利用 Mask R-CNN 进行皮划艇竞速视频分析中的水线检测
计算机视觉与模式识别
2020-04-22 v1
摘要
在皮划艇竞速训练录像中确定水线是用于评估运动员表现的运动学参数分析的重要组成部分。在此，我们提出了一种自动水线检测方法。首先，我们通过迁移学习利用预训练的 Mask R-CNN 进行皮划艇分割。其次，我们开发了一种多阶段方法，根据分割的轮廓来估计水线。它包含两个线性回归阶段和皮划艇部件的系统选择。然后，我们引入了水线的参数化作为进一步评估的基础。接下来，我们在多位专家中进行了一项研究，以估计真实水线。这不仅包括根据各个专家标注绘制的平均水线，更重要的是，还包括了个体结果之间不确定性的度量。最后，我们就预测水线是否与专家标注一致的问题评估了我们的方法。我们的方法表现出高性能，并为皮划艇竞速自动视频分析领域的新应用提供了机会。
关键词
引用
@article{arxiv.2004.09573,
title = {Utilizing Mask R-CNN for Waterline Detection in Canoe Sprint Video Analysis},
author = {Marie-Sophie von Braun and Patrick Frenzel and Christian Käding and Mirco Fuchs},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.09573},
year = {2020}
}
备注
(Accepted / In press) 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshop (CVPRW)