[发明专利]一种基于深度学习的足球球员追踪方法有效
| 申请号： | 202011280591.4 | 申请日： | 2020-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN112308013B | 公开（公告）日： | 2023-03-31 |
| 发明（设计）人： | 于永斌;艾梦巍;唐倩;张定发;王昊;李镖;卢玉锐;钟袁静扬;程曼;周晨;陆瑞军 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/75;G06N20/00 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 周刘英 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的足球球员追踪方法，涉及人工智能技术领域。该方法在使用原有的孪生区域选择网络的基础上，进行了改进，使用ResNet‑50网络替换原有的A lexNet网络作为特征提取网络，并修改了锚点的大小和宽高比对该孪生区域选择网络重新训练，在一定程度上提高了对球员的追踪精度和速度。除此之外，该方法还引入了Python实现的前端界面、路径判断和视频帧截取模块两个部分，提高了使用体验。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 足球 球员 追踪 方法 | ||
【主权项】：
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