基于视频的排球智能分析系统的研究与实现
基于视频的排球智能分析系统的研究与实现

基于视频的排球智能分析系统的研究与实现刘苗苗,李增男,张永生(东北石油大学,黑龙江大庆 163318)摘要:以排球运动轨迹为研究对象,将计算机视觉、视频分析处理技术相结合,研究了基于视频的排球轨迹获取关键技术,通过视频帧处理、运动目标检测、识别跟踪、轨迹提取等一系列步骤从视频中精准提取排球运动轨迹信息,采用Intel OpenCV及Matlab设计并实现一套排球智能分析系统,为排球比赛分析及球队战术训练等提供决策支持.关键词:视频;目标检测;识别跟踪;轨迹提取G842:A:1673-260X(2015)02-0182-02随着计算机视觉技术和图像处理技术的飞速发展,基于视频的运动目标检测及跟踪技术在排球等体育项目中应用越来越广泛.针对排球比赛技术分析和指导的应用需求,本文以排球的检测跟踪及运动轨迹为研究对象,将计算机视觉技术、图像处理技术相结合,提出基于视频的排球检测、跟踪、轨迹获取整体解决方案,采用Intel OpenCV及matlab开发一套排球智能分析系统.系统采用双摄像机同步读取两个摄像头实时捕获的视频,获取不同方位的排球运动图像信息.通过标定两台摄像机的内外参数获得排球的三维坐标.从系统实时性和鲁棒性要求出发,使用背景差分法实现对排球的快速检测.同时结合排球的形状、颜色、亮度等特性实现对排球的识别与空间定位.利用排球的运动特性,建立并修正其运动轨迹方程.通过两个摄像头同步获得的轨迹曲线实现排球三维运动轨迹的曲线合成.该曲线不仅可以记录每一时刻球体的位置信息,而且包含球体的运动方向、运动速度、轮廓参数等信息.最后,分析球体轨迹曲线特征,并将轨迹模型包含的信息作为智能分析系统的输入,用于战略战术分析、队员动作分析等,为排球运动研究提供准确依据和决策支持,进而提高了比赛研究人员的工作效率.1 关键技术分析实现基于视频的排球智能分析系统的设计与实现主要涉及视频帧处理、运动目标检测识别、运动轨迹提取等几方面技术.整个系统的工作流程如下:(1)进行摄像机标定和场地标定,获得摄像机内外参数以及场地边界数据,同时将图像的像素坐标映射成实际场地坐标.(2)接收由摄像机和图像采集卡等视频设备获取的数字信号,并将采集到的每帧数据保存为静态图像.(3)比赛开始后启动系统,利用运动目标检测算法检测是否有运动目标.(4)通过特定的运动目标跟踪识别算法从图像中分割并提取出运动目标.(5)根据双目摄像机所获取的目标质心坐标得到排球的三维坐标值,记录其运动轨迹数据和轨迹特征,建立运动轨迹方程.(6)将轨迹曲线特征作为智能分析系统的输入,用于比赛训练等的裁判决策和智能分析.1.1 视频信息的获取本系统要根据采集到的视频信息获得排球的运动轨迹曲线图,因此要通过摄像机标定实现从视频设备中获得的二维图像到运动目标三维坐标信息的对应转换[1].系统首先采用线性标定或张正友标定等传统标定法对摄像机进行标定,获取摄像机的内外参数以及双目摄像机的位姿关系[2].完成摄像机和场地的标定后,接收由视频设备获取的数字信号,按一定的采样间隔进行采样,得到时变序列图像集,并将采集到的每帧数据保存为静态图像.系统通过双目摄相机可同时从不同角度获取两幅图像,然后基于视差原理恢复运动目标的三维几何信息[3].视频在生成以及传输过程中,会因外界环境的影响产生一些噪声,预处理阶段可采用图像滤波方法等对图像帧进行去噪处理,提高视频帧的质量,便于后期的分析处理.1.2 运动目标检测由于摄像机和运动场地背景处于相对静止状态,而当前在静止背景下常用的运动目标检测方法有背景差分法、帧间差分法、光流法和运动能量法等[4].