文献类型：期刊文章

作　　者：任媛[1] 雒江涛[2] 梁旭鹏[3]

Ren Yuan;Luo Jiangtao;Liang Xupeng(School of Communications and Information Engineering,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065;Electronic Information and Networking Research Institute,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065;School of Physical Education,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065)

机构地区：[1]重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065 [2]重庆邮电大学电子信息与网络工程研究院,重庆400065 [3]重庆邮电大学体育学院,重庆400065

出　　处：《计算机辅助设计与图形学学报》

基　　金：国家自然科学基金(62003067);重庆市体育科研重点项目(A2019002).

年　　份：2021

卷　　号：33

期　　号：9

起止页码：1450-1456

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：运动员检测是篮球运动智能化分析的基础,由于篮球视频存在场景复杂、目标运动快速、目标间遮挡严重的问题,现有目标检测技术不能实现对密集遮挡运动员的精确检测.为此,提出一种基于自适应关键点热图的遮挡篮球运动员检测算法.首先通过预先构建的全卷积编码-解码网络进行运动员特征提取,利用高斯核函数在特征图上渲染关键点热图,热图的渲染采用自适应策略,高斯核半径随着目标宽和高的变化而变化,能够加快网络收敛;然后在热图中提取运动员中心点,回归得到运动员宽高、位置等信息,省去了基于锚框检测中复杂耗时的后处理过程,更利于在遮挡条件下区分2个运动员.在篮球运动数据集BasketballPlayer上进行实验的结果表明,在复杂篮球视频场景下,该算法能有效地解决密集遮挡运动员之间漏检、误检和检测精度不高的问题,处理速度可达到26帧/s.

关 键 词：运动员检测  自适应关键点热图  可变高斯核  密集遮挡  

分 类 号：TP391.41]