新东方AI研究院团队获CCF大数据与计算智能大赛单赛题冠军本文转自：中国网历时四个多

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历时四个多月的第九届CCF大数据与计算智能大赛近日在杭州落下帷幕。新东方AI研究院参赛团队从3400多支参赛队伍中脱颖而出，获得了“基于飞桨实现花样滑冰选手骨骼点动作识别”赛题冠军。

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大赛为单赛题冠军颁奖（左四为新东方AI研究院团队代表）
CCF大数据与计算智能大赛由中国计算机学会（CCF）于2013年创办，迄今累计吸引全球1500余所高校、1800余家企事业单位及80余所科研机构的16万余人参与，已成为全球大数据与人工智能领域最具影响力的赛事之一，是中国大数据综合赛事第一品牌。大赛致力于解决来自政府、企业真实场景中的痛点、难点问题，邀请全球优秀团队参与数据资源开发利用，广泛征集信息技术应用解决方案。
于去年九月开启的第九届CCF大数据与计算智能大赛共吸引来自全球1247所高校及科研院所、1873家企事业单位的3．4万名选手参赛，进一步拓展了产业界和学研界关于大数据及人工智能的更多可行性思考。本次大赛共分为数据算法赛道、数字方案赛道、自主平台赛道、先进系统赛道、创新创业赛道、训练助力赛道共“六大赛道” 。“基于飞桨实现花样滑冰选手骨骼点动作识别”是中国计算机学会和百度联合推出的自主平台赛道赛题。
据了解，人体运动分析是近几年众多领域研究的热点问题，涉及计算机科学、运动人体科学、环境行为学等。花样滑冰与其他运动项目相比，动作类型的区分难度更大，如相同大类、不同小类的两个动作类别仅存于某几帧的细微差异，判别难度极高。这对识别任务来说是非常大的挑战。参加该赛题的各队伍需利用比赛提供的训练集数据，构建基于骨骼点的高精度、细粒度、意义明确的动作识别模型，完成测试集的动作识别任务。模型识别效果由指标Accuracy排名决定， Accuracy得分越高，则认为该模型的动作识别效果越好。
“目前关于人体运动分析的研究，难点在于区分相似动作之间的细微差异，那么如何构建时空细粒度动作语义模型，就是整个赛题所要解决的问题。”新东方AI研究院参赛团队队长、AI高级工程师陈奕名透露，为了更好地完成任务，团队使用了PoseC3D模型作为基础模型，并创新地提出了ResNextSE、ResNetDSE新模块结构。在模型训练时，使用了自研的改进自蒸馏技术，有效提高了训练精度。
“之所以选择挑战这一赛题，除了我们对体育项目非常感兴趣，也源于我们日常研究工作就会涉及教师行为分析，这次参赛使用的部分技术此前已在新东方AI研究院自研的智慧教室中应用，如教师板书行为分析、教学行为分析、教学监督等方向。此次能取得不错的成绩也得益于我们日常的研究与积累。”陈奕名说，大赛给团队提供了一个与人工智能各领域技术高手过招和交流的机会。比赛过程中队伍排名实时更新，促进了团队碰撞新思路，不断挑战自我，提升了团队的技术能力、协作能力。同时，这也是对新东方AI研究院实力的一次直接展示。
【新东方AI研究院团队获CCF大数据与计算智能大赛单赛题冠军】

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新东方AI研究院参赛团队
陈奕名所在的新东方AI研究院成立于2018年，是新东方在确立“以全面成长为核心，以科技为驱动力的综合性教育集团”定位后，面向AI时代推出的战略举措。成立三年多来，新东方AI研究院不断探索教育与AI的有机结合，将前沿语音识别、人体与人脸识别、OCR、NLP等技术应用于智能批改、口语／古诗词评测、题库录排、智能学习机、智慧教室、双师AI课堂等产品和项目中，建立起全品类的“教育＋AI”算法服务体系，在文字识别和语音识别等方向上已经达到行业领先水平，并通过新东方AI开放平台（https://ai.xdf.cn）向社会开放。目前，新东方AI研究院已累计提交专利121项，四个系统获得软件著作权证书，科研论文也曾被国际知名学术数据库IEEE等权威机构收录，并承担了科技部人工智能重大国家项目。