T-ZAI 20-2025 基于AI与VR融合的动作智能化学习与评分系统及技术要求

ICS35.240.01CCSL70T/ZAI20—2025基于AI与VR融合的动作智能化学习andTechnicalRequirementsT/ZAI20—2025T/ZAI20—2025前言 引言 1范围 12规范性引用文件 13术语和定义 13.1基于AI与VR融合的动作智能化学习与评分系统及技术要求AIandVRIntegration-IntelligentMotionLearningandScoringSystemandTechnicalRequirements 14缩略语 15总体规定 15.1系统结构 15.2工作条件 16设备要求 26.1处理器及系统 26.2一体机性能 26.3RGB姿态识别相机性能 26.4数据存储 26.5通信接口 27系统功能要求 27.1应用功能 27.2登录身份验证功能 27.3评分与分析功能 37.4实时性与异常处理 37.5后台管理功能 38数据与模型训练 48.1多模态数据处理与模型训练 48.2模型准确率要求 49安全 49.1设备安全 49.2系统安全 59.3信息安全 59.4数据备份与恢复 59.5权限管理 59.6运维管理 69.7应急响应 6T/ZAI20—2025T/ZAI20—2025本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作构和起草规则》的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件起草单位：中关村数智人工智能产业联盟、北京彩蛋科技有限公司、首都体育学院。本文件主要起草人：贾昊、范玮朋、丁传伟。本文件参编单位：清华大学附属中学、武汉体育学院、吉林体育学院、山东体育学院、河南理工大学、广州体育学院、北京幻艺虚拟现实科技有限公司、广州特鑫电子科技有限公司。本文件主要参编人：穆希军、吕福祥、方方、张茂林、王柏利、关博、张欢、谷艳华。T/ZAI20—2025T/ZAI20—2025章与传统武术智能学习与评分系统(ZL202310869780.2)等专本文件的发布机构对于该专利的真实性、有效性和范围无任何立场。歧视的条款和条件下，就专利授权许可进行谈判。该专利持有人的声明已在本文件的发布机构备案。相关信息可以通过以下联系方式获得：专利持有人姓名：北京彩蛋科技有限公司请注意除上述专利外，本文件的某些内容仍可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。T/ZAI20—20251T/ZAI20—2025基于AI与VR融合的动作智能化学习与评分系统及技术要求1范围本文件规定基于AI与VR融合的动作智能化学习与评分系统及技术要求的数据训练标准、评分功能规格、数据分析的标准规格、虚拟教练的标准、安全标准及运维管理等相关要求。本文件适用于基于人工智能与虚拟现实技术的动作智能学习与评分系统的开发、实施及性能优化。2规范性引用文件本文件没有规范性引用文件。3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1基于AI与VR融合的动作智能化学习与评分系统及技术要求AIandVRIntegration-IntelligentMotionLearningandScoringSystemandTechnicalRequirements系统通过多摄像头捕捉模块同步记录动作，并利用数据处理模块分析获得的数据。结合三维虚拟教练演示标准动作，帮助学员快速掌握技巧，并通过多维度综合评分得出可靠的评价结果。评分模块依据动作品质和技术难度进行评估，用户交互模块则提供实时反馈与指导。4缩略语下列缩略语适用于本文件。POCPoweroverCoaxial）是一种通过同轴电缆同时传输电力和视频信号的技术。