无反光点人体运动自动捕捉人工智能系统的有效性

北京体育大学联合大连锐动科技有限公司和中国田径协会研发了一套基于机器学习的人体运动自动捕捉人工智能系统.目的:检验使用人体运动自动捕捉人工智能系统获得的人体关节点三维坐标的有效性.方法:在实际比赛中使用2台录像机拍摄12名女子标枪运动员的试投,取各自最好试投成绩的视频进行分析.使用直接线性转换(DLT)方法对录像机进行标定,标定误差=(0.003 4±0.001 2)m.4名有多年经验的研究人员独立手工解析动作视频中人体21个关节点的二维坐标,并合成三维坐标.同时使用人体运动自动捕捉人工智能系统自动识别了每次试投中21个关节点的二维坐标,并合成三维坐标(自动解析曲线).计算每名运动员每个关节点4名研究人员手工解析合成的三维坐标的平均值,作为关节点三维坐标最佳值(手工解析平均曲线).计算自动解析曲线和手工解析平均曲线之间的多重相关系数和差值的平均值、标准差和95％置信区间.结果:除了右脚尖Z坐标因为坐标变化量比较小外,自动解析曲线与手工解析平均曲线之间的多重相关系数均大于0.95,85％的自动解析曲线与相应的手工解析平均曲线的多重相关系数大于0.98.自动解析曲线与手工解析平均曲线之间的差值全部小于0.015m,50％的自动解析曲线与手工解析平均曲线之间的差值小于0.010 m.结论:基于机器学习的人体运动自动捕捉人工智能系统准确地模拟了手工解析过程,所获得的人体关节点三维坐标与有经验的研究人员手工解析获得的三维坐标平均值高度相似.该系统极大地节省了科技助力的人力并提高了数据反馈速度,已成功应用在多个田径项目和冬季运动项目的科技助力工作中.