南京審計大學(xué) 蔣宇琨 王訓(xùn)誠

在人工智能快速發(fā)展之前，校園體育測評多半為人工記錄，需要大量監(jiān)考人員投入時間和精力，但卻不能夠保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和有效性。近年來，隨著人工智能、網(wǎng)絡(luò)平臺以及計算機視覺的發(fā)展，人們在萬物互聯(lián)的時代更能夠感受到人工智能在多種場景下的應(yīng)用。將人工智能與體育測評深度結(jié)合后，體測過程不僅變得更加快捷高效，還能夠大量減少人力資源投入、節(jié)約時間成本，更重要的是體測數(shù)據(jù)還能夠得到長久的保存，從而方便考生進一步追溯信息。本文基于一體化設(shè)備及智慧體測平臺的功能及優(yōu)勢，探討人工智能在體育測評中的應(yīng)用。

1 體育測評現(xiàn)狀綜述

從中小學(xué)到高校，身體素質(zhì)一直是學(xué)生考核的一項重要指標(biāo)。近年來，從政府到人民對于身體素質(zhì)的重視程度不斷提高。2020年10月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)了《深化新時代教育評價改革總體方案》，要求各地區(qū)部門結(jié)合實際，強化體育評價；2021年7月，雙減政策頒布后，學(xué)校更加注重學(xué)生的身體素質(zhì)教育。據(jù)統(tǒng)計，超過97%的小學(xué)生體測成績達到及格，而大學(xué)生卻不到90%。這說明，隨著年齡增長，學(xué)生身體素質(zhì)達標(biāo)率反而有所下降。

目前，體育測評現(xiàn)狀如下：

（1）體育教師資源緊張，測評過程中仍需要人工參與，效率過低。從2015-2019年，每位體育老師仍將負(fù)責(zé)超過200名學(xué)生的體測任務(wù)。除了日常工作之外，教師們還需要完成每年對學(xué)生的體質(zhì)測試，以及進行測試結(jié)果的整理、上報等工作，這給體育教師帶來了極大的工作壓力與身心負(fù)擔(dān)。在進行體質(zhì)測試時，部分學(xué)校僅靠人工畫線、肉眼判斷，常常出現(xiàn)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確的情況。人工體測不僅效率較低，而且容易出錯，影響結(jié)果的公正性、科學(xué)性。（2）成本高。部分機器由于需要高新技術(shù)的支撐，成本費用明顯較高，但如此高額的費用對于學(xué)校來說難以負(fù)擔(dān)，以至于很多學(xué)校在引進體育測試設(shè)備上猶豫不決。（3）學(xué)校場地?zé)o法滿足要求。大部分智能設(shè)備采用光電傳感技術(shù)，利用紅外線檢測作為主要技術(shù)。而部分學(xué)校由于場地不足、設(shè)備老舊等各種原因，無法滿足以上設(shè)備檢測的環(huán)境要求；又或者，需要通過高額重新布置場地以完成對學(xué)生的體育測評。不論何種方式，都會對學(xué)校造成較大的負(fù)擔(dān)。（4）數(shù)據(jù)儲存空間不足。體育測試設(shè)備需要儲存大量數(shù)據(jù)，因此體測產(chǎn)品必須具備極大容量的數(shù)據(jù)儲存庫。而目前大部分學(xué)校采用的數(shù)據(jù)庫，并沒有在后臺或者云端設(shè)置容量足夠充足的儲存空間，這可能會導(dǎo)致重要數(shù)據(jù)的遺失。學(xué)生也無法直接查看到自身歷次體測數(shù)據(jù)以及體測視頻，因此也很難有針對性地進行體能訓(xùn)練，也無法追溯體測成績。（5）設(shè)備操作繁雜，不滿足個性化需求。中高考考場的體育測評設(shè)備應(yīng)當(dāng)以精簡、便利、準(zhǔn)確為主，而目前部分體測產(chǎn)品需要通過人工組裝、拆卸等方式才能投入使用，甚至由于不夠靈活、零件過大、難以組裝等問題常常給工作人員帶來麻煩。

2 人工智能在體育測評中的應(yīng)用優(yōu)勢

2.1 緩解體育教學(xué)壓力，節(jié)約教育教學(xué)資源

曹明利等[1]提出，無人監(jiān)管條件下的自動體測測評及打分系統(tǒng)有利于減輕教師監(jiān)考及成績錄入的壓力。智能體測設(shè)備在檢測過程中無需人工監(jiān)管便能夠完成自動化收集、整理與分析體測數(shù)據(jù)的任務(wù)，并生成多維度數(shù)據(jù)報表。在算法方面，解決了困難狀態(tài)下目標(biāo)檢測和姿態(tài)識別的算法開發(fā)。

