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          [發明專利]一種羽毛球發球時擊球點的高度檢測系統及其方法有效

          專利信息
          申請號: 201910872553.9 申請日: 2019-09-16
          公開(公告)號: CN110717931B 公開(公告)日: 2022-06-28
          發明(設計)人: 宋春雷;王瑞榮;張玉瑋;霍智鈺;劉天琦 申請(專利權)人: 北京理工大學
          主分類號: G06T7/246 分類號: G06T7/246;G06T7/73;G06T7/66;A63B71/06;A63B69/00
          代理公司: 北京太兆天元知識產權代理有限責任公司 11108 代理人: 王宇
          地址: 100081 *** 國省代碼: 北京;11
          權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
          摘要: 發明公開了一種羽毛球發球時擊球點的高度檢測系統及其方法,高度檢測系統逐幀處理所述圖像數據之中的彩色圖像數據,識別每一幀圖像之中羽毛球的位置,將所有的幀圖像進行疊加,獲得羽毛球的運動軌跡,根據羽毛球的運動軌跡判斷所述羽毛球發球時擊球點,將所述彩色圖像傳感器的彩色圖像和所述深度傳感器的深度圖像進行坐標映射,記錄所述羽毛球發球時擊球點的深度值。本發明提供的數據處理過程較快,檢測結果具有時效性,保證了比賽的正常進行。本發明能夠精確地檢測羽毛球發球時擊球點的高度,為裁判判定發球是否失誤提供客觀依據。本發明大大減少了計算量,簡化了運算過程,從而提高運算速度。
          搜索關鍵詞: 一種 羽毛球 發球 擊球 高度 檢測 系統 及其 方法
          【主權項】:
          1.一種基于圖像處理的羽毛球發球時擊球點的高度檢測系統,其特征在于,包括:視頻數據采集模塊、數據處理模塊、數據顯示模塊,所述視頻數據采集模塊包括彩色圖像傳感器、深度傳感器和適配器,所述彩色圖像傳感器和所述深度傳感器集成在攝像頭之中,所述攝像頭與所述適配器連接,所述適配器與所述數據處理模塊連接;/n所述視頻數據采集模塊用于拍攝羽毛球比賽視頻,采集所述羽毛球比賽視頻的同時將所述羽毛球比賽視頻傳送給數據處理模塊,判斷彩色圖像傳感器和深度傳感器是否正確開啟,若所述彩色圖像傳感器和所述深度傳感器正確開啟,獲取所述羽毛球比賽視頻的圖像數據,否則返回至所述判斷彩色圖像傳感器和深度傳感器是否正確開啟的步驟;/n所述數據處理模塊用于讀取所述羽毛球比賽視頻的圖像數據,逐幀處理所述圖像數據之中的彩色圖像數據,識別每一幀圖像之中羽毛球的位置,將所有的幀圖像進行疊加,獲得羽毛球的運動軌跡,根據羽毛球的運動軌跡判斷所述羽毛球發球時擊球點,將所述彩色圖像傳感器的彩色圖像和所述深度傳感器的深度圖像進行坐標映射,記錄所述羽毛球發球時擊球點的深度值,搜索所述深度傳感器的深度圖像之中與所述羽毛球發球時擊球點具有相同深度的地面坐標點,根據計算眾數方法獲得地面高度值,計算所述羽毛球發球時擊球點在所述深度圖像之中離地的豎直距離,根據三角形相似定理,結合所述深度傳感器的圖像幀的高度像素值、深度值和所述深度傳感器的垂直視角,計算所述羽毛球發球時擊球點的離地高度,將所述羽毛球發球時擊球點的高度傳送給數據顯示模塊;/n所述數據顯示模塊用于輸出所述羽毛球發球時擊球點的高度,將所述羽毛球發球時擊球點的高度與規定高度進行比較,判斷發球是否犯規。/n
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          • 王正寧;趙德明;何慶東;藍先迪;曾浩;劉怡君;曾怡 - 電子科技大學
          • 2019-11-01 - 2022-07-01 - G06T7/246
          • 本發明公開了一種基于時空約束的長時目標跟蹤方法,其特征在于,包括如下步驟:S100根據圖像分割網絡,提取拍攝圖像的道路區域信息;S200根據道路區域信息與模板幀,通過目標跟蹤網絡,得到目標位置信息;S300根據目標的歷史位置信息計算目標的運動速度矢量;S400道路區域信息和運動速度矢量作為時空約束條件,根據時空約束對目標進行跟蹤,得到約束后的目標位置信息。避免了誤檢測情況的發生,更加精確,具有更快的檢測速度,提升了系統的魯棒性,實現了長時跟蹤的目的。
          • 多攝像機的協同目標搜索方法-202010428867.2
          • 高承醒;史治國;吳均峰;謝家陽;李星翰;顏成鋼 - 浙江大學
          • 2020-05-19 - 2022-07-01 - G06T7/246
