Document
拖动滑块完成拼图
首页 专利交易 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 IP管家助手 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索

应用乒乓球智慧发球机的乒乓球落点检测方法、系统及存储介质 

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

申请/专利权人:大连民族大学

摘要:本发明公开了应用乒乓球智慧发球机的乒乓球落点检测方法、系统及存储介质,涉及深度学习技术领域,针对企业级用户使用;企业级用户需要有乒乓球智慧发球机、摄像头、改进YOLOv8的处理器。本发明采用基于改进的YOLOv8模型,将乒乓球的坐标检测、斜率法判断关键帧与落点判断相结合,基于Jetsonnano和单个工业摄像头进行检测,节省了大量的成本,能够顺利完成完整乒乓球的落点检测。并且针对小物体检测精确率低的问题,提出进YOLOv8的主干网络和斜率法结合乒乓球桌区域判断方法,不仅提高模型检测的精度,而且能够提高乒乓球落点检测准确率,给用户更好的体验。

主权项:1.一种应用乒乓球智慧发球机的乒乓球落点检测方法,其特征在于,包括:采集包括乒乓球桌区域的乒乓球运动视频图像;对所述乒乓球运动视频图像中的乒乓球桌区域进行划分;构建并训练基于改进YOLOv8的乒乓球检测模型,并利用所述乒乓球检测模型检测所述乒乓球运动视频图像中乒乓球的飞行轨迹;所述改进YOLOv8包括:对YOLOv8中骨干网络backbone进行修改,在Res2Net中的每个3x3卷积之后,将该层的特征输入到非局部注意力模块中,计算出该层的注意力权重,然后将该权重与下一个3x3卷积的输入进行加权平均,得到最终的输入;在Res2Net的非局部注意力模块后加入批归一化BN层和激活层;在backbone中的跨阶段部分网络选择模块CBS后加入递归非局部跨阶段部分网络选择模块RNCBS模块;利用斜率判断法判断是否存在落点;如果存在落点,则根据时间维度找到落点帧;基于所述落点帧中的落点坐标与乒乓球桌区域判断出落点区域。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 大连民族大学 应用乒乓球智慧发球机的乒乓球落点检测方法、系统及存储介质

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。