18
Автоматический анализ поведения судьи футбольного матча по видеозаписи Шакбасаров Ринат Наилевич научный руководитель Погожев Сергей Владимирович кафедра Компьютерных технологий и систем 2013 2013 г.

Автоматический анализ поведения судьи футбольного матча по видеозаписи

  • Upload
    -

  • View
    92

  • Download
    1

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: Автоматический анализ поведения судьи футбольного матча по видеозаписи

Автоматический анализ поведения судьи футбольного

матча по видеозаписиШакбасаров Ринат Наилевич

научный руководительПогожев Сергей Владимировичкафедра Компьютерных технологий и

систем

2013 2013 гг.

Page 2: Автоматический анализ поведения судьи футбольного матча по видеозаписи

Цель работы – на основе видеозаписи футбольного матча оценить характеристики судьи

2

Задача Решение Анализ ЗаключениеАлгоритм

Page 3: Автоматический анализ поведения судьи футбольного матча по видеозаписи

Зона – пространство, в котором судья может действовать наиболее

эффективно

3- Боковые судья- Доступная область для боковых судей - Более правильное расположение

- Менее правильное расположение- Главный судья

Задача Решение Анализ ЗаключениеАлгоритм

Page 4: Автоматический анализ поведения судьи футбольного матча по видеозаписи

Начальный удар Удар от ворот Угловой удар

Штрафной удар 11-метровый удар Свободный удар

Особые случаи местоположения судьи

Задача Решение Анализ ЗаключениеАлгоритм

4

Page 5: Автоматический анализ поведения судьи футбольного матча по видеозаписи

Анализ цвета – наиболее оптимальный алгоритм для поставленной задачи

5

Минусы

Плюсы

Не привязан к форме идентифицируемого объекта

Простота реализации и масштабируемость

Низкая сложность алгоритма

Хранение изображения в виде матрицы требует большого количества памяти

Требует перебора каждого пиксела, не всегда эффективно для изображений очень высокого качества

1920x1080

РешениеЗадача Анализ ЗаключениеАлгоритм

Page 6: Автоматический анализ поведения судьи футбольного матча по видеозаписи

Идентификация объектов в видеопотоке на основе анализа цвета

6

РешениеЗадача Анализ ЗаключениеАлгоритм

1 2 3 4

Page 7: Автоматический анализ поведения судьи футбольного матча по видеозаписи

Подход к идентификации объектовНаложение маски отсекающей объекты

за полем

7

Наличие лишних объектов, находящихся вне поля, будут мешать работе алгоритма

Отмечая точки, на которых лежат отсекающие прямые, строится маска - четырёхугольник

Каждый кадр умножается на эту маску, удаляя лишние объекты с поля, строятся направляющие

РешениеЗадача Анализ ЗаключениеАлгоритм

Page 8: Автоматический анализ поведения судьи футбольного матча по видеозаписи

Подход к идентификации объектовВыбор цвета исследуемых объектов

8

Перевод цветов из RGB в HSV

Нахождение среднего H, S, V

Нахождение диапазонов

За исключением особых случаев

РешениеЗадача Анализ ЗаключениеАлгоритм

Page 9: Автоматический анализ поведения судьи футбольного матча по видеозаписи

Подход к HSV-модели цвета для идентификации объектов

АлгоритмЗадача Анализ ЗаключениеРешение

• Красный цвет соответствует H = 0 и H =1• Если std(h) > 0,5 , то используется

специальный алгоритмнахождения среднего цвета

H• При s =0, H и V имеют меньшую значимость

для s < 0,25• std_h = 1• std_s = 2 * std(s)• std_v = 4 * std(v)

S• При v =0, H и S имеют меньшую значимость

для v < 0,25• std_h = 1• std_s = 1• std_v = 1,4 * std(v)

V

S=1, V =1

H=0, V =1

H=0, S =1

0

0

0 1

1

1

Коэффициенты выведены эмпирическим путем9

Page 10: Автоматический анализ поведения судьи футбольного матча по видеозаписи

Идентификации объектов на основе анализа цвета

10

H и S пренебрегаем

Hпренебрегаем

H – основнойS и V – вспом.

