CN110717931B - 一种羽毛球发球时击球点的高度检测***及其方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种羽毛球发球时击球点的高度检测***及其方法,高度检测***逐帧处理所述图像数据之中的彩色图像数据,识别每一帧图像之中羽毛球的位置,将所有的帧图像进行叠加,获得羽毛球的运动轨迹,根据羽毛球的运动轨迹判断所述羽毛球发球时击球点,将所述彩色图像传感器的彩色图像和所述深度传感器的深度图像进行坐标映射,记录所述羽毛球发球时击球点的深度值。本发明提供的数据处理过程较快,检测结果具有时效性,保证了比赛的正常进行。本发明能够精确地检测羽毛球发球时击球点的高度,为裁判判定发球是否失误提供客观依据。本发明大大减少了计算量,简化了运算过程,从而提高运算速度。
Description
技术领域
本发明涉及体育用品技术领域,尤其涉及一种羽毛球发球时击球点的高度检测***及其方法。
背景技术
羽毛球是一项极富趣味的活动,自1992年起,羽毛球成为了***的正式比赛项目。世界羽联于2017年11月讨论通过了羽毛球发球新规,该新规要求发球时击球点的高度不能超过1.15米。
这条发球时击球点的高度不能超过1.15米的规定在现如今的比赛中经常引起裁判与球员之间的争议。因其过于具体化,而且目前并没有能够准确地测量出发球时击球点的高度的有关装置,因此,是否违规只能由裁判目测后判定,具有较大主观性。在国内外比赛中,关于裁判是否误判已多次引发争议,运动员的状态因此受到很大的影响,甚至会影响比赛的正常进行。
经过查阅发现,目前关于机器人检测羽毛球发球时击球点高度的测量方法并无相关发明专利涉及,相关的处理思路也较为少见。现如今图像处理技术的应用日益广泛,它具有很多优点,如原理简单、实现成本较低、与被测物体不接触、采集信息的方式是非侵犯性的等,因此,用图像处理的方法来检测羽毛球发球时击球点的高度具有一定的优越性。中国专利公开号为103063143A的发明专利提供了一种通过在同一拍摄视窗内摄取与拍摄视窗相同距离的参考物与待测物的图像,并根据参考物的已知实际数据和参考物在所述图像中的像素数,计算出所述图像中每个像素对应的实际数据,再结合待测物的像素数,确定待测物的实际数据的方法。而在羽毛球比赛中不可能放置与发球运动员相同距离的参考物,因此,在羽毛球比赛中,此方法具有局限性。
发明内容
为解决现有技术存在的局限和缺陷,本发明提供一种基于图像处理的羽毛球发球时击球点的高度检测***,包括:视频数据采集模块、数据处理模块、数据显示模块,所述视频数据采集模块包括彩色图像传感器、深度传感器和适配器,所述彩色图像传感器和所述深度传感器集成在摄像头之中,所述摄像头与所述适配器连接,所述适配器与所述数据处理模块连接;
所述视频数据采集模块用于拍摄羽毛球比赛视频,采集所述羽毛球比赛视频的同时将所述羽毛球比赛视频传送给数据处理模块,判断彩色图像传感器和深度传感器是否正确开启,若所述彩色图像传感器和所述深度传感器正确开启,获取所述羽毛球比赛视频的图像数据,否则返回至所述判断彩色图像传感器和深度传感器是否正确开启的步骤;
所述数据处理模块用于读取所述羽毛球比赛视频的图像数据,逐帧处理所述图像数据之中的彩色图像数据,识别每一帧图像之中羽毛球的位置,将所有的帧图像进行叠加,获得羽毛球的运动轨迹,根据羽毛球的运动轨迹判断所述羽毛球发球时击球点,将所述彩色图像传感器的彩色图像和所述深度传感器的深度图像进行坐标映射,记录所述羽毛球发球时击球点的深度值,搜索所述深度传感器的深度图像之中与所述羽毛球发球时击球点具有相同深度的地面坐标点,根据计算众数方法获得地面高度值,计算所述羽毛球发球时击球点在所述深度图像之中离地的竖直距离,根据三角形相似定理,结合所述深度传感器的图像帧的高度像素值、深度值和所述深度传感器的垂直视角,计算所述羽毛球发球时击球点的离地高度,将所述羽毛球发球时击球点的高度传送给数据显示模块;
