基于卡尔曼滤波和YOLOv5绘制滑行轨迹的方法

何金平 杨波

摘  要：真实场景中的目标跟踪问题一直以来都是研究热点，而双人花样滑冰作为冬奥会热门比赛项目之一，如何检测跟踪并预测绘制运动员在比赛或训练中的曲线对于评判运动员的表现尤为重要，为此，文章提出一种基于卡尔曼滤波和YOLOv5绘制双人花样滑冰滑行轨迹的方法。首先通过YOLOv5检测当前帧中的待跟踪目标，获取目标的ID、边界框大小和中心坐标信息;然后利用卡尔曼滤波根据目标的上一帧位置信息预估其下一帧位置，进行精确的目标跟踪;最后绘制出运动员的运动轨迹。

关键词：卡尔曼滤波;YOLO;目标检测;花样滑冰;轨迹

中图分类号：TP18       文献标识码：A文章编号：2096-4706（2021）24-0153-06

Abstract： Target tracking in the real scene has always been a research hotspot. And double figure skating taking as one of the popular events in the Winter Olympic Games， how to detect， track， predict and draw the curve of athletes in competition or training is particularly important to judge the performance of athletes. Therefore， this paper proposes a method to draw the sliding track of double figure skating based on Kalman filter and YOLOv5. Firstly， the target to be tracked in the current frame is detected by YOLOv5， and the target ID， bounding box size and center coordinate information are obtained; then， Kalman filter is used to estimate the position of the next frame according to the position information of the previous frame of the target for accurate target tracking; finally， draw the movement track of the athlete. 

Keywords： Kalman filter; YOLO; target detection; figure skating; trajectory

0  引  言

世界花样滑冰已有百年历史，但该赛事的金牌几乎一直由西方国家所垄断。这主要是因为我国现阶段对花样滑冰运动员的训练方法还比较传统，教练仅凭肉眼和主观经验来指导运动员训练，体育训练的科技水平较低[1，2]，导致我国双人花样滑冰的成绩不理想。因此录制运动员训练或比赛的视频，运用计算机技术集中分析视频中的运动目标（也就是花样滑冰运动员），得出运动员的滑行轨迹，再进行科学分析，从模型中得出相关数据，及时校正、优化运动员在动作和技巧上的不足，进而提高运动员在比赛中的成绩。由此可见，运动目标的提取、检测和跟踪在视频分析领域显得极其重要，这为运动员更快更好地掌握技术要领提供了有力的技术支撑[3]。……