[发明专利]用于体育视频识别的快速对象跟踪框架

说明书

本发明的各实施方式总体上涉及用于体育视频识别的快速对象跟踪框架。具体地，提供和公开了一种用于体育视频中的对象跟踪的解决方案。确定是否在前一视频帧中识别出对象的位置。如果在前一视频帧中识别出对象的位置，则基于对象在前一视频帧中的所识别的位置而在当前视频帧中识别对象的新的位置。基于对象在前一视频帧中的所识别的位置以及经训练的对象分类模型来识别对象的期望位置。确定新的位置是否与期望位置一致；如果新的位置与期望位置一致，则存储新的位置作为对象在当前帧中的位置。

背景技术

本发明总体上涉及数字内容处理，并且特别地涉及来自由移动计算设备捕获的视频的体育视频内容中的对象跟踪。

运动对象(诸如高尔夫挥杆)的运动检测和跟踪广泛地用于增强运动员的表现。以高尔夫作为示例，高尔夫是一项通常需要对高尔夫球杆的运动进行良好控制的运动，并且对通过运动传感器检测到的高尔夫挥杆运动的精确分析能够增强高尔夫运动员的表现。增强运动员的运动表现的一个方式是通过跟踪运动员的快速运动的高尔夫球杆来分析运动数据。

一些传统的捕获运动员的运动的系统使用能够捕获对象(诸如高尔夫球杆或棒球棒)的速度和/或加速度的另外的设备。替选地，基于执行运动的运动员的视频来执行对运动的分析。可以使用手持式设备来捕获体育视频。然而，用于手持式设备的对象跟踪的传统解决方案还面临实际上精确地跟踪感兴趣对象这一挑战，感兴趣对象通常非常快速地运动并且在体育视频中发生剧烈的变形。手持式设备时常具有有限的计算能力和存储器，并且因此对视频的分析可能花费不可接受地长的时间量。另外，由于视频尺寸的原因，手持式设备的用户可能不想向具有较大计算资源的不同计算设备传输视频。

发明内容

本发明的实施例提供一种跟踪体育视频内容中的运动员的运动的解决方案。运动跟踪服务跟踪执行体育运动的运动员的运动并且显示所分析的数据以使得运动员能够确定运动的特性。

公开了一种用于跟踪体育视频中的对象的计算机实现的方法。该方法的实施例包括确定是否在前一视频帧中识别出对象的位置。如果在前一视频帧中识别出对象的位置，则基于对象在前一视频帧中的所识别的位置而在当前视频帧中识别对象的新的位置。基于对象在前一视频帧中的所识别的位置以及经训练的对象分类模型来识别对象在当前视频帧中的期望位置。确定新的位置是否与期望位置一致，并且如果新的位置与期望位置一致，则存储新的位置作为对象在当前帧中的位置。

另一方面提供了一种存储用于如以上所描述地跟踪体育视频中的对象的可执行计算机程序指令的非暂态计算机可读存储介质。说明书中所描述的特征和优点并非全部是包括性的，特别地，本领域普通技术人员鉴于附图、说明书和权利要求可以想到很多另外的特征和优点。另外，应当注意，说明书中所使用的语言在原理上被选择以用于可读性和指导目的，而非可能被选择以描绘或限制所公开的主题。

附图说明

图1是根据一个实施例的用于跟踪体育视频内容中的对象的计算环境的框图；

图2是图示根据一个实施例的用于用作客户端设备的计算机的示例的框图；

图3是根据一个实施例的运动跟踪引擎的框图；

图4是图示根据一个实施例的用于体育视频中的对象跟踪的过程的示例性流程图；

图5A、图5B和图5C是图示根据一个实施例的用于跟踪体育视频中的对象的过程的示例性流程图；

图6A是根据一个实施例的用于捕获高尔夫体育视频的视觉覆盖的示例性用户界面；

图6B是根据一个实施例的用于捕获棒球体育视频的视觉覆盖的示例性用户界面；

图7A是根据一个实施例的在背景减除之后的示例性视频帧；

图7B示出根据一个实施例的在背景减除之后的高尔夫视频帧的另一示例；

图8A是根据一个实施例的高尔夫球杆的所跟踪的位置的示例性图；