[发明专利]从广播视频生成运动员跟踪数据的系统及方法

说明书

本公开描述了一种生成运动员跟踪预测的系统及方法。计算系统检索体育赛事的广播视频馈送。计算系统将广播视频馈送分割成统一视图。计算系统基于多个可跟踪帧来生成多个数据集。计算系统基于身体姿势信息来校准与每个可跟踪帧相关联的相机。计算系统基于多个可跟踪帧和身体姿势信息来生成多个短踪片集。计算系统通过针对多个可跟踪帧中的每个运动员生成运动场向量来连接每个短踪片集。计算系统使用神经网络基于运动员的运动场向量来预测运动员的将来运动。

优先权文件

本申请要求申请日为2019年02月28日、申请号为US 62/811,889的美国临时申请的优先权，其全部内容全文引用归并本文。

技术领域

本公开总体上涉及从广播视频生成运动员跟踪数据的系统及方法。

背景技术

多年来，运动员跟踪数据已在许多体育项目中用于团队和运动员分析。然而，常规的运动员跟踪系统需要体育分析公司在团队比赛的每个场地安装固定相机。这种约束限制了运动员跟踪系统的可扩展性，对当前竞赛的数据收集有限。另外，这类约束会因在必要场安装硬件以及维护此类硬件的相关成本而为体育分析公司招致巨大支出。

发明内容

在一些实施例中，本文公开了一种生成运动员跟踪预测的方法。计算系统检索体育赛事的广播视频馈送。广播视频馈送包括多个视频帧。计算系统将广播视频馈送分割成统一视图。统一视图包括多个可跟踪帧。多个可跟踪帧是多个视频帧的子集。计算系统基于多个可跟踪帧来生成多个数据集。多个数据集包括每个可跟踪帧中每个运动员的赛场分割信息、球跟踪信息和身体姿势信息。计算系统基于赛场分割信息和身体姿势信息来校准与每个可跟踪帧相关联的相机。计算系统基于多个可跟踪帧和身体姿势信息来生成多个短踪片集。计算系统通过针对多个可跟踪帧中的每个运动员生成运动场向量来连接每个短踪片集。计算系统使用神经网络基于运动员的运动场向量来预测运动员的将来运动。

在一些实施例中，本文公开了一种生成运动员跟踪预测的系统。该计算系统包括处理器和存储器。该存储器上存储有编程指令，它们当被处理器执行时执行一个或多个操作。一个或多个操作包括检索体育赛事的广播视频馈送。广播视频馈送包括多个视频帧。一个或多个操作还包括将广播视频馈送分割成统一视图。统一视图包括多个可跟踪帧，该多个可跟踪帧是多个视频帧的子集。一个或多个操作还包括基于多个可跟踪帧来生成多个数据集。多个数据集包括每个可跟踪帧中每个运动员的赛场分割信息、球跟踪信息和身体姿势信息。一个或多个操作还包括基于赛场分割信息和身体姿势信息来校准与每个可跟踪帧相关联的相机。一个或多个操作还包括基于多个可跟踪帧和身体姿势信息来生成多个短踪片集。一个或多个操作还包括通过针对多个可跟踪帧中的每个运动员生成运动场向量来连接每个短踪片集。一个或多个操作还包括使用神经网络基于运动员的运动场向量来预测运动员的将来运动。

在一些实施例中，本文公开了一种非暂时性计算机可读介质。该非暂时性计算机可读介质包括一个或多个指令序列，它们当被一个或多个处理器执行时执行一个或多个操作。一个或多个操作包括检索体育赛事的广播视频馈送。广播视频馈送包括多个视频帧。一个或多个操作还包括将广播视频馈送分割成统一视图。统一视图包括多个可跟踪帧，该多个可跟踪帧是多个视频帧的子集。一个或多个操作还包括基于多个可跟踪帧来生成多个数据集。多个数据集包括每个可跟踪帧中每个运动员的赛场分割信息、球跟踪信息和身体姿势信息。一个或多个操作还包括基于赛场分割信息和身体姿势信息来校准与每个可跟踪帧相关联的相机。一个或多个操作还包括基于多个可跟踪帧和身体姿势信息来生成多个短踪片集。一个或多个操作还包括通过针对多个可跟踪帧中的每个运动员生成运动场向量来连接每个短踪片集。一个或多个操作还包括使用神经网络基于运动员的运动场向量来预测运动员的将来运动。

附图说明

为了详细地了解本公开的上述特征，可以通过参考实施例来对以上简要概述的本公开进行更具体的描述，附图中示出其中一些实施例。但应当指出，附图仅示出本公开的典型实施例，故不应视为限制本公开的范围，本公开可容许其他等同实施例。