所述数据显示模块用于输出所述羽毛球发球时击球点的高度,将所述羽毛球发球时击球点的高度与规定高度进行比较,判断发球是否犯规。
可选的,所述彩色图像传感器与所述深度传感器保持同步,所述深度传感器通过支架固定支撑,以使所述深度传感器的焦平面与地面保持垂直,所述深度传感器设置在运动员侧面的预设位置,以使所述深度传感器拍摄到发球的全部过程。
本发明还提供一种基于图像处理的羽毛球发球时击球点的高度检测方法,包括:
视频数据采集模块拍摄羽毛球比赛视频,采集所述羽毛球比赛视频的同时将所述羽毛球比赛视频传送给数据处理模块;
判断彩色图像传感器和深度传感器是否正确开启;
若所述彩色图像传感器和所述深度传感器正确开启,获取所述羽毛球比赛视频的图像数据,否则返回至所述判断彩色图像传感器和深度传感器是否正确开启的步骤;
读取所述羽毛球比赛视频的图像数据,逐帧处理所述图像数据之中的彩色图像数据,识别每一帧图像之中羽毛球的位置;
将所有的帧图像进行叠加,获得羽毛球的运动轨迹;
根据羽毛球的运动轨迹判断所述羽毛球发球时击球点;
将所述彩色图像传感器的彩色图像和所述深度传感器的深度图像进行坐标映射,记录所述羽毛球发球时击球点的深度值,搜索所述深度传感器的深度图像之中与所述羽毛球发球时击球点具有相同深度的地面坐标点,根据计算众数方法获得地面高度值,计算所述羽毛球发球时击球点在所述深度图像之中离地的竖直距离;
根据三角形相似定理,结合所述深度传感器的图像帧的高度像素值、深度值和所述深度传感器的垂直视角,计算所述羽毛球发球时击球点的离地高度;
将所述羽毛球发球时击球点的高度传送给数据显示模块;
所述数据显示模块输出所述羽毛球发球时击球点的高度,将所述羽毛球发球时击球点的高度与规定高度进行比较,判断发球是否犯规。
可选的,所述读取所述羽毛球比赛视频的图像数据,逐帧处理所述图像数据之中的彩色图像数据,识别每一帧图像之中羽毛球的位置的步骤包括:
根据预设的阈值对所述图像数据之中的彩色图像数据进行基于HSV色彩空间的二值化处理,将彩色图像之中的白色部分和白色偏灰部分设置为白色,其余部分设置为黑色;
根据形态学滤波算法对二值化处理之后的图像进行膨胀和腐蚀处理,去除不相关的杂点;
形成判断白色像素块是否为羽毛球的判断特征,所述判断特征包括白色像素块的长度信息、宽度信息、长宽比信息和面积信息,根据判断特征形成判断阈值,根据所述判断阈值筛选属于羽毛球的像素点;
识别和标记羽毛球的质心位置。
可选的,所述根据羽毛球的运动轨迹判断所述羽毛球发球时击球点的步骤包括:
获取羽毛球的每个质心位置的坐标信息,根据时间顺序判断羽毛球的质心位置,若当前的质心点既低于前一时刻的质心点,也低于后一时刻的质心点,所述质心点为所述羽毛球发球时击球点,而且不断更新迭代。
可选的,所述根据计算众数方法获得地面高度值,计算所述羽毛球发球时击球点在所述深度图像之中离地的竖直距离的步骤包括:
根据计算众数方法,获得与所述羽毛球发球时击球点具有相同深度的像素竖直坐标值的众数;
将所述像素竖直坐标值的众数作为所述羽毛球发球时击球点垂直对应地面的竖直坐标值;
计算所述羽毛球发球时击球点的离地高度,计算公式如下:
