足球比赛视频中球员运动轨迹提取算法的研究



足球比赛视频中球员运动轨迹提取算法的研究

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足球比赛视频中球员运动轨迹提取算法的研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6页
第一章绪论	第9-13页
1.1 研究背景	第9页
1.2 国内外研究现状	第9-11页
1.2.1 球员检测方法研究现状	第9-10页
1.2.2 球员跟踪方法研究现状	第10-11页
1.3 存在的问题	第11-12页
1.4 论文研究内容及意义	第12页
1.5 论文组织结构	第12-13页
第二章理论基础与相关技术	第13-19页
2.1 卡尔曼滤波器	第13-14页
2.2 匈牙利算法	第14页
2.3 深度学习	第14-17页
2.3.1 神经网络基础	第15-16页
2.3.2 卷积神经网络	第16-17页
2.4 孪生网络	第17-18页
2.5 本章小结	第18-19页
第三章球场运动目标检测方法的研究	第19-30页
3.1 概述	第19页
3.2 Faster R-CNN 模型	第19-21页
3.3 Faster R-CNN 模型的改进	第21-23页
3.3.1 多尺度特征提取	第21-22页
3.3.2 Anchor生成规则改进	第22-23页
3.4 Faster R-CNN模型的训练	第23-24页
3.4.1 训练数据准备	第23-24页
3.4.2 预训练模型	第24页
3.4.3 模型训练	第24页
3.5 实验结果与分析	第24-29页
3.5.1 数据集与评价标准	第24-25页
3.5.2 定性分析	第25-28页
3.5.3 定量分析	第28-29页
3.6 本章小结	第29-30页
第四章球员运动轨迹提取方法的研究	第30-38页
4.1 概述	第30页
4.2 基于卡尔曼滤波的运动预测	第30-31页
4.3 基于卷积神经网络的检测特征提取	第31-32页
4.4 基于孪生网络的表观特征提取	第32-34页
4.4.1 孪生网络的训练	第32-33页
4.4.2 表观特征提取结果	第33-34页
4.5 基于相似度矩阵的数据关联	第34-35页
4.5.1 相似度矩阵的构建	第34页
4.5.2 数据关联算法	第34-35页
4.6 遮挡目标之间的分离算法	第35-37页
4.7 本章小结	第37-38页
第五章轨迹提取算法性能对比与分析	第38-48页
5.1 数据集与评价标准	第38-39页
5.1.1 数据集	第38页
5.1.2 评价标准	第38-39页
5.1.3 参数设置	第39页
5.2 不同场景下的性能对比与分析	第39-47页
5.2.1 普通场景	第39-41页
5.2.2 同队球员遮挡场景	第41-42页
5.2.3 异队球员遮挡场景	第42-43页
5.2.4 复杂场景	第43-45页
5.2.5 综合对比与分析	第45-46页
5.2.6 多目标跟踪结果与分析	第46-47页
5.3 本章小结	第47-48页
第六章总结与展望	第48-50页
6.1 工作总结	第48页
6.2 存在问题	第48-49页
6.3 展望未来	第49-50页
致谢	第50-51页
参考文献	第51-55页

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