背景差分法是基于图像序列和参考背景模型相减实现运动目标检测的,是当前最常用的运动目标检测方法之一.它首先抓取图像作为背景图像,之后利用当前图像与背景图像差分从而检测出运动物体.该方法能够较完整地提取出运动目标,位置精确,实时性好,因此本系统设计中采用了背景差分法来提取排球运动模型,使用Intel公司提供的计算机视觉函数库OpenCV进行图像处理和计算机视觉方面的算法.首先采集图像,然后统计特征点,检测当前系统状态下是否有运动目标.若有,则采集视频数据,并保存成序列图像.若无运动目标则保存背景继续检测判断.得到背景图像和含有目标的一帧图像后,利用图像减运算可得到背景差分图像.之后进行噪音去除、连通区域标记、基于排球亮度形状颜色等的特征匹配,对连续图像中的排球目标进行检测,通过分析排球对象在比赛视频中的面积、形态等属性范围目标区域边缘提取等筛选出候选排球对象,最终将目标识别出来.1.3 运动目标跟踪识别国内外相关研究人员已经在球体的检测与识别方面做了相应的研究.刘斐等人提出一种混合颜色空间查找表的颜色分类方法,用于对图像进行颜色分割,并建立颜色查找表,依据颜色信息实现在线快速分类,识别球体.也有依据形状进行边缘信息提取来识别球体的.常用的边缘提取方法有Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子等,其中Canny算子能很好地提取出图像的单边缘信息,具有较快的速度.赛场上常用的“鹰眼”技术已经发展得比较成熟,主要用于体育赛事的即时回放,但回放时间的长度有限,且需要多个高速摄像机,价格比较昂贵.Lipton等使用空间差减法在真实的视频流中检测并跟踪运动目标.此外,有一种改进方法是使用三帧差分代替两帧差分.该算法计算非常快,在图像序列中检测运动对象非常有效.1.4 轨迹曲线提取近年来,在众多学者的努力下,多种轨迹提取方法得以诞生.清华大学刘晓东等人成功研制了一种基于计算机系统的运动目标检测、目标跟踪及目标分类的智能监控系统.湖南大学万琴等人提出一种针对固定监控场景的运动检测与目标跟踪方法,利用运动预测技术实现目标匹配,但该方法在复杂环境下对多个目标进行跟踪时算法精确度大幅度降低[5].北航郝久月等人研究了监控场景中运动目标轨迹聚类算法.浙江大学的肖俊等人利用单个摄像机对人体未被遮挡部位的动作进行跟踪.熊荣炎等人通过分析视频序列图像的灰度特征,结合背景差分减法,提出一种静止摄像机条件下,基于特征值快速检测与跟踪目标的方法.本文着重研究排球比赛视频中球体检测与轨迹提取的精确性、鲁棒性以及实时性等方面的问题.系统针对实际需要建立了基于球体运动方向、运动速度、轮廓参数等信息的多元组轨迹模型.分析并总结了经典的轨迹提取算法的优缺点,有针对性地研究如何利用候选球体的X、Y坐标值分布建立排球轨迹方程,并利用轨迹方程辅助、矫正排球的检测和跟踪,将识别出的球体的运动轨迹提取出来,提升算法运行速度,实现运动轨迹鲁棒提取,并将跟踪结果及运动轨迹以视频帧的形式展示出来.1.5 智能分析模块智能分析模块可依据对排球运动轨迹变化情况的分析,研究排球比赛中运动员击球行为的检测、击球动作的分类、识别与分析技术等.2 基于视频的排球智能分析系统2.1 系统软硬件架构基于视频的排球智能分析系统的硬件组成主要是由两个摄像机和计算机组成的双目视觉系统.两台智能摄像机与上位机组成一个局域网,其中PC机作为服务器,两台智能相机作为客户端,系统主要的运算任务如视频图像的采集处理等都在两台摄像机中并行完成,极大地分担了上位机的运算负荷,起到了平衡负载的作用,解决了常规两目视觉中的运算瓶颈问题.本系统中上位机不进行图像处理,只进行简单的运算如三维坐标计算、曲线拟合等.