CN110472562A - 定位球视频片段检测方法、装置、系统及存储介质 - Google Patents

定位球视频片段检测方法、装置、系统及存储介质 Download PDF

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CN110472562A CN201910744430.7A CN201910744430A CN110472562A CN 110472562 A CN110472562 A CN 110472562A CN 201910744430 A CN201910744430 A CN 201910744430A CN 110472562 A CN110472562 A CN 110472562A
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Abstract

本发明公开了一种定位球视频片段检测方法，该方法包括：使用预先构建的足球检测模型检测出足球进球视频片段的每一帧画面中足球的位置信息；足球检测模型为通过将足球比赛图片训练集合中的每一张图片作为输入以及将对应的图片中已标注的足球作为目标，对基于卷积神经网络的目标检测算法进行训练所得到；根据检测出的足球的位置信息判断任意连续N帧画面中足球的位置是否发生变化；响应于判断结果为任意连续N帧画面中足球的位置没有发生变化，将足球进球视频片段确定为定位球视频片段。采用本发明提供的技术方案能够提高定位球视频片段检测的智能化程度与准确性；同时本发明还提供定位球视频片段检测装置、系统及存储介质。

Description

定位球视频片段检测方法、装置、系统及存储介质
技术领域
本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及定位球视频片段检测方法、装置、系统及存储介质。
背景技术
足球运动是最受欢迎的体育运动之一，各大足球比赛节目亦受到广大球迷的关注。足球比赛节目通常包括各种足球事件的视频片段，例如足球进球视频片段，其中，定位球视频片段往往因较为精彩而备受瞩目。然而，目前仍没有方案能够自动区分足球进球视频片段的进球类型是定位球还是普通进球(即定位球以外的进球类型)，即无法自动检测出足球进球视频片段是否为定位球视频片段。若需观看定位球视频片段，则需要对足球进球视频片段进行人工筛选。
发明内容
本发明提出定位球视频片段检测方法、装置、系统及存储介质，能够提高定位球视频片段检测的智能化程度与准确性。
本发明提供了一种定位球视频片段检测方法，所述方法包括：
使用预先构建的足球检测模型检测出足球进球视频片段的每一帧画面中足球的位置信息；所述足球检测模型为通过将足球比赛图片训练集合中的每一张图片作为输入，以及将对应的图片中已标注的足球作为目标，对基于卷积神经网络的目标检测算法进行训练所得到；
根据检测出的每一帧画面中足球的位置信息判断任意连续N帧画面中足球的位置是否发生变化；
响应于判断结果为任意连续N帧画面中足球的位置没有发生变化，将所述足球进球视频片段确定为定位球视频片段。
在一种可选的实施方式中，所述根据检测出的每一帧画面中足球的位置信息判断任意连续N帧画面中足球的位置是否发生变化，包括：
根据任意连续N帧画面内的每相邻两帧画面中足球的位置信息，计算所述每相邻两帧画面中足球之间的欧氏距离；
判断所述每相邻两帧画面中足球之间的欧氏距离是否皆小于预设的距离阈值；
响应于判定所述每相邻两帧画面中足球之间的欧氏距离皆小于所述距离阈值，将判断结果确定为任意连续N帧画面中足球的位置没有发生变化。
在一种可选的实施方式中，所述基于卷积神经网络的目标检测算法为YOLOv3目标检测算法。
在一种可选的实施方式中，所述方法还包括：
在使用预先构建的足球检测模型检测出足球进球视频片段的每一帧画面中足球的位置信息之前，获取足球比赛图片训练集合；
对所述足球比赛图片训练集合中的每一张图片中的足球进行目标检测框标注；
将所述足球比赛图片训练集合作为输入，以及将所述足球比赛图片训练集合的每一张图片中已标注的足球作为目标，对基于卷积神经网络的目标检测算法进行训练，得到所述足球检测模型。
在一种可选的实施方式中，所述获取足球比赛图片训练集合，包括：
获取足球比赛的图片；
将非比赛片段的图片从获取到的足球比赛的图片中删除，得到过滤后的图片；
对所述过滤后的图片进行预处理，得到足球比赛图片训练集合。
在一种可选的实施方式中，所述获取足球比赛的图片，包括：
从若干足球比赛视频中提取视频帧；
将提取到的视频帧保存为足球比赛的图片。
在一种可选的实施方式中，所述预处理包括以下处理方式中的一种或多种：
减去均值、调整尺寸、图片翻转、裁剪和色彩抖动。
