【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种固定视角篮球赛事视频中投篮人检测方法、系统及介质。
技术介绍
1、篮球比赛的实时分析和智能评估已经成为现代体育技术研究的一个重要方向。视频监控技术在体育赛事中的广泛应用，使得通过视频分析技术来自动检测和识别球员动作成为可能。尤其是对于投篮动作的检测，不仅可以为教练和球员提供有价值的技术反馈，还可以提升观众的观赛体验和媒体转播的专业性。
2、传统的篮球投篮检测方法主要采用基于特征的检测算法，虽然在一定程度上能够满足需求，但往往存在以下问题：
3、1、特征检测算法的局限性，基于传统特征的检测算法(如边缘检测、运动轨迹分析等)容易受到视频分辨率、光照条件、背景干扰等因素的影响，检测精度和鲁棒性较差；2、动态场景复杂性，篮球比赛场景中，球员的快速移动和复杂的动作变化使得检测算法需要具备较强的动态适应能力。
4、近年来，随着深度学习技术的发展，卷积神经网络(cnn)在图像和视频分析领域表现出色。尤其是基于深度学习的目标检测算法，如yolo(you only look once...
【技术保护点】
1.一种固定视角篮球赛事视频中投篮人检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的固定视角篮球赛事视频中投篮人检测方法，其特征在于，所述通过局部光流法从篮球比赛视频中截取投篮片段的过程包括：
3.根据权利要求1所述的固定视角篮球赛事视频中投篮人检测方法，其特征在于，所述目标检测器通过如下方法训练得到：
4.根据权利要求3所述的固定视角篮球赛事视频中投篮人检测方法，其特征在于，所述训练样本数据集通过如下方法得到：
5.根据权利要求1所述的固定视角篮球赛事视频中投篮人检测方法，其特征在于，所述通过跳帧去除冗余...
【技术特征摘要】
1.一种固定视角篮球赛事视频中投篮人检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的固定视角篮球赛事视频中投篮人检测方法，其特征在于，所述通过局部光流法从篮球比赛视频中截取投篮片段的过程包括：
3.根据权利要求1所述的固定视角篮球赛事视频中投篮人检测方法，其特征在于，所述目标检测器通过如下方法训练得到：
4.根据权利要求3所述的固定视角篮球赛事视频中投篮人检测方法，其特征在于，所述训练样本数据集通过如下方法得到：
5.根据权利要求1所述的固定视角篮球赛事视频中投篮人检测方法，其特征在于，所述通过跳帧去除冗余视频帧加速目标检测器推理包括：
6.根据权利要求1所述的固定视角篮球赛事视频中投篮人检测方法，其特征在于，所述基于目标检测器推理结果结合局部运动特征定位投篮时刻，具体包括...
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