[发明专利]一种乒乓球比赛视频的智能数据采集方法

权利要求书

1.一种乒乓球比赛视频的智能数据采集方法，其特征在于，该方法具体包括如下步骤：

S1：比赛切割，即将整场乒乓球比赛视频切割为仅包含每一回合的比赛片段；

S2：微调优化及球员骨架检测，即将S1中的每一回合的比赛片段采用用于视频检测和切割的卷积神经网络进行特征提取，一方面根据所提取的特征通过分类模块对每一回合的比赛片段进一步细分，得到比赛进行阶段的视频片段，另一方面根据所提取的特征得到球员骨架；所述的用于视频检测和切割的卷积神经网络为以Openpose作为特征提取模块，加入双向长短期记忆网络、长短期记忆网络、全连接层和Softmax分类层，实现对时序视频数据的分类功能；

S3：击球检测，即对所述的比赛进行阶段的击球声音进行检测，计算击球数量及击球时刻；

所述的S1具体为：

首先对视频画面进行等频率下采样，根据比分牌的大致位置像素变化自动检测并解析局分、回合分位置，并根据其变化将长视频切割为包含每一回合的比赛片段以及其他噪声片段；所述的比分表示为sc=(g₁,g₂,r₁,r₂)；使用卷积神经网络对比分进行检测，构建比分偏序关系，通过比分偏序关系对所检测的比分序列数据进行筛选，找出其中的最大递增子序列，从而排除检测错误的情况；

所述的比分偏序关系如下：

；

其中，g₁为运动员一的局分，g₂为运动员二的局分，r₁为运动员一的回合分，r₂为运动员二的回合分，sc_m、sc_n分别表示m时刻和n时刻的比分；g_m,1、g_n,1分别为m时刻和n时刻运动员一的局分，g_m,2、g_n,2分别为m时刻和n时刻运动员二的局分；r_m,1、r_n,1分别为m时刻和n时刻运动员一的回合分，r_m,2、r_n,2分别为m时刻和n时刻运动员二的回合分；

所述的S3中，采用音频源分离模型Wave-U-Net来对音频进行预处理，分离背景声和人声，并采用用于音乐节拍检测的神经网络对分离后的声音进行检测，提取具有一定数目通道的音频对数梅尔倒谱图，并将其表示为时序的向量，进而学习音频的时序变化模式并预测每个时刻出现击球的概率，将概率峰值的时间点识别为击球时刻。

2.根据权利要求1所述的乒乓球直播视频的智能数据采集方法，其特征在于，所述的S2中，以镜头转换的时刻作为切割对象，采用用于视频检测和切割的卷积神经网络提取视觉特征，精确检测视频中镜头切换的准确边界，将所述的每一回合的比赛片段进一步切割为进行中、回放、比赛准备、徽标和其他五个阶段。

3.根据权利要求1所述的乒乓球直播视频的智能数据采集方法，其特征在于，在采集每一回合和每一拍数据时，采用并行计算的方式，减少等待时间。