【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水上运动检测，特别是涉及一种水上运动员实时检测跟踪方法、设备及介质。
技术介绍
1、随着水上运动的普及发展，传统视频监控技术在目标识别与跟踪任务中面临显著挑战。受水面波动、光照变化及风向风速等环境干扰因素影响，运动员的形态特征提取、运动轨迹跟踪等环节常出现精度下降问题。当前主流解决方案多采用无人机拍摄与随身智能定位设备协同的方式，但随身佩戴设备的不便利性易对运动员的运动表现产生干扰，难以满足竞技场景对无接触监测的需求。尽管近年来基于深度学习的目标跟踪算法在复杂场景多目标处理中取得突破性进展，但在水上运动场景中仍存在三方面关键问题：
2、1) 目标识别精度不足：现有目标检测方法在风浪、水波扰动及无人机端计算能力受限的双重影响下，易导致水上运动员形态检测延迟或特征提取不充分，亟需算法实现多形态数据的高效特征融合与低计算复杂度推理；
3、2) 轨迹跟踪实时性与准确性矛盾：针对目标冲撞（如游泳运动员划臂干扰）、目标消失（如落水场景）及复杂运动轨迹（弯道游进、加速变向等），现有跟踪技术（如deepsort）难...
【技术保护点】
1.一种水上运动员实时检测跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的水上运动员实时检测跟踪方法，其特征在于，所述CIDA模块包括依次连接的第一卷积模块、级联的N个IDA块结构、拼接模块和第二卷积模块；所述第一卷积模块的输出还与第三卷积模块的输入相连，所述第三卷积模块的输出还作为所述拼接模块的输入；所述级联的N个IDA块结构之间采用残差连接。
3.根据权利要求2所述的水上运动员实时检测跟踪方法，其特征在于，所述IDA块结构包括：
4.根据权利要求1所述的水上运动员实时检测跟踪方法，其特征在于，所述采用水域背景剥离算...
【技术特征摘要】
1.一种水上运动员实时检测跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的水上运动员实时检测跟踪方法，其特征在于，所述cida模块包括依次连接的第一卷积模块、级联的n个ida块结构、拼接模块和第二卷积模块；所述第一卷积模块的输出还与第三卷积模块的输入相连，所述第三卷积模块的输出还作为所述拼接模块的输入；所述级联的n个ida块结构之间采用残差连接。
3.根据权利要求2所述的水上运动员实时检测跟踪方法，其特征在于，所述ida块结构包括：
4.根据权利要求1所述的水上运动员实时检测跟踪方法，其特征在于，所述采用水域背景剥离算法对所述图像帧序列进行预处理，具体包括：
5.根据权利要求4所述的水上运动员实时检测跟踪方法，其特征在于，所述对所述图像帧序列进行运动补偿，具体包括：
6.根据权利要求4所述的水上运动员实时检测跟踪方法，其特征在于，所述采用自适应阈值的变帧差分法对运动补偿后的图像帧序列进行背景剥离，具体包括：
7.根据权利要求1所述的水上运动员实时检测跟踪方法，其特征在于，所述目标检测模型的损失函数表示为：，其中，为...
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