基于轨迹与视频数据的足球群体活动检测

足球中的群体活动检测可利用视频数据或球员与球的轨迹数据完成。在当前的足球活动数据集中，活动被标注为无持续时间的原子事件。鉴于最先进的活动检测方法对原子动作并未明确定义，这些方法无法直接使用。在本工作中，我们通过直观的非极大值抑制过程与评估指标，评估了活动识别模型检测此类事件的有效性。我们还考虑了显式建模球员与球之间相互作用的问题。为此，我们提出自注意力模型，从足球球员群体中学习与提取相关信息，用于基于轨迹与视频数据的活动检测。我们利用Sportlogiq提供的大规模足球数据集，对视觉特征与轨迹数据在体育群体活动检测中的使用进行了广泛研究。我们的结果表明，大多数事件可利用视觉或基于轨迹的方法以小于0.5秒的时间分辨率检测到，且每种方法均有其独特挑战。