新工科背景下圖像處理改革與實踐探索
——以表情機器人體育教練項目為例

劉娜 萬里紅（.上海理工大學(xué)健康科學(xué)與工程學(xué)院 上海 00093；.中原動力智能機器人有限公司 河南 鄭州 450040）

1、新工科課程教學(xué)必要性

新型工程科學(xué)（簡稱新工科）是基于國家戰(zhàn)略發(fā)展新挑戰(zhàn)、全球競爭新局勢以及培養(yǎng)德才兼?zhèn)鋸?fù)合型人才的標(biāo)準(zhǔn)而提出的工程教育創(chuàng)新路徑。代表著我國積極應(yīng)對新一輪科技變革和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略性舉措，標(biāo)志著新時代下工程教育改革的新趨勢。新工科教育模式強調(diào)通過多學(xué)科和跨領(lǐng)域的融合，旨在塑造學(xué)生的創(chuàng)新精神、實踐動手能力和團隊協(xié)作能力，著力于發(fā)現(xiàn)問題和解決問題，是未來科技發(fā)展和社會需求的新教育模式。當(dāng)代的工程技術(shù)專才需具備多學(xué)科知識結(jié)合的全面能力，在現(xiàn)代社會中應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)信息處理技術(shù)致力于跨領(lǐng)域的創(chuàng)新實踐。

上海理工大學(xué)堅持以培養(yǎng)德才兼?zhèn)涞男鹿た茷槟繕?biāo)，致力于培育具備國際視野、深厚愛國情感、科學(xué)的思維方式、工程實踐能力、創(chuàng)新意識和身心健康的優(yōu)秀工程技術(shù)人才。不斷嘗試工程道德教育的新范式，推動新型工科教育的變革。于2023 年9 月成立卓越工程師學(xué)院，旨在培養(yǎng)具有創(chuàng)新精神和實踐能力的工程人才，對于卓越工程師的培養(yǎng)則更需要新工科教育的支持，與新工科教育的理念是高度一致的。

2、體育領(lǐng)域內(nèi)智能教學(xué)現(xiàn)狀

隨著互聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，當(dāng)前社會的趨勢顯示，體育領(lǐng)域正朝著數(shù)字化治理模式的轉(zhuǎn)變。這一模式的特點是政府主導(dǎo)、社會市場多元主體參與以及校企聯(lián)動，這也意味著更加高效、精準(zhǔn)的管理方式和更廣泛的參與機會。

在數(shù)字中國建設(shè)的背景下，體育智慧化和數(shù)字化已經(jīng)成為體育發(fā)展的必經(jīng)之路。例如，在運動員訓(xùn)練過程中，球追蹤問題和運動員行為識別問題等，都需要依靠先進(jìn)的人工智能技術(shù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，以推斷運動員的意圖或行為模式；主要是通過先進(jìn)的計算機技術(shù)，如人工智能、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等，對運動員的訓(xùn)練過程進(jìn)行全方位的數(shù)字化管理和智能化分析。同時，電子設(shè)備、傳感器、機器人等技術(shù)也被廣泛地應(yīng)用，用于收集和分析運動員的各項數(shù)據(jù)，從而更好地對訓(xùn)練過程和競技策略進(jìn)行評估。

目前，在許多體育項目中機器人教練得到了廣泛應(yīng)用，它可以更好地對運動員的動作數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、對運動員的技術(shù)動作要領(lǐng)提出改進(jìn)方法，幫助運動員提升專業(yè)技能?；诖髷?shù)據(jù)，通過人工智能算法的應(yīng)用，同時結(jié)合機械制造、運動控制技術(shù)等技術(shù)對競技項目的特點進(jìn)行融合，這成為未來體育項目中的重點方向。其中，體育大數(shù)據(jù)作為一種新的研究領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注，這種趨勢使得體育領(lǐng)域逐漸進(jìn)入智能化的新時代，并為產(chǎn)業(yè)帶來了巨大變革。通過大數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)，包括數(shù)據(jù)的采集、分析和應(yīng)用，逐步實現(xiàn)了體育產(chǎn)業(yè)的智能化和精準(zhǔn)化。要實現(xiàn)機器人教練在體育訓(xùn)練中的應(yīng)用，需要將人工智能算法和運動員訓(xùn)練數(shù)據(jù)相融合。對于收集到的運動員訓(xùn)練數(shù)據(jù)，機器人教練利用算法進(jìn)行分析，從而提供針對性的指導(dǎo)。機器人教練還可以根據(jù)運動員的特點和需求，進(jìn)行訓(xùn)練計劃的量身定制，并提供實時的技術(shù)指導(dǎo)，幫助運動員改進(jìn)技術(shù)動作。由于體育項目富有多樣性，有的項目注重反應(yīng)速度，有的則側(cè)重動作和力量，這使得機器人應(yīng)該具備足夠的靈活性和精準(zhǔn)度，以適應(yīng)不同運動項目的訓(xùn)練需求。

