體育視頻中運(yùn)動對象分割與跟蹤技術(shù)的深度剖析與創(chuàng)新實踐

體育視頻中運(yùn)動對象分割與跟蹤技術(shù)的深度剖析與創(chuàng)新實踐一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景近年來，隨著體育產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展以及視頻技術(shù)的飛速進(jìn)步，體育視頻的數(shù)量呈爆發(fā)式增長。從各類國際頂級體育賽事，如奧運(yùn)會、世界杯，到國內(nèi)豐富多彩的地方賽事，體育視頻的傳播覆蓋范圍越來越廣，受眾群體也日益龐大。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，全球體育視頻的市場規(guī)模在過去幾年中持續(xù)增長，僅在2023年，全球體育視頻游戲收入就達(dá)到了約1732.8百萬美元，預(yù)計到2030年將攀升至2545.2百萬美元，年復(fù)合增長率CAGR為5.6%。2023年中國體育直播用戶達(dá)3.45億人，體育視頻已然成為人們獲取體育信息、享受體育樂趣的重要渠道。在這樣的背景下，如何從海量的體育視頻中快速、準(zhǔn)確地提取關(guān)鍵信息，成為了亟待解決的問題。運(yùn)動對象的分割與跟蹤技術(shù)作為體育視頻分析的核心，能夠?qū)⒁曨l中的運(yùn)動員、球類等運(yùn)動對象從復(fù)雜的背景中分離出來，并實時跟蹤其運(yùn)動軌跡，為后續(xù)的視頻理解、分析和應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。例如，在籃球比賽視頻中，通過分割與跟蹤技術(shù)，可以準(zhǔn)確識別籃球的位置和運(yùn)動軌跡，以及球員的跑位和動作，從而為教練制定戰(zhàn)術(shù)、球員進(jìn)行訓(xùn)練提供有價值的參考。然而，體育視頻中的運(yùn)動對象分割與跟蹤面臨著諸多挑戰(zhàn)。一方面，體育場景復(fù)雜多變，不同的體育項目有著不同的場地環(huán)境、光照條件和運(yùn)動特點(diǎn)。例如，足球比賽在室外天然草坪場地進(jìn)行，光照會隨著時間和天氣變化而劇烈波動；而室內(nèi)的羽毛球比賽，場地背景可能存在多種顏色和圖案，且球員的動作快速且多變。另一方面，運(yùn)動對象本身的姿態(tài)變化、遮擋以及目標(biāo)的多樣性也增加了分割與跟蹤的難度。比如在足球比賽中，球員之間頻繁的身體對抗和遮擋，使得準(zhǔn)確跟蹤每個球員的位置和動作變得極為困難；而球類的大小、顏色和運(yùn)動軌跡也各不相同，需要算法具備較強(qiáng)的適應(yīng)性。因此，研究高效、準(zhǔn)確的體育視頻運(yùn)動對象分割與跟蹤技術(shù)具有重要的現(xiàn)實意義。1.1.2理論意義本研究在理論層面具有重要意義，為計算機(jī)視覺技術(shù)在體育領(lǐng)域的深入應(yīng)用提供了有力的理論支撐。通過對體育視頻中運(yùn)動對象分割與跟蹤技術(shù)的研究，能夠進(jìn)一步拓展和深化計算機(jī)視覺理論在復(fù)雜場景下的應(yīng)用范圍。傳統(tǒng)的計算機(jī)視覺理論在處理簡單場景和固定目標(biāo)時取得了一定的成果，但體育視頻場景的復(fù)雜性和運(yùn)動對象的多樣性對其提出了新的挑戰(zhàn)。本研究將針對這些挑戰(zhàn)，探索新的算法和模型，以提高運(yùn)動對象分割與跟蹤的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。這不僅有助于完善視頻分析理論體系，還能夠為其他相關(guān)領(lǐng)域，如視頻監(jiān)控、自動駕駛等，提供有益的借鑒和參考。在視頻分析理論中，運(yùn)動對象的分割與跟蹤一直是核心研究內(nèi)容。然而，現(xiàn)有的理論和方法在面對體育視頻這種復(fù)雜動態(tài)場景時，仍存在諸多不足。例如，在處理多目標(biāo)跟蹤時，如何有效解決目標(biāo)遮擋和交叉問題，以及如何在不同光照和背景條件下準(zhǔn)確分割運(yùn)動對象，都是尚未完全解決的問題。本研究將深入探討這些問題，通過實驗和分析，提出針對性的解決方案，從而豐富和完善視頻分析理論。這對于推動計算機(jī)視覺學(xué)科的發(fā)展，以及促進(jìn)相關(guān)交叉學(xué)科的進(jìn)步，都具有重要的理論價值。1.1.3實踐意義從實踐應(yīng)用角度來看，體育視頻中運(yùn)動對象的分割與跟蹤技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用價值。在體育賽事直播方面，這項技術(shù)能夠顯著提升觀眾的觀賽體驗。通過實時分割和跟蹤運(yùn)動員和球類等運(yùn)動對象，直播畫面可以更加清晰地展示比賽的關(guān)鍵瞬間和精彩動作，為觀眾提供更加沉浸式的觀賽感受。同時，利用該技術(shù)還可以實現(xiàn)對比賽數(shù)據(jù)的實時統(tǒng)計和分析，如球員的跑動距離、傳球次數(shù)、射門成功率等，這些數(shù)據(jù)可以通過實時字幕或圖表的形式展示在直播畫面中，讓觀眾更全面地了解比賽情況。在體育訓(xùn)練分析領(lǐng)域，運(yùn)動對象分割與跟蹤技術(shù)同樣發(fā)揮著重要作用。教練可以通過對運(yùn)動員訓(xùn)練視頻的分析，借助分割與跟蹤技術(shù)獲取運(yùn)動員的運(yùn)動軌跡、動作姿態(tài)等詳細(xì)信息，從而準(zhǔn)確評估運(yùn)動員的訓(xùn)練效果，發(fā)現(xiàn)運(yùn)動員在技術(shù)動作上的不足之處，并制定個性化的訓(xùn)練計劃。例如，在田徑訓(xùn)練中，通過跟蹤運(yùn)動員的跑步姿態(tài)和步幅，可以分析出運(yùn)動員的跑步效率和潛在的受傷風(fēng)險，為教練調(diào)整訓(xùn)練方案提供科學(xué)依據(jù)。此外，該技術(shù)在體育賽事精彩瞬間的自動提取和視頻內(nèi)容檢索方面也具有重要應(yīng)用。通過對大量體育視頻的分割與跟蹤分析，可以自動識別出比賽中的精彩進(jìn)球、精彩撲救等高光時刻，并將這些精彩瞬間進(jìn)行剪輯和整理，方便觀眾快速瀏覽和回顧。同時，在視頻內(nèi)容檢索中，用戶可以通過輸入運(yùn)動對象的相關(guān)特征，如運(yùn)動員姓名、球類運(yùn)動軌跡等，快速準(zhǔn)確地檢索到自己感興趣的視頻片段，大大提高了視頻檢索的效率和準(zhǔn)確性。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在體育視頻運(yùn)動對象分割與跟蹤技術(shù)的研究領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)者都投入了大量的精力，取得了一系列豐富的成果。在國外，早期的研究主要集中在傳統(tǒng)的圖像處理方法上。例如，基于背景建模的方法通過對視頻背景的學(xué)習(xí)和建模，將運(yùn)動對象從背景中分離出來。高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）是一種常用的背景建模方法，它能夠有效地處理背景的動態(tài)變化。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)1]中，研究者利用GMM對體育視頻背景進(jìn)行建模，通過比較當(dāng)前幀與背景模型的差異來檢測運(yùn)動對象。然而，這種方法在復(fù)雜場景下，如體育賽事中觀眾的頻繁走動、場地?zé)艄獾淖兓?，容易出現(xiàn)背景模型更新不及時的問題，導(dǎo)致分割精度下降。基于運(yùn)動分析的方法則是利用運(yùn)動對象在視頻序列中的運(yùn)動信息來進(jìn)行分割。光流法是該類方法中的典型代表，它通過計算視頻幀中像素的運(yùn)動矢量來確定運(yùn)動對象的位置和輪廓。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)2]中，研究人員采用光流法對足球比賽視頻進(jìn)行分析，成功地分割出了運(yùn)動員和足球等運(yùn)動對象。但光流法計算復(fù)雜度較高，對光照變化和噪聲較為敏感，在實際應(yīng)用中存在一定的局限性。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的運(yùn)動對象分割與跟蹤方法逐漸成為研究熱點(diǎn)。在分割方面，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）被廣泛應(yīng)用。全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FullyConvolutionalNetworks，F(xiàn)CN）是一種專門用于圖像分割的CNN模型，它將傳統(tǒng)CNN中的全連接層替換為卷積層，從而可以直接輸出分割結(jié)果。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)3]利用FCN對體育視頻進(jìn)行分割，在一些簡單場景下取得了較好的效果。然而，F(xiàn)CN在處理復(fù)雜場景時，對于小目標(biāo)和細(xì)節(jié)信息的分割能力不足。為了改進(jìn)這一問題，U-Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)被提出，它采用了編碼器-解碼器的結(jié)構(gòu)，通過跳躍連接將編碼器的特征信息傳遞到解碼器，從而更好地保留了圖像的細(xì)節(jié)信息。在跟蹤領(lǐng)域，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法不斷涌現(xiàn)。如基于孿生網(wǎng)絡(luò)的跟蹤算法，通過學(xué)習(xí)目標(biāo)模板與搜索區(qū)域之間的相似性來實現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)5]中提出的SiamFC算法，利用孿生卷積網(wǎng)絡(luò)對目標(biāo)進(jìn)行特征提取和匹配，在體育視頻目標(biāo)跟蹤中表現(xiàn)出了較高的精度和實時性。但該算法在面對目標(biāo)遮擋和快速運(yùn)動時，仍容易出現(xiàn)跟蹤丟失的情況。在國內(nèi)，相關(guān)研究也取得了顯著進(jìn)展。一些學(xué)者在傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，以提高運(yùn)動對象分割與跟蹤的性能。例如，文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)6]提出了一種基于改進(jìn)背景減除和輪廓匹配的方法，在體育視頻中實現(xiàn)了對運(yùn)動員的準(zhǔn)確分割和跟蹤。該方法通過對背景減除算法的優(yōu)化，減少了噪聲和背景變化對分割結(jié)果的影響，同時利用輪廓匹配技術(shù)提高了跟蹤的穩(wěn)定性。在深度學(xué)習(xí)方面，國內(nèi)學(xué)者也進(jìn)行了深入研究。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)7]提出了一種基于多尺度特征融合的CNN模型，用于體育視頻中運(yùn)動對象的分割。該模型通過融合不同尺度的特征圖，增強(qiáng)了對不同大小運(yùn)動對象的分割能力，在復(fù)雜體育場景下取得了較好的分割效果。