(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211348364.X (22)申请日 2022.10.31 (71)申请人 北京奥邦体育赛事评估 有限责任公 司 地址 100000 北京市延庆区中关村延庆园 风谷四路8号院27号楼1804 (72)发明人 孙立平　徐雯霏　郑礼玥　苏苇浓　 (74)专利代理 机构 北京智行 阳光知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11738 专利代理师 刘颖 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06T 7/277(2017.01) (54)发明名称 一种基于图像识别技术的大型群众体育赛 事综合评估系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于图像识别技术的大 型群众体育赛事综合评估系统， 包括赛事数据采 集模块、 赛事 数据综合评估模块及评估报告生成 模块。 本发 明在安全保障评估中引入目标跟踪算 法对运动员的运动状态进行实时跟踪以及利用 Mean shift算法与卡尔曼滤波算法相结合的目 标跟踪算法， 当参赛运动员被遮挡时引入卡尔曼 滤波对目标进行跟踪， 利用卡尔曼滤波器进行参 数辨识使得发生遮挡后的跟踪系统能够具有后 续的状态预测能力， 从而对运动风险进行了较高 的安全评估， 从而无法对运动风险进行全面的安 全评估， 从而实现对大型群众体育赛事的综合评 估， 从而可以更好地满足于大型群众体育赛事的 评估需求。 权利要求书3页 说明书9页 附图1页 CN 115471139 A 2022.12.13 CN 115471139 A 1.一种基于 图像识别技术的大型群众体育赛事综合评估系统， 其特征在于， 该评估系 统包括： 赛事数据采集模块 （1） 、 赛事数据综合评估模块 （2） 及评估报告生成模块 （3） ， 且所 述赛事数据采集模块 （1） 、 所述赛事数据 综合评估模块 （2） 及所述评估报告生成模块 （3） 依 次连接； 所述赛事数据采集模块 （1） 用于采集 赛事评估数据和标准历史数据； 所述赛事数据综合评估模块 （2） 用于从组织管理、 服务保障、 社会效率、 经济效益及配 合度五大维度对赛事进行综合评估； 所述评估报告生成模块 （3） 用于根据 预设权重结合赛事五大维度的评估结果生成评估 报告； 其中， 所述赛事数据综合评估模块 （2） 包括组织管理评估模块 （2 1） 、 服务保障评估模块 （22） 、 社会效率评估 模块 （23） 、 经济效益评估 模块 （24） 及配合度评估 模块 （25） ； 所述组织管理评估 模块 （21） 用于对赛事的组织策划及赛事规范性管理进行评估； 所述服务保障评估模块 （22） 用于对赛事为参赛者提供的场地、 医疗及安全保障情况进 行评估； 所述社会效率评估模块 （23） 用于对赛事为参赛者及其他城市居民带来的积极影响状 况进行评估； 所述经济效益评估模块 （24） 用于对赛事社会化力量参与情况及赛事举办带动的体育 消费情况进行评估； 所述配合度评估 模块 （25） 用于对举办赛事单位针对评估工作的配合 程度进行评估； 其中， 所述服务保障评估模块 （22） 包括安全保障评估模块 （221） 、 医疗保障评估模块 （222） 及场地保障评估 模块 （223） ； 所述安全保障评估模块 （221） 包括比赛视频获取模块 （2211） 、 运动目标跟踪模块 （2212） 、 运动轨 迹生成模块 （2 213） 及运动风险评估 模块 （2214） ； 所述比赛视频获取模块 （2 211） 用于获取 大型群众体育赛事中的比赛视频 数据； 所述运动目标跟踪模块 （2212） 用于利用改进型目标跟踪算法对比赛视频中运动员的 运动状态进行实时跟踪； 所述运动轨迹生成模块 （2213） 用于依据每个图像序列中的特征点生成每个特征点对 应的运动轨 迹； 所述运动风险评估模块 （2214） 用于将运动 轨迹与预设的标准运动轨迹进行比对分析， 实现对该运动赛事的安全风险评估； 其中， 所述运动目标跟踪模块 （22 12） 在利用改进型目标跟踪算法对比赛视频中运动员 