Проверка на принадлежность

цветовому интервалу

да

нет

АлгоритмЗадача Анализ ЗаключениеРешение

Page 11: Автоматический анализ поведения судьи футбольного матча по видеозаписи

Подход к идентификации объектов

Выбор цвета исследуемых объектов

За счет того, что интересуемые объекты

движутся, мы можем рассматривать только их

Результат

Теперь можем легко найти

линии на поле

Складываем N кадров с интервалом времени - 5 секунд

РешениеЗадача Анализ ЗаключениеАлгоритм

11

Page 12: Автоматический анализ поведения судьи футбольного матча по видеозаписи

Нахождение прямоугольных координат

12

1

43

2

АлгоритмЗадача Анализ ЗаключениеРешение

Page 13: Автоматический анализ поведения судьи футбольного матча по видеозаписи

Анализ полученных данных позволяет дать ответы на множество вопросов

АнализЗадача Алгоритм ЗаключениеРешение

Перемещение каждый момент времени в метрах позволит

оценить:1)параметры скорости и ускорения, 2)количество ускорений, динамику движения судьи.

Градиентный рисунок, показывающий интенсивность нахождения для

определенных координат покажет:1)соответствие нормативному движению судьи, 2)активность движения судьи.

Позиция судьи :1)Перемещение судьи2)Скорость движение3)Количество ускорений

55.78 34.9152.35 33.1251.23 31.3147.34 27.3452.29 25.6453.78 28.3756.72 35.6760.28 35.54

13

Page 14: Автоматический анализ поведения судьи футбольного матча по видеозаписи

14

Создание GUI интерфейсаАнализЗадача Алгоритм ЗаключениеРешение

Page 15: Автоматический анализ поведения судьи футбольного матча по видеозаписи

Алгоритм был протестирован на видеозаписи футбольного матча длиной

15 минут

15

ЗаключениеЗадача Алгоритм АнализРешение

Page 16: Автоматический анализ поведения судьи футбольного матча по видеозаписи

ЗаключениеЗадача Алгоритм АнализРешение

РезультатыРезультаты

16

Разработан алгоритм идентификации Разработан алгоритм идентификации судьи футбольного матча по видеозаписисудьи футбольного матча по видеозаписи

Разработан алгоритм вычисления Разработан алгоритм вычисления местоположения судьи местоположения судьи

Создано программное обеспечение для Создано программное обеспечение для проверки работоспособности алгоритмовпроверки работоспособности алгоритмов

Page 17: Автоматический анализ поведения судьи футбольного матча по видеозаписи

ЗаключениеЗадача Алгоритм АнализРешение

РезультатыРезультаты

17

• Выделение на изображении Выделение на изображении координат судьи и игроковкоординат судьи и игроков

• Нахождение матриц Нахождение матриц преобразования и преобразования и прямоугольных координатпрямоугольных координат

• Удаление области за Удаление области за границами поля и белых границами поля и белых линий на полелиний на поле

• Удаление лишних Удаление лишних распознанных объектовраспознанных объектов

• Анализ полученных данныхАнализ полученных данных• Создание Создание GUI GUI – интерфейса – интерфейса

для удобства работы с для удобства работы с алгоритмомалгоритмом

• Использование Использование HSVHSV-модели цвета для -модели цвета для определения координат и разделение на определения координат и разделение на классы цветов для нахождения классы цветов для нахождения диапазонадиапазона

• Сложение кадров для нахождения фонаСложение кадров для нахождения фона• Выделение прямых отсечения по двум Выделение прямых отсечения по двум

точкам и автоматическое нахождение точкам и автоматическое нахождение угловых точек и матриц преобразованиеугловых точек и матриц преобразование

• Нахождение прямоугольных координат с Нахождение прямоугольных координат с использованием четырех матриц использованием четырех матриц преобразованияпреобразования

• Система слежения за судьей, Система слежения за судьей, ограничение по перемещениюограничение по перемещению

• Вывод результатов судьи – перемещение, Вывод результатов судьи – перемещение, скорость движения, координаты: скорость движения, координаты: исторические и относительно игроковисторические и относительно игроков

• Создание Создание GUIGUI-приложения-приложения• Оптимизация анализа цветаОптимизация анализа цвета• Вывод полученных результатов работыВывод полученных результатов работы

Поставленные задачиРеализация решений

Page 18: Автоматический анализ поведения судьи футбольного матча по видеозаписи

Достоверность полученных данных

18

АнализЗадача Алгоритм ЗаключениеРешение

Погрешность - X

Погрешность - 2XПогрешность полученного метода – порядка 1,5 -2 метра по X и 0,5 – 2,5 метра по Y, получено эмпирическим путем

Основная проблема заключается в правильном распознавании исследуемых объектов на видео