在跟蹤方面，文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)8]提出了一種結(jié)合注意力機(jī)制和深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法，通過引入注意力機(jī)制，使算法能夠更加關(guān)注目標(biāo)的關(guān)鍵特征，從而提高了跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性。總體而言，國內(nèi)外在體育視頻運(yùn)動對象分割與跟蹤技術(shù)方面都取得了一定的成果，但仍存在一些問題亟待解決。例如，如何提高算法在復(fù)雜場景下的適應(yīng)性和魯棒性，如何更好地處理多目標(biāo)跟蹤中的遮擋和交叉問題，以及如何進(jìn)一步提高算法的實時性等。未來的研究需要在現(xiàn)有基礎(chǔ)上，不斷探索新的方法和技術(shù)，以推動體育視頻運(yùn)動對象分割與跟蹤技術(shù)的發(fā)展。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)1.3.1研究方法本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，以確保研究的科學(xué)性、全面性和有效性。文獻(xiàn)研究法：全面收集和整理國內(nèi)外關(guān)于體育視頻中運(yùn)動對象分割與跟蹤的相關(guān)文獻(xiàn)資料，包括學(xué)術(shù)論文、研究報告、專利等。通過對這些文獻(xiàn)的深入研讀和分析，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢以及存在的問題，為本研究提供堅實的理論基礎(chǔ)和研究思路。例如，在研究基于深度學(xué)習(xí)的分割與跟蹤方法時，通過查閱大量相關(guān)文獻(xiàn)，了解了不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法的優(yōu)缺點(diǎn)，從而為后續(xù)的算法改進(jìn)提供了參考。實驗法：搭建實驗平臺，對提出的運(yùn)動對象分割與跟蹤算法進(jìn)行實驗驗證。選擇具有代表性的體育視頻數(shù)據(jù)集，如涵蓋多種體育項目、不同場景和光照條件的公開數(shù)據(jù)集，以及自行采集的實際體育賽事視頻。在實驗過程中，嚴(yán)格控制實驗變量，對比不同算法的性能指標(biāo)，如分割精度、跟蹤準(zhǔn)確率、召回率、幀率等。通過實驗結(jié)果的分析，評估算法的有效性和可行性，為算法的優(yōu)化和改進(jìn)提供依據(jù)。例如，在比較基于傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法的分割效果時，通過在相同數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗，直觀地展示了兩種方法的性能差異。案例分析法：選取典型的體育視頻案例，如精彩的足球比賽進(jìn)球瞬間、籃球比賽的關(guān)鍵戰(zhàn)術(shù)配合等視頻片段，運(yùn)用本研究提出的分割與跟蹤技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)分析。深入探討在實際應(yīng)用中，算法如何準(zhǔn)確地分割出運(yùn)動對象并跟蹤其軌跡，以及遇到的問題和解決方案。通過案例分析，進(jìn)一步驗證研究成果的實用性和可操作性，同時也為實際應(yīng)用提供了具體的參考范例。1.3.2創(chuàng)新點(diǎn)本研究在算法和應(yīng)用場景拓展等方面進(jìn)行了創(chuàng)新，旨在為體育視頻運(yùn)動對象分割與跟蹤領(lǐng)域帶來新的思路和方法。算法創(chuàng)新：提出了一種融合多模態(tài)信息的深度學(xué)習(xí)算法。該算法不僅利用視頻圖像的視覺信息，還融合了音頻信息以及體育賽事的先驗知識。例如，在足球比賽視頻中，通過分析觀眾的歡呼聲、裁判的哨聲等音頻信息，結(jié)合足球運(yùn)動的規(guī)則和常見場景，能夠更準(zhǔn)確地判斷進(jìn)球瞬間，從而提高對足球和球員的分割與跟蹤精度。同時，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計上，引入了注意力機(jī)制和多尺度特征融合技術(shù)，使算法能夠更加關(guān)注運(yùn)動對象的關(guān)鍵特征，增強(qiáng)對不同大小和姿態(tài)運(yùn)動對象的適應(yīng)性，有效提升了分割與跟蹤的性能。應(yīng)用場景拓展：將運(yùn)動對象分割與跟蹤技術(shù)應(yīng)用于新興的體育直播互動場景。通過實時分割和跟蹤運(yùn)動員和球類等運(yùn)動對象，為觀眾提供更加豐富的互動體驗。例如，觀眾可以通過手機(jī)或其他終端設(shè)備，實時選擇關(guān)注特定運(yùn)動員的運(yùn)動軌跡，系統(tǒng)會根據(jù)觀眾的選擇，在直播畫面中突出顯示該運(yùn)動員的位置和運(yùn)動信息，并提供相關(guān)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，如跑動距離、速度、控球時間等。此外，還可以實現(xiàn)基于運(yùn)動對象分割與跟蹤的虛擬增強(qiáng)直播效果，將虛擬的廣告、特效等元素與真實的比賽場景相結(jié)合，為觀眾帶來全新的觀賽感受。二、體育視頻中運(yùn)動對象分割技術(shù)2.1分割技術(shù)原理2.1.1基于運(yùn)動的分割原理基于運(yùn)動的分割方法主要利用像素在時間維度上的變化特性，通過分析運(yùn)動目標(biāo)在不同幀之間的像素差異來實現(xiàn)分割。其核心原理在于，運(yùn)動對象在視頻序列中會產(chǎn)生像素位置的變化，而背景像素相對穩(wěn)定。以幀間差分法為例，該方法通過計算相鄰兩幀圖像對應(yīng)像素值的差值，來突出顯示運(yùn)動區(qū)域。假設(shè)當(dāng)前幀圖像為I_t(x,y)，前一幀圖像為I_{t-1}(x,y)，則幀間差分結(jié)果D(x,y)可表示為：D(x,y)=|I_t(x,y)-I_{t-1}(x,y)|當(dāng)D(x,y)大于預(yù)先設(shè)定的閾值T時，可認(rèn)為該像素點(diǎn)屬于運(yùn)動目標(biāo)，即：M(x,y)=\begin{cases}1,&D(x,y)>T\\0,&D(x,y)\leqT\end{cases}其中，M(x,y)為二值化后的運(yùn)動目標(biāo)掩膜，1表示該像素點(diǎn)屬于運(yùn)動目標(biāo)，0表示屬于背景。光流法也是一種典型的基于運(yùn)動的分割方法。它基于兩個基本假設(shè)：一是運(yùn)動物體的灰度在短時間內(nèi)保持不變；二是給定鄰域內(nèi)的速度向量場變化是緩慢的。假設(shè)圖像上一個像素點(diǎn)(x,y)在t時刻的亮度為E(x,y,t)，經(jīng)過極短時間\Deltat后，該點(diǎn)移動到(x+\Deltax,y+\Deltay)，亮度為E(x+\Deltax,y+\Deltay,t+\Deltat)，由于灰度不變假設(shè)，有E(x,y,t)=E(x+\Deltax,y+\Deltay,t+\Deltat)。將E(x+\Deltax,y+\Deltay,t+\Deltat)進(jìn)行泰勒展開并忽略二階無窮小，可得：E(x,y,t)=E(x,y,t)+\frac{\partialE}{\partialx}\Deltax+\frac{\partialE}{\partialy}\Deltay+\frac{\partialE}{\partialt}\Deltat化簡得到光流約束方程：E_xu+E_yv+E_t=0其中，u=\frac{\Deltax}{\Deltat}和v=\frac{\Deltay}{\Deltat}分別表示像素點(diǎn)在x和y方向上的光流分量，E_x、E_y和E_t分別是圖像在x、y方向和時間t上的梯度。通過求解該方程，可以得到像素點(diǎn)的光流矢量，從而確定運(yùn)動目標(biāo)的位置和輪廓。2.1.2基于形狀的分割原理基于形狀的分割方法依據(jù)運(yùn)動目標(biāo)所具有的獨(dú)特形狀特征來進(jìn)行分割。運(yùn)動目標(biāo)通常具有特定的幾何形狀，如運(yùn)動員的人體形狀、球類的圓形等。這些形狀特征可以通過多種方式進(jìn)行描述和提取。例如，輪廓檢測算法可以提取運(yùn)動目標(biāo)的邊緣輪廓，常見的Canny邊緣檢測算法，它通過高斯濾波平滑圖像，計算圖像梯度，非極大值抑制細(xì)化邊緣，以及雙閾值檢測和邊緣連接等步驟，能夠準(zhǔn)確地檢測出圖像中的邊緣。假設(shè)一幅圖像I(x,y)，首先使用高斯濾波器G(x,y,\sigma)對其進(jìn)行平滑處理，得到平滑后的圖像I_s(x,y)：I_s(x,y)=I(x,y)*G(x,y,\sigma)其中，*表示卷積運(yùn)算。然后計算圖像的梯度幅值M(x,y)和方向\theta(x,y)：M(x,y)=\sqrt{(\frac{\partialI_s}{\partialx})^2+(\frac{\partialI_s}{\partialy})^2}\theta(x,y)=\arctan(\frac{\frac{\partialI_s}{\partialy}}{\frac{\partialI_s}{\partialx}})通過非極大值抑制，保留梯度幅值局部最大的像素點(diǎn)，得到初步的邊緣圖像。最后，利用雙閾值檢測和邊緣連接，確定最終的邊緣輪廓。主動輪廓模型（ActiveContourModel）也是一種常用的基于形狀的分割方法，如Snake模型。該模型在圖像中初始化一個閉合曲線輪廓，通過構(gòu)建能量方程來驅(qū)動曲線的演化。能量方程由內(nèi)部能量和外部能量組成，內(nèi)部能量用于規(guī)范化曲線形狀，使曲線保持平滑并向內(nèi)部緊縮；外部能量則引導(dǎo)曲線靠近目標(biāo)物體邊緣。當(dāng)能量方程達(dá)到最小值時，曲線收斂到目標(biāo)物體邊緣，從而實現(xiàn)運(yùn)動目標(biāo)的分割。能量方程E可表示為：E=\int_{0}^{1}(E_{int}(v(s))+E_{ext}(v(s)))ds其中，v(s)=(x(s),y(s))是曲線的參數(shù)表示，s是曲線的參數(shù)，E_{int}是內(nèi)部能量，E_{ext}是外部能量。內(nèi)部能量通常包括曲線的彈性項和剛性項，用于控制曲線的形狀變化；外部能量則與圖像的特征相關(guān)，如梯度、紋理等，引導(dǎo)曲線向目標(biāo)邊緣移動。2.2傳統(tǒng)分割方法2.2.1背景差分法背景差分法是一種廣泛應(yīng)用于運(yùn)動對象分割的傳統(tǒng)方法，其基本原理是通過構(gòu)建背景模型，將當(dāng)前視頻幀與背景模型進(jìn)行差分運(yùn)算，從而提取出運(yùn)動對象。該方法的流程通常包括以下幾個關(guān)鍵步驟：首先是背景模型的初始化，在視頻序列的起始階段，選取若干幀相對穩(wěn)定的圖像，通過統(tǒng)計分析等方法計算每個像素點(diǎn)在這些幀中的特征值，如均值、方差等，以此構(gòu)建初始的背景模型。例如，對于一段足球比賽視頻，在比賽開場前球員尚未入場、場地相對靜止的時間段內(nèi)，采集多幀圖像來初始化背景模型。接著，在視頻的后續(xù)處理過程中，將每一幀當(dāng)前圖像與已建立的背景模型進(jìn)行逐像素比較。