Glint AI Studio

深瞳体育阳光跑解决方案

无感记录每一次奔跑,精准沉淀每一份成长

  • AI视觉识别
  • 无感运动记录
  • 学生身份确认
  • 路径与里程校验
  • 配速自动计算
  • 开放数据服务
深瞳体育阳光跑校园运动场景

方案概述

深瞳体育阳光跑解决方案基于AI视觉识别技术、自研算法和边缘智能分析能力,在操场沿线设置多个无感识别点,自动识别学生经过不同点位的时间和顺序,完成身份确认、路径校验、里程累计、配速计算,实现跑步的无感记录。

方案架构

阳光跑架构图.png

方案优势

算法精准,支持大规模集体跑步

依托深瞳自研人脸识别与聚类算法,通过多帧优选、时空关联、动态人脸库及多级识别机制,在多人并行、侧脸、遮挡及高密度方阵跑等复杂场景下,依然能够稳定完成学生身份识别,满足大规模集体跑步场景需求。

全程无感,夜跑稳定运行

学生无需携带手机、手环、RFID标签或计时芯片,无需扫码、刷卡即可完成身份识别和运动记录;同时支持升级低照度摄像机、补光设备,可覆盖晨跑、日间锻炼和夜跑等场景,支持全天候运行。

智能补偿,提升运动数据完整性

针对偏头、侧脸、局部遮挡及多人相互遮挡造成的漏识别,系统可结合真实打卡点、运动路径和班级主流数据进行智能补偿,减少碎片记录与里程缺失,让运动结果更加完整、可信。

开放架构,便捷集成与数据共享

提供标准化接口与开放数据服务能力,支持学生、班级、任务、运动记录及统计结果等数据与第三方系统互通,可便捷集成至智慧校园平台、智慧教育平台、体育管理平台及学生综合素质评价系统,减少重复建设,满足不同项目的系统融合与数据共享需求。

方案价值

学生层面

无需携带或操作额外设备,降低参与门槛。 跑步结束后自动生成个人里程、时间和配速。 通过可视化数据和排行榜提升运动参与感。 持续积累个人运动档案,直观看到运动变化。

教师层面

将人工点名、计圈、计时和成绩汇总转变为自动化处理。 大规模学生同时跑步时,无需逐人记录。 可快速查看班级参与情况、异常记录和任务完成情况。 数据自动导出,减少重复录入和表格整理工作。

管理层面

掌握各年级、班级及学生的日常运动参与情况。 将阳光体育从“开展过”转变为“有数据、可评价、可追踪”。 为体育教学评价、体质健康管理和综合素质评价提供数据基础。 支持管理平台和既有智慧校园系统对接,减少信息孤岛。

应用场景

大课间跑操

大课间跑操

校园自由跑

校园自由跑

体育课热身及耐力训练

体育课热身及耐力训练

夜跑

夜跑

班级方阵跑

班级方阵跑