近日，北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院（下称“北师港浸大”）教授团队创新提出将运动估计智能算法与计算机视觉技术相结合，成功破解场地自行车比赛成绩排序的技术难题。目前，‌该技术系统已通过国家体育总局的验收，正式投入国家队日常训练使用。

该团队由北师港浸大理工科技学院计算机科学系主任、‌广东省数据科学与技术交叉应用重点实验室副主任苏伟峰领衔，携手国家体育总局联合开展技术攻关。

‌场地自行车是历史最悠久的奥运会竞赛项目之一，属于速度竞赛，比赛时间的每一毫秒都至关重要。

此前，该项目的成绩获取主要依赖于高精度地面计时带，由‌车轮压过计时带的瞬间记录时间。苏伟峰表示，‌这种方式无法精确区分前后轮压线的时间，导致成绩存在误差，尤其是顶尖选手间往往存在微秒级的时间差，传统方式难以精准捕捉。

团队进行实地测试。

如今，综合使用运动估计智能算法、计算机视觉技术等人工智能手段，成绩获取的渠道是通过‌高效、‌智慧地分析运动影像，同时‌结合地面计时带，‌形成了多维度、‌多模态的时空精准判定，‌可以消除毫秒级竞争中的误判。

为了获取最真实有效的数据，团队成员携带专业高速摄像机前往北京奥运选手训练场，进行了大量数据采集工作。‌基于此，‌团队提出了一系列创新解决方案，‌聚焦成像技术的革新与算法的深度优化，‌实现动态捕捉清晰度、压线判断精准度的飞跃式提升——‌即便是千分之一秒的微小差距，‌也能被系统精准捕捉并排序。

“‌从需求分析到技术选型，‌再到算法优化和系统测试，‌每一步都经过了严谨的推敲与反复打磨。”苏伟峰说，‌在项目开发后期，‌团队多次进行实地测试，不断优化算法，‌提升图像处理效率与精度，‌以确保系统在真实比赛环境中的稳定性和精准性。

南方+记者 姚昱旸

通讯员 杨炜民