深度学习的视频检测论文

深度学习在计算机视觉领域内的广泛使用给人们的日常生活带来了很多的便利。使用深度学习的方法进行视频分析的速度非常快,平均每一帧图像仅需要左右的处理时间，所以应用深度学习方法对视频分析具有很高的研究价值与意义。

一，目标检测技术现状

目标检测问题在深度学习领域一直受到研究者的关注，目标检测的目的简单来说就是要在待检测的--幅图像中找出目标的位置并预测类别概率。在实际应用中，目标容易受到背景的干扰，比如当目标的颜色与背景颜色相似时，就会导致检测的效果不理想，再者，当目标发生形变或者各种姿态变化等原因也会导致最后的检测受到影响。传统的目标检测方法通常采用人工来设计目标特征，这样做的缺点是成本太高。

二，深度学习在乒乓球比赛视频分析中的应用

深度学习的核心思想是模拟哺乳动物大脑皮层的层级抽象结构，并以无监督学习的方式从输入数据(图片、视频、声音、文本等)中逐级提取特征，利用提取的特征完成目标任务。深度学习是当前人工智能学中的一-个 热点研究方向，是相对于浅层学习( Shallow Leaning) 来说的，浅层学习是基于反向传播算法( Back Propagation) 的人工神经网络的基础上提出来的，利用反向传播算法，人工神经网络模型可以从大量训练数据集中应用统计学的方法得到特征规律进而对目标进行预测，其隐藏层只有一层。

由于浅层人工神经网络隐藏层较少，对于复杂问题参数难调，训练出来的效果不佳，当样本数量和计算单元有限时表示能力较差，同时算法的泛化能力差，浅层学习也就慢慢淡出了人们的视线。相较于浅层学习，深度学习模型层数通常为5层，甚至更多。另一方面含有更多隐藏层可以学习到更多的目标特征，对特征的学习也更加深刻，从而可以提高识别物体的精度。

可以通过乒乓球视频来进行分析学习，可以从视频里学习一些技术，学习一些手法，也可以学习一些击球和发射的动作，可以对自己的动作进行改善，还可以提高自己的动作活跃度。

这是基于深度学习的计算机视觉分析方法在某个领域的一种新奇应用，是多种子任务的集合和集大成者。对赛事的分析，不仅需要球的位置，还需要外界环境信息，并对多种信息进行融合处理，最后才能综合得出比赛状态。