暑假期间，UIC理工科技学院计算机科学系系主任、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教授团队在与国家体育总局的合作中，成功攻克了场地自行车成绩排序这一技术难题。这一成就不仅展现了团队成员的专业能力和创新技术，也为学校赢得了极高的赞誉。

在项目开展之前，场地自行车成绩的排序面临着诸多挑战。此前的成绩获取主要依赖于高精度地面计时带，车轮压过计时带的瞬间会记录时间。然而，这种方式存在无法区分前后轮压线的缺陷，导致无法准确将压线时间分配给相应的运动员。苏伟峰教授团队针对这一问题，结合了运动估计智能算法和计算机视觉技术，创造性地解决了这一难题，为场地自行车比赛的精准排序提供了全新的技术手段。

正如科普中国平台“科学之眼看奥运”主题讲坛中，国家体育总局体育科学研究所特聘客座研究员张珽在《0.001秒的极限突破》演讲里所介绍的，“我们联合北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院的苏伟峰教授团队，通过运动估计智能算法和计算机视觉技术等人工智能手段，高效、智慧地的分析运动影像，结合地面计时带，形成了多维度、多模态的时空精准判定，可以消除毫秒级的竞争中的误判。”这也体现了国家体育总局体育科学研究所对这项技术的高度评价。

张珽演讲《0.001秒的极限突破》（图片来源：科普中国）

项目的成功离不开团队成员的紧密合作与不懈努力。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。面对场地自行车的高速竞技挑战（时速超70公里/小时）及顶尖选手间微秒级的时间差，系统需实现毫米级精准识别。而传统的高速摄像机难以捕捉到每名运动员压线的确切时刻，且高速下画面易模糊失真，无法完美追踪运动员的动作。

面对重重挑战，团队决定派出成员携带专业的高速摄像机深入北京奥运选手训练场，采集最真实与有效的数据。基于这些数据，团队提出了一系列创新性的解决方案，聚焦于成像技术的革新与算法的深度优化，实现了动态捕捉清晰度与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。

在项目开发后期，团队多次前往东莞进行实地测试，以确保系统在真实比赛环境中的稳定性和精准性。东莞的训练场地为团队提供了与国家队日常训练接近的配置环境，这对系统的调试和优化至关重要。面对高速摄像头实时对接的挑战，团队迎难而上，不断优化算法，提升图像处理效率与精度，最终实现了系统与摄像头的无缝协同工作。

团队成员在东莞训练场地进行系统优化

东莞训练场地现场测试中

团队成员现场测试中（左起：李明哲、许恭友）

在经过反复的测试与优化后，该系统以卓越的稳定性和可靠性通过了国家体育总局的验收，并正式投入国家队日常训练使用，为运动员的成绩提升提供了强有力的技术支持。

团队成员合影（左起：麦中裕、占泽伟、郭函宇）

未来，苏伟峰教授团队将继续参与国家体育项目，为推动中国场地自行车运动的发展贡献更多智慧与力量，助力中国体育健儿在奥运会等国际大赛中创造更多辉煌时刻，展现中国体育的科技实力与竞技风采。同时，广东省数据科学与技术交叉应用重点实验室作为我校科研创新的引擎，也将不遗余力地继续推动师生进行跨学科的深度研究，促进学科交叉融合，积极响应国家重大需求。

文图 | 麦中裕、占泽伟、郭函宇

来源 | 苏伟峰教授团队