其中,y为所述羽毛球发球时击球点的像素行数,d为所述羽毛球发球时击球点的深度值,h为所述羽毛球发球时击球点的实际高度,ye为地面行数,所述深度传感器的图像帧的宽度像素值为424,所述深度传感器的垂直视角为60度。
本发明具有下述有益效果:
本发明提出的羽毛球发球时击球点的高度检测***及其方法之中,高度检测***逐帧处理所述图像数据之中的彩色图像数据,识别每一帧图像之中羽毛球的位置,将所有的帧图像进行叠加,获得羽毛球的运动轨迹,根据羽毛球的运动轨迹判断所述羽毛球发球时击球点,将所述彩色图像传感器的彩色图像和所述深度传感器的深度图像进行坐标映射,记录所述羽毛球发球时击球点的深度值。本发明提供的数据处理过程较快,检测结果具有时效性,保证了比赛的正常进行。本发明能够精确地检测羽毛球发球时击球点的高度,为裁判判定发球是否失误提供客观依据。本发明提供的检测方法的实现以及检测***的安装极为简单。本发明大大减少了计算量,简化了运算过程,从而提高运算速度。相较于现有的裁判主观目测判断,本发明将羽毛球发球时击球点的高度值呈现为数据形式,清晰直观。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的羽毛球发球时击球点的高度检测***的结构示意图。
图2a为本发明实施例一提供的羽毛球发球时击球点的高度检测***的分布位置俯视图。
图2b为本发明实施例一提供的羽毛球发球时击球点的高度检测***的分布位置主视图。
图3a-3b为本发明实施例二提供的羽毛球发球时击球点的高度检测方法的击球高度计算示意图。
图4为本发明实施例二提供的羽毛球发球时击球点的高度检测方法的深度点云图。
图5为本发明实施例二提供的羽毛球发球时击球点的高度检测方法的羽毛球识别流程图。
图6为本发明实施例二提供的羽毛球发球时击球点的高度检测方法的击球点高度计算流程图。
图7为本发明实施例二提供的羽毛球发球时击球点的高度检测方法的深度地面效果图。
图8为本发明实施例二提供的羽毛球发球时击球点的高度检测方法的实验数据统计图。
其中,附图标记为:1、检测***的位置;2、运动员击球的位置。
具体实施方式
为使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案,下面结合附图对本发明提供的羽毛球发球时击球点的高度检测***及其方法进行详细描述。
实施例一
本发明提供一种基于图像处理的羽毛球发球时击球点高度检测***,包括:视频数据采集模块、数据处理模块、数据显示模块,视频数据采集模块采集羽毛球比赛的视频,同时将采集到的视频按帧实时传输给数据处理模块,数据处理模块运行羽毛球发球时击球点高度检测程序对数据进行分析计算,最终得到出发球时击球点的高度,将结果传送给数据显示模块,最后由数据显示模块输出发球时击球点高度。
优选的,所述视频数据采集模块包括彩色图像传感器、深度传感器和适配器,彩色图像传感器和深度传感器集成在摄像头中,摄像头与适配器连接,适配器与数据处理模块连接;所述彩色图像传感器可以满足图像识别色彩需求,并且与深度传感器基本保持同步;所述深度传感器可以满足拍摄高清录像的需求,达到每帧图像清晰无拖影;布设时通过支架支撑,保证深度传感器焦平面与地面保持垂直,并且防止抖动;所述深度传感器架设在运动员侧面规定距离,可拍摄到发球全过程。
图1为本发明实施例一提供的羽毛球发球时击球点的高度检测***的结构示意图,图2a为本发明实施例一提供的羽毛球发球时击球点的高度检测***的分布位置俯视图,图2b为本发明实施例一提供的羽毛球发球时击球点的高度检测***的分布位置主视图。如图1-2b,本实施例提供的基于图像处理的羽毛球发球时击球点的高度检测***,包括:视频数据采集模块、数据处理模块、数据显示模块,所述视频数据采集模块包括彩色图像传感器、深度传感器和适配器,所述彩色图像传感器和所述深度传感器集成在摄像头之中,所述摄像头与所述适配器连接,所述适配器与所述数据处理模块连接。
