1. 本选题研究的目的及意义
排球运动作为一项广受欢迎的体育项目，具有对抗性强、技战术多变等特点，对运动员的技战术水平和临场应变能力要求较高。
近年来，随着计算机视觉技术和图像处理技术的快速发展，利用计算机视觉技术对排球赛视频进行分析，提取有价值的信息，为运动员训练和比赛提供科学依据，已成为体育科学研究的热点之一。
球场检测是排球赛视频分析中的基础环节，只有准确地识别出球场的区域，才能进一步进行运动员跟踪、动作识别等后续分析。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对球场检测算法进行了广泛的研究，取得了一系列的研究成果。
1. 国内研究现状
国内对于球场检测的研究起步较晚，主要集中在足球、篮球等项目的球场检测上。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对排球赛视频的特点，设计并实现一种高效、鲁棒的球场检测算法。
主要研究内容包括：
1.排球赛视频图像特点分析:分析排球赛视频图像的颜色、纹理、光照等特点，为算法的设计提供依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.收集和整理排球赛视频数据，构建实验数据集。
2.对排球赛视频图像进行分析，提取其颜色、纹理、光照等特点，为算法的设计提供依据。
3.研究基于颜色特征、线条特征等球场特征提取方法，并对不同的特征提取方法进行比较分析，选择最优的特征提取方法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对排球赛视频的特点，设计了一种结合颜色特征和线条特征的球场特征提取方法，提高了球场特征提取的准确性和鲁棒性。
2.提出了一种基于改进Hough变换的球场检测算法，该算法能够有效地克服传统Hough变换在处理复杂场景时存在的局限性，提高了球场检测的精度和效率。
3.构建了一个排球赛视频球场检测数据集，为算法的训练和测试提供了数据基础，推动了排球赛视频分析领域的研究。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李晓光，王春雷，刘越. 基于深度学习的足球视频场景分类[J]. 计算机应用研究, 2022, 39(09): 2857-2862 2869.
2.黄高, 冯奇. 基于Mask R-CNN的羽毛球比赛视频球员检测[J]. 微型机与应用, 2023, 42(03): 80-84.
3.刘亚男, 郑凯, 姚鸿勋, 等. 基于YOLOv5的篮球比赛视频球员检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2022, 58(11): 195-202.
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