但是，由于經(jīng)濟原因?qū)е氯斯ぶ悄芗夹g(shù)在體育教學(xué)中的應(yīng)用仍處于探索和實驗階段，無法得到普及和推廣。同時，相關(guān)政策和法律法規(guī)的欠缺，也為課程的普及帶來了諸多困難和風(fēng)險，這些因素共同影響著人工智能技術(shù)在高校體育教學(xué)中的發(fā)展。舉例來說，由于運動員訓(xùn)練過程具有復(fù)雜性和多樣性，對其動作進(jìn)行準(zhǔn)確捕捉并計算相應(yīng)的運動參數(shù)以提供反饋和指導(dǎo)對算法提出了極高的要求。此外，各種不同的運動環(huán)境也需要設(shè)備具備更高的穩(wěn)定性。另外，對于體育大數(shù)據(jù)的分析和處理也是至關(guān)重要的，需要提取有用的信息。這些問題需要得到解決，以促進(jìn)人工智能技術(shù)在高校體育教學(xué)中的應(yīng)用和推廣。因此，圖像處理等人工智能基礎(chǔ)課程的重要性也變得更加突出。

3、現(xiàn)有課程教學(xué)過程存在的問題

數(shù)字圖像處理是一門集理論與實踐于一體的綜合課程，在工科院系中占據(jù)著重要的課程地位。它是人工智能實際應(yīng)用中應(yīng)用最廣、成效顯著的基礎(chǔ)理論課程之一，隨著時代的發(fā)展其應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷擴展，技術(shù)成果持續(xù)創(chuàng)新?；谠撜n程內(nèi)容所研發(fā)的技術(shù)成果多應(yīng)用于航空航天、公共服務(wù)、數(shù)據(jù)通訊、自動化服務(wù)、數(shù)字娛樂、制造業(yè)、等軍事、生活和工業(yè)領(lǐng)域。

3.1、理論與實踐脫節(jié)

圖像處理課程融合了計算機學(xué)科與工程、電子工程、人工智能、數(shù)學(xué)以及數(shù)字信號處理等領(lǐng)域的知識內(nèi)容。實踐對于圖像處理課程的教學(xué)非常關(guān)鍵，跟實際項目的結(jié)合能夠更有利于學(xué)生更好地將理論與實踐結(jié)合，加深對基本理論的理解和感悟。目前，在圖像處理課程的教學(xué)過程中，存在一個主要問題，即過于注重理論知識的傳授，而忽視了實踐的內(nèi)容。盡管學(xué)生能夠在課堂上學(xué)習(xí)充足的理論知識，但由于該課程的特點，導(dǎo)致他們在實踐環(huán)節(jié)中缺乏相應(yīng)的經(jīng)驗，同時過于偏重理論教學(xué)，也減少了對學(xué)生動手能力的鍛煉，使得學(xué)生缺乏項目實踐中解決問題的能力。為了解決這個問題，建議在課程教學(xué)過程中增加項目實踐的內(nèi)容，并最好與產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界進(jìn)行合作，以提供專業(yè)培訓(xùn)的機會。通過這樣的方式，可以彌補當(dāng)前課程的不足之處，培養(yǎng)具有實際動手能力的學(xué)生，使他們能夠在適當(dāng)?shù)捻椖恐袑嵺`所學(xué)的知識，從而使知識變得更加生動起來。為了實現(xiàn)這個目標(biāo)，建議增設(shè)課程實驗項目，提供充足的實驗資源和設(shè)施支持，以確保學(xué)生能夠充分理解和體驗圖像處理技術(shù)在實際應(yīng)用場景中的功能和效果。同時，還應(yīng)鼓勵學(xué)生參與科研課題或大學(xué)生創(chuàng)新競賽活動，以開拓學(xué)生視野，讓學(xué)生真正掌握和應(yīng)用圖像處理課程的理論和實踐技術(shù)。

