基于LabVIEW平台的网球鹰眼系统

摘 要： 为了克服人类视觉的极限和盲区，提高网球比赛的公允性，设计了一种基于LabVIEW平台的网球鹰眼系统。通过量子粒子群优化算法对摄像机进行标定，拍摄图像，利用Matlab对图像进行滤波、去噪及离散中心化，并对其进行三维匹配，最后通过高斯拟合获得网球运动轨迹，完成对网球运动虚拟场景的搭建。实验结果表明，该系统计算速度快，准确率高，满足设计要求。

关键词： LabVIEW； 量子粒子群优化算法； 三维匹配； 高斯拟合

中图分类号： TN911?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2016）03?0112?03

Tennis Hawkeye system based on LabVIEW platform

CHANG Chao

（Xuchang University， Xuchang 461000， China）

Abstract： To overcome the limitation and blind area of human vision， and improve the fairness of the tennis match， a tennis Hawkeye system based on LabVIEW platform was designed. The camera is calibrated by quantum particle swarm optimization algorithm to shoot the image. The filtering， denoising and discrete centralization of the image is conducted by Matlab， and then 3D matching is conducted to the image. The tennis motion locus is obtained by Gauss fitting to establish the virtual scene of the tennis motion. The experimental results show that the system has fast computation speed and high accuracy， and can meet the design requirements.

Keywords： LabVIEW； quantum particle swarm optimization algorithm； 3D matching； Gauss fitting

0 引 言

网球诞生于欧洲，是当今体坛流行的运动项目之一，全球喜欢网球运动的人越来越多。随着运动器材材料的不断进步，运动员所能达到的极限不断提高，使得比赛的水平越来越高，尤其在高水平赛事中，仅依靠主裁判根据肉眼在现场观测到的信息做出的比赛判决很难使比赛公正，因为人类视觉存在极限和盲区。鹰眼技术是一种即时回放系统，通过摄像机对网球运动轨迹进行跟踪记录，并对采集到的数据进行一系列计算合成，最终将网球的运动路线及落地点清晰地展现给观众，克服了人眼视觉上的很多盲区，使得观众可以从更多视角观看比赛，同时使得裁判的判决更加准确，保证了球员的利益[1]。本文对鹰眼技术进行研究，利用虚拟仪器平台，借助图像处理与仿真技术，研究设计了基于LabVIEW平台的网球鹰眼系统。

1 鹰眼技术

鹰眼技术的应用，使得观众可以从不同角度观赏网球比赛，可以看到自身视觉无法观测到的场景，对于裁判的判决可以起到监督的作用，使得比赛更加公正。鹰眼技术所需的精准度很高，因此对相应的算法要求比较苛刻，为了搭建模型，首先将场地分割，单位精确到毫米，在球场布置8～10台高速摄像头对网球飞行及落地状态进行全方位、多角度进行捕捉，实现对肉眼无法看到的盲区、死角的覆盖，将高速摄像头采集回来的数据传输给计算机，通过数据的处理和图像的拟合，将网球运行的轨迹清晰地展现给观众[2]。系统流程图如图1所示。

2 摄像机的标定

摄像机是整个系统的数据采集前端，采集信息质量对后续的图像处理及三维构建影响较大，在摄像机的标定过程中引入量子粒子群优化算法用以克服系统易陷入局部小、反投误差大的缺点，比赛场地的摄像头位置如图2所示。

三维点[M]与二维点[m]的关系为：

其中：[A]为摄像机参数矩阵；[M=XYlT]为三维点的齐次矩阵；[m=uvlT]为二维点的齐次矩阵；[r1r2r3]和[t]为摄像机相对于世界坐标系的旋转矩阵和平移量。当[Z=0]时，得：

由旋转矩阵的性质可得摄像机参数矩阵的约束为：

当拍摄的图像数目大于3时就可以线性求解[K，]从而解得内部参数。量子粒子群优化算法方程为：

式中：[i]表示第[i]个粒子；[t]为进化次数；[rand1，rand2]为随机函数；[c1]为粒子自身最优步长，[c2]为粒子全局最优步长；[vi]为第[i]个粒子的速度[3]。

然后通过量子力学基础，得到进化方程，最终的全局极限即为摄像机标定的最优值。

3 目标的二维检测与跟踪

在对网球的二维检测中采用背景差分法来实现。为了降低场景中如噪声、光照等的影响，采用高斯模板提取背景。首先构件具有高斯分布的背景模型[Axyt=μσ2，][μ]为像素点的平均值，[σ2]为方差，设摄像机当前帧中的某像素点为[Ixyt]，按如下方程进行改造：

