北京冬奥一项AI黑科技即将走进大众：实时动捕三维姿态，误差不到5毫米

原标题:北京冬奥会一项AI黑科技即将走进大众:误差小于5毫米的三维姿态实时捕捉。

陈明民来自奥菲寺。

量子|微信官方账号QbitAI

北京冬奥会已经正式落下帷幕。

不知道大家是什么感受，但是我觉得我还没有看的尽兴！

毕竟，本届奥运会不仅给我们带来了冰雪领域运动员的出众魅力，还频频曝光各种令人眼花缭乱的黑科技，宛如一场持续十多天的视觉盛宴。

但是你知道吗？其实尖端科技对这项体育赛事的渗透，还是体现在我们力所不及的地方。

例如，英特尔3dat运动员跟踪系统用于辅助科学训练。

它已被用于速度滑冰和越野滑雪的日常训练中。

以速滑项目为例，利用视频动作捕捉技术，AI可以实现运动员三维姿态的重建，对起跑、加速等动作进行准确、定量的评价，测量误差可以控制在5mm以下。

要知道，速滑作为一项纯粹的速度竞赛，将动作优化到极致，接近人体的极限，才是运动员取胜的关键。

从去年冬天开始，中国速滑队就在日常训练中使用这套视觉动作捕捉系统。

北京冬奥会上，中国速滑队在打破奥运纪录的同时，获得了中国历史上第一枚冬奥会男子速滑金牌。

速滑要把动作优化到极致。

下面以速滑500米个人项目为例，介绍一下这项运动追踪技术是如何帮助运动员训练的。

速滑有时也叫大道速滑，对应短道速滑。

参赛者在400米长的跑道上成对比赛，每圈交换内外车道以平衡距离差距。

两位选手之间几乎没有PK元素，对速度极致的追求相当于冰雪运动中的田径项目。

比赛纯粹是个人实力，包括体力、器械、心理素质，当然动作技术也不可或缺。

速滑运动员的最高时速可达50-60公里，选手之间的成绩差距往往只有毫秒。

为了赢得这一眨眼的间隙，每一个动作，每一个手势，每一个细节都要优化到极致。

近年来，运动员逐渐使用运动跟踪技术来辅助训练。收集数据、分析和量化的方法有助于提高每次培训的效率。

简单来说，运动跟踪技术可以分为两个阶段。

首先，根据摄像头拍摄的视频，AI提取运动员关键骨骼点的信息，身体关键部位的姿态、轨迹和位置信息等。，并进行三维重建。

其次，生物力学算法对数据进行分析，计算出运动员和教练关注的参数。

要说速滑需要量化参数，那就……太过分了。

第一，在起跑阶段，整个人要从静止状态变为运动状态，努力获得高速，以突出一种爆发力。

在准备姿势上，要考虑脚与起跑线的角度，双腿蹲屈的幅度，手臂的位置，重心的放置，甚至视线的焦点。

第一步叫“开始”，很关键。冰上第一步的速度、力度以及冰刀内外的摆动都影响着整场比赛的结果。

然后进入“冲刺”，目标是用最少的体力、最少的时间、最短的距离达到最好的速度。

步频，蹬冰时间，悬空时间空和着地时间，小到膝关节角速度都可以计算出来。

短跑起步阶段的三维重建

跑步需要消耗很大的能量，很难全程维持。达到一定速度后，要以最小的代价过渡到正常运行。

转场后，你将进入直道阶段。一般来说，你需要身体前倾，根据比赛的距离，你可以选择摆动手臂或者双手背后。

上半身与冰面的角度，大腿与小腿的角度，小腿与冰面的角度都要保持在一定的范围内。首先是最小化空空气阻力，然后是增加蹬冰时腿部可以伸展的距离。

推冰、收腿、摆腿、冰缘冻结每一步都有技术要领。时不时要利用惯性继续前行，给下一段路程一个放松的机会；另外，摆臂和头部的位置要匹配。

通过数据可以得到核心关节、膝关节和髋关节的旋转角度和角速度，以及运动员质心的轨迹和加速度，可以帮助运动员分析姿势对蹬冰质量和效率的影响。

△直线段滑动动作的三维重建

接下来还有弯道阶段身体倾斜的角度和转弯半径，冰刀是否沿切线结冰，最后冲刺阶段的奔跑以及让冰刀更早接触终点的最后一步，这里就不详细描述了。

简而言之，在科技的帮助下，运动员的身体感受和教练在头脑中的经验变得更加准确。

多次积累的训练数据可以纵向总结一个运动员的习惯和特点，横向比较不同运动员的优缺点。

根据这些结果，我们可以有针对性地进行改进和调整，不断优化到极致，向着更好的结果冲刺。

这些训练细节部分来自滑冰教程和体育学术论文，部分来自英特尔公布的资料。

正是英特尔中国速滑队的签约合作伙伴提供了这套名为英特尔3dat运动员追踪系统的技术。

之所以称之为黑科技，是因为它不同于以往的动作捕捉技术，不需要任何特殊的摄像头，比如高分辨率的红外摄像头，也不需要被捕捉的人佩戴任何传感器。

只用普通单反甚至手机拍摄视频，通过精心设计和优化的AI算法，就可以导出3D运动姿态，进行精准的数据分析。

这样运动员就不需要带太多额外的设备去不同的训练场地，而是可以连接互联网。

这样数据收集的便利性就满了，压力就到了计算端。

为了保证准确性和实时性，背后有一整套软件算法和硬件加速支持。

从这几个角度出发，让我们进一步了解这个3DAT系统的细节。

如何实现不限站点的动态抓取？

像上面这样用AI帮助运动员挖掘动作细节，已经成为中国速滑队的日常。

