基于LabVIEW平臺的網球鷹眼系統

摘 要： 為了克服人類視覺的極限和盲區，提高網球比賽的公允性，設計了一種基于LabVIEW平臺的網球鷹眼系統。通過量子粒子群優化算法對攝像機進行標定，拍攝圖像，利用Matlab對圖像進行濾波、去噪及離散中心化，并對其進行三維匹配，最后通過高斯擬合獲得網球運動軌跡，完成對網球運動虛擬場景的搭建。實驗結果表明，該系統計算速度快，準確率高，滿足設計要求。

關鍵詞： LabVIEW； 量子粒子群優化算法； 三維匹配； 高斯擬合

中圖分類號： TN911?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）03?0112?03

Tennis Hawkeye system based on LabVIEW platform

CHANG Chao

（Xuchang University， Xuchang 461000， China）

Abstract： To overcome the limitation and blind area of human vision， and improve the fairness of the tennis match， a tennis Hawkeye system based on LabVIEW platform was designed. The camera is calibrated by quantum particle swarm optimization algorithm to shoot the image. The filtering， denoising and discrete centralization of the image is conducted by Matlab， and then 3D matching is conducted to the image. The tennis motion locus is obtained by Gauss fitting to establish the virtual scene of the tennis motion. The experimental results show that the system has fast computation speed and high accuracy， and can meet the design requirements.

Keywords： LabVIEW； quantum particle swarm optimization algorithm； 3D matching； Gauss fitting

0 引 言

網球誕生于歐洲，是當今體壇流行的運動項目之一，全球喜歡網球運動的人越來越多。隨著運動器材材料的不斷進步，運動員所能達到的極限不斷提高，使得比賽的水平越來越高，尤其在高水平賽事中，僅依靠主裁判根據肉眼在現場觀測到的信息做出的比賽判決很難使比賽公正，因為人類視覺存在極限和盲區。鷹眼技術是一種即時回放系統，通過攝像機對網球運動軌跡進行跟蹤記錄，并對采集到的數據進行一系列計算合成，最終將網球的運動路線及落地點清晰地展現給觀眾，克服了人眼視覺上的很多盲區，使得觀眾可以從更多視角觀看比賽，同時使得裁判的判決更加準確，保證了球員的利益[1]。本文對鷹眼技術進行研究，利用虛擬儀器平臺，借助圖像處理與仿真技術，研究設計了基于LabVIEW平臺的網球鷹眼系統。

1 鷹眼技術

鷹眼技術的應用，使得觀眾可以從不同角度觀賞網球比賽，可以看到自身視覺無法觀測到的場景，對于裁判的判決可以起到監督的作用，使得比賽更加公正。鷹眼技術所需的精準度很高，因此對相應的算法要求比較苛刻，為了搭建模型，首先將場地分割，單位精確到毫米，在球場布置8～10臺高速攝像頭對網球飛行及落地狀態進行全方位、多角度進行捕捉，實現對肉眼無法看到的盲區、死角的覆蓋，將高速攝像頭采集回來的數據傳輸給計算機，通過數據的處理和圖像的擬合，將網球運行的軌跡清晰地展現給觀眾[2]。系統流程圖如圖1所示。

2 攝像機的標定

攝像機是整個系統的數據采集前端，采集信息質量對后續的圖像處理及三維構建影響較大，在攝像機的標定過程中引入量子粒子群優化算法用以克服系統易陷入局部小、反投誤差大的缺點，比賽場地的攝像頭位置如圖2所示。

三維點[M]與二維點[m]的關系為：

其中：[A]為攝像機參數矩陣；[M=XYlT]為三維點的齊次矩陣；[m=uvlT]為二維點的齊次矩陣；[r1r2r3]和[t]為攝像機相對于世界坐標系的旋轉矩陣和平移量。當[Z=0]時，得：

由旋轉矩陣的性質可得攝像機參數矩陣的約束為：

當拍攝的圖像數目大于3時就可以線性求解[K，]從而解得內部參數。量子粒子群優化算法方程為：

式中：[i]表示第[i]個粒子；[t]為進化次數；[rand1，rand2]為隨機函數；[c1]為粒子自身最優步長，[c2]為粒子全局最優步長；[vi]為第[i]個粒子的速度[3]。

然后通過量子力學基礎，得到進化方程，最終的全局極限即為攝像機標定的最優值。

3 目標的二維檢測與跟蹤

在對網球的二維檢測中采用背景差分法來實現。為了降低場景中如噪聲、光照等的影響，采用高斯模板提取背景。首先構件具有高斯分布的背景模型[Axyt=μσ2，][μ]為像素點的平均值，[σ2]為方差，設攝像機當前幀中的某像素點為[Ixyt]，按如下方程進行改造：