软件部分使用Intel公司支持的开源计算机视觉库OpenCV提供的函数进行计算机视觉算法方面的开发,采用VC++编程实现运动目标的检测跟踪算法,完成了摄像机及场地的标定、图像序列的获取、排球目标的检测、排球运动轨迹的提取、轨迹特征信息的分析等.2.2 系统实现系统深入研究双摄像头下排球的识别检测跟踪与轨迹提取方法,为裁判辅助智能分析系统提供有效的数据输入和决策支持,同时满足系统的精确性、鲁棒性、实时性等方面的问题.本系统采用张氏标定法对摄像机进行标定,分别获取两个摄像机的内外参数,进而用于排球三维坐标的获取.排球视频的采集采用高性能视频采集卡,采集方式有多种,常用的是采用VFW (Video For Windows)硬件驱动开发包提供的接口或源代码开发.VFW使用简单方便,但可控性差.因此,系统采用基于源码的DirectX完成视频采集,它是微软开发的基于Windows的一组API,通过DirectShow对象创建视频端口,可以灵活方便地操作硬件并获得各种所需的视频数据,实现视频流的压缩传输.系统使用Intel公司支持的开源计算机视觉库OpenCV提供的函数进行计算机视觉算法方面的开发[6],排球检测与跟踪模块采用VC++编程实现,运行于Windows操作系统上.背景差分法的实现过程中结合了排球的形状颜色等特征信息,及时更新背景图像,提高了排球的检测精度.运用形态学滤波去除噪音,并进行高斯滤波平滑图像,实现了排球的检测识别.最后通过卡尔曼预测原理对排球运动轨迹进行跟踪预测,得到排球运动轨迹曲线方程,并将轨迹曲线作为特征信息输入智能分析系统.整个智能分析系统的人机交互界面中可以设定摄像机的帧速率、场地信息等参数.摄像机控制区可控制两个双目摄像机的启动、关闭、捕获和载入视频等.同时,运用Matlab在人机交互界面还可以显示通过双目摄像机得到的排球运动轨迹曲线图[7].3 小结由于排球比赛视频背景复杂,镜头切换频繁,排球运动过程中其颜色、大小等特征信息会经常变化,且运动目标提取容易受到背景、光线变化、阴影、运动速度等因素影响,因此很难以单个球为对象建立一个有效的模型来检测运动球体.且许多运动对象或者某些区域在外形上与排球很相似,当球与球员和球场线接触或被球员遮挡时,会给球的检测造成很大的困难.因此,为了提高排球跟踪算法的精确性和鲁棒性,降低算法复杂性,必须提出新的目标识别检测跟踪算法,并保证系统的实时、准确、稳定等.此外,由于排球运动中存在自旋以及外界不确定因素的干扰,难以建立准确的运动学方程.因此,如何对一些经典的滤波算法进行改进,提出鲁棒性更高的轨迹获取方法,根据视频帧信息获得排球每时每刻的位置坐标和瞬时速度值等生成排球运动轨迹,也是系统的一个技术关键难题.结合排球轨迹信息,对视频进行更高层的语义分析是下一步需要研究的内容.参考文献:〔1〕张虎.机器视觉中二维图像的三维重建[D].北京:北方工业大学,2006.〔2〕田原嫄,张云辉,谭庆昌.CCD摄像机标定的研究[J],微计算机信息,2008,5(3):06-207.〔3〕牟雅丹.基于双目立体视觉系统的摄像机标定技术[J], SCIENCE & TECHNOLOGYINFORMATION, 2009, 33.-全文完-。
录像反馈教学法应用于排球技术教学的实验研究

Abta t T i rsac a e i s digo eapi t no do ebe ahn t di tcncl nt e s c: hs eerhpp rs t y nt pl a o f ie eakt c ig h hia is u- r u n h ci v f e me o n e r
