体育视频球类运动目标跟踪方法探寻

运动目标跟踪运动目标跟踪是一种利用计算机视觉技术来自动识别和追踪视频中的运动目标的方法。

它在实际应用中具有广泛的用途，例如视频监控、交通监控、自动驾驶等。

运动目标跟踪的目标是识别和跟踪视频中的感兴趣目标，并在目标移动、形状变化、遮挡等复杂场景下保持准确的跟踪。

跟踪的过程一般包括目标检测、目标定位和目标跟踪三个步骤。

首先，目标检测是从视频中检测出所有可能的目标区域。

常用的目标检测算法包括基于深度学习的目标检测算法，如Faster R-CNN、YOLO等。

这些算法可以快速准确地检测出目标区域，并生成候选框。

然后，目标定位是确定目标在当前帧中的准确位置。

目标定位一般采用基于特征的方法，通过计算目标候选框与目标模板之间的相似度来确定目标的位置。

常用的目标定位算法包括颜色直方图、HOG特征等。

这些算法可以通过算法模型进行目标定位，并快速准确地输出目标的位置。

最后，目标跟踪是在视频序列中持续追踪目标，并在目标发生变化或遮挡时进行目标重新定位和跟踪。

常用的目标跟踪算法包括基于粒子滤波器的跟踪算法、卡尔曼滤波器跟踪算法等。

这些算法可以利用目标模型和观测模型进行目标跟踪，并实时更新目标的位置和状态。

运动目标跟踪的关键技术包括目标检测和定位、目标跟踪和状态估计、特征提取和匹配等。

当前，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的运动目标跟踪方法已经取得了很大的突破。

这些方法可以通过大规模的数据训练模型，实现更加准确和鲁棒的目标跟踪效果。

总之，运动目标跟踪是一种利用计算机视觉技术来自动识别和追踪视频中的运动目标的方法。

它在实际应用中具有广泛的用途，并且随着深度学习技术的发展，其性能和效果正在不断提高。

将来，运动目标跟踪技术有望在各个领域得到更广泛的应用。

视频监控系统中的运动目标检测与跟踪技术研究随着社会的进步和科技的发展，人们对视频监控系统的需求越来越高。

视频监控系统能够提供实时的监控和录像功能，是现代社会重要的安全保障措施之一。

其中，运动目标检测和跟踪技术是视频监控系统中的一大重要环节。

一、运动目标检测技术运动目标检测技术是指在视频监控系统中自动检测影像中运动的目标，为后续的跟踪和分析提供基础。

目前，运动目标检测技术主要分为两种方法：基于背景建模和基于运动目标的特征分析。

基于背景建模的运动目标检测技术是通过提取背景与前景之间的差异，检测运动目标。

它的优点在于对静止物体和背景的变化具有一定的鲁棒性。

但是，它对复杂背景的适应性较差，容易受光线变化和摄像机震动等因素的影响。

基于运动目标的特征分析技术则是通过对运动目标的形态和纹理特征进行分析，检测运动目标。

相比于背景建模技术，它更加灵活，适应性更强。

但是，也存在对光线变化和强噪声的敏感问题。

二、运动目标跟踪技术运动目标跟踪技术是指在运动目标检测的基础上，对目标进行跟踪的技术。

它有助于视频监控系统提高检测的准确率和稳定性，提供更加精细的目标分析和预测。

目前，运动目标跟踪技术主要有以下三种：1. 基于模板匹配的跟踪法：通过对目标在不同帧之间的位置、尺寸和朝向等特征进行匹配和拟合，来实现目标的跟踪。

优点在于算法简单，计算速度快。

但是，它对目标旋转、遮挡和光照等变化较敏感，容易出现漂移现象。

2. 基于区域分割的跟踪法：通过将视频图像分成不同的区域，并对运动目标所在区域进行跟踪。

它的优点在于对光照变化和背景干扰的鲁棒性强。

但是，它对运动目标的尺寸和形态变化较为敏感。

