[发明专利]足球进球类型识别方法、装置、系统及存储介质

权利要求书

1.一种足球进球类型识别方法，其特征在于，包括：

判断足球进球视频片段是否为定位球视频片段；

响应于确定所述足球进球视频片段为定位球视频片段，使用预先构建的定位球三分类模型识别出所述足球进球视频片段的定位球类型；

其中，所述定位球三分类模型为通过将定位球视频片段训练集合中的每一个视频片段作为输入，以及将对应的视频片段的标注内容作为输出，对基于卷积神经网络的分类模型进行训练所生成；所述标注内容用于指示对应的视频片段的定位球类型。

2.如权利要求1所述的足球进球类型识别方法，其特征在于，所述判断所述足球进球视频片段是否为定位球视频片段，包括：

使用预先构建的足球检测模型检测出所述足球进球视频片段的每一帧画面中足球的位置信息；其中，所述足球检测模型为通过将足球比赛图片训练集合中的每一张图片作为输入，以及将对应的图片中已标注的足球作为目标，对基于卷积神经网络的目标检测算法进行训练所得到；

根据检测出的每一帧画面中足球的位置信息判断任意连续N帧画面中足球的位置是否发生变化；

响应于判断结果为任意连续N帧画面中足球的位置没有发生变化，将所述足球进球视频片段确定为定位球视频片段。

3.如权利要求2所述的足球进球类型识别方法，其特征在于，所述根据检测出的每一帧画面中足球的位置信息判断任意连续N帧画面中足球的位置是否发生变化，包括：

根据任意连续N帧画面内的每相邻两帧画面中足球的位置信息，计算所述每相邻两帧画面中足球之间的欧氏距离；

判断所述每相邻两帧画面中足球之间的欧氏距离是否皆小于预设的距离阈值；

响应于判定所述每相邻两帧画面中足球之间的欧氏距离皆小于所述距离阈值，将判断结果确定为任意连续N帧画面中足球的位置没有发生变化。

4.如权利要求2所述的足球进球类型识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

在使用预先构建的足球检测模型检测出足球进球视频片段的每一帧画面中足球的位置信息之前，获取足球比赛图片训练集合；

对所述足球比赛图片训练集合中的每一张图片中的足球进行目标检测框标注；

将所述足球比赛图片训练集合中的每一张图片作为输入，将对应的图片中已标注的足球作为目标，对基于卷积神经网络的目标检测算法进行训练，得到所述足球检测模型。

5.如权利要求4所述的足球进球类型识别方法，其特征在于，所述获取足球比赛图片训练集合，包括：

获取多张足球比赛的图片；

将非比赛片段的图片从获取到的足球比赛的图片中删除，得到过滤后的图片；

对所述过滤后的图片进行预处理，得到足球比赛图片训练集合。

6.如权利要求1-5任一项所述的足球进球类型识别方法，其特征在于，所述基于卷积神经网络的分类模型为TSN。

7.如权利要求2-5任一项所述的足球进球类型识别方法，其特征在于，所述基于卷积神经网络的目标检测算法为YOLOv3目标检测算法。

8.一种足球进球类型识别装置，其特征在于，包括：

第一判断模块，用于判断足球进球视频片段是否为定位球视频片段；

第一识别模块，用于响应于确定所述足球进球视频片段为定位球视频片段，使用预先构建的定位球三分类模型识别出所述足球进球视频片段的定位球类型；

其中，所述定位球三分类模型为通过将定位球视频片段训练集合中的每一个视频片段作为输入，以及将对应的视频片段的标注内容作为输出，对基于卷积神经网络的分类模型进行训练所生成；所述标注内容用于指示对应的视频片段的定位球类型。

9.一种足球进球类型识别系统，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述的足球进球类型识别方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的计算机程序，所述计算机程序运行时控制所述存储介质所耦合设备实现如权利要求1-7任一项所述的足球进球类型识别方法。