基于Unity3D的鹰眼三维可视化系统研究

为了探索网球比赛中鹰眼三维可视化技术实现原理,利用架设在网球场周围的多架高速摄像机获取网球运动的二维图像数据,经过多目摄像机帧同步、网球识别、球心坐标提取,再经过还原演算得到网球的空间三维坐标,然后对这些空间坐标进行曲线拟合以减小实际应用场景中产生的误差,同时解决球体遮挡问题。利用3D Max搭建网球场地模型,并将其以FBX的格式导入Unity3D工程中,然后通过Unity3D平台挂载脚本,实时从数据库获取网球空间坐标,最后以交互式多视角的方式展示网球运动的三维场景。结果表明:基于Unity3D开发的鹰眼三维可视化系统具有高度的可移植性及良好的兼容性,该系统能够以交互式的方式展示网球运动的三维场景,辅助裁判对于边界球的判罚,以及用于球队分析对手的击球方式和策略,提升网球比赛质量。

鹰眼系统运动目标特征参数精确提取算法

鹰眼系统在赛场上可对球类运动轨迹进行跟踪和记录并在辅助裁判对边界球的判罚中起着重要作用,然而由于网球提取过程存在目标小、飞行速度快、光照变化、广告字符以及其他的运动物体影响的问题,网球特征参数提取精准度有待进一步提升。针对这些问题,提出了一种鹰眼系统运动目标特征参数精确提取算法,该算法利用网球色彩一致性较好的特点,根据彩色训练获取网球色调的范围,在HSV色彩空间中对网球图像进行颜色分割,减少背景图像的干扰,采用帧间差分与混合高斯模型融合算法对网球图像进一步分割获取运动目标,对分割后的二值图像使用Sobel算子提取边缘信息减少后续目标圆检测的运算量提高效率,采用Hough圆变换检测轮廓边缘信息完成网球圆心和半径参数的精确提取。实验结果表明,该特征参数提取算法拟合准确率高、相对偏差小,具有一定的实际应用价值。