POEPoweroverEthernet）是一种能够通过以太网电缆传输数据和电力的技术。5总体规定5.1系统结构“AI与VR融合-动作智能学习与评分系统”应由AI智能学习与评分工作站及摄像头等外部设备组成。摄像头通过高速数据传输接口（如USB3.0或千兆网络接口）与AI智能学习与评分工作站相连，实时将捕捉到的多角度视频数据传输至工作站。工作站内置的处理器对这些数据进行处理，结合系统内预设的算法和模型，实现动作姿态识别、与虚拟教练动作对比分析以及评分等功能。同时，工作站通过视频输出接口将处理后的图像数据传输至一体机或扩展教学大屏，为用户展示虚拟教练演示、用户动作姿态以及评分分析结果等信息。并支持网络摄像机通过网络传输至运算力中心进行处理方式切换。5.2工作条件工作条件应满足以下要求：a)电源输入：直流供电，电压应不高于50V；b)功率：应不大于600W，POC或POE供电时不大于650W。650W这一数值，是综合考虑到POE交换机最大输出50W，连接2个25W摄像头需50W，加上主机600W2T/ZAI20—2025功耗，经计算和测试，确保系统在此功率内稳定运行；d)工作湿度：85%(非冷凝)以下。6设备要求6.1处理器及系统产品应采用兼容x86架构的处理器，Linux系统/Windows系统。6.2一体机性能主机性能应满足以下要求：a)视频输入：6路视频输入，包括多摄像机信号、电脑信号，可选择；b)视频输出：2路视频输出，一体机视频信号，扩展教学大屏信号，可选择；c)输入分辨率支持4K分辨率60fps向下兼容。6.3RGB姿态识别相机性能RGB姿态识别相机应满足以下要求：b)支持背光补偿、强光抑制、3D数字降噪；c)符合IP66防尘防水设计。6.4数据存储数据存储应满足内置1TB硬盘，支持数据本地存储和云存储。6.5通信接口通信接口应满足以下要求：7系统功能要求7.1应用功能应用功能应满足以下要求：a)系统应支持多角度RGB相机传输回来的用户数据，实时生成骨骼节点以实现高精度姿态识别；b)用户显示界面应支持多角度切换查看，以便用户从不同视角观察自己的动作；c)系统应支持在用户姿态显示中切换实时火柴人展示与SMPL模型渲染；d)应提供虚拟教练演示示范功能，并支持多角度镜像显示，以便用户进行动作学习；e)虚拟教练模型需采用三维建模软件制作，面数>20k三角面，PBR材质贴图不小于2K分辨率；动作数据采集通过光学/惯性动作捕捉设备采集，支持输出240帧速率的FBX格式数据文件；通过引擎或三维软件渲染；f)虚拟三维教练数字资产需拥有完整的归属证明。7.2登录身份验证功能系统应支持三种身份登录方式，满足不同场景下的使用需求，具体包括：a)账号登录功能：支持用户通过“账号+密码”组合方式登录，账号需3T/ZAI20—2025符合唯一性规则（如手机号、邮箱地址或系统分配唯一标识密码需满足复杂度要求（至少包含大小写字母、数字、特殊字符中的两类，长度不低于8位同时应提供密码找回功能，通过安全验证（如短信验证码、邮箱验证）确保账号归属权，防止非授权找回；b)人脸识别登录功能：通过符合国家相关安全标准的人脸识别技术，对用户生物特征信息进行采集、比对与验证，完成身份核验后允许登录；采集过程需明确告知用户采集目的与范围，获取用户授权后方可执行；c)NFC刷卡登录功能：支持读取用户持有的NFC智能息，通过加密传输与系统数据库比对，验证通过后完成登录操作；NFC智能卡需符合行业通用技术标准，确保兼容性与安全性；7.3评分与分析功能评分与分析功能应满足以下要求：a)系统需以国家级裁判对多角度采集的用户动作样本给出的专业评分，运用机器学习算法拟合多模态参数，将多角度用用时间序列对齐的FastDTW算法，对比用户3D动作与标准模板的相似性距离，结合裁判评分确定的各维度权重，综合计算得出最终评分，确保系统评价的专业性；b)所有评分结果应被系统化记录，以便后续分析和模型训练使用，确保数据的可追