本发明还提供一种定位球视频片段检测装置，包括检测模块、判断模块和确定模块。
检测模块用于使用预先构建的足球检测模型检测出足球进球视频片段的每一帧画面中足球的位置信息；所述足球检测模型为通过将足球比赛图片训练集合中的每一张图片作为输入，以及将对应的图片中已标注的足球作为目标，对基于卷积神经网络的目标检测算法进行训练所得到；所述足球比赛图片训练集合包括若干足球比赛图片；
判断模块用于根据检测出的每一帧画面中足球的位置信息判断任意连续N帧画面中足球的位置是否发生变化；
确定模块用于响应于判断结果为任意连续N帧画面中足球的位置没有发生变化，将所述足球进球视频片段确定为定位球视频片段。
作为上述方案的改进，
本发明还对应提供了种定位球视频片段检测系统，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一实施例所述的定位球视频片段检测方法。
本发明还对应提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的计算机程序，其中，所述计算机程序运行时控制所述存储介质所耦合设备实现如上述任一实施例所述的定位球视频片段检测方法。
相对于现有技术，本发明具有如下突出的有益效果：本发明提供的定位球视频片段检测方法、装置、系统及存储介质，通过基于卷积神经网络的目标检测算法生成的足球检测模型对足球进球视频进行自动检测，检测出视频中足球的位置信息，并通过足球的位置信息来自动判断足球进球片段是否为定位球视频片段，有效提高定位球视频片段检测的智能化程度；利用基于卷积神经网络的目标检测算法能够实现对图片中的各种特征信息进行自动编码，不需要字幕等人工设计特征的介入，克服了人工设计特征无法完全反应视频图像中所有信息的缺陷，能够避免因人工设计特征容易受到不同摄像机、不同光照、不同球场、不同角度等因素的影响而导致检测结果准确性低的问题；而且，本发明对足球进球片段的场景、角度要求不高，因此不会受限于只能处理直播镜头中的中镜头拍摄的进球片段，具有较强的场景适应能力。
附图说明
图1是本发明提供的一实施方式的定位球视频片段检测方法的流程示意图；
图2是本发明提供的又一实施方式的定位球视频片段检测方法的流程示意图；
图3是本发明提供的又一实施方式的定位球视频片段检测方法的流程示意图；
图4是本发明提供的一实施方式的定位球视频片段检测装置的结构示意图；
图5是本发明提供的一实施方式的定位球视频片段检测系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1，是本发明提供的一实施方式的定位球视频片段检测方法的流程示意图，如图1所示，所述方法包括步骤S110～步骤S130。
步骤S110、使用预先构建的足球检测模型检测出足球进球视频片段的每一帧画面中足球的位置信息。足球检测模型为通过将足球比赛图片训练集合中的每一张图片作为输入，以及将对应的图片中已标注的足球作为目标，对基于卷积神经网络的目标检测算法进行训练所得到。
其中，足球比赛图片训练集合包括若干足球比赛的图片。
基于卷积神经网络的目标检测算法可以是YOLOv3、YOLOv1、YOLOv2、SSD、DSSD、R-RCN、FPN FRCN、RetinaNet-50-500、RetinaNet-101-500、RetinaNet-101-800、RCNN、FastRCNN、Faster RCNN或Mask RCNN等目标检测算法。本实施例采用YOLOv3目标检测算法。YOLOv3目标检测算法为one-stage系目标检测算法，处理速度较快，能够提高目标检测效率。
可选的，该定位球视频片段检测方法还包括：在步骤S110之前，提取足球进球视频片段的每一帧画面。则步骤S110包括：将足球进球视频片段的每一帧画面提取出来进行预处理；将预处理后的画面输入至预先构建的足球检测模型，得到足球进球视频片段的每一帧画面中足球的位置信息。
步骤S120、根据检测出的每一帧画面中足球的位置信息判断任意连续N帧画面中足球的位置是否发生变化。
其中，N为正整数。N为可调节数值，该数值可以由相关技术人员自行设定。
步骤S130、响应于判断结果为任意连续N帧画面中足球的位置没有发生变化，将所述足球进球视频片段确定为定位球视频片段。
可选的，所述方法还包括：响应于判断结果为所有的任意连续N帧画面中足球的位置皆发生变化，将所述足球进球视频片段确定为非定位球视频片段。
示例性的，假设足球进球视频片段的帧数为150帧，N为20，若150帧内出现任意连续20帧画面中足球的位置没有发生变化，例如第31帧～第50帧画面中足球的位置没有发生变化，则可认为任意连续N帧画面中足球的位置没有发生变化。若150帧内的所有的任意连续20帧画面中足球的位置发生变化，即足球的位置保持不变的连续帧数没有大于或等于20，则可认为所有的任意连续N帧画面中足球的位置皆发生变化。需要说明的是，足球进球视频片段的帧数150与N的数值20仅为示例性说明，本发明对此不做限定。
