申请/专利权人：北京影谱科技股份有限公司

申请日：2020-08-25

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN112001324B

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V40/20;G06V10/77;G06V10/80;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2020.12.15#实质审查的生效;2020.11.27#公开

摘要：本发明实施例公开了篮球比赛视频的球员动作识别方法、装置和设备，该方法包括：根据目标篮球比赛视频生成A帧图像；确定A帧图像中每帧的球员，并输出每个球员的检测框；提取A帧图像的最后一层特征图，并根据A帧图像中每个球员的检测框和最后一层特征图得到球员特征向量集合；获取A帧图像中每个球员的标识嵌入特征和帧序号嵌入特征；将每个球员的特征向量、每个球员对应的标识嵌入特征和帧序号特征向量进行连接得到初始特征向量；将每个球员的初始特征向量输入到关系提取网络中得到特征矩阵；将特征矩阵输入线性前馈运算网络降维至B维，根据降维后的特征矩阵进行球员动作的识别。本发明可以快速准确地识别出篮球比赛视频中球员的动作。

主权项：1.一种篮球比赛视频的球员动作识别方法，其特征在于，包括：根据目标篮球比赛视频生成A帧图像，A为大于0的正整数；确定所述A帧图像中每帧的球员，并输出每个球员的检测框；使用特征提取网络提取所述A帧图像的最后一层特征图，并根据所述A帧图像中每个球员的检测框和所述最后一层特征图得到球员特征向量集合；根据所述球员特征向量集合获取所述A帧图像中每个球员的标识嵌入特征和帧序号嵌入特征；将每个球员的特征向量、每个球员对应的标识嵌入特征和每个球员对应的帧序号特征向量进行连接得到每个球员的初始特征向量；将每个球员的初始特征向量输入到关系提取网络中得到特征矩阵，所述特征矩阵的列向量表示球员的最终特征向量；将所述特征矩阵输入线性前馈运算网络降维至B维，根据降维后的特征矩阵进行球员动作的识别，B为大于0的正整数，且B等于预定义的球员动作类别数量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京影谱科技股份有限公司 篮球比赛视频的球员动作识别方法、装置和设备

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