          • 本發明公開了一種多攝像機的協同目標搜索方法。該方法包括:1.利用標定板以及云臺相機回傳角度離線訓練云臺相機的運動模型;2.各相機的初始參數標定包括相機內參以及各相機之間的相對位姿;3.各相機實時檢測疑似目標,在發現目標后將信息傳至其他相機,隨后基于云臺相機的運動模型,依據對目標的先驗信息設計一迭代的基于關鍵點的目標搜索算法控制其他相機在空間中快速搜索目標。
          • 一種視頻SAR車輛目標檢測方法-202010653444.0
          • 黃理杰;錢江 - 電子科技大學
          • 2020-07-08 - 2022-07-01 - G06T7/246
          • 本發明公開一種視頻SAR車輛目標檢測方法,首先構建具有3D卷積層的卷積神經網絡;對3D卷積層的卷積神經網絡進行訓練神經網絡;然后用訓練好的神經網絡檢測視頻SAR中的車輛目標;最后根據置信度和預測框的重疊度選取最終的檢測目標。本發明提供的方法采用具有3D卷積層的卷積神經網絡,使用連續多幀圖像組成的張量作為輸入,充分利用SAR視頻不同幀的時間相關性。與FCN相比,本方法提供的神經網絡直接回歸預測得到目標幾何中心的坐標和目標框的大小,而不需要根據目標與背景的二分類圖像計算幾何中心。本方法過程簡單,耗時更少,利于實時監測。同時既可以檢測視頻SAR中的動目標,也可以檢測靜止的車輛目標。
          • 一種聯合卡爾曼濾波的自適應時間正則化無人機目標跟蹤方法-202210363100.5
          • 祁歡;袁姮 - 遼寧工程技術大學
          • 2022-04-07 - 2022-06-28 - G06T7/246
          • 本發明公開了一種聯合卡爾曼濾波的自適應時間正則化無人機目標跟蹤方法,包括利用平均峰值相關能量計算當前幀中目標位置的響應分數,比較當前幀響應分數與初始幀的響應分數生成一個置信分數,判斷目標位置的可靠性;根據得到的置信分數實現時間正則化參數的自適應調整,提高算法的適應性;對不可靠的目標位置通過卡爾曼濾波的預測位置進行修正,減少因相對運動較大、運動模糊干擾造成目標丟失的情況,提高目標定位的精度。本發明的聯合卡爾曼濾波的自適應時間正則化無人機目標跟蹤方法通過自適應時間正則化機制和卡爾曼濾波能夠有效提高算法的定位精確度,且較低的計算復雜度能保持對無人機目標的實時跟蹤。
          • 一種障礙物測距方法、移動機器人、設備及介質-202210313934.5
          • 蔡冬 - 杭州螢石軟件有限公司
          • 2022-03-28 - 2022-06-28 - G06T7/246
          • 本申請實施例提供了一種障礙物測距方法、移動機器人、設備及介質,涉及計算機技術領域,包括:獲得部署于移動機器人上的單目相機采集的待測圖像;檢測待測圖像中包含的障礙物,確定用于表征障礙物在待測圖像中位置的目標像素點;利用目標像素點在待測圖像中的像素坐標、預設的坐標轉換關系,獲得目標像素點對應的空間坐標,坐標轉換關系為:單目相機所采集的圖像中的坐標與預設的空間坐標系中的坐標之間的轉換關系;基于所獲得的空間坐標,確定障礙物相對移動機器人的距離。應用本申請實施例提供的方案,可以提高獲得障礙物與移動機器人之間的距離的效率。
          • 一種星上恒星目標跟蹤方法-202210025938.3
          • 張帆;王曉東;劉文光 - 中國科學院長春光學精密機械與物理研究所
          • 2022-01-11 - 2022-06-28 - G06T7/246
          • 本發明涉及一種星上恒星目標跟蹤方法,包括:通過星上平臺的平臺姿態參數計算得到J2000坐標系和平臺坐標系的坐標系變換矩陣;計算得到從平臺坐標系到載荷坐標系的坐標系變換矩陣;計算得到從載荷坐標系到鏡頭坐標系的坐標系變換矩陣;計算得到恒星引導跟蹤時的轉臺角度;根據計算得到的恒星引導跟蹤時的轉臺角度,對恒星進行穩像跟蹤。本發明能夠使得恒星保持在望遠鏡視場范圍內,實現恒星穩像的目的。
          • 一種基于物體3D位姿視覺跟蹤的增強現實方法及裝置-202210073191.9
          • 李特;王彬;顧建軍;曹昕;李佳宸;秦學英 - 之江實驗室
          • 2022-01-21 - 2022-06-28 - G06T7/246
          • 本發明公開了一種基于物體3D位姿視覺跟蹤的增強現實方法及裝置,該方法包括:獲取第一相機視角下的第一能量函數和第二相機視角下的第二能量函數,并計算目標物體當前幀和上一幀在物體中心坐標系下的位姿變換增量;根據位姿變換增量,更新目標物體在第一相機視角下的位姿,得到第一位姿;將位姿變換增量發送至第二處理單元,以使得第二處理單元根據位姿變換增量,更新目標物體在第二相機視角下的位姿,得到第二位姿;將第一位姿發送至顯示設備,以使得顯示設備獲取自身在世界坐標系下的第三位姿并根據第一位姿、第三位姿和第四位姿計算目標物體當前幀在顯示設備坐標系下的第五位姿,其中第四位姿為第一相機在世界坐標系下的位姿。
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