溯性；c)将姿态数据和分析结果以可视化方式呈现，方便用户理解和使用；d)演练完成后，系统应显示用户关节的旋转、位移、加速度等信息的X、Y、Z三轴数据，并支持导出为CSV等格式；e)系统应显示各动作完成的质量评估；f)通过自动对齐技术，系统应能够呈现单个动作用户演练效果与虚拟教练的对比画面；g)当用户动作出现偏差时，应在分析报告界面提供文字提示，指出错误动作；h)支持统计特殊动作的数量及其完成质量；i)基于用户的表现和目标，系统应提供个性化的训练计划，以促进持续的技能提升；j)系统应支持用户考核分数与视频的上传功能。7.4实时性与异常处理端到端延迟≤300ms，当画面中检测人物离开或者模型置信度<0.7时，系统须拒绝评分并弹出“当前评分无效”提示，退回主界面，不得输出无效分值。7.5后台管理功能后台管理功能应满足以下要求:a)系统应支持用户信息的零星录入与批量导入功能，以方便用户数据的管理；b)后台应支持对用户数据的增、删、改、查操作。其中，修改操作仅在数据出现特殊情况影响准确性的情况下进行，且须遵循严格审批流程，详细记4T/ZAI20—2025录修改原因、人员及时间，确保评分数据准确完整与可追溯；c)支持添加地区、项目、年龄、班级等分组，且信息可进行批量导入；d)系统应根据不同分组（如地区、项目种类、年龄段、班级等）生成排行榜，以便于对用户进行分类和比较。8数据与模型训练数据与模型训练应满足以下要求：为实现模型的精准性与可靠性，需整合原始数据，以及来自国家级裁判给出的评分数据、动作捕捉数据和多视角RGB相机采集的数据，通过科学的融合方式构建用于训练的多模态数据集。对于动作捕捉数据，应仅提取关节角度，并将其转化为模型所需特征。以减少数据冗余，最大程度保留核心动作信息，为后续模型训练提供高质量数据支持。通过多模态融合，即综合利用不同来源数据的互补信息，能够从多个维度对动作特征进行全面刻画，从而显著提升模型在复杂多变场景下的准确性、鲁棒性及泛化能力，使模型在实际应用中能更稳定、准确地对动作进行评估与分析。8.1多模态数据处理与模型训练多模态数据处理与模型训练应满足以下要求：a)多模态数据采集与处理：系统需构建一个融合多视角视频流、3D人体姿态数据与专家评分标签的多模态数据集；b)数据处理过程应包含：利用预训练的2D/3D姿态估计模型，从多视角视频中精确还原出关节点坐标，生成时序的3D姿态序列。在空间特征提取阶段，采用YOLOX进行人体检测，并使用FasterVoxelPose提供的神经网络提取空间特征。神经网络需在ImageNet/COCO等大规模数据集上训练，具备提取丰富空间特征的能力且泛化性能良好；c)时空特征编码：采用时序建模网络（如TCN或Transformer）对3D姿态序列进行编码，捕捉动作的动态时空特征；d)多模态特征融合：将编码后的时空姿态特征与来自视频流的表观视觉特征进行融合，并与对应的专家评分标签进行监督学习，最终建立起从多模态数据到动作质量分数的精准映射模型。8.2模型准确率要求模型准确率应满足以下要求：通过严谨的重复计算迭代训练，模型在相关测试集上的准确率应达到95%以上。重复计算迭代训练过程需遵循严格的算法逻辑与参数调整策略，以逐步优化模型性能。高准确率是确保模型在实际应用中能够提供可靠评分结果的关键指标，体现了模型对动作特征的准确把握和对评分标准的精准执行能力，从而保障其在各类考评场景中的高性能和可靠性。9安全9.1设备安全设备安全应满足以下要求：a)管理与监控：设备应由专人管理和监控，定期检查设备的运行状态，确保安全、稳定运行，及时修复漏洞和问题；5T/ZAI20—2025b)物理安全：控制设备的物理存储环境，防止恶意人员非法获取、破坏或篡改设备硬件，确保设备在良好环境下运作。9.2系统安全系统安全应满足以下要求：a)稳定性与可靠性：确保系统稳定运行，提高可靠性和可用性，减少故障、停机和数据丢失的可能性；毒措施；作行为和事件；d)系统维护：定期升级和维护系统，更新漏洞和缺陷，提高系统性能和安全性；情况下快速响应并恢复正常运行。