PuckNet：从转播视频估计冰球位置
计算机视觉与模式识别
2021-03-19 v3 图像与视频处理
摘要
冰球在冰球运动中的位置对于分析人员确定比赛位置和分析比赛事件至关重要。然而，由于冰球可见度极低且常被遮挡，难以获得准确标注，该问题极具挑战性。在镜头角度不断变化的转播视频中，问题变得更加困难。我们提出了一种从转播视频中近似冰球位置标注来确定冰球位置的新方法。我们的方法独特地利用了现有冰球事件数据中公开可用的冰球位置信息，并使用对应的一秒转播视频片段作为网络输入。使用视频而非静态图像作为输入的理由在于，视频可利用时间信息来处理冰球遮挡。该网络采用基于3D CNN的架构输出表示冰球位置概率的热图。该网络能够从具有不同镜头角度的转播冰球视频片段中回归冰球位置。实验结果证明了该方法的能力，在测试数据集上达到47.07%的AUC。该网络还能以大于80%的准确率估计防守/进攻区的冰球位置。
引用
@article{arxiv.1912.05107,
title = {PuckNet: Estimating hockey puck location from broadcast video},
author = {Kanav Vats and William McNally and Chris Dulhanty and Zhong Qiu Lin and David A. Clausi and John Zelek},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.05107},
year = {2021}
}