CN114522410B - 一种羽毛球过网高度检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种羽毛球过网高度检测方法，用于在球场网柱视角下基于不同远近距离的像素高度与实际高度进行映射配准。该方法以摄像头为坐标点建立三维像素坐标系，在该坐标系中标定距离摄像头远中近的三个位置，来获取像素位置与实际位置的映射关系，因此有效解决拍摄图像中检测羽毛球高度的近大远小问题，通过羽毛球在不同位置的最大高度时的像素面积S和像素高度Ymax获取S‑Ymax映射关系，由于Ymax与最大实际高度值对应，所以得到该平面对应的像素高度Y值与实际高度k的对应关系，从而基于目标检测算法检测到的羽毛球目标框的像素高度Y值得到该羽毛球的实际过网高度。

Description

一种羽毛球过网高度检测方法

技术领域

本发明属于计算机视觉目标检测领域，具体涉及一种羽毛球过网高度检测方法。

背景技术

近年来，随着计算机视觉技术的发展，目标检测在各行各业也渐渐得到普及和运用。在类羽毛球隔网对抗类运动方面，例如羽毛球，排球，网球，乒乓球等领域，训练和比赛的场地中间常会竖立一个或大或小垂直于地面的网面。在这些训练和比赛中，球的过网高度往往衡量着一个球质量的高低，也直接体现运动员的功底和水平，因此研究过网高度对指导运动员后续训练，追踪比赛过程中球的运动，都有非常重要的指导意义。

以羽毛球为例，由于球过网时一般速度较快，只能通过事后查看录像的方式来估算过网高度。具体的估算方法采用的一般是用人眼观察录像中的球，估计球的质量好坏。这种测量过网高度的方式在精准度上表现较差，且结果比较容易受观察者主观因素的影响。

近几年，随着计算机视觉算法日益发展，目标检测技术也正随着时间的推进而高歌猛进。目标检测算法可以检测羽毛球等球类物体，需要依靠大量的数据标注和训练，可以得到较高准确率的羽毛球物体框。摄像头安装在网柱平面侧面，见图2视角，使得羽毛球运动轨迹可以通过深度学习模型得到准确的检测。但同时这又带来一个问题，羽毛球的框检测好之后，返回目标框的像素坐标和框的大小之后，如何将数据转化为我们想要的运动员训练和比赛参考的过网高度数据也是一个亟待解决的问题。

在上述过网高度的研究中，由于硬件条件和算法普及度的限制，相关的研究较少。其中较为基础的一种方式是在现实坐标系中，建立实际高度与图像像素高度的一个映射。但是由于摄像头视角的关系，会造成远大近小的问题，即距离摄像头不同远近的球，对应的实际高度与图像像素位置的映射随着距离摄像头的远近而不同因此也产生了近大远小问题。

发明内容

为解决上述问题，提供一种解决近大远小技术问题的羽毛球过网高度检测方法，本发明采用了如下技术方案：

本发明提供了一种羽毛球过网高度检测方法，用于在球场网柱视角下基于不同远近距离的像素高度与实际过网高度进行映射配准，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，基于侧面网柱位置的摄像头检测过网高度场景构建三维像素坐标系OXYZ；步骤S2，选取距离摄像头近、中、远的三个位置并分别在每个位置标定若干个不同过网高度，拍摄羽毛球分别在不同位置不同过网高度的图像；步骤S3，采用目标检测算法根据图像获取对应位置及高度的像素高度和像素面积；步骤S4，根据若干个不同过网高度中最大高度时不同位置的像素高度Ymax以及与像素高度Ymax对应的像素面积S获取S-Ymax映射关系；步骤S5，获取羽毛球在Z轴法平面某一位置的像素面积S，采用S-Ymax映射关系计算得到对应该位置的像素高度Ymax，建立Z轴法平面的像素高度Y和实际过网高度k的Y-k映射关系；步骤S6，获取待测羽毛球在平面的像素高度Y，根据Y-k映射关系计算得到待测羽毛球的实际过网高度。

本发明提供的一种羽毛球过网高度检测方法，还可以具有这样的技术特征，其中，在三维像素坐标系OXYZ中，坐标点O为摄像头的安装位置即网柱位置，X轴正方向为从网柱位置开始沿球场较长边往外延伸的方向，Y轴正方向为垂直于地面竖直向上的方向，Z轴为从网柱位置开始沿球场中间网纵横方向。

本发明提供的一种羽毛球过网高度检测方法，还可以具有这样的技术特征，其中，步骤S2选取的近、中、远三个位置分别表示为XOY近轴、XOY中轴、XOY远轴。

本发明提供的一种羽毛球过网高度检测方法，还可以具有这样的技术特征，其中，在步骤S3中，目标检测算法通过对步骤S2拍摄得到的图像进行目标检测从而得到对应的羽毛球目标框，像素面积为羽毛球目标框的长宽乘积，像素高度基于羽毛球目标框的中心点坐标得到。

