基于人工鱼群算法的篮球跳投轨迹实时跟踪

篮球运动轨迹跟踪方法由于轨迹特征提取效果差,导致跟踪误差高,提出一种基于人工鱼群算法的篮球跳投轨迹实时跟踪方法。提取三维坐标系下图像中篮球边缘轮廓信息,通过滤波函数消除篮球跳投图像噪声,基于人工鱼群算法提取图像中篮球跳投轨迹特征,寻找篮球运动轨迹的最优解集,改进篮球实时跟踪匹配路径,形成轨迹跟踪函数。实验结果可知,该方法的平均轨迹跟踪误差为18.28mm,与常规方法相比降低了6.22mm以上。因此,该跟踪方法的篮球轨迹跟踪精度更高,并且实时跟踪轨迹与真实轨迹更吻合。

一种从压缩视频流中提取关键帧的方法

关键帧提取技术是视频分析和基于内容的视频检索的基础。关键帧的使用大大减少了视频索引的数据量,同时也为视频和检索提供了一个组织框架。论文首先简单介绍目前的关键帧提取技术,然后提出了一种基于DC系数和运动矢量直接从MPEG压缩视频提取关键帧的方法,无需全部解压,计算复杂度低,大大提高了提取速度。实验证明该方法计算量小,可以较好地代表视频内容。

一种基于运动特征的快速镜头边界检测方法

提出了一种基于MPEG视频流运动特征的镜头边界检测模糊推理方法。首先提取MPEG视频流中每帧的宏块信息,然后分析这些信息分别得到相似度、相似度差、运动活动性强度差、运动集中度差等,并将它们作为隶属度函数的输入量,按照一定的推理规则得到突变、渐变、无镜头变换三种情况的隶属度值,值最大者决定该帧是何种类型。实验结果表明该方法具有较高的检测精度,而且由于该方法不用对MPEG视频流进行解压缩,因此处理速度快,适合于实时应用场合。

基于运动控制卡的激光喷丸数控系统设计

为了实现对激光器和工作台的一体化控制,提供操作上的便利,提出了一种基于运动控制卡的开放式激光喷丸强化数控系统的控制方案,PC机完成喷丸强化控制系统的核心处理部分,运动控制卡和单片机完成控制的细节,阐述了硬件结构原理以及软件模块的划分和实现。结果表明,该系统操作方便、开放,便于扩展。

篮球投篮的运动特征研究进展

以跳投和罚篮为研究对象,根据以往的研究文献,从投篮技术的数据采集方法,影响投篮结果的出手状态,身体各环节运动特征和感知觉特征,各种约束条件对投篮的影响等4个方面对关于跳投和罚篮的动作特征进行了综述。旨在为跳投的学习、训练提供理论指导,也为进一步的研究理清脉络。研究认为:1)影响投篮结果的出手状态变量间存在相互制约的关系,应综合考虑,才能得出最优化的变量组合;2)投中与投失在一些动作特征上存在差异;3)水平高的投手在一些动作特征和感知觉特征方面表现更优异;4)各种外部约束条件对身体稳定的控制、动作模式以及投篮的稳定性产生影响,从而影响投篮命中率。

一种压缩域中的体育视频慢镜头探测方法

慢镜头探测是基于内容视频分析的一项重要技术。在介绍视频压缩的基本理论及MPEG-1视频压缩标准的基础上,对压缩域内的慢镜头探测进行了研究,提出了一种两阶段压缩域下的慢镜头探测方法。该探测方法的第一步是基于宏块类型信息的镜头探测,在镜头探测的基础上定义和计算镜头密度,探测可能的慢镜头出现位置;第二步是计算压缩域下连续帧间差,从候选慢镜头中探测慢镜头。实验结果显示,相对于已有的方法,该方法具有较快的探测速度和较高的准确率。

足球视频的结构分析与概要

该文描述了一种有效的框架对足球视频进行结构分析,根据电影特征和对象特征生成视频概要。由于足球视频的特殊性,本文在镜头边界检测中采用分层检测的方法:象素点对的比较、颜色直方图和对象分割和跟踪技术。我们在镜头分类中对中远镜头的区分提出了新的方法。以慢动作回放镜头为标志,通过分析镜头间的关联规则生成视频概要。

“动态镜头”、“运动镜头”、“运动摄像”及相关概念辨析

在关于电视画面运动的讨论中,有好几个概念都存在彼此牵连、界定不清的问题。为了廓清思路,更好地指导实践,可从拍摄的角度起用一个新概念——"固定拍摄",以便与传统的"运动摄像"概念形成呼应;从后期剪辑的角度,则可以起用一对新概念——"静态镜头"和"动态镜头",以适应观众对画面的把握方式;同时,对传统的一对概念"固定镜头"和"运动镜头"相应地需要进行更准确的定位和把握。最后,对与"运动摄像"相关的一系列容易让人误解的传统概念、术语也进行了更为细致的辨别。

步枪三发点射机构的运动可靠性研究

针对步枪三发点射机构的运动可靠性问题，通过分析步枪三发点射机构的主要结构及工作过程，提出了某步枪三发点射机构的运动可靠性要求。基于仿真环境制定了可靠性准则，采用蒙特卡罗法进行了随机问题的模拟，计算得到三发点射机构的运动可靠度为：0．9873。通过参数影响分析，得到卡笋簧刚度、预紧力的不同取值对运动可靠性和接触载荷的影响，分析了发生动作失效和载荷过大的主要原因，为三发点射机构的实际应用提供了参考依据，其中棘爪簧刚度的有效取值范围为4～20N·mm／（°）。

