CN112245889B - 一种自动判断网球出界的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种自动判断网球出界的方法及系统，该方法包括：利用摄像头拍摄比赛画面；对摄像头拍摄的比赛画面中的网球进行识别与定位，得到网球定位结果M1；利用网球定位结果M1的网球运动曲线预测网球落地点的二维坐标；根据网球落地点的二维坐标与网球线的空间关系判断网球是否出界。该系统包括：摄像头、网球识别与定位模块、网球落地点预测模块以及网球是否出界判断模块。本发明的自动判断网球出界的方法及系统，通过单目视觉，仅需一个摄像头，且不需要对摄像头进行标定，节省了人力物力，大大降低了成本。

Description

一种自动判断网球出界的方法及系统
技术领域
本发明涉及体育设备技术领域，特别涉及一种自动判断网球出界的方法及系统。
背景技术
自动判断网球出界技术一般称为网球“鹰眼技术”，传统鹰眼一般在场地上布置的每一个照相机上都会包含两个摄像头(双目视觉)来确定物体(网球)在图像上的深度信息，以便到时候在三维坐标系上拟合曲线，所以不需要参照物来判断距离，所以在开始识别之前，需要对双目视觉的摄像头进行摄像机的标定，使得它适应这个球场的环境，成本极高。
发明内容
本发明针对上述现有技术中存在的问题，提出一种自动判断网球出界的方法及系统，通过单目视觉，仅需一个摄像头，且不需要对摄像头进行标定，节省了人力物力，大大降低了成本。
为解决上述技术问题，本发明是通过如下技术方案实现的：
本发明提供一种自动判断网球出界的方法，其包括以下步骤：
S11：利用摄像头拍摄比赛画面；
S12：对所述S11中摄像头拍摄的比赛画面中的网球进行识别与定位，得到网球定位结果M1；
S13：利用所述S12中网球定位结果M1的网球运动曲线预测网球落地点的二维坐标；
S14：根据所述S13中网球落地点的二维坐标与网球线的空间关系判断网球是否出界。
较佳地，所述S12进一步包括：
S121：利用帧差法得到所述比赛画面中的网球的候选区域A；
S122：利用颜色定位算法得到所述比赛画面中的网球的候选区域B；
S123：对所述候选区域A以及候选区域B求交集得到网球定位结果M1。
较佳地，所述S123之后还包括：
S124：根据所述网球定位结果M1，通过最小二乘法拟合运动轨迹曲线，并扩展得到网球轨迹区域D，计算所述网球定位结果M1中网球平均面积C；
S125：重新判断所述候选区域A中的每个定位结果，如果定位结果不在M1，但在D中，并且面积和C的误差在预设范围内，则将该定位结果加到M1中。
较佳地，所述S13进一步包括：
S131：将所述S12中网球定位结果中的网球分为下降期、不确定期以及上升期；
S132：对于所述不确定期的网球点，通过轮询迭代的方法分别归为下降期以及上升期，并通过最小二乘法计算每次迭代的误差，找到误差最小的两条曲线；
S133：所述S132中误差最小的两条曲线的交点即为预测的网球落地点。
较佳地，所述S131进一步包括：
设定经验阈值M，计算所述网球定位结果M1的网球曲线斜率，再计算M1与前一个M1的差值为D1，D1的绝对值小于M为不确定期，否则D1为负则为下降期，D1为正则为上升期。
较佳地，所述经验阈值M为0.2。
本发明还提供一种自动判断网球出界的系统，其包括：摄像头、网球识别与定位模块、网球落地点预测模块以及网球是否出界判断模块；其中，
所述摄像头拍摄比赛画面；
所述网球识别与定位模块对所述摄像头拍摄的比赛画面中的网球进行识别与定位，得到网球定位结果；
所述网球落地点预测模块利用所述网球识别与定位模块中网球定位结果的网球运动曲线预测网球落地点的二维坐标；
所述网球是否出界判断模块根据所述网球落地点预测模块中网球落地点的二维坐标与网球线的空间关系判断网球是否出界。
较佳地，所述网球识别与定位模块进一步包括：候选区域A模块、候选区域B模块以及求交集模块；其中，
所述候选区域A模块利用帧差法得到所述比赛画面中的网球的候选区域A；
所述候选区域B模块利用颜色定位算法得到所述比赛画面中的网球的候选区域B；
所述求交集模块对所述候选区域A以及候选区域B求交集得到网球定位结果M1。
较佳地，所述网球识别与定位模块还包括：运动轨迹曲线拟合模块、网球平均面积计算模块以及定位结果重新判断模块；其中，