計算當(dāng)前像素點(diǎn)與背景模型中對應(yīng)像素點(diǎn)特征值的差異，若差異超過預(yù)先設(shè)定的閾值，則判定該像素點(diǎn)屬于運(yùn)動對象，即前景像素；反之，則認(rèn)為該像素點(diǎn)屬于背景。例如，在籃球比賽視頻中，當(dāng)球員在場上快速移動時，球員身上的像素點(diǎn)與背景模型中的對應(yīng)像素點(diǎn)差異較大，通過閾值比較可將這些像素點(diǎn)識別為運(yùn)動對象的一部分。在實際的體育視頻應(yīng)用中，背景差分法有諸多成功案例。在一些田徑比賽視頻分析中，利用背景差分法可以準(zhǔn)確地分割出運(yùn)動員的跑步姿態(tài)和軌跡，為運(yùn)動員的訓(xùn)練分析提供了重要的數(shù)據(jù)支持。通過分割出運(yùn)動員的輪廓，教練可以清晰地觀察到運(yùn)動員的起跑姿勢、步幅大小、手臂擺動等細(xì)節(jié)，從而評估運(yùn)動員的技術(shù)動作是否規(guī)范，為制定個性化的訓(xùn)練計劃提供依據(jù)。然而，背景差分法也存在一定的局限性。一方面，該方法對背景的穩(wěn)定性要求較高。在體育賽事中，現(xiàn)場環(huán)境復(fù)雜多變，光照條件可能會隨著時間、天氣等因素發(fā)生顯著變化，這會導(dǎo)致背景模型的不準(zhǔn)確。例如，在室外的足球比賽中，隨著太陽位置的移動，場地的光照強(qiáng)度和角度會不斷改變，使得背景模型難以準(zhǔn)確反映當(dāng)前背景，從而影響運(yùn)動對象的分割精度，可能會出現(xiàn)誤分割或漏分割的情況。另一方面，當(dāng)背景中存在與運(yùn)動對象相似的動態(tài)元素時，如觀眾的頻繁走動、旗幟的飄動等，背景差分法容易將這些動態(tài)背景元素誤判為運(yùn)動對象，導(dǎo)致分割結(jié)果出現(xiàn)噪聲和干擾。在大型體育賽事的直播現(xiàn)場，觀眾席上觀眾的歡呼、跳躍等動作會產(chǎn)生大量的動態(tài)像素，這些像素可能會被錯誤地識別為比賽場上的運(yùn)動對象，影響后續(xù)的分析和處理。2.2.2光流分析法光流分析法是基于運(yùn)動目標(biāo)的光學(xué)特性進(jìn)行分割的一種方法，其基本原理基于兩個重要假設(shè)：一是運(yùn)動物體的灰度在短時間內(nèi)保持不變；二是給定鄰域內(nèi)的速度向量場變化是緩慢的。在這兩個假設(shè)的基礎(chǔ)上，通過計算視頻幀中像素的運(yùn)動矢量來確定運(yùn)動對象的位置和輪廓。假設(shè)圖像上一個像素點(diǎn)(x,y)在t時刻的亮度為E(x,y,t)，經(jīng)過極短時間\Deltat后，該點(diǎn)移動到(x+\Deltax,y+\Deltay)，亮度為E(x+\Deltax,y+\Deltay,t+\Deltat)，由于灰度不變假設(shè)，有E(x,y,t)=E(x+\Deltax,y+\Deltay,t+\Deltat)。將E(x+\Deltax,y+\Deltay,t+\Deltat)進(jìn)行泰勒展開并忽略二階無窮小，可得光流約束方程：E_xu+E_yv+E_t=0，其中u=\frac{\Deltax}{\Deltat}和v=\frac{\Deltay}{\Deltat}分別表示像素點(diǎn)在x和y方向上的光流分量，E_x、E_y和E_t分別是圖像在x、y方向和時間t上的梯度。通過求解該方程，可以得到像素點(diǎn)的光流矢量，從而確定運(yùn)動目標(biāo)的位置和輪廓。在實際應(yīng)用中，常用的光流算法有Lucas-Kanade算法和Horn-Schunck算法等。Lucas-Kanade算法假設(shè)光流在像素點(diǎn)的鄰域是一個常數(shù)，然后使用最小二乘法對鄰域中的所有像素點(diǎn)求解基本的光流方程。該算法通過結(jié)合幾個鄰近像素點(diǎn)的信息，通常能夠消除光流方程里的多義性，并且對圖像噪聲不敏感。然而，由于這是一種局部方法，在圖像的均勻區(qū)域內(nèi)部，Lucas-Kanade算法無法提供光流信息。Horn-Schunck算法則引入了平滑性假設(shè)，認(rèn)為相鄰像素的運(yùn)動是相近的、平滑的。該算法是一種全局約束算法，通過最小化一個包含光流平滑性約束和亮度準(zhǔn)確性約束的能量函數(shù)來計算光流矢量。在體育視頻場景中，光流分析法能夠有效地處理一些運(yùn)動目標(biāo)快速移動的情況。在網(wǎng)球比賽視頻中，當(dāng)網(wǎng)球快速飛過場地時，光流分析法可以通過計算網(wǎng)球在不同幀之間的光流矢量，準(zhǔn)確地跟蹤網(wǎng)球的運(yùn)動軌跡，從而實現(xiàn)對網(wǎng)球的分割和定位。然而，光流分析法也存在一些不足之處。首先，其計算復(fù)雜度較高，需要對視頻中的每一幀圖像進(jìn)行大量的計算，這在一定程度上限制了其在實時性要求較高的體育視頻應(yīng)用中的使用。其次，光流分析法對光照變化和噪聲較為敏感。在體育賽事中，光照條件的變化以及視頻采集過程中產(chǎn)生的噪聲，都可能導(dǎo)致光流計算的誤差，從而影響運(yùn)動對象分割的準(zhǔn)確性。在夜間的體育比賽中，場地?zé)艄獾拈W爍和環(huán)境光線的不穩(wěn)定會使光流計算出現(xiàn)偏差，導(dǎo)致分割結(jié)果不準(zhǔn)確。2.3深度學(xué)習(xí)分割方法2.3.1基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的分割卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為深度學(xué)習(xí)的重要分支，在體育視頻運(yùn)動對象分割領(lǐng)域展現(xiàn)出了獨(dú)特的優(yōu)勢和強(qiáng)大的性能。CNN的模型結(jié)構(gòu)主要由卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層是CNN的核心組件，通過卷積核在圖像上滑動進(jìn)行卷積運(yùn)算，提取圖像的局部特征。例如，在處理體育視頻圖像時，卷積核可以捕捉運(yùn)動員的身體輪廓、球類的形狀等特征。不同大小和參數(shù)的卷積核能夠提取不同層次和類型的特征，如小尺寸的卷積核更擅長捕捉細(xì)節(jié)特征，而大尺寸的卷積核則能獲取更宏觀的結(jié)構(gòu)信息。池化層通常緊跟在卷積層之后，其作用是對特征圖進(jìn)行下采樣，降低特征圖的維度，減少計算量，同時保留重要的特征信息。常見的池化方法有最大池化和平均池化。最大池化選取池化窗口內(nèi)的最大值作為輸出，能夠突出顯著特征；平均池化則計算池化窗口內(nèi)的平均值，對特征進(jìn)行平滑處理。在體育視頻分割中，池化層可以幫助模型在保持關(guān)鍵特征的同時，減少對圖像細(xì)節(jié)變化的敏感度，提高模型的魯棒性。全連接層將前面卷積層和池化層提取的特征進(jìn)行綜合，通過權(quán)重和偏置進(jìn)行線性變換，然后通過激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換，最終得到分類結(jié)果。在分割任務(wù)中，全連接層的輸出通常經(jīng)過進(jìn)一步處理，如使用Softmax函數(shù)進(jìn)行概率分布計算，以確定每個像素屬于不同類別（運(yùn)動對象或背景）的概率，從而實現(xiàn)圖像的分割。在體育視頻分割中，CNN具有諸多應(yīng)用優(yōu)勢。CNN能夠自動學(xué)習(xí)圖像的特征表示，無需人工手動設(shè)計特征提取器。傳統(tǒng)的分割方法往往需要根據(jù)具體的體育場景和運(yùn)動對象，手動設(shè)計復(fù)雜的特征提取規(guī)則，而這些規(guī)則在面對復(fù)雜多變的體育視頻場景時，往往表現(xiàn)出局限性。CNN通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可以學(xué)習(xí)到豐富而有效的特征，從而提高分割的準(zhǔn)確性。以足球比賽視頻為例，CNN可以學(xué)習(xí)到球員的球衣顏色、號碼、身體姿態(tài)以及足球的運(yùn)動軌跡等特征，準(zhǔn)確地將球員和足球從背景中分割出來。CNN具有很強(qiáng)的泛化能力，能夠適應(yīng)不同類型的體育視頻和運(yùn)動對象。不同的體育項目具有各自獨(dú)特的場景和運(yùn)動特點(diǎn)，CNN可以通過在多種體育視頻數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到不同體育項目的共性和特性，從而在面對新的體育視頻時，能夠快速準(zhǔn)確地進(jìn)行運(yùn)動對象的分割。無論是室內(nèi)的籃球、羽毛球比賽，還是室外的足球、田徑比賽，CNN都能展現(xiàn)出良好的分割性能。2.3.2基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的分割循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在處理具有時間序列特性的數(shù)據(jù)方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢，因此在體育視頻分割中也得到了廣泛的應(yīng)用。RNN的基本原理是通過引入循環(huán)連接，使得網(wǎng)絡(luò)能夠記住之前的輸入信息，并利用這些歷史信息來處理當(dāng)前的輸入。在體育視頻中，每一幀圖像都與前后幀存在時間上的關(guān)聯(lián)，運(yùn)動對象的位置、姿態(tài)等信息在幀與幀之間具有連續(xù)性。RNN正是利用了這種時間序列信息，通過對視頻幀序列的依次處理，能夠更好地捕捉運(yùn)動對象的動態(tài)變化，從而實現(xiàn)更準(zhǔn)確的分割。RNN的核心結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層。在處理視頻幀序列時，當(dāng)前幀的輸入不僅與當(dāng)前的隱藏層狀態(tài)相互作用，還與上一時刻的隱藏層狀態(tài)相關(guān)聯(lián)。隱藏層的狀態(tài)可以看作是對之前所有輸入信息的一種總結(jié)和記憶，通過不斷更新隱藏層狀態(tài)，RNN能夠積累和利用時間序列中的信息。例如，在籃球比賽視頻中，當(dāng)球員進(jìn)行快速運(yùn)球和傳球動作時，RNN可以根據(jù)之前幀中球員的位置和運(yùn)動趨勢，準(zhǔn)確地預(yù)測當(dāng)前幀中球員的位置和姿態(tài)，進(jìn)而實現(xiàn)對球員的準(zhǔn)確分割。在實際應(yīng)用中，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）作為RNN的一種改進(jìn)模型，在體育視頻分割中表現(xiàn)出了更好的效果。LSTM通過引入門控機(jī)制，包括輸入門、遺忘門和輸出門，有效地解決了RNN在處理長序列時存在的梯度消失和梯度爆炸問題，能夠更好地捕捉長距離的時間依賴關(guān)系。在體育視頻中，可能存在一些長時間的連續(xù)動作，如馬拉松比賽中運(yùn)動員的持續(xù)奔跑，LSTM可以通過門控機(jī)制，有選擇性地保留和更新隱藏層中的信息，從而準(zhǔn)確地跟蹤運(yùn)動員的運(yùn)動軌跡，實現(xiàn)對運(yùn)動員的穩(wěn)定分割?；赗NN的分割方法在體育視頻分析中取得了顯著的效果。在一些體育賽事精彩瞬間的自動提取任務(wù)中，RNN可以根據(jù)視頻幀序列中的運(yùn)動信息，準(zhǔn)確地識別出進(jìn)球、得分等關(guān)鍵瞬間，并對這些瞬間的運(yùn)動對象進(jìn)行分割和標(biāo)注，為后續(xù)的視頻剪輯和精彩回放提供了便利。