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网球视频中基于背景模型的目标跟踪方法 被引量：5
1
作者 桑月标 马庆功 《湘潭大学自然科学学报》 北大核心 2017年第3期111-114,共4页
针对网球视频中网球和球员的自动跟踪面临着诸多困难,提出基于背景模型的目标跟踪方法.该方法通过平滑化所给出的图像、累加背景图像,创建一个平均背景模型,然后在当前帧和下一帧之间执行图像差分,并在所创建的背景图像中执行逻辑与操... 针对网球视频中网球和球员的自动跟踪面临着诸多困难,提出基于背景模型的目标跟踪方法.该方法通过平滑化所给出的图像、累加背景图像,创建一个平均背景模型,然后在当前帧和下一帧之间执行图像差分,并在所创建的背景图像中执行逻辑与操作并获得图像差分结果.实验采用两个网球公开赛视频序列评估提出方法的性能,实验结果表明,提出的方法能精确地检测和跟踪视频中球和球员,其中,第一个网球公开赛中的球跟踪率约为94.26%、球员跟踪精度约为91.49%,第二个网球公开赛中球跟踪率约为92.87%,球员跟踪精度约为90.75%. 展开更多
关键词 网球视频 背景模型 图像差分 球跟踪 球员跟踪
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基于深度学习的足球球员跟踪算法研究 被引量：3
2
作者 马月洁 冯爽 王永滨 《中国传媒大学学报（自然科学版）》 2018年第3期60-64,共5页
提出一种基于深度学习的足球球员跟踪方案:通过搭建全卷积孪生神经网络来提取足球比赛视频中球员丰富的视觉特征,并在大量的包含相似性物体的数据集上对网络进行训练,提高了算法辨别同队队员的能力。实验表明,该算法在足球领域取得了较... 提出一种基于深度学习的足球球员跟踪方案:通过搭建全卷积孪生神经网络来提取足球比赛视频中球员丰富的视觉特征,并在大量的包含相似性物体的数据集上对网络进行训练,提高了算法辨别同队队员的能力。实验表明,该算法在足球领域取得了较好效果,跟踪准确率达到90%以上。 展开更多
关键词 球员跟踪 孪生神经网络 相似性学习 深度学习
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基于球场重建的球员运动数据分析
3
作者 吉晓琪 宋子恺 于俊清 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1543-1552,共10页
足球比赛中球员运动数据分析对增加观众的观看体验和辅助教练进行球员评估有着重要意义。球员运动数据分析的难点在于如何定位球员在球场上的坐标,即如何确定足球视频中单帧画面出现的缺损球场与标准二维球场之间的映射关系。针对如何... 足球比赛中球员运动数据分析对增加观众的观看体验和辅助教练进行球员评估有着重要意义。球员运动数据分析的难点在于如何定位球员在球场上的坐标,即如何确定足球视频中单帧画面出现的缺损球场与标准二维球场之间的映射关系。针对如何在足球比赛中克服相机的高速移动和视角剧烈变化,设计并提出了利用球场重建与球员跟踪来进行球员运动数据分析的方法。球场重建方面,将足球视频中的球场分组为左中右3部分,每组通过球场分割、球场直线检测、球场直线分组、球场中圈点集合识别和球场关键点匹配来实现缺损球场到标准球场的映射;球员跟踪采用核相关滤波(KCF)跟踪算法,得到了球员运动数据统计的可视化结果。结合球场重建和球员跟踪算法定位球员的标准坐标,统计球员的一系列运动数据并进行可视化分析。提出的球员运动数据分析方法能够准确而快速地统计出球员的运动数据,包括球员坐标、运动轨迹、奔跑速度、活动范围和球员间距。球场重建方面采用图像交并进行评估,交并比达到87%,相比于传统的基于字典查询的方法(交并比为83.3%)准确度提升了3.7%。实验结果表明:所提出的球场重建方法能够更准确地表示球场映射关系,为球员运动数据分析统计提供更好的支持。 展开更多
