허프변환과 YOLO 기반의 골프공 궤적 추적

Abstract

드라이브나 티샷을 할 때 육안을 통해 수동적으로 골프공의 궤적을 시각화하는 것은 어려운 작업이 될 수 있는데, 그 이유는 공의 크기가 작고 공이 이동하는 속도가 빠르기 때문이다. 이러한 작업의 특성으로 인해 값비싼 센서 및 구성 요소를 사용하여 제조된 복잡한 장치가 항상 요구되어 왔습니다. 본 논문에서는 골프 티샷중 골프공의 궤적을 추적하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 컴퓨터 비전 기술과 현대적인 심층 신경망을 결합하여 모노 스테레오 비디오에 궤적을 추적한다. 골프 볼 추적에 앞서, 골프공과 플레이어의 위치를 특정 짓기 위해 YOLO(You Only Look Once) V3 딥 신경망 모델을 사용한다. 우리는 클럽과 공 사이의 초기 충격 지점을 추적하기 위해 허프 변환을 사용한다. 또한 볼을 추적하기 위해 차영상을 이용하여 비디오의 모션 정보를 추출한다. 제안하는 시스템의 효과를 검증하기 위해 다수의 비디오에서 테스트되었으며 각각의 결과를 보여준다.