本实施例利用基于卷积神经网络的目标检测算法生成的足球检测模型对足球进球视频进行自动检测，检测出视频中足球的位置信息，并通过足球的位置信息来自动判断足球进球片段是否为定位球视频片段，有效提高定位球视频片段检测的智能化程度。
本实施例提供的方法利用基于卷积神经网络的目标检测算法能够实现对图片中的各种特征信息进行自动编码，不需要字幕等人工设计特征的介入，克服了人工设计特征无法完全反应视频图像中所有信息的缺陷，能够避免因人工设计特征容易受到不同摄像机、不同光照、不同球场、不同角度等因素的影响而导致检测结果准确性低的问题。而且，本发明对足球进球片段的场景、角度要求不高，因此不会受限于只能处理直播镜头中的中镜头拍摄的进球片段，具有较强的场景适应能力。
图2是本发明提供的又一实施方式的定位球视频片段检测方法的流程示意图。在本实施例中，定位球视频片段检测方法包括上述实施例的步骤S110～S130，还进一步限定了步骤S120包括步骤S1201～步骤S1203。
步骤S1201、根据任意连续N帧画面内的每相邻两帧画面中足球的位置信息，计算所述每相邻两帧画面中足球之间的欧氏距离。
步骤S1202、判断所述每相邻两帧画面中足球之间的欧氏距离是否皆小于预设的距离阈值。
步骤S1203、响应于判定所述每相邻两帧画面中足球之间的欧氏距离皆小于所述距离阈值，将判断结果确定为任意连续N帧画面中足球的位置没有发生变化。
示例性的，若N为20，则N帧画面内的每相邻两帧画面是指20帧画面内的第1帧与第2帧、第2帧与第3帧、第4帧与第5帧、、、第19帧与第20帧画面。
进一步，步骤S120还包括：响应于判定连续N帧画面的相邻两帧画面中足球之间的欧氏距离皆大于或等于预设的距离阈值，将判断结果确定为任意连续N帧画面中足球的位置发生变化。
本实施例通过判断任意连续N帧画面的相邻两帧画面的足球之间的欧氏距离是否小于预设的距离阈值，来确定任意连续N帧画面中足球的位置是否发生变化，可避免镜头轻微抖动等其他因素对检测结果的影响，进而提高定位球检测的准确性。
图3是本发明提供的又一实施方式的定位球视频片段检测方法的流程示意图。在本实施例中，定位球视频片段检测方法包括上述实施例的步骤S110～S130，还进一步限定了该方法还包括步骤S102、步骤S104和步骤S106。
步骤S102、在使用预先构建的足球检测模型检测出足球进球视频片段的每一帧画面中足球的位置信息之前，获取足球比赛图片训练集合。
具体地，步骤S102包括：
获取多张足球比赛的图片；
将非比赛片段的图片从获取到的足球比赛的图片中删除，得到过滤后的图片；
对所述过滤后的图片进行预处理，得到足球比赛图片训练集合。
其中，非比赛片段的图片包括但不限于观众席、替补席和广告。
具体地，可通过人工方式删除非比赛片段的图片，也可以是通过设置过滤条件对非比赛片段的图片进行自动过滤。
足球比赛的图片中或多或少会有非比赛片段的图片，将非比赛片段的图片从获取到的足球比赛的图片中删除，能够剔除对检测结果贡献不大的图片，减少噪声，进而提高自动检测的效率。
可选的，对过滤后的图片，所述预处理包括以下处理方式中的一种或多种：
减去均值、resize(调整尺寸)、图片翻转、crop(裁剪)和color jittering(色彩抖动)。
进一步，所述获取足球比赛的图片，包括：
从若干足球比赛视频中提取视频帧；
将提取到的视频帧保存为足球比赛的图片。
可选的，所述获取足球比赛的图片，还包括：
通过网络爬虫爬取与足球比赛相关的图片。
步骤S104、对所述足球比赛图片训练集合中每一张图片中的足球进行目标检测框标注。
目标检测框，亦称作边界框或标注框。
具体地，可通过人工方式对所述足球比赛图片训练集合中的每一张图片中的足球进行目标检测框标注；也可以先通过人工方式定位所述足球比赛图片训练集合中每一张图片中的足球，然后自动为已定位的足球生成目标检测框；还可以先通过图像处理技术自动为所述足球比赛图片训练集合中每一张图片中的疑似对象进行目标检测框标注，然后通过人工方式进行筛选或确认。
步骤S106、将所述足球比赛图片训练集合中的每一张图片作为输入，以及将对应的图片中已标注的足球作为目标，对基于卷积神经网络的目标检测算法进行训练，得到所述足球检测模型。
“对应的图片”是指与输入的图片对应，例如，将所述足球比赛图片训练集合中的图片1作为输入，则将图片1中已标注的足球作为目标，对基于卷积神经网络的目标检测算法进行训练。
