基于计算机视觉技术的足球运动轨迹分析开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

足球运动轨迹分析是理解比赛战术、评估球员表现和预测比赛趋势的关键。

传统的轨迹分析方法通常依赖于人工观察和记录，存在着主观性强、效率低、精度受限等问题。

而计算机视觉技术的快速发展为足球运动轨迹分析提供了新的机遇和挑战。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，计算机视觉技术在足球运动分析领域的应用研究越来越受到重视，并取得了一些突破性进展。

1. 国内研究现状

国内学者在足球运动目标检测与跟踪方面进行了一些有益的探索。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将围绕足球运动目标检测、跟踪和轨迹分析等关键技术展开，主要内容包括以下几个方面：
1.足球目标检测与跟踪:研究适用于足球比赛场景的球员和足球目标检测算法，并对目标跟踪算法进行优化，提高跟踪的精度和鲁棒性。

2.足球运动轨迹获取:利用目标检测和跟踪算法获取球员和足球的运动轨迹数据，并对数据进行预处理，例如平滑、去噪等，提高数据的准确性和可靠性。

3.足球运动轨迹分析:对球员和足球的运动轨迹进行深入分析，例如提取轨迹特征、识别轨迹模式、预测轨迹趋势等，揭示足球比赛中的战术意图和球员行为规律。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、系统实现和实验评估相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与需求分析:对国内外相关文献进行系统性的调研，了解足球运动轨迹分析的最新研究进展和技术趋势，并结合实际应用需求，确定本研究的目标和内容。

2.算法设计与优化:研究适用于足球比赛场景的球员和足球目标检测算法，例如基于深度学习的目标检测算法，并对目标跟踪算法进行优化，例如卡尔曼滤波、粒子滤波等，提高跟踪的精度和鲁棒性。

3.系统实现与测试:基于选定的算法，开发足球运动轨迹分析系统，并利用实际比赛视频数据进行系统测试，评估系统的性能和稳定性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对足球比赛场景进行算法优化:针对足球比赛场景中目标运动速度快、遮挡频繁等问题，对现有的目标检测和跟踪算法进行优化，提高算法在复杂场景下的鲁棒性和准确性。

2.结合深度学习技术进行轨迹分析:探索深度学习技术在足球运动轨迹分析中的应用，例如利用循环神经网络(rnn)对球员的跑动轨迹进行建模和预测，利用卷积神经网络(cnn)对战术进行识别等。

3.开发可视化分析系统:开发一套基于web的足球运动轨迹分析系统，将球员和足球的运动轨迹以及分析结果以图表、动画等形式展示出来，方便教练员、运动员和球迷进行分析和决策。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘峰,王宁,王亮.基于计算机视觉的运动员三维运动分析方法[j].系统仿真学报,2019,31(11):3909-3916,3924.

2. 葛举.基于opencv的足球视频球员和足球检测与跟踪[d].南京:南京大学,2019.

3. 周强,陈武,田彦,等.基于改进yolov3的足球视频球员检测[j].计算机工程,2022,48(01):281-289.