所述运动轨迹曲线拟合模块根据所述网球定位结果M1，通过最小二乘法拟合运动轨迹曲线，并扩展得到网球轨迹区域D；
所述网球平均面积计算模块计算所述网球定位结果M1中网球平均面积C；
所述定位结果重新判断模块重新判断所述候选区域A中的每个定位结果，如果定位结果不在M1，但在D中，并且面积和C的误差在预设范围内，则将该定位结果加到M1中。
较佳地，所述网球落地点预测模块进一步包括：网球划分模块、误差最小曲线获得模块以及交点获取模块；
所述网球划分模块将所述网球定位结果中的网球分为下降期、不确定期以及上升期；
所述误差最小曲线获得模块对于所述不确定期的网球点，通过轮询迭代的方法分别归为下降期以及上升期，并通过最小二乘法计算每次迭代的误差，找到误差最小的两条曲线；
所述交点获取模块获取所述误差最小曲线获得模块中误差最小的两条曲线的交点即为预测的网球落地点。
相较于现有技术，本发明具有以下优点：
(1)本发明提供的自动判断网球出界的方法及系统，通过单目视觉、二维坐标重建与预测，仅需一个摄像头就可以完成，且不需要标定，大大降低了成本；
(2)本发明提供的自动判断网球出界的方法及系统，适用于对精度要求不是很高的业余与半职业水平的选手；
(3)本发明提供的自动判断网球出界的方法及系统，通过两阶段帧差法与颜色算法相结合的方法对球体进行定位，进一步保证了定位精度；
(4)本发明提供的自动判断网球出界的方法及系统，首先，通过将球点分割为上升期，下降期与不确定期三个部分；其次，把不确定期内球点分配给上升期或下降期，得到多种分配方法；取误差最小的分配方法为最终方法，最终得到每个球点属于上升期或下降期；在曲线中，不确定期往往很难判断属于上升期或下降期，而通过得到多种分配方法与多次优化，并且计算每种方法的误差，即可以得到最适合某一条曲线的分配方法，使结果更加精确。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
下面结合附图对本发明的实施方式作进一步说明：
图1为本发明一实施例的自动判断网球出界的方法的流程图；
图2为本发明一实施例的自动判断网球出界的方法的示意图；
图3为本发明一实施例的自动判断网球出界的系统的示意图。
标号说明：1-摄像头，2-网球识别与定位模块，3-网球落地点预测模块，4-网球是否出界判断模块。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
如图1所示为本发明一实施例的自动判断网球出界的方法的流程图，如图2所示为自动判断网球出界的方法的示意图。
请参考图1、图2，本实施例的自动判断网球出界的方法包括以下步骤：
S11：利用摄像头拍摄比赛画面；
为了提高准确率，一般建议采用采用每秒240帧以上摄像机拍摄；采用一个摄像头即可。
S12：对S11中摄像头拍摄的比赛画面中的网球进行识别与定位，得到网球定位结果M1；
S13：利用S12中网球定位结果M1的网球运动曲线预测网球落地点的二维坐标；
S14：根据S13中网球落地点的二维坐标与网球线的空间关系判断网球是否出界。
一较佳实施例中，S12进一步包括：
S121：利用帧差法得到比赛画面中的网球的候选区域A；
S122：利用颜色定位算法得到比赛画面中的网球的候选区域B；
S123：对候选区域A以及候选区域B求交集得到网球定位结果M1。
进一步地，S123中的网球定位结果M1中可能会有很多漏掉的信息，因此，为了进一步提供准确性，S123之后还包括：
S124：根据网球定位结果M1，通过最小二乘法拟合运动轨迹曲线，并扩展得到网球轨迹区域D，计算所述网球定位结果M1中网球平均面积C；
S125：重新判断所述候选区域A中的每个定位结果，如果定位结果不在M1，但在D中，并且面积和C的误差在预设范围内，则将该定位结果加到M1中。
现有技术中可以通过判断帧差法以及物体的颜色来找到比赛画面中的网球，但是它们分别都有一些问题，帧差法的判断过于广泛，经常会把在其他场地上的球以及其他物体判断为需要的网球，而有些位于灯光下的球的颜色并不处于判断颜色的阈值中。简而言之，帧差法会增加选项，而颜色的判断则会去掉本来需要的球体。所以上述实施例将两种方法结合在一起使用，先将同时符合这两种标准的球绘制成成一条曲线，再在这条曲线范围中符合运动状态判断的点加入曲线就可以得到一个相对精确的曲线。