然而，RNN也存在一些局限性，如計算復(fù)雜度較高，在處理大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)時，可能會面臨計算資源和時間成本的挑戰(zhàn)。同時，RNN對于視頻中復(fù)雜背景和遮擋情況的處理能力還有待進(jìn)一步提高。在足球比賽中，當(dāng)球員之間發(fā)生遮擋時，RNN可能會出現(xiàn)分割不準(zhǔn)確的情況。2.3.3基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）的分割圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）是一種專門用于處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，近年來在體育視頻運(yùn)動對象分割領(lǐng)域得到了越來越多的關(guān)注和應(yīng)用。體育視頻中的數(shù)據(jù)可以看作是一種圖結(jié)構(gòu)，其中視頻幀中的每個像素點(diǎn)或區(qū)域可以視為圖的節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系（如空間鄰接關(guān)系、時間上的相鄰關(guān)系等）可以視為圖的邊。GCN通過在圖結(jié)構(gòu)上進(jìn)行卷積操作，能夠有效地提取節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系特征，從而實現(xiàn)對運(yùn)動對象的分割。GCN的基本思想是將傳統(tǒng)的卷積運(yùn)算從歐幾里得空間擴(kuò)展到圖空間。在圖卷積中，每個節(jié)點(diǎn)的特征更新不僅依賴于自身的特征，還依賴于其鄰居節(jié)點(diǎn)的特征。通過定義合適的圖卷積核和鄰接矩陣，GCN可以對圖中節(jié)點(diǎn)的特征進(jìn)行聚合和傳播，從而學(xué)習(xí)到圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中的全局和局部特征。在體育視頻分割中，GCN可以利用視頻幀中像素點(diǎn)之間的空間鄰接關(guān)系，將相鄰像素點(diǎn)的特征進(jìn)行融合，從而更好地捕捉運(yùn)動對象的邊界和細(xì)節(jié)信息。例如，在網(wǎng)球比賽視頻中，GCN可以通過分析網(wǎng)球周圍像素點(diǎn)之間的關(guān)系，準(zhǔn)確地分割出網(wǎng)球的輪廓。與傳統(tǒng)的基于網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）相比，GCN在處理體育視頻這種不規(guī)則的圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)時具有獨(dú)特的優(yōu)勢。GCN能夠更好地適應(yīng)視頻中運(yùn)動對象的復(fù)雜形狀和不規(guī)則分布，以及不同節(jié)點(diǎn)之間的復(fù)雜關(guān)系。在體育視頻中，運(yùn)動員的姿態(tài)和位置變化多樣，傳統(tǒng)的CNN在處理這些不規(guī)則的目標(biāo)時，可能會丟失一些重要的信息。而GCN可以根據(jù)圖結(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)之間的實際關(guān)系，靈活地進(jìn)行特征提取和傳播，從而更準(zhǔn)確地分割出運(yùn)動對象。GCN還可以結(jié)合視頻的時間信息進(jìn)行處理。通過構(gòu)建時空圖結(jié)構(gòu)，將視頻幀之間的時間關(guān)系也納入圖中，GCN可以同時利用空間和時間上的信息，實現(xiàn)對運(yùn)動對象的動態(tài)分割。在籃球比賽視頻中，GCN可以通過時空圖結(jié)構(gòu)，分析球員在不同時間幀中的位置變化和動作連貫性，從而更準(zhǔn)確地跟蹤球員的運(yùn)動軌跡，實現(xiàn)對球員的實時分割。然而，GCN在應(yīng)用中也面臨一些挑戰(zhàn)，如圖的構(gòu)建和節(jié)點(diǎn)特征的定義需要根據(jù)具體的體育視頻場景進(jìn)行精心設(shè)計，計算復(fù)雜度較高，對于大規(guī)模的體育視頻數(shù)據(jù)處理效率有待提高。2.4分割技術(shù)對比與選擇傳統(tǒng)分割方法如背景差分法和光流分析法，在早期的體育視頻分析中發(fā)揮了重要作用，但它們與深度學(xué)習(xí)分割方法相比，存在顯著差異。背景差分法通過構(gòu)建背景模型并與當(dāng)前幀進(jìn)行差分來提取運(yùn)動對象，其計算復(fù)雜度相對較低，實現(xiàn)較為簡單。在一些場景相對穩(wěn)定、背景變化不大的體育視頻中，如室內(nèi)固定機(jī)位拍攝的羽毛球比賽視頻，背景差分法能夠快速準(zhǔn)確地分割出運(yùn)動員和羽毛球等運(yùn)動對象，實時性較好。然而，該方法對背景的穩(wěn)定性要求極高，一旦背景發(fā)生變化，如光照突變、背景動態(tài)元素干擾等，分割效果會受到嚴(yán)重影響。在室外足球比賽中，隨著天氣變化導(dǎo)致的光照改變，背景差分法容易出現(xiàn)誤分割的情況。光流分析法基于運(yùn)動目標(biāo)的光學(xué)特性，通過計算像素的運(yùn)動矢量來確定運(yùn)動對象的位置和輪廓。它能夠處理運(yùn)動目標(biāo)快速移動的情況，在網(wǎng)球比賽視頻中，可準(zhǔn)確跟蹤網(wǎng)球的運(yùn)動軌跡。但光流分析法計算復(fù)雜度高，對光照變化和噪聲敏感，在實際應(yīng)用中受到很大限制。在復(fù)雜的體育賽事現(xiàn)場，光照條件復(fù)雜多變，噪聲干擾較多，光流分析法往往難以準(zhǔn)確分割運(yùn)動對象。深度學(xué)習(xí)分割方法，如基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）的分割方法，則展現(xiàn)出強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)性。CNN能夠自動學(xué)習(xí)圖像的特征表示，通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可以學(xué)習(xí)到豐富而有效的特征，在復(fù)雜體育場景下的分割準(zhǔn)確性較高。無論是室內(nèi)還是室外的體育視頻，CNN都能較好地適應(yīng)不同的場景和運(yùn)動對象。然而，CNN在處理視頻的時間序列信息方面相對較弱，對于運(yùn)動對象的長期運(yùn)動趨勢和動作連貫性的捕捉能力有限。RNN擅長處理具有時間序列特性的數(shù)據(jù)，通過對視頻幀序列的依次處理，能夠更好地捕捉運(yùn)動對象的動態(tài)變化。在籃球比賽視頻中，RNN可以根據(jù)球員之前的動作和位置，準(zhǔn)確預(yù)測當(dāng)前幀中球員的動作和位置，實現(xiàn)對球員的準(zhǔn)確分割。但RNN的計算復(fù)雜度較高，在處理大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)時，計算資源和時間成本是較大的挑戰(zhàn)，同時對于復(fù)雜背景和遮擋情況的處理能力有待提高。GCN適用于處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，能夠利用視頻幀中像素點(diǎn)之間的空間鄰接關(guān)系和時間關(guān)系，實現(xiàn)對運(yùn)動對象的動態(tài)分割。在足球比賽視頻中，GCN可以通過分析球員之間的位置關(guān)系和運(yùn)動連貫性，準(zhǔn)確地分割出球員并跟蹤其運(yùn)動軌跡。不過，GCN中圖的構(gòu)建和節(jié)點(diǎn)特征的定義需要精心設(shè)計，計算復(fù)雜度也較高，對于大規(guī)模體育視頻數(shù)據(jù)的處理效率有待提升。在不同的體育視頻場景中，應(yīng)根據(jù)具體需求選擇合適的分割方法。對于場景簡單、背景穩(wěn)定且實時性要求較高的體育視頻，如室內(nèi)固定場景的小型體育賽事直播，傳統(tǒng)的背景差分法可能是較好的選擇，它能夠快速準(zhǔn)確地分割出運(yùn)動對象，滿足實時性要求。當(dāng)運(yùn)動對象運(yùn)動速度較快，需要精確跟蹤其運(yùn)動軌跡時，光流分析法在一定程度上可以發(fā)揮作用，但需要對光照和噪聲進(jìn)行有效處理。對于復(fù)雜的體育賽事場景，如大型足球、籃球比賽等，深度學(xué)習(xí)分割方法具有明顯的優(yōu)勢。如果更關(guān)注運(yùn)動對象的空間特征和靜態(tài)分割準(zhǔn)確性，CNN是一個不錯的選擇；如果需要捕捉運(yùn)動對象的動態(tài)變化和時間序列信息，RNN或結(jié)合CNN與RNN的方法可能更為合適；而當(dāng)需要考慮視頻中像素點(diǎn)之間的復(fù)雜關(guān)系和動態(tài)分割時，GCN則展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢。在實際應(yīng)用中，還可以結(jié)合多種分割方法的優(yōu)點(diǎn)，形成融合算法，以提高分割的準(zhǔn)確性和魯棒性。例如，將背景差分法與CNN相結(jié)合，先利用背景差分法快速提取運(yùn)動對象的大致區(qū)域，再利用CNN對這些區(qū)域進(jìn)行精細(xì)分割，從而在保證實時性的同時，提高分割的精度。三、體育視頻中運(yùn)動對象跟蹤技術(shù)3.1跟蹤技術(shù)原理3.1.1基于像素級別的跟蹤原理基于像素級別的跟蹤方法，是運(yùn)動對象跟蹤領(lǐng)域中較為基礎(chǔ)且重要的一類方法，其核心在于通過對視頻幀中每個像素的特征分析，實現(xiàn)運(yùn)動對象在不同幀之間的匹配與跟蹤。在體育視頻中，每個視頻幀都由大量的像素點(diǎn)構(gòu)成，這些像素點(diǎn)的顏色、亮度等特征在運(yùn)動對象和背景之間存在差異。通過對這些像素特征的提取和分析，可以判斷像素點(diǎn)是否屬于運(yùn)動對象。以顏色特征為例，在足球比賽視頻中，足球的顏色通常為鮮明的白色或其他對比強(qiáng)烈的顏色，與綠色的草地背景形成明顯反差。通過設(shè)定顏色閾值范圍，可將視頻幀中屬于足球顏色范圍內(nèi)的像素點(diǎn)提取出來，從而初步確定足球在視頻幀中的位置。假設(shè)足球的顏色在RGB顏色空間中，紅色分量R的范圍為[230,255]，綠色分量G的范圍為[230,255]，藍(lán)色分量B的范圍為[230,255]，那么在視頻幀中，遍歷每個像素點(diǎn)，當(dāng)某個像素點(diǎn)的RGB值滿足上述范圍時，即可判斷該像素點(diǎn)可能屬于足球。除了顏色特征，亮度特征也常用于像素級別的跟蹤。在籃球比賽中，球員的球衣顏色可能各不相同，但在光照條件下，球員身上的像素點(diǎn)亮度會呈現(xiàn)出一定的規(guī)律。通過分析像素點(diǎn)的亮度變化，可以跟蹤球員的運(yùn)動軌跡。例如，利用幀間差分法，計算相鄰兩幀圖像對應(yīng)像素點(diǎn)的亮度差值，若差值超過一定閾值，則認(rèn)為該像素點(diǎn)發(fā)生了運(yùn)動，可能屬于運(yùn)動對象。