的运动状态进行实时跟踪包括以下步骤： S1、 在图像序列的第一帧中选取运动目标， 并将其设定为跟踪目标； S2、 计算搜索窗口内的目标模型， 其中， 所述目标模型如下： 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115471139 A 2式中， x0表示目标区域的中心， n表示目标取区域内的像素数量， k （x） 表示核函数K （x） 的 轮廓函数， h表 示核函数的窗口半径， xi表示第i个像素的坐标， b （xi） 为获取xi处的像素值的 特征值， 为判断函数， 基于xi处的像素值的特征值与u之间的差值范围， 判断 出xi处的像素值的特 征值是否为u， C为归一 化系数； S3、 利用Mean  shift算法迭代获得最佳窗口的新的位置， 并记录下当前帧中的目标状 态， 即目标在当前帧中的位置和速度； S4、 根据Mean  shift算法得到 的巴氏距离系数判断目标是否发生遮挡， 若巴氏距离系 数小于预设的阈值， 则判定目标未发生遮挡， 并返回S3继续进行， 直至结束， 若巴氏距离系 数大于预设的阈值， 则判定目标发生遮挡， 则执 行S5； S5、 利用卡尔曼滤波器进行参数辨识， 对发生遮挡的目标进行后续的状态预测， 并返回 至S3继续执 行。 2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术的大型群众体育赛事综合评估系统， 其特征在于， 所述组织管 理评估模块 （21） 包括运营方案评估模块 （211） 、 组织架构 评估模块 （212） 、 组织分工 评估模块 （213） 、 经费管理评估 模块 （214） 及宣传规范性评估 模块 （215） 。 3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术的大型群众体育赛事综合评估系统， 其特征在于， 所述社会效率评估模块 （23） 包括赛事 氛围评估模块 （231） 、 参赛体验评估模块 （232） 、 体育行为影响评估 模块 （233） 及赛事人口培 育评估模块 （234） 。 4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术的大型群众体育赛事综合评估系统， 其特征在于， 所述经济效益评估模块 （24） 包括赞助商数量评估模块 （241） 及赞助方式评估 模块 （242） 。 5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术的大型群众体育赛事综合评估系统， 其特征在于， 所述配合度评估模块 （25） 包括赛前信息沟通评估模块 （251） 、 赛后材料及时提 交评估模块 （252） 及数据信息填报准确性评估 模块 （253） 。 6.根据权利要求5所述的一种基于图像识别技术的大型群众体育赛事综合评估系统， 其特征在于， 所述运动轨迹生 成模块 （2213） 在依据每个图像序列中的特征点生成特征点对 应的运动轨 迹时包括以下步骤： 采集每个图像序列中跟踪目标的特征点， 并基于时间顺序通过拟合函数对每个图像序 列中的特 征点进行拟合， 得到对应的曲线， 即特 征点对应的运动轨 迹。 7.根据权利要求4所述的一种基于图像识别技术的大型群众体育赛事综合评估系统， 其特征在于， 所述运动风险评估模块 （2214） 在将运动轨迹与预设的标准运动轨迹进 行比对 分析， 实现对该运动赛事的安全风险评估时包括以下步骤： 依次获取每个运动员的运动轨迹数据， 将其与预设的标准运动轨迹数据进行比对分 析， 并判断两者之间的差值是否大于预设阈值， 若 是则判定该运动员的动作存在安全隐患， 若否则判定该运动员的动作安全； 分析计算存在安全隐患的运动员占每项运动项目中参赛运动员总数的比重， 并判断该 比重是否大于预设项目安全阈值， 若 是则判定该运动项目存在安全隐患， 并生成告警信息， 若否则判定该运动项目安全； 分析计算存在安全隐患的运动项目占此次体育赛事中运动项目总数的比重， 并判断该权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115471139 A 3