教 学法 ,有利 于提 高学生学习排球技 术的兴趣 和学 习积极 性 ;在教 学中 ,可 以充 分体现 出教 师的主 导性
和学 生的主体性 ,建 立良好 的师生关 系,提 高教学质量 ,改善教 学效果。
关键词 :排球 技术 ;录像反 馈教 学法;排球选项课 文章 编号 :10 8 9 (02)0 —05 0 04— 7 0 2 1 1 0 2— 2 中图分类号 :G 0 . 2 8 8 1 文献标识码 :A
v l y alta h n 。b i p a g o eat n hp b t e e c e n td n s n a c h u i f ta h n ol b l e c i g ul u o d r li s i ewe n t a h r a d su e t ,e h n e te q a t o e c i g e d o s l y a d p o t n e e t e t a hn p t n r moe a f ci e c i g i u . v n Ke r s Vo e b U S i s y wo d : l y a k l ;Vi e e d a k T a h n t o l d o F e b c e c i g Meh d;Op in o re frVol y a l t a C us ・ l b l ol o e
第 3卷 第 1 1 期
排球运动科学监控案例分析

监控方案
监控方案
运动表现监控
技战术分析:通过视频分析软件,对运 动员的技战术运用进行定量和定性分析 ,找出优势和不足
实战表现评估:通过教练员和队友的反 馈,对运动员在实战中的表现进行评估 ,了解运动员在比赛中的发挥情况
运动负荷监测:通过可穿戴设备等工具 ,监测运动员的运动负荷、能量消耗等 指标,为科学安排训练提供参考
最后,通过数据反馈 和处理,教练员和运 动员可以更加清晰地 了解自己的优势和不 足,为后续的训练和
比赛提供了方向
4
结论与建议
结论与建议
1
引入科学监控手段对排球运动进行全面的身体状态和运动表现评估 是十分必要的
通过科学监控,教练员可以更加准确地了解运动员的身体状态和运 动表现,为制定个性化的训练计划和调整技战术提供了参考
排球运动科学监控案例分析
1
2 3 4
排球运动科学监控案例分析
排球运动作为一项竞技性较强的体育运动,在 训练和比赛中,运动员的身体状态、运动表现 以及技战术的运用等方面都需要进行科学监控
下面以一个排球运动科学监控案例为例,绍
某排球俱乐部在备战一项重要的比赛时,为了提高运动 员的训练效果和比赛表现,决定引入科学监控手段对运
2
3
同时,运动员也可以更加清晰地了解自己的优势和不足,为后续的 训练和比赛提供了方向
建议在未来的排球训练和比赛中,进一步推广科学监控手段,提高 排球运动的训练效果和比赛表现
4
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感谢您的聆听
数据处理与反馈
数据整理:对收集到的数据 进行整理和分析,提取有用 的信息
结果反馈:将分析结果及时 反馈给教练员和运动员,让 他们了解自己的身体状态和 运动表现,为后续的训练和 比赛提供参考
现代信息技术在中学排球教学中的应用

现代信息技术在中学排球教学中的应用一、利用视频分析技术提高教学效果传统的排球教学中,教师通常会用言语来解释技术动作,但有时候言语描述并不够准确或者学生可能难以理解。
而借助现代信息技术中的视频分析技术,教师可以录制排球比赛或者专业选手的比赛视频,并在课堂上播放,让学生直观地观看到各种技术动作的执行过程,帮助他们更好地理解技术要领。
