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Ni An, Wei Bu
Para mejorar el efecto de la predicción deportiva, este artículo aplica el aprendizaje profundo a la recopilación y el procesamiento automáticos de datos de videovigilancia. El sistema establecido de reconstrucción de superficies 3D en tiempo real con múltiples puntos de vista y campo de luz incluye principalmente la calibración conjunta multicámara, la coincidencia densa de imágenes multivista y la generación de profundidad. Para mejorar la eficiencia y la precisión de la coincidencia de imágenes multivista, se propone un método de acumulación de costos de coincidencia semiglobal en cuatro direcciones. Una vez completada la coincidencia densa de las imágenes multivista, se utiliza el método de optimización global para optimizar el mapa de profundidad inicial, eliminar el ruido y suavizar el área homogénea, y mejorar la calidad del mapa de profundidad. Los resultados de la investigación experimental muestran que el método de aprendizaje profundo propuesto en este artículo tiene un excelente efecto de aplicación en la recopilación y el procesamiento automáticos de datos de videovigilancia en la predicción deportiva.
In order to improve the effect of sports prediction, this article applies deep learning to the automatic collection and processing of video surveillance data. The established light field multi-viewpoint real-time 3D surface reconstruction system mainly includes multi-camera joint calibration, multi-view image dense matching and depth generation. In order to improve the efficiency and accuracy of multi-view image matching, a four-direction semi-global matching cost accumulation method is proposed. After the dense matching of the multi-view images is completed, the global optimization method is used to optimize the initial depth map, remove noise and smooth the homogeneous area, and improve the quality of the depth map. The experimental research results show that the deep learning method proposed in this article has a very good application effect in the automatic collection and processing of video surveillance data in sports prediction.
