近日，《广西日报》【广西云】关注报道我校陆声链教授团队研发的“田径运动视觉分析与辅助教学系统”，正以纯视觉技术革新传统体育训练。该系统无需穿戴设备，仅通过摄像头即可实现无干扰、精准的动作捕捉与分析。在挺身式跳远教学中，每一次训练的视频和数据均被自动记录，形成个人运动档案，使训练过程从依赖经验的“凭感觉”转向数据驱动的“看得见”。该系统已在我校投入实际教学与考核，有效减轻教师评分负担，提升训练精准度，并荣获全国人工智能应用场景创新挑战赛智能教育专项赛二等奖。未来该平台化解决方案有望拓展至更多运动项目。
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视觉AI赋能体育教学，广西师大系统让田径训练“看得见进步”
在跳远沙坑旁，广西师范大学体育与健康学院张昊同学的每一次起跳、腾空、落地，除了教练的目光，如今还有另一双更精准、更不知疲倦的“眼睛”在注视着他——那是一套由摄像头和人工智能算法构成的“田径运动视觉分析与辅助教学系统”。
“以前练习助跑，全凭感觉。同学和教练可能会说‘你最后几步节奏乱了’，但‘乱’在哪里？是快了还是慢了？偏差多少？谁也说不清。”张昊坦言，这种模糊的反馈曾让他的训练陷入瓶颈。
田径运动视觉分析与辅助教学系统。广西师范大学供图
直到他使用了由该校计算机科学与工程学院/软件学院/人工智能学院、教育区块链与智能技术教育部重点实验室陆声链教授团队开发的这套系统，训练才迎来了转机。
一次训练后，系统生成的助跑速度曲线图清晰地显示：在起跳前约1秒，他的速度骤然下降了0.6米/秒。“就是这个瞬间的迟疑，导致了我踏板不准！我终于‘看到’问题了！”张昊兴奋地回忆。
从“经验主义”到“数据驱动”，纯视觉技术破解训练难题
传统田径训练高度依赖教练的肉眼观察和个人经验，存在主观性强、难以量化、无法全程记录等痛点。“一位教练同时指导多名学生，很难捕捉到每个学生转瞬即逝的技术细节。”体育与健康学院的一位教师表示。
陆声链教授团队带来的，是一场技术革命。该系统采用纯视觉分析技术，无需任何穿戴式传感器，通过普通摄像头即可实现无干扰、低成本的精准测量。
“我们利用基于深度学习的计算机视觉技术，实现了对运动员二维和三维姿态的精确估计与追踪。”团队技术人员介绍。在挺身式跳远项目中，系统核心功能包括：
助跑速度测量：采用“虚拟线”技术，基于视频非接触式估计助跑速度，平均误差低于9.4%，让速度变化一目了然。
空中姿态评分：系统通过算法，提取起跳、挺身、收腹三个关键动作的姿态，并与标准动作库进行匹配，输出相似度得分，实现动作质量的量化评价。
全过程数字化存档：每一次训练或考核的视频、数据都被自动记录，形成个人运动档案，便于回溯与对比。
从“我以为”到“我看见”，可视化反馈点燃训练新激情
最让张昊和同学们感到震撼的，是系统的“可视化”能力。“我一直觉得自己的挺身动作很标准，直到看到系统生成的人体关键点检测图，和标准姿态叠加对比，才发现我的挺身幅度不够，身体反弓角度比标准动作小了近10度。”张昊指着屏幕上的图像说，“这种直观的冲击，比任何语言描述都来得有力。”
田径运动视觉分析与辅助教学系统评分界面。广西师范大学供图
这套系统不仅服务于日常训练，也彻底革新了课程考核模式。它能实现从视频采集、自动评分到班级成绩汇总报告的全流程自动化，将教师从繁重重复的评分记录工作中解放出来，让他们能更专注于个性化的指导。
从“实验室”到“训练场”，产学研用斩获国家级认可
目前，该系统已在广西师范大学体育与健康学院的挺身式跳远教学中进行了扎实的效果评估。在验证环节，邀请3位专业教师对36段跳远视频进行评分，并与系统输出对比。结果显示，系统评分与人工评价在整体趋势上高度一致，误差在可接受范围内，证明了其作为辅助教学与评价工具的有效性和可靠性。
该项目的成功，也获得了学界的广泛认可，荣获“全国人工智能应用场景创新挑战赛智能教育专项赛二等奖”。
“从原有的肉眼观察、经验分析，到现在的数据驱动、可视化反馈，我们为田径教学提供了一顿‘智能大餐’。”陆声链教授表示，“我们的目标是打造一个平台化的AI体育解决方案，未来不仅用于跳远，还将推广到跳高、短跑、投掷、篮球、武术等多种运动项目。”
对于张昊而言，这套系统的价值简单而直接：“现在我训练的每一步都有数据支撑，每一次改进都能从曲线和图像上看到效果。它让我真正理解了什么是‘精准训练’，成绩也有了明显进步。”在这双“智慧之眼”的守护下，新一代的体育人正以更科学、更自信的姿态，奔向他们的赛场。
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