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申请/专利权人：山东体育学院

摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于视频数据的排球运动轨迹提取方法。所述方法包括以下步骤：通过摄像机阵列获取多视角视频数据；根据多视角视频数据进行视角图像权重分析并进行动态视角选择，得到视角图像配准数据以及视角子集数据；根据视角图像配准数据以及视角子集数据进行全景图像融合，得到全景视频数据；根据全景视频数据进行前后景自适应阈值提取，得到自适应阈值图数据。本发明通过多视角融合、自适应分割、多目标联合分析、轨迹优化的创新策略，能够解决在复杂场景下对排球运动轨迹的跟踪困难问题以及多视角导致的轨迹提取差异问题，从而提到了排球运动轨迹提取的准确性与稳定性。

主权项：1.一种基于视频数据的排球运动轨迹提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：通过摄像机阵列获取多视角视频数据；根据多视角视频数据进行视角图像权重分析并进行动态视角选择，得到视角图像配准数据以及视角子集数据；根据视角图像配准数据以及视角子集数据进行全景图像融合，得到全景视频数据；步骤S2：根据全景视频数据进行前后景自适应阈值提取，得到自适应阈值图数据；根据自适应阈值图数据进行多视角掩膜处理，得到背景掩模数据；步骤S3：根据背景掩模数据以及全景视频数据进行前景特征分析，得到前景特征增强表示数据；对前景特征增强表示数据进行多目标框联合学习，得到联合多任务学习数据；对联合多任务学习数据进行高置信度目标框检测，得到高置信度目标框数据；步骤S4：利用高置信度目标框数据进行全面表征目标语义分析，得到全面表征目标语义数据；根据全面表征目标语义数据按照不同的时间尺度进行分层语义轨迹匹配，得到跨视角轨迹匹配数据；对跨视角轨迹匹配数据进行分层语义轨迹过滤，得到语义轨迹片段数据；步骤S5：根据语义轨迹片段数据进行排球运动轨迹平滑处理，得到平滑轨迹片段数据；根据平滑轨迹片段数据进行全局排球运动轨迹优化，得到全局一致性轨迹数据；对全局一致性轨迹数据进行自适应轨迹迭代优化，得到排球全局最优运动轨迹数据；步骤S6：根据排球全局最优运动轨迹数据进行运动轨迹三维重建，得到排球运动轨迹数据；根据排球运动轨迹数据进行多目标交互关键事件自动标注，得到关键事件标注数据。

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