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排球比賽的階段

用人工智能分析排球比賽有多種方法。我過去常常跟蹤球，以便將比賽時(shí)間從整個(gè)視頻中分離出來。

另一種方法是確定游戲階段，并根據(jù)階段流程做出決策。

讓我們假設(shè)排球比賽包括4個(gè)階段：

· 沒有開始。沒有人或少數(shù)人在場(chǎng)上徘徊。

· 靜止階段。人們?cè)诒荣惽罢局�不�?dòng)。

· 比賽階段。

· 歡呼階段。即使比賽輸了，人們也會(huì)聚在一起互相歡呼。

所有這些階段都因人們相對(duì)于場(chǎng)和彼此的位置而不同。這意味著我們首先要做的是在圖片中找到人。

人員檢測(cè)

人員檢測(cè)器生成帶有玩家坐標(biāo)的方框。該信息將作為階段分類模型的輸入。

有時(shí)探測(cè)器會(huì)漏掉人，這會(huì)給數(shù)據(jù)增加一些噪音。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

出于手動(dòng)分類圖片所需的訓(xùn)練目的，請(qǐng)將其移動(dòng)到4個(gè)不同的文件夾中。

還有一個(gè)很好的問題是如何表示機(jī)器學(xué)習(xí)的輸入數(shù)據(jù)。有兩個(gè)主要選項(xiàng)：

· 使用檢測(cè)到的框的數(shù)字表示

· 使用圖片

我決定使用圖片選項(xiàng)，因?yàn)椋?/p>

· 輸入大小應(yīng)該是穩(wěn)定的，但我們事先不知道檢測(cè)的數(shù)量。球場(chǎng)上最多可能有12名球員，但球迷、裁判和替補(bǔ)球員可能會(huì)增加這個(gè)數(shù)字。圖片大小是固定的。

· 檢測(cè)是無序的。為了將它們用作數(shù)組輸入，我們需要以某種方式對(duì)它們進(jìn)行排序，例如，從左到右、按大小等。

· 人性化。盒子上的數(shù)字是很難理解的。圖片化顯示能提供一個(gè)很好的線索。

為了將檢測(cè)結(jié)果表示為輸入圖片，我在黑色背景上繪制了白色實(shí)心矩形，并將其大小調(diào)整為64x64。

def get＿mask（boxes）：  
   

 pic ＝ np．zeros（（H，W，1）， np．uint8）  

 clr ＝ 255  
   

 for r in boxes：    

   cv．rectangle（pic， （r［0］， r［1］）， （r［0］ ＋ r［2］， r［1］ ＋ r［3］）， clr， thickness＝－1）  
   

 pic ＝ cv．resize（pic， （64， 64））  

 return pic

然后為每個(gè)階段準(zhǔn)備了掩碼：

歡呼階段：

沒有開始階段：

比賽階段：

靜止階段：

選擇分類方法

多標(biāo)簽分類有多種方法，因此選擇并不容易。最后，選擇了兩種最基本也是最流行的方法：

· sklearn的近鄰（又名KNN）

· 具有Tensorflow Keras（又名TFK）的簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

KNN對(duì)相同數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率為81％，對(duì)隨機(jī)樣本的準(zhǔn)確率為66％。

TFK也穩(wěn)定在80％左右。

測(cè)試分類

讓我們挑選一段排球測(cè)試視頻。用的是格拉茨計(jì)算機(jī)視覺研究所提供的奧地利業(yè)余聯(lián)賽的開放式視頻。

1. 從游戲中提取幀。人的移動(dòng)速度不是很快，所以每秒2幀就足夠了：

ffmpeg －i video．mp4 －r 2 frames／％05d．jpg

2. 在幀上運(yùn)行MobileSSD檢測(cè)器并生成json文件。

def detect＿pic（ssd， img， thr ＝ 0．3）：

 rows ＝ img．shape［0］

 cols ＝ img．shape［1］
 

 ssd．setInput（cv．dnn．blobFromImage（img， 1．0／127．5， （600， 600）， （127．5， 127．5， 127．5）， swapRB＝True， crop＝False））

 out ＝ ssd．forward（）

 r ＝ np．a(chǎn)rray（［cols， rows， cols， rows］）
 

 boxes ＝ ［］

 scores ＝ ［］

 for d in out［0，0，：，：］：

   score ＝ float（d［2］）

   cls ＝ int（d［1］）
   

   if cls ！＝ 1：

     continue
   

   if score ＜ thr：

     continue
     

 box ＝ d［3：7］ ＊ r

   box［2］ －＝ box［0］

   box［3］ －＝ box［1］

   boxes．a(chǎn)ppend（box．a(chǎn)stype（＂int＂））

   scores．a(chǎn)ppend（score）
   

 if len（boxes） ＜ 1：

   return ［］
   

 dxs ＝ cv．dnn．NMSBoxes（boxes， scores， thr， 0．1）

 return ［boxes［i］．tolist（） for i in dxs．flatten（）］

3. 將檢測(cè)轉(zhuǎn)換為輸入掩碼

4. 對(duì)輸入掩碼進(jìn)行分類

兩種方法的表現(xiàn)都比訓(xùn)練期間差：

· KNN－72％

· TFK－70％

5. 預(yù)測(cè)階段

令人驚訝的是，KNN的表現(xiàn)也略好于TFK

結(jié)論

分類結(jié)果令人鼓舞，即使它們不夠精確，這也可以為視頻編輯器和觀眾節(jié)省一些時(shí)間。

減少視頻大小有多種原因：

加密整個(gè)游戲記錄。它使視頻變得更�。�約占原始視頻的30％），存儲(chǔ)成本更低，加載速度更快，對(duì)觀眾更具吸引力。

將漫長(zhǎng)的游戲分成有意義的部分。這對(duì)球員、他們的父母和球迷都很重要——小型視頻可以很容易地分享或保存在個(gè)人照片中。

參考文獻(xiàn)：

（Required by video dataset owner）

Improved Sport Activity Recognition using Spatio－temporal ContextGeorg Waltner， Thomas Mauthner and Horst BischofIn Proc． DVS－Conference on Computer Science in Sport （DVS／GSSS）， 2014

Indoor Activity Detection and Recognition for Automated Sport Games AnalysisGeorg Waltner， Thomas Mauthner and Horst BischofIn Proc． Workshop of the Austrian Association for Pattern Recognition （AAPR／OAGM）， 2014

       原文標(biāo)題 : 用機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別排球比賽的階段