3. 基于特征点跟踪的跟踪法：通过对目标在不同帧之间的特征点进行匹配和跟踪，来实现目标的跟踪。

它的优点在于对目标旋转、遮挡和光照等变化较为鲁棒。

但是，它对目标形态变化和尺寸变化的适应性较差。

三、技术发展趋势随着深度学习技术的成熟和普及，运动目标检测和跟踪技术也迎来了新的发展机遇。

视频监控中的运动目标检测与跟踪随着科技的不断发展，视频监控系统在我们生活中起到了越来越重要的作用。

其中，运动目标检测与跟踪是视频监控系统中的关键技术之一。

本文将详细介绍视频监控中的运动目标检测与跟踪的原理和应用。

在视频监控系统中，运动目标指的是图像序列中不断变化的区域，例如人、车辆等。

而运动目标检测与跟踪则是指在视频中自动识别和跟踪这些运动目标的过程。

首先，运动目标检测是指在视频序列中找出运动目标所在的位置。

常见的运动目标检测算法包括帧间差、光流法和背景建模等。

帧间差方法通过比较连续帧之间的像素差异来检测目标的运动。

光流法则利用像素间的灰度变化来估计运动目标的移动。

背景建模则通过建立静止背景图像来检测运动目标。

其次，运动目标跟踪是指在检测到的运动目标中，跟踪其运动轨迹并实时更新位置信息。

常见的运动目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。

卡尔曼滤波器通过预测和观测更新的方式来估计目标的位置。

粒子滤波器则通过在候选区域中采样来估计目标的位置。

相关滤波器利用目标模板和候选区域之间的相关性来跟踪目标。

在实际应用中，运动目标检测与跟踪技术被广泛应用于视频监控系统中。

首先，它可以用于实时监测人员和车辆的行为，以便及时发现异常情况。

例如，当有人携带危险物品进入监控区域时，系统可以立即发出警报并采取相应措施。

其次，它可以用于交通管理系统中，监测交通流量和违规行为。

例如，当有车辆逆向行驶或超速行驶时，系统可以自动拍摄照片或录像作为证据。

此外，运动目标检测与跟踪技术还可用于视频分析和智能监控系统中，为用户提供更加智能的安防服务。

然而，运动目标检测与跟踪技术也存在一些挑战和局限性。

首先，复杂的背景和光照变化会对运动目标检测产生干扰。

例如，当目标混杂在复杂的背景中时，算法往往会出现误检测现象。

其次，目标遮挡和形状变化也会对运动目标跟踪产生困难。

例如，当目标部分被其他物体遮挡时，算法往往会失去目标的轨迹。

视频监控中运动目标发现与跟踪算法研究一、概述随着社会的快速发展和科技的巨大进步，智能视频监控系统已经深入到我们的日常生活中，成为维护公共安全、交通管理、商业防盗等多个领域的重要工具。

在这些应用中，运动目标的发现与跟踪算法作为智能视频监控系统的关键环节，其准确性和实时性对系统性能和可靠性起着决定性的作用。

对视频监控中运动目标发现与跟踪算法的研究具有极其重要的意义。

运动目标检测是指在视频监控系统中，通过算法从视频流中识别并提取出运动目标的过程。

这一环节的关键在于准确地区分出运动目标与背景，以及处理可能出现的光照变化、遮挡、摄像头抖动等复杂场景。

常见的目标检测算法包括基于像素处理的背景差法、基于混合高斯模型（Mixture of Gaussian, MoG）的方法以及基于运动轨迹的方法（如光流法）等。

这些算法在实际应用中仍面临着误检和漏检的问题，尤其是在复杂环境下。

为了解决这些问题，研究人员提出了一系列改进算法，如基于深度学习的目标检测算法。

这类算法利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）进行特征提取和目标分类，有效提高了目标检测的准确性和鲁棒性。

