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一种基于深度学习的足球球员追踪方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的足球球员追踪方法,涉及人工智能技术领域。该方法在使用原有的孪生区域选择网络的基础上,进行了改进,使用ResNet‑50网络替换原有的A lexNet网络作为特征提取网络,并修改了锚点的大小和宽高比对该孪生区域选择网络重新训练,在一定程度上提高了对球员的追踪精度和速度。除此之外,该方法还引入了Python实现的前端界面、路径判断和视频帧截取模块两个部分,提高了使用体验。

著录项

  • 公开/公告号CN112308013A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-02-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN202011280591.4

  • 申请日2020-11-16

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/32(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06N20/00(20190101);

  • 代理机构51203 电子科技大学专利中心;

  • 代理人周刘英

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-06-19 09:58:59

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-03-31

    授权

    发明专利权授予

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