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揭秘冬奥“毫米级”动态捕捉背后的 3DAT 系统！

花匠小妙招
2024-12-02 23:12

接下来，还有弯道阶段身体倾斜的角度、转弯半径，冰刀是否沿切线着冰，最后冲刺阶段的滑跑和最后一步更早让冰刀触及终点线等，这里不再一一详述。

总之在科技帮助下，运动员身体的感受和教练员脑海中的经验变得更加精确。

多次训练数据积累起来，纵向能总结某一个运动员自身的习惯和特点，横向能比对不同运动员间的长处与短板。

根据这些结果，就可以有针对性地改进调整，不断优化到极致，向着更好成绩冲刺。

以上这些训练细节，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。

英特尔正是中国速度滑冰队的签约合作伙伴，提供的这套技术叫做英特尔® 3DAT 运动员追踪系统。

之所以叫它黑科技，是因为它不同于此前的动作捕捉技术，不需要什么专用摄像机，如高分辨率红外摄像机，也不需要被捕捉者穿戴任何传感器。

只用普通单反，甚至手机拍摄视频，就能通过精心设计和优化的 AI 算法导出三维运动姿态并进行精准的数据分析。

如此运动员辗转于不同训练场地不用带太多额外设备，能联网就行。

这样数据采集的便利性拉满，压力就来到了计算这边。

为了保证精度和实时性，背后有一整套软件算法和硬件加速的支持。

下面从这些角度，再认识一下这套 3DAT 系统的底蕴。

不限场地的动捕，如何实现？

像以上这样利用 AI 帮助运动员抠动作细节，现在已经成为了中国速度滑冰队的日常。

最早在去年年初，这套名为 3DAT 的视频动捕系统就被试验性地用在了辅助训练上。经过半年多的磨合，在 2021 年冬天，它正式成为了训练队中的一员。

3DAT 不仅可以捕捉到运动员的三维动作姿态，甚至还能实时将这些画面展示在教练员眼前。具体究竟有多厉害？我们一起来看。

首先，区别于传统光学捕捉、惯性捕捉，3DAT 无需运动员佩戴任何设备，就能捕捉到他们在高速运动时的动作姿态。

而且也不需要搭建专业的摄影棚，在训练场旁边架设最普通的摄像机就 OK，对摄像头数量的要求也不高。

像花样滑冰 1800 平方米这样大的场地，2-4 个摄像头就能采集到运动员在此范围内的所有动作。

据幕后技术人员透露，甚至连普通的手机摄像头，也能很好支持 3DAT 完成动捕。日常训练中所需的相机数量，完全取决于教练员需要查看多少精度的细节。

最终给出的数据精度也非常 nice。

不仅支持 1080P、4K 等画质，还能以高于每秒 100 帧的速度解码。测量误差可以压低至 5 毫米级别，角度误差也控制在 7-8 度左右。

另一方面，3DAT 还可以把以上捕捉到的效果，实时展现给教练员，大幅提升了指导的效率。

并且它会采集记录下每一位运动员的数据，形成单独的数据库，方便教练员回看和调取记录，以此来分析制定训练计划。

实现这些效果，3DAT 主要还是靠 AI 算法支持。

通过收集大量三维运动姿态图像，AI 算法可以提取出人体骨骼的关键信息特征，然后再通过检测或回归的方式输出特征图或坐标点。

这一次的 AI 算法是来自英特尔，而且是跑在 CPU 上的。

在这里使用了英特尔® OpenVINO™ 视觉工具套件，它可以提供深度学习推理套件（DLDT），从而将各种训练好的模型进行线上部署。

DLDT 主要包括两部分：模型优化器和推理引擎。

其中，模型优化器可以将训练好的模型转化为推理引擎可以识别的中间表达，推理引擎则完成高精度分析视频的工作。

也就是说，3DAT 不只可以辅助速度滑冰一个项目训练，像花样滑冰、越野滑雪等项目，只要有训练好的模型，就能通过 OpenVINO 完成部署。

据英特尔的技术专家介绍，采集 5 万张左右图像就能训练好适配一项运动的模型。

总之，只要有了数据，需要分析什么参数全看运动员和教练员提的需求，算法这边可以根据需求调整。

此外，由于要及时给出结果，3DAT 需要高算力、高吞吐，因此在硬件上也有仔细考量。

首先是计算方面，3DAT 使用的是第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器，它可用于云计算、高性能计算、数据分析和 AI 等应用场景，拥有 8-40 个内核，支持 8 通道 DDR4，64 条 PCI EXPRESS 4.0 通道。并且专为 AI 应用的加速，集成了英特尔® 深度学习加速技术，让 CPU 加速 AI 不仅成为可能，而且在优化到位的情况下还可以媲美专用 AI 加速芯片的效果。

像开幕式上“和平鸽雪花“节目中超过 600 人实时动捕，其实只用了 4 颗第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器就搞定了。而且时延还做到远低于预定的目标，就是用到了 OpenVINO +第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器对 INT8 模型的加速能力。

存储方面则使用了英特尔® 傲腾™ 技术，可以提供持续型内存、大型内存池、快速缓存和快速存储，以此来保证数据的低时延处理。

同时应用的英特尔® Scalable Video Technology 还能对相机拍下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需求。

据技术人员介绍，未来这种计算还可以迁移至云上进行，对设备的要求还能进一步降低。使用者基本只需自备视频拍摄的设备，如手机即可。

看到这里，感觉工程师和运动员在精益求精这件事上达成了一致。

正在走出冬奥训练，走出体育界的“人机共生”

诚然，以上视觉动捕在专业运动项目的应用、帮助人类不断突破体能极限，还只是科技助力体育发展的一隅。

比如三分球“变态准”的库里，就在训练中用过一种穿戴设备来捕捉投篮的姿态；美国职业橄榄球运动员们亦是如此，同样在用 AI 来辅助了解自身运动状态……“人机合一”或“人机共生”俨然已经成为体育圈内的一种大势所趋。

尤其是在人类已经将自身极限逼向极致的当下，仅仅依靠传统训练手段，想要寻求新的突破已经变得难上加难。此刻，科技便成为人类走向“更高、更快、更强”的一条新路径。

不过，类似 3DAT 这种 AI 科技流淌的速度和范围，其实还要超乎人们的预期和想象。它在本次冬奥会开幕式中，以及在专业运动训练中的表现，更像是一种啼声初试。

据英特尔技术团队透露，3DAT 在本次冬奥会的开幕式和部分训练中成功应用后，已经有很多合作伙伴或用户。乃至是体育运动领域外的伙伴和用户，也在考虑这项技术在他们业务场景中的应用价值。

接下来，我们或许很快就会看到这项黑科技从专业运动领域渗透到人们的日常生活中。比如仍然与运动相切相关的体育教育、个人健身以及康复训练。抑或是与运动关系不大，但对动捕应用需求旺盛的游戏、虚拟现实、线上购物、数字艺术创作等领域。