基于机器学习的目标检测算法，如支持向量机（Support Vector Machine, SVM），也通过构建分类模型实现对目标的检测和分类。

在运动目标检测的基础上，运动目标跟踪算法则负责对已检测到的目标进行连续的跟踪，分析目标的运动轨迹，并实时更新目标的位置信息。

常见的跟踪算法有基于卡尔曼滤波器（Kalman Filter）的算法和基于粒子滤波器（Particle Filter）的算法等。

这些算法通过对目标状态进行估计和预测，结合观测信息进行迭代更新，实现对目标的准确跟踪。

视频监控中运动目标的发现与跟踪算法研究是计算机视觉领域的重要课题。

本文旨在探讨视频监控中运动目标发现与跟踪算法的研究现状和发展趋势，分析现有算法的优势与不足，并在此基础上提出一种改进的运动目标发现与跟踪算法。

短视频中的运动追踪技术随着社交媒体和短视频平台的兴起，越来越多的人开始使用短视频分享自己的生活和运动经历。

在这个数字化时代，运动追踪技术在短视频中扮演着重要的角色。

本文将探讨短视频中的运动追踪技术的应用和发展，并展望其未来的潜力。

一、运动追踪技术的概述运动追踪技术是一种通过传感器和算法，将人体的运动数据进行采集、处理和分析的技术。

它可以精确地记录和跟踪用户的运动轨迹、姿势以及运动强度等数据。

这项技术在体育训练、健身领域以及医疗监测中有着广泛的应用。

二、短视频中的运动追踪技术随着短视频平台的快速发展，运动追踪技术也逐渐渗透到短视频的创作和分享中。

用户可以通过手机或专业运动追踪设备，在拍摄过程中记录运动数据，并将其展示在短视频中。

这为运动爱好者和专业运动员提供了一个全新的展示平台，让他们能够更好地与观众分享自己的运动成果。

在短视频中使用运动追踪技术不仅能够提供数据支持，更可以增加观看体验。

通过使用运动追踪技术，用户可以实时查看自己的运动轨迹、速度和运动频率等参数。

这不仅能够帮助用户更好地了解自己的运动状况，也让观众在观看短视频时更有参与感。

三、短视频中运动追踪技术的应用案例1. 健身分享许多健身爱好者通过短视频分享自己的健身经验和成果。

他们可以利用运动追踪技术记录自己的运动数据，并将其展示在短视频中。

观众可以通过观看这些短视频获取健身灵感，并在自己的健身过程中参考运动追踪数据。

2. 运动竞赛在体育赛事和挑战中，短视频中的运动追踪技术也得到了广泛应用。

例如，在滑雪比赛中，选手可以通过短视频展示自己的滑行轨迹和速度。

这不仅让参赛选手能够更好地回顾和分析比赛过程，也让观众能够更直观地了解选手的表现。

3. 运动教学运动追踪技术在运动教学中也发挥着重要作用。

教练可以利用短视频平台，通过展示自己的运动姿势和技巧来辅助教学。

观众可以通过观看这些短视频更好地学习和掌握运动技巧。

四、短视频中运动追踪技术的未来展望随着技术的不断进步，短视频中的运动追踪技术将会有更多的创新和发展。

体育视频球类运动目标跟踪方法探寻
刘晓东;陈新保;杨光辉;蒙佳华
【期刊名称】《大众科技》
【年(卷),期】2018(020)001
【摘要】体育视频是观众获取比赛信息的重要方式之一,体育视频目标跟踪技术对智能体育视频系统的发展与应用具有重要意义.通过对体育视频球类目标的跟踪和轨迹重建确定运动员以及球体的运动轨迹,可为教练训练、战技分析等提供科学依据.文章根据体育视频目标跟踪的处理流程,对目前国内外有关体育视频目标跟踪的研究方法进行了梳理分析,指出了当前研究的不足,展望了未来体育目标跟踪可能研究的方向.
【总页数】3页(P114-116)
【作者】刘晓东;陈新保;杨光辉;蒙佳华
【作者单位】湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室,湖南湘潭411201;湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湖南湘潭 411201;湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室,湖南湘潭 411201;湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湖南湘潭 411201;湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湖南湘潭 411201;湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湖南湘潭 411201
【正文语种】中文
【中图分类】TN948
【相关文献】
1.体育领域视频运动目标的跟踪方法研究 [J], 于楼成
2.复杂环境下视频目标鲁棒跟踪方法研究 [J], 莫茜
3.基于V-CSK视频遥感卫星运动目标检测跟踪方法 [J], 黄萍萍;王峰;向俞明;尤红建
4.运动视频中人体目标动作标记点动态跟踪方法研究 [J], 张伟
5.基于GMS与FPME的视频目标跟踪方法 [J], 张海涛;秦鹏程
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基于视频的运动目标检测与跟踪技术研究基于视频的运动目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域中一个重要的
研究方向。

