【摘要】：在裁判田徑比賽的名次的過(guò)程中,由于運(yùn)動(dòng)速度過(guò)快,視覺(jué)對(duì)運(yùn)動(dòng)員的終點(diǎn)沖刺進(jìn)行分析時(shí),容易產(chǎn)生對(duì)終點(diǎn)沖刺中的像素拖拉延遲問(wèn)題,如采用高頻采集的方式進(jìn)行解決,以最小采樣周期消除干擾,過(guò)小的采樣頻率無(wú)法建立幀差特征,導(dǎo)致根據(jù)幀差特征的判斷方法失效。提出一種改進(jìn)冗余小波變換域算法的田徑運(yùn)動(dòng)終點(diǎn)裁判智能視覺(jué)判斷方法。對(duì)運(yùn)動(dòng)員沖刺過(guò)程視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理,將各幀圖像中運(yùn)動(dòng)員沖刺終點(diǎn)過(guò)程與背景有效的分離,構(gòu)造運(yùn)動(dòng)員沖刺終點(diǎn)特征的不變量,利用相似函數(shù)計(jì)算相鄰幀沖刺終點(diǎn)特征相似度。利用冗余小波變換在小波域提取終點(diǎn)沖刺的區(qū)域,采用mean-shif算法利用運(yùn)動(dòng)員沖刺終點(diǎn)的色彩分布信息描述其終點(diǎn)沖刺的變化過(guò)程。仿真結(jié)果證明,上述方法能對(duì)比賽名次作出準(zhǔn)確的裁判。
[Abstract]:In the process of judging the ranking of track and field competition, because of the speed of movement is too fast, when the visual analysis of the finish sprint of athletes, it is easy to produce the problem of pixel dragging delay in the final sprint, such as using the method of high frequency acquisition to solve the problem. When the interference is eliminated by the minimum sampling period, the frame difference feature can not be established when the sampling frequency is too small, which results in the failure of the judgment method based on the frame difference feature. This paper presents an intelligent visual judgment method for track and field final judgment based on improved redundant wavelet transform domain algorithm. The video image of sprint process is preprocessed, and the process of sprint finish point is separated from the background effectively in each frame image, and the invariant of athlete sprint finish point feature is constructed. Similarity function is used to calculate the similarity of the sprint endpoint features of adjacent frames. Redundant wavelet transform is used to extract the region of final sprint in wavelet domain, and mean-shif algorithm is used to describe the changing process of finish sprint by using the color distribution information of athlete's sprint finish. The simulation results show that the above method can make accurate referees.
【作者單位】： 山東理工大學(xué)體育學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.41;G82

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本文編號(hào)：2284808