[发明专利]一种基于球场比赛视频图像的移动目标位置自动检测方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机视觉、图像处理技术领域，尤其属于体育比赛技术分析图像处理技术领域，特别涉及一种基于球场比赛视频图像的移动目标位置自动检测方法。 

背景技术

在体育比赛中，技战术对比赛结果有决定性的影响。因此，获取敌我双方的技战术信息，并进行统计分析，成为克敌制胜的关键环节。其中，从视频图像中获得运动员的技战术数据，不但具有客观、无干扰的特点，而且能够在比赛条件下进行的，是目前最为有效的科研手段之一。 

真实的矩形比赛场地被光学装置如摄像机处理后，变成远小近大的透视图像。因此，需要将图像坐标下的二维落点位置进行“逆透视”变换，变为世界标准坐标系下的落点坐标，才能得到真实的球场落点信息。目前，有的技战术分析软件已经具备逆透视变换功能。 

但是，上述方法在标定过程中严重依赖手工，效率非常低。如果摄像机固定不变，则只需要标定一次，就可以获取击球落点。但是，我们获得的关于对手的电视视频，大都不满足“摄像机固定不变”的条件。在体育比赛电视转播过程中，摄像机常常随着运动员的跑动而平移、在比赛精彩之处对运动员进行放缩、而且常常切换镜头避免观众出现疲劳。当摄像机参数不断变化，如平移、放缩和镜头切换时，需要对每帧都进行标定。逐 帧标定的工作量巨大。 

Farin（Farin D,Krabbe S,Effelsberg W.Robust camera calibration for sport videos using court models[C].Proceedings of SPIE Storage and Retrieval Methods and Applications for Multimedia,2004,5307:80.）在2004年提出的方法中，采用了霍夫变换的直线检测方法。但是，因为球场直线的实际宽度往往大于2个像素，所以霍夫变换容易出现多个检测结果。霍夫变换虽然能够检测到球场直线，但是一条真实的球场直线至少存在3条以上的直线检测结果。虽然它使用LMS方法将多个检测结果合并，但这给直线检测的精度带来了误差。也就是说，他的方法存在较大的误差。 

Farin（Farin D,Han J.Fast camera calibration for the analysis of sport sequences[C].IEEE International Conference on Multimedia and Expo(ICME),2005:4）在2005年提出的方法中，采用了基于RANSAC（随机抽样一致性）的直线检测方法。该方法提高了计算速度，但是由于它的随机性，直线检测的结果依然存在较大的误差。其次，他们还使用了直线段的方法来进行更快速的球场检测。这极大的提高了计算效率。但是，他们并没有对RANSAC方法引入的系统误差进行处理。 

沈乐君（Shen L J,Ke Z Y.A fast and sub-pixel detector for grid-like target in camera calibration[C].2010Symposium on Photonics and Optoelectronic (SOPO),2010:1-4.）在2010年提出的方法中，采用了新的直线检测思路。他们首先提取图像中的特征点，然后 根据这些图像特征点进行分类，然后连接特征点完成直线检测。该方法通过特征点过滤的技术，降低了直线检测的计算量。而且，他们提出子像素精度的方法。但是，该直线检测方法隐含着一个假设：球场直线由特征点连接而成。但是，在真实的视频中，尤其是电视视频中，该假设并不总是成立。所以存在漏检的情况。 

发明内容

本发明根据现有技术的不足公开了一种基于球场比赛视频图像的移动目标位置自动检测方法。本发明要解决的问题是采用检测与跟踪融合的分层直线跟踪技术（detection-by-tracking），消除了直线检测的虚警，降低比赛场地识别的计算量，实现自动识别比赛场地中的靶标，自动计算透视变换参数，进而获取移动目标位置等信息。 

本发明通过以下技术方案实现： 

基于球场比赛视频图像的移动目标位置自动检测方法，其特征在于包括比赛视频图像采集，视频图像处理和移动目标位置确定； 

比赛视频图像采集：获取包含球场的体育比赛中包括移动目标的数字视频图像； 

视频图像处理：建立自动识别靶标、比赛场地模型与视频图像特征之间的透视变换矩阵数据库；