[发明专利]视频中短道速滑运动员的自动跟踪与轨迹建模方法

权利要求书

1.一种视频中短道速滑运动员的自动跟踪与轨迹建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，用高速摄像机从边界线俯视视角采集运动员训练或比赛视频；

步骤2，对视频内的图像按照特定频率进行采样，得到一组单帧图像；

步骤3，对单帧图像内的运动员进行目标检测，用方框确定其位置；

步骤4，将帧与帧之间属于同一运动员的目标检测结果进行匹配，得到属于同一运动员目标的跟踪结果，并赋予ID号；

步骤5，将各ID运动员的跟踪结果映射至冰面，并进行曲线拟合，绘制光滑的运动轨迹；

步骤6，根据轨迹方程对运动员的运动参数进行估计并输出。

2.根据权利要求1所述的视频中短道速滑运动员的自动跟踪与轨迹建模方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：

步骤3.1，基于收集到的短道速滑视频单帧图像，进行图片内运动员位置的标注，形成一个训练数据集合；

步骤3.2，修改目标检测神经网络结构，根据输出类别数为1修改输出层通道数，并对神经网络模型进行优化训练；

步骤3.3，利用上述训练的神经网络模型，预测单帧图像内表示运动员目标位置的方框坐标及置信度。

3.根据权利要求1所述的视频中短道速滑运动员的自动跟踪与轨迹建模方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：

步骤4.1，根据初始若干帧的目标检测结果初始化跟踪目标，确定跟踪目标数目；

步骤4.2，在每一帧内迭代优化跟踪目标位置；

步骤4.3，将未匹配的跟踪目标设置为休眠状态；

步骤4.4，使用未匹配的检测结果与休眠态的跟踪目标进行二分匹配，并为匹配成功的休眠态目标恢复跟踪；

步骤4.5，进入下一帧，重复步骤2)-步骤4)，直至视频结束。

4.根据权利要求3所述的视频中短道速滑运动员的自动跟踪与轨迹建模方法，其特征在于，所述步骤4.1中，初始化跟踪目标的依据是在连续若干帧内跟踪目标均有相匹配的目标检测结果。

5.根据权利要求3所述的视频中短道速滑运动员的自动跟踪与轨迹建模方法，其特征在于，所述步骤4.2具体包括：

步骤4.2.1，基于卡尔曼滤波对该帧内的跟踪目标位置进行预测；具体为：

以表示运动员位置的方框的左上角坐标(x，y)和方框的宽w与高h作为运动特征，根据前一帧的运动状态，对当前帧的运动特征与其协方差矩阵进行估计；

步骤4.2.2，与目标检测结果进行二分匹配；具体为：

以表示检测方框内像素特征的单位向量作为目标的外观特征，使用外观特征与所述运动特征的加权和构造代价矩阵，以跟踪目标位置与目标检测结果的方框中心位置的欧氏距离作为运动度量，以跟踪目标位置与目标检测结果的特征向量的余弦距离作为外观度量，利用匈牙利算法求解最小二分匹配；

步骤4.2.3，使用匹配的目标检测结果基于卡尔曼滤波对跟踪目标位置进行更新。

6.根据权利要求3所述的视频中短道速滑运动员的自动跟踪与轨迹建模方法，其特征在于，所述步骤4.4中，为匹配成功的休眠态目标恢复跟踪时，使用匹配的目标检测结果重新初始化跟踪目标，并使用原休眠态目标的ID。