Автоматический анализ поведения судьи футбольного

матча по видеозаписиШакбасаров Ринат Наилевич

научный руководительПогожев Сергей Владимировичкафедра Компьютерных технологий и

систем

2013 2013 гг.

Цель работы – на основе видеозаписи футбольного матча оценить характеристики судьи

2

Задача Решение Анализ ЗаключениеАлгоритм

Зона – пространство, в котором судья может действовать наиболее

эффективно

3- Боковые судья- Доступная область для боковых судей - Более правильное расположение

- Менее правильное расположение- Главный судья

Задача Решение Анализ ЗаключениеАлгоритм

Начальный удар Удар от ворот Угловой удар

Штрафной удар 11-метровый удар Свободный удар

Особые случаи местоположения судьи

Задача Решение Анализ ЗаключениеАлгоритм

4

Анализ цвета – наиболее оптимальный алгоритм для поставленной задачи

5

Минусы

Плюсы

Не привязан к форме идентифицируемого объекта

Простота реализации и масштабируемость

Низкая сложность алгоритма

Хранение изображения в виде матрицы требует большого количества памяти

Требует перебора каждого пиксела, не всегда эффективно для изображений очень высокого качества

1920x1080

РешениеЗадача Анализ ЗаключениеАлгоритм

Идентификация объектов в видеопотоке на основе анализа цвета

6

РешениеЗадача Анализ ЗаключениеАлгоритм

1 2 3 4

Подход к идентификации объектовНаложение маски отсекающей объекты

за полем

7

Наличие лишних объектов, находящихся вне поля, будут мешать работе алгоритма

Отмечая точки, на которых лежат отсекающие прямые, строится маска - четырёхугольник

Каждый кадр умножается на эту маску, удаляя лишние объекты с поля, строятся направляющие

РешениеЗадача Анализ ЗаключениеАлгоритм

Подход к идентификации объектовВыбор цвета исследуемых объектов

8

Перевод цветов из RGB в HSV

Нахождение среднего H, S, V

Нахождение диапазонов

За исключением особых случаев

РешениеЗадача Анализ ЗаключениеАлгоритм

Подход к HSV-модели цвета для идентификации объектов

АлгоритмЗадача Анализ ЗаключениеРешение

• Красный цвет соответствует H = 0 и H =1• Если std(h) > 0,5 , то используется

специальный алгоритмнахождения среднего цвета

H• При s =0, H и V имеют меньшую значимость

для s < 0,25• std_h = 1• std_s = 2 * std(s)• std_v = 4 * std(v)

S• При v =0, H и S имеют меньшую значимость

для v < 0,25• std_h = 1• std_s = 1• std_v = 1,4 * std(v)

V

S=1, V =1

H=0, V =1

H=0, S =1

0

0

0 1

1

1

Коэффициенты выведены эмпирическим путем9

Идентификации объектов на основе анализа цвета

10

H и S пренебрегаем

Hпренебрегаем

H – основнойS и V – вспом.

Проверка на принадлежность

цветовому интервалу

да

нет

АлгоритмЗадача Анализ ЗаключениеРешение

Подход к идентификации объектов

Выбор цвета исследуемых объектов

За счет того, что интересуемые объекты

движутся, мы можем рассматривать только их

Результат

Теперь можем легко найти

линии на поле

Складываем N кадров с интервалом времени - 5 секунд

РешениеЗадача Анализ ЗаключениеАлгоритм

11

Нахождение прямоугольных координат

12

1

43

2

АлгоритмЗадача Анализ ЗаключениеРешение

Анализ полученных данных позволяет дать ответы на множество вопросов

АнализЗадача Алгоритм ЗаключениеРешение

Перемещение каждый момент времени в метрах позволит

оценить:1)параметры скорости и ускорения, 2)количество ускорений, динамику движения судьи.

Градиентный рисунок, показывающий интенсивность нахождения для

определенных координат покажет:1)соответствие нормативному движению судьи, 2)активность движения судьи.

Позиция судьи :1)Перемещение судьи2)Скорость движение3)Количество ускорений

55.78 34.9152.35 33.1251.23 31.3147.34 27.3452.29 25.6453.78 28.3756.72 35.6760.28 35.54

13

14

Создание GUI интерфейсаАнализЗадача Алгоритм ЗаключениеРешение

Алгоритм был протестирован на видеозаписи футбольного матча длиной

15 минут

15

ЗаключениеЗадача Алгоритм АнализРешение

ЗаключениеЗадача Алгоритм АнализРешение

РезультатыРезультаты

16

Разработан алгоритм идентификации Разработан алгоритм идентификации судьи футбольного матча по видеозаписисудьи футбольного матча по видеозаписи

Разработан алгоритм вычисления Разработан алгоритм вычисления местоположения судьи местоположения судьи

Создано программное обеспечение для Создано программное обеспечение для проверки работоспособности алгоритмовпроверки работоспособности алгоритмов

ЗаключениеЗадача Алгоритм АнализРешение

РезультатыРезультаты

17

• Выделение на изображении Выделение на изображении координат судьи и игроковкоординат судьи и игроков

• Нахождение матриц Нахождение матриц преобразования и преобразования и прямоугольных координатпрямоугольных координат

• Удаление области за Удаление области за границами поля и белых границами поля и белых линий на полелиний на поле

• Удаление лишних Удаление лишних распознанных объектовраспознанных объектов

• Анализ полученных данныхАнализ полученных данных• Создание Создание GUI GUI – интерфейса – интерфейса

для удобства работы с для удобства работы с алгоритмомалгоритмом

• Использование Использование HSVHSV-модели цвета для -модели цвета для определения координат и разделение на определения координат и разделение на классы цветов для нахождения классы цветов для нахождения диапазонадиапазона

• Сложение кадров для нахождения фонаСложение кадров для нахождения фона• Выделение прямых отсечения по двум Выделение прямых отсечения по двум

точкам и автоматическое нахождение точкам и автоматическое нахождение угловых точек и матриц преобразованиеугловых точек и матриц преобразование

• Нахождение прямоугольных координат с Нахождение прямоугольных координат с использованием четырех матриц использованием четырех матриц преобразованияпреобразования

• Система слежения за судьей, Система слежения за судьей, ограничение по перемещениюограничение по перемещению

• Вывод результатов судьи – перемещение, Вывод результатов судьи – перемещение, скорость движения, координаты: скорость движения, координаты: исторические и относительно игроковисторические и относительно игроков

• Создание Создание GUIGUI-приложения-приложения• Оптимизация анализа цветаОптимизация анализа цвета• Вывод полученных результатов работыВывод полученных результатов работы

Поставленные задачиРеализация решений

Достоверность полученных данных

18

АнализЗадача Алгоритм ЗаключениеРешение

Погрешность - X

Погрешность - 2XПогрешность полученного метода – порядка 1,5 -2 метра по X и 0,5 – 2,5 метра по Y, получено эмпирическим путем

Основная проблема заключается в правильном распознавании исследуемых объектов на видео