公开(公告)号：CN106709453A

公开(公告)日：2017-05-24

申请号：CN201611211395.5

申请日：2016-12-24

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 毋立芳 ,  张世杰 ,  贺宇迪 ,  简萌 ,  王向东

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 基于深度学习的体育视频关键姿态提取方法应用于体育视频分析领域，具体涉及图像特征提取、图像分割与图像分类。举重视频中背景复杂，且背景区域存在大量的运动信息，使得光流法和背景削减法的结果并不理想；而帧间差分法需要选取合适的阈值，对于大量的举重视频，帧间差分法并不鲁棒。将一段举重视频，通过先用全卷积网络分割出前景，然后用聚类的方法优化分割结果，最后自动的提取出关键姿态的方法，取得了很好的效果。

公开(公告)号：CN106709453B

公开(公告)日：2020-04-17

申请号：CN201611211395.5

申请日：2016-12-24

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 毋立芳 ,  张世杰 ,  贺宇迪 ,  简萌 ,  王向东

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 基于深度学习的体育视频关键姿态提取方法应用于体育视频分析领域，具体涉及图像特征提取、图像分割与图像分类。举重视频中背景复杂，且背景区域存在大量的运动信息，使得光流法和背景削减法的结果并不理想；而帧间差分法需要选取合适的阈值，对于大量的举重视频，帧间差分法并不鲁棒。将一段举重视频，通过先用全卷积网络分割出前景，然后用聚类的方法优化分割结果，最后自动的提取出关键姿态的方法，取得了很好的效果。