9.3信息安全信息安全应满足以下需求：a)数据加密：教育资料和用户信息应进行加密，确保仅授权用户可查看和使b)数据校验：对录制的课程资料进行校验，确保资料未被篡改或损坏；c)数据可访问性：确保教育资料和用户导致无法访问；滥用、篡改或丢失；f)安全技术更新：保持最新的安全防护技术，包括病毒软件和安全更新；9.4数据备份与恢复为确保系统稳定运行及信息的完整性，应定期进行数据备份。备份数据需采取有效措施保障其安全性，防止数据在备份存储过程中被非法获取、篡改或损坏。备份机制应确保在系统出现故障、遭受攻击、数据丢失或其他意外情况时，能够快速恢复数据，保障系统正常运行及教育资料和用户信息的可用性。9.5权限管理权限管理应满足以下需求：a)身份验证：用户登录系统时应进行身份验证，确保身份信息正确，访问权限得到合理分配和限制；角色的分配和修改；c)权限继承：权限管理应有明确的继承和授权机制，确保角色间6T/ZAI20—2025递，避免安全漏洞。9.6运维管理运维管理应满足以下需求：a)技术能力：运维人员应掌握网络、硬件、操作系统等相关技术，具备系统的搭建和管理能力；b)设备与软件操作：熟练使用系统的硬件设备和相关软件工具，能够解决常见故障和维护问题；c)故障分析：能准确分析和识别系统故障，并进行针对性修复和处理；d)决策能力：在紧急情况下，能够做出适当决策。9.7应急响应a)信息接收机制：建立网络与信息安全事件的接收机制；b)应急预案制定：制定不同安全事件的应急预案，框架应包括启动条件、处理流程、恢复流程及事后培训；c)事件报告制度：制定事件报告和处置管理制度，明确事件类型和处理职责；d)事件分析与记录：在事件处理过程中，分析原因、收集证据并记录处理过程，形成的文件与记录应妥善保存。7T/ZAI20—2025参考文献[1]崔莉亚．运动场景下人体动作分析算法研究[D]．郑州大学，2020．[2]龚佳奇．基于视觉的动作训练系统研究[D]．中南民族大学，2022．[3]胡静．基于姿态的舞蹈动作识别[D]．辽宁大学，2017．[4]何进英．人体姿态估计的原理及其应用场景简述[J]．电脑知识与技术，2021，17(21)：108-110．[5]王悦宸．基于深度学习的单人人体姿态估计研究进展[J]．通讯世界，2024，31(08)：172-174．[6]徐琳皓，赵林，孙辛欣，等．基于深度学习的遮挡人体姿态估计进展综述[J]．中国图象图形学报，2024，29(12)：3529-3542．[7]杨江涛．基于LSTM的人体连续动作识别[D]．西安理工大学，2020．[8]UedaT,ShimaK,MutohA,etal.MartialArtsDemonstrationEvaluationSystemUsingMachineLearningtoReflecttheActualEvaluationMethodsofInstructors[J].ProcediaComputerScience,2024,235:3140-3149.[9]王晨帆．Unity3D虚拟人物动作识别研究[D]．西安工业大学，2021．[10]常德庆．基于AI识别的体操动作技术分析应用研究[J]．体育风尚，2025，(12)：146-148．[11]王帅，姚翠莉，杨雨龙，等．基于AlphaPose姿态识别模型的武术评价研究与实验[J]．计算机工程与应用，2023，59(15)：50-54．[12]吴伟美，胡建华，魏嘉俊．基于姿态识别的太极拳动作评分系统[J]．现代计算机，2021(11)：231-233．[13]姜康．基于深度学习的武术动作识别研究[D]．上海师范大学，2022．[14]许雅洁．AI智能评价系统对中考武术套路动作运动学准确性的评估[D]．上海体育学院，2023．[15]苏明杰，魏声严．无标记动作捕捉与智能