KCI등재
허프변환과 YOLO 기반의 골프공 궤적 추적
저자
발행기관
학술지명
한국차세대컴퓨팅학회 논문지(The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing)
권호사항
발행연도
2021
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
42-52(11쪽)
비고
학회 요청에 의해 무료로 제공
제공처
드라이브나 티샷을 할 때 육안을 통해 수동적으로 골프공의 궤적을 시각화하는 것은 어려운 작업이 될 수 있는데, 그 이유는 공의 크기가 작고 공이 이동하는 속도가 빠르기 때문이다. 이러한 작업의 특성으로 인해 값비싼 센서 및 구성 요소를 사용하여 제조된 복잡한 장치가 항상 요구되어 왔습니다. 본 논문에서는 골프 티샷중 골프공의 궤적을 추적하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 컴퓨터 비전 기술과 현대적인 심층 신경망을 결합하여 모노 스테레오 비디오에 궤적을 추적한다. 골프 볼 추적에 앞서, 골프공과 플레이어의 위치를 특정 짓기 위해 YOLO(You Only Look Once) V3 딥 신경망 모델을 사용한다. 우리는 클럽과 공 사이의 초기 충격 지점을 추적 하기 위해 허프 변환을 사용한다. 또한 볼을 추적하기 위해 차영상을 이용하여 비디오의 모션 정보를 추출한다. 제 안하는 시스템의 효과를 검증하기 위해 다수의 비디오에서 테스트되었으며 각각의 결과를 보여준다.
더보기Manually visualizing the golf ball's trajectories during a drive or a tee shot could be an unsettling task for viewers, the reason being the small size of the ball and the high speed at which it travels. This nature of the job has always required intricate systems manufactured using an expensive set of sensors and components. In this paper, we propose a system to draw the trajectory of a golf ball during a drive. The proposed system combines the classical computer vision techniques and a modern deep neural network to project the trajectories over videos taken from monocular cameras. Before starting to track the ball, the system uses YOLO(You Only Look Once) V3, deep neural network model to perform localization of the golf ball and the player. To track the initial point of impact between the club and the ball the system uses Hough transform. Finally to track the ball, the system extracts motion information of the video by using frame differencing. Unto the information received from frame differencing, the system applies filters based on a few assumptions, size and direction of movement to obtain the detections of the golf ball. The proposed system was tested on a multitude of videos to verify its effectiveness and the respective results are presented.
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