式中常數[a]取0.5，經過累加之后，當前幀內的某像素的像素點值比過去所占權重增大。方差的計算公式為：

利用Matlab圖像處理工具里的減法運算，首先通過rgb2gray函數將圖像二值化，然后執行通過當前幀與背景圖像的減法運算，并進行閾值分割，即可提取出目標的參數，如坐標、長度和寬度[4]。

在對網球進行動態跟蹤時采用CAMshift法，首先根據YUV信息將視頻圖像轉化成顏色概率分布，將差分法得到的網球特征參數作為搜索初始參數，設為[Ixy]，計算零階矩陣[M00，]一階矩陣[M01，M10，]二階矩陣[M02，M20，M11]。計算當前的質心位置為：

將其結果作為下一幀中搜索窗的中心，然后根據[M00]調整搜索窗的大小：

式中：[l]為搜索窗的長度；[w]為寬度；[a=M20M00-x2c，][b=2M11M00-xcyc，][c=M02M00-y2c，]按此循環運算，直到質心和型心間的距離小于閾值，即可得到運動目標的參數。

4 基于多視角圖像的三維點重建

為了實現定位球體的三維世界坐標，至少需要兩幀不同視角的圖像，從投影點的像素坐標出發，三維點重建在理想狀態下，如圖3所示。從空間點的第一幅圖像的投影點[m1]出發經過攝像頭的光心[O1]能夠向空間引出一條射線，從第二幅圖像的投影點[m2]出發經過攝像機的光心[O2]能夠向空間引出另一條射線，不同視角圖像引出的不同射線在三維空間的交點就是真實世界中的空間點。但是如圖4所示，由于不同視角的圖像都有圖像噪聲和攝像機標定誤差的存在，使得空間上的交點并不存在，點的三維重建問題轉化成點空間選取最優解的問題[5]，對于這種最優解問題有很多成熟的算法，如最小二乘法即可利用迭代進行實現。

得到空間點的坐標之后，需要對這些離散的坐標點進行擬合，擬合采用高斯擬合，利用Matlab中Image Processing匹配圖像對應點，變化較大的區域為中線與邊線的交叉部位，系統選取10對點，執行TFORM=cp2tform（input?points，base?points，transfromtype），B=imtransform（A，TFORM），A，B為不同攝像機拍攝的圖像，曲線擬合原理為最小二乘法，求取與給定點的距離平方和為最小的曲線，運用Matlab工具箱的Gaussian，得到的軌跡如圖5所示。

5 LabVIEW可視化界面與性能判定

利用Grid Properties.vi建立具有三維坐標的立體空間，[XY]平面作為地面，通過Create Sphere.vi和Create object.vi創建網球的球體，球體按照擬合的軌跡運行，為了使顯示效果更加的連貫，選用50個點仿真球體運行軌跡，創建另一個場景顯示器顯示俯視圖，在俯視圖中，觀眾可以清晰地看到網球的落地點，落地點的坐標值與網球的半徑相一致，越過邊線判定為出界，設定底線[Y=0，]如果出現網球落地點的坐標在[X]坐標軸上為正，則判定球為界內，如果為負則判定界外，可視化界面如圖6所示。

通過選取100組測量數據進行測試，結果如表1所示，系統判定正確率在距邊界-7.5～6 cm時為80%，其他地方達到96%，處理時間在10 s之內，判定結果與處理時間滿足設計要求。

6 結 論

基于粒子量子群優化算法的攝像機標定可以克服系統易陷入局部小、反投誤差大的缺點，提高了攝像機的標定精準度。

基于LabVIEW虛擬儀器的網球鷹眼系統實現對網球運動軌跡、網球落地點的全方位精準跟蹤，并對結果進行判定，可視化程度高，判定速度快，結果精準，滿足設計要求。

參考文獻

[1] 劉劍秋，付萍，李濤.網球“鷹眼”系統原理初探[J].廣播與電視技術，2012（10）：69?73.

[2] 李玉動.“鷹眼”在競技體育中的應用研究[J].惠州學院學報（自然科學版），2010，30（6）：95?99.

[3] 郁錢，孫俊，須文波.量子粒子群優化算法在攝像機標定中的應用[J].計算機工程與應用，2011，47（14）：200?203.

[4] 李懷澤，沈會良，程岳.基于旋轉多視角深度配準的三維重建方法[J].計算機應用，2012（12）：3365?3368.

[5] 吳正明，李君.基于LabVIEW的數字仿真實驗平臺的設計[J].中國教育技術裝備，2009（2）：81?82.

[6] 王帥.基于LabVIEW的集成電路測試分析儀[J].現代電子技術，2011，34（18）：158?160.