发明作用与效果

根据本发明的一种羽毛球过网高度检测方法，首先以摄像头为坐标点，基于球场及网柱建立三维像素坐标系，然后在该坐标系中选取距离摄像头远中近三个位置进行标定，根据羽毛球在不同位置的最大高度时的像素面积S和像素高度Ymax获取S-Ymax映射关系，因为Ymax对应最大实际高度值，所以得到该平面对应的像素高度Y值与实际过网高度k的对应关系，从而基于目标检测算法检测到的羽毛球目标框的Y值得到该羽毛球的实际过网高度。由于本发明的羽毛球过网高度检测方法在建立的三维像素坐标系中通过标定距离摄像头远中近多个位置来获取像素位置与实际位置的映射关系，因此有效解决了拍摄图像中检测羽毛球高度的近大远小问题。

附图说明

图1是本发明实施例中羽毛球过网高度检测方法流程图。

图2是本发明实施例中羽毛球场地实际拍摄的网柱平面图。

图3是本发明实施例中建立的三维像素坐标系示意图。

图4是本发明实施例中选取的远中近三个位置的示意图。

图5是本发明实施例中球场侧正视图。

图6是本发明实施例中的过网高度检测算法的框图。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，以下结合实施例及附图对本发明的一种羽毛球过网高度检测方法作具体阐述。

<实施例>

图1是本发明实施例中羽毛球过网高度检测方法流程图。

如图1所示，羽毛球过网高度检测方法包括以下步骤。

步骤S1，基于侧面网柱位置的摄像头检测过网高度场景构建三维像素坐标系OXYZ。

将摄像头安装在羽毛球/网球/排球/乒乓球场地中间，摄像头与网柱视角在同一水平面高度，构建三维像素坐标系。本实施例选取羽毛球场地进行三维像素坐标系OXYZ的建立。具体地：

图2是本发明实施例中羽毛球场地实际拍摄的网柱平面图。

如图2所示，坐标点O为摄像头的安装位置，也是网柱所在位置，X轴正方向为从网柱位置开始沿球场较长边往外延伸的方向，Y轴正方向为垂直于地面竖直向上的方向，Z轴为从网柱位置开始沿球场中间网纵横方向。摄像头正方向与Z轴竖直方向上保持一致。

步骤S2，选取距离摄像头近、中、远的三个位置并分别在每个位置标定若干个不同过网高度，拍摄羽毛球分别在不同位置不同过网高度的图像。

本实施例中，选用一个卷尺，在近、中、远三个位置架起一定高度，分别代表距离摄像头近中远的三个位置，如图3所示的XOY近轴、XOY中轴、XOY远轴。在标定过程中，要保证卷尺竖直放置，卷尺正方向与图3中的Y轴正方向相同，竖直向上，并且要让卷尺长度尽可能不要超过摄像头能拍到的长度，照明条件良好，方便摄像头捕捉。在摄像头图像（2560x1440分辨率）中记下卷尺一端相应的像素位置，就形成了实际高度和像素位置的映射。

具体地：

以超过网0cm、5cm、10cm、15cm、20cm、25cm、30cm高度处各标记一次对应关系，即步长为5cm，步数为6，记录下各个高度在图片中的像素坐标。

同时，在该高度处，手持羽毛球，记录下此时图片。通过PhotoShop等图像处理软件记录下此时羽毛球的外框大小，一般用框的面积表示，单位是像素平方。即不同的框大小代表着羽毛球距离摄像头的远近。远中近位置的球的大小不同，要记录下此时的球大小。

其实实际操作中，如果条件允许，可以将远中近的三个位置的校准拓展为多个不同远近距离的校准，思路同理，实际测量效果可能更好，细粒度越大，准确率理论上更高。

步骤S3，采用目标检测算法根据图像获取对应位置及高度的像素高度和像素面积。

本实施例中，使用计算机视觉技术领域中的目标检测算法来进行物体框的识别。常见目标检测算法分为单阶段和双阶段检测。而最常见的卷积核，类似于canny算法：先对原始图像进行高斯滤波，再选用sobel算子计算图像的梯度和梯度方向，然后再非极大值抑制，最后采用双阈值筛选边缘的方式来获得图像的边缘点位置，呈现在一张feature map上。

在摄像头拍摄的若干画面中，羽毛球占据在不同的像素点位置。先采用目标检测算法通过卷积运算识别图像中的羽毛球目标框，再寻找到目标框的中心点位置即中心点坐标，记录下其在XOY平面的位置。其中，由中心点坐标得到像素高度，由羽毛球目标框的长宽乘积得到像素面积。

步骤S4，根据步骤S2中若干个不同过网高度的最大高度即30cm时不同位置的像素高度Ymax以及与像素高度Ymax对应的像素面积S获取S-Ymax映射关系。

本实施例中，以羽毛球在α平面的像素高度和像素面积获取S-Ymax的映射关系。图4所示，α平面是Z轴的法平面，因为视角的关系，所以在图中变为一条直线。假设α平面在远中平面中间某个地方，先通过远中位置之前标定好的（S2，Y2max），（S3，Y3max)两个坐标得到S-Ymax变量关系，其中S2、S3分别表示目标框在y中轴、y远轴位置时的像素面积，Y2max、Y3max分别目标框分别在中、远位置时最大实际过网高度k为30cm时像素坐标值。这样就可以知道中、远轴距离间目标框面积和30cm对应的像素坐标之间的关系。中、近轴距离的S-Ymax关系的求解同理。

