申请/专利权人：杭州晨安科技股份有限公司

申请日：2023-07-21

公开（公告）日：2023-10-24

公开（公告）号：CN116934969A

主分类号：G06T17/00

分类号：G06T17/00;G06T15/20;G06T7/80;G06T7/73;G06N3/04;G06N3/08;G06V40/20;G06V10/94

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.11.10#实质审查的生效;2023.10.24#公开

摘要：本发明提供一种铅球运动场景下的三维视频重建和距离测量方法，提升了铅球投掷距离的测量精度。本发明包括如下步骤：步骤一，多相机搭建过程；步骤二，相机内外参数计算；步骤三，基于步骤二，在没有投掷铅球过程中，进行NeRF神经网络训练；步骤四，基于步骤二，确定铅球落地平面；步骤五，当开始投掷铅球时，进行铅球检测；步骤六，基于步骤二、步骤三和步骤五，当开始投掷铅球时，进行特定视角的三维重建过程；步骤七，基于步骤四和步骤五，当开始投掷铅球时，进行铅球测距过程。

主权项：1.一种铅球运动场景下的三维视频重建和距离测量方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一，多相机搭建过程，包括如下步骤：1、搭建一个安装框架；2、安装框架上水平和竖直均安装一系列相机；3、设置相机参数一致，时间戳同步；步骤二，相机内外参数计算，包括如下步骤：1、所有相机同一时间戳采集的图像构成一组图像；2、对上一步的同一组图片都提取特征点；3、对上一步提取的特征点进行匹配，并根据平面一致性做一些过滤；4、通过上一步的特征点匹配关系，获取图片间的几何变换关系；通过这些变换关系，结合相机内参,估算出相机姿态；5、根据上一步获取的相机姿态，通过三角测距的方法来估算所有特征点的三维位置；6、根据上一步特征点三维位置信息，再对三维点云做进一步过滤；7、根据过滤好的三维点云纠正相机内外参数；同时计算出世界坐标系、相机坐标系和像素坐标系之间的转换矩阵；步骤三，基于步骤二，在没有投掷铅球过程中，进行NeRF神经网络训练，包括如下步骤：1、在没有铅球投掷的时候，采集同一时间戳的一组图片，根据前面得到的世界坐标系、相机坐标系和像素坐标系之间转换矩阵，计算出图片中每个像素在世界坐标系中的坐标和方位；2、设计一个NeRF神经网络，把整个三维场景隐式存储在这个NeRF神经网络中；3、通过步骤三1中的数据对步骤三2中的NeRF神经网络进行训练；步骤四，基于步骤二，确定铅球落地平面；步骤五，当开始投掷铅球时，进行铅球检测，包括以下步骤：1、识别人脸和手势，判断是否开始投掷铅球；2、如果步骤五1）中识别到开始投掷铅球的状态，开始铅球目标检测；3、通过多视角相机检测铅球，把铅球中心点和铅球半径转换成世界坐标系；步骤六，基于步骤二、步骤三和步骤五，当开始投掷铅球时，进行特定视角的三维重建过程，包括以下步骤：1、根据用户观看视角和渲染图像分辨率，利用NeRF神经网络渲染出背景图像信息；2、根据用户观看视角和渲染图像分辨率，利用世界坐标系转像素坐标系关系，渲染出前景图像信息；3、基于步骤六1和步骤六2，把渲染出的背景图像信息和前景图像信息进行融合，前景像素替换背景像素即可；步骤七，基于步骤四和步骤五，当开始投掷铅球时，进行铅球测距过程，包括如下步骤：1、标定地面上的刻度，即某点与起始点O的距离；2、跟踪铅球运动，当铅球与地面相交的时候，判定为落地点D；3、在标定图像中找D的最近标注点N，线段ON标注长度为X，线段ON像素坐标系距离为Xp，转换成世界坐标系距离为Xw，线段OD像素坐标系距离为Yp，转换成世界做标系距离为Yw，那么线段OD实际长度为Y=X×YwYp，即为铅球的投掷成绩。

全文数据：

权利要求：

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