通过视频分析,学生可以清楚地观察到动作的细节,可以重复观看、慢放、快放,帮助学生更好地领会技术要领。
通过视频分析,教师还可以及时纠正学生的技术动作错误,提高教学效果。
二、应用虚拟现实技术提升学生参与度虚拟现实技术是一种通过计算机技术模拟出的图像和声音,使参与者产生一种身临其境的感觉。
在中学排球教学中,可以利用虚拟现实技术来建立排球比赛的虚拟场景,让学生通过头戴式显示设备,仿佛置身于实际的比赛场地之中。
在虚拟现实场景中,学生可以观察到球员的动作、球的飞行轨迹以及比赛的整体情况,这样有助于学生更加专注地学习排球技术,提高学习兴趣和参与度。
与此虚拟现实技术还可以提供不同的训练场景,让学生在虚拟环境中进行排球训练,从而增加学生的训练机会,提高技术水平。
三、利用移动应用开展个性化训练随着智能手机的普及,移动应用成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
在中学排球教学中,教师可以利用排球相关的移动应用来开展个性化训练。
通过下载排球技术相关的应用软件,学生可以在课后利用这些应用进行排球技术训练。
这些应用软件往往提供了丰富的技术教学内容,比如讲解排球的基本技术动作、提供视频教学等,学生可以根据自己的需要进行选择学习。
一些排球技术应用还可以通过记录学生的训练情况和成绩,为学生提供个性化的技术辅导和训练建议,帮助他们更好地提高技术水平。
四、开展网络教学与在线辅导现代信息技术还可以通过网络教学和在线辅导的形式,帮助中学排球教师更好地进行教学。
教师可以通过网络平台建立自己的教学博客或者微信公众号,发布排球技术教学的文章、视频、图片等内容,让学生可以随时随地进行学习。
基于视频的体育运动分析系统的研究与实现

基于视频的体育运动分析系统的研究与实现
宋宝杰;宋国钰
【期刊名称】《电子科技》
【年(卷),期】2009(22)11
【摘要】以体育运动视频图像为主要研究对象,运用视频处理技术设计并实现了一种集视频控制、全景图合成、静态背景抑制、运动目标跟踪及量化等功能为一体的体育运动分析系统.通过实际视频图像测试,系统能够较好地实现上述功能,具有较好的实时性.
【总页数】5页(P76-80)
【作者】宋宝杰;宋国钰
【作者单位】西安电子科技大学,体育部,陕西,西安,710071;陕西省电子信息学校,学工部,陕西,西安,710000
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
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基于视频处理的体育运动分析研究

基于视频处理的体育运动分析研究随着科技的不断发展,视频处理技术正在在各个领域中得到广泛应用,其中体育运动分析也是其中之一。
基于视频处理的体育运动分析研究,是指通过对先前录制好的体育比赛视频进行计算机分析和处理,以便得出一些有价值的数据和信息,来指导运动员的训练和技术提高,同时也为教练员提供更好的辅助工具。
在体育比赛中,诸如足球、篮球、网球、田径等等往往都包含了复杂的足迹、动作、体型等信息,在传统的分析数据中,不易获得涉及运动员整体状态的相关数据。
而利用视频处理技术,可以对整个比赛的局面进行分析,更好地把握运动员的动作和技术状况,从而准确地分析运动员的表现情况,为训练和赛事布阵提供重要参考。
基于视频处理的体育运动分析技术,首先需要通过专业的视频录制设备对比赛进行录制,然后使用一些专业的视频处理软件进行数据分析和处理。
此类软件的涵盖内容非常广泛,包括了人工智能、机器学习、计算机视觉等多个领域的内容,许多软件已经发展出非常成熟的算法和技术,来处理各种各样的体育运动比赛。