3.2、學(xué)生對課程缺乏熱情

目前圖像處理課程存在學(xué)生對課程缺乏熱情、只是被動接受知識的問題。造成這一問題的原因是多方面的，現(xiàn)有的課程只專注于知識的傳授，實驗課時非常少，缺乏應(yīng)用實踐課程枯燥乏味，而實踐教學(xué)是培養(yǎng)綜合能力的有效途徑，同時也有利于對理論教學(xué)進(jìn)行深入、延續(xù)和拓展。為了激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和投入精力，需要采取多種措施來共同努力。例如，在教師授課方式中增加實踐和互動環(huán)節(jié)，將課程的呈現(xiàn)方式結(jié)合視頻和多媒體，增加學(xué)生的實際操作環(huán)節(jié)等。同時，在課程設(shè)計和教學(xué)安排上也需要考慮學(xué)生的個人需求和興趣，根據(jù)圖像處理在不同行業(yè)的應(yīng)用方式，引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行實地參觀，如互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、醫(yī)藥行業(yè)、機器人等。通過這些措施，可以更好地激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情，并使他們能夠?qū)⑺鶎W(xué)的知識應(yīng)用到實際場景中使他們能夠在實踐中不斷積累經(jīng)驗，在實踐中發(fā)現(xiàn)問題并解決。以項目驅(qū)動教學(xué)的模式可以大大地激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，還能夠提升他們的實際應(yīng)用能力和創(chuàng)新思維，培養(yǎng)更具競爭力的人才。

3.3、課程評價體系不夠完善

由于新工科對于的高素質(zhì)應(yīng)用型創(chuàng)新人才培養(yǎng)要求，需要對數(shù)字圖像處理進(jìn)行改革，主要集中于課程設(shè)計、課程內(nèi)容、課程結(jié)構(gòu)、課程評價、學(xué)生管理等方面。主要目標(biāo)是激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提升主動性和創(chuàng)新性。在傳統(tǒng)的圖像處理課程中，其評價體系通?；趯W(xué)生進(jìn)行考試或課程論文的形式來對其理論知識掌握情況進(jìn)行考核，這會忽視對學(xué)生的實際動手能力和創(chuàng)新思維的考查。對于圖像處理課程來說也不夠全面，因為該課程具有非常廣泛的應(yīng)用場景，需要學(xué)生具備實踐經(jīng)驗和創(chuàng)新能力，才能更好地解決復(fù)雜的圖像處理問題，如圖像分割、圖像分類、形態(tài)學(xué)變換等。因此，需要建立一個更加完善的評價體系對學(xué)生的能力進(jìn)行評估，以更加全面、客觀地進(jìn)行評價。

4、項目課程設(shè)計

新工科模式下圖像處理在表情機器人中的應(yīng)用項目課程如表1 所示。

表1 新工科模式下圖像處理在表情機器人教練中的應(yīng)用項目課程安排

4.1、項目課程安排

在現(xiàn)有圖像處理課程缺乏實踐項目的不足下，我們通過結(jié)合表情機器人進(jìn)行課程內(nèi)容設(shè)計，旨在推動學(xué)生對圖像處理的實際應(yīng)用和解決問題的能力。該課程內(nèi)容共包括五個實踐項目供學(xué)生選擇，每個選題都基于當(dāng)下主流的計算機視覺和機器學(xué)習(xí)算法組成的，涵蓋了全部的圖像處理課程的內(nèi)容但又各有偏重點，學(xué)生可以根據(jù)自己的興趣進(jìn)行選擇。通過這些內(nèi)容的學(xué)習(xí)和實踐，將能夠培養(yǎng)學(xué)生出色的動手能力，軟硬件的結(jié)合方式也大大提高了學(xué)習(xí)興趣，在寓教于樂的過程當(dāng)中加深了對圖像處理課程的理解。通過這個基于表情機器人的課程設(shè)計，學(xué)生將不僅能夠獲得出色的實際操作能力，還能培養(yǎng)對實際問題的敏感度和理解能力，為他們未來在人工智能和情感計算等領(lǐng)域的發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)。