本实施例中,所述视频数据采集模块用于拍摄羽毛球比赛视频,采集所述羽毛球比赛视频的同时将所述羽毛球比赛视频传送给数据处理模块,判断彩色图像传感器和深度传感器是否正确开启,若所述彩色图像传感器和所述深度传感器正确开启,获取所述羽毛球比赛视频的图像数据,否则返回至所述判断彩色图像传感器和深度传感器是否正确开启的步骤。
本实施例中,所述数据处理模块用于读取所述羽毛球比赛视频的图像数据,逐帧处理所述图像数据之中的彩色图像数据,识别每一帧图像之中羽毛球的位置,将所有的帧图像进行叠加,获得羽毛球的运动轨迹,根据羽毛球的运动轨迹判断所述羽毛球发球时击球点,将所述彩色图像传感器的彩色图像和所述深度传感器的深度图像进行坐标映射,记录所述羽毛球发球时击球点的深度值,搜索所述深度传感器的深度图像之中与所述羽毛球发球时击球点具有相同深度的地面坐标点,根据计算众数方法获得地面高度值,计算所述羽毛球发球时击球点在所述深度图像之中离地的竖直距离,根据三角形相似定理,结合所述深度传感器的图像帧的高度像素值、深度值和所述深度传感器的垂直视角,计算所述羽毛球发球时击球点的离地高度,将所述羽毛球发球时击球点的高度传送给数据显示模块。所述数据显示模块用于输出所述羽毛球发球时击球点的高度,将所述羽毛球发球时击球点的高度与规定高度进行比较,判断发球是否犯规。
可选的,所述彩色图像传感器与所述深度传感器保持同步,所述深度传感器通过支架固定支撑,以使所述深度传感器的焦平面与地面保持垂直,所述深度传感器设置在运动员侧面的预设位置,以使所述深度传感器拍摄到发球的全部过程。
本实施例提出的羽毛球发球时击球点的高度检测***之中,高度检测***逐帧处理所述图像数据之中的彩色图像数据,识别每一帧图像之中羽毛球的位置,将所有的帧图像进行叠加,获得羽毛球的运动轨迹,根据羽毛球的运动轨迹判断所述羽毛球发球时击球点,将所述彩色图像传感器的彩色图像和所述深度传感器的深度图像进行坐标映射,记录所述羽毛球发球时击球点的深度值。本实施例提供的数据处理过程较快,检测结果具有时效性,保证了比赛的正常进行。本实施例能够精确地检测羽毛球发球时击球点的高度,为裁判判定发球是否失误提供客观依据。本实施例提供的检测方法的实现以及检测***的安装极为简单。本实施例大大减少了计算量,简化了运算过程,从而提高运算速度。相较于现有的裁判主观目测判断,本实施例将羽毛球发球时击球点的高度值呈现为数据形式,清晰直观。
实施例二
本实施例提供一种基于图像处理的羽毛球发球时击球点高度检测方法,包括如下步骤:
步骤S1:视频数据采集模块拍摄羽毛球比赛视频,并于采集该视频信息同时将每帧图像实时传送给数据处理模块;
步骤S2:数据处理模块中运行羽毛球发球时击球点高度检测程序,该程序通过图像处理技术对数据进行计算处理,并将结果传送给数据显示模块;
步骤S3:数据显示模块输出发球时击球点高度,并与规则中规定高度比较,判定发球是否犯规。
本实施例中,所述步骤S2包括如下步骤:
步骤S21:***启动,***初始化,判断彩色图像传感器和深度传感器是否正确开启;
步骤S22:彩色图像传感器和深度传感器正确开启则获取视频图像数据,否则返回至步骤S21;
步骤S23:读取视频数据,逐帧处理彩色图像数据,识别每一帧中羽毛球的位置。
本实施例中,所述步骤S23包括如下步骤:
