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申请/专利权人：黑龙江大学

摘要：本发明公开了一种球员运动状态追踪犯规监测显示系统，涉及球场犯规监测技术领域，本发明通过扫描球员立体图像并转换生成人体模型，通过两队球员的人体模型构建生成人体模型集合A和人体模型集合B，通过先构建人体模型，以降低后期实时形成运动姿态模型的运算量，减低运算成本，再实时采集球员运球过程中的运动图像并生成对应的运动姿态模型以进行综合分析判断球员违规及其违规的程度，并进行相应的处理，同时对人工判断违规且未收录的犯规模型模组进行大量储存并筛选量化凝合以生成标准犯规模型模组，并将其发送到预设犯规模型模组的集合内储存，从而实现犯规模组的动态更新，使球场犯规监测技术智能性大大增加。

主权项：1.一种球员运动状态追踪犯规监测显示系统，其特征在于，包括信息预采集单元、预处理模型单元、球场显示单元、信息采集单元和动作判定单元；信息预采集单元扫描球员立体图像并将其发送至预处理模型单元，预处理模型单元接收到球员立体图像后经模型化分析构建生成人体模型集合A和人体模型集合B，并发送到数据库进行存储；信息采集单元实时采集球员运球过程中的运动图像并发送至动作判定单元；动作判定单元接收球员运球过程中的运动图像，并获取数据库存储的人体模型集合A和人体模型集合B，且将球员运球过程中的运动图像分别对应人体模型集合A和人体模型集合B中的人体模型进行整合化构建得到实时运动姿态模型，将两组集合内对应的实时运动姿态模型分别比较任意组合并与预设犯规模型模组进行匹配分析得到犯规量化值，将犯规量化值与预设犯规量化值区段进行匹配，生成违规程度信号并做出相应处理；人体模型集合A和人体模型集合B的人体模型具体模型化分析构建过程如下：通过数字化摄影获取球员的人体全身图像扫描数据以生成球员立体图像，再对球员立体图像进行分割得到球员人体分割数据，再对球员人体分割数据进行三维重建得到表面像素化人体模型，将表面像素化人体模型转换为曲面人体模型；根据球员的基本特征参数从特征数据库中获得目标特征参数；根据目标特征参数并通过人体变形算法对标准人体模型进行等比变形以生成与对应球员匹配的人体模型；实时运动姿态模型整合化构建的生成过程具体如下：对球员运球过程中的运动图像进行关键点标记，将与之对应球员的人体模型进行相同关键点标记，获取球员运球过程中的运动图像关键点的移动轨迹，通过移动轨迹改变与之对应球员的人体模型的关键点以生成实时运动姿态模型；犯规量化值匹配分析得到过程具体如下：任意提取预设距离内的球员，将球员对应的人体模型分别与人体模型集合A和人体模型集合B进行匹配：当至少两个球员的人体模型分别处于人体模型集合A和人体模型集合B中时，则获取此刻球员的实时运动姿态模型，将至少两个球员的实时运动姿态模型与标准违规模组集合进行比较并生成犯规量化值；反之，则无需处理；至少两个球员的实时运动姿态模型与标准违规模组集合进行比较的过程如下：通过获取至少两个球员的实时运动姿态模型与标准违规模组集合内的标准违规模组的全部关键点，再获取全部关键点对应的违规数据；其中违规数据为两个模组之间关键点的空间叠合度，通过多个空间叠合度计算生成犯规量化值；犯规量化值的计算过程为：将多个关键点的空间叠合度分别标记为，则犯规量化值可通过如下公式计算： ，为关键点的数量。

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