方。

为了应对这些挑战，智能健身教练系统作为一种新兴技术应运而 生，并在多个体育项目中得到广泛应用。智能健身教练系统使用设备 摄像头实时捕捉用户的动作，为后续的姿态估计和动作识别提供输入 数据，利用人体姿态识别技术，生产实时、高精度人体姿态检测的算 法，分析图像或视频中人体的姿态、动作和行为，实现对人体姿态的 自动识别和分类，同时自动检测人体骨骼的关键点，以实现对人体动 作的精确识别。在运动动作识别过程中，人工智能的深度神经网络对 锻炼动作进行分类，以识别不同的健身动作，减少由于快速动作带来 的噪声，提高识别的准确性。大模型优化技术可实现各类人群在不同 运动中的数据分析和个性化运动处方推荐，兼容不同的使用环境和设 备性能。

智能健身教练系统是一个集成了多种人工智能技术的综合性应 用系统，旨在为用户提供更加个性化和科学的健身指导。一方面通过视觉识别技术（如 2D 或 3D 人体姿态评估）来识别用户的运动动作， 并提供动作纠正建议；另一方面，根据用户的身体状况、健身目标和 偏好，智能生成定制化的健身计划，配合可穿戴设备或内置传感器监 测用户的心率、卡路里消耗等关键指标，并提供实时反馈。运动前、 中、后期，通过收集和分析用户的健康数据，如体重、体脂率、肌肉 量等，以跟踪健身进展和调整计划，提醒用户锻炼并管理健身日程。 目前，智能健身教练系统已经广泛应用于各种体育运动中，显著 提升了各类运动健身的规范性和运动教学的有效性。基于多相机融合 算法，通过多相机下的人体对应和姿态融合，使实时视频转化为精准 的、可量化的实时姿态数据，通过多类运动的动作捕捉后，产生的深 度神经网络模型，通过学习的方式自动抽取丰富的多尺度人体特征信 息，准确定位并生成人体关键点精细热度图，支持重要人体关键点的 精准定位和评价。

在长跑运动中，智能健身教练系统由高清摄像机、智能计算、大 模型等组成，覆盖户外的跑道、健身器械等活动区域，使用过程中， 通过人脸识别、芯片感应，可以实时查看运动状态，包括运动距离、 时长、配速、能耗、排名等，跑步姿态的捕捉在超高清摄像头下，识 别距离可达 10 米，识别速度在 100 毫秒以内。除了运动健身过程的 基本运动信息反馈外，使用者通过 APP，输入个人相关身体参数，就 能在锻炼结束后，会收到一份详实的健身报告，对于跑姿、步幅、频 率等运动技巧给予运动建议，同时支持远程医疗诊断，让运动更科学。

在篮球运动中，智能健身教练系统通过 3D 动作识别技术、投影 融合技术打造了人工智能的篮球教练，系统由多个双目深度摄像机、 边缘智能计算设备、投影融合设备、运动渲染主机、动捕系统等模块 组成。高清摄像机群组具有帧同步能力，将实时捕捉的篮球运动人群 送到边缘计算设备中处理，确保所有人员和篮球 REID 的正确，融合 后的运动效果、高光时刻还可以通过“微信小程序”下载。 智能健身教练系统实时采集篮球运动者的比赛数据、体能数据， 系统可以预制篮球战术和战术执行跑位，同时投影融合系统收到篮球 战术信息后，将人员跑位转化为屏幕内容，引导运动者进行跟随跑位， 达到针对性训练的目的，最终大数据分析将收集的数据进行处理，可 生成虚拟的人工智能教练训练指导影像，让每一位球员、篮球爱好者 和观众都能随时随地的接受最优化的篮球训练指导。