排球视频中结合似然度与粒子滤波的运动员跟踪方法

为了解决排球视频中运动员重叠事件影响目标跟踪精度的问题,提出一种基于改进型粒子滤波的跟踪方法.首先,为每个跟踪目标标记一个不同颜色的标签,以此来检测重叠事件的发生,同时利用粒子滤波来跟踪目标.然后,当重叠事件发生时,根据目标的颜色似然度和距离似然度计算综合似然度,以此来避免粒子聚集到一个目标上.最后,根据位置预测模型来预测目标位置,实现目标的实时跟踪.实验结果表明,提出的方法能够对重叠事件具有鲁棒性,跟踪准确率达到了80%.

排球视频中的运动目标跟踪及检测算法研究

为了提升排球视频中的对于目标的追踪能力的准确性,本文利用Mean shift算法,提出了一种高效率并且又稳定的运动目标跟踪检测算法。算法根据排球在x、y轴上的坐标位置和排球在在x、y上的速度,进行观测向量的设置,并求解观测值。实验过程中采用五台摄像机对排球运动场进行全方位的目标跟踪,最终求解得到排球在三维空间的运动轨迹。实践证明,本文算法图像处理信噪比高,时间复杂度低。