【摘 要】
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在复杂背景下,进行视觉侦测飞行物体,预测飞行物体的运动轨迹及其落点的研究,具有良好的理论意义和应用价值。本文以大小适中且形状为椭圆的5号英式橄榄球为研究对象,在复杂背景下,侦测飞行的橄榄球,定位质心坐标并预测落点,主要工作内容包括:1.将背景建模与RGB-D卷积神经网络结合,实现了飞行橄榄球侦测算法。该算法首先应用MOG2背景对彩色图像进行建模,分割出运动的前景图像。再应用卷积神经网络识别前景的彩
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在复杂背景下,进行视觉侦测飞行物体,预测飞行物体的运动轨迹及其落点的研究,具有良好的理论意义和应用价值。本文以大小适中且形状为椭圆的5号英式橄榄球为研究对象,在复杂背景下,侦测飞行的橄榄球,定位质心坐标并预测落点,主要工作内容包括:1.将背景建模与RGB-D卷积神经网络结合,实现了飞行橄榄球侦测算法。该算法首先应用MOG2背景对彩色图像进行建模,分割出运动的前景图像。再应用卷积神经网络识别前景的彩色图及相应的深度图。实验结果表明:该算法能有效地降低地面投影和背景变化导致的误检率和漏检率,准确率为98.68%,平均运行时间15.5毫秒,满足本文目标侦测要求。2.运用张正友标定法获得Azure Kinect深度相机内参,通过深度相机获取飞行橄榄球的深度信息,建立了橄榄球质心深度几何映射模型。应用目标区域深度估计算法,求取橄榄球的质心坐标。实验结果表明:该算法的定位准确率为99.78%,平均运行时间0.409毫秒,满足本文目标定位要求。3.根据飞行橄榄球动力学模型推导飞行轨迹参数方程,使用双平方法拟合轨迹曲线,预测了橄榄球的落点坐标。实验结果表明:该算法在0.5～5.5米飞行距离内,落点预测偏差半径101毫米,平均运行时间0.985毫秒,满足本文落点预测要求。实验结果表明:本文对橄榄球运动目标的识别率达98.68%、落点预测偏差半径101毫米,整体运行时间约16.9毫秒。
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