假設(shè)當(dāng)前幀圖像為I_t(x,y)，前一幀圖像為I_{t-1}(x,y)，計算像素點(diǎn)(x,y)的亮度差值\DeltaL=|I_t(x,y)-I_{t-1}(x,y)|，當(dāng)\DeltaL大于預(yù)先設(shè)定的閾值T時，可認(rèn)為該像素點(diǎn)屬于運(yùn)動對象。然而，基于像素級別的跟蹤方法存在一定的局限性。在復(fù)雜的體育場景中，光照變化、噪聲干擾等因素會對像素特征產(chǎn)生影響，導(dǎo)致跟蹤的準(zhǔn)確性下降。在室外的體育比賽中，隨著太陽位置的變化，光照強(qiáng)度和角度不斷改變，使得運(yùn)動對象的像素顏色和亮度發(fā)生變化，可能會出現(xiàn)誤判和漏判的情況。當(dāng)視頻中存在噪聲時，如視頻采集設(shè)備的電子噪聲或傳輸過程中的干擾噪聲，也會影響像素特征的提取和分析，從而降低跟蹤的精度。3.1.2基于目標(biāo)特征的跟蹤原理基于目標(biāo)特征的跟蹤方法，是利用運(yùn)動對象所具有的獨(dú)特特征，如位置、大小、紋理等，來實現(xiàn)對運(yùn)動對象的持續(xù)跟蹤。與基于像素級別的跟蹤方法不同，這種方法更關(guān)注運(yùn)動對象整體的特征，而不是單個像素的特征。位置特征是運(yùn)動對象最基本的特征之一。在體育視頻中，通過確定運(yùn)動對象的質(zhì)心、邊界框等位置信息，可以實現(xiàn)對其位置的跟蹤。以網(wǎng)球比賽為例，在每一幀視頻中，通過分割算法提取出網(wǎng)球的輪廓，然后計算網(wǎng)球輪廓的質(zhì)心坐標(biāo)(x_c,y_c)，將該質(zhì)心坐標(biāo)作為網(wǎng)球在當(dāng)前幀的位置信息。在后續(xù)幀中，通過與前一幀的質(zhì)心坐標(biāo)進(jìn)行匹配和關(guān)聯(lián)，即可實現(xiàn)對網(wǎng)球位置的跟蹤。假設(shè)當(dāng)前幀網(wǎng)球的質(zhì)心坐標(biāo)為(x_{c1},y_{c1})，前一幀的質(zhì)心坐標(biāo)為(x_{c0},y_{c0})，通過計算兩者之間的距離d=\sqrt{(x_{c1}-x_{c0})^2+(y_{c1}-y_{c0})^2}，若距離d在合理范圍內(nèi)，則認(rèn)為當(dāng)前幀中的網(wǎng)球與前一幀中的網(wǎng)球是同一目標(biāo)，從而實現(xiàn)位置的跟蹤。大小特征也是運(yùn)動對象的重要特征之一。不同的運(yùn)動對象具有不同的大小尺寸，通過對運(yùn)動對象大小的測量和跟蹤，可以判斷其是否為同一目標(biāo)。在足球比賽中，足球的大小是相對固定的，通過測量足球在視頻幀中的面積或直徑等參數(shù)，可以在不同幀之間進(jìn)行匹配和跟蹤。例如，在第一幀中，通過圖像處理算法測量出足球的直徑為D_1，在后續(xù)幀中，若檢測到的圓形物體直徑D_n與D_1在一定誤差范圍內(nèi)，則認(rèn)為該圓形物體是足球，從而實現(xiàn)對足球大小特征的跟蹤。紋理特征則反映了運(yùn)動對象表面的紋理信息，如運(yùn)動員球衣上的圖案、球類表面的紋理等。這些紋理特征具有獨(dú)特性，可以用于區(qū)分不同的運(yùn)動對象和背景。在籃球比賽中，球員的球衣上通常印有號碼、球隊標(biāo)志等圖案，這些圖案構(gòu)成了獨(dú)特的紋理特征。通過提取這些紋理特征，并與之前幀中的紋理特征進(jìn)行匹配，可以實現(xiàn)對球員的跟蹤。例如，利用尺度不變特征變換（SIFT）算法提取球員球衣上的紋理特征點(diǎn)，然后通過特征點(diǎn)匹配算法，在不同幀之間尋找相同的紋理特征點(diǎn)，從而確定球員的身份和位置，實現(xiàn)對球員的跟蹤。基于目標(biāo)特征的跟蹤方法在處理復(fù)雜場景和遮擋問題時具有一定的優(yōu)勢。當(dāng)運(yùn)動對象發(fā)生部分遮擋時，通過多個特征的綜合分析，可以更準(zhǔn)確地判斷運(yùn)動對象的位置和身份。在足球比賽中，當(dāng)球員之間發(fā)生遮擋時，雖然部分球員的位置信息可能被遮擋，但通過分析其球衣的紋理特征和未被遮擋部分的位置信息，仍然可以實現(xiàn)對球員的跟蹤。然而，這種方法也面臨一些挑戰(zhàn)，如運(yùn)動對象的特征變化、特征提取的準(zhǔn)確性等。在體育比賽中，運(yùn)動員的動作變化多樣，可能會導(dǎo)致其紋理特征發(fā)生變化，從而影響跟蹤的準(zhǔn)確性。同時，特征提取算法的性能也會對跟蹤效果產(chǎn)生影響，如何選擇合適的特征提取算法，提高特征提取的準(zhǔn)確性和效率，是基于目標(biāo)特征跟蹤方法需要解決的問題。3.2傳統(tǒng)跟蹤方法3.2.1基于卡爾曼濾波的跟蹤卡爾曼濾波是一種基于線性動態(tài)系統(tǒng)模型的遞歸濾波算法，由匈牙利數(shù)學(xué)家魯?shù)婪?卡爾曼（RudolfE.Kálmán）于1960年提出。它的核心思想是通過對系統(tǒng)狀態(tài)的預(yù)測和觀測數(shù)據(jù)的更新，來實現(xiàn)對系統(tǒng)狀態(tài)的最優(yōu)估計。卡爾曼濾波假設(shè)系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移和觀測過程都可以用線性方程來描述，并且噪聲服從高斯分布。在運(yùn)動對象跟蹤中，卡爾曼濾波的應(yīng)用主要基于以下步驟：首先，根據(jù)系統(tǒng)的動態(tài)模型，預(yù)測下一時刻運(yùn)動對象的狀態(tài)，包括位置、速度等參數(shù)。假設(shè)運(yùn)動對象在二維平面上運(yùn)動，其狀態(tài)向量\mathbf{x}可以表示為\mathbf{x}=[x,y,\dot{x},\dot{y}]^T，其中(x,y)是位置坐標(biāo)，(\dot{x},\dot{y})是速度分量。狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程可以表示為\mathbf{x}_{k}=\mathbf{F}_{k}\mathbf{x}_{k-1}+\mathbf{w}_{k-1}，其中\(zhòng)mathbf{F}_{k}是狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，\mathbf{w}_{k-1}是過程噪聲，服從高斯分布\mathbf{w}_{k-1}\simN(0,\mathbf{Q}_{k-1})，\mathbf{Q}_{k-1}是過程噪聲協(xié)方差矩陣。接著，當(dāng)獲取到新的觀測數(shù)據(jù)時，利用觀測模型對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行修正。觀測方程可以表示為\mathbf{z}_{k}=\mathbf{H}_{k}\mathbf{x}_{k}+\mathbf{v}_{k}，其中\(zhòng)mathbf{z}_{k}是觀測向量，\mathbf{H}_{k}是觀測矩陣，\mathbf{v}_{k}是觀測噪聲，服從高斯分布\mathbf{v}_{k}\simN(0,\mathbf{R}_{k})，\mathbf{R}_{k}是觀測噪聲協(xié)方差矩陣。通過卡爾曼增益\mathbf{K}_{k}來融合預(yù)測值和觀測值，得到更準(zhǔn)確的狀態(tài)估計\hat{\mathbf{x}}_{k}=\hat{\mathbf{x}}_{k|k-1}+\mathbf{K}_{k}(\mathbf{z}_{k}-\mathbf{H}_{k}\hat{\mathbf{x}}_{k|k-1})，其中\(zhòng)hat{\mathbf{x}}_{k|k-1}是預(yù)測的狀態(tài)估計，\mathbf{K}_{k}=\mathbf{P}_{k|k-1}\mathbf{H}_{k}^T(\mathbf{H}_{k}\mathbf{P}_{k|k-1}\mathbf{H}_{k}^T+\mathbf{R}_{k})^{-1}是卡爾曼增益，\mathbf{P}_{k|k-1}是預(yù)測的誤差協(xié)方差矩陣。在實際的體育視頻跟蹤場景中，如足球比賽中跟蹤足球的運(yùn)動軌跡，卡爾曼濾波可以根據(jù)足球在前一幀的位置和速度，預(yù)測其在當(dāng)前幀的位置，然后結(jié)合當(dāng)前幀中對足球位置的觀測信息，對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行修正，從而實現(xiàn)對足球運(yùn)動軌跡的準(zhǔn)確跟蹤。在籃球比賽中，也可以利用卡爾曼濾波跟蹤球員的運(yùn)動，通過不斷更新球員的位置和速度信息，實時掌握球員的運(yùn)動狀態(tài)。然而，卡爾曼濾波在體育視頻運(yùn)動對象跟蹤中存在一定的局限性?？柭鼮V波假設(shè)系統(tǒng)是線性的，且噪聲服從高斯分布，而在實際的體育場景中，運(yùn)動對象的運(yùn)動往往是非線性的，噪聲也不一定符合高斯分布。在網(wǎng)球比賽中，網(wǎng)球的運(yùn)動軌跡可能會受到空氣阻力、球拍擊球的力量和角度等多種因素的影響，呈現(xiàn)出非線性的運(yùn)動狀態(tài)，此時卡爾曼濾波的預(yù)測精度會受到影響。當(dāng)運(yùn)動對象發(fā)生遮擋時，觀測數(shù)據(jù)會出現(xiàn)缺失或不準(zhǔn)確的情況，卡爾曼濾波難以有效地處理這種情況，容易導(dǎo)致跟蹤丟失。在足球比賽中，當(dāng)球員之間相互遮擋時，可能無法準(zhǔn)確觀測到被遮擋球員的位置，卡爾曼濾波無法準(zhǔn)確更新該球員的狀態(tài)信息，從而影響跟蹤效果。3.2.2基于粒子濾波的跟蹤粒子濾波是一種基于蒙特卡羅方法的非線性濾波算法，它通過一組隨機(jī)采樣的粒子來近似表示目標(biāo)的狀態(tài)分布，從而實現(xiàn)對目標(biāo)狀態(tài)的估計和跟蹤。粒子濾波的基本原理基于貝葉斯理論，通過預(yù)測和更新兩個步驟來迭代地估計目標(biāo)的狀態(tài)。在預(yù)測步驟中，根據(jù)系統(tǒng)的動態(tài)模型，從先前的粒子集合中采樣生成新的粒子，每個粒子代表目標(biāo)的一個可能狀態(tài)。假設(shè)系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程為\mathbf{x}_{k}=f(\mathbf{x}_{k-1},\mathbf{u}_{k-1},\mathbf{w}_{k-1})，其中f是狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)，\mathbf{u}_{k-1}是控制輸入，\mathbf{w}_{k-1}是過程噪聲。通過對每個粒子應(yīng)用狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)，得到新的粒子集合\{\mathbf{x}_{k}^i\}_{i=1}^{N}，其中N是粒子的數(shù)量。在更新步驟中，根據(jù)當(dāng)前的觀測數(shù)據(jù)，計算每個粒子的權(quán)重。觀測模型為\mathbf{z}_{k}=h(\mathbf{x}_{k},\mathbf{v}_{k})，其中h是觀測函數(shù)，\mathbf{v}_{k}是觀測噪聲。通過計算觀測值與每個粒子的預(yù)測觀測值之間的似然度，得到每個粒子的權(quán)重w_{k}^i=p(\mathbf{z}_{k}|\mathbf{x}_{k}^i)。然后對粒子進(jìn)行重采樣，保留權(quán)重較大的粒子，舍棄權(quán)重較小的粒子，得到新的粒子集合，使得粒子更集中地分布在目標(biāo)的真實狀態(tài)附近。在體育視頻跟蹤中，粒子濾波能夠較好地處理非線性和非高斯的情況，具有較強(qiáng)的魯棒性。