目标战术识别方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例中提供了一种目标战术识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取比赛视频；将所述比赛视频切割为多个具有目标长度的视频片段；将所述多个视频片段输入目标战术模型，得到与所述多个视频片段对应的多个预测分数，所述目标战术模型通过样本片段以及与所述样本片段对应的标注分数训练得到，所述标注分数表示所述样本片段与目标战术片段的重合度；根据所述多个预测分数，从所述多个视频片段中，确定目标战术片段。通过目标战术模型得到视频片段对应的预测分数，并基于所述预测分数从视频片段中确定所述目标战术片段，可以高效的从比赛视频中识别到目标战术。可以高效的从比赛视频中识别到目标战术。可以高效的从比赛视频中识别到目标战术。

【技术实现步骤摘要】
目标战术识别方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及计算机视觉
，具体地，涉及一种目标战术识别方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]体育比赛中的战术分析主要通过对比赛视频的分析进行，其过程分为两步：第一步是识别出比赛视频中的战术片段，将识别出的战术片段剪辑出来；第二步是针对识别出的战术片段进行具体分析。
[0003]目前通常使用人工的方式识别比赛视频中的战术片段，然而人工识别的过程中需要耗费大量的人力，从而导致从视频中识别战术片段的效率不高。

技术实现思路

[0004]本申请实施例中提供了一种目标战术识别方法、装置、电子设备及存储介质，可以有效解决从视频中识别战术片段的效率不高的问题。
[0005]根据本申请实施例的第一个方面，提供了一种目标战术识别方法，该方法包括：获取比赛视频；将所述比赛视频切割为多个具有目标长度的视频片段；将所述多个视频片段输入目标战术模型，得到与所述多个视频片段对应的多个预测分数，所述目标战术模型通过样本片段以及与所述样本片段对应的标注分数训练得到，所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标战术识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取比赛视频；将所述比赛视频切割为多个具有目标长度的视频片段；将所述多个视频片段输入目标战术模型，得到与所述多个视频片段对应的多个预测分数，所述目标战术模型通过样本片段以及与所述样本片段对应的标注分数训练得到，所述标注分数表示所述样本片段与目标战术片段的重合度；根据所述多个预测分数，从所述多个视频片段中，确定目标战术片段。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述比赛视频切割为多个具有目标长度的视频片段之前，还包括：识别所述比赛视频中每帧图像的人体骨骼关键点；根据所述人体骨骼关键点，将所述比赛视频中的每帧图像调整到预设视角。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标战术模型通过以下步骤获得：获取样本集，所述样本集包括多个具有目标长度的样本片段，以及与所述样本片段对应的标注分数；使用所述样本集对神经网络模型进行训练，得到所述目标战术模型，所述神经网络模型包括卷积神经网络和全连接层。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取样本集，包括：获取样本视频中的标注信息，所述标注信息包括目标战术片段，以及与所述目标战术片段对应的目标长度；将所述样本视频切割为多个具有目标长度的样本片段；根据所述标注信息确定每个所述样本片段的标注分数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述样本视频中的标注信息，包括：获取多个工作人员在所述样本视频中，标注的多个目标战术片段以及与每个所述目标战术片段对应的起始帧号和结束帧号；根据所述结束帧号和所述起始帧号，确定每个所述目标战术片段对应的帧长；将所述帧长的最大值确定为所述目标长度，并将所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵勇，夏鹏飞，
申请(专利权)人：北京格灵深瞳信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：