發(fā)布時間：2020-05-21 02:49

【摘要】：羽毛球是我國傳統(tǒng)體育項(xiàng)目,擁有廣大受眾。由于羽毛球判罰體制的主觀性,經(jīng)常出現(xiàn)運(yùn)動員與裁判就某一判罰發(fā)生爭論的現(xiàn)象。賽場上也使用一些信息化設(shè)備輔助判罰,但這類設(shè)備僅用于判斷球體是否出界,并沒有實(shí)現(xiàn)對發(fā)球過程的違例判決。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,一些以往不能解決的問題可借助人工智能技術(shù)逐步得到解決,本文擬用人工智能領(lǐng)域中的機(jī)器視覺技術(shù)來解決羽毛球發(fā)球過手的判決問題。羽毛球發(fā)球有兩個特點(diǎn):一是發(fā)球動作幅度小,導(dǎo)致動作檢測不易實(shí)現(xiàn);二是發(fā)球時間不確定,致使無法獲悉發(fā)球時刻。本文采用機(jī)器視覺技術(shù)設(shè)計了一種發(fā)球過手違例判斷方法,先用自適應(yīng)增強(qiáng)變種算法(Gentle Adaboost,GAB)訓(xùn)練分類模型,完成對目標(biāo)物體(羽毛球和球拍)的檢測;結(jié)合檢測區(qū)域,提取球心坐標(biāo)作為目標(biāo)點(diǎn),對檢測到的球拍部分構(gòu)筑輪廓作為目標(biāo)區(qū)域,再定義兩者位置關(guān)系,根據(jù)目標(biāo)點(diǎn)與目標(biāo)區(qū)域的相對位置變化關(guān)系提取判決關(guān)鍵幀;最后由圖像角度表示方法,建立狀態(tài)判別模型,將判決關(guān)鍵幀中的球拍狀態(tài)作為輸入,輸出結(jié)果量化為角度值,實(shí)現(xiàn)對是否發(fā)球過手的判決。系統(tǒng)采用模塊化架構(gòu)模式,在實(shí)現(xiàn)的過程中,著重解決三個問題:一是訓(xùn)練目標(biāo)分類模型;二是如何根據(jù)目標(biāo)點(diǎn)與目標(biāo)區(qū)域的位置關(guān)系選取判決關(guān)鍵幀;三是根據(jù)過手違例狀態(tài)建立判別模型,將目標(biāo)區(qū)域輪廓量化為正負(fù)角度值。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)后,經(jīng)測試表明,本文所提方法能成功實(shí)現(xiàn)對發(fā)球過手違例的判決,且所訓(xùn)練分類模型平均召回率分別為90.7%和89.1%,對違例狀態(tài)的識別率為77%。本系統(tǒng)對人工智能技術(shù)應(yīng)用到羽毛球賽場進(jìn)行了嘗試,為今后類似應(yīng)用提供了參考價值。
【圖文】：

30110 119 2207 2362 9 2.1 原始 LBP 特征求取方法BP 特征計算由矩形域改上。由于 LBP 特征的計算益于二值化后的局部關(guān)中心像素與周邊像素灰下，，在局部上這種不均素點(diǎn)為 8 的圓形域 LBP

第 2 章 目標(biāo)檢測相關(guān)技術(shù)及總體設(shè)計 模塊功能展至今，功能越發(fā)多樣化，集成的模塊也越來來越大，這與 OpenCV 最初的設(shè)計目標(biāo)背道而馳。這一現(xiàn)狀：改變原有的框架，變?yōu)閮?nèi)核+插件的組代碼，對于其它的功能都以插件的形式作為擴(kuò)展為了：opencv、opencv_contrib、opencv_extra 三個
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;G847

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本文編號：2673609