近日，薪火相传研发团队聚焦冰雪运动教学场景中的动作识别、训练评估与智能反馈问题，围绕滑雪训练中“动作难量化、问题难定位、反馈难标准化”等痛点持续开展技术攻关，取得阶段性研究成果。团队以计算机视觉与人工智能技术为核心支撑，构建了面向滑雪教学辅助的动作分析系统，并形成了与之配套的动作分类、问题标签、特征指标和教练修正机制，为冰雪运动教学数字化、标准化提供了新的研究路径。
面向真实教学场景，破解滑雪动作分析“难标准、难量化”问题
与实验室环境中的标准人体动作识别不同，滑雪场景具有强反光、快节奏、易遮挡、动作连续性强等特点，传统通用视觉算法难以直接适配真实雪场教学需求。尤其在初学者训练过程中，动作错误往往细碎而连续，既依赖教练经验判断，也缺乏统一的量化依据，导致训练反馈主观性较强、复盘效率偏低。
针对这一问题，“雪印”团队是从滑雪教学逻辑出发，重新梳理了“什么动作需要分析、什么问题需要识别、什么指标可以计算、什么结论能够反馈”的完整路径，明确将系统目标定位为：基于骨架数据与时序特征，实现滑雪动作识别、问题标签输出、教学反馈生成与教练修正闭环构建，推动滑雪训练从经验判断走向可计算、可解释、可跟踪的数字化辅助模式。
聚焦海量数据治理，建立滑雪动作分析可信标准
本次技术攻关中的一项重要突破，在于团队并未将重点仅放在模型训练本身，而是前移到数据治理与标准构建层面。为提升系统在教学场景中的可靠性，团队对海量视频数据帧进行了大量分类、筛选与标注，围绕动作阶段、动作类型、问题标签、视频视角、拍摄方式、用户水平等多个维度建立了较为系统的数据整理机制。
在此基础上，团队逐步形成了面向单板、双板入门至基础阶段的动作分级表、问题标签体系和“动作—指标—标签”映射关系，明确了从基本站姿、平地滑行、单脚滑行，到推坡、斜滑降、前后刃落叶飘、基础刹停、基础换刃准备等核心教学动作的分析框架。与此同时，项目还引入“预标注—人工校验—教练复核”的数据可信等级划分方式，推动动作分析从“能识别”进一步走向“可验证、可复用、可沉淀”，为后续模型优化、规则迭代与教学应用奠定了标准基础。
引入专家测评机制，推动经验判断向教学可信迈进
为了进一步增强系统分析结果的专业性与说服力，团队在项目推进过程中，邀请吉林省冰雪项目重点实验室相关专家参与验证测评，对动作识别逻辑、问题标签设计、报告反馈内容及整体教学适用性进行把关。团队在持续测试中同步吸纳专家意见，对部分动作标准、标签表达、反馈口径和问题判定阈值进行了优化修正，使系统输出更加贴近滑雪教学实际，也更加符合冰雪运动训练的专业要求。
围绕上述技术探索与标准构建，团队已形成论文成果《基于视觉姿态识别的滑雪训练评估与智能反馈方法研究》，系统梳理了项目在动作识别、问题诊断、反馈生成和教学辅助方面的研究思路与实现路径。
下一步，“薪火相传”团队将继续围绕动作分析精度提升、滑雪板识别增强、时序特征深化、数据集扩容和反馈个性化等方向持续攻关，进一步完善滑雪动作分析标准体系与教学辅助能力，推动人工智能技术更深层次赋能冰雪运动教学、训练与产业发展，为数字体育和冰雪产业高质量发展贡献青年科研力量。