该技术可以应用于很多应用领域，如智能监控、视频分析、无
人驾驶等。

本文将对基于视频的运动目标检测与跟踪技术进行综述，主要
包括目标检测方法、目标跟踪方法及其应用。

首先，目标检测是指在视频流或图像序列中找出感兴趣的目标并标记
出来。

目标检测方法主要可以分为两类：基于区域的方法和基于深度学习
的方法。

基于区域的方法主要是通过计算图像中的特征，如颜色、纹理等，来判断是否为目标。

常用的算法有Haar特征、HOG特征等。

而基于深度
学习的方法则是通过训练深度神经网络来实现目标检测，如Faster R-CNN、YOLO等。

其次，目标跟踪是指在视频序列中追踪目标的位置和姿态。

目标跟踪
方法主要可以分为两类：基于特征的方法和基于学习的方法。

基于特征的
方法主要是通过提取目标的特征，如颜色、纹理、形状等，来进行目标跟踪。

常用的算法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。

而基于学习的方法则是通过
训练机器学习模型来实现目标跟踪，如支持向量机、深度神经网络等。

综上所述，基于视频的运动目标检测与跟踪技术是一个具有广泛应用
前景的研究方向。

随着计算机硬件和算法的不断进步，该技术在各个领域
都有望得到更广泛的应用，并为我们的生活带来更多的便利。

基于Men Shift算法的XX球运动视频目标跟踪研究XX：1004?373X（20XX）13?0073?04bstrct：Since the trcking effect of the trditionl Men Shift lgorithm is poor in the situtions tht the speed of the moving object is fst，nd the moving object is blocked out，n improved Men Shift lgorithm bsed video object trcking method of tennis sports is proposed. The process nd shortcomings of the Men Shift lgorithm to perform the video object trcking of the tennis sports re nlyzed. The lest squre method is used to improve the Men Shift lgorithm，nd predict the video object loction of tennis sports. The itertive trcking is crried out for this position. The Men Shift lgorithm is dopted to get the finl trget trcking position，solve the problems of fst trget movement speed nd interference shielding，reduce the distnce between the vector nd convergence point when ech frme is retrieved，nd improve the trcking efficiency. The experimentl results show tht the method hs high trcking performnce nd trcking efficiency.Keywords：Men Shift lgorithm；tennis sports；video object；trcking reserch0 引言随着计算机技术的快速进展，计算机视觉技术在人们的生产和生活中的应用价值也逐渐提升。

体育视频中运动对象的分割与跟踪的开题报告一、研究背景随着体育赛事的不断增多和直播方式的不断创新，体育视频的应用越来越广泛，涉及到了直播、录像、回放等多个方面。

其中，对于体育赛事的直播和录像来说，目前已经可以实现高清画质和实时传输，但是在实现运动对象的自动分割和跟踪方面还存在很大的挑战。

二、研究内容运动对象的分割和跟踪是指将体育视频中的主要运动对象（比如足球、篮球、羽毛球等）从背景中分离出来，并跟踪运动对象的位置和运动轨迹。

目前，运动对象的分割和跟踪技术是体育视频分析和应用中的热门研究领域。

主要研究内容包括以下方面：1. 运动对象的分割分离运动对象主要有两种方法，一种是基于运动的方法，另一种是基于形状的方法。

基于运动的方法是利用像素在时间上的变化，通过运动目标在不同帧之间的像素差异进行分割；而基于形状的方法则是利用运动目标所具有的形状特征进行分割。

2. 运动对象的跟踪运动对象的跟踪是指在运动对象分割的基础上，对运动目标进行位置和运动状态跟踪。

常用的方法主要有基于像素级别的跟踪方法和基于目标特征的跟踪方法。

三、研究意义体育视频中的运动对象分割和跟踪是实现视频内容理解和应用的基础。

对于体育视频直播和录像来说，实现运动对象的自动分割和跟踪可以大大提高视频的观赏性和趣味性；对于视频内容分析和应用来说，自动化的运动对象分割和跟踪可以使得数据分析和模型建立更为准确和高效。