4.2、課程考核

在新工科的大背景下，隨著人工智能技術(shù)的突飛猛進(jìn)，這使得傳統(tǒng)的圖像處理課程考核方式無法滿足新工科教育的新需求。圖像處理傳統(tǒng)的考核方式是以考試成績作為評估成績的主要依據(jù)，無法考查學(xué)生的動手能力和解決問題的能力。為了與時俱進(jìn)，提高教學(xué)質(zhì)量，我們引入了一種全新的考核方式。旨在更全面地評估學(xué)生的學(xué)習(xí)成果，準(zhǔn)確衡量學(xué)生的真實水平。

在現(xiàn)有的實物機器人上面，通過公開和自制數(shù)據(jù)集的運動員訓(xùn)練影像作為算法研發(fā)的數(shù)據(jù)，課程主要內(nèi)容為研發(fā)智能機器人教練的輔助訓(xùn)練系統(tǒng)。該項目課程的考核方式共包括以下四個方面：

（1）項目成果展示：根據(jù)課程安排中的五個選題，學(xué)生依據(jù)個人興趣選擇感興趣的題目，需要完成相應(yīng)的演示要求并進(jìn)行實物展示。形式可參考創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目的路演方式，每組準(zhǔn)備一份詳細(xì)的報告進(jìn)行匯報，不僅需要展示設(shè)計對應(yīng)的算法，還需在表情機器人上進(jìn)行對應(yīng)的功能展示。例如，如果選題是表情模仿，學(xué)生需要演示機器人如何通過攝像頭捕捉人類面部表情并繪制出檢測到的關(guān)鍵點信息，并對不同表情進(jìn)行識別和模仿；

（2）實驗報告：學(xué)生需撰寫一份完整的實驗報告，詳細(xì)描述他們在項目中所使用的圖像處理方法、數(shù)據(jù)集以及編程實現(xiàn)過程等。報告還應(yīng)包括依據(jù)主流評價指標(biāo)對實驗結(jié)果的數(shù)據(jù)分析和討論，以及對機器人性能的評估和改進(jìn)方向的展望。例如，如果選題是手語識別，則需詳細(xì)解釋其原理和流程圖繪制。實驗結(jié)果部分則應(yīng)呈現(xiàn)如準(zhǔn)確率、召回率等評估指標(biāo)，并對模型的性能進(jìn)行對比分析；

（3）項目演示與答辯：每組學(xué)生均需進(jìn)行項目演示和答辯，演示內(nèi)容包括介紹項目背景、技術(shù)路線、算法內(nèi)容、實驗結(jié)果等，并進(jìn)行系統(tǒng)功能演示，同時回答老師提出的問題。假如選題是動作識別和模仿，學(xué)生需要詳細(xì)介紹所采用的技術(shù)路線，在實驗結(jié)果分析階段，需展示詳細(xì)的實驗結(jié)果和評價指標(biāo)。該考核方式著重考查學(xué)生在圖像處理算法的專業(yè)能力和創(chuàng)新思維以及表達(dá)能力等；

（4）團隊合作評價：每組選題都是以團隊合作的形式進(jìn)行的，因此需要對團隊合作進(jìn)行評估，包括協(xié)作能力、任務(wù)分工和解決問題的能力等內(nèi)容。該考核方式有助于評估團隊合作能力，如硬件開發(fā)與軟件編程、數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注、模型訓(xùn)練與優(yōu)化、實驗討論與分析、項目報告制作等工作內(nèi)容的合作。

5、結(jié)論

傳統(tǒng)的圖像處理課程往往以理論教學(xué)為主，缺乏對實踐能力的考核，導(dǎo)致學(xué)生學(xué)完課程之后也難以將所學(xué)知識進(jìn)行應(yīng)用，對課程也隨之失去了興趣。本文對傳統(tǒng)圖像處理課程中存在的諸多問題進(jìn)行全面分析，并以表情機器人項目實踐課程為例展示了項目課程的主要內(nèi)容，讓學(xué)生親自動手操作機器人完成各種任務(wù)，加深對圖像處理課程的理解和掌握。還針對體育領(lǐng)域內(nèi)的智能教練研發(fā)項目，提出新的課程考核方式，通過三個方面對學(xué)生進(jìn)行綜合評估，希望為新工科背景下圖像處理課程的教學(xué)改革提供一些新的思路。