[发明专利]面向转播视频的冰壶球运动状态检测方法、系统、计算机设备和存储介质

说明书

面向转播视频的冰壶球运动状态检测方法、系统、计算机设备和存储介质，属于人工智能检测技术领域，解决难以从转播视频中提取冰壶球的运动信息问题。本发明的方法包括：对转播视频中的冰壶赛道进行语义分割，基于冰壶赛道中的尺寸先验信息，计算得出转播视频平面与冰壶赛道平面之间的坐标转换矩阵，将冰壶比赛转播视频从斜视视角变换到俯视视角；然后训练冰壶球目标检测网络，设计数据集标注原则，通过数据增强方法自动扩增数据集，得到冰壶球的检测框和位置信息，再基于图像分割算法和霍夫变换直线拟合方法得到描述冰壶球旋转的把柄角度信息，实现了转播视频中冰壶球的运动状态检测。本发明适用于冰壶比赛转播视频中冰壶球的运动状态检测。

技术领域

本申请涉及人工智能检测技术领域，尤其涉及冰壶球比赛转播视频中的冰壶球运动状态检测。

背景技术

冰壶比赛转播视频中包含着大量的专业信息，从转播视频中提取冰壶球的运动信息能够为训练策略提供专家样本，并快速准确地从重要转播赛事中提取对战信息，对分析冰壶比赛的投掷策略、提取专家经验、研制冰壶机器人具有重要的参考价值。

但由于比赛转播相机的参数未知，以及为了转播效果需要多相机之间进行视角切换，导致很难从转播视频中提取冰壶球的运动信息。

发明内容

本发明目的是为了解决现有难以从冰壶球比赛转播视频中提取冰壶球的运动信息的问题，提供了面向转播视频的冰壶球运动状态检测方法、系统、计算机设备和存储介质。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明一方面，提供一种面向转播视频的冰壶球运动状态检测方法，所述方法包括：

步骤1、对转播视频中的冰壶赛道进行语义分割，基于冰壶赛道的尺寸先验信息，计算得出转播视频坐标系与冰壶赛道坐标系之间的坐标转换矩阵，将所述转播视频从斜视视角转换到俯视视角；

步骤2、建立冰壶球目标检测网络，具体包括：

采集冰壶球转播视频，利用步骤1的方法对所述冰壶球转播视频进行转换，通过数据增强方法建立冰壶球目标检测训练数据集；基于所述冰壶球目标检测训练数据集，并利用YOLOX网络建立冰壶球目标检测网络，所述冰壶球目标检测网络的输出为冰壶球检测框；

步骤3、建立冰壶球把柄角度检测模型，具体包括：

基于步骤2中所述冰壶球目标检测网络输出的冰壶球检测框，构建冰壶球检测框数据集；基于所述冰壶球检测框数据集，并利用DeepLabV3+语义分割网络和霍夫变换直线拟合的方法，建立冰壶球把柄角度检测模型，所述冰壶球把柄角度检测模型的输出为冰壶球把柄角度；

步骤4、获取待检测冰壶比赛转播视频，利用步骤1的方法对所述待检测冰壶比赛转播视频进行转换；

利用转换后的待检测冰壶比赛转播视频和所述冰壶球目标检测网络获取待检测冰壶球检测框，根据所述冰壶球检测框获取待检测冰壶球的位置和速度；

步骤5、根据所述待检测冰壶球检测框，并利用所述冰壶球把柄角度检测模型，获取待检测冰壶球把柄角度，根据所述待检测冰壶球把柄角度获取待检测冰壶球的旋转角速度。

进一步地，步骤1具体包括：

步骤1.1、将转播视频中的冰壶赛道进行语义分割图像标注，所述语义分割图像标注包括8类，具体包括：空白赛道、前卫线、蓝环大本营、白环大本营、红环大本营、白圆大本营、记分牌和徽标；

步骤1.2、基于DeepLabV3+语义分割网络分割冰壶赛道，具体为：将转播视频进行空洞卷积和空洞空间金字塔池化，设置的初始学习率，使用指数变换的衰减策略动态调整训练过程中的学习率，并设置目标函数为交点损失函数，基于步骤1.1中的8类图像标注得到转播视频的冰壶赛道图像语义分割结果；