2.2 體測過程更加高效準(zhǔn)確、公平權(quán)威

基于人工智能的無感知體測設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)快速靈活部署，形成智能化體測流程，使得過程大幅度簡化，并利用一鍵式數(shù)據(jù)傳輸方式提升效率。人工智能算法能夠達到極高的精確度，較大程度避免了師生在體測過程中因計時、計數(shù)、測距產(chǎn)生的分歧。另外，計算機視覺、圖像測距、人體姿態(tài)識別、人體動作捕捉、虛擬格柵測距等先進技術(shù)實現(xiàn)自動計數(shù)、計時、測距、判定動作是否規(guī)范等，也一定程度上提升了體測流程的公平和權(quán)威性。

2.3 體測數(shù)據(jù)追溯和結(jié)果復(fù)議更加便捷

將大數(shù)據(jù)分析運用在體育測評中，用戶可以對數(shù)據(jù)進行檢測、復(fù)盤和申訴。用戶獲得授權(quán)后便能夠在后臺查看得分和扣分情況，以及對應(yīng)的視頻、關(guān)鍵圖像數(shù)據(jù)等。同時，大數(shù)據(jù)得以在云平臺長期儲存，學(xué)生及教師可以查看歷次體測結(jié)果，進行針對性訓(xùn)練，有助于觀測學(xué)生身體素質(zhì)變化，幫助提高體測成績。

2.4 基于現(xiàn)存數(shù)據(jù)進行分析提供日常訓(xùn)練建議

智慧體測平臺不僅能夠評估考生的成績是否達標(biāo)、在同齡人中屬于何等水平，還能夠針對學(xué)生的薄弱之處提供日常訓(xùn)練建議。

3 可應(yīng)用于體測的人工智能技術(shù)介紹

3.1 計算機視覺與光電感應(yīng)技術(shù)

溫煦等[2]提出用可視化設(shè)備估算多關(guān)節(jié)健身操運動的能量消耗，目前部分人工智能技術(shù)已經(jīng)可以做到這一點。計算機視覺使用攝像機和電腦進行識別、測量和跟蹤等計算機視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。光電感應(yīng)技術(shù)具有非接觸、精度高、反應(yīng)快等優(yōu)點，并且可以測試更多參數(shù)，大大突破了此前人工測量的瓶頸。在體育測評中，具有響應(yīng)時間短、檢測距離長、分辨率高、便于調(diào)整等優(yōu)點，同時可以實現(xiàn)非接觸測量和顏色判別。

3.2 虛擬格柵測距與圖像測距

虛擬格柵測距將現(xiàn)實中的實際距離轉(zhuǎn)化為視頻中的虛擬距離，使現(xiàn)實與虛擬相結(jié)合，以此獲取精確的體測成績。根據(jù)趙安慶等[3]提出的模型，測距儀測量精度可以做到1cm以內(nèi)，大幅度避免攝像機存在畸變效果。在立定跳遠(yuǎn)、坐位體前屈等需要精確計算距離長度的項目中，體測設(shè)備可以使用虛擬格柵技術(shù)，將現(xiàn)實中的距離對應(yīng)到計算機上圖片的距離。

3.3 傳感器技術(shù)

傳感器的技術(shù)通過感知光線、氣體、人體、溫度濕度等，把模擬信號轉(zhuǎn)化成數(shù)字信號，給中央處理器處理。在體育測評中，可用于肺活量吹氣測試等。

3.4 人體動作捕捉與姿態(tài)識別技術(shù)

在體育測評中，類似于仰臥起坐的項目對人體姿態(tài)要求較高，身體姿態(tài)是否達到標(biāo)準(zhǔn)對體育成績有重要影響。人工智能技術(shù)通過高清攝像頭對學(xué)生體測實行全過程監(jiān)督，保證動作捕捉時的完整性、準(zhǔn)確性。

4 人工智能在體育測評中的應(yīng)用

4.1 人工智能在檢錄中的應(yīng)用

人臉識別技術(shù)能夠快速鎖定用戶身份，避免了此前冗長的錄入流程。學(xué)生可以在平臺上提前輸入身份信息，并錄入人臉圖像，生成獨自的賬號。在檢錄時，只需要進行人臉圖像比對，便可以從后臺調(diào)度所需數(shù)據(jù)，節(jié)省大量時間。同時，人工智能在體測檢錄中的使用可以杜絕非本人測試的可能性，大大降低替考率。為了保證測評高效進行，學(xué)生能夠提前線上預(yù)約考試時間段，在測試主機上刷身份證或校園卡進行簽到。曹厚文等[4]提出使用讀卡器讀取校園卡中的基本信息，并對下位機傳來的數(shù)據(jù)進行自動處理。校園卡和人臉識別雙保險，為檢錄流程提供了巨大方便。

