我开始研究跟踪足球(在美国是足球),我可以就哪种方法更可靠,更有效使用一些建议。

球需要加粗以确定其是否在球门柱之间移动,并且大致确定是球门的哪一侧(中/左/右/右上角/等)。

最初,我考虑的是一种嵌入式惯性测量单元(IMU,一种融合os传感器,例如加速度计/陀螺仪/磁力计,有时还包括GPS),它具有低功耗蓝牙功能(BLE,版本4.0,其范围比Bluetooth Classic大)。球的绝对位置,因此可以选择。由于我对IMU的经验还不是很丰富,因此有关DO和DONT的一些技巧将非常方便。

另一种选择是在球门柱后面使用摄像机。使用2D相机时,我正在想象这样的设置:

希望摄像机能够足够快,因为我认为运动模糊将是挑战之一,因为在快速运动中球的形状和颜色会失真。

在检测方面,我正在考虑基于以下假设的幼稚方法:

  • 分割背景,因为背景是静态的(并且大部分是绿色的)
  • 尝试对圆圈和椭圆进行霍夫变换
  • 根据边界框大小(寻找更小的球状对象)分割运动对象和过滤器

    我也正在考虑训练级联以进行足球检测,但是我想事先检查一下是否过大。

    最佳答案

    您可以使用具有这种简单算法的廉价Kinect相机:

  • 检测RGB数据中的斑点(抗模糊)
  • 在检测斑点的点云中进行欧几里德聚类,并使用一个阈值/边界框来描述您所玩球的大小(深度数据具有绝对度量)
  • 计算球的质心
  • 在视线中计算质心距相机中心的距离
  • 查看距离是否小于同一射线上相机与目标的距离

  • 我认为这些操作非常简单,因此该算法应在商品硬件上实时运行。

    您唯一需要注意的是,一定距离后Kinect的精度大约等于废话,因此您必须对其稍加修改以使其起作用。或者,如果它不能满足所有目标,则可能需要使用多个。

    10-06 11:14