[发明专利]自动记录足球比赛中有效进球的方法、系统、终端及介质

权利要求书

1.一种自动记录足球比赛中有效进球的方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取足球比赛中足球的运动轨迹视频；

识别足球是否进入球网；

判断足球是否回到球场中心点；

将足球停留在球场中心点停留时间与设定时间阈值进行比较；

若大于等于设定时间阈值，则判断为有效进球；

若小于设定时间阈值，则判断为无效进球；

若为有效进球，则识别球场中心点发球队员的球衣颜色，自动在另一颜色球衣的球队的现有得分上加1分，保持发球的球队现有得分不变。

2.如权利要求1所述的自动记录足球比赛中有效进球的方法，其特征在于，在判断足球是否回到球场中心点的步骤之后以及在将足球停留在球场中心点停留时间与设定时间阈值进行比较的步骤之前还包括：检测球员的运动速度是否降低。

3.如权利要求1所述的自动记录足球比赛中有效进球的方法，其特征在于，在获取足球比赛中足球的运动轨迹视频步骤之前还包括：预先构建的足球检测模型的方法。

4.如权利要求3所述的自动记录足球比赛中有效进球的方法，其特征在于，所述识别足球进入球网的具体方法包括：

采用预先构建的足球检测模型检测出足球进入球网的视频片段的每一帧画面中足球的位置信息，其中，足球检测模型为通过足球比赛图片训练集合中的每一张图片作为输入，以及将对应的图片中已标注的足球作为目标，采用基于卷积神经网络的目标检测算法进行训练得到；

根据检测出足球的位置信息，判断足球是否与球门下方底线相交，相交包括实线相交和虚线相交，若不相交，则未进球，若相交，则为进球。

5.如权利要求3所述的自动记录足球比赛中有效进球的方法，其特征在于，所述预先构建的足球检测模型的方法具体包括：

获取足球比赛图片训练集合；

对所述足球比赛图片训练集合中的每一张图片中的足球进行目标检测框标注；

将所述足球比赛图片训练集合中的每一张图片作为输入，将对应的图片中已标注的足球作为目标，采用基于卷积神经网络的目标检测算法进行训练，得到所述足球检测模型。

6.如权利要求5所述的自动记录足球比赛中有效进球的方法，其特征在于，所述获取足球比赛图片训练集合的具体方法包括：

获取多张足球比赛的图片；

将非比赛片段的图片从获取到的足球比赛的图片中删除，得到过滤后的图片；

对所述过滤后的图片进行预处理，得到足球比赛图片训练集合。

7.如权利要求5所述的自动记录足球比赛中有效进球的方法，其特征在于，所述基于卷积神经网络的目标检测算法采用YOLOv3目标检测算法。

8.一种自动记录足球比赛中有效进球的系统，其特征在于，包括：视频获取模块、有效球判断模块和分数自动记录模块，其中，

所述视频获取模块用于获取足球比赛中足球的运动轨迹视频；

所述有效球判断模块用于识别足球是否进入球网；

判断足球是否回到球场中心点；

将足球停留在球场中心点停留时间与设定时间阈值进行比较；

若大于等于设定时间阈值，则判断为有效进球；

若小于设定时间阈值，则判断为无效进球；

所述分数自动记录模块用于在判断为有效进球时，获取球场中心点发球队员的球衣颜色，自动在另一颜色球衣的球队的现有得分上加1分，保持发球的球队现有得分不变。

9.一种智能终端，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，其特征在于，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-7任一项所述的方法。