Resumen

En este artículo, seguimos el movimiento de múltiples objetivos en videos deportivos mediante un algoritmo de aprendizaje automático y estudiamos en profundidad su técnica de seguimiento. En cuanto a la detección de objetivos en movimiento, se analizan teóricamente los algoritmos de detección tradicionales, así como se implementan algoritmicamente, sobre la base de los cuales se propone un algoritmo de fusión del método de diferencia entre cuadros y el método de promedio de fondo para superar las deficiencias del método de diferencia entre cuadros y el método de diferencia de fondo. El algoritmo de fusión utiliza la tasa de aprendizaje para actualizar el fondo en tiempo real y combina el procesamiento morfológico para corregir el primer plano, lo que puede hacer frente de manera efectiva a los cambios lentos del fondo. De acuerdo con los requisitos de tiempo real, precisión y ocupación de menos espacio de memoria de video en sistemas de vigilancia inteligente de video, este artículo mejora la versión simplificada del algoritmo. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Algoritmo de aprendizaje automático; Videos deportivos; Detección de objetivos en movimiento; Algoritmo de fusión; Método de diferencia entre cuadros; Método de promedio de fondo
• Keywords:Machine learning algorithm; Sports videos; Moving target detection; Fusion algorithm; Interframe difference method; Background averaging method