步骤S231:对彩色图像进行基于HSV色彩空间的二值化处理。羽毛球为白色,在实际环境中由于光线等客观因素影响,其实际颜色为白色偏灰。选择一个合理的阈值,通过颜色识别将图像进行二值化处理,将彩色图像中白色及白色偏灰的部分设为白色,即目标物体;其余部分设为黑色,即背景。
步骤S232:使用形态学滤波对图像进行膨胀和腐蚀操作,去除不相关的杂点。
步骤S233:根据特征检测识别羽毛球。设定一系列特征判断白色像素块是否为羽毛球,包括白色像素块的长度信息、宽度信息、长宽比信息和面积信息。为特征设定合理阈值,根据阈值最终筛选出属于羽毛球的像素点。
步骤S234:标出识别到的羽毛球的质心位置。
步骤S24:叠加帧,得到羽毛球运动轨迹。
步骤S25:根据羽毛球运动判断发球点。获取步骤S234中的每一个质心位置的坐标信息,根据时间顺序判断羽毛球质心位置,若当前的质心点既低于前一时刻质心点,也低于后一时刻质心点,则该点为发球点,并且不断更新迭代。
步骤S26:将彩色图像和深度图像进行坐标映射,记录发球时击球点的深度值,搜索深度传感器的深度图像中与羽毛球发球时击球点同深度的地面坐标点,计算众数得到地面高度值,并计算羽毛球发球时击球点在深度图像帧中离地的竖直距离;
步骤S27:采用三角形相似定理,结合深度传感器图像帧的高度像素值、深度值和深度传感器垂直视角,计算羽毛球发球时击球点离地的实际高度;
步骤S26:将结果传输给数据显示模块。
优选的,所述步骤S231中,创新性地根据HSV色彩模型获取二值图像。HSV将亮度信息从彩色中分解出来,而色调饱和度与人类感知相对应,因而使得该模型能更有效地分离目标与背景。
优选的,所述步骤S233中,灵活运用特征识别,在获取了二值图像的基础上进一步通过特征值来约束,从而在二值图像中更精准的识别出羽毛球。
优选的,所述步骤S25中,通过判断叠加帧后得到的羽毛球运动轨迹,该轨迹由羽毛球发球前无规则运动和发球后近似抛物线轨迹构成。由于发球过程近似完全弹性碰撞,而羽毛球拍与地面夹角小于90度,若击球后羽毛球可以向前向上运动,则击球前羽毛球在竖直方向上必然具有下落趋势,因此击球点前后羽毛球在竖直方向上先下降后上升,则击球点为羽毛球运动轨迹上的局部极小值点。
优选的,所述步骤S24中,搜索地面位置部分中,采用计算众数方法,与发球时击球点同深度的像素竖直坐标值的众数作为发球时击球点垂直对应地面的竖直坐标值。
图3a-3b为本发明实施例二提供的羽毛球发球时击球点的高度检测方法的击球高度计算示意图,图4为本发明实施例二提供的羽毛球发球时击球点的高度检测方法的深度点云图,图5为本发明实施例二提供的羽毛球发球时击球点的高度检测方法的羽毛球识别流程图,图6为本发明实施例二提供的羽毛球发球时击球点的高度检测方法的击球点高度计算流程图,图7为本发明实施例二提供的羽毛球发球时击球点的高度检测方法的深度地面效果图。如图3a-7所示,本发明提供一种基于计算机架构上的羽毛球发球时击球点高度检测***,主要包括三个模块:视频数据采集模块、数据处理模块、数据显示模块。视频数据采集模块采用美国微软公司Kinect for Windows V2摄像头,该摄像头上集成了彩色图像传感器和深度传感器,与计算机通过适配器相连;布设时通过支架支撑,保证摄像头焦平面与地面保持垂直,并且防止抖动;所述摄像头架设在运动员侧面规定距离,可拍摄到发球全过程。数据处理模块采用Win8、Win8.1、Win10***计算机均可满足设计要求。本***采用了Win10操作***,软件编制平台采用Visual Studio。数据显示模块搭载在计算机平台上,直接由计算机显示屏完成显示功能。