基于运动信息的镜头切变检测算法

镜头检测算法的研究是视频分析与检索中较为活跃的研究领域之一。该文提出了一种基于运动信息的镜头切变检测算法。该算法采用四叉树算法分析视频序列的运动信息，进而提取基于运动信息的特征矢量，由提取的特征矢量可以检测出视频序列中的镜头切变点。实验表明该算法是有效的，可行的，并且具有非常强的抗干扰能力。

机械进丸抛丸器中弹丸进入分丸轮窗口后的运动过程分析

本文分析了机械进丸抛丸器中弹丸进入分丸轮窗口以后的运动过程。推导出了无定向套时进入到分丸轮窗口中的弹丸飞出窗口时的速度,在此基础上推导出了抛丸器正常工作过程中分丸轮窗口中形成的弹丸堆中的弹丸飞出分丸轮窗口时的速度。还进一步分析了分丸轮各窗口中的弹丸能够飞出定向套窗口的临界状态。这为进一步提高分丸轮、定向套等抛丸器易损件的寿命提供了重要的理论依据。

基于多种视频特征的镜头边界检测算法

提出一种基于多种视频特征的自适应镜头边界检测算法。利用滑动窗口将当前帧与其前后相邻多帧的视频特征进行比较,形成2组相似向量,利用Fisher判别式与运动矢量形成的自适应阈值实现突变检测。提取帧的亮度方差作为特征,通过有限状态机实现渐变检测。对大量TRECVID视频进行实验,结果表明该算法对突变和渐变都具有良好的检测性能,对运动及闪光具有较好的鲁棒性。

基于运动补偿和自适应双阈值的镜头分割

镜头分割是视频检索的结构化基础。提出一种高效的镜头分割算法,首先针对视频中的图像帧序列间存在一定的运动,对视频中的图像帧采用运动矢量场自适应搜索技术进行分块运动矢量估计,然后进行运动补偿,接着在此基础上计算两帧间的像素值不变点数,并基于滑动窗口获取局部自适应的双阈值,最后基于自适应双阈值间的比较检测切变和渐变。实验结果证实,该算法不仅能够有效地检测出镜头的切变和渐变,而且对运动具有较强的鲁棒性。

基于运动矢量的MPEG视频镜头边界检测

首先提取I帧的DC图进行镜头的粗略检测,然后提取P帧的前向运动补偿矢量,利用扩展矢量中值(EVM)滤波对运动矢量进行滤波预处理,并且进一步提取三个运动特征:运动强度值、运动强度差和运动矢量方向直方图绝对差,最后用模糊逻辑对上述三个特征进行综合,推理得出突变、渐变镜头和非镜头,实现镜头的检测。由于不需要对视频完全解压,直接从MPEG压缩码流中提取信息,所以计算复杂度低,提取速度较快。最后通过实验验证了该方法。

基于累积帧的自适应双阈值镜头边界检测算法

镜头边界检测是基于内容视频检索的重要组成部分。针对渐变的视频序列,提出一种基于累积帧的自适应阈值镜头边界检测方法。考虑用一个累积帧把每一帧之间的差异累积起来,放大渐变的特征变化,利用块匹配算法对运动进行估计和补偿,以减少物体运动对镜头边界检测的影响。通过分析帧亮度和饱和度与阈值的关系,用自适应双阈值提高镜头边界检测的准确性。实验结果表明,该算法可以在较小的计算强度下较好地实现对镜头渐变的检测。

分丸轮窗口飞出弹丸与抛丸叶片接触前后的运动分析

在求解出了分丸轮窗口中弹丸飞出窗口时的速度及角度的基础上,推导出了分丸轮窗口中飞出的弹丸与抛丸叶片相碰撞时的具体位置;并对弹丸与抛丸叶片碰撞后的运动过程进行了分析,在此基础上提出了分丸轮窗口中飞出的弹丸将与抛丸叶片发生多次碰撞后飞出抛丸器。这是一种全新的观点,它为进一步提高抛丸叶片的使用寿命提供了重要的理论依据。

基于RGB-D数据的自适应局部时空特征提取方法

对于一次学习手势识别,噪声和全局经验运动约束严重影响时空特征的精确与充分提取,为此提出了一种融合颜色和深度(RGB-D)信息的自适应局部时空特征提取方法.首先建立连续两灰度帧和两深度帧的金字塔以及相应的光流金字塔作为尺度空间.然后根据灰度和深度光流的水平与垂直方差自适应提取运动感兴趣区域(motion regions of interest,MRo Is).接着仅在MRo Is内检测角点作为兴趣点,当兴趣点的灰度和深度光流同时满足局部运动约束时即为关键点,局部运动约束是在每个MRo I内自适应确定的.最后在改进的梯度运动空间计算SIFT-like描述子.Chalearn数据库上的实验结果表明:提出方法得到了较高的识别准确率,其识别性能优于现已发表的方法.

刚体方位广义坐标“布里恩角”在描述下肢环节定点运动中的应用

目前已有专家学者用欧拉角来描述髋关节的运动 ,然而 ,欧拉角的运用会出现数学计算上的困难 ,且所涉及的转轴与人体基本运动轴不一致。笔者介绍与人体运动轴较为相符 ,又可避免数学计算困难的一种人体下肢环节空间运动简化的方法 ,即用布里恩角描述下肢环节的定点运动。

我国女子铅球运动成绩增长规律的灰色模型及其预测

本文以灰色系统理论为基础,对我国女子铅球运动成绩增长规律进行了分析;并预测了90年代我国女子铅球运动水平的发展前景。

获取视频特征的一种方法

根据目前的技术水平，在建立多层分段模型的基础上，识别出视频流中的镜头，利用光流场图象序列分析技术处理镜头中的代表帧及其邻接帧，获取视频数据流中镜头的运动特征。所提出的方法既能获取镜头的平移运动特征，也能获取镜头的旋转运动特征。