PLayerTV: Advanced Player Tracking and Identification for Automatic Soccer Highlight Clips

在快速发展的体育分析领域中，目标视频处理的自动化是一个关键的进展。我们提出了PlayerTV，这是一个创新的框架，利用最先进的人工智能技术，实现足球视频中自动追踪和识别球员。通过集成目标检测和跟踪、光学字符识别（OCR）和颜色分析，PlayerTV促进了从大量比赛镜头中生成特定球员亮点片段，显著减少了传统上与此类任务相关的手动劳动。我们对核心管道进行的初步评估结果，测试了来自挪威精英联赛的数据集，表明PlayerTV可以准确高效地识别团队和球员，我们的交互式图形用户界面（GUI）作为一个用户友好的应用程序，包装了这个功能以实现简化使用。

论文旨在解决足球视频中自动追踪和识别球员的问题，以便更有效地生成球员特定的亮点片段，减少传统上与此类任务相关的人工劳动。

PlayerTV框架整合了目标检测和跟踪、光学字符识别（OCR）和颜色分析等技术，能够准确和高效地识别球队和球员，并提供了用户友好的图形用户界面（GUI）。

论文的核心流水线在挪威Eliteserien联赛的数据集上进行了评估，结果表明PlayerTV能够准确且有效地识别球队和球员。论文还提供了交互式GUI和开放源代码。

在这个领域的相关研究包括：《DeepSoccer: Tracking Soccer Players Using Deep Learning》、《Player Localization in Sports Videos Based on Graph-Based Ranking and Re-ranking》等。