Accurate Tennis Court Line Detection on Amateur Recorded Matches

要約

通常、テニス コートのライン検出は、Hough-Line-Detection を実行して画像内の直線を検出し、検出されたラインから変換行列を計算して最終的なコート構造を作成することによって行われます。
私たちは、線検出をより堅牢にするための事前トレーニング済みの最先端の影除去およびオブジェクト検出 ML モデルの使用を含め、このアルゴリズムに対する数多くの改善と機能強化を提案します。
元のアルゴリズムと比較して、私たちの方法はアマチュアの汚れたコートのラインを正確に検出できます。
私たちの方法を堅牢なボール追跡システムと組み合わせると、アマチュアとプロのテニスの試合において同様に正確な自動審判が可能になります。

要約(オリジナル)

Typically, tennis court line detection is done by running Hough-Line-Detection to find straight lines in the image, and then computing a transformation matrix from the detected lines to create the final court structure. We propose numerous improvements and enhancements to this algorithm, including using pretrained State-of-the-Art shadow-removal and object-detection ML models to make our line-detection more robust. Compared to the original algorithm, our method can accurately detect lines on amateur, dirty courts. When combined with a robust ball-tracking system, our method will enable accurate, automatic refereeing for amateur and professional tennis matches alike.

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