Определение на карте траектории движения объекта на базе видеоряда, полученного с камер

Определение на карте траектории движения объекта на базе видеоряда, полученного с камер

Для подходов на основе камеры движения камеры, такие как увеличение или уменьшение масштаба, наклон вверх или вниз, панорамирование влево или вправо, используются для классификации видео различного содержания. Анализ поля оптического потока часто применяется для оценки параметров движения камеры. Однако видео с очень похожими движения камеры могут содержать различное семантическое содержание.

Определение траектории движения игроков в теннисе и мяча

Улучшено отслеживание мяча и игрока для BTV, помимо различных причин движения камеры, таких как наличие множества объектов, похожих на мячи, и небольшой размер теннисного мяча. Это не только повышает точность идентификации мяча, но и повышает точность определения положения проекции мяча.
Кроме того, он определяет рамки приземления мяча и позиции приземления на основе точного отслеживания мяча, тогда как обнаружение и отслеживание игрока построено на человеческом теле вместе с теннисной ракеткой. Результат показывает, что модель способна точно классифицировать отслеживание мяча примерно на 90%.Отслеживание обнаруженных объектов, таких как мяч и игрок, улучшается с помощью предлагаемого подхода и будет исследовано в будущем.

Определение траектории движения различных объектов с помощью камеры телефона

Алгоритм обнаруживает несколько одновременных траекторий в сцене, следующих по пути объектов, включая те, которые имеют размер всего несколько пикселей. Эта функция имеет широкое применение, но может особенно пригодиться в спортивных и фитнес-приложениях, где вы обычно хотите отслеживать траектории мячей, шайб и т. д.
Алгоритм определения траектории Vision требует стабильной сцены, то есть камера устанавливается на штатив, а камера и фон остаются неподвижными. Алгоритм просматривает различия кадров в видео, чтобы обнаружить любые объекты, движущиеся по параболическому пути. Любое движение камеры вызывает шум и размытие изображения, что снижает точность обнаружения.
Один объект может создавать несколько траекторий. Например, прыгающий мяч с каждым отскоком формирует новую траекторию. Точно так же, если траектория уходит за пределы экрана и возвращается позже, Vision создает новую траекторию для объекта.