其中,最流行的体育运动分析软件是Opta和Stats,两家公司都是专注于体育数据收集和分析的公司。
Opta公司采用了一些高级的技术,包括机器学习和计算机视觉,以提供更全面的数据和信息,是足球运动中一些顶级技术的代表。
Stats公司则提供了更加综合和实时性的数据分析,允许客户在线实时监测一些数据(例如场上球员的位置,比赛进行的时间等)。
在使用这些软件时,需要进行预处理和处理流程,包括视频质量的检查、运动员识别模型的训练和调整,动作分析算法的适用性测试等。
一旦完成了预处理过程,接下来的工作就是针对自己的研究项目,进行数据的收集处理和分析。
基于视频处理的体育运动分析研究,主要分为三个方面的工作:运动员分析与技术提高、对手分析和之前比赛的分析。
对于运动员分析和技术提高方面,通过视频分析,可以对运动员的运动动作进行分析和提高,如检测出技术上可能存在的问题(例如组织顺序不佳,站位不准确,跳跃悬停不够稳定等等),进而通过后续研究和训练来弥补这些缺陷。
智能视频分析在体育赛事分析中的作用

智能视频分析在体育赛事分析中的作用在当今的体育赛事中,智能视频分析已经成为了一种不可或缺的工具。
它就像一位细心的教练,时刻关注着运动员的表现,为他们提供宝贵的建议和指导。
本文将深入探讨智能视频分析在体育赛事分析中的重要作用。
首先,智能视频分析可以帮助教练员更好地了解运动员的表现。
通过对比不同比赛的视频,教练员可以发现运动员的优点和不足,从而制定出更合适的训练计划。
这就像一位细心的医生,通过对病人的观察和检查,找出病因并开出药方。
在这个过程中,智能视频分析起到了至关重要的作用。
其次,智能视频分析可以帮助运动员提高自己的技能水平。
通过对比赛视频的分析,运动员可以了解到自己在比赛中的不足之处,从而有针对性地进行改进。
这就像一位严格的老师,通过对学生的作业批改,指出他们的错误并给予指导。
在这个过程中,智能视频分析起到了关键的作用。
此外,智能视频分析还可以帮助裁判员做出更准确的判决。
在比赛中,裁判员需要对运动员的动作进行判断,以确定是否存在犯规行为。
然而,人眼的观察能力有限,很难捕捉到所有的细节。
而智能视频分析则可以通过慢镜头回放、放大等功能,帮助裁判员更准确地判断运动员的动作。
这就像一位公正的法官,通过对证据的审查,做出公正的判决。
在这个过程中,智能视频分析发挥了重要的作用。
最后,智能视频分析还可以为观众带来更加丰富的观赛体验。
通过对比赛视频的分析,观众可以了解到更多关于运动员和比赛的信息,从而增加观赛的乐趣。
这就像一位热情的导游,为游客讲解景点的历史和文化背景,让他们更加享受旅行的过程。
在这个过程中,智能视频分析起到了积极的作用。
总之,智能视频分析在体育赛事分析中发挥着举足轻重的作用。
它不仅可以帮助教练员、运动员和裁判员提高他们的专业水平,还可以为观众带来更加丰富的观赛体验。
在未来的体育赛事中,我们有理由相信,智能视频分析将继续发挥其强大的作用,为体育事业的发展做出更大的贡献。
排球网络教学数字化资源构建研究

排球网络教学数字化资源构建研究随着互联网的普及和技术的不断发展,数字化教学资源已经成为教育教学的重要组成部分。
针对排球教学领域,数字化教学资源的构建与研究也日益受到重视。
本文将结合现有研究成果,探讨排球网络教学数字化资源构建的相关问题,并提出一些改进建议。
一、数字化教学资源的意义与特点随着信息技术和互联网的高速发展,数字化教学资源已经成为现代教学的重要组成部分。
数字化教学资源具有以下几个显著的特点:1. 可视化:数字化教学资源能够通过图像、视频等形式直观地展现排球教学内容,使学习者更容易理解和掌握知识。
