体育场地配准技术
在IEEE冬季计算机视觉应用大会上展示的研究提出了一种无需传感器辅助的体育场地配准方法。该系统通过单台支持平移、倾斜和变焦运动的摄像机视频流，实现视频图像与场地拓扑模型的实时映射。
与传统仅使用场地线交点作为关键点的方法不同，该技术采用密集关键点网格建模场地拓扑结构。通过标注视频数据训练神经网络，建立图像像素与场地模型中特定关键点的关联。
为提高配准精度，系统引入第二信息源——表示场地线间距的标准距离的密集特征集。这些特征以归一化距离方式描述场地位置，与表示绝对位置的关键点形成互补。
网络架构采用多任务设计：共享编码器生成输入数据的向量表示，同时传递给关键点检测器和密集特征提取器。系统仅在检测到关键点估计不准确时启动特征验证机制，通过自验证和在线优化模块实现实时处理。
在足球、美式足球、冰球、篮球和网球五类体育视频测试中，该系统性能均优于或持平现有最优方案。以美式足球为例，其交并比指标达到基线最佳表现的2.5倍。
片头与回顾检测系统
针对影视剧集中的开场片头（含演职员表和主题音乐）和剧情回顾片段，开发了基于神经网络的自动检测系统。该技术可独立处理单集视频，无需依赖全系列数据。
检测器架构包含三个核心组件：
- 卷积神经网络同时处理视频帧和音频流，学习融合的多模态表示，特别优化了对屏幕文本的识别能力
- 双向长短时记忆网络通过前向和后向序列处理，捕捉视频片段中的长期依赖关系（如剪辑速率特征）
- 条件随机场进行曲线平滑处理，精确划分片头、回顾与正片内容的边界
与采用相同CNN但不同后处理方法的基线系统相比，该完整架构在检测准确率上实现显著提升。系统通过分析片头的文本叠加、背景音乐特征，以及回顾片段的快速场景切换模式，实现高精度时间戳定位。
本文涉及的技术方案已应用于视频流媒体服务的体验优化，相关论文发表于WACV 2021会议。