新传媒网巴斯大学的研究人员一直在与 GB 骨架运动员合作，开发一种新型的动作捕捉技术，可以准确跟踪运动员在推起开始阶段的表现。
Skeleton 是一项冬季运动，运动员在冰上快速加速，同时推动雪橇，然后向前发射，并以高达 90 英里/小时的速度在赛道拐角处行驶。起步时的几分之一秒的改进可能会在终点线上产生很大的不同。因此，对于运动员和他们的教练团队来说，能够监控运动员在这个开始阶段的表现以及他们对训练的反应是很有用的。
光学动作捕捉的标准方法使用运动员和雪橇上的多个反射标记来测量他们在 3-D 空间中的运动，设置起来非常耗时，并且会干扰运动员的自然表现。
为了克服这个问题，巴斯大学运动研究中心 CAMERA 的研究人员开发了一种非侵入式无标记系统，该系统使用计算机视觉和深度学习方法通过从常规图像数据中识别身体标志来测量速度和估计姿势。
该方法用于大学的推车训练设施，这是一个带有直金属栏杆的混凝土斜坡，允许运动员在淡季使用带轮子的练习雪橇进行训练。
研究人员在无标记系统的推轨两侧使用了九台摄像机，并将测量值与使用传统的基于标记的 15 台摄像机的摄像机系统获得的测量值进行了比较。