4.2 人工智能在立定跳遠(yuǎn)中的應(yīng)用

人工智能動作捕捉系統(tǒng)摒棄傳統(tǒng)的激光測距設(shè)計，更加著眼于測量動作是否完整合規(guī)。一旦測試者腳尖觸碰到或超過了站立區(qū)禁止線，人工智能動作捕捉系統(tǒng)將被觸發(fā)，自動識別為起跳犯規(guī)動作，同時伴隨著警鳴聲和語音提示，告知測試者動作犯規(guī)。此外，除了跳遠(yuǎn)距離，人工智能的應(yīng)用還能夠捕捉到更多數(shù)據(jù)，例如起跳擺臂幅度、滯空高度、滯空時間、起跳下蹲角度等，并給予標(biāo)準(zhǔn)成績和動作評價。利用智慧體測平臺，測試者能夠登錄賬戶查詢成績和數(shù)據(jù)，得知自己的扣分點，并利用歷次數(shù)據(jù)糾正錯誤姿勢。人工智能評價模型能夠提供對立定跳遠(yuǎn)的定量分析，從而幫助學(xué)生和教師了解立定跳遠(yuǎn)動作，促進成績提高、減少運動損傷。黃國豪等[5]提出，結(jié)合生物學(xué)和人體力學(xué)后，人工智能系統(tǒng)還能夠輔助設(shè)計起跳、騰空和落地動作，做到“定制”立地跳遠(yuǎn)姿態(tài)。由此，學(xué)生可以借助系統(tǒng)自行練習(xí)立定跳遠(yuǎn)，過程更具個性化、專業(yè)化。

4.3 人工智能在坐位體前屈中的應(yīng)用

在傳統(tǒng)的體育測試中，坐位體前屈設(shè)備往往帶有手推板，測試者為提高成績，有時會利用慣性推出手推板。同時，膝蓋處是否彎曲僅能靠自覺或人工監(jiān)測加以管理，不能保證所有測試者動作合規(guī)?；谟嬎銠C視覺的防犯規(guī)功能，能夠識別測試者人體關(guān)節(jié)關(guān)鍵點是否合規(guī)，同時，也能夠判斷其在前屈時是否有膝蓋彎曲等犯規(guī)動作。除前屈距離外，融入人工智能的設(shè)備還能夠測量更多數(shù)據(jù)，例如腿部彎曲程度、身體彎曲程度、手臂彎曲度、肩膀下壓角度、前屈時長等。大數(shù)據(jù)還可以為學(xué)生檢索配套的韌帶拉伸動作，例如平臺監(jiān)測到學(xué)生肩膀柔韌度不夠，可以提供配套的肩部拉伸動作，進行針對性訓(xùn)練。

4.4 人工智能在仰臥起坐中的應(yīng)用

人工智能在仰臥起坐中的應(yīng)用，主要應(yīng)當(dāng)以計算機視覺為基礎(chǔ)，用于檢測、判別和記錄1min內(nèi)有效的仰臥起坐次數(shù)。在仰臥起坐的過程中，測試者的頭部、頸部、手部、雙手肘關(guān)節(jié)、臀部、雙腿膝關(guān)節(jié)、腳部都是關(guān)鍵評判點，測試設(shè)備主要通過關(guān)鍵部位動態(tài)姿勢的檢測，來判斷測試者的動作是否合規(guī)有效。同時，除了最為重要的仰臥起坐個數(shù)，智能動作捕捉系統(tǒng)還能夠測量觸墊時長、腰腿彎曲度、仰臥時長、腿部彎曲度等數(shù)據(jù)。融入人工智能后，學(xué)生和教師能夠觀察到根據(jù)數(shù)據(jù)計算得出的爆發(fā)力指數(shù)和耐力指數(shù)。通過智能機械設(shè)備查看上升時間和下降時間，還能夠幫助學(xué)生有效控制時間。

4.5 人工智能在引體向上中的應(yīng)用

在體育測試中，引體向上主要考察上肢肌肉力量，對于考生的動作規(guī)范有比較嚴(yán)格的要求。而由于引體向上動作本身在最高處停留時間較短，監(jiān)考教師容易因疏忽造成觀察不到考生動作是否標(biāo)準(zhǔn)。人體動作捕捉、姿態(tài)識別技術(shù)和圖像測距，能夠幫助測量懸垂平均高度、握距、握距夾角、肘膝距離、離地距離等數(shù)據(jù)。借助智慧體測平臺，計算機能夠輔助計算出平均單個完成時間、懸垂平均高度、耐力指數(shù)、爆發(fā)力指數(shù)等，幫助學(xué)生進行體能分析。