在田徑比賽中，運(yùn)動員的跑步姿態(tài)和速度變化復(fù)雜，粒子濾波可以通過不斷調(diào)整粒子的分布和權(quán)重，準(zhǔn)確地跟蹤運(yùn)動員的運(yùn)動軌跡。在排球比賽中，排球的運(yùn)動軌跡受到多種因素的影響，呈現(xiàn)出復(fù)雜的非線性運(yùn)動，粒子濾波能夠有效地對其進(jìn)行跟蹤。然而，粒子濾波也存在一些不足之處。粒子濾波的計算復(fù)雜度較高，隨著粒子數(shù)量的增加，計算量呈指數(shù)級增長，這在一定程度上限制了其在實時性要求較高的體育視頻應(yīng)用中的使用。在處理大規(guī)模體育視頻數(shù)據(jù)時，粒子濾波可能無法滿足實時跟蹤的需求。粒子濾波還存在粒子退化問題，即在多次迭代后，大部分粒子的權(quán)重會變得非常小，只有少數(shù)粒子具有較大的權(quán)重，導(dǎo)致粒子的多樣性降低，影響跟蹤的準(zhǔn)確性。在長時間的體育比賽視頻跟蹤中，粒子退化問題可能會逐漸凸顯，使得跟蹤效果變差。3.3深度學(xué)習(xí)跟蹤方法3.3.1基于孿生網(wǎng)絡(luò)的跟蹤孿生網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其核心特點(diǎn)是包含兩個或多個具有相同結(jié)構(gòu)且共享權(quán)重的子網(wǎng)絡(luò)。在體育視頻運(yùn)動對象跟蹤中，孿生網(wǎng)絡(luò)的主要工作原理是通過學(xué)習(xí)目標(biāo)模板與搜索區(qū)域之間的相似性來實現(xiàn)目標(biāo)的跟蹤。具體來說，在初始幀中，選定需要跟蹤的運(yùn)動對象作為目標(biāo)模板，將其輸入到孿生網(wǎng)絡(luò)的一個子網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行特征提取，得到目標(biāo)模板的特征表示。隨后，在后續(xù)的每一幀中，將包含目標(biāo)的搜索區(qū)域輸入到另一個子網(wǎng)絡(luò)中，同樣進(jìn)行特征提取，得到搜索區(qū)域的特征表示。通過計算目標(biāo)模板特征與搜索區(qū)域特征之間的相似度，如采用余弦相似度、歐幾里得距離等度量方式，來確定搜索區(qū)域中與目標(biāo)模板最相似的位置，從而實現(xiàn)對運(yùn)動對象的跟蹤。以SiamFC算法為例，它是首個將孿生網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于目標(biāo)跟蹤的經(jīng)典算法。SiamFC采用全卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠?qū)δ繕?biāo)模板和搜索區(qū)域進(jìn)行高效的特征提取。在訓(xùn)練階段，SiamFC使用大量的圖像對進(jìn)行訓(xùn)練，這些圖像對包括正樣本對（同一目標(biāo)在不同幀中的圖像）和負(fù)樣本對（不同目標(biāo)的圖像）。通過最小化對比損失函數(shù)，使得網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到目標(biāo)的特征表示，并且能夠區(qū)分不同目標(biāo)之間的差異。在跟蹤階段，SiamFC將初始幀中的目標(biāo)模板輸入網(wǎng)絡(luò)，得到模板特征。然后，在后續(xù)幀中，將搜索區(qū)域輸入網(wǎng)絡(luò)，得到搜索區(qū)域特征。通過互相關(guān)運(yùn)算，計算模板特征與搜索區(qū)域特征之間的相似度，得到一個響應(yīng)圖，響應(yīng)圖中的峰值位置即為目標(biāo)在當(dāng)前幀中的位置估計。在體育視頻跟蹤場景中，基于孿生網(wǎng)絡(luò)的跟蹤方法具有顯著的優(yōu)勢。這類方法能夠快速準(zhǔn)確地在復(fù)雜背景中定位運(yùn)動目標(biāo)。在足球比賽視頻中，球場背景復(fù)雜，觀眾、廣告牌等元素眾多，但孿生網(wǎng)絡(luò)可以通過學(xué)習(xí)足球的特征，在每一幀中快速找到足球的位置，即使足球被球員短暫遮擋后再次出現(xiàn)，也能通過特征匹配迅速重新定位。孿生網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的泛化能力，能夠適應(yīng)不同類型的運(yùn)動對象和場景變化。無論是籃球、網(wǎng)球等球類運(yùn)動，還是田徑、體操等運(yùn)動員運(yùn)動，孿生網(wǎng)絡(luò)都能通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)到相應(yīng)的特征，實現(xiàn)有效的跟蹤。然而，基于孿生網(wǎng)絡(luò)的跟蹤方法也存在一些局限性。在面對目標(biāo)的劇烈形變和遮擋時，跟蹤性能會受到一定影響。當(dāng)運(yùn)動員在比賽中做出大幅度的動作變化，導(dǎo)致身體姿態(tài)發(fā)生劇烈形變時，孿生網(wǎng)絡(luò)可能會因為目標(biāo)特征的變化而出現(xiàn)跟蹤偏差。當(dāng)運(yùn)動對象被其他物體長時間遮擋時，由于缺乏有效的遮擋檢測和處理機(jī)制，孿生網(wǎng)絡(luò)可能會丟失目標(biāo)，難以在目標(biāo)重新出現(xiàn)時快速恢復(fù)跟蹤。3.3.2基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的跟蹤強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種基于智能體與環(huán)境交互的學(xué)習(xí)范式，智能體通過在環(huán)境中采取行動并根據(jù)獲得的獎勵反饋來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。在體育視頻運(yùn)動對象跟蹤中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用思路是將運(yùn)動對象的跟蹤問題建模為一個序列決策問題。智能體被視為跟蹤算法，其行動包括在視頻幀中選擇目標(biāo)的位置、大小等參數(shù)，以實現(xiàn)對運(yùn)動對象的準(zhǔn)確跟蹤。環(huán)境則是體育視頻的每一幀圖像以及其中的運(yùn)動對象和背景信息。智能體在每一幀中采取行動后，會根據(jù)目標(biāo)位置的預(yù)測準(zhǔn)確性、跟蹤的穩(wěn)定性等因素獲得相應(yīng)的獎勵反饋。如果智能體準(zhǔn)確地跟蹤到了運(yùn)動對象，將獲得正獎勵；反之，如果跟蹤出現(xiàn)偏差或丟失目標(biāo)，則會獲得負(fù)獎勵。通過不斷地與環(huán)境交互，智能體學(xué)習(xí)到能夠最大化長期累積獎勵的策略，從而實現(xiàn)對運(yùn)動對象的有效跟蹤。在實際應(yīng)用中，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的跟蹤方法取得了一定的實踐效果。在籃球比賽視頻跟蹤中，智能體可以通過學(xué)習(xí)不同球員的運(yùn)動模式和特點(diǎn)，以及籃球在比賽中的常見運(yùn)動軌跡，來優(yōu)化自己的跟蹤策略。當(dāng)球員進(jìn)行快速突破或傳球時，智能體能夠根據(jù)之前學(xué)習(xí)到的策略，準(zhǔn)確地預(yù)測球員和籃球的下一位置，實現(xiàn)穩(wěn)定的跟蹤。在一些研究中，將深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）等強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于體育視頻跟蹤，通過對大量體育視頻數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，智能體能夠在復(fù)雜的體育場景中有效地跟蹤運(yùn)動對象，并且在面對目標(biāo)的遮擋和快速運(yùn)動等挑戰(zhàn)時，表現(xiàn)出一定的魯棒性。然而，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的跟蹤方法也面臨一些挑戰(zhàn)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程通常需要大量的樣本和計算資源，訓(xùn)練時間較長。在體育視頻領(lǐng)域，獲取足夠多的高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)是一項艱巨的任務(wù)，這限制了強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練效果和泛化能力。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的性能高度依賴于獎勵函數(shù)的設(shè)計，如何設(shè)計一個合理的獎勵函數(shù)，能夠準(zhǔn)確地反映跟蹤的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，是一個需要深入研究的問題。如果獎勵函數(shù)設(shè)計不合理，可能會導(dǎo)致智能體學(xué)習(xí)到的策略并非最優(yōu)，從而影響跟蹤效果。3.4跟蹤技術(shù)對比與選擇傳統(tǒng)跟蹤方法中的卡爾曼濾波基于線性動態(tài)系統(tǒng)模型，通過預(yù)測和更新來估計運(yùn)動對象的狀態(tài)。在一些運(yùn)動軌跡相對簡單、近似線性的體育場景中，如田徑比賽中直線奔跑的運(yùn)動員，卡爾曼濾波能夠根據(jù)運(yùn)動員的前一位置和速度，準(zhǔn)確地預(yù)測下一位置，跟蹤效果較好。它的計算效率較高，能夠滿足實時性要求。然而，卡爾曼濾波的局限性也很明顯，它要求系統(tǒng)是線性的且噪聲服從高斯分布，而實際體育場景中運(yùn)動對象的運(yùn)動往往是非線性的，噪聲也不符合高斯分布。在體操比賽中，運(yùn)動員的動作復(fù)雜多變，運(yùn)動軌跡呈現(xiàn)出高度的非線性，卡爾曼濾波的預(yù)測精度會大幅下降，難以準(zhǔn)確跟蹤運(yùn)動員的動作。粒子濾波基于蒙特卡羅方法，通過粒子采樣來近似表示目標(biāo)的狀態(tài)分布，能夠處理非線性和非高斯的情況。在體育視頻中，當(dāng)運(yùn)動對象的運(yùn)動模式復(fù)雜，如足球比賽中球員的不規(guī)則跑位、籃球比賽中球員的快速變向等，粒子濾波能夠通過不斷調(diào)整粒子的分布和權(quán)重，較好地跟蹤運(yùn)動對象的軌跡。但粒子濾波計算復(fù)雜度高，隨著粒子數(shù)量的增加，計算量呈指數(shù)級增長，這在實時性要求較高的體育視頻應(yīng)用中是一個較大的限制。在直播體育賽事時，需要實時跟蹤運(yùn)動員和球類的運(yùn)動，粒子濾波可能無法滿足實時處理的需求。粒子濾波還存在粒子退化問題，在長時間的跟蹤過程中，粒子的多樣性會逐漸降低，影響跟蹤的準(zhǔn)確性。深度學(xué)習(xí)跟蹤方法中，基于孿生網(wǎng)絡(luò)的跟蹤通過學(xué)習(xí)目標(biāo)模板與搜索區(qū)域之間的相似性來實現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。這類方法在復(fù)雜背景下能夠快速準(zhǔn)確地定位運(yùn)動目標(biāo)，具有較強(qiáng)的泛化能力。