导读:本文包含了运动视频分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:视频序列,运动目标跟踪算法,Open,CV技术
运动视频分析论文文献综述
田雨佳[1]（2019）在《视频序列中的运动目标跟踪算法分析》一文中研究指出我国经济建设以来,科学技术得到较快发展,计算机在各个领域有较为广泛的应用效果,其中视频序列运动目标跟踪是计算机领域中非常重要的技术之一,主要应用在工业机器人、国防安全以及人机交互等领域,并且在该领域中有较高的应用价值。此外,在对视频序列目标跟踪的过程中,需要采用有效的跟踪算法,这在较大程度上能够有效提升跟踪结果的精确性。但是,由于监控设备之间差异以及监控场景多变,导致一些因素的影响,比如目标形态变化比例以及光照强度变化等,使跟踪结果精确度偏低,无法达到较好预期。为此,需要采取有效的目标跟踪算法提升跟踪算法结果的精确度,以此为我国一些领域的发展奠定良好的基础。(本文来源于《数码世界》期刊2019年11期）
王英英[2]（2019）在《基于体育训练的运动视频分析系统设计与开发》一文中研究指出目前,在体育训练中,教练通过难度相对偏小的视频重播与解析管理的模式,为运动员进行动作要领详细阐释,缺乏直观性、生动性与科学性,根本无法满足教练的运动效果评估需要。就目前运动视频分析系统的缺陷,经过优化改进之后,提出了新型体育训练运动视频分析系统。通过详细分析系统整体设计与细节设计,进一步进行系统性能测试,实践证明,系统的视频与图像信息分析准确性与全面性非常高,而关键帧提取的准确度以及召回率都很高,可以切实应用到体育训练指导工作中去。(本文来源于《自动化技术与应用》期刊2019年08期）
张紫萱[3]（2019）在《基于增强现实的运动视频录制分析系统的设计与实现》一文中研究指出目前,运动分析软件在各种运动项目中都得到了应用,促进了运动科学化以及战术精确化,但市面上较为专业的运动视频分析软件,如dartfish,则需要高速摄像机或红外线装置等硬件设备进行辅助,无法得到有效的推广。因此,本论文在移动客户端上设计并实现了一种基于增强现实的运动视频录制分析系统,利用移动终端有限的硬件条件即可进行运动视频的录制分析,获取人物角度特征。运动视频分析功能应用在竞技体育领域能够直观、快速地向运动员和教练员反馈运动数据,使运动员保持及提高竞争力。本论文首先介绍了课题的研究背景与意义,明确了研究内容和目标。为了解决运动视频分析过程中遇到的人物角度特征测量问题,论文提出了一种基于增强现实技术的测量方法。利用移动终端所提供的丰富的传感器数据,结合增强现实技术设计并实现了一种可以测量叁维空间中人物观测角度的工具,可以实时采集运动过程中的人物角度数据,并设计了一种基于传感器数据的AR测量工具姿态补偿算法,并对该测量工具的测量精度以及算法进行了分析评估。基于上述算法,本论文设计并实现了一种基于增强现实的运动视频录制分析系统,并对该系统进行了需求分析、概要设计以及详细设计,并对系统进行了测试。最后,对论文的工作进行了总结与展望。通过对系统测试结果的分析,证明了该系统能够实现运动视频的录制分析功能,在视频录制的同时实时获取人物角度特征,且具有较高的精度。系统在功能和性能上均达到要求,解决了在移动客户端进行运动分析的关键问题。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-10）
邵欣颖,程敏熙,杨博,杨璐羽[4]（2019）在《用视频分析软件Tracker研究小球在竖直平面内的圆周运动》一文中研究指出利用Tracker软件通过分析实验过程视频,定量分析小球在竖直平面内沿圆周轨道运动时不同地方的速度、加速度的大小及方向,Tracker分析得出的数据与理论值进行对比,误差均在5%以内.(本文来源于《物理教师》期刊2019年06期）
