北京冬奧雖已收官,但有一幕卻讓冰雪運動的愛好者們久久難忘,那就是 2 月 12 日晚,中國隊憑借 34 秒 32 的成績獲得北京冬奧會速度滑冰男子 500 米比賽金牌,并刷新了該項目奧運紀錄的那一幕。
這枚金牌得來不易,破紀錄成績的背后,是中國運動員們無數(shù)個日日夜夜揮灑在冰場的汗水。
世界級比賽中,前幾名選手的差距往往只在毫秒之間。在奧運賽場上,運動員的每一次蹬冰、每一次擺臂,都是對速度與精確的全力追求。
這是屬于中國的速度,從另一方面說,這也是屬于科技進步的速度。
如果想要不斷追求技術動作的完美,就必須在訓練的過程中付出更多的努力。體育運動中,訓練時提高發(fā)力、姿態(tài)等要素的精準度,是提升訓練效率的關鍵,更對運動表現(xiàn)起到決定性作用。
但在傳統(tǒng)的訓練過程中,教練更多是通過肉眼觀察和個人經驗對運動員進行指導,存在很大誤差。究其背后原因,運動訓練數(shù)據(jù)采集和分析工作的缺失一直是個明顯的制約因素。
隨著 AI 應用領域的不斷擴展,更多前沿技術正在走進體育運動的訓練場內。英特爾 ? 3DAT 三維運動員追蹤技術就是這樣一個可以精準、實時地采集分析運動員生物力學數(shù)據(jù),幫助運動員高效訓練的工具,而它,也正是中國速滑隊備戰(zhàn)北京冬奧時,在訓練中使用的一項「神秘黑科技」。
「3DAT」是什么樣的黑科技?
速度滑冰是一項歷史悠久的體育運動,運動員腳著冰鞋在冰面上滑行,借助冰刀的刀刃切入冰面形成穩(wěn)固的支撐點,通過兩腿輪流蹬冰、收腿、下刀,滑進動作以及全身協(xié)調配合向前快速滑行。
速度滑冰運動員訓練時的動作幅度很大,運動速度很高,且訓練場地的空間范圍更大,一般周長在 400 米左右。這意味著基于光學或傳感器的傳統(tǒng)動作捕捉技術難以用于該項目的數(shù)據(jù)采集;同時,這兩種方法的應用也受到經濟成本的限制,很難滿足運動員的日常訓練數(shù)據(jù)采集需求。
進一步說,缺少數(shù)據(jù)就意味著缺少模型來實現(xiàn)更精準的訓練指導。隨著視頻采集和分析技術的發(fā)展,運動姿態(tài)數(shù)據(jù)處理和運動表現(xiàn)分析已經成為運動員訓練階段競爭的制高點。
那么,有沒有一種高效、低成本且部署過程更簡單的運動捕捉技術呢?
英特爾 ? 3DAT 運動員追蹤系統(tǒng)就是答案,它基于先進的計算機視覺和 AI 技術,能從訓練視頻源中提取速滑運動員的關鍵骨骼點信息、關鍵部位姿態(tài)、運動軌跡等進行三維重建。隨后,3DAT 通過 AI 分析數(shù)據(jù),生成運動員生物力學數(shù)據(jù)的參數(shù)集,這些參數(shù)集就是對運動員進行評估、指導調整的重要依據(jù)。英特爾技術團隊表示,以上總體過程最少只需要十幾分鐘,而如果只是進行三維重建的話,其速度更是可以做到近乎實時。
3DAT 技術支持 1080P、4K 等畫質,并以高于每秒 100 幀的速度解碼,支持多路視頻的同步采集以及多路視頻在后續(xù)數(shù)據(jù)處理過程中的同步處理、多路視頻生成 3D 姿態(tài)數(shù)據(jù)等。
在 3DAT 的助力下,動作捕捉告別了過去要使用專用或定制化采集設備,被采集者也需要穿戴傳感器的時代,即使是借助一部手機設備拍攝的訓練視頻,任何人都能夠清楚地了解到,運動員的身體正在進行著怎樣的運動,以及如何可以使其達成更好的競技表現(xiàn)。
以速度滑冰項目的起跑階段為例,3DAT 技術在運動員全身定義了 23 個動作捕捉點,可以生成運動員的步頻、蹬冰(Push off)時間、懸空(Air time)和地面(Ground time)時間、膝關節(jié)角速度、起跑角速度等一組參數(shù)集,以此分析起跑姿態(tài)對速度的影響:
而到了直道加速階段,3DAT 可以得到核心關節(jié)、膝關節(jié)、髖關節(jié)的旋轉角度和角速度,以及運動員的質心的軌跡和加速度,幫助運動員分析姿態(tài)對蹬冰質量和效率的影響:
在精準分析運動姿態(tài)、聚合運動數(shù)據(jù)的基礎上,教練員可以在 3DAT 技術的支持下整理并提出科學訓練計劃和專業(yè)策略,有效提升訓練效率;在分析動作和運動軌跡的基礎上,這一系統(tǒng)還可以在若干秒計算中實時處理、校驗、統(tǒng)計和分析復雜而龐大的訓練數(shù)據(jù)信息,生成骨骼分析報告和圖表,為教練員指導提供詳細概述,制定更科學的訓練計劃。
3DAT 強大能力背后的技術底座
3DAT 系統(tǒng)能夠為運動員訓練提供如此高效的幫助,得益于背后第三代英特爾 ? 至強 ? 可擴展處理器的強大支撐。使用者利用攝像機拍攝運動員進行訓練的過程,然后將視頻數(shù)據(jù)發(fā)送到就近部署或在云端部署的、搭配該款處理器的服務器,就可在該處理器集成的英特爾 ? 深度學習加速技術的幫助下,加速運動員三維運動信息的重建和進行數(shù)據(jù)分析。
