利用计算机视觉检测足球比赛关键事件以生成集锦
计算机视觉与模式识别
2022-04-07 v1 人工智能
摘要
研究与数据科学界一直致力于开发用于视频中关键事件检测的自动系统。该领域特别关注体育视频分析，其有助于识别比赛中的关键事件，并为后续比赛策略制定提供帮助。本文中，我们选择足球（soccer）作为一项运动，希望通过一个计算机视觉模型为给定比赛视频生成集锦，该模型旨在识别足球比赛中的重要事件以制作比赛集锦。我们基于 Faster RCNN 和 YoloV5 架构构建模型，注意到对于我们所用的训练数据量，Faster RCNN 在检测比赛事件上优于 YoloV5，尽管其速度慢得多。在 Faster RCNN 中，以 ResNet50 为基模型相较以 VGG16 为基模型取得了 95.5% 的更好类别准确率（后者为 92%），在我们的训练数据集上完全超越 YoloV5。我们用一段 23 分钟的原始视频测试，我们的模型能将其缩减为 4 分 50 秒的集锦，几乎捕获了比赛中所有重要事件。
引用
@article{arxiv.2204.02573,
title = {Detecting key Soccer match events to create highlights using Computer Vision},
author = {Narayana Darapaneni and Prashant Kumar and Nikhil Malhotra and Vigneswaran Sundaramurthy and Abhaya Thakur and Shivam Chauhan and Krishna Chaitanya Thangeda and Anwesh Reddy Paduri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.02573},
year = {2022}
}