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申请/专利权人：季华实验室
摘要：本发明公开了基于神经网络的排球比赛智能判罚方法、设备及存储介质，所述方法包括从实时视频流中获取采样图像，提取目标检测区域图像；基于霍夫梯度法计算目标检测区域图像的非零点梯度，形成圆形数据集并计算得到目标球体预测结果；将所述检测数据集归一化处理后得到目标球体的坐标；基于多层卷积神经网络结构，对目标检测区域图像进行特征提取，生成目标人体特征图，结合目标球体的坐标，计算并输出人物交互检测序列。从实时视频流中获取采样图像，进而在目标检测算法中得到结果，较小的球体目标检测具备更好的泛化能力，自适应采样的方法提升了检测的实时性，基于多层降级神经网络结构，提高了目标人体特征图以及目标球体预测结果的准确率。
主权项：1.一种基于神经网络的排球比赛智能判罚方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、从实时视频流中获取采样图像，对所述采样图像进行边缘检测，提取目标检测区域图像；S2、基于霍夫梯度法计算所述目标检测区域图像的非零点梯度，获取目标检测区域中的所有圆形的圆心及其半径，形成圆形数据集；S3、将所述圆形数据集输入至目标检测算法的ROI区域，计算得到目标球体预测结果；S4、依据所述目标球体预测结果，生成检测数据集，将所述检测数据集归一化处理后得到目标球体的坐标；S5、基于多层卷积神经网络结构，对目标检测区域图像进行特征提取，生成目标人体特征图；S6、根据所述目标人体特征图和所述目标球体的坐标，计算并输出人物交互检测序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 季华实验室 基于神经网络的排球比赛智能判罚方法、设备及存储介质
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