具體來說,3DAT 系統(tǒng)具備時效快、無干擾、高精度、大范圍四大優(yōu)勢,這大大提高了數(shù)據(jù)生成的效率和準確率。
英特爾 ? 3DAT 技術可以做到當日視頻當日出數(shù)據(jù),教練有需要現(xiàn)場即時出數(shù)據(jù),讓數(shù)據(jù)具有時效性。第三代英特爾 ? 至強 ? 可擴展處理器,支持 8 通道 DDR4,64 條 PCI EXPRESS 4.0 通道,全面增強 I/O 吞吐量,能實時處理、校驗、統(tǒng)計和分析復雜而龐大的訓練數(shù)據(jù)信息。英特爾 ? 傲騰? 技術提供充足的數(shù)據(jù)存儲容量的同時,可憑借低時延特性確保數(shù)據(jù)處理效率。英特爾 ? Scalable Video Technology 則支持對攝像設備采集的大量視頻進行高效編碼,確保生成報告或者視頻播放的低時延。
同時,由于運行在第三代英特爾 ? 至強 ? 可擴展處理器上的 3DAT 技術采用了先進的 AI 和計算機視覺算法,運動員也不再需要穿戴傳感器等影響運動效果的裝備,系統(tǒng)可以直接從訓練視頻中提取數(shù)據(jù)進行分析,做到對正常訓練的零干擾。
總的來說,基于第三代英特爾 ? 至強 ? 可擴展處理器提供的強勁算力,視頻數(shù)據(jù)讀取、預處理、缺失幀修復、運動數(shù)據(jù)生成等圖像處理可以更精準、高效,測量達像素級精度。3DAT 基于英特爾 ? OpenVINO? 視覺工具套件進行開發(fā),能實現(xiàn)精準、流暢、實時的視頻數(shù)據(jù)讀取、智能分析處理,人體三維運動信息提取等。英特爾 ? 至強 ? 可擴展處理器集成的英特爾 ? 深度學習加速技術,則能顯著提升深度學習推理和訓練的性能,讓模型的生成和應用更加高效。
最后,3DAT 技術還讓整個系統(tǒng)及應用的部署變得更容易,也可以很便捷地跟隨隊伍轉場訓練和比賽。運行在第三代英特爾 ? 至強 ? 可擴展處理器上的 3DAT 技術可實現(xiàn)大視野數(shù)據(jù)采集,得益于先進的 AI 分析模型,即使是寬闊的速滑冰場也只需要部署 2-4 臺攝像設備,所采集的視頻素材就能夠支持生物力學數(shù)據(jù)模型的生成。
3DAT 的價值,不止于體育
英特爾技術團隊介紹說,除了以上應用優(yōu)勢外,3DAT 系統(tǒng)另一大特點就是具備很高的通用性,面向不同的項目只需要簡單的適配過程,大概需要 5 萬張左右圖片即可訓練出針對性的 AI 模型,隨后就可用于采集和分析空間定位和三維姿態(tài)等信息進行參考。
在冬奧的開幕式上,3DAT 技術也參與打造了一場人文與科技的視覺盛宴。英特爾聯(lián)合第三方專業(yè)團隊定制開發(fā)了「基于人工智能技術的演出實時特效系統(tǒng)」,將 3DAT 技術應用在《致敬人民》和《雪花》兩個節(jié)目中,在開幕式現(xiàn)場僅通過 4 臺攝像機就覆蓋了全場,并讓演員與現(xiàn)場鋪設的大屏實現(xiàn)實時互動,成功打造出了美輪美奐的觀賞效果。
為了確保演員與大屏中藝術形象互動的實時性與流暢性,英特爾技術團隊將算法改進到能夠更好利用英特爾 ? 深度學習加速技術 INT8 加速能力的狀態(tài),加上 pipeline 的時延優(yōu)化,最終僅在四顆第三代英特爾 ? 至強 ? 可擴展處理器的支持下,就將攝像機到 AI 處理的時延降到了 50 毫秒以下。
在這一屆冬奧的 開幕式和備戰(zhàn)訓練中 ,3DAT 技術展現(xiàn)出了巨大的價值和潛力。未來,英特爾希望 3DAT 技術走向更廣泛的場景,即在所有需要動作追蹤的應用場景中進行推廣,實現(xiàn)「無門檻化應用」。
以體感游戲為例,3DAT 技術能夠實時將物理世界中的動作數(shù)字化,人在物理世界中的每一個動作,都可以準確轉化為游戲中的動作,同時還能讓這種轉化有更短的時延,實現(xiàn)更加絲滑、流暢的游戲體驗。再以線上購物試衣鏡應用為例,有了 3DAT 后,試衣的效果將不再是將衣服的圖像呆板地貼在你的數(shù)字照片或影像上,而是能實時識別你的動作姿態(tài),展示出類似真實穿著的效果。
當然,我們就更不用提,也許在不久后的一天,每個人用一臺普通的智能手機搭配 3DAT,就可以對自己的運動表現(xiàn)進行打分和策略分析了。
到那時,這項曾在北京冬奧會上大放異彩的「黑科技」就不再只是一項與專業(yè)體育運動密切相關的 AI 技術了,它將更像是我們與元宇宙,與數(shù)字世界同步的一個關鍵接口。
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