公开(公告)号：CN113963375A

公开(公告)日：2022-01-21

申请号：CN202111220338.4

申请日：2021-10-20

申请人： 中国石油大学(华东)

发明人： 李宗民 ,  王一璠 ,  孙奉钰

IPC分类号： G06V40/10 ,  G06V10/74 ,  G06K9/62 ,  G06T7/246 ,  G06T7/11

摘要： 本发明结合深度学习与计算机视觉算法，具体公开了一种基于区域的多特征匹配速滑运动员多目标跟踪方法，该跟踪方法包括如下步骤：s1、根据速滑场地对当前区域进行划分；s2、根据目标检测算法检测图片中的速滑运动员信息；s3、根据s1中的划分区域对s2检测得到的速滑运动员信息进行区域划分；s4、对每个区域中的速滑运动员利用多特征信息进行匹配；s5、根据每个区域中速滑运动员的跟踪结果，进行区域间的匹配形成最终的跟踪结果。本发明方法针对速滑运动员比赛时长、速滑场地等特征信息，通过区域分割、多特征匹配等方式更鲁棒的进行速滑运动员的多目标跟踪。

公开(公告)号：CN113963206A

公开(公告)日：2022-01-21

申请号：CN202111224493.3

申请日：2021-10-20

申请人： 中国石油大学(华东)

发明人： 李宗民 ,  王一璠 ,  孙奉钰

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V40/10 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明结合深度学习与计算机视觉算法，具体公开了一种基于姿态指引的速滑运动员目标检测方法，该追踪方法包括如下步骤：s1、通过深度学习主干网络对输入图片进行特征提取得到特征图；s2、根据s1特征图提取特征图中的姿态特征；s3、根据姿态特征检测图片中存在的人物姿态关节点信息；s4、根据姿态特征的指引提取特征图中的人物检测特征；s5、根据人物检测特征提取图片中分类、位置以及边界框信息。本发明方法针对速滑运动员的检测问题，通过姿态信息对检测结果进行指引，缓解速滑运动员的漏检、误检等问题。

公开(公告)号：CN114501328A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202111247012.0

申请日：2021-10-26

申请人： 中国石油大学(华东)

发明人： 崔振东 ,  李宗民 ,  李亚传 ,  王一璠 ,  王奔 ,  白云

IPC分类号： H04W4/029 ,  H04W4/33 ,  H04W16/20 ,  H04W64/00 ,  G06V40/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明结合深度学习算法与uwb定位技术，具体公开了一种基于深度学习和uwb辅助定位的滑冰追踪方法，该方法包括如下步骤：s1、获取滑冰场地数据，对场地关键点数据进行人工标定；s2、根据场地数据，布置uwb(UltraWideBand)装置，布置信号接收器；s3、设计目标检测网络，学习运动员特征，检测运动员位置，预测后续位置；s4、设计多目标追踪网络，通过匹配算法实现初步追踪；s5、获取uwb设备采集的追踪信息，对追踪信息进行插值补全操作；s6、通过补全后的uwb追踪信息对初步追踪结果进行辅助匹配，获取最终追踪结果。本发明方法通过使用深度学习算法和uwb补全信息的辅助技术，改善了对于滑冰运动员进行多目标追踪的过程中由于遮挡或特征相似所导致的IDSwitch问题。