AI賦能花樣滑冰，提供3D資料標註業務

在本屆北京冬奧會花樣滑冰男子單人自由滑中，日本選手羽生結弦如約挑戰公認難度最高花滑動作4A（阿克塞爾4周跳），雖然結局有些遺憾，在落地時不慎摔倒，並未挑戰成功，最終以排名第四的總成績無緣領獎臺。但在賽後，各界都紛紛敬佩於他堅持不懈挑戰4A的勇氣。

“阿克塞爾跳”是花滑中難度與基礎分值最高的一項跳躍動作，“阿克塞爾四周跳”也稱4A，意味著選手需要在起跳後完成四周半的空中旋轉動作，目前還沒有人在正式比賽中完成這一動作。選手在進行跳躍動作時就像一隻高速旋轉的陀螺，對普通觀眾來講，很難用肉眼分辨出選手的動作完成度。

羽生結弦在早期曾發表了有關將3D技術應用於花滑的論文。該論文詳細描述了他的研究內容和想法，即用3D動作捕捉技術來研究花滑，並在自己身上戴上了測量裝置，進行反覆跳躍試驗，用來實現將三週半跳資料化的目標。

據瞭解，花樣滑冰比賽不僅規則複雜，同時評分難度較高，評委需要在選手高速運動且變化繁雜的動作中依據動作型別、難度係數、完成情況、標註程度等給出精準的技術分。早在今年1月，我國為花滑比賽專門研發的“花樣滑冰AI輔助系統1.0”在北京舉辦正式釋出。　

中國花樣滑冰AI輔助評分系統1.0是根據中國花樣滑冰運動員使用需求、場景應用需求打造的AI+虛擬現實解決方案。該系統運用計算機視覺技術演算法與深度學習，可以對運動員的整體運動軌跡進行實時追蹤，再根據一系列專業的評分標準，對影片資料中的人體骨骼、形體動作進行捕捉識別，從而實現穩定、視覺化且公平的比賽評判，也向觀眾展示了更加清晰化的花樣滑冰。

據瞭解，隨著該評分系統釋出，中國花樣滑冰AI輔助評分系統2.0建設已在開發中，將對系統做進一步完善和升級。

資料標註是人工智慧演算法得以有效運營的關鍵環節，想要實現人工智慧就要先讓計算機學會理解並具備判斷事物的能力。資料標註的過程就是透過人工貼標的方式，為機器系統提供大量學習的樣本，資料標註是把需要機器識別和分辨的資料打上標籤，然後讓計算機不斷地學習這些資料的特徵，最終實現計算機能夠自主識別。因此，中國花樣滑冰AI輔助評分系統作為一項先進的人工智慧系統，想要進一步完善和升級就需要大量精準的標註資料做支撐。

景聯文科技作為一家專業的資料採集標註公司，經過多年積累，在全國範圍擁有5個標註基地，擁有220名全職標註師，影像現有資料庫

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