足球目标检测

最新推荐文章于 2025-05-22 08:50:04 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wzhrsh/article/details/99723058
本文详细介绍了如何从零开始安装并配置 Yolo v3 目标检测算法。首先通过 git 克隆 darknet 项目，然后在项目目录下进行编译。接着，下载预训练的权重文件 yolov3.weights，为使用 Yolo v3 进行物体识别做好准备。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 安装 darknet
官网: https://pjreddie.com/darknet/yolo/
1)克隆darknet
git clone https://github.com/pjreddie/darknet

2)编译项目
cd darknet
make
3)下载预训练权重文件(download the pre-trained weight file)
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

 

 

 

运动小球目标检测 matlab
07-20
本程序使用matlab编码，能实现对运动目标的检测，适合初学者学习
足球视频AI(二)——球员与球的目标检测
IT天空-我是一滴雨水
01-04 2332
实际应用中，Yolov7的目标检测的优势：1，在广角、侧面、固定机位的镜头下（如足球转播）效果比Opencv明显较好。2，识别准确率高劣势：1，在无人机（高空人物非常小）效果不好，需要训练2，在广角（鱼眼）效果不好，需要训练3，在帧处理性能，尤其是CPU设备上处理能力较慢（300毫秒一帧），而GPU能达到30毫秒。存在不足的地方是，高分辨率、远景的足球视频中，对于足球的识别非常不准确。因此，后续我们介绍如何自训练Yolov7的模型。
足球、球员检测数据集总结
最新发布
yolomaster的博客
05-22 829
本足球、球员检测数据集包含 11800 张图像，为足球场景下的目标检测任务提供了丰富的数据支持。该数据集提供了 YOLO 和 VOC 两种常见的标注方式，方便不同需求的开发者和研究者使用。
足球目标检测项目流程-01.pdf
08-21
足球目标检测项目流程,深度学习，YOLOV3实战:Ubuntu16.04搭建Cuda9.0+Cudnn
【案例分析】基于OpenCV的篮球目标检测追踪与进球预测
madivens的博客
12-12 4014
最终我们可以在物体运动到轨迹最高点位置，或者接近最高点时，物体整体轨迹固定，所有的五个视频均可以准确预测篮球是否进球。图 8 进球预测目前得到的多重轨迹测试，模型的拟合效果均达到预期。在图像预处理阶段本文利用研究高斯模糊对常见噪声进行消除，在目标检测阶段考虑目标检测的轻量化和有效性，采用改进的颜色判别法对运动目标检测进行仿真实验。并对颜色干扰项进行图像切割，并捕获HSV色彩空间的篮球颜色属性，得到最终的目标检测结果，得到有效抑制干扰的球体跟踪模型。
目标检测足球比赛数据集
11-12
在这个特定的“目标检测足球比赛数据集”中，我们聚焦于足球和球员的识别，这对于开发智能分析系统，如比赛回放分析、战术分析，甚至未来可能的裁判辅助系统都具有极高的价值。 首先，让我们了解目标检测的基本概念...
目标检测数据集：足球场上运动员身份位置检测（VOC标注，包含训练集和验证集）
04-24
项目包含：足球场上运动员检测（VOC标注，包含训练集和验证集），数据保存按照文件夹保存，经测试，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 图像分辨率为1920-1079的大分辨率RGB图片，数据集为足球场上运动员...
基于YOLOv8的足球赛环境下足球目标检测系统
06-18
1）详细介绍了足球赛环境下足球目标检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Pytorch的源码、训练数据集； 2）数据集大小一共2724张，，按照8:1:1进行训练集、验证集、测试集随机区分。 一共只有一个类别，为football
基于YOLOv8的足球赛环境下足球目标检测系统.rar
07-03
1）详细介绍了足球赛环境下足球目标检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Pytorch的源码、训练数据集； 2）数据集大小一共2724张，，按照8:1:1进行训练集、验证集、测试集随机区分。 一共只有一个类别，为football
matlab霍夫变换检测源代码-CV-Football-Tracking:使用Matlab和计算机视觉的足球检测和跟踪
05-26
matlab霍夫变换检测源代码足球的检测和跟踪 项目总结 我们通过一系列图像研究足球的检测和跟踪过程。 使用图像预处理技术和图像分割，可以以HSV格式准备初始图像，并根据有助于识别球的Hue阈值将其转换为二进制图像。 使用霍夫变换查找圆，可以在特定区域中检测到球并将其突出显示。 利用初始参考点，随后的图像序列将通过类似的过程，并在先前图像中检测到球的周围区域中搜索球。 一个样本数据源用于我们的实验，将视频转换成其帧并在每个帧上执行球检测。 在每一帧中检测到的球的中心以一系列的方式绘制在图像上，以突出显示球所遍历的路径。 最终处理的图像将转换为视频，以便更好地可视化。 注意：这是一个非常基本的实现，我们将重点介绍必须考虑的因素，以通过审查一些其他的球检测和跟踪方法来进一步完善对有效分类构成挑战的方面的程序和因素。 数据源 对于我们的项目，我们将选择5到10秒钟长的短片，这些短片是人们为我们确定足球的目的而免费创建的素材。 每秒播放30帧的视频将使我们能够处理150至300张图像（每秒30帧x 10秒= 300张图像）。 我们将每个帧另存为单独的图像，以便逐一处理它们。 处理完图像后，我们
