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申请/专利权人：南昌航空大学

摘要：本发明涉及智能图像处理与机器学习领域，具体涉及一种基于改进的沙漏网络的羽毛球场地区域分割与识别方法，它包括如下步骤：构建羽毛球场地边界线交点数据集；设计并训练SA‑HourglassNet网络模型，获得最佳模型权重；利用SA‑HourglassNet网络模型检测和识别羽毛球场地边界线交点，计算边界线交点的像素坐标；对未缩放的待检测图像和边界线交点的像素坐标进行畸变矫正，并计算边界线交点的像素坐标去畸变后的像素坐标；根据边界线交点去畸变后的像素坐标对羽毛球场地进行区域分割和识别。本发明方法能够在各种环境下方便快捷地完成羽毛球场地区域分割和识别的任务，检测的准确性高。

主权项：1.基于改进的沙漏网络的羽毛球场地区域分割与识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：通过分解羽毛球比赛视频采集包含完整羽毛球场地的原始图像，并且对原始图像中羽毛球场地的N个边界线交点进行点标注，再根据标注后的图像生成N张单通道的二值热力图标签，最后将原始图像和二值热力图标签都缩放为统一大小，并且划分出训练集和测试集，构建得到羽毛球场地边界线交点数据集；S2：设计SA-HourglassNet网络模型，并对SA-HourglassNet网络模型进行训练，获得最佳模型权重；所述SA-HourglassNet网络模型包括五个块，第一个块为基础卷积块，用于提取特征信息，基础卷积块由7×7卷积层、Bn批归一化层、ReLU激活层构成；第二个块为金字塔残差模块PRM，用于提取特征信息以及利用残差结构避免梯度消失；第三个块为沙漏模块，用于获取多尺度的特征信息并且进行融合，提升感受野，增强模型对小尺寸但又依赖上下文的物体的感知能力；第四个块为热力图输出块，由3×3卷积层、sigmoid激活层构成，用于输出热力图；第五个块为空间注意力模块SA30，空间注意力模块SA30能够在提取出的特征信息和热力图的基础上再结合空间位置信息，让每张热力图对不同边界线交点区域的关注度不同，提高检测准确率；S3：将待检测图像缩放成SA-HourglassNet网络模型要求的大小，然后将缩放后的待检测图像输入到训练好的SA-HourglassNet网络模型中进行检测和识别，SA-HourglassNet网络模型会输出N张热力图结果；选取一个阈值，将所有热力图结果二值化和缩放，然后对每张缩放后的二值化热力图进行轮廓检测，并且计算每张缩放后的二值化热力图中所有轮廓的外接矩形的面积，将面积最大的外接矩形的中心点的像素坐标作为检测出的一个边界线交点的像素坐标，最终获得N个边界线交点的像素坐标；S4：对未缩放的待检测图像和边界线交点的像素坐标进行畸变矫正，并计算步骤S3中得到的N个边界线交点的像素坐标去畸变后的像素坐标；S5：根据步骤S4计算得到的N个边界线交点去畸变后的像素坐标，计算去畸变后的待检测图像中四个中场点的去畸变后的像素坐标；然后依照待分割区域的四个顶点对应的标注序号获取每个顶点去畸变后的像素坐标；最后根据四个顶点去畸变后的像素坐标制作待分割区域的掩模图，实现羽毛球场地的区域分割和识别。

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权利要求：

百度查询： 南昌航空大学 基于改进的沙漏网络的羽毛球场地区域分割与识别方法