基于Lab VIEW平臺的網球鷹眼系統的設計①

程瑞瑞

(商丘師范學院 河南商丘 476000)

基于Lab VIEW平臺的網球鷹眼系統的設計①

程瑞瑞

(商丘師范學院 河南商丘 476000)

訓練技術和運動器材的進步,對運動員突破訓練極限起到了極大作用。在高水平賽事中,裁判肉眼觀察很難滿足比賽的公正性。為了對人眼識別中的盲區問題進行補充,可以引入基于Lab VIEW平臺的網球鷹眼系統的設計。該文針對鷹眼技術、攝像機標定、目標的二維檢測與跟蹤、基于多視角的三維重建和Lab VIEW可視化界面的性能判定進行具體的分析,并通過仿真證明了該文方法的有效性。

Lab VIEW平臺 量子粒子群優化算法 仿真

鷹眼技術作為現代科學技術的產物，能夠針對網球的運動軌跡進行跟蹤記錄，通過回放系統和一系列的數據采集和合成技術，將網球的運動過程直觀而清晰的展現在眼前。這樣做，能夠給觀眾帶來多視角的觀感和視覺體驗，同時對于網球運動的公正性，也有了極大的提升。

1 鷹眼系統

鷹眼系統的最大優勢在于突破肉眼的視覺極限和盲區，使得觀眾能夠從多角度進行網球比賽的觀看，同時由于對于網球軌跡的精確捕捉，使得裁判在進行判罰時更加具有客觀依據，提高了賽事的公正性。鷹眼技術對數據的精度要求較高，需要對賽場進行分割，分割精度可達到毫米級，然后在賽場周圍布置8～10臺攝像機，對于賽場的各個角度進行密切的捕捉與精確的識別，實現多角度全方位的網球賽場的拍攝，突破觀察的盲區和死角。多臺攝像機將采集到的數據回傳給計算機終端，在終端上進行圖像處理和擬合，就能夠清晰直觀的將網球賽場上的動向多角度的傳達給觀眾。

圖1 比賽場地攝像頭的位置

2 攝像機系統的標定

攝像機系統作為采集數據的工具，對于重構圖的效果有著至關重要的作用。在攝像機系統中運用量子粒子群優化算法是應對局部小反投誤差大的問題的較好的解決方案，具體如下。

當圖像的數目達到3個或3個以上時，便可以進行K的線性求解運算，這樣，就獲得了量子粒子群的內部相關參數，再根據下面的優化公式求解出最優算法即可，公式如下：

其中，i為粒子標號，t為進化長度，rand為隨機數，c1為自身最優步長，c2為全局最優步長，vi為速度。最后得到全局極限值即為最優解。

3 目標的二維測量和實際的追蹤

對于網球的二維檢測，在該文中我們將利用背景差分方法來進行分析。運用高斯模板，能夠極大的降低背景中的噪聲等對二維圖像的影響。

在對圖像進行處理時，先用matlab將彩色圖像轉化為灰度圖像，再通過高斯模板進行圖像處理，最終提取出處理后圖像的各類參數。

4 針對多角度問題的圖像的重構

為了實現圖像的三維化處理，在每一個點中，至少需要兩幀的畫面來確定該點在三維坐標上的具體位置。我們可以針對該點在圖像中的位置，利用攝像機的角度不同但在投影上有重合點，從而將該點與賽場上的三維坐標進行對應。在不同的畫面中引入射線，其焦點可以準確定位現實空間。但是，這樣的空間定位存在一定的問題。比如說在賽場空間中，有許多的噪聲干擾，這就對攝像機的定位系統產生了非常大的干擾，為了減小噪聲對三維圖像重構過程中的影響，可以通過最小二乘法技術實現空間位置的迭代運算，從而提高三維空間畫質的清晰度。

在得到這些空間坐標點后，就需要對所采集到的數據信息進行處理與擬合。在該文中，擬采用高絲擬合，利用MATlab對圖像的信息點位置進行空間仿真擬合。選取數據當中的10組對等點，運用最小二乘法技術實現空間位置的迭代運算，并結合MATLAB給出的高斯工具箱中的擬合工具。

5 針對基于Lab VIEW平臺的網球鷹眼系統的設計的可視化問題研究

在該文中，我們利用Grid Properties.vi工具來建立關于鷹眼系統的三維立體化可視化空間。用Grid Properties.vi工具來設計網球的球體模型，讓網球模型按照上文提到的各種算法來擬合運動軌跡。要想使得網球模型的運動效果更加符合人的直觀感受，使仿真結果更加具有連貫性，我們選取了50個點進行軌跡的擬合，并且在三維立體圖的基礎上，增加了網球的俯視圖，這樣對于網球是否出界的判罰更加的直觀。對俯視圖分析，觀眾可以直觀清晰的判定網球的落地點，網球的落地點的坐標值與網球的半徑相匹配，如果網球越過邊線，那么就毫無懸念的判定為出界，如果網球落地點在x軸正半軸，則判定在界內，這樣對網球比賽的判定更加的公正且具有高效性。

為了得到更加準確的實驗結果，我們選取了100組采集到的數據進行分析和測試.通過分析，可以得出如下結論：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%，而且處理時間非常短，能夠滿足比賽判定的需求。

6 結語

鷹眼技術對數據的精度要求較高，多臺攝像機將采集到的數據回傳給計算機終端，在終端上進行圖像處理和擬合，就能夠清晰直觀的將網球賽場上的動向多角度的傳達給觀眾。在該文中我們對鷹眼系統、攝像機系統的標定、目標的二維測量和實際的追蹤、針對多角度問題的圖像的重構等問題進行了分析，并且提出了基于粒子量子群優化的算法，經實驗，這種算法是應對局部小反投誤差大的問題的較好的解決方案。通過仿真分析和實驗結果可以得出，該算法針對基于Lab VIEW平臺的網球鷹眼系統的設計的各項指標有非常好的性能，驗證了該文算法的有效性。

[1]劉劍秋，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]吳正明.基于Lab VIEW的數字仿真實驗平臺的設計[J].中國教育技術裝備，2012(2)：81-82.

G845

A

2095-2813(2017)01(b)-0228-02

10.16655/j.cnki.2095-2813.2017.02.228

程瑞瑞(1989，3—)，女，河南商丘人，碩士，助教，研究方向：體育教育訓練學。