基于双目视觉和深度学习的出水高度检测系统及其方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于双目视觉和深度学习的出水高度检测系统及其方法，视频采集模块用于采集游泳运动员的比赛视频，视频处理模块用于去除比赛视频中的残影，目标识别和跟踪模块用于进行目标识别和目标跟踪，选择目标的中心点运动轨迹作为目标运动轨迹，三维坐标恢复模块用于计算每个轨迹点对应的深度值，根据深度值形成游泳运动员的三维轨迹，轨迹判断模块用于对所有采集的轨迹进行拟合，当轨迹为抛物线时认定为出水运动员轨迹，高度计算模块用于计算抛物线的最高点与最低点的距离作为游泳运动员的出水高度。本发明专利技术提供的出水高度检测系统，能够检测游泳运动员抛出水面的精确高度，为裁判评定动作标准提供客观依据。

【技术实现步骤摘要】
基于双目视觉和深度学习的出水高度检测系统及其方法
本专利技术涉及高度检测
，尤其涉及一种基于双目视觉和深度学习的出水高度检测系统及其方法。
技术介绍
花样游泳运动是一种融入舞蹈和音乐的水上竞技项目，运动员需要完成许多组托举、旋转、弯曲等动作，其中运动员跳出水面的高度是一项很重要的评分标准。目前跳出水面的高度目前只能由裁判目测，具有较大的主观性，这种方法存在以下缺陷：(1)高度测量不准，容易产生争议，影响比赛的正常进行；(2)运动员出水是瞬时动作，给裁判增加了识别负担。
技术实现思路
为解决现有技术存在的局限和缺陷，本专利技术提供一种基于双目视觉和深度学习的出水高度检测系统，包括视频采集模块、视频处理模块、目标识别和跟踪模块、三维坐标恢复模块、轨迹判断模块、高度计算模块；所述视频采集模块用于采集所述游泳运动员的比赛视频，将采集到的比赛视频传递给所述视频处理模块；所述视频处理模块用于根据视频去模糊算法处理具有高速运动物体的视频，以消除所述比赛视频中的模糊残影，将处理后的比赛视频传递给所述目标识别和跟踪模块；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于双目视觉和深度学习的出水高度检测系统，其特征在于，包括视频采集模块、视频处理模块、目标识别和跟踪模块、三维坐标恢复模块、轨迹判断模块、高度计算模块；/n所述视频采集模块用于采集所述游泳运动员的比赛视频，将采集到的比赛视频传递给所述视频处理模块；/n所述视频处理模块用于根据视频去模糊算法处理具有高速运动物体的视频，以消除所述比赛视频中的模糊残影，将处理后的比赛视频传递给所述目标识别和跟踪模块；/n所述目标识别和跟踪模块用于识别抛出水面的游泳运动员，并进行目标跟踪，使用矩形框框出目标，获得所述目标的中心点，同时提取所述目标的中心点列表发送给所述三维坐标恢复模块；/n所述三维坐标恢复模块...

【技术特征摘要】
1.一种基于双目视觉和深度学习的出水高度检测系统，其特征在于，包括视频采集模块、视频处理模块、目标识别和跟踪模块、三维坐标恢复模块、轨迹判断模块、高度计算模块；
所述视频采集模块用于采集所述游泳运动员的比赛视频，将采集到的比赛视频传递给所述视频处理模块；
所述视频处理模块用于根据视频去模糊算法处理具有高速运动物体的视频，以消除所述比赛视频中的模糊残影，将处理后的比赛视频传递给所述目标识别和跟踪模块；
所述目标识别和跟踪模块用于识别抛出水面的游泳运动员，并进行目标跟踪，使用矩形框框出目标，获得所述目标的中心点，同时提取所述目标的中心点列表发送给所述三维坐标恢复模块；
所述三维坐标恢复模块用于根据左右目照片计算出视差图，再根据相机焦距和基线计算出深度图，根据所述视差图和所述深度图恢复出轨迹点相对于相机参考坐标系的三维坐标，形成三维轨迹列表发送给所述轨迹判断模块；
所述轨迹判断模块用于对获得的轨迹进行拟合，当判断轨迹为抛物线时认定对应目标做出水动作，将做出水运动的目标轨迹发送给所述高度计算模块；
所述高度计算模块用于根据获得的抛物线计算出所述抛物线的最高点与最低点之间的垂直距离，所述垂直距离为游泳运动员的出水高度。


2.根据权利要求1所述的基于双目视觉和深度学习的出水高度检测系统，其特征在于，所述视频采集模块包括ZED双目摄像机，所述ZED双目摄像机通过支架放置于地面，以防止抖动；
所述ZED双目摄像机设置在所述游泳运动员侧面的泳池边缘，以保证所述ZED双目摄像机拍摄到所述游泳运动员表演的全部过程。


3.一种基于双目视觉和深度学习的出水高度检测方法，其特征在于，所述检测方法使用权利要求1或者权利要求2所述的检测系统，所述检测方法包括：
步骤S1：所述视频采集模块采集所述游泳运动员的比赛视频，将采集到的比赛视频传递给所述视频处理模块；
步骤S2：所述视频处理模块根据视频去模糊算法处理具有高速运动物体的视频，以消除所述比赛视频中的模糊残影，将处理后的比赛视频传递给所述目标识别和跟踪模块；
步骤S3：所述目标识别和跟踪模块识别抛出水面的游泳运动员，并进行目标跟踪，使用矩形框框出目标，获得所述目标的中心点，同时提取所述目标的中心点列表发送给所述三维坐标恢复模块；
步骤S4：所述三维坐标恢复模块根据左右目照片计算出视差图，再根据相机焦距和基线计算出深度图，根据所述视差图和所述深度图恢复出轨迹点相对于相机参考坐标系的三维坐标，形成三维轨迹列表发送给所述轨迹判断模块；
步骤S5：所述轨迹判断模块对获得的轨迹进行拟合，当判断轨迹为抛物线时认定对应目标做出水动作，将做出水运动的目标轨迹发送给所述高度计算模块；
步骤S6：所述高度计算模块根据获得的抛物线计算出所述抛物线的最高点与最低点之间的垂直距离，所述垂直距离为游泳运动员的出水高度。


4.根据权利要求3所述的基于双目视觉和深度学习的出水高度检测方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
步骤S11：所述检测系统启动和初始化，判断所述ZED双目摄像机是否正确开启；
步骤S12：若所述ZED双目摄像机是正确开启，启动返回视频图像数据，若所述ZED双目摄像机不是正确开启，返回所述步骤S11；
步骤S13：读取视频图像数...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋春雷，任旭倩，丁子豪，李曼，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11