我國研究團隊利用基于深度學習原理的AI技術(shù)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型，實現(xiàn)對動作視頻中人體關節(jié)點的計算機自動識別，進而建立起了無反光點人體運動自動捕捉人工智能系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是一系列使用非傳統(tǒng)的工具來對大量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行處理，從而獲得分析和預測結(jié)果的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用，這一系統(tǒng)克服了傳統(tǒng)人工識別方法工作量大、耗時長、重復性差，嚴重影響動作技術(shù)分析的反饋速度和可靠性，限制了生物力學在助力競技體育中的應用的缺點。

AI技術(shù)的發(fā)展提供了新的可能性，在AI的諸多分支中，目標跟蹤技術(shù)是計算機視覺領域的核心問題之一，其主要能力是識別并預測視頻中我們指定目標隨著時間的流逝，空間方位的改變情況，相較于傳統(tǒng)的逐幀識別目標，具有運算量低、運算速度快等優(yōu)點。

人工智能也在各類項目中輔助裁判做出更精準的評分。由第四范式提供技術(shù)支持的中國花樣滑冰人工智能輔助評分系統(tǒng)1.0，是一套根據(jù)中國花樣滑冰運動員使用需求、場景應用需求打造的AI+虛擬現(xiàn)實解決方案?？梢赃\用計算機視覺技術(shù)算法與深度學習，可以對運動員的整體運動軌跡進行實時追蹤，根據(jù)專業(yè)評分標準，對視頻數(shù)據(jù)的人體骨骼、形體動作進行捕捉識別，從而實現(xiàn)穩(wěn)定性、可視化的比賽評判。