参见图4，其是本发明提供的一实施方式的定位球视频片段检测装置的结构示意图。如图4所示，定位球视频片段检测装置1包括包括检测模块210、判断模块220和确定模块230。
检测模块210用于使用预先构建的足球检测模型检测出足球进球视频片段的每一帧画面中足球的位置信息；所述足球检测模型为通过将足球比赛图片训练集合中的每一张图片作为输入，以及将对应的图片中已标注的足球作为目标，对基于卷积神经网络的目标检测算法进行训练所得到。
其中，所述足球比赛图片训练集合包括若干足球比赛图片；
判断模块220用于根据检测出的每一帧画面中足球的位置信息判断任意连续N帧画面中足球的位置是否发生变化；
确定模块230用于响应于判断结果为任意连续N帧画面中足球的位置没有发生变化，将所述足球进球视频片段确定为定位球视频片段。
本实施例提供的装置利用基于卷积神经网络的目标检测算法能够实现对图片中的各种特征信息进行自动编码，不需要颜色、纹理、字幕等人工设计特征的介入，避免因人工设计特征容易受到不同摄像机、不同光照、不同球场、不同角度等因素的影响而导致检测结果准确性低的问题。而且，本发明对足球进球片段的场景、角度要求不高，因此不会受限于只能处理直播镜头中的中镜头拍摄的进球片段，具有较强的场景适应能力。
进一步，判断模块220包括距离计算单元、阈值判断单元与判断结果确定单元。
距离计算单元用于根据任意连续N帧画面内的每相邻两帧画面中足球的位置信息，计算所述每相邻两帧画面中足球之间的欧氏距离；
阈值判断单元用于判断相邻两帧画面的足球之间的欧氏距离是否小于预设的距离阈值；
判断结果确定单元用于响应于判定连续N帧画面的相邻两帧画面中足球之间的欧氏距离小于预设的距离阈值，将判断结果确定为任意连续N帧画面中足球的位置没有发生变化。
可选的，所述基于卷积神经网络的目标检测算法为YOLOV3目标检测算法。
可选的，所述装置还包括：
获取模块，用于在使用预先构建的足球检测模型检测出足球进球视频片段的每一帧画面中足球的位置信息之前，获取足球比赛图片训练集合；
标注模块，用于对所述足球比赛图片训练集合中的每一张图片中的足球进行目标检测框标注；
训练模块，用于将所述足球比赛图片训练集合中的每一张图片作为输入，将对应的图片中已标注的足球作为目标，对基于卷积神经网络的目标检测算法进行训练，得到所述足球检测模型。
可选的，所述获取模块包括：
图片获取单元，用于获取足球比赛的图片；
过滤单元，用于将非比赛片段的图片从获取到的足球比赛的图片中删除，得到过滤后的图片；
预处理单元，用于对过滤后的足球比赛的图片进行预处理，得到足球比赛图片训练集合。
可选的，所述图片获取单元包括：
视频帧提取子单元，用于从若干足球比赛视频中提取视频帧；
图片保存子单元，用于将提取到的视频帧保存为足球比赛的图片。
可选的，所述图片获取单元还包括：
图片爬取子单元，用于通过网络爬虫爬取与足球比赛相关的图片。
本发明对应提供了一实施方式的定位球视频片段检测系统，参见图5，是本发明实施例提供的一实施方式的定位球视频片段检测系统的结构示意图，定位球视频片段检测系统3包括处理器301、存储器302以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器301执行所述计算机程序时实现如上述任一实施例所述的定位球视频片段检测方法。或者，所述处理器301执行所述计算机程序时实现上述系统各实施例中各模块的功能，例如检测模块210、判断模块220与确定模块230。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块，所述一个或者多个模块被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述定位球视频片段检测系统中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成检测模块210，用于使用预先构建的足球检测模型检测出足球进球视频片段的每一帧画面中足球的位置信息；判断模块220，用于根据检测出的每一帧画面中足球的位置信息判断任意连续N帧画面中足球的位置是否发生变化；确定模块230，用于响应于判断结果为任意连续N帧画面中足球的位置没有发生变化，将所述足球进球视频片段确定为定位球视频片段。
