基于神经网络的棒球投球轨迹的跟踪与3D重建
计算机视觉与模式识别
2024-05-28 v1 图形学
多媒体
摘要
本文提出了一种基于神经网络的方法，用于从2D视频片段中跟踪和重建棒球投球的轨迹。我们利用OpenCV的CSRT算法准确跟踪棒球和固定参考点。这些被跟踪的像素坐标随后用作神经网络模型的输入特征，该模型由多个全连接层组成，用于将2D坐标映射到3D空间。该模型在使用均方误差损失函数和Adam优化器训练得到的一组标记轨迹数据集上进行训练，以最小化预测误差。我们的实验结果表明，这种方法在从2D输入重建3D轨迹方面具有很高的准确性。这一方法在体育分析、教练和提高各种体育项目中轨迹预测准确性方面具有巨大的潜力。
引用
@article{arxiv.2405.16296,
title = {Neural Network-Based Tracking and 3D Reconstruction of Baseball Pitch Trajectories from Single-View 2D Video},
author = {Jhen Hsieh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.16296},
year = {2024}
}