基于Kinect的抛体检测、三维定位与轨迹预测方法

摘要

一种基于Kinect的抛体检测、三维定位与轨迹预测方法，包括以下步骤：S1、深度背景建模，包括：S101、将背景像素的所有深度值量化并标准化到0‑255的范围之内；S102、对背景像素的每一像素点采用一布尔型数组来存储该像素在一段时间x内的所有深度值，得到一数据区域，作为背景模型；S2、采用Kinect的API函数获取抛体图像的深度信息；S3、对抛体图像的深度信息进行前景提取，得到前景图像；S4、将前景图像分割为若干独立的连通分量；S5、判断连通分量是否为抛体，并通过Kinect的深度相机的标定模型计算抛体的三维坐标；S6、将空气阻力作为滤波的状态量之一进行滤波，对抛体进行轨迹预测。

主权项

一种基于Kinect的抛体检测、三维定位与轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、深度背景建模，包括：S101、将背景像素的所有深度值量化并标准化到0‑255的范围之内；S102、对背景像素的每一像素点采用一布尔型数组来存储该像素在一段时间t内的所有深度值，得到一数据区域，作为背景模型；S2、采用Kinect的API函数获取图像的深度信息；S3、对图像的深度信息进行前景提取，该图像的深度信息至少包括步骤S101和步骤S102中的深度值，得到前景图像；S4、将前景图像分割为若干独立的连通分量；S5、判断所述连通分量是否为抛体，并通过Kinect的深度相机的标定模型计算所述抛体的三维坐标；S6、将空气阻力作为滤波的状态量之一进行滤波，对抛体进行轨迹预测;所述前景提取包括：设一像素坐标（x，y）的深度值量化到0‑255之后的取值为a，判断所述像素坐标在背景模型中对应的像素（x,y）的布尔型数组中的 a‑3至a+3项中是否存在“true”项，是则该像素为背景，否则为前景。