2. 互动性:数字化教学资源通过设计交互式的学习环境,可以鼓励学生参与学习、自主探究,提高学习的主动性和趣味性。
3. 灵活性:数字化教学资源可以随时随地通过互联网进行访问,学生可以根据自己的学习进度和兴趣进行学习,不受时间和地点的限制。
4. 多样性:数字化教学资源可以采用多种形式,包括文字、图片、音频、视频等,满足不同学生的学习需求。
1. 视频教学资源通过拍摄与排球相关的教学视频,传播基础技巧、战术技能等排球教学内容。
视频教学资源有望提高教学效果,增强学生的学习动力。
设计交互式的排球教学软件或网页,让学生可以在其中进行排球技术的模拟训练,提高学生的参与度和对排球技术的理解。
采用多媒体技术,设计包括文字、图片、音频、视频等多元素教学资源,使排球教学更加直观、生动。
4. 在线教学平台创建排球在线教学平台,整合排球教学资源,提供在线互动、线上考试、排球技术实战演练等服务,提高排球教学的操作性和实用性。
三、排球网络教学数字化资源构建的问题与挑战目前,网络上的排球教学资源种类繁多,但质量良莠不齐。
有些资源缺乏专业性和权威性,需要加强筛选和审核。
2. 缺乏个性化教学资源网络教学资源大多为通用性资源,缺乏个性化定制的服务。
个性化教学资源对学生的学习效果更为显著,因此需要更多地关注个性化教学资源的开发。
3. 教学资源更新换代快随着科技的发展,教学资源会不断更新换代,因此需要及时跟进新的教学资源,确保教学内容的时效性和全面性。
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建立并修 正其运动轨迹方程. 通过两个摄像头 同步获得 的轨 迹曲线实现排球 三维运动轨迹 的曲线合成. 该 曲线不仅可 以
记 录每一 时刻球体 的位置信 息 , 而且包含球体 的运 动方向 、
运动 目标的三维几何信息【 引 . 视频在生成 以及传输过程 中 , 会
因外界环境 的影响产生一些 噪声 ,预处理 阶段 可采用 图像
Vo 1 . 3 1 No . 2
F e b. 201 5
基 于视频 的排球智 能分 析系统 的研究 与实现
刘 苗 苗 ,李 增 男 ,张 永 生
( 东北石 油大 学 ,黑龙 江 大庆
摘
1 6 3 3 1 8 )
要: 以排 球 运 动 轨 迹 为 研 究 对 象 , 将 计 算 机视 觉 、 视 频 分 析 处 理技 术 相 结合 , 研 究 了基 于视 频 的排 球 轨 迹 获取 关键 技
1 关 键 技 术 分 析 实 现
由于摄像机 和运动场地 背景处 于相对静止状态 ,而 当
前 在 静 止 背 景 下 常 用 的运 动 目标 检 测 方 法 有 背 景 差 分 法 、
帧间差分法 、 光 流法 和运动能量法等[ 4 1 . 背景差 分法是基 于图 像序列和参考 背景模型相减实现运动 目标检测 的 ,是 当前 最常用的运动 目标检测方法之一 . 它首先抓取 图像作 为背景 图像 ,之后利用当前图像与背景图像差分从而检测 出运 动 物体. 该方法能够较完整地提取 出运动 目标 , 位置精确 , 实时
术. 通过视频 帧处理 、 运 动 目标 检 测 、 识 剐跟踪 、 轨 迹 提 取 等 一 系 列 步 骤 从 视 频 中精 准 提 取 排 球 运 动 轨 迹 信 息 , 采用 I n t e l Op e n CV及 Ma d a b设 计 并 实现 一 套 排 球 智 能 分 析 系统 , 为排 球 比 赛 分析 及 球 队 战术 训 练 等 提 供 决 策 支持 .
以及场地边界数据 ,同时将 图像 的像 素坐标 映射成实际场
地坐标.
