基于OpenCV图像处理的球赛智能解说系统的设计与实现开题报告

 2020-02-18 06:02

1. 研究目的与意义(文献综述)

图像是人类获取外界信息的主要来源,在人类各种感官索取的外界信息之中,约70%来自于眼睛所摄取的图像,它是一种最为直观的信息。在人工智能急速发展的今天,计算机要实现智能化,必须具有采集与处理图像信息的能力。而图像中的运动目标是我们关注的重点。

计算机视觉与数字图像处理技术,可广泛地应用于工业、医疗、军事、灾害预警等领域,以及人们的日常生活之中,是目前人们研究的智能化系统的重点方向之一。为了处理运动图像中的信息,基于视频序列图像的运动目标分析与追踪也就应运而生。其中,针对视频连续图像中,运动背景下的运动物体分析与追踪是一个难点,也是这种技术在走向实际应用过程中必须面对的现实。

本课题要求构建一个篮球解说系统,可代替人类解说篮球比赛中的进球,以实现生活智能化。为了识别出进球的球员,需对篮球的运动进行跟踪,这属于运动目标检测与跟踪的研究范畴。运动目标检测是将运动目标从监控的场景中识别并分割出来,而目标跟踪是通过运动目标的某些有效特征,运用某种算法,在视频图像序列中搜寻出目标最可能存在的位置,即目标定位。在计算机图像处理和目标识别或者跟踪的过程中,运动目标检测是基础,是整个系统的第一步。由于检测算法运算量较大,且检测结果的好坏,也会对后续的目标识别与跟踪的产生巨大影响,是整个系统中至关重要的一个环节。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

2. 研究的基本内容与方案

本课题为基于opencv图像处理的球赛智能解说系统的设计与实现,拟构建一个能够代替人类解说员解说篮球比赛的系统。首先要向该系统中导入某一段篮球比赛视频、双方队伍以及球员的相关信息,随后系统开始播放这一段篮球比赛视频,当比赛中出现进球得分时,系统会分析球场上情况,并通过语音播报某方队伍进球,如“红队进球,进球球员是5号孙某。”

为实现功能,需搭建一个系统,包含三个模块,分别为:视频信息输入与存储模块、视频图像处理模块、语音及外围设置模块。其中视频图像处理模块需利用opencv开源计算机视觉库,在pycharm ide上用python语言对视频完成以下操作。

(1)对图像数据进行复制、转换、滤波、边缘检测、形态学处理、直方图处理、二值化等操作。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

3. 研究计划与安排

第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容。确定设计方案,完成开题报告;

第4-5周:完成论文开题工作,并完成不低于5000汉字(20000英文印刷符)相关文献的英译汉翻译;

第6-12周:继续查阅相关资料,就本课题内容实现多种目标检测与跟踪算法,对其进行分析与综合应用,并撰写部分论文初稿;

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

4. 参考文献(12篇以上)

[1]joe m.opencv3.计算机视觉python语言实现[m].北京:机械工业出版社,2016.

[2]屈鉴铭.智能视频监控中的运动目标检测与跟踪技术研究[d].西安:西安电子科技大学,2015.

[3]侯胜彬.基于opencv的运动目标检测跟踪的研究[d].成都:电子科技大学,2014.

剩余内容已隐藏,您需要先支付 5元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

该课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。