本实施例中,彩色图像传感器和深度传感器通过适配器与计算机相连,采集发球过程的视频并传送给计算机,计算机在Visual Studio中运行程序进行相应处理后得到羽毛球发球点高度值,并将该值显示在计算机显示屏上。其中,羽毛球发球时击球点高度检测方法具体步骤如下:
步骤S1:视频数据采集模块采集到视频信息,并于拍摄同时将每帧图像实时传送给数据处理模块;
步骤S2:数据处理模块中运行羽毛球发球时击球点高度检测程序,该程序通过图像处理技术对数据进行计算处理;
步骤S21:***启动,***初始化,判断彩色图像传感器和深度传感器是否正确开启;
步骤S22:将彩色图像视频逐帧进行图像处理及目标识别,得到羽毛球的质心坐标。
步骤S23:标出每帧中的质心位置,叠加帧,得到羽毛球的运动轨迹。
步骤S24:将彩色图像和深度图像进行坐标映射,搜索深度传感器的深度图像中与羽毛球发球时击球点同深度的地面在图像帧中的位置;
步骤S25:采用三角形相似定理,结合深度传感器图像帧的高度像素值和深度传感器垂直视角,计算羽毛球发球时击球点离地高度;
步骤S26:将结果传送给数据显示模块。
步骤S3:数据显示模块显示出发球时击球点高度,并与规则中规定高度比较,判定是否犯规。
本实施例对图像进行二值化处理。羽毛球为白色,在实际环境中由于光线等客观因素影响,其实际颜色为白色偏灰。选择一个合理的阈值,通过颜色识别将图像进行二值化处理,将彩色图像中白色及白色偏灰的部分设为白色,即目标物体;其余部分设为黑色,即背景。随后进行形态学滤波,对图像进行膨胀和腐蚀操作,去除不相关的杂点。为了更精确地识别出羽毛球,再通过特征识别,设定一系列特征值判断白色像素块是否为羽毛球,包括白色像素块的长度信息、宽度信息、长宽比信息和面积信息。为特征值设定合理阈值,根据阈值最终筛选出羽毛球,标出识别到的羽毛球的质心位置。最后叠加帧,得到羽毛球运动轨迹,由极值定理可知,羽毛球运动轨迹中斜率由负到正变化的点即为轨迹的局部最小值点,按照时间排序,最后一个局部最小值点即为发球点。
本实施例根据计算众数方法,获得与所述羽毛球发球时击球点具有相同深度的像素竖直坐标值的众数;将所述像素竖直坐标值的众数作为所述羽毛球发球时击球点垂直对应地面的竖直坐标值;计算所述羽毛球发球时击球点的离地高度,计算公式如下:
其中,y为所述羽毛球发球时击球点的像素行数,d为所述羽毛球发球时击球点的深度值,h为所述羽毛球发球时击球点的实际高度,ye为地面行数,所述深度传感器的图像帧的宽度像素值为424,所述深度传感器的垂直视角为60度。
对于本实施例提供的技术方案进行实验验证,由于发球时击球高度很难通过本实施例以外的方法准确测量,因此将实验验证拆分为以下两部分:
S1:分别固定球拍在70cm、80cm、90cm、100cm、110cm高度处,使羽毛球由由斜上方下落,与球拍发生碰撞并反弹,用本发明检测方法判断其击球点高度,并记录数据。每个高度分别重复上述步骤5次,记录数据。将摄像头分别布设在距离发球点两个不同的距离处,分别重复上述实验步骤,总共50组数据。
记录实验数据如表1所示:
表1实验数据
图8为本发明实施例二提供的羽毛球发球时击球点的高度检测方法的实验数据统计图。如图8所示,误差基本在5cm左右,其中3.5cm为球长的一半,即质心高度带来的误差,可在计算中减去。另外的1.5cm误差为摄像头设备限制带来的***误差。
S2:将本发明检测方法所计算得到的击球点高度与真实球拍所在高度进行对比,并计算其误差。
