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龍圖騰網(wǎng)獲悉同濟大學(xué)申請的專利一種球員跟蹤與持球人識別方法、裝置及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115272918B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210805220.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權(quán)一種球員跟蹤與持球人識別方法、裝置及存儲介質(zhì)是由董延超;李昀;周昕設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-07-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種球員跟蹤與持球人識別方法、裝置及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種球員跟蹤與持球人識別方法、裝置及存儲介質(zhì)，其中方法包括：相機標(biāo)定；獲取視頻幀；基于多目標(biāo)追蹤模型和人體骨骼關(guān)鍵點檢測模型進行球員檢測；基于雙腳關(guān)鍵點標(biāo)記在場球員；獲取視頻幀首幀中的球員信息；建立跟蹤隊列和卡爾曼濾波器；建立跟蹤對象位置信息的勻速變化模型；保存勻速變化模型、球員信息至跟蹤隊列；獲取視頻幀最新一幀中的球員信息，作為待匹配目標(biāo)；確定代價矩陣；基于匈牙利算法對代價矩陣進行匹配；基于匹配結(jié)果更新跟蹤隊列實現(xiàn)在場球員的跟蹤；基于球手距離與籃球半徑的比值得分確定持球人候選人；基于比值的平均值確定持球人。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有檢測快速、追蹤穩(wěn)定等優(yōu)點。

本發(fā)明授權(quán)一種球員跟蹤與持球人識別方法、裝置及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多目標(biāo)追蹤算法的球員跟蹤與持球人識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 對相機的內(nèi)參和外參進行標(biāo)定，得到相機內(nèi)參參數(shù)和相機外參參數(shù)，其中，所述相機外參參數(shù)基于真實坐標(biāo)系和相機視角下的球場坐標(biāo)系標(biāo)定得到； 獲取相機拍攝的視頻幀； 對視頻幀基于多目標(biāo)追蹤模型和人體骨骼關(guān)鍵點檢測模型進行球員檢測，得到球員信息，其中，所述球員信息包括球員ID、球員圖像特征向量、球員檢測框、球員人體骨骼關(guān)鍵點位姿估計矩陣； 確定球員人體骨骼關(guān)鍵點位姿估計矩陣中的雙腳關(guān)鍵點的圖像坐標(biāo)，其中，所述圖像坐標(biāo)為相機視角下的球場坐標(biāo)系中的坐標(biāo)； 基于相機外參參數(shù)將雙腳關(guān)鍵點的圖像坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到真實坐標(biāo)系中，確定雙腳關(guān)鍵點在真實坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)； 基于雙腳關(guān)鍵點在真實坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)判斷是否球員在目標(biāo)場地內(nèi)，若是，則將當(dāng)前雙腳關(guān)鍵點對應(yīng)的球員標(biāo)記為在場球員，否則，標(biāo)記為非在場球員并過濾； 獲取視頻幀首幀中的在場球員的球員信息； 基于視頻幀首幀中的在場球員的球員信息建立跟蹤隊列和卡爾曼濾波器，并進行初始化，其中，所述跟蹤隊列中設(shè)有多個跟蹤器，一個跟蹤器對應(yīng)一個球員信息； 基于卡爾曼濾波器建立跟蹤對象位置信息的勻速變化模型，所述跟蹤對象為在場球員，跟蹤對象位置信息為在場球員的球員信息中檢測框的大小和所處位置； 保存跟蹤對象的勻速變化模型、球員信息至跟蹤隊列； 獲取視頻幀最新一幀中的在場球員的球員信息，作為待匹配目標(biāo)； 基于球員信息確定待匹配目標(biāo)與跟蹤隊列中保存的跟蹤對象的代價矩陣； 基于匈牙利算法對代價矩陣進行匹配； 判斷是否匹配成功，若匹配成功，更新跟蹤器中的球員信息和卡爾曼濾波器的參數(shù)，若匹配失敗，則進行IOU匹配； 判斷IOU匹配是否匹配成功，若IOU匹配成功，更新跟蹤器中的球員信息和卡爾曼濾波器的參數(shù)，若IOU匹配失敗，判斷是待匹配目標(biāo)匹配失敗還是跟蹤對象匹配失敗， 若是跟蹤對象匹配失敗，則判斷執(zhí)行時間是否超過預(yù)配置的時間閾值，若超過，則刪除跟蹤對象，否則，保留跟蹤對象并進行下一次基于匈牙利算法的匹配判斷； 若是待匹配目標(biāo)匹配失敗，則判斷置信度是否大于第一置信度閾值，若是，則將匹配失敗的待匹配目標(biāo)作為新的跟蹤對象加入跟蹤隊列，若否，刪除待匹配目標(biāo)，其中，所述置信度基于跟蹤對象位置信息與卡爾曼濾波器預(yù)測的位置信息差異值確定，差異值越大，置信度越低； 實時更新跟蹤隊列實現(xiàn)在場球員的跟蹤； 基于籃球場事件確定時間窗口，獲取所述時間窗口內(nèi)的視頻幀； 確定當(dāng)前幀球員人體骨骼關(guān)鍵點位姿估計矩陣中手部關(guān)鍵點和籃球檢測框中心的球手距離，所述籃球檢測框基于籃球檢測模型得到； 計算球手距離與籃球半徑的比值； 判斷球手距離與籃球半徑的比值是否小于預(yù)配置的距離閾值，若小于，則計一次得分，否則不得分； 遍歷當(dāng)前時間窗口內(nèi)的所有視頻幀，對每個球員的得分進行累加，確定每個球員的總得分，并基于總得分確定持球人候選人； 計算當(dāng)前時間窗口內(nèi)持球人候選人球手距離與籃球半徑的比值的平均值，將所述平均值最小的持球人候選人標(biāo)記為持球人。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人同濟大學(xué)，其通訊地址為：200092 上海市楊浦區(qū)四平路1239號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。