排球赛视频中球场检测算法设计及实现开题报告

 2020-02-10 10:02

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1 题目

排球比赛视频球场检测算法设计及实现

1.2 背景及意义

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2. 研究的基本内容与方案

2.1 基本内容与目标:

学习传统的图像处理相关知识、技术、实现方法。在此基础上, 深入研究深度学习的理论,学习卷积神经网络和生成对抗网络等模型,设计和实现一个基于卷积神经网络的排球视频球场检测的算法。这个算法的目标:

(1) 输入一张排球比赛视频帧,标定检测出来的排球场。

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3. 研究计划与安排

(1) 2019/1/20——2019/2/28:确定选题,阅读文献,分析、总结、确定技术路线,完成并提交开题报告;翻译英文资料并交指导教师检查。

(2) 2019/3/1——2019/4/30:需求分析,系统架构,算法或系统设计,编码、系统测试与完善等。

(3) 2019/5/1——2019/5/25:撰写论文初稿;修改论文,定稿并提交论文评审;提交毕业答辩所需所有文档及资料。

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4. 参考文献(12篇以上)

[1] ekinahmet,tekalp a. murat. robust dominant color region detection and color-basedapplications for sports video. in: proceedings of the 2003internationalconference on image processing. hong kong: ieee, 2003, 17~21

[2] 王志芳, 于俊清,何云峰. 利用改进的 gla 算法快速检测球场区域. 系统仿真学报, 2006, 18(10):2984~2987

[3] binding, yan ma, yiwei wu. playfield detection algorithm based on agmm in sportsvideo. journal of networks, 2013, 8(8): 84~89

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