式中常数[a]取0.5，经过累加之后，当前帧内的某像素的像素点值比过去所占权重增大。方差的计算公式为：

利用Matlab图像处理工具里的减法运算，首先通过rgb2gray函数将图像二值化，然后执行通过当前帧与背景图像的减法运算，并进行阈值分割，即可提取出目标的参数，如坐标、长度和宽度[4]。

在对网球进行动态跟踪时采用CAMshift法，首先根据YUV信息将视频图像转化成颜色概率分布，将差分法得到的网球特征参数作为搜索初始参数，设为[Ixy]，计算零阶矩阵[M00，]一阶矩阵[M01，M10，]二阶矩阵[M02，M20，M11]。计算当前的质心位置为：

将其结果作为下一帧中搜索窗的中心，然后根据[M00]调整搜索窗的大小：

式中：[l]为搜索窗的长度；[w]为宽度；[a=M20M00-x2c，][b=2M11M00-xcyc，][c=M02M00-y2c，]按此循环运算，直到质心和型心间的距离小于阈值，即可得到运动目标的参数。

4 基于多视角图像的三维点重建

为了实现定位球体的三维世界坐标，至少需要两帧不同视角的图像，从投影点的像素坐标出发，三维点重建在理想状态下，如图3所示。从空间点的第一幅图像的投影点[m1]出发经过摄像头的光心[O1]能够向空间引出一条射线，从第二幅图像的投影点[m2]出发经过摄像机的光心[O2]能够向空间引出另一条射线，不同视角图像引出的不同射线在三维空间的交点就是真实世界中的空间点。但是如图4所示，由于不同视角的图像都有图像噪声和摄像机标定误差的存在，使得空间上的交点并不存在，点的三维重建问题转化成点空间选取最优解的问题[5]，对于这种最优解问题有很多成熟的算法，如最小二乘法即可利用迭代进行实现。

得到空间点的坐标之后，需要对这些离散的坐标点进行拟合，拟合采用高斯拟合，利用Matlab中Image Processing匹配图像对应点，变化较大的区域为中线与边线的交叉部位，系统选取10对点，执行TFORM=cp2tform（input?points，base?points，transfromtype），B=imtransform（A，TFORM），A，B为不同摄像机拍摄的图像，曲线拟合原理为最小二乘法，求取与给定点的距离平方和为最小的曲线，运用Matlab工具箱的Gaussian，得到的轨迹如图5所示。

5 LabVIEW可视化界面与性能判定

利用Grid Properties.vi建立具有三维坐标的立体空间，[XY]平面作为地面，通过Create Sphere.vi和Create object.vi创建网球的球体，球体按照拟合的轨迹运行，为了使显示效果更加的连贯，选用50个点仿真球体运行轨迹，创建另一个场景显示器显示俯视图，在俯视图中，观众可以清晰地看到网球的落地点，落地点的坐标值与网球的半径相一致，越过边线判定为出界，设定底线[Y=0，]如果出现网球落地点的坐标在[X]坐标轴上为正，则判定球为界内，如果为负则判定界外，可视化界面如图6所示。

通过选取100组测量数据进行测试，结果如表1所示，系统判定正确率在距边界-7.5～6 cm时为80%，其他地方达到96%，处理时间在10 s之内，判定结果与处理时间满足设计要求。

6 结 论

基于粒子量子群优化算法的摄像机标定可以克服系统易陷入局部小、反投误差大的缺点，提高了摄像机的标定精准度。

基于LabVIEW虚拟仪器的网球鹰眼系统实现对网球运动轨迹、网球落地点的全方位精准跟踪，并对结果进行判定，可视化程度高，判定速度快，结果精准，满足设计要求。

参考文献

[1] 刘剑秋，付萍，李涛.网球“鹰眼”系统原理初探[J].广播与电视技术，2012（10）：69?73.

[2] 李玉动.“鹰眼”在竞技体育中的应用研究[J].惠州学院学报（自然科学版），2010，30（6）：95?99.

[3] 郁钱，孙俊，须文波.量子粒子群优化算法在摄像机标定中的应用[J].计算机工程与应用，2011，47（14）：200?203.

[4] 李怀泽，沈会良，程岳.基于旋转多视角深度配准的三维重建方法[J].计算机应用，2012（12）：3365?3368.

[5] 吴正明，李君.基于LabVIEW的数字仿真实验平台的设计[J].中国教育技术装备，2009（2）：81?82.

[6] 王帅.基于LabVIEW的集成电路测试分析仪[J].现代电子技术，2011，34（18）：158?160.