[发明专利]用于体育视频识别的快速对象跟踪框架

权利要求书

1.一种用于跟踪视频中的对象的计算机实现的方法，包括：

确定所述对象在所述视频的多个帧中的多个位置；以及

基于所述对象的所确定的多个位置来确定所述对象的轨迹；

还包括确定所述对象的与当前视频帧相关联的位置，其中确定所述对象的与所述当前视频帧相关联的所述位置包括：

从所述当前视频帧减去背景；其中从所述当前视频帧减去所述背景包括：将所述当前视频帧分割成多个面片；确定用于所述多个面片中的每个面片的动态性得分；以及对于所述多个面片中的每个面片，响应于所述面片的所述动态性得分在门限值以下来确定所述面片是背景面片；

其中，确定所述对象的与所述当前视频帧相关联的所述位置还包括：

确定是否在前一视频帧中识别出所述对象的位置；以及

响应于确定在所述前一视频帧中识别出所述对象的所述位置；

基于所述对象在所述前一视频帧中的所识别的位置来识别所述对象在所述当前视频帧中的新的位置；

基于所述对象在所述前一视频帧中的所识别的位置以及对象分类模型来确定所述对象的期望位置；以及

确定所述新的位置是否与所述期望位置一致；以及

响应于确定所述新的位置与所述期望位置一致，存储所述新的位置作为所述对象的与所述当前视频帧相关联的所述位置。

2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中确定所述新的位置是否与所述期望位置一致包括：

基于所述对象在所述当前视频帧中的多个视觉特征以及由所述对象分类模型识别的对应的特征来计算用于所述当前视频帧的每个前景面片的得分；

将所述当前视频帧的所述前景面片的所述得分中的最高得分与门限相比较；以及

响应于所述最高得分超过所述门限，记录具有所述最高得分的所述前景面片的位置。

3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中基于所述对象在所述前一视频帧中的所识别的位置来识别新的位置包括：

基于所述对象在所述前一视频帧中的所识别的位置来确定搜索窗口；以及

使用所述搜索窗口来搜索所述对象在所述当前视频帧中的所述位置。

4.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其中使用所述搜索窗口来搜索所述对象在所述当前视频帧中的所述位置包括：

确定多个运动矢量，所述多个运动矢量对应于所述前一视频帧中的多个视觉特征以及所述当前视频帧中的视觉特征；

基于所述多个运动矢量来确定平均运动矢量；以及

基于所述平均运动矢量来确定所述对象的可能的位置。

5.根据权利要求4所述的计算机实现的方法，其中确定所述平均运动矢量包括：

确定所述多个运动矢量的子集的平均值，运动矢量的所述子集包括大于第一门限值并且小于第二门限值的运动矢量。

6.根据权利要求5所述的计算机实现的方法，其中所述第一门限是所述多个运动矢量的所述子集的第一四分位数的值，并且其中所述第二门限是所述多个运动矢量的所述子集的第三四分位数的值。

7.根据权利要求4所述的计算机实现的方法，其中使用所述搜索窗口来搜索所述对象在所述当前视频帧中的所述位置还包括：

基于所述对象的可能的位置以及所述对象在所述前一视频帧中的所识别的位置来确定补偿值；以及

通过将所述对象的所述可能的位置平移所述补偿值来确定所述对象的可信位置。

8.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其中确定所述对象的与所述当前视频帧相关联的所述位置还包括：

响应于确定所述新的位置与所述期望位置不一致：

通过增加所述搜索窗口的尺寸来确定新的搜索窗口；以及

使用所述新的搜索窗口来搜索所述对象在所述当前视频帧中的所述位置。