[发明专利]一种篮球位置点的生成方法及设备

说明书

本发明披露了一种篮球位置点的生成方法及设备，方法包括：基于深度学习训练篮球检测模型；获取投篮过程视频的连续视频帧；将视频帧输入篮球检测模型，输出篮球的检测框；过滤错误输出的检测框；根据未被过滤的检测框计算出被过滤检测框和/或漏检检测框的视频帧上的实际检测框数据，生成完整的投篮过程中篮球的检测框数据。本发明生成准确的篮球位置和大小信息的篮球位置点，取消了人工参与，极大地提高篮球投篮过程中篮球位置和大小的生成效率。

技术领域

本发明涉及视频处理技术领域，具体的涉及投篮过程中篮球位置点的生成方法技术领域。

背景技术

篮球赛事视频宣传，对于篮球进球片段通常会制作生成精彩进球集锦，而对于一些比较精彩的进球片段会将进球片段的篮球轨迹标记出来，用以生成篮球轨迹的特效视频。此前的实现方法大多使用传统的基于人工设计特征的方法，此类方法由于人工设计特征的泛化能力不强，从而降低此类技术的使用场景。另部分机构采用人工进行篮球位置点标记，人工标记耗时低效，不够快捷。

发明内容

本发明针对现有技术中的缺点，利用基于图像检测的深度技术，提供了一种能够生成准确的篮球位置和大小信息的篮球位置点的生成方法及设备。

为了解决上述技术问题，本发明通过下述技术方案得以解决：

一种篮球位置点的生成方法，包括以下步骤：

基于深度学习训练篮球检测模型；

获取投篮过程视频的连续视频帧；

将视频帧输入篮球检测模型，输出篮球的检测框；

过滤错误输出的检测框；

根据未被过滤的检测框计算出被过滤检测框和/或漏检检测框的视频帧上的实际检测框数据，生成完整的投篮过程中篮球的检测框数据。

可选的，利用基于深度学习的物体检测算法，对进球视频投篮阶段的每一视频帧进行检测，输出每一视频帧的篮球的检测框。

可选的，所述视频帧包括从投篮球员开始投篮动作到篮球进篮筐或进篮失败动作结束的视频片段的所有视频帧。

可选的，所述检测框数据包括检测框大小和检测框坐标。

可选的，对输出的篮球的检测框进行滤波，过滤掉检测错误的检测框，包括步骤：

将连续视频帧分为若干组当前帧和后一帧，计算当前帧和后一帧中两组检测框的欧式距离d；

若距离d大于预设的距离阈值dt，判断后一帧中的检测框为误检的检测框，将其过滤；

若距离d小于预设的距离阈值dt，判断后一帧中的检测框为检测正确的检测框，将其保留。

可选的，判断从篮球员出手投篮时刻所对应的视频帧开始到篮球进入篮筐或脱离篮筐时刻所对应的视频帧结束的所有视频帧中，误检的检测框是否全部被过滤掉；

如有未被过滤的误检的检测框，则将其过滤；

如已经过滤掉或有漏检的视频帧，则记录下被过滤掉检测框或有漏检的视频帧的前一帧中篮球的检测框da和帧号a；

向后遍历每一帧如果某一帧中出现了篮球的检测框，则记录下该帧中篮球的检测框db和帧号b；

通过检测框da的坐标和检测框db的坐标，计算a+1帧开始到b-1帧结束的检测框的坐标。

可选的，计算da和db在x和y方向上的距离，并计算视频帧b和视频帧a之间所有帧的篮球检测框的平均坐标值：x_avg,y_avg；