张聪[5]（2019）在《基于运动矢量的视频隐写分析方法研究与设计》一文中研究指出隐写技术在保障军事、情报领域信息通信安全发挥着重要作用。但隐写技术发展的同时也会构成对国家安全的威胁,恐怖分子和非法组织利用这一技术策划非法活动,严重威胁了社会的稳定和国家的安全。因此,对隐写分析技术的研究具有重要意义。隐写分析技术可分为基于图像的隐写分析、基于音频的隐写分析和基于视频的隐写分析叁种。因为视频作为隐写载体相较于图像和音频更具有优势,所以目前针对视频的隐写分析技术引起广泛的关注。而基于运动矢量的隐写分析方法是视频隐写分析的研究的热点之一,如何提高隐写分析的检测正确率是视频隐写分析技术研究的一个重要方向。本文通过提取更加有效的特征和使用性能更好的分类器的做法来提高检测正确率。主要研究工作和创新内容为:一、提出一种基于编码代价值变化的视频运动矢量隐写分析方法。利用重编码亚像素编码代价可以很好地和重编码之前的编码代价保持一致。通过统计视频重编码前后的运动矢量对应的亚像素编码代价的变化,形成11维的MVCCC(Motion Vector Coding Cost Change)特征。实验结果表明,该特征比典型的IMVRB特征、AoSO特征检测准确率最大高出10%左右。二、提出一种基于编码代价局部最优概率变化的视频运动矢量隐写分析方法。在SPOM特征的基础上增加了编码代价局部最优概率的变化,并且扩展了范围,形成12维的SPCCOM(Subtractive Probability of Coding cost Optimal Matching)特征。实验结果表明,该特征比典型的SPOM特征检测准确率最大高出12%左右。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-31）
杨琳琳,曹鸣,董静[6]（2019）在《视频教学在脑卒中后运动性失语患者语言康复指导中的应用分析》一文中研究指出目的分析和研究视频教学方法在脑卒中后运动性失语患者语言康复指导过程中的临床应用效果。方法将该院于2016年2月—2017年3月期间接收的36例脑卒中后运动性失语患者作为该次研究的参与对象,将以上患者按照数字随机法均分成的两组,对照组和研究组均包含患者18例,对照组患者应用常规康复治疗和护理手段,研究组患者应用视频教学方法辅助治疗和护理,对以上两组患者的疾病治疗效果实施对比分析。结果康复指导前后患者的语言功能对比:该研究组患者均经过30 d的康复指导,康复指导前研究组患者和对照组患者在语言功能对比上差异无统计学意义(P>0.05),康复指导后,研究组患者在语言流畅度、信息量、自发言语、听理解、复述以及阅读能力上都比之前水平更高,且和对照组比较效果更优,差异有统计学意义(P<0.05)。结论脑卒中后运动性失语患者应用视频教学方法辅助语言训练,对患者的语言功能康复具有积极意义,我们在临床上可以借鉴该方法,为脑卒中后运动性失语患者提供更加优质的治疗和护理干预服务。(本文来源于《中国卫生产业》期刊2019年15期）
周艳,罗云馨,江荣贵,张叶廷,杨清清[7]（2019）在《基于视频场景多因素的人群运动状态分析》一文中研究指出视频GIS集成了视频处理和GIS分析,能够有效完成公共安全场景或区域的人群监测及分析,实现人群运动状态的准确把控。人群运动状态同群体性社会事件的发生及演变密切相关,视频可通过光流场和社会力场表达场景人群运动信息。为提高人群运动状态分析的准确性,综合考虑透视畸变、背景噪声和人群密度等场景多因素,提出根据视频场景多因素分析的人群运动状态的分析方法,通过引入长度透视校正参数和前景检测图像校正场景稠密光流场,然后以校正后的光流场为基础,顾及面积透视畸变与场景人群密度,估算视频前景社会力场。实验结果表明,该方法能够获取视频场景更显着的人群运动状态特征,并在人群行为异常检测等方面效果突出。(本文来源于《地理信息世界》期刊2019年02期）
