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私はサッカー (米国ではサッカー ボール) の追跡を検討し始めています。どのアプローチがより信頼性が高く効率的であるかについてアドバイスを使用できます。

ボールがゴール ポストの間を通過するかどうかを判断するために、ボールをタックする必要があります。また、それがゴールである場合、大まかにどちら側になるか (中央/左/右/右上隅など) を判断する必要があります。

最初は、Bluetooth Low Energy (BLE、Bluetooth Classic より広い範囲を持つバージョン 4.0) が可能な埋め込み慣性測定ユニット (IMU、加速度計/ジャイロスコープ/磁力計、場合によっては GPS などの融合 OS センサー) について考えていました。ボールの絶対位置なので、オプションになる可能性があります。私はまだ IMU の経験が浅いので、DO と DONT に関するいくつかのヒントが役立ちます。

別のオプションは、ゴール ポストの後ろにカメラを使用することです。2D カメラでは、次のようなセットアップを想像していまし た。カメラ セットアップ プロト カメラが十分に高速であることを願っています。これは、ボールが高速で動くと形や色が歪んで見えるため、モーション ブラーが課題の 1 つになると想定しているためです。

検出に関しては、いくつかの仮定に基づいた素朴なアプローチを考えていました。

  • 背景は静的であるため（そしてほとんどが緑色であるため）セグメント化します
  • 円と楕円のハフ変換を試す
  • 移動するオブジェクトを分割し、バウンディング ボックスのサイズに基づいてフィルター処理します (より小さなボールのようなオブジェクトを探します)。

サッカー検出用のカスケードのトレーニングも検討していますが、これがやり過ぎかどうかを事前に確認したいと思います。

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次のような単純なアルゴリズムで安価な Kinect カメラを使用できます。

  1. RGB データのブロブを検出する (ぼかしに強い)
  2. ブロブを検出する点群でユークリッド クラスタリングを実行します。使用するボールのサイズに関するしきい値/境界ボックスを使用します (深度データには絶対測定値があります)。
  3. ボールの重心を計算する
  4. ビュー レイ上のカメラの中心から重心の距離を計算する
  5. 距離が同じ光線上のカメラとゴールの間の距離よりも短いかどうかを確認します

私の意見では、これらの操作は非常に単純であるため、アルゴリズムはコモディティ ハードウェア上でリアルタイムで実行する必要があります。

気をつけなければならないのは、一定の距離を離れた後の Kinect の精度がめちゃくちゃになることだけです。または、すべての目標をカバーできない場合は、複数を使用する必要がある場合があります。

于 2015-07-24T23:47:17.603 に答える