早在去年年初，这套名为3DAT的视频动作捕捉系统就在实验的基础上用于辅助训练。经过半年多的磨合，2021年冬天，正式成为集训队的一员。

3DAT不仅可以捕捉运动员的三维动作和姿势，还可以将这些画面实时显示在教练面前。有多厉害？我们一起看吧。

首先，与传统的光学捕捉和惯性捕捉不同，3DAT可以在不佩戴任何设备的情况下，高速捕捉运动员的动作和姿态。

而且，不需要建专业的工作室。在训练场旁边设置最常见的摄像头就可以了，对摄像头数量的要求不高。

像花样滑冰1800平米这么大的场地，2-4个摄像头就能捕捉到运动员在这个范围内的所有动作。

据幕后技术人员介绍，即使是普通的手机摄像头也能很好地支持3DAT完成动作捕捉。日常训练所需的摄像头数量，完全取决于教练需要看多精准。

最终的数据精度也很不错。

它不仅支持1080P、4K等画质，还能以高于每秒100帧的速度解码。测量误差可以减小到5 mm，角度误差可以控制在7-8度左右。

另一方面，3DAT还可以将上述捕捉到的效果实时展示给教练，大大提高了指导的效率。

而且它会收集记录每个运动员的数据，形成单独的数据库，方便教练回看和检索记录，从而分析制定训练计划。

要达到这些效果，3DAT主要靠AI算法支持。

AI算法通过采集大量的3D运动姿态图像，提取人体骨骼的关键信息特征，然后通过检测或回归输出特征图或坐标点。

这一次，AI算法来自英特尔，运行在CPU上。

这里我们使用Intel OpenVino可视化工具包，它可以提供深度学习推理套件(DLDT)，在线部署各种训练好的模型。

DLDT主要包括两部分:模型优化器和推理机。

也就是说，3DAT不仅可以辅助速滑的训练，比如花样滑冰、越野滑雪等项目。只要有经过训练的模型，就可以通过OpenVINO进行部署。

据英特尔的技术专家介绍，一个适合一项运动的模型可以通过收集大约5万张图片来训练。

总之，只要有数据，需要分析什么参数，取决于运动员和教练的诉求，可以根据诉求调整算法。

另外，3DAT需要高计算能力和高吞吐量才能及时给出结果，所以在硬件上也需要慎重考虑。

首先，在计算方面，3DAT采用第三代英特尔至强可扩展处理器，可用于云计算、高性能计算、数据分析和AI等应用。它有8-40个内核，支持8个DDR4通道和64个PCI EXPRESS 4.0通道。并且专门针对AI应用的加速，集成了英特尔深度学习加速技术，不仅使CPU加速AI成为可能，而且在优化到位的情况下，可以媲美专用AI加速芯片的效果。

比如开幕式《和平鸽雪花》节目中实时抓拍了600多人。事实上，它只需要四个第三代英特尔至强可扩展处理器就能完成。而且时延远低于预定目标，即使用了第三代英特尔至强可扩展处理器OpenVINO+对INT8模型的加速能力。

在存储方面，采用了英特尔傲腾技术，可以提供持久内存、大内存池、快缓存和快速存储，保证数据的低延迟处理。

同时，应用的英特尔可伸缩视频技术还可以对摄像头拍摄的画面进行高效编码，进一步降低视频数据的压缩存储和上云的带宽要求。

据技术人员介绍，未来这种计算可以迁移到云端，对设备的要求可以进一步降低。基本上用户只需要自带视频拍摄设备，比如手机。

看到这里，我感觉工程师和运动员在精益求精这件事上达成了一致。

走出冬奥训练，走出运动中的“人机共生”。

诚然，上述视觉动作捕捉在职业体育中的应用，帮助人类不断突破身体极限，只是科技助力体育发展的一角。

比如准确度异常的三分球库里，在训练中用可穿戴设备捕捉投篮姿势；美国职业足球运动员也是如此，他们也在使用人工智能来帮助他们了解自己的运动状态...“人机融合”或者说“人机共生”已经成为体育界的大趋势。

尤其是在人类已经将自身极限推向极致的当下，仅仅依靠传统的训练方式寻求新的突破变得更加困难。此时此刻，科技已经成为人类走向“更高、更快、更强”的新路径。

但是像3DAT这种AI技术的速度和范围，其实超出了人们的预期和想象。它在本届冬奥会开幕式和专业运动训练中的表现，更像是一场哭的初试。

据英特尔的技术团队透露，3DAT在本届冬奥会开幕式和部分训练中成功应用后，已经有了很多合作伙伴或用户。即使是体育领域之外的合作伙伴和用户，也在考虑这项技术在其商业场景中的应用价值。

接下来，我们可能很快就会看到，这项黑科技已经从职业体育领域渗透到了人们的日常生活中。例如，体育教育、个人健身和康复训练仍然与体育相切。或者与体育运动无关，但在游戏、虚拟现实、网络购物、数字艺术创作等领域对动作捕捉应用有强烈需求。

光是想想就很刺激。在过去，只有好莱坞大牌工作室才能制作高保真的虚拟3D角色或偶像。不久之后，在你的书房里，你只能用手机和电脑制作它们。这是一种怎样的体验？

看到这里，你期待吗？

参考资料:

[1]孟向东。浅谈主干道速滑的起跑技术[J].运动时尚，2019(1):55-55。

[2]https://mp.wein.qq/s/YABVQ1q-nB6nduiVdhoLjA

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