张文霞,袁健[8]（2018）在《一种运动员运动视频和运动加速度同步采集与分析系统》一文中研究指出为满足训练过程中对运动员关键部位技术特征研究的需要,开发一套运动视频和叁轴运动加速度同步采集与分析系统。该系统包括上位机和下位机硬件和软件,下位机硬件包括高速摄像机和加速度采集模组,其中加速度采集模组由叁轴加速度传感器、传感器数据采集模块、电源模块和WIFI无线传模块组成,加速度模组通过WIFI模块与上位机通信,高速摄像机通过网线与上位机连接;上位机由数据采集计算机及其安装其上的运动分析软件组成。该系统具有同步采集与分析功能,结合同步视频,可对运动员的关键运动部位进行运动学和动力学参数的实时采集与分析。(本文来源于《智能机器人》期刊2018年06期）
都桂英,陈铭进[9]（2018）在《基于智能视频分析的运动目标异常行为检测算法研究》一文中研究指出本文通过改进原有光流方向直方图的计算方法,将光流能量信息融合在计算过程中,基于加权光流能量的HOFO特征,提出进行异常行为检测的算法,采用SVM和HOFO特征相结合的方法,检测识别视频中异常行为。实验表明,与原始算法相比,在样本相同的情况下,打架、摔倒、砸车叁种行为中,改进的算法检测效果均要好,在进行线性SVM分类器的训练时,发现算法检测准确率随着样本数量的增加而提高。(本文来源于《电视技术》期刊2018年12期）
程琤,王旭智,万旺根[10]（2018）在《视频监控中人群运动集体性的分析与研究》一文中研究指出随着社会和科技的发展,智能监控系统随处可见,而运动人群是监控视频中的一个重要组成部分,但对于智能监控中人群行为的分析还处于理论分析阶段。对人群群组运动的集体性进行了详细研究和分析,定量分析了人群的集体性,并通过真实人群的集体性实验验证了集体性描述符的合理、准确性。最后基于集体性描述符,提出了人群运动状态检测的阈值,并通过实验验证了阈值的有效性,实现了人群运动状态检测的应用。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2018年11期）
运动视频分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目前,在体育训练中,教练通过难度相对偏小的视频重播与解析管理的模式,为运动员进行动作要领详细阐释,缺乏直观性、生动性与科学性,根本无法满足教练的运动效果评估需要。就目前运动视频分析系统的缺陷,经过优化改进之后,提出了新型体育训练运动视频分析系统。通过详细分析系统整体设计与细节设计,进一步进行系统性能测试,实践证明,系统的视频与图像信息分析准确性与全面性非常高,而关键帧提取的准确度以及召回率都很高,可以切实应用到体育训练指导工作中去。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
运动视频分析论文参考文献
[1].田雨佳.视频序列中的运动目标跟踪算法分析[J].数码世界.2019
[2].王英英.基于体育训练的运动视频分析系统设计与开发[J].自动化技术与应用.2019
[3].张紫萱.基于增强现实的运动视频录制分析系统的设计与实现[D].北京邮电大学.2019
[4].邵欣颖,程敏熙,杨博,杨璐羽.用视频分析软件Tracker研究小球在竖直平面内的圆周运动[J].物理教师.2019
[5].张聪.基于运动矢量的视频隐写分析方法研究与设计[D].北京邮电大学.2019
[6].杨琳琳,曹鸣,董静.视频教学在脑卒中后运动性失语患者语言康复指导中的应用分析[J].中国卫生产业.2019
[7].周艳,罗云馨,江荣贵,张叶廷,杨清清.基于视频场景多因素的人群运动状态分析[J].地理信息世界.2019
[8].张文霞,袁健.一种运动员运动视频和运动加速度同步采集与分析系统[J].智能机器人.2018
[9].都桂英,陈铭进.基于智能视频分析的运动目标异常行为检测算法研究[J].电视技术.2018
[10].程琤,王旭智,万旺根.视频监控中人群运动集体性的分析与研究[J].工业控制计算机.2018