[发明专利]一种基于深度学习的球员识别方法在审
| 申请号： | 201811547459.8 | 申请日： | 2018-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN109766768A | 公开（公告）日： | 2019-05-17 |
| 发明（设计）人： | 桂冠;邵蕾;曹文刚;路丽果;杨洁;熊健 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的球员识别方法，该方法步骤：(1)下载高清篮球比赛的视频，并将视频抽成一帧一帧的图片；(2)在图片上对运动员进行截取，得到210张球衣号码较为清晰的运动员图片；(3)根据球员的球衣号码，对210张图片使用Bounding Box标记出号码的位置，并给出标签完成分类；(4)对YOLOv3算法进行修改后对数据集进行训练，训练完成后保存训练好的权重；(5)对测试图片进行测试，直接回归出目标的边界框及分类类别，实现球衣号码的定位以及号码识别，从而实现球员的识别，本发明能够利用对球衣号码的定位以及识别实现对运动员的自动识别，测试结果具有很好的准确性和鲁棒性，大大减少了以往普遍采用的人工查找方式的工作量。 | ||
| 搜索关键词： | 球衣 视频 测试图片 分类类别 号码识别 篮球比赛 图片使用 自动识别 边界框 出标签 鲁棒性 数据集 截取 高清 权重 下载 算法 工作量 图片 测试 查找 学习 保存 清晰 分类 回归 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的球员识别方法，其特征在于，所述识别方法包括以下步骤：S1：采集赛事视频；S2：根据所述赛事视频获取球衣号码清晰的球员图像；S3：将球员图像输入至已训练好的提取网络中，提取球衣号码；S4：根据球衣号码识别球员。
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