四、研究方法本研究主要采用数学模型和计算机视觉算法相结合的方法，利用数字图像处理、机器学习和深度学习等技术分析和处理体育视频数据。

其中，常用的算法包括前景运动分割算法、基于轮廓和颜色的对象分割算法、运动轨迹分析和目标跟踪算法等。

五、研究期望通过本文研究，期望建立高效、准确的运动对象分割和跟踪算法，并实现对于不同运动场景下的运动对象的分割和跟踪。

同时，希望通过运动对象分割和跟踪技术的研究，提高体育视频的观赏性和趣味性，为体育智能制造、智能教学等应用领域提供技术支撑。

足球比赛视频中的目标检测与跟踪算法研究杨斌【摘要】为在足球视频中有效的检测与跟踪运动目标,需要对足球比赛视频中目标检测与跟踪算法进行研究;当前采用的算法,在动态场景中,存在运动目标检测与跟踪效果不佳的问题;为此,提出一种基于OpenCV的足球比赛视频中目标检测与跟踪算法;该算法结合平均背景算法将足球比赛视频中目标图像分割为前景区与背景区,计算足球比赛视频每一帧目标图像和背景图像之间差值的绝对差值,同时计算每一个目标图像中像素点的平均值与标准值来建立目标图像背景统计模型,利用TMHI算法对足球比赛视频中目标初始图像进行阈值分割,得到初始分割图像,对分割图像进行中值滤波和闭运算,再使用卡尔曼滤波对分割后的目标图像进行处理,得到镜头中目标的质心位置和目标外界矩形框,然后对足球比赛视频中目标进行跟踪;实验证明,该算法有效的检测与跟踪足球视频中运动目标.%In order to target motion detection and tracking effectively in the soccer video,need to study object in soccer video detection and tracking algorithm.The algorithm in dynamic scenes,are moving target detection and tracking problems.Therefore,this paper proposed an algorithm for detection and tracking of target OpenCV in soccer video based on this bining the average background algorithm will target image segmentation for soccer video in the foreground area and background area,calculates the difference between the abso lute difference of soccer video each frame of target image and background image,and calculate the average value of each pixel in the target image and the standard value.The establishment of the target image background statistical model,the initial target of soccer videoimage segmentation using TMHI algorithm to obtain the initial image segmentation,median filtering and closed operation of image segmentation,and then use the Calman filter to process the target image after segmentation,target centroid position and get outside rectangular shots target in the frame.Then the goal in soccer video tracking.The experimental results show that the moving target detection and tracking algorithm for soccer video effectively.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2017(025)009【总页数】4页(P266-268,306)【关键词】足球比赛;视频;目标检测;目标跟踪【作者】杨斌【作者单位】商洛学院,陕西商洛726000【正文语种】中文【中图分类】TP391近几年，随着科技的发展及人们对生活质量要求的提高，对视频目标检测与跟踪技术的需求越来越广泛[1]。

