在奥运会速度竞赛里，每一毫秒都至关重要。近日，北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院（中文简称：北师港浸大；英文简称：UIC）用创新技术助力国家体育事业。

　　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教授的团队在与国家体育总局的合作中，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记录时间。这种方式存在无法精确区分前后轮压线的弊端，导致压线时间的分配存在误差。

　　为了解决这一难题，苏伟峰教授团队迎难而上，将运动估计智能算法与计算机视觉技术相结合，为场地自行车比赛的精准排序创造出了全新的技术手段。

　　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。”这一评价进一步印证了团队技术创新的价值。

张珽作主题为《0.001秒的极限突破》的演讲

　　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，团队不断突破技术瓶颈，实现了毫米级精准识别。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。

　　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深入北京奥运选手训练场，进行了大量数据采集工作。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。

团队成员在东莞实地测试

　　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。

　　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也将继续发挥科研创新的引擎作用，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。