用matlab根据Hough变换和SVM做足球场地图像禁区检测
07-10
用matlab根据Hough变换和SVM做足球场地图像禁区检测, 这个是工程文件，内有程序运行步骤和说明文档 程序文档摘要 实现函数：function [mean]=acquiremean(w) 实现功能：计算并返回输入图像主色值。 实现函数：function Q=maincolour(I) 实现功能：计算并返回输入图像主色率 实现函数:function Q=yuchuli(I) 实现功能:提取禁区候选图中场地区域 实现函数:function lines=line_extract(I_ORG) 实现功能:对输入真彩图像进行直线提取 训练SVM [xsup_si,w_si,w0_si,pos_si,tps_si,alpha_si] = svmclass(Xapp,yapp,C,lambda,kernel,kerneloption,1); 测试 [Xtest]=normalizemeanstd(Xtest); xpred = svmval(Xtest,xsup_si,w_si,w0_si,kernel,kerneloption,1);
Detection_FootballvsCricketBall 检测_足球vs板球-数据集
03-18
此数据集包含YOLO格式的带足球问题的板球图像，作为玩具问题。注释的格式为：class_id, x_center, y_center, width, height。 Detection_FootballvsCricketBall_datasets..txt Detection_FootballvsCricketBall_datasets..zip
球类目标检测系统源码分享
xuehaishijue的博客
09-18 1752
数据集信息展示在现代计算机视觉领域，目标检测技术的不断进步为各类应用提供了强大的支持。为了推动这一领域的发展，特别是在球类目标检测方面，我们构建了一个名为“jrmpssapp”的数据集。该数据集专门用于训练和改进YOLOv8模型，以实现对不同颜色球类的精准检测。数据集的设计考虑到了多样性和实用性，确保能够在多种场景下有效识别目标。“jrmpssapp”数据集包含三种主要类别的球类目标，分别是绿色球、橙色球和黄色球。这三种颜色的选择不仅涵盖了常见的球类，还能够为模型提供丰富的视觉特征，以增强其泛化能力。
打造智能体育赛事分析：YOLO目标检测系统详解
a871923942的博客
08-04 976
随着体育赛事直播和分析需求的增加，自动检测和识别体育赛事中的目标（如球员、球、裁判等）变得非常重要。深度学习技术，尤其是YOLO（You Only Look Once）模型，因其高效和准确的特性，成为目标检测领域的主流选择。
关于足球比赛的越位检测算法
liangfm117的专栏
07-11 737
<br />最近导师让做一个关于足球比赛越位检测算法，有想法可是具体代码却写不好，主要是如果足球和队员的坐标（x，y）了如何判断越位，这就变成了个数学问题，敬请高手指点，小弟在此万分感谢了！<br /> <br /> <br /><br />我想的是进攻方offenceplayer和防守方defenceplayer，其实每方每个球员都有一个ID号和每个球员的坐标，他们随时间变化，用数组储存。检测越位时进攻方带球的球员1和这时球的坐标基本相同，此时时刻为t1，当下个时刻t2球转移到另外一名进攻方队员2时，就对
如何测试一个足球
u012230451的专栏
02-14 259
今天，外星人宣布正式退役，让我想起一个有关足球的测试题目 这个是2007年去上海微软面试的时候，我说自己喜欢足球，面试官给我出的一道题目，回想起来，这是个很好的测试题目。当时绞尽脑子想了一堆测试点，测试重量，大小，气压，颜色等等。。。。。。回想起来有点好笑 其实，所有的测试，都应该基于产品的需求，所以，在测试之前，最先拿到的应该是需求，需求文档才是测试应该要参照的准则，比如说说明书，或...
足球的识别
lianbus的专栏
08-31 1227
Sentioscope: A Soccer Player Tracking System using Model Field Particles
基于YOLOv8的足球赛环境下足球目标检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）
01-31 1963
详细介绍了足球赛环境下足球目标检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Pytorch的源码、训练数据集以及PyQt6的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别，可进行置信度、Iou阈值设定，结果可视化等。
YOLOv8足球目标检测系统实现及Pytorch源码解析
资源摘要信息: "基于YOLOv8的足球赛环境下足球目标检测系统" YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLO算法因其速度快，准确度高而被广泛应用于实时目标检测领域。YOLOv8...
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