本实施例提出的羽毛球发球时击球点的高度检测方法之中,高度检测***逐帧处理所述图像数据之中的彩色图像数据,识别每一帧图像之中羽毛球的位置,将所有的帧图像进行叠加,获得羽毛球的运动轨迹,根据羽毛球的运动轨迹判断所述羽毛球发球时击球点,将所述彩色图像传感器的彩色图像和所述深度传感器的深度图像进行坐标映射,记录所述羽毛球发球时击球点的深度值。本实施例提供的数据处理过程较快,检测结果具有时效性,保证了比赛的正常进行。本实施例能够精确地检测羽毛球发球时击球点的高度,为裁判判定发球是否失误提供客观依据。本实施例提供的检测方法的实现以及检测***的安装极为简单。本实施例大大减少了计算量,简化了运算过程,从而提高运算速度。
可以理解的是,以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式,然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言,在不脱离本发明的精神和实质的情况下,可以做出各种变型和改进,这些变型和改进也视为本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种基于图像处理的羽毛球发球时击球点的高度检测***,其特征在于,包括:视频数据采集模块、数据处理模块、数据显示模块,所述视频数据采集模块包括彩色图像传感器、深度传感器和适配器,所述彩色图像传感器和所述深度传感器集成在摄像头之中,所述摄像头与所述适配器连接,所述适配器与所述数据处理模块连接;
所述视频数据采集模块用于拍摄羽毛球比赛视频,采集所述羽毛球比赛视频的同时将所述羽毛球比赛视频传送给数据处理模块,判断彩色图像传感器和深度传感器是否正确开启,若所述彩色图像传感器和所述深度传感器正确开启,获取所述羽毛球比赛视频的图像数据,否则返回至所述判断彩色图像传感器和深度传感器是否正确开启的步骤;
所述数据处理模块用于读取所述羽毛球比赛视频的图像数据,逐帧处理所述图像数据之中的彩色图像数据,识别每一帧图像之中羽毛球的位置,将所有的帧图像进行叠加,获得羽毛球的运动轨迹,根据羽毛球的运动轨迹判断所述羽毛球发球时击球点,将所述彩色图像传感器的彩色图像和所述深度传感器的深度图像进行坐标映射,记录所述羽毛球发球时击球点的深度值,搜索所述深度传感器的深度图像之中与所述羽毛球发球时击球点具有相同深度的地面坐标点,根据计算众数方法获得地面高度值,计算所述羽毛球发球时击球点在所述深度图像之中离地的竖直距离,根据三角形相似定理,结合所述深度传感器的图像帧的高度像素值、羽毛球发球时击球点的深度值和所述深度传感器的垂直视角,计算所述羽毛球发球时击球点的离地高度,将所述羽毛球发球时击球点的高度传送给数据显示模块;
所述数据显示模块用于输出所述羽毛球发球时击球点的高度,将所述羽毛球发球时击球点的高度与规定高度进行比较,判断发球是否犯规;
所述根据计算众数方法获得地面高度值,计算所述羽毛球发球时击球点在所述深度图像之中离地的竖直距离的步骤包括:
根据计算众数方法,获得与所述羽毛球发球时击球点具有相同深度的像素竖直坐标值的众数;
将所述像素竖直坐标值的众数作为所述羽毛球发球时击球点垂直对应地面的竖直坐标值;
计算所述羽毛球发球时击球点的离地高度,计算公式如下:
其中,y为所述羽毛球发球时击球点的像素行数,d为所述羽毛球发球时击球点的深度值,h为所述羽毛球发球时击球点的实际高度,y e 为地面行数,所述深度传感器的图像帧的高度像素值为424,所述深度传感器的垂直视角为60度。
