[发明专利]一种杠铃中心点检测及跟踪的方法和装置有效
申请号: | 200910238736.1 | 申请日: | 2009-11-23 |
公开(公告)号: | CN102074017A | 公开(公告)日: | 2011-05-25 |
发明(设计)人: | 毋立芳;刘超;邓亚丽;武文斌;刘书琴 | 申请(专利权)人: | 北京工业大学 |
主分类号: | G06T7/20 | 分类号: | G06T7/20 |
代理公司: | 北京安信方达知识产权代理有限公司 11262 | 代理人: | 栗若木;王漪 |
地址: | 100124 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 杠铃 中心点 检测 跟踪 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及视频处理领域,具体涉及一种杠铃中心点检测及跟踪的方法和装置。
背景技术
在体育运动分析领域,运动员为了提高比赛成绩通常会加大训练量,而不适当地增加训练强度往往会对运动员造成伤害,因此有必要研究科学、定量的运动训练系统。
举重是我国的传统优势项目,到目前为止已经获得24枚奥运会金牌。举重运动诊断技术的好坏直接决定运动员最终的比赛成绩,因此,能否为运动员和教练员提供一个有效的实用的运动技术快速诊断手段是当前举重科研届急需解决的一个问题。以往举重技术诊断主要分为定性诊断和定量诊断两种方式。定性诊断主要通过人工观看训练视频来完成,这种方式比较直观,但缺少量化指标以供教练参考,无法满足科学训练的需求。定量诊断主要通过人工解析来进行,往往在测试几天后才能为教练员反馈测试报告,由于反馈速度太慢,使科研测试效果大打折扣。
为了有效地指导运动员的训练,就必须对运动员的动作姿态或者运动轨迹进行分析,找出提高比赛成绩的有效方法,以举重训练为例,有经验的教练能够根据杠铃中心运动轨迹发现问题,从而纠正运动员的不正确的举重姿势。最早的举重训练中,在杠铃的一端绑上一支毛笔,杠铃的轨迹随着杠铃移动在其上面的毛笔画在纸上。目前,可以根据视频进行杠铃中心点运动轨迹的追踪;经典的运动跟踪算法包括块匹配算法和LK金字塔光流法。
块匹配是根据块来进行匹配的,很难提取出杠铃的旋转参数,这样就不能给教练提供更多的杠铃的运动信息。LK金字塔光流法和块匹配法来比,有了一定得进步,解决了杠铃旋转的问题,但是还是因为举重视频在摄录的时候的曝光时间过长的原因,存在一些拖尾和运动模糊现象。
这样的图像会干扰到块匹配和光流法的跟踪精度,从而会产生一些误差。修改摄影机的曝光时间是可以来修正摄录图像拖尾现象的产生的,但是这么做会严重影响了举重观众的观看效果,因为缩短曝光时间虽然去除了拖尾现象,但是却引出了图像连续性不好的缺点,会使观众感觉图像总是不连贯,一跳一跳的,所以这样做是行不通的。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种杠铃中心点检测及跟踪的方法和装置,在不改动视频曝光时间的情况下来提高对杠铃中心运动轨迹的跟踪效果。
为了解决上述问题,本发明提供了一种杠铃中心点检测及跟踪的方法,包括:
A、提取输入的视频中第一个图像帧中的杠铃中心点;
B、对于所述视频中的各图像帧,由杠铃中心点出发做一个菱形矩阵;记录该菱形矩阵中每个矩阵点的位置,并设置每个矩阵点的权重;对于各相邻的两个图像帧,对该两个图像帧中的菱形矩阵的中心点进行LK金字塔光流法得到其跟踪点,对菱形矩阵中的其余多个矩阵点进行光流法跟踪得到该其余多个矩阵点各自的跟踪点;去除没有跟踪正确的跟踪点,并去除该跟踪点关于菱形矩阵的中心点对称的跟踪点;将各跟踪点的权重相加后平均,得到杠铃中心点的平滑跟踪矢量,根据所述杠铃中心点和该平滑跟踪矢量确定跟踪到的杠铃中心点;各跟踪点的权重为其对应的矩阵点的权重。
进一步地,所述步骤B具体包括:
B1、在当前图像帧中,由所述杠铃中心点出发做一个菱形矩阵,包括若干个矩阵点;该菱形矩阵的中心矩阵点为所述杠铃中心点;记录每个矩阵点的位置,对各个所述矩阵点赋予不同的权重;
对当前图像帧和相邻的下一个图像帧进行下列步骤:
B2、对所述中心矩阵点做两帧间的LK金字塔光流法,得到中心矩阵点的跟踪点;
B3、对菱形矩阵中的其余多个矩阵点进行光流法跟踪,得到该其余多个矩阵点的跟踪点;
B4、在菱形矩阵中去除没有跟踪正确的跟踪点,并去除这个跟踪点关于菱形矩阵的中心点对称的跟踪点;
B5、将各跟踪点按照其对应的矩阵点的权重相加后,再做平均,得到杠铃中心点的平滑跟踪矢量;根据当前图像帧中的杠铃中心点和该平滑跟踪矢量确定跟踪到的杠铃中心点;
B6、将所述跟踪到的杠铃中心点作为所述下一个图像帧的杠铃中心点,将所述下一个图像帧作为当前图像帧,然后返回步骤B1。
进一步地,所述步骤B2具体包括:
31、对图像帧进行金字塔变换,在最顶层的金字塔做光流法,获得所述中心矩阵点的运动矢量V;
32、将窗口中心移动到刚刚算出来的运动矢量V处,迭代计算运动矢量V直到收敛为止;
33、将收敛的运动矢量V传入下一层图像金字塔;
34、判断是否为图像金字塔最底层的图像,如果是则找到最佳匹配点作为跟踪点;否则返回步骤32。
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