视频监控系统中的运动目标检测与跟踪算法研究随着科技的不断进步和人们对安全保障的需求日益增长，视频监控系统成为了现代社会中不可或缺的一项重要技术。

其中，运动目标检测与跟踪算法在视频监控系统中起到了至关重要的作用。

本文将对视频监控系统中的运动目标检测与跟踪算法进行探讨和研究。

一、运动目标检测算法运动目标检测是指在视频监控场景中，通过对连续的视频帧进行分析和处理，从中提取出感兴趣的移动目标的过程。

在视频监控场景中，由于光照、背景干扰、遮挡等因素的存在，运动目标的检测变得尤为困难。

目前，运动目标检测算法主要有以下几种。

1.1 基于背景差分的运动目标检测算法基于背景差分的运动目标检测算法是最常用的一种算法。

该算法通过建模和更新背景图像，在当前视频帧和背景图像之间进行差分运算，从而得到移动目标的前景区域。

然后再通过阈值分割和形态学处理等步骤对前景区域进行进一步处理和提取。

这种算法简单直观，计算效率高，但对光照变化和背景干扰比较敏感。

1.2 基于光流法的运动目标检测算法基于光流法的运动目标检测算法是另一种常用的算法。

该算法通过对连续视频帧之间的像素点进行运动分析和计算，利用像素点之间的亮度差异来估计目标的运动速度和方向，从而得到移动目标的区域。

这种算法对光照变化和背景干扰比较鲁棒，但在高动态场景和复杂背景情况下会存在误检和漏检等问题。

二、运动目标跟踪算法运动目标跟踪是指在完成目标检测后，对目标进行连续追踪和定位的过程。

目标跟踪的主要挑战在于处理目标的遮挡、尺度变化、形变等问题。

目前，运动目标跟踪算法主要有以下几种。

2.1 基于卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法基于卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法在目标跟踪中得到了广泛应用。

该算法通过对目标的位置、速度进行建模和预测，结合观测的图像信息进行目标状态预测和更新。

这种算法能够较好地处理目标的连续追踪，但对于目标的运动模型和观测噪声等参数的选择比较敏感。

2.2 基于相关滤波的运动目标跟踪算法基于相关滤波的运动目标跟踪算法是近年来得到广泛关注的一种算法。

运动目标跟踪与识别技术研究在运动领域，目标跟踪和识别技术是非常重要的研究方向之一。

这种技术可以帮助我们更好地了解运动员的表现和能力，也可以为训练和比赛提供更有效的数据支持。

本文将从技术原理、研究现状和未来发展等方面，对运动目标跟踪和识别技术进行探讨。

一、技术原理运动目标跟踪和识别技术是指通过计算机视觉和机器学习等技术，从运动视频中精确地提取出目标并实时跟踪其运动轨迹，同时对目标的运动方式和特征进行识别和分析。

目标跟踪技术通常包括以下几步：1. 特征提取：通过对图像或视频进行分析，提取出目标的特征，如颜色、形状、纹理等。

2. 目标匹配：通过对不同时间段或不同摄像头拍摄到的视频进行匹配，确定目标的位置和运动轨迹。

3. 轨迹预测：根据目标的历史位置和运动情况，预测出其未来的运动方向和轨迹。

4. 目标重定位：当目标在视野中丢失或出现遮挡时，重新定位其位置并继续跟踪。

而目标识别技术则主要包括以下几个方面：1. 运动动作识别：对目标的各种运动动作进行分类和识别，如奔跑、跳跃、踢球等。

2. 动作质量评估：根据目标的运动轨迹和动作特征，对其表现进行评估，如速度、力量、技巧等。

3. 运动状态监测：对运动员的心率、呼吸、肌肉状态等进行监测和分析，以便及时调整训练计划和比赛策略。

二、研究现状目前，运动目标跟踪和识别技术已经广泛应用于体育训练和比赛中。

以足球为例，许多球队都已经开始采用计算机视觉和机器学习技术对球员的表现和能力进行分析和评估。

在目标跟踪方面，常用的方法包括基于特征点的跟踪方法、基于背景模型的跟踪方法、基于深度学习的跟踪方法等。

其中，深度学习方法因其能够学习更复杂的特征，已经成为目前最先进的跟踪技术之一。

而在目标识别方面，一些传统的分类器和识别器已经被深度卷积神经网络所取代，在识别准确率和效率方面有了很大的提升。

除了在足球等传统运动领域，运动目标跟踪和识别技术在新兴运动领域，如电子竞技、健身瑜伽等方面也有广泛的应用。

体育视频中运动员的检测和跟踪方法研究的开题报告一、研究背景和意义体育比赛的视频直播和回放已成为人们获取赛事信息的重要渠道之一。

随着视频技术的发展，运动员的检测和跟踪在体育视频中的应用不断增加，可以为培训教练、球迷观赛、数据分析等提供重要的帮助。

目前，运动员的检测和跟踪方法主要分为两大类：基于视觉的方法和基于惯性测量单元（Inertial Measurement Units，IMU）的方法。

基于视觉的方法是利用摄像机拍摄到的视频序列，进行运动目标检测、跟踪和识别；而基于IMU的方法则是通过搭载IMU 传感器的设备对运动员进行测量和跟踪。

两类方法各有优缺点，视觉方法具有操作简便、无需额外设备等优势，但容易受到光线、遮挡等因素的影响；IMU方法则较为精准，但需要运动员搭载设备，可能影响训练和比赛的正常进行。

