基于上下文多特征融合的羽毛球识别与跟踪系统
计算机视觉与模式识别
2023-06-27 v1
摘要
球类识别与跟踪作为体育视频分析的关键组成部分，一直是计算机视觉研究者的重点关注对象。小球尺寸、模糊外观、快速运动等困难使许多经典方法在球类检测与跟踪上表现不佳。本文提出一种羽毛球检测与跟踪方法。根据不同球速的特征，基于不同规则设计了两种轨迹片段跟踪器以捕获正确的球轨迹。同时，结合上下文信息，采用从粗粒度到细粒度的两轮检测来解决羽毛球检测中遇到的挑战。实验结果表明，在无遮挡数据上，本方法的精确率、召回率和F1-measure分别达到100%、72.6%和84.1%。
引用
@article{arxiv.2306.14492,
title = {A Badminton Recognition and Tracking System Based on Context Multi-feature Fusion},
author = {Xinyu Wang and Jianwei Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.14492},
year = {2023}
}