在網(wǎng)球比賽視頻中，孿生網(wǎng)絡(luò)可以通過學(xué)習(xí)網(wǎng)球的特征，在復(fù)雜的球場背景中快速找到網(wǎng)球的位置，即使網(wǎng)球的運(yùn)動速度較快，也能實現(xiàn)有效的跟蹤。然而，基于孿生網(wǎng)絡(luò)的跟蹤方法在面對目標(biāo)的劇烈形變和遮擋時，跟蹤性能會受到影響。當(dāng)運(yùn)動員在比賽中做出大幅度的動作變化，導(dǎo)致身體姿態(tài)發(fā)生劇烈形變時，孿生網(wǎng)絡(luò)可能會因為目標(biāo)特征的變化而出現(xiàn)跟蹤偏差。當(dāng)運(yùn)動對象被其他物體長時間遮擋時，由于缺乏有效的遮擋檢測和處理機(jī)制，孿生網(wǎng)絡(luò)可能會丟失目標(biāo)，難以在目標(biāo)重新出現(xiàn)時快速恢復(fù)跟蹤?；趶?qiáng)化學(xué)習(xí)的跟蹤將跟蹤問題建模為序列決策問題，智能體通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。在體育視頻跟蹤中，它能夠根據(jù)運(yùn)動對象的運(yùn)動模式和場景信息，動態(tài)調(diào)整跟蹤策略。在籃球比賽中，智能體可以學(xué)習(xí)不同球員的運(yùn)動特點(diǎn)和籃球的運(yùn)動規(guī)律，從而在球員進(jìn)行快速突破、傳球等復(fù)雜動作時，準(zhǔn)確地跟蹤球員和籃球的位置。但強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程需要大量的樣本和計算資源，訓(xùn)練時間長。在體育視頻領(lǐng)域，獲取足夠多的高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)是一項艱巨的任務(wù)，這限制了強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練效果和泛化能力。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的性能高度依賴于獎勵函數(shù)的設(shè)計，不合理的獎勵函數(shù)會導(dǎo)致智能體學(xué)習(xí)到的策略并非最優(yōu)，從而影響跟蹤效果。在不同的體育場景下，應(yīng)根據(jù)具體需求選擇合適的跟蹤方法。對于運(yùn)動軌跡相對簡單、近似線性且實時性要求較高的體育場景，如田徑比賽中的直線項目，卡爾曼濾波是一個不錯的選擇，它能夠快速準(zhǔn)確地跟蹤運(yùn)動對象的位置。當(dāng)運(yùn)動對象的運(yùn)動模式復(fù)雜，呈現(xiàn)出非線性和非高斯特性時，粒子濾波能夠發(fā)揮其優(yōu)勢，如足球、籃球等球類比賽中球員和球類的運(yùn)動跟蹤。對于復(fù)雜背景下需要快速定位運(yùn)動目標(biāo)的場景，基于孿生網(wǎng)絡(luò)的跟蹤方法較為適用，如網(wǎng)球、羽毛球等比賽中對球的跟蹤。而當(dāng)需要智能體根據(jù)運(yùn)動模式和場景信息動態(tài)調(diào)整跟蹤策略時，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的跟蹤方法可能更為合適，如在籃球比賽中對球員和籃球的綜合跟蹤。在實際應(yīng)用中，也可以結(jié)合多種跟蹤方法的優(yōu)點(diǎn)，形成融合算法，以提高跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性。例如，將卡爾曼濾波與基于孿生網(wǎng)絡(luò)的跟蹤方法相結(jié)合，先利用卡爾曼濾波對運(yùn)動對象的位置進(jìn)行初步預(yù)測，再利用孿生網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行精確匹配和跟蹤，從而在保證實時性的同時，提高跟蹤的精度。四、體育視頻中運(yùn)動對象分割與跟蹤面臨的挑戰(zhàn)4.1場景復(fù)雜性挑戰(zhàn)4.1.1復(fù)雜背景干擾體育視頻的場景具有高度的復(fù)雜性，不同的體育項目在不同的場地環(huán)境中進(jìn)行，這使得背景元素豐富多樣，給運(yùn)動對象的分割與跟蹤帶來了極大的干擾。以足球比賽為例，球場的背景不僅包括大面積的綠色草坪，還可能有廣告板、觀眾席、球門等多種元素。廣告板上的圖案和文字色彩鮮艷且復(fù)雜，觀眾席上觀眾的服裝顏色各異，人數(shù)眾多且可能存在動態(tài)行為，如歡呼、跳躍等，這些都會增加背景的復(fù)雜性。在分割與跟蹤足球或球員時，算法需要準(zhǔn)確地區(qū)分這些背景元素與運(yùn)動對象，避免將背景誤判為運(yùn)動對象或?qū)⑦\(yùn)動對象的部分誤歸為背景。在籃球比賽中，球場的地板可能具有復(fù)雜的圖案和紋理，籃筐、籃板以及周圍的設(shè)施也會成為背景的一部分。當(dāng)球員在場上運(yùn)動時，這些背景元素會與球員的動作和位置相互交織，使得分割與跟蹤任務(wù)變得更加困難。在一些室內(nèi)體育場館中，背景的燈光布置也可能導(dǎo)致光線反射和陰影的產(chǎn)生，進(jìn)一步增加了背景的復(fù)雜性，影響算法對運(yùn)動對象的準(zhǔn)確識別。此外，不同體育項目的場地布局和背景特征差異較大，這要求分割與跟蹤算法具有較強(qiáng)的通用性和適應(yīng)性。例如，網(wǎng)球比賽的場地是矩形的，周圍有白色的邊界線和裁判座椅等；而田徑比賽的場地則更為復(fù)雜，包括跑道、草坪、沙坑等不同區(qū)域，且運(yùn)動員的運(yùn)動軌跡遍布整個場地。算法需要能夠在不同的場地背景下準(zhǔn)確地分割和跟蹤運(yùn)動對象，這對算法的設(shè)計和優(yōu)化提出了很高的要求。4.1.2光照變化影響光照變化是體育視頻中運(yùn)動對象分割與跟蹤面臨的另一個重要挑戰(zhàn)。光照條件會隨著時間、天氣和場地環(huán)境的變化而發(fā)生顯著改變，這會導(dǎo)致運(yùn)動對象的顏色、亮度和紋理等特征發(fā)生變化，從而影響分割與跟蹤的準(zhǔn)確性。在室外體育比賽中，如足球、田徑等，光照強(qiáng)度會隨著太陽位置的移動而變化。在早晨和傍晚時分，陽光斜射，光照強(qiáng)度較弱，且光線顏色偏暖；而在中午時分，陽光直射，光照強(qiáng)度較強(qiáng)，光線顏色偏冷。這種光照強(qiáng)度和顏色的變化會使運(yùn)動對象的顏色和亮度發(fā)生改變，使得算法難以準(zhǔn)確地提取運(yùn)動對象的特征。天氣條件也會對光照產(chǎn)生影響。在陰天時，光線較為均勻，但整體強(qiáng)度較低；而在雨天或雪天，光線會受到雨滴或雪花的散射和折射，導(dǎo)致光照條件更加復(fù)雜。在這些不同的天氣條件下，運(yùn)動對象的外觀特征會發(fā)生明顯變化，增加了分割與跟蹤的難度。在室內(nèi)體育場館中，雖然光照條件相對穩(wěn)定，但場館內(nèi)的燈光布局和亮度設(shè)置也可能導(dǎo)致光照不均勻。例如，在籃球比賽場館中，燈光可能集中在球場中央，而球場邊緣的光照相對較弱，這會使得運(yùn)動員在不同區(qū)域運(yùn)動時，其身上的光照條件不同，從而影響算法對運(yùn)動員的分割和跟蹤。光照變化還可能導(dǎo)致運(yùn)動對象產(chǎn)生陰影。在室外體育比賽中，運(yùn)動員和物體的陰影會隨著光照角度的變化而變化，陰影的形狀和大小也會影響運(yùn)動對象的輪廓和特征提取。在室內(nèi)場館中，燈光的照射也可能產(chǎn)生陰影，這些陰影可能會與運(yùn)動對象的部分重疊，使得算法難以準(zhǔn)確地區(qū)分運(yùn)動對象和陰影，從而影響分割與跟蹤的效果。4.2目標(biāo)特性挑戰(zhàn)4.2.1姿態(tài)變化多樣在體育視頻中，運(yùn)動對象的姿態(tài)變化極為豐富多樣，這給分割與跟蹤帶來了極大的挑戰(zhàn)。以運(yùn)動員為例，在不同的體育項目中，運(yùn)動員的動作姿態(tài)千差萬別。在籃球比賽中，球員的姿態(tài)變化涵蓋了跳躍投籃、快速運(yùn)球、轉(zhuǎn)身傳球、防守時的下蹲和伸展等多種復(fù)雜動作。在跳躍投籃時，運(yùn)動員的身體會向上伸展，手臂伸直將籃球投出，此時身體的輪廓和姿態(tài)與站立時相比發(fā)生了顯著變化，身體的比例和形狀都有所改變，這使得基于形狀特征的分割算法難以準(zhǔn)確地提取運(yùn)動員的輪廓。在快速運(yùn)球時，球員的身體會隨著運(yùn)球動作不斷地彎曲、扭轉(zhuǎn)，手臂快速地上下擺動，導(dǎo)致身體的姿態(tài)和運(yùn)動軌跡都處于動態(tài)變化之中，這對跟蹤算法的準(zhǔn)確性和實時性提出了很高的要求。在足球比賽中，運(yùn)動員的姿態(tài)變化同樣復(fù)雜。球員在奔跑過程中，身體會前傾，腿部快速交替運(yùn)動，手臂也會隨著步伐擺動，以保持身體的平衡和協(xié)調(diào)。在射門時，運(yùn)動員會根據(jù)球的位置和角度，做出不同的射門姿態(tài)，如側(cè)身抽射、頭球攻門等。側(cè)身抽射時，運(yùn)動員的身體會向一側(cè)傾斜，腿部迅速擺動，以產(chǎn)生強(qiáng)大的射門力量，此時運(yùn)動員的身體姿態(tài)與正常奔跑時截然不同，身體的形狀和輪廓發(fā)生了較大的變形，這使得基于像素特征的分割算法容易出現(xiàn)誤判。頭球攻門時，運(yùn)動員需要高高躍起，頭部向前頂球，身體在空中呈現(xiàn)出伸展的姿態(tài)，這對跟蹤算法的目標(biāo)定位和跟蹤精度是一個巨大的考驗。運(yùn)動對象的姿態(tài)變化不僅體現(xiàn)在空間維度上，還體現(xiàn)在時間維度上。在體操比賽中，運(yùn)動員的動作是連續(xù)且流暢的，每個動作之間的過渡自然，姿態(tài)變化頻繁且復(fù)雜。從一個動作到另一個動作的轉(zhuǎn)換過程中，運(yùn)動員的身體姿態(tài)會在短時間內(nèi)發(fā)生多次變化，這要求分割與跟蹤算法能夠快速準(zhǔn)確地捕捉到這些變化，并且能夠在不同的姿態(tài)下保持對運(yùn)動員的穩(wěn)定跟蹤。如果算法不能及時適應(yīng)這些姿態(tài)變化，就會導(dǎo)致分割不準(zhǔn)確，跟蹤出現(xiàn)偏差或丟失。4.2.2遮擋問題處理遮擋是體育視頻中運(yùn)動對象分割與跟蹤面臨的另一個重要難題。在體育比賽中，遮擋現(xiàn)象頻繁發(fā)生，這給準(zhǔn)確分割與跟蹤運(yùn)動對象帶來了極大的困難。在足球比賽中，球員之間的身體對抗和戰(zhàn)術(shù)配合常常導(dǎo)致相互遮擋。當(dāng)球員進(jìn)行傳球或防守時，可能會有多名球員聚集在一起，形成遮擋區(qū)域。在這種情況下，分割算法難以準(zhǔn)確地分離出每個球員的輪廓，容易將被遮擋的球員部分誤判為背景或其他球員的一部分。跟蹤算法也會因為遮擋而丟失目標(biāo)，難以準(zhǔn)確地跟蹤被遮擋球員的位置和運(yùn)動軌跡。當(dāng)一名球員被其他球員完全遮擋時，跟蹤算法可能無法獲取到該球員的任何信息，從而導(dǎo)致跟蹤失敗。在籃球比賽中，球員之間的擋拆戰(zhàn)術(shù)是常見的遮擋場景。當(dāng)一名球員為隊友進(jìn)行擋拆時，會暫時遮擋住防守球員的視線，同時也會對分割與跟蹤算法造成干擾。在這種情況下，算法需要準(zhǔn)確地判斷出被遮擋球員的位置和運(yùn)動狀態(tài)，以便在遮擋結(jié)束后能夠快速恢復(fù)對該球員的跟蹤。然而，由于遮擋區(qū)域內(nèi)的信息缺失，算法很難準(zhǔn)確地估計被遮擋球員的位置和運(yùn)動軌跡，容易出現(xiàn)跟蹤偏差。除了球員之間的遮擋，體育器材也可能對運(yùn)動對象造成遮擋。