较佳实施例中，在S12中找到了运动中的球的后，便可以绘制出一条球的运动曲线，然后进一步将曲线进行拟合，再找到球的落地点。S13中首先将网球落地前与落地后的运动曲线进行分割，对于明显的球的趋势变化是非常好分割的，但是遇到离落地点很近的点会难以进行划分。所以先将这些不容易判断的球点划分出来，这样就有了三组数据：落地点前，落地点后以及不容易判断的球点。然后对落地点的分配进行不断的尝试，比如这次让第一组囊括一个不容易判断的球点，第二次再让第二组拿两个不容易判断的球点，以此类推，最后通过计算最小二乘法的方式得出每一种组合的误差，并且取最小误差的组合为最终采用的分割方法。具体地，在一具体实施例中，S13进一步包括：
S131：将S12中网球定位结果中的网球分为下降期(落地点前)、不确定期(不容易判断的球点)以及上升期(落地点后)；
通过计算M1网球曲线斜率，设定一个经验阈值M(如：可以取0.2)，计算M1与前一个M1的差值为D1，D1的绝对值小于M为不确定期，否则D1为负则为下降期，D1为正则为上升期。；
S132：对于不确定期的网球点，通过轮询迭代的方法分别归为下降期以及上升期，并通过最小二乘法计算每次迭代的误差，找到误差最小的两条曲线；
S133：S132中误差最小的两条曲线的交点即为预测的网球落地点。
如图3所示为自动判断网球出界的系统的示意图。
请参考图3，本实施例的自动判断网球出界的系统包括：摄像头1、网球识别与定位模块2、网球落地点预测模块3以及网球是否出界判断模块4；其中，摄像头1用于拍摄比赛画面；网球识别与定位模块2用于对摄像头1拍摄的比赛画面中的网球进行识别与定位，得到网球定位结果；网球落地点预测模块3用于利用网球识别与定位模块2中网球定位结果的网球运动曲线预测网球落地点的二维坐标；网球是否出界判断模块4用于根据网球落地点预测模块3中网球落地点的二维坐标与网球线的空间关系判断网球是否出界。
较佳实施例中，网球识别与定位模块2进一步包括：候选区域A模块、候选区域B模块以及求交集模块；其中，候选区域A模块用于利用帧差法得到比赛画面中的网球的候选区域A；候选区域B模块用于利用颜色定位算法得到比赛画面中的网球的候选区域B；求交集模块用于对候选区域A以及候选区域B求交集得到网球定位结果M1。
较佳实施例中，网球识别与定位模块还包括：运动轨迹曲线拟合模块、网球平均面积计算模块以及定位结果重新判断模块；其中，运动轨迹曲线拟合模块用于根据网球定位结果M1，通过最小二乘法拟合运动轨迹曲线，并扩展得到网球轨迹区域D；网球平均面积计算模块用于计算网球定位结果M1中网球平均面积C；定位结果重新判断模块用于重新判断候选区域A中的每个定位结果，如果定位结果不在M1，但在D中，并且面积和C的误差在预设范围内，则将该定位结果加到M1中。
较佳实施例中，网球落地点预测模块进一步包括：网球划分模块、误差最小曲线获得模块以及交点获取模块；
网球划分模块用于将网球定位结果中的网球分为下降期(落地点前)、不确定期(不容易判断的球点)以及上升期(落地点后)；
误差最小曲线获得模块用于对于不确定期的网球点，通过轮询迭代的方法分别归为下降期以及上升期，并通过最小二乘法计算每次迭代的误差，找到误差最小的两条曲线；
交点获取模块用于获取误差最小曲线获得模块中误差最小的两条曲线的交点即为预测的网球落地点。
为了保证判罚的精确度，传统鹰眼对于摄像头的质量要求很高，每一个照相机上都会包含两个摄像头(双目视觉)来确定物体(网球)在图像上的深度信息，以便到时候在三维坐标系上拟合曲线，而且在开始识别之前，需要对双目视觉的摄像头进行摄像机的标定，使得它适应这个球场的环境，一套设备的成本大约在十万元左右，而对于业余与半职业水平的选手来说，精度要求没有那么高，这个价格显然太贵了。本发明上述实施例的自动判断网球出界的方法及系统，仅需一个摄像头即可完成，以二维坐标为基础，且不需要标定，所以一套设备的成本可以控制在五千元左右，大大降低了设备的成本。
此处公开的仅为本发明的优选实施例，本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，并不是对本发明的限定。任何本领域技术人员在说明书范围内所做的修改和变化，均应落在本发明所保护的范围内。