在当前体育视频应用的背景下，本研究旨在对运动员的检测和跟踪方法进行探究和优化，提高技术的精准度和稳定性，为体育视频的发展提供支持。

二、研究内容和方法本研究主要包括两个方面的内容：基于视觉的运动员检测和跟踪方法研究、基于IMU的运动员检测和跟踪方法研究。

1. 基于视觉的运动员检测和跟踪方法研究利用深度学习等技术，在不同场景下训练目标感知模型，并结合运动员运动轨迹信息，构建运动员检测和跟踪模型。

具体研究内容包括：（1）收集不同体育项目的视频数据，并进行数据预处理；（2）选取合适的深度学习模型，包括卷积神经网络、循环神经网络等；（3）对训练数据进行标注和训练，优化模型精度和稳定性；（4）在运动场景下进行实时检测和跟踪，评估模型的准确性和实用性。

2. 基于IMU的运动员检测和跟踪方法研究采用多传感器融合技术，在运动员身上搭载IMU传感器，利用加速度计、陀螺仪、磁力计等传感器测量运动员运动轨迹和姿态信息。

具体研究内容包括：（1）研究IMU传感器的信号采集、处理、滤波等基础知识，并进行实验验证；（2）开发IMU传感器与视频数据的融合算法，提高运动员运动轨迹和姿态信息的准确性和实时性；（3）在运动场景下对IMU传感器和视频数据进行实时处理，评估方法的有效性和准确性。

体育视频中的运动目标智能跟踪研究刘晨【摘要】Video moving target tracking is widely applied in the sports field. In order to improve the tracking accuracy of moving targets,an intelligent tracking method for moving targets in sports video is proposed. Sports videos are collected,the im-proved background update difference method is adopted to detect moving targets in view of the variability of moving targets in sports video,and then the Kalman filtering algorithm is adopted to track the moving targets. Finally,an experiment is carried out for tracking multiple moving targets in sports video. The results show that by using this method,the moving targets in sports video can be tracked accurately and quickly,and the real-time performance of moving target tracking is superior to that of other tracking methods. This method provides a new research means for tracking the moving targets in sports video.%视频运动目标跟踪广泛应用于体育领域中,为了提高运动目标的跟踪精度,提出一种体育视频中的运动目标智能跟踪方法.首先收集体育视频,考虑体育视频中运动目标的多样性,采用改进背景更新差分法对运动目标进行检测,然后采用卡尔曼滤波算法对运动目标进行跟踪,最后对多个体育视频运动目标进行跟踪实验.结果表明,该方法可以准确、快速地对体育视频中的运动目标进行跟踪,而且运动目标跟踪的实时性要优于其他跟踪方法,为体育视频中的运动目标跟踪提供了一种新的研究工具.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2017(040)019【总页数】4页(P102-104,108)【关键词】体育视频;运动目标;卡尔曼滤波算法;背景更新差分法;检测与跟踪【作者】刘晨【作者单位】武汉华夏理工学院,湖北武汉 430070【正文语种】中文【中图分类】TN911.73-34Abstract：Video moving target tracking is widely applied in the sports field.In order to improve the tracking accuracy of moving targets，an intelligent tracking method for moving targets in sports video is proposed.Sports videos are collected，the im⁃proved background update difference method is adopted to detect moving targets in view of the variability of moving targets in sports video，and then the Kalman filtering algorithm is adopted to track the moving targets.Finally，an experiment is carried out for tracking multiple moving targets in sports video.The results show that by using this method，the moving targets in sports video can be tracked accurately and quickly，and the real⁃time performance of moving target tracking is superior to that of other tracking methods.This method provides a new research means for tracking the moving targets in sports video.Keywords：sports video；moving target；Kalman filtering algorithm；background update difference method；detection and tracking随着我国体育事业的发展，各种大型体育赛事越来越多，出现了大量的体育视频[1]。