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的羽毛球发球时击球点的高度检测***,其特征在于,所述彩色图像传感器与所述深度传感器保持同步,所述深度传感器通过支架固定支撑,以使所述深度传感器的焦平面与地面保持垂直,所述深度传感器设置在运动员侧面的预设位置,以使所述深度传感器拍摄到发球的全部过程。
3.一种基于图像处理的羽毛球发球时击球点的高度检测方法,其特征在于,包括:
视频数据采集模块拍摄羽毛球比赛视频,采集所述羽毛球比赛视频的同时将所述羽毛球比赛视频传送给数据处理模块;
判断彩色图像传感器和深度传感器是否正确开启;
若所述彩色图像传感器和所述深度传感器正确开启,获取所述羽毛球比赛视频的图像数据,否则返回至所述判断彩色图像传感器和深度传感器是否正确开启的步骤;
读取所述羽毛球比赛视频的图像数据,逐帧处理所述图像数据之中的彩色图像数据,识别每一帧图像之中羽毛球的位置;
将所有的帧图像进行叠加,获得羽毛球的运动轨迹;
根据羽毛球的运动轨迹判断所述羽毛球发球时击球点;
将所述彩色图像传感器的彩色图像和所述深度传感器的深度图像进行坐标映射,记录所述羽毛球发球时击球点的深度值,搜索所述深度传感器的深度图像之中与所述羽毛球发球时击球点具有相同深度的地面坐标点,根据计算众数方法获得地面高度值,计算所述羽毛球发球时击球点在所述深度图像之中离地的竖直距离;
根据三角形相似定理,结合所述深度传感器的图像帧的高度像素值、羽毛球发球时击球点的深度值和所述深度传感器的垂直视角,计算所述羽毛球发球时击球点的离地高度;
将所述羽毛球发球时击球点的高度传送给数据显示模块;
所述数据显示模块输出所述羽毛球发球时击球点的高度,将所述羽毛球发球时击球点的高度与规定高度进行比较,判断发球是否犯规;
所述根据计算众数方法获得地面高度值,计算所述羽毛球发球时击球点在所述深度图像之中离地的竖直距离的步骤包括:
根据计算众数方法,获得与所述羽毛球发球时击球点具有相同深度的像素竖直坐标值的众数;
将所述像素竖直坐标值的众数作为所述羽毛球发球时击球点垂直对应地面的竖直坐标值;
计算所述羽毛球发球时击球点的离地高度,计算公式如下:
其中,y为所述羽毛球发球时击球点的像素行数,d为所述羽毛球发球时击球点的深度值,h为所述羽毛球发球时击球点的实际高度,y e 为地面行数,所述深度传感器的图像帧的高度像素值为424,所述深度传感器的垂直视角为60度。
4.根据权利要求3所述的基于图像处理的羽毛球发球时击球点的高度检测方法,其特征在于,所述读取所述羽毛球比赛视频的图像数据,逐帧处理所述图像数据之中的彩色图像数据,识别每一帧图像之中羽毛球的位置的步骤包括:
根据预设的阈值对所述图像数据之中的彩色图像数据进行基于HSV色彩空间的二值化处理,将彩色图像之中的白色部分和白色偏灰部分设置为白色,其余部分设置为黑色;
根据形态学滤波算法对二值化处理之后的图像进行膨胀和腐蚀处理,去除不相关的杂点;
形成判断白色像素块是否为羽毛球的判断特征,所述判断特征包括白色像素块的长度信息、宽度信息、长宽比信息和面积信息,根据判断特征形成判断阈值,根据所述判断阈值筛选属于羽毛球的像素点;
识别和标记羽毛球的质心位置。
5.根据权利要求4所述的基于图像处理的羽毛球发球时击球点的高度检测方法,其特征在于,所述根据羽毛球的运动轨迹判断所述羽毛球发球时击球点的步骤包括:
获取羽毛球的每个质心位置的坐标信息,根据时间顺序判断羽毛球的质心位置,若当前的质心点既低于前一时刻的质心点,也低于后一时刻的质心点,所述质心点为所述羽毛球发球时击球点,而且不断更新迭代。
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