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[發明專利]一種杠鈴中心點檢測及跟蹤的方法和裝置有效

專利信息
申請號: 200910238736.1 申請日: 2009-11-23
公開(公告)號: CN102074017A 公開(公告)日: 2011-05-25
發明(設計)人: 毋立芳;劉超;鄧亞麗;武文斌;劉書琴 申請(專利權)人: 北京工業大學
主分類號: G06T7/20 分類號: G06T7/20
代理公司: 北京安信方達知識產權代理有限公司 11262 代理人: 栗若木;王漪
地址: 100124 *** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 杠鈴 中心點 檢測 跟蹤 方法 裝置
【說明書】:

技術領域

發明涉及視頻處理領域,具體涉及一種杠鈴中心點檢測及跟蹤的方法和裝置。

背景技術

在體育運動分析領域,運動員為了提高比賽成績通常會加大訓練量,而不適當地增加訓練強度往往會對運動員造成傷害,因此有必要研究科學、定量的運動訓練系統。

舉重是我國的傳統優勢項目,到目前為止已經獲得24枚奧運會金牌。舉重運動診斷技術的好壞直接決定運動員最終的比賽成績,因此,能否為運動員和教練員提供一個有效的實用的運動技術快速診斷手段是當前舉重科研屆急需解決的一個問題。以往舉重技術診斷主要分為定性診斷和定量診斷兩種方式。定性診斷主要通過人工觀看訓練視頻來完成,這種方式比較直觀,但缺少量化指標以供教練參考,無法滿足科學訓練的需求。定量診斷主要通過人工解析來進行,往往在測試幾天后才能為教練員反饋測試報告,由于反饋速度太慢,使科研測試效果大打折扣。

為了有效地指導運動員的訓練,就必須對運動員的動作姿態或者運動軌跡進行分析,找出提高比賽成績的有效方法,以舉重訓練為例,有經驗的教練能夠根據杠鈴中心運動軌跡發現問題,從而糾正運動員的不正確的舉重姿勢。最早的舉重訓練中,在杠鈴的一端綁上一支毛筆,杠鈴的軌跡隨著杠鈴移動在其上面的毛筆畫在紙上。目前,可以根據視頻進行杠鈴中心點運動軌跡的追蹤;經典的運動跟蹤算法包括塊匹配算法和LK金字塔光流法。

塊匹配是根據塊來進行匹配的,很難提取出杠鈴的旋轉參數,這樣就不能給教練提供更多的杠鈴的運動信息。LK金字塔光流法和塊匹配法來比,有了一定得進步,解決了杠鈴旋轉的問題,但是還是因為舉重視頻在攝錄的時候的曝光時間過長的原因,存在一些拖尾和運動模糊現象。

這樣的圖像會干擾到塊匹配和光流法的跟蹤精度,從而會產生一些誤差。修改攝影機的曝光時間是可以來修正攝錄圖像拖尾現象的產生的,但是這么做會嚴重影響了舉重觀眾的觀看效果,因為縮短曝光時間雖然去除了拖尾現象,但是卻引出了圖像連續性不好的缺點,會使觀眾感覺圖像總是不連貫,一跳一跳的,所以這樣做是行不通的。

發明內容

本發明要解決的技術問題是提供一種杠鈴中心點檢測及跟蹤的方法和裝置,在不改動視頻曝光時間的情況下來提高對杠鈴中心運動軌跡的跟蹤效果。

為了解決上述問題,本發明提供了一種杠鈴中心點檢測及跟蹤的方法,包括:

A、提取輸入的視頻中第一個圖像幀中的杠鈴中心點;

B、對于所述視頻中的各圖像幀,由杠鈴中心點出發做一個菱形矩陣;記錄該菱形矩陣中每個矩陣點的位置,并設置每個矩陣點的權重;對于各相鄰的兩個圖像幀,對該兩個圖像幀中的菱形矩陣的中心點進行LK金字塔光流法得到其跟蹤點,對菱形矩陣中的其余多個矩陣點進行光流法跟蹤得到該其余多個矩陣點各自的跟蹤點;去除沒有跟蹤正確的跟蹤點,并去除該跟蹤點關于菱形矩陣的中心點對稱的跟蹤點;將各跟蹤點的權重相加后平均,得到杠鈴中心點的平滑跟蹤矢量,根據所述杠鈴中心點和該平滑跟蹤矢量確定跟蹤到的杠鈴中心點;各跟蹤點的權重為其對應的矩陣點的權重。

進一步地,所述步驟B具體包括:

B1、在當前圖像幀中,由所述杠鈴中心點出發做一個菱形矩陣,包括若干個矩陣點;該菱形矩陣的中心矩陣點為所述杠鈴中心點;記錄每個矩陣點的位置,對各個所述矩陣點賦予不同的權重;

對當前圖像幀和相鄰的下一個圖像幀進行下列步驟:

B2、對所述中心矩陣點做兩幀間的LK金字塔光流法,得到中心矩陣點的跟蹤點;

B3、對菱形矩陣中的其余多個矩陣點進行光流法跟蹤,得到該其余多個矩陣點的跟蹤點;

B4、在菱形矩陣中去除沒有跟蹤正確的跟蹤點,并去除這個跟蹤點關于菱形矩陣的中心點對稱的跟蹤點;

B5、將各跟蹤點按照其對應的矩陣點的權重相加后,再做平均,得到杠鈴中心點的平滑跟蹤矢量;根據當前圖像幀中的杠鈴中心點和該平滑跟蹤矢量確定跟蹤到的杠鈴中心點;

B6、將所述跟蹤到的杠鈴中心點作為所述下一個圖像幀的杠鈴中心點,將所述下一個圖像幀作為當前圖像幀,然后返回步驟B1。

進一步地,所述步驟B2具體包括:

31、對圖像幀進行金字塔變換,在最頂層的金字塔做光流法,獲得所述中心矩陣點的運動矢量V;

32、將窗口中心移動到剛剛算出來的運動矢量V處,迭代計算運動矢量V直到收斂為止;

33、將收斂的運動矢量V傳入下一層圖像金字塔;

34、判斷是否為圖像金字塔最底層的圖像,如果是則找到最佳匹配點作為跟蹤點;否則返回步驟32。

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