步骤S5，获取羽毛球在Z轴法平面某一位置的像素面积S，采用S-Ymax映射关系计算得到对应该位置的像素高度Ymax，建立Z轴法平面的像素高度Y和实际过网高度k的Y-k映射关系。

步骤S6，获取待测羽毛球在平面的像素高度Y，根据Y-k映射关系计算得到待测羽毛球的实际过网高度。

本实施例中，通过过网位置的实际高度（卷尺测量）和图片中像素高度的配准，得到一种实际高度和像素高度的映射关系，或称为标定矩阵。具体地：

首先照顾到摄像头拍摄物体近大远小的问题，即远中近三个位置的球的大小，根据当前球的球的大小推算出距离摄像头的距离。

在上一步中得到远中近三个位置的球的大小以及夹在远中近之间的球的大小，因为是估算，所以假设是满足线性关系的。

然后，在1，2，3号近、中、远位置分别用步长为5cm，步数为6的测量点得到的y1-k方程，y2-k方程，y3-k方程。其中y1、y2、y3分别表示近中远位置的像素坐标系Y1、Y2、Y3轴上的位置坐标，k表示实际场景中的实际高度。（如图5所示）

图6是本发明实施例中的过网高度检测算法框图。

如图6所示，在得到目标框之后，通过目标框的长w和宽h计算出目标框的像素面积S，通过上述S-Ymax关系得到对应该α平面所在位置，得到像素高度Ymax，实际过网30cm对应Ymax。本实施例中，假设Z轴方向上的y最小值与Ymin是一样的，即不考虑球网实际中的轻微下垂。所以通过实际过网0cm对应Ymin，可以得到α平面的实际高度k与像素高度Y的关系，从而在检测到的结果中得到像素高度Y值，就可以得到对应的实际高度值了。

实施例作用与效果

根据本实施例提供的一种羽毛球过网高度检测方法，首先建立三维像素坐标系，然后在该坐标系中选取距离摄像头远中近三个位置进行标定，根据羽毛球在不同位置的最大高度时的像素面积S和像素高度Ymax获取S-Ymax映射关系，因为Ymax对应30cm实际高度值，所以得到该平面对应的像素高度Y值与实际过网高度k的对应关系，从而基于目标检测算法检测到的羽毛球目标框的Y值得到该羽毛球的实际过网高度。由于本实施例的羽毛球过网高度检测方法在建立的三维像素坐标系中通过标定距离摄像头远中近多个位置来获取像素位置与实际位置的映射关系，因此有效解决了拍摄图像中检测羽毛球高度的近大远小问题。

上述实施例仅用于举例说明本发明的具体实施方式，而本发明不限于上述实施例的描述范围。

Claims (2)

1.一种羽毛球过网高度检测方法，用于在球场网柱视角下基于不同远近距离的像素高度与实际过网高度进行映射配准，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，基于侧面网柱位置的摄像头检测过网高度场景构建三维像素坐标系OXYZ；

步骤S2，选取距离所述摄像头近、中、远的三个位置并分别在每个位置标定若干个不同过网高度，拍摄羽毛球分别在不同位置不同过网高度的图像；

步骤S3，采用目标检测算法对所述图像进行目标检测，得到对应的羽毛球目标框，从而获取对应位置及高度的像素高度和像素面积，所述像素面积为所述羽毛球目标框的长宽乘积，所述像素高度基于所述羽毛球目标框的中心点坐标得到；

步骤S4，根据所述若干个不同过网高度中最大高度时不同位置的像素高度Ymax以及与所述像素高度Ymax对应的像素面积S获取S-Ymax映射关系；

步骤S5，获取羽毛球在Z轴法平面某一位置的像素面积S，采用所述S-Ymax映射关系计算得到对应该位置的像素高度Ymax，建立所述Z轴法平面的所述像素高度Y和实际过网高度k的Y-k映射关系；

步骤S6，获取待测羽毛球在平面的像素高度Y，根据所述Y-k映射关系计算得到所述待测羽毛球的实际过网高度；

其中，在所述三维像素坐标系OXYZ中，坐标点O为所述摄像头的安装位置即所述网柱位置，X轴正方向为从所述网柱位置开始沿球场较长边往外延伸的方向，Y轴正方向为垂直于地面竖直向上的方向，Z轴为从所述网柱位置开始沿所述球场中间网纵横方向。

2.根据权利要求1所述的一种羽毛球过网高度检测方法，其特征在于：

其中，所述步骤S2选取的近、中、远三个位置分别表示为XOY近轴、XOY中轴、XOY远轴。

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