将视频和移动数据结合来增强体育运动分析(Bring it to the Pitch: Combining Video and Movement Data to Enhance Team Sport Analysis)

对体育比赛进行分析,可以观察球员或球队的战略和战术行为。当前的分析工作流通常基于人工观看比赛视频分析。但是观看视频通常是一个耗时的过程,分析人员需要记住和注释场景。这项工作将球队视频与轨迹数据的抽象可视化相结合来帮组我们理解 [1]。

如图1所示是我们的系统的工作流程。球赛的视频数据是我们的输入,在图1(A)中我们监测出球员,如图中的蓝色和红色矩形表示对战的球员,然后我们根据一系列连续的帧提取出如图1(B)中的球场的全景图,在图1(C)中,我们将球员映射到全景图中。根据提取出的图1(C)我们将球场标准化为图1(D),最后我们将可视化提取的数据与视频结合起来得到图1(E)。接下来我们将按照这个流程进行分析。

图1:系统的工作流程

A. 球员检测。球员监测,我们面临一些挑战,我们的数据是由在球场的一个摄像头录制的,摄像头可以放缩,球员姿势多种多样。所以我们采用基本的颜色直方图来检测球员。首先我们人工的选择出每个球员的衣服颜色,作为颜色直方图匹配的标准,再用该颜色直方图与视频中的球员匹配。

B. 全景图生成。首选我们选取一系列连续的帧 [2],然后我们提取出图片中的SIFT 特征 [3]。然后根据该特提取出全景图。

C&D. 将球员映射到全景图和将映射后的图片标准化[4]。

接下来我们对视频进行可视化分析:

1. 活动空间(Interaction spaces ):根据每个球员的移动的方向和速度计算出球员在短时间内可以快速到达的区域。在图2左图中可以看出,速度越快,移动过程中角度越难以改变活动空间的角度越小[5]。图2左边是我们在视频中检测出得活动空间的结果。

图2: 活动空间

2. 势力范围(Free spaces ): 根据每个球员的速度定义每个球员的势力范围,范围的边界到对方球员为止。

图3: 势力范围

3. 优势范围(Dominant regions ):由自己方的多个球员控制的区域,如图4中的重叠区域。

图4: 优势范围

该项工作是第一个将可视化与球场视频分析结合起来的工作。能够通过可视化帮组我们更好的理解球员的策略。但是该篇文章缺少有效的评估和对比。

[1][1] M. Stein, H. Janetzko, A. Lamprecht, T. Breitkreutz, P. Zimmermann, B. Goldlücke, T. Schreck, G. Andrienko, M. Grossniklaus and D. A. Keim.Bring it to the Pitch: Combining Video and Movement Data to Enhance Team Sport Analysis. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, DOI: 10.1109/TVCG.2017.2745181, 2017

[2] M.BrownandD.G.Lowe.Automatic panoramic image stitchingusing invariant features. International journal of computer vision, 74(1):59–73, 2007. 2, 5

[3] D. G. Lowe. Distinctive image features from scale-invariant keypoints. International Journal of Computer Vision, 60(2):91–110, 2004. 2, 5

[4] R. Hartley and A. Zisserman. Multiple View Geometry in Computer Vision. Cambridge University Press, second ed., 2004. 2, 4, 5

[5] M. Stein, H. Janetzko, T. Breitkreutz, D. Seebacher, T. Schreck, M. Gross- niklaus, I. D. Couzin, and D. A. Keim. Director’s cut: Analysis and annotation of soccer matches. IEEE Computer Graphics and Applications, 36(5):50–60, Sept 2016. doi: 10.1109/MCG.2016.102 6, 7

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