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基于機(jī)器視覺(jué)的羽毛球發(fā)球違例檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2020-05-21 02:49
【摘要】:羽毛球是我國(guó)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(dòng)員與裁判就某一判罰發(fā)生爭(zhēng)論的現(xiàn)象。賽場(chǎng)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(méi)有實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)球過(guò)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(wèn)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(jué)技術(shù)來(lái)解決羽毛球發(fā)球過(guò)手的判決問(wèn)題。羽毛球發(fā)球有兩個(gè)特點(diǎn):一是發(fā)球動(dòng)作幅度小,導(dǎo)致動(dòng)作檢測(cè)不易實(shí)現(xiàn);二是發(fā)球時(shí)間不確定,致使無(wú)法獲悉發(fā)球時(shí)刻。本文采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)設(shè)計(jì)了一種發(fā)球過(guò)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(duì)目標(biāo)物體(羽毛球和球拍)的檢測(cè);結(jié)合檢測(cè)區(qū)域,提取球心坐標(biāo)作為目標(biāo)點(diǎn),對(duì)檢測(cè)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(duì)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(duì)是否發(fā)球過(guò)手的判決。系統(tǒng)采用模塊化架構(gòu)模式,在實(shí)現(xiàn)的過(guò)程中,著重解決三個(gè)問(wèn)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(guò)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(cè)試表明,本文所提方法能成功實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)球過(guò)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(duì)違例狀態(tài)的識(shí)別率為77%。本系統(tǒng)對(duì)人工智能技術(shù)應(yīng)用到羽毛球賽場(chǎng)進(jìn)行了嘗試,為今后類似應(yīng)用提供了參考價(jià)值。
【圖文】:

圓形域


30110 119 2207 2362 9 2.1 原始 LBP 特征求取方法BP 特征計(jì)算由矩形域改上。由于 LBP 特征的計(jì)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

內(nèi)核模塊


第 2 章 目標(biāo)檢測(cè)相關(guān)技術(shù)及總體設(shè)計(jì) 模塊功能展至今,功能越發(fā)多樣化,集成的模塊也越來(lái)來(lái)越大,這與 OpenCV 最初的設(shè)計(jì)目標(biāo)背道而馳。這一現(xiàn)狀:改變?cè)械目蚣,變(yōu)閮?nèi)核+插件的組代碼,對(duì)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(gè)
【學(xué)位授予單位】:重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:TP391.41;G847

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本文編號(hào):2673609

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