在網(wǎng)球比賽中，網(wǎng)球拍在擊球時會遮擋住網(wǎng)球的部分區(qū)域，這使得分割算法難以準(zhǔn)確地提取網(wǎng)球的完整輪廓。在排球比賽中，運(yùn)動員的手臂和身體在擊球時會遮擋住排球，導(dǎo)致跟蹤算法難以準(zhǔn)確地跟蹤排球的運(yùn)動軌跡。遮擋問題還會導(dǎo)致目標(biāo)特征的變化，進(jìn)一步增加了分割與跟蹤的難度。當(dāng)運(yùn)動對象被遮擋時，其可見部分的特征會發(fā)生改變，例如顏色、紋理等特征可能會因為遮擋而變得不完整或發(fā)生扭曲。這就要求分割與跟蹤算法能夠有效地處理這些特征變化，準(zhǔn)確地識別出被遮擋的運(yùn)動對象，并在遮擋結(jié)束后能夠快速恢復(fù)對目標(biāo)的跟蹤。在實際應(yīng)用中，如何設(shè)計一種有效的遮擋檢測和處理機(jī)制，是解決體育視頻中運(yùn)動對象分割與跟蹤問題的關(guān)鍵之一。4.3實時性挑戰(zhàn)在體育視頻的實際應(yīng)用場景中，尤其是體育視頻直播，對運(yùn)動對象分割與跟蹤的實時性提出了極高的要求。體育賽事直播的觀眾期望能夠?qū)崟r、流暢地觀看比賽，任何延遲或卡頓都可能影響觀眾的觀賽體驗。在足球世界杯直播中，觀眾希望能夠第一時間看到球員的精彩進(jìn)球瞬間、精彩的傳球和防守動作，這就要求分割與跟蹤算法能夠在極短的時間內(nèi)完成對運(yùn)動員和足球等運(yùn)動對象的分割與跟蹤，并將處理后的畫面實時傳輸給觀眾。實現(xiàn)實時性面臨著諸多難點(diǎn)。算法的計算復(fù)雜度是一個關(guān)鍵問題。無論是傳統(tǒng)的分割與跟蹤方法，還是基于深度學(xué)習(xí)的方法，都需要對視頻幀進(jìn)行大量的計算。傳統(tǒng)的光流分析法需要對每一幀圖像中的每個像素進(jìn)行復(fù)雜的計算，以求解光流矢量，這在處理高分辨率的體育視頻時，計算量巨大，難以滿足實時性要求?；谏疃葘W(xué)習(xí)的方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），雖然在分割與跟蹤的準(zhǔn)確性上表現(xiàn)出色，但網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，參數(shù)眾多，計算量呈指數(shù)級增長。在處理高清體育視頻時，需要強(qiáng)大的計算資源來支持CNN的運(yùn)算，否則很難實現(xiàn)實時處理。硬件資源的限制也是實現(xiàn)實時性的一大障礙。在實際的直播場景中，通常使用的是普通的服務(wù)器或終端設(shè)備，其計算能力和內(nèi)存資源有限。這些硬件設(shè)備難以在短時間內(nèi)完成復(fù)雜的分割與跟蹤算法的計算任務(wù)。即使采用云計算等技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲也會影響數(shù)據(jù)的實時處理和傳輸。在一些網(wǎng)絡(luò)條件較差的地區(qū)，視頻數(shù)據(jù)從采集端傳輸?shù)皆贫朔?wù)器進(jìn)行處理，再返回給觀眾端，這個過程中可能會出現(xiàn)較大的延遲，導(dǎo)致觀眾看到的畫面與實際比賽情況存在明顯的時間差。此外，視頻數(shù)據(jù)的高幀率和大數(shù)據(jù)量也給實時性帶來了挑戰(zhàn)。為了保證觀眾能夠看到流暢的比賽畫面，體育視頻的幀率通常較高，如常見的60fps甚至更高。這意味著算法需要在每秒內(nèi)處理更多的視頻幀，對計算速度和處理效率提出了更高的要求。隨著視頻分辨率的不斷提高，如4K、8K超高清視頻的普及，視頻數(shù)據(jù)量大幅增加，這進(jìn)一步加重了算法的處理負(fù)擔(dān)，使得實時性的實現(xiàn)更加困難。在處理8K分辨率的體育視頻時，數(shù)據(jù)量是傳統(tǒng)1080p視頻的數(shù)倍，算法需要在相同的時間內(nèi)處理更多的數(shù)據(jù)，這對硬件性能和算法效率都是巨大的考驗。五、體育視頻中運(yùn)動對象分割與跟蹤的應(yīng)用案例5.1體育賽事直播中的應(yīng)用5.1.1實時精彩瞬間捕捉在現(xiàn)代體育賽事直播中，運(yùn)動對象分割與跟蹤技術(shù)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，其中實時精彩瞬間捕捉是其重要應(yīng)用之一。以2023年卡塔爾世界杯足球賽為例，賽事直播中運(yùn)用了先進(jìn)的分割與跟蹤技術(shù)，能夠精準(zhǔn)地捕捉到比賽中的各種精彩瞬間。在阿根廷隊與法國隊的決賽中，當(dāng)阿根廷隊球員利昂內(nèi)爾?梅西（LionelMessi）在禁區(qū)內(nèi)接到隊友傳球后，迅速晃過防守球員，起腳射門的瞬間，分割與跟蹤技術(shù)快速準(zhǔn)確地識別出梅西和足球這兩個關(guān)鍵運(yùn)動對象。通過對梅西身體姿態(tài)的分割和足球運(yùn)動軌跡的跟蹤，系統(tǒng)能夠?qū)崟r判斷這一動作的重要性，并將其標(biāo)記為精彩瞬間。在這一過程中，基于深度學(xué)習(xí)的分割算法首先對視頻幀進(jìn)行處理，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）強(qiáng)大的特征提取能力，將梅西和足球從復(fù)雜的球場背景中分割出來。CNN通過學(xué)習(xí)大量的足球比賽視頻數(shù)據(jù)，能夠準(zhǔn)確地識別出梅西的獨(dú)特外貌特征、球衣顏色和號碼，以及足球的形狀和顏色。同時，基于目標(biāo)特征的跟蹤算法，如基于卡爾曼濾波的跟蹤方法，對梅西和足球的運(yùn)動軌跡進(jìn)行實時跟蹤?？柭鼮V波根據(jù)梅西和足球在前一幀的位置和速度信息，預(yù)測它們在當(dāng)前幀的位置，并結(jié)合當(dāng)前幀的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，從而實現(xiàn)對梅西和足球運(yùn)動軌跡的精確跟蹤。當(dāng)梅西完成射門動作后，系統(tǒng)立即將這一精彩瞬間的視頻片段進(jìn)行剪輯和整理，并通過直播平臺迅速推送給觀眾。觀眾能夠在第一時間觀看到這一精彩瞬間的高清回放，感受到比賽的緊張刺激和精彩程度。據(jù)統(tǒng)計，在卡塔爾世界杯直播中，通過分割與跟蹤技術(shù)捕捉到的精彩瞬間，如進(jìn)球、精彩撲救、關(guān)鍵傳球等，平均每場比賽達(dá)到了30余次，極大地豐富了觀眾的觀賽體驗。這些精彩瞬間不僅成為了球迷們熱議的話題，也為賽事的傳播和推廣起到了積極的作用。5.1.2增強(qiáng)觀眾觀賽體驗運(yùn)動對象分割與跟蹤技術(shù)在體育賽事直播中，通過多種方式顯著增強(qiáng)了觀眾的觀賽體驗。在數(shù)據(jù)展示方面，以NBA籃球比賽直播為例，利用該技術(shù)能夠?qū)崟r獲取球員的各項數(shù)據(jù)。在比賽過程中，系統(tǒng)通過對球員的分割與跟蹤，準(zhǔn)確統(tǒng)計出球員的得分、籃板、助攻、搶斷、蓋帽等數(shù)據(jù)。當(dāng)球員完成一次投籃命中時，分割與跟蹤技術(shù)能夠快速識別出該球員，并及時更新其得分?jǐn)?shù)據(jù)。同時，還能計算出球員的投籃命中率、三分球命中率等數(shù)據(jù)，并通過直播畫面中的數(shù)據(jù)面板展示給觀眾。這些實時數(shù)據(jù)的展示，讓觀眾能夠更全面、深入地了解球員的表現(xiàn)和比賽的態(tài)勢，增強(qiáng)了觀眾對比賽的關(guān)注度和參與感。在視角切換方面，運(yùn)動對象分割與跟蹤技術(shù)為觀眾提供了更加多樣化的視角選擇。在網(wǎng)球比賽直播中，系統(tǒng)可以根據(jù)分割與跟蹤到的網(wǎng)球和球員的位置信息，自動切換到最佳的觀賽視角。當(dāng)網(wǎng)球在空中飛行時，系統(tǒng)能夠?qū)崟r跟蹤網(wǎng)球的運(yùn)動軌跡，將鏡頭聚焦在網(wǎng)球上，讓觀眾能夠清晰地看到網(wǎng)球的飛行路線和旋轉(zhuǎn)情況。當(dāng)球員進(jìn)行擊球動作時，鏡頭又可以迅速切換到球員的近景，展示球員的擊球姿態(tài)和表情。通過這種智能的視角切換，觀眾能夠從不同的角度欣賞比賽，仿佛置身于賽場之中，大大提升了觀賽的沉浸感和趣味性。一些直播平臺還利用運(yùn)動對象分割與跟蹤技術(shù)，為觀眾提供了個性化的觀賽服務(wù)。觀眾可以通過手機(jī)或其他終端設(shè)備，選擇關(guān)注自己喜歡的球員。系統(tǒng)會根據(jù)觀眾的選擇，在直播畫面中突出顯示該球員的位置和運(yùn)動信息，并提供相關(guān)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計。在足球比賽中，觀眾如果關(guān)注某位明星球員，系統(tǒng)會實時跟蹤該球員的跑位、傳球、射門等動作，并將這些信息以特寫或數(shù)據(jù)圖表的形式展示給觀眾。這種個性化的觀賽體驗，滿足了觀眾對不同球員的關(guān)注需求，進(jìn)一步提升了觀眾的觀賽滿意度。5.2運(yùn)動員訓(xùn)練分析中的應(yīng)用5.2.1動作技術(shù)分析在運(yùn)動員訓(xùn)練分析中，運(yùn)動對象分割與跟蹤技術(shù)為動作技術(shù)分析提供了精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持。以網(wǎng)球運(yùn)動員的發(fā)球訓(xùn)練為例，通過對訓(xùn)練視頻的分割與跟蹤，能夠獲取運(yùn)動員發(fā)球動作的詳細(xì)數(shù)據(jù)?；谏疃葘W(xué)習(xí)的分割算法，如全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN），可以準(zhǔn)確地將運(yùn)動員從復(fù)雜的訓(xùn)練場景中分割出來，清晰地勾勒出運(yùn)動員的身體輪廓。利用基于目標(biāo)特征的跟蹤算法，如基于卡爾曼濾波的跟蹤方法，能夠?qū)崟r跟蹤運(yùn)動員身體各部位在發(fā)球過程中的運(yùn)動軌跡。在發(fā)球動作中，運(yùn)動員的手臂、手腕、肩部等部位的運(yùn)動軌跡對于分析發(fā)球技術(shù)至關(guān)重要。通過分割與跟蹤技術(shù)，教練可以獲取運(yùn)動員手臂在揮拍過程中的速度變化曲線，以及手腕在擊球瞬間的角度和力度數(shù)據(jù)。研究表明，優(yōu)秀的網(wǎng)球運(yùn)動員在發(fā)球時，手臂的最高速度能夠達(dá)到每秒20米以上，手腕在擊球瞬間的角度通常在180度至220度之間。通過對這些數(shù)據(jù)的分析，教練可以判斷運(yùn)動員的發(fā)球動作是否規(guī)范，如手臂的揮動是否流暢、手腕的發(fā)力是否合理等。如果發(fā)現(xiàn)運(yùn)動員的手臂速度在某一階段出現(xiàn)異常下降，或者手腕角度不符合最佳范圍，教練可以針對性地調(diào)整訓(xùn)練方案，如加強(qiáng)手臂力量訓(xùn)練，改進(jìn)手腕的發(fā)力技巧，以提高運(yùn)動員的發(fā)球技術(shù)水平。在羽毛球運(yùn)動員的扣殺訓(xùn)練中，分割與跟蹤技術(shù)同樣發(fā)揮著重要作用。通過對運(yùn)動員扣殺動作的分割與跟蹤，可以分析運(yùn)動員的起跳高度、擊球點(diǎn)的位置、手臂的揮動幅度等關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)。研究顯示，專業(yè)羽毛球運(yùn)動員在扣殺時，起跳高度平均可達(dá)0.8米，擊球點(diǎn)通常在身體前方1.2米至1.5米的位