关键词 足球比赛 球员数据分析 球场重建 球场分割 球员跟踪 球员运动检测
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基于质心的篮球运动员跟踪与检测 被引量：5
4
作者 邵静雯 孟朝晖 《电子设计工程》 2016年第2期176-179,共4页
在现代职业篮球比赛中,视频注释、裁判规则验证和自动跟踪统计是热门话题。本文在摄像头静止的基础上,提出了一种基于质心的篮球运动员跟踪与检测。这篇文章分为3个部分:首先利用最大后验概率(MAP)检测器来分割场地和检测球员;然后利用... 在现代职业篮球比赛中,视频注释、裁判规则验证和自动跟踪统计是热门话题。本文在摄像头静止的基础上,提出了一种基于质心的篮球运动员跟踪与检测。这篇文章分为3个部分:首先利用最大后验概率(MAP)检测器来分割场地和检测球员;然后利用球员的质心来进行跟踪;最后用单应性变换将球员的位置自上而下地映射到球场中。该算法用MATLAB搭建实验平台,采用C语言进行编程。在一个125帧的视频样本中,在不出现场上球员重叠的情况下,该算法能够准确的检测和跟踪每个球员。 展开更多
关键词 球员跟踪与检测 MAP检测器 质心 单应性矩阵 MATLAB
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足球视频球员感知跟踪算法
5
作者 冯思佳 宋子恺 +2 位作者 于俊清 何云峰 管涛 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2021年第7期1668-1680,共13页
目的足球比赛视频中的球员跟踪算法为足球赛事分析提供基础的数据支持。但足球比赛中球员跟踪存在极大的挑战:球员进攻、防守和争夺球权时,目标球员可能产生快速移动、严重遮挡和周围出现若干名干扰球员的情况,目前仍没有一种能够完美... 目的足球比赛视频中的球员跟踪算法为足球赛事分析提供基础的数据支持。但足球比赛中球员跟踪存在极大的挑战:球员进攻、防守和争夺球权时,目标球员可能产生快速移动、严重遮挡和周围出现若干名干扰球员的情况,目前仍没有一种能够完美解决足球比赛中球员跟踪问题的算法。因此如何解决足球场景中的困难,提升球员跟踪的准确度,成为当前研究的热点问题。方法本文在分析足球比赛视频中球员目标特点的基础上,通过融合干扰项感知的颜色模型和目标感知的深度模型,提出并设计了一种球员感知的跟踪算法。干扰项感知的颜色模型分别提取目标、背景和干扰项的颜色直方图,利用贝叶斯公式得到搜索区域中每个像素点属于目标的似然概率。目标感知的深度模型利用孪生网络计算搜索区域与目标的相似度。针对跟踪漂移问题,使用全局跟踪器和局部跟踪器分别跟踪目标整体和目标上半身,并且在两个跟踪器的跟踪结果出现较大差异的时候分析跟踪器有效性并进行定位修正。结果在公共的足球数据集上将本文算法与10个其他跟踪算法进行对比实验,同时对于文本算法进行了局部跟踪器的消融实验。实验结果表明,球员感知跟踪算法的平均有效重叠率达到了0.5603,在存在同队球员和异队球员干扰的情况下,本文算法比排名第2的算法的有效重叠率分别高出3.7%和6.6%,明显优于其他算法,但是由于引入了干扰项感知的颜色模型、目标感知的深度模型以及局部跟踪器等模块增加了算法的时间复杂度,导致本文算法跟踪速度较慢。结论本文总结了跟踪算法的整体流程并分析了实验结果,认为干扰项感知、目标感知和局部跟踪这3个策略在足球场景中的球员跟踪问题中起到了重要的作用,为未来在足球球员跟踪领域研究的继续深入提供了参考依据。 展开更多
关键词 计算机视觉 图像处理 目标跟踪 足球球员跟踪 干扰项感知 目标感知 局部跟踪
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