所述定位球视频片段检测系统可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述定位球视频片段检测系统可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是定位球视频片段检测系统的示例，并不构成对定位球视频片段检测系统的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述定位球视频片段检测系统还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述足球进球类型识别系统的控制中心，利用各种接口和线路连接整个足球进球类型识别系统的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述足球进球类型识别系统的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中，所述足球进球类型识别系统集成的模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一存储介质中，该计算机程序运行时控制所述存储介质所在设备实现如上述任一实施例所述的足球进球类型识别方法。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的用户出行关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种定位球视频片段检测方法，其特征在于，包括：
使用预先构建的足球检测模型检测出足球进球视频片段的每一帧画面中足球的位置信息；所述足球检测模型为通过将足球比赛图片训练集合中的每一张图片作为输入，以及将对应的图片中已标注的足球作为目标，对基于卷积神经网络的目标检测算法进行训练所得到；
根据检测出的每一帧画面中足球的位置信息判断任意连续N帧画面中足球的位置是否发生变化；
响应于判断结果为任意连续N帧画面中足球的位置没有发生变化，将所述足球进球视频片段确定为定位球视频片段。
2.如权利要求1所述的定位球视频片段检测方法，其特征在于，所述基于卷积神经网络的目标检测算法为YOLOv3目标检测算法。
3.如权利要求1或2所述的定位球视频片段检测方法，其特征在于，所述根据检测出的每一帧画面中足球的位置信息判断任意连续N帧画面中足球的位置是否发生变化，包括：
根据任意连续N帧画面内的每相邻两帧画面中足球的位置信息，计算所述每相邻两帧画面中足球之间的欧氏距离；
判断所述每相邻两帧画面中足球之间的欧氏距离是否皆小于预设的距离阈值；
响应于判定所述每相邻两帧画面中足球之间的欧氏距离皆小于所述距离阈值，将判断结果确定为任意连续N帧画面中足球的位置没有发生变化。
4.如权利要求1或2所述的定位球视频片段检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
在使用预先构建的足球检测模型检测出足球进球视频片段的每一帧画面中足球的位置信息之前，获取足球比赛图片训练集合；
对所述足球比赛图片训练集合中的每一张图片中的足球进行目标检测框标注；
将所述足球比赛图片训练集合中的每一张图片作为输入，将对应的图片中已标注的足球作为目标，对基于卷积神经网络的目标检测算法进行训练，得到所述足球检测模型。
5.如权利要求4所述的定位球视频片段检测方法，其特征在于，所述获取足球比赛图片训练集合，包括：
获取多张足球比赛的图片；
将非比赛片段的图片从获取到的足球比赛的图片中删除，得到过滤后的图片；
对所述过滤后的图片进行预处理，得到足球比赛图片训练集合。
6.如权利要求5所述的定位球视频片段检测方法，其特征在于，所述获取足球比赛的图片，包括：
从若干足球比赛视频中提取视频帧；
将提取到的视频帧保存为足球比赛的图片。
7.如权利要求5所述的定位球视频片段检测方法，其特征在于，所述预处理包括以下处理方式中的一种或多种：
减去均值、调整尺寸、图片翻转、裁剪和色彩抖动。
8.一种定位球视频片段检测装置，其特征在于，包括：
检测模块，用于使用预先构建的足球检测模型检测出足球进球视频片段的每一帧画面中足球的位置信息；所述足球检测模型为通过将足球比赛图片训练集合中的每一张图片作为输入，以及将对应的图片中已标注的足球作为目标，对基于卷积神经网络的目标检测算法进行训练所得到；
判断模块，用于根据检测出的每一帧画面中足球的位置信息判断任意连续N帧画面中足球的位置是否发生变化；
确定模块，用于响应于判断结果为任意连续N帧画面中足球的位置没有发生变化，将所述足球进球视频片段确定为定位球视频片段。
9.一种定位球视频片段检测系统，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述的定位球视频片段检测方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的计算机程序，所述计算机程序运行时控制所述存储介质所耦合设备实现如权利要求1-7任一项所述的定位球视频片段检测方法。
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