动模型 ,使用 I n t e l 公司 提供 的计算机视觉 函数 库 O p e n C V 进行图像 处理和计算机视觉方面的算法. 首 先采 集图像 , 然
后统计特征点 , 检测 当前系统状态下是否有运动 目标. 若有 ,
( 2 艘 收 由摄像机和 图像采集 卡等视频设 备获取的数字 信号 , 并将采集到的每帧数据保存 为静态 图像. ( 3 ) 比赛开始后启 动系统 , 利 用运动 目标检测算 法检测
赛训练等的裁判决 策和智能分析.
1 . 1 视频信息的获取
本系统要根据采集 到的视频 信息 获得排球 的运动轨迹
曲线 图 ,因此 要通 过摄 像机标定实现从视频设备 中获得 的 二维图像 到运动 目标 三维坐标信息 的对应转 换… . 系统首 先 采用线性标定 或张正友标定 等传 统标定法对摄像机进行标 定, 获取摄像 机的内外参数 以及双 目摄像机的位姿关系日 . 完 成摄像机和场地的标定后 ,接收 由视频设备获取 的数字信 号, 按一定 的采 样问 隔进 行采样 , 得到 时变序列 图像 集 , 并 将采集到的每 帧数据保存为静态图像 . 系统通过双 目摄相机 可同时从不 同角度获取两幅 图像 ,然后基 于视差 原理恢复
m a t l a b开发一套排球智能分析系统. 系统采 用双摄像 机同步
读取 两个摄像 头实时捕获的视频 ,获取不 同方位 的排球运 动图像信息. 通 过标定两 台摄像机 的内外参数获得排球的三 维坐标. 从 系统实时 炷和鲁棒性 要求 出发 , 使用背景 差分法 实现对排球 的快速检测. 同时结合排球的形状 、 颜色、 亮度等 特性 实现对排球 的识别与空间定位. 利 用排球 的运动 特性 ,
关 键 词 :视 频 ; 目标检 测 ; 识别跟踪 ; 轨 迹 提 取
中图分类号 : G 8 4 2
文献标识码 : A
文章编号 : 1 6 7 3 — 2 6 0 X( 2 0 1 5 ) 0 2 — 0 1 8 2 — 0 2 ( 6 1 将 轨迹 曲线 特征作 为智 能分析 系统的输入 , 用于 比
滤波方法等对 图像 帧进行去 噪处理 , 提高视频帧 的质量 , 便
于后期的分析处理.
1 . 2 运 动 目标 检 测
运动 速度 、 轮廓 参数等信息. 最后 , 分析球体轨迹 曲线特 征 ,
并将轨迹模 型包 含的信 息作 为智 能分 析系统的输入 ,用 于 战略 战术分析 、 队员动作分析等 , 为排球运动研究提供准 确 依据和决策支持 , 进而提高 了比赛研究人员的工作效率.
性 好 , 因此 本 系 统 设 计 中采 用 了背 景 差 分 法 来 提 取 排 球 运
பைடு நூலகம்
基于视频的排球智 能分析系统的设计与实 现主要涉及 视频帧处理 、 运动 目标检测识 别、 运动轨迹提取等 几方面技 术. 整个系统的工作流程如下 :
( 1 ) 进 行摄像机标 定和场地标 定 , 获得摄像 机 内外 参数
随着计算机视 觉技术和 图像 处理技 术的飞 速发展 , 基
于视频 的运动 目标检测及跟踪技术在排球 等体育项 目中应 用越来越广泛.针对排球 比赛技术分析和指导的应用需求 , 本文以排 球的检测 跟踪及运 动轨迹为研究对象 ,将计算 机
视觉技术 、图像处理技 术相结合 ,提 出基于视频 的排球 检 测、 跟踪、 轨迹 获取整 体解 决方 案 , 采用 I n t e l O p e n C V及
第3 1卷 第 2期 ( 上)
2 0 1 5 年 2月
赤 峰 学 院 学 报 (自 然 科 学 版 )
J o u r n a l o f C h i f e n g U n i v e r s i t y( N a t u r a l S c i e n c e E d i t i o n )