本研究使用经典和深度学习模型技术分析Moonboard数据集，取得了0.87的MAE和1.12的RMSE的成果。该方法无需将路线分解为单个动作，避免了偏见。研究展示了模型在不同版本之间的泛化能力，并引入了一种新的基于视觉的等级预测方法。尽管泛化性能低于人类水平，但可作为未来工作的基础。该工具可应用于移动应用程序，帮助攀岩者跟踪进展和评估新路线，减少偏见。