Claims (8)

1.一种自动判断网球出界的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S11：利用摄像头拍摄比赛画面；
S12：对所述S11中摄像头拍摄的比赛画面中的网球进行识别与定位，得到网球定位结果M1；
S13：利用所述S12中网球定位结果M1的网球运动曲线预测网球落地点的二维坐标；
S14：根据所述S13中网球落地点的二维坐标与网球线的空间关系判断网球是否出界；
所述S13进一步包括：
S131：将所述S12中网球定位结果中的网球分为下降期、不确定期以及上升期；
S132：对于所述不确定期的网球点，通过轮询迭代的方法分别归为下降期以及上升期，并通过最小二乘法计算每次迭代的误差，找到误差最小的两条曲线；
S133：所述S132中误差最小的两条曲线的交点即为预测的网球落地点。
2.根据权利要求1所述的自动判断网球出界的方法，其特征在于，所述S12进一步包括：
S121：利用帧差法得到所述比赛画面中的网球的候选区域A；
S122：利用颜色定位算法得到所述比赛画面中的网球的候选区域B；
S123：对所述候选区域A以及候选区域B求交集得到网球定位结果M1。
3.根据权利要求2所述的自动判断网球出界的方法，其特征在于，所述S123之后还包括：
S124：根据所述网球定位结果M1，通过最小二乘法拟合运动轨迹曲线，并扩展得到网球轨迹区域D，计算所述网球定位结果M1中网球平均面积C；
S125：重新判断所述候选区域A中的每个定位结果，如果定位结果不在所述网球定位结果M1，但在所述网球轨迹区域D中，并且面积和所述网球平均面积C的误差在预设范围内，则将该定位结果加到M1中。
4.根据权利要求1所述的自动判断网球出界的方法，其特征在于，所述S131进一步包括：
设定经验阈值M，计算所述网球定位结果M1的网球曲线斜率，再计算M1与前一个M1的差值为D1，D1的绝对值小于M为不确定期，否则D1为负则为下降期，D1为正则为上升期。
5.根据权利要求4所述的自动判断网球出界的方法，其特征在于，所述经验阈值M为0.2。
6.一种自动判断网球出界的系统，其特征在于，包括：摄像头、网球识别与定位模块、网球落地点预测模块以及网球是否出界判断模块；其中，
所述摄像头拍摄比赛画面；
所述网球识别与定位模块对所述摄像头拍摄的比赛画面中的网球进行识别与定位，得到网球定位结果；
所述网球落地点预测模块利用所述网球识别与定位模块中网球定位结果的网球运动曲线预测网球落地点的二维坐标；
所述网球是否出界判断模块根据所述网球落地点预测模块中网球落地点的二维坐标与网球线的空间关系判断网球是否出界；
所述网球落地点预测模块进一步包括：网球划分模块、误差最小曲线获得模块以及交点获取模块；
所述网球划分模块将所述网球定位结果中的网球分为下降期、不确定期以及上升期；
所述误差最小曲线获得模块对于所述不确定期的网球点，通过轮询迭代的方法分别归为下降期以及上升期，并通过最小二乘法计算每次迭代的误差，找到误差最小的两条曲线；
所述交点获取模块获取所述误差最小曲线获得模块中误差最小的两条曲线的交点即为预测的网球落地点。
7.根据权利要求6所述的自动判断网球出界的系统，其特征在于，所述网球识别与定位模块进一步包括：候选区域A模块、候选区域B模块以及求交集模块；其中，
所述候选区域A模块利用帧差法得到所述比赛画面中的网球的候选区域A；
所述候选区域B模块利用颜色定位算法得到所述比赛画面中的网球的候选区域B；
所述求交集模块对所述候选区域A以及候选区域B求交集得到网球定位结果M1。
8.根据权利要求7所述的自动判断网球出界的系统，其特征在于，所述网球识别与定位模块还包括：运动轨迹曲线拟合模块、网球平均面积计算模块以及定位结果重新判断模块；其中，
所述运动轨迹曲线拟合模块根据所述网球定位结果M1，通过最小二乘法拟合运动轨迹曲线，并扩展得到网球轨迹区域D；
所述网球平均面积计算模块计算所述网球定位结果M1中网球平均面积C；
所述定位结果重新判断模块用于重新判断所述候选区域A中的每个定位结果，如果定位结果不在M1，但在D中，并且面积和C的误差在预设范围内，则将该定位结果加到M1中。
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