4.6 人工智能在其他測試中的應(yīng)用

在肺活量測試中，人工智能防犯規(guī)系統(tǒng)，能夠使學(xué)生在換氣時儀器自動鎖定成績，避免肉眼檢測不到的作弊情況。在智能設(shè)備輔助下測量身高體重也更加方便，不需要傳統(tǒng)升降機測量身高。人工智能一體設(shè)備能夠同時顯示身高、體重、BMI值等數(shù)據(jù)，一次通過即可終止測試。800/1000m跑為室外耐力測評項目，不能夠讓考生佩戴沉重的設(shè)備。目前的長跑測試以穿戴智能馬甲為主，雖然已經(jīng)很輕便，但仍然無法完全擺脫穿戴設(shè)備的負(fù)擔(dān)。將人工智能人臉識別應(yīng)用于測試后，可以實時捕捉保存測試過程中的視頻圖像，將測試沖刺過程記錄下來，并與學(xué)生特征進行對比，判斷是否存在作弊的可能性，將測試視頻數(shù)據(jù)存儲在云平臺里，以便隨時調(diào)出回放。50m短跑與長跑類似，可以在起點和終點處放置人工智能設(shè)備桿，檢測學(xué)生搶跑情況，比肉眼觀察更加公平有效。沖刺階段，人工智能設(shè)備能夠?qū)崟r保存測試過程中的視頻，以便回溯。當(dāng)測試學(xué)生的軀干通過終點線時，記錄測試成績。

5 展望

（1）多平臺聯(lián)動。吳鳳彬等[6]提出，基于目標(biāo)導(dǎo)向管理的運動App在大學(xué)生體育鍛煉中能夠為指導(dǎo)大學(xué)生選擇科學(xué)有效的鍛煉行為提供參考。通過App、大數(shù)據(jù)平臺以及小程序?qū)?shù)據(jù)進行監(jiān)測，在學(xué)生端提供便捷的測試流程、趣味化激勵學(xué)生參與評測，學(xué)生在手機端、平板端還有電腦端都可以觀察數(shù)據(jù)，成績評定與復(fù)議簡單可視。（2）多方合作。智能設(shè)備制造商應(yīng)與各地區(qū)教育局、學(xué)校、政府達成合作，由教育局助力推廣，優(yōu)先在部分中小學(xué)日常體測中試點。未來，體測數(shù)據(jù)平臺可以和當(dāng)下流行的體育健身軟件合作，根據(jù)學(xué)生身體素質(zhì)大數(shù)據(jù)分析，為學(xué)生配套日常的體能訓(xùn)練動作，智能化地提供不同的方案與視頻。（3）持續(xù)健康干預(yù)?；谶\動姿態(tài)的尖端分析算法，可對學(xué)生運動過程做分析判斷，通過智能化系統(tǒng)分析運動數(shù)據(jù)，融入運動健康、運動醫(yī)學(xué)、課程建議等，并結(jié)合體育課程，給出持續(xù)的干預(yù)方案。由此打通全流程信息流，真正做到全面了解學(xué)生體質(zhì)健康狀況，有針對性地改善學(xué)生體質(zhì)健康狀況，持續(xù)改進方法，創(chuàng)新體育工作，形成工作閉環(huán)和運動健康新風(fēng)尚。

人工智能在體育測評中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在采用先進算法、機器視覺等技術(shù)，能夠為學(xué)校學(xué)生提供一個更高效、公平、精確和權(quán)威的智能化體測服務(wù)，不僅為學(xué)生提供了便捷的體測流程，還能緩解體測壓力、節(jié)約教學(xué)資源。

引用

[1]曹明利,王亞麗,李萌利,等.基于計算機視覺的體測測評打分系統(tǒng)[C]//天津市電子工業(yè)協(xié)會2022年年會論文集,2022:11-14.

[2]溫煦,楊雨馨.基于OpenPose計算機視覺算法的健身操能量消耗估算研究[C]//第十二屆全國體育科學(xué)大會論文摘要匯編——專題報告(體育信息分會),2022:82-84.

[3]趙安慶,寧遼貞,李耀,等.立定跳遠(yuǎn)自動測距儀系統(tǒng)設(shè)計[J].微計算機信息,2010,26(14):50-51+115.

[4]曹厚文,唐海玉,李芃松,等.聯(lián)用校園卡的立定跳遠(yuǎn)測試儀的設(shè)計[J].當(dāng)代體育科技,2014,4(36):226-228.

[5]黃國豪,范雨軒,肖曉歌,等.立定跳遠(yuǎn)動作的生物力學(xué)優(yōu)化及人工智能評價模型的建立[J].醫(yī)用生物力學(xué),2021,36(S1):337.

[6]吳鳳彬,江海潮.運動App對大學(xué)生健康素養(yǎng)體育鍛煉行為和身體素質(zhì)的影響[J].中國學(xué)校衛(wèi)生,2022,43(03):390-394.