论文体育视频中的运动目标智能跟踪是关于本文可作为跟踪方面的大学硕士与本科毕业论文跟踪论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
摘 要： 视频运动目标跟踪广泛应用于体育领域中,为了提高运动目标的跟踪精度,提出一种体育视频中的运动目标智能跟踪方法.首先收集体育视频,考虑体育视频中运动目标的多样性,采用改进背景更新差分法对运动目标进行检测,然后采用卡尔曼滤波算法对运动目标进行跟踪,最后对多个体育视频运动目标进行跟踪实验.结果表明,该方法可以准确、快速地对体育视频中的运动目标进行跟踪,而且运动目标跟踪的实时性要优于其他跟踪方法,为体育视频中的运动目标跟踪提供了一种新的研究工具.
关键词： 体育视频； 运动目标； 卡尔曼滤波算法； 背景更新差分法； 检测与跟踪
中图分类号： TN911.73?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）19?0102?03
Research on intelligent tracking of moving objects in sports video
LIU Chen
（Wuhan Huaxia University of Technology, Wuhan 430070, China）
Abstract： Video moving target tracking is widely applied in the sports field. In order to improve the tracking accuracy of moving targets, an intelligent tracking method for moving targets in sports video is proposed. Sports videos are collected, the improved background update difference method is adopted to detect moving targets in view of the variability of moving targets in sports video, and then the Kalman filtering algorithm is adopted to track the moving targets. Finally, an experiment is carried out for tracking multiple moving targets in sports video. The results show that by using this method, the moving targets in sports video can be tracked accurately and quickly, and the real?time performance of moving target tracking is superior to that of other tracking methods. This method provides a new research means for tracking the moving targets in sports video.
Keywords： sports video； moving target； Kalman filtering algorithm； background update difference method； detection and tracking
0 引 言
随着我国体育事业的发展,各种大型体育赛事越来越多,出现了大量的体育视频[1].对体育视频进行分析和研究,找到对方或者自身的不足,对制定训练计划和比赛方案具有重要的实际意义,而运动目标跟踪是体育视频分析的一个重要方面,引起了人们的高度关注[2?3].
由于体育视频采集角度、光照变化等因素的干扰,体育视频目标跟踪面临巨大的挑战,当前体育视频目标跟踪算法可以划分为的体育视频目标跟踪算法和检测器的体育视频目标跟踪算法两大类[4].基于的体育视频目标跟踪算法需要提取目标特征,经典特征主要有目标的轮廓、光流,该类算法要求运动目标始终可见,如果运动目标在视觉范围消除,那么就无法实现体育视频目标的准确跟踪,因此实际应用范围相对较窄[5?6].基于体育视频目标跟踪算法根据滑动窗口对每一帧中的运动目标位置进行检测,由于需要进行离线学习,无法满足体育视频目标跟踪的實时性[7].近年来,随着控制优化技术的不断发展,出现了背景差分法、粒子滤波算法、均值漂移算法的目标跟踪研究[8?10],研究结果表明,它们提高了体育视频目标跟踪的准确性,但当运动目标的场景变化比较大时,体育视频目标跟踪效果急剧下降,跟踪鲁棒性差.
为了提高运动目标跟踪精度,提出一种体育视频中的运动目标智能跟踪方法.首先采用改进背景更新差分法对运动目标进行检测,然后采用卡尔曼滤波算法对运动目标进行跟踪,最后实验结果表明,该方法可以准确、快速地对体育视频中的运动目标进行跟踪,而且运动目标跟踪的实时性要优于其他跟踪方法.
1 体育视频运动目标智能跟踪算法
1.1 改进背景更新差分法
在体育视频运动目标跟踪建模过程中,首先要对视频中的运动目标进行检测,当前运动目标检测算法众多,相对于其他方法,背景更新差分法的运算量相对较小,检测速度更快,可以获得更好的运动目标检测效果,并结合体育视频运动目标的特点,对传统背景更新差分法进行相应的改进,以提高运动目标的准确性.
背景更新差分法首先对视频图像序列的相邻帧进行差分操作,在短时间内检测不同图像帧的像素强度变化,然后根据阈值对视频中的运动目标进行检测,其工作流程如图1所示.
设[St]和[St+n]为第[t]和[t+n]帧的图像,根据背景更新差分法的工作流程建立数学模型为：
总结:本论文为您写跟踪毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
参考文献：
1、 基于多传感器融合的运动目标跟踪算法 摘 要： 为了提高多传感器下运动目标跟踪的准确性和实时性，提出了基于多传感器融合下的运动目标跟踪算法。首先采用多个传感器对运动目标的信息进行采集。
2、 基于DM6437的运动目标跟踪系统 摘 要： 为了克服智能视频监控系统可视范围有限，单纯硬件改进增加系统成本的问题，提出一种运动目标跟踪系统，运用混合高斯背景模型的方法实现运动目标。
3、 基于改进高斯混合模型的体育视频运动目标检测和跟踪 摘 要： 针对当前体育视频运动目标检测存在的弊端，提出改进高斯混合模型的体育视频运动目标检测与跟踪方法。通过分析高斯混合模型的弊端，保留原有的“。
4、 视频监控中运动图像序列三维重建 摘 要： 视频监控中运动图像序列三维重建一直是三维重建研究的重点，其重建效果会对运动图像的清晰度产生影响。但当前三维重建方法都是通过获取二维视频。
5、 在体育教学中培养运动兴趣之我见 【摘 要】学生运动兴趣的培养，要从了解学生做起，找准学生运动的喜好点，立足学生课堂教学活动的展开点，强化学生课堂活动心灵的兴奋点，使他们产生运。
6、 体育教学过程中运动安全教育 摘 要：运动安全教育在技工院校体育课教学中是一项重要教学内容。体育老师在上好体育课的同时，要加强责任心，传授给学生必需的运动安全知识，保证学生运。