摘要
本发明公开了一种足球视频中跨镜头球员重识别方法,属于视频分析领域,包括:对于足球视频中每一个包含远镜头‑非远镜头‑远镜头的视频片段,分别对两个远镜头进行目标检测,对第二个远镜头中各球员目标框的中心位置进行聚类,将聚类所得最大簇中目标数的1/M作为阈值Th1,并将目标数小于Th1的簇剔除;若剩余的球员目标框面积之和与能将剩余球员目标框包含在内的最小边界框面积的比值大于Th2,则判断镜头类型为密集站位镜头,执行姿态引导的跨境头球员重识别;否则,判断镜头类型为非密集站位镜头,执行位置引导的球员重识别。本发明能够提高镜头切换类型判断的准确度,并自适应采用合适的球员重识别方法,进一步提高球员重识别的准确性。
技术关键词
球员
重识别方法
镜头
球场
融合特征
姿态特征提取
关键点
矩阵
图像块
人体骨架
足球比赛视频
可读存储介质
骨架模型
存储计算机程序
卡尔曼滤波
姿态估计
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融合特征
航迹生成方法
知识蒸馏方法
一体化网络架构
模态特征
建筑外墙面
缺陷检测方法
图片
多模态数据融合
形态学滤波
检测模型训练方法
判别模块
特征融合网络
融合特征
Sigmoid函数
检测识别方法
模糊车牌
KCF算法
融合特征
卡尔曼滤波器
多模态医学图像
模态特征
分割方法
多模态MRI图像
蒸馏