体育场域配准与片头/回顾片段检测技术

在某中心旗下视频平台的研究中，两项基于神经网络的模型被提出以增强视频流体验，相关成果发表于2021年IEEE冬季计算机视觉应用会议（WACV）。

体育场域配准

体育场域配准技术旨在将视频图像映射至场地的拓扑模型，从而增强视频内容呈现效果。该技术支撑了如美式足球转播中的虚拟首攻线或游泳赛事中的虚拟世界纪录线等图形叠加功能。

传统方法依赖配备传感器的现场摄像机，并通过场域参考点进行校准。而本研究解决了在无仪器辅助条件下，仅通过支持平移、倾斜和缩放（PTZ）的单摄像机视频实现场域配准的问题。这使得在小型联赛、业余赛事、冷门体育项目甚至大型赛事中未配备仪器的辅助摄像机信号也能添加先进图形效果。

与以往仅使用少量关键点（通常是场地上线条的交点）建模场域地形的方法不同，本研究采用密集关键点网格进行场域建模。通过根据建模方案标注的视频数据，训练神经网络将图像像素与场域模型中的特定关键点关联。

密集网格提升了配准精度，但非线条交点的关键点更难识别。因此，系统引入第二信息源——一组表示场地上线条及可识别区域间标准距离的密集场域特征。这些特征通过归一化距离表示场域位置相对于重复视觉元素的关系，与表示绝对位置的关键点形成互补特征集。

为满足实时性要求，网络架构采用多任务设计：共享编码器从输入数据生成单一向量表示，同时传递给关键点估计器和密集特征提取器。系统仅在初步关键点估计不可靠时启用密集特征验证（通过自验证和在线优化模块），以减少计算开销。

测试表明，该系统在足球、美式足球、冰球、篮球和网球五项数据集上实时运行，性能从与基线相当到显著优于基线。例如在美式足球中，根据交并比标准度量，系统精度达到最佳基线的2.5倍。

现有内容中跳过片头（含字幕和主题音乐）和回顾片段（叙事概要）的功能需手动编码实现。本研究通过自动检测技术扩展该功能至更多节目内容。

片头和回顾片段具有可识别特征：片头通常包含屏幕叠加文本（字幕）和背景音乐表演，回顾片段则涉及场景间的快速切换及引导文本。检测器采用神经网络架构，针对这些元素优化响应。

与需要整个视频系列才能定位时间戳的替代方案不同，本方法可独立处理单集内容。系统架构中，视频帧首先输入卷积神经网络（CNN），CNN通过逐块应用相同过滤器学习识别屏幕任意区域的文本。同时输入音频至同一CNN，学习音视频融合表示。

CNN输出随后传递至双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）。Bi-LSTM通过前向和后向处理序列，识别长期依赖关系（如特定视频序列的剪辑速率）。最终输出经条件随机场（CRF）进行曲线平滑，清晰划分片头、回顾片段与正片内容的边界。

测试中，系统与采用相同CNN但不同输出处理方法的基线（单层LSTM、双层LSTM、Bi-LSTM及使用维特比解码的Bi-LSTM）对比，性能显著优于所有基线。

技术核心亮点：