背景技术：

目前，通常是分析大型篮球比赛的视频，并使用在活动视频中检测到球场特写镜头的方法来判断投篮和进球。当使用普通的摄像头用于无监督的足球比赛记录时，视频中没有特写镜头，因此上述方法常常失败。此外，在全景模式下，由于篮子框架和摄像机的视野问题，射击过程中的篮球区域很小，篮球在射击时移动太快，而且经常有运动模糊，幽灵图像和余数。 ，这使自动射击和目标判断更加困难。鉴于这些缺陷在先前的艺术中，本发明提出了一种算法，用于根据全景视频自动识别篮球比赛中的投篮和目标。

技术实施元素：

本发明为解决上述技术问题采用的技术解决方案是为基于全景视频自动识别篮球游戏中的镜头和目标提供算法，该视频特别包括以下步骤：

1）生成场景的注释信息；

使用手动注释或自动算法学习获取场景的一些先前信息；

基于篮板的大小和位置，以及对应于篮板位置的地面上的普通玩家的高度，生成了游戏中每个方的射击区域；

2）检测候选篮球；

（1）从全景视频中提取感兴趣的射击区域，建立背景模型，然后将前景段分割；

（2）使用尺寸，形状和颜色信息来过滤前景并获得可疑篮球区；

（3）使用以前的篮球跟踪的结果来预测篮球在当前框架中的位置。如果该位置有前景，请将其添加为候选人可疑篮球区；

（4）使用离线机器学习的篮球模型在可疑球区域检测篮球，并使用将篮球视为候选篮球区的区域；

3）产生篮球轨迹；

（1）将当前检测到的候选篮球作为要跟踪的区域，跟踪该区域，并形成跟踪结果的轨迹。如果未跟踪它，它将被预测的结果所取代；但是，如果不连续跟踪它，请结束此轨迹的跟踪；

（2）使用时间顺序和空间关系将短轨迹连接到长轨迹中，形成更完整的篮球轨迹轨迹；

4）自动判断镜头；

分析篮球轨迹。当其y坐标处在篮板的上和下边界时，x坐标在篮板的左侧和右边界之间，如果满足，则当前框架为终点，并且有几个连续的帧Y坐标正在增加或减少，然后将其判断为拍摄；

5）自动判断目标；

分析篮球的轨迹，并在其Y坐标处于篮板下边界以下时做出决定，其X坐标位于背板的左侧和右边界之间。

在上述算法中，用于根据全景视频自动识别篮球游戏中的镜头和目标篮板。普通球员的身高。

上述算法，用于根据全景视频自动识别篮球游戏中的投篮和目标。在生成场景的注释信息的步骤中，感兴趣的射击区域的y方向是从普通玩家头部的篮板位置的头部占据的，而X方向是倒台用于中心扩展。

上述算法，用于根据全景视频自动识别篮球游戏中的镜头和目标，其中自动目标确定步骤包括：（1）确定是否在当前帧前的前几秒钟内检测到了射击如果检测到，则没有进球，否则，请转到下一步。 （2）确定在当前框架与篮子实体相交之前先前帧中的篮球轨迹。如果没有相交，则不会对目标进行评分。否则，它被认为是目标。

与先前的艺术相比，本发明具有以下有益效果：

通过生成场景注释信息的五个步骤，候选篮球的发现，篮球轨迹的产生，射击自动判断以及对目标的自动判断，在游戏中的准确判断和目标可以实现，从而克服了通过拍摄篮球造成的问题在现有技术中。如果速度太快，则可能会发生动作模糊，鬼影和量身像，因此很难判断投篮和目标。

图纸的描述

图1是一种算法的示意图，用于根据本发明提供的全景视频自动识别篮球比赛中的投篮和目标。

详细的实现

本发明将与随附的图纸和示例一起进一步描述。

该发明提供了一种算法，用于根据全景视频自动识别篮球游戏中的投篮和目标。具体解决方案包括：

1。生成场景注释信息。

使用手动注释或自动算法学习获取有关场景的一些先前信息（例如从视频中提取篮子和背板，并标记与背板位置相对应的地面上的普通玩家的高度）。

根据篮板的大小和位置，以及与篮板位置相对应的地面上的普通球员的高度，生成了游戏中所有各方的射击区域（Y方向可以从普通播放器头部的顶部位于篮板顶部的篮板位置，X方向可以是篮板，因为中心略微扩展）。

2。检测候选篮球。

（1）从全景视频中提取感兴趣的射击区域，建立背景模型，然后将前景段分割；

（2）使用尺寸，形状，颜色和其他信息来过滤前景并获得一些候选可疑篮球区；

（3）使用以前的篮球跟踪的结果来预测篮球在当前框架中的位置。如果该位置有前景，请将其添加为候选人可疑篮球区；

（4）对于可疑的球区域，请使用离线机器学习的篮球模型来检测篮球，并使用将篮球视为候选篮球区的区域。

3。篮球轨迹的一代。

（1）将当前检测到的候选篮球作为要跟踪的区域，跟踪该区域（通过将实际跟踪 +检测到的区域组合来获得跟踪结果），并根据跟踪结果形成轨迹。如果未跟踪它，则将使用预测的结果；但是，如果在连续的时间内没有跟踪它，则轨迹的跟踪将结束；

（2）使用时间顺序和空间关系将短轨迹连接到长轨迹中，以形成更完整的篮球追踪轨迹。

4。镜头自动判断。

分析篮球轨迹。当其Y坐标处在篮板的上和下边界，如果满足后底板的左侧和右边界，则其X坐标为Y坐标正在增加或减小，然后确定要拍摄。

5。目标自动判断。

分析篮球的轨迹。当其Y坐标在篮板的下边界以下，并且其X坐标在篮板的左侧和右边界之间，则进行了以下步骤：

（1）确定在当前帧之前的前几秒钟内是否已检测到射击。如果没有，那么没有进球得分。否则，转到下一步；

（2）确定在当前框架与篮子实体相交之前先前帧中的篮球轨迹。如果没有相交，则不会对目标进行评分。否则，它被认为是一个目标。

尽管本发明已根据首选实施方案披露，但它们并非旨在限制本发明。任何熟练艺术的人都可以进行一些修改和改进，而不会偏离本发明的精神和范围。因此，本发明的保护范围应由索赔决定。

技术特征：

技术摘要

该发明披露了一种基于全景视频的篮球游戏中自动识别的镜头和目标的算法，包括生成场景注释信息，候选篮球的发现，篮球轨迹的产生，射击自动判断以及目标自动判断5步。基于本发明提供的全景视频自动识别篮球比赛中的镜头和目标的算法，可以自动识别和对游戏过程中的镜头和目标进行准确的判断，并由于射击篮球的过度速度而克服了现有技术中的问题。动作模糊，鬼魂和托esumage现象使判断镜头和目标变得困难。

技术研发人员：Liu Yan；他在朱明利安格

受保护的技术用户：上海Huiti Network Technology Co.，Ltd。

技术研发日：2016.01.20

技术公告日期：2017.07.28