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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

由于现阶段体育事业的蓬勃发展，足球运动已风靡全球，对于职业足球来说，如何分析某球员的擅长进球方式以及球路特点，从而做出针对性的部署安排已成为职业体育的必经之路，而对于观众来说，在电视直播中如何能在慢动作情况下了解进球方式，了解球员特点也成为一大需求，基于以上情况，本文将通过计算机视觉技术配合图像处理等方式，对于已有视频中的球的运动轨迹进行分析，并进行数据整合，以达到球员射门时足球的运动轨迹提取，从而可以为未来球赛直播提供球体的运行轨迹提取新技术，为职业足球领域中教练的技战术分析提供新的帮助。

国内外研究现状

计算机视觉技术的研究起源于20世纪50年代，当时的研究工作是进行二维图像的分析识别，进入70年代后，研究工作主要趋向于目标分割与边缘检测，80年代，计算机视觉理论体系得到了长足发展，运动目标分析第一次被提出。

在基于计算机视觉的运动目标分析中，国内外提出了运动目标检测算法，从视频图像序列中将运动目标区域从背景图像中提取出来，利用背景建模法，时间差分法，光流法，扩展em算法进行运动目标的检测。

而国内外对于运动目标的跟踪算法则主要分为：基于模型的跟踪算法，基于特征的跟踪算法，基于活动轮廓的跟踪算法，基于区域的运动目标跟踪算法来对于运动目标进行跟踪。

2. 研究的基本内容

研究出一种基于计算机视觉技术可以迅速提取已获得视频中球体运动的轨迹的系统或程序，以达到迅速提取并方便记录综合的目的。研究的技术主要 包括：

1、不同颜色进行场地分割的效果及实验；

2、形态学滤波算法的效果；

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1、调研matlab的视频提取方法，视频中运动物体的轨迹提取方法，轨迹预测方法，轨迹分析方法，以及运动趋势。（2018.11-2018.12）

2、熟悉掌握matlab软件的应用与编程方法。（2018.11-2018.12）

3、掌握视频提取，运动物体轨迹提取方法，并加以研究（2019.1-2019.2）。

4. 参考文献

1.施芳.《基于计算机视觉的运动目标跟踪技术的研究》.华中科技大学，2017.

2.韩新宇.《基于视觉的运动目标跟踪技术与应用研究》. 哈尔滨工程大学，2006.

3.乔少杰等.《大数据环境下移动对象自适应轨迹预测模型》. 《软件学报》，2015.