本发明涉及台球技术领域和计算机视觉技术领域，尤其涉及一种台球比赛过程中确定击球方的方法和系统。
背景技术：
随着计算机视觉技术的发展，台球等台球比赛已经采用计算机视觉来替代人工进行计分，不再需要专业的记分员根据台球比赛的情况来进行计分和台球比赛状态的更新，减少了人工操作的繁琐性，并提高了台球比赛的计分效率。
但是，当前基于计算机视觉的台球比赛计分的方案中，只能根据视觉到的台球以及击球的轨迹来进行计分或判断下一个击球方，当在台球规则内存在可以对击球方进行选择的情况下，无法自动且准确的确定击球方。例如当甲方犯规时，乙方可以选择自己击球也可以选择对方继续击球，在当前的方案中为了保证计分的准确性，需要通过其他方式输入击球方，如通过遥控器等输入设备输入击球方的选择，不然就无法自动对击球方进行判断，导致后续台球比赛过程中计分存在错误。
因此，有必要提出一种方案，以解决上述问题。
技术实现要素：
基于此，本发明实施例提出了一种台球比赛过程中确定击球方的方法和系统，能在台球比赛过程中对击球方进行确认，提高了击球方判断的准确性，提高了台球比赛计分的准确性。
在本发明的第一部分，提供了一种台球比赛过程中确定击球方的方法，包括：
在台球比赛过程中，通过摄像装置采集包含击球方在内的击球视频或击球图像；
对所述击球视频或击球图像进行人体特征识别，确定击球方对应的目标人体特征；
将目标人体特征与预设的人体特征样本进行比对，确定目标击球方；
输出所述确定的目标击球方。
可选的，所述通过摄像装置采集包含击球方在内的击球视频或击球图像的步骤还包括：
通过摄像装置采集包含击球方和台球桌面上的台球在内的击球视频或击球图像；
根据预先构建的台球计分模型对所述击球视频或击球图像进行分析，基于台球规则，获取当前台球比赛的台球比赛信息，所述台球比赛信息包括计分信息和规则击球方。
可选的，所述方法还包括：
根据所述规则击球方判断是否需要进行击球方的识别；
在需要进行击球方的识别的情况下，执行所述对所述击球视频或击球图像进行人体特征识别，确定击球方对应的目标人体特征的步骤。
可选的，所述根据预先构建的台球计分模型对所述击球视频或击球图像进行分析，基于台球规则，获取当前台球比赛的台球比赛信息，所述台球比赛信息包括计分信息和规则击球方的步骤，还包括：
将目标击球方与规则击球方进行比对，判断是否存在击球方错误；
在存在击球方错误的情况下，输出提示信息。
可选的，所述方法还包括：在输出设备上，显示所述计分信息和所述目标击球方。
可选的，所述方法还包括：
在台球比赛之前，预先获取与至少一个击球选手的人体特征样本，根据击球选手与人体特征样本之间的对应关系，构建击球选手特征数据库；
所述将目标人体特征与预设的人体特征样本进行比对，确定目标击球方的步骤，还包括：
将所述目标人体特征与所述击球选手特征数据库中包含的人体特征样本进行比对，将匹配的人体特征样本对应的击球选手作为所述目标击球方。
可选的，所述方法还包括：
在台球比赛过程中，通过所述击球视频或击球图像获取当前击球方的人体特征作为当前击球方的人体特征样本；
根据当前击球方的人体特征样本和所述规则击球方建立规则击球方对应的击球选手与人体特征样本之间的对应关系，并添加到所述击球选手特征数据库。
可选的，所述对所述击球视频或击球图像进行人体特征识别，确定击球方对应的目标人体特征的步骤，还包括：
根据预设的特征识别算法，对所述击球视频或击球图像进行人体特征识别，获取击球方对应的人脸特征、步态识别、发型识别、姿态识别、手掌识别、衣着识别、球杆识别中的一个或多个作为目标人体特征。
可选的，所述对所述击球视频或击球图像进行人体特征识别，确定击球方对应的目标人体特征的步骤，还包括：
对所述击球视频或击球图像进行人体特征识别，获取击球方对应的至少一个人体部位对应的人体部位特征；
将获取的至少一个人体部位特征作为所述击球方对应的目标人体特征。
可选的，所述对所述击球视频或击球图像进行人体特征识别，获取击球方对应的至少一个人体部位对应的人体部位特征的步骤，还包括：
对所述击球视频或击球图像进行人体识别，获取击球方对应的人体图像区域；
对获取的人体图像区域进行人体区域分割，分别使用预设的部位特征提取算法对每一个分割的人体图像区域分别进行特征提取，以获取击球方对应的至少一个人体部位对应的人体部位特征。
可选的，所述人体部分特征包括颜色特征、尺寸特征、形状特征中的一个或多个。
可选的，所述对所述击球视频或击球图像进行人体特征识别，确定击球方对应的目标人体特征的步骤，还包括：
按照预设的运动特征识别算法，获取所述击球视频或击球图像中与击球方对应的目标运动特征，所述目标运动特征包括击球动作特征；
将所述目标运动特征作为所述击球方对应的目标人体特征。
在本发明的第二部分，提供了一种台球比赛过程中确定击球方的系统，包括：
摄像装置，用于在台球比赛过程中，采集包含击球方和/或台球桌面上的台球的击球视频或击球图像；
计算机设备，用于对所述击球视频或击球图像进行人体特征识别，确定击球方对应的目标人体特征，将目标人体特征与预设的人体特征样本进行比对，确定目标击球方；
输出设备，用于输出和展示所述确定的目标击球方。
采用本发明实施例，具有如下有益效果：
采用了上述台球比赛过程中确定击球方的方法和系统之后，在台球比赛的过程中，通过摄像装置采集视频图像，并基于该视频或图像进行人体特征识别，以根据识别到的目标人体特征与预设的人体特征样本之间的对比关系来确定当前击球方是哪一方。也就是说，在台球比赛过程中，不仅可以通过视频或图像采集和分析进行计分等比赛信息的判断，还可以在无法根据规则确定击球方的情况下自动进行击球方的识别，以提高击球方确定的便利性和效率，并提高台球比赛计分的准确性，提升用户观看台球比赛的用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
其中：
图1为一个实施例中一种台球比赛过程中确定击球方的系统的组成示意图；
图2为一个实施例中摄像装置的设置位置示意图；
图3为一个实施例中一种台球比赛过程中确定击球方的方法的流程示意图；
图4为一个实施例中击球视频或击球图像的示意图；
图5为一个实施例中比赛信息和击球方展示的示意图；
图6为一个实施例中人体部位分割示意图；
图7为一个实施例中运行上述台球比赛过程中确定击球方的方法的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除1个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“1个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的1个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当……时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本实施例中，提供了一种台球比赛过程中确定击球方的系统以及基于该系统的台球比赛过程中确定击球方的方法。
具体的，请参见图1，给出了一种台球比赛过程中确定击球方的系统10，该系统包括摄像装置101、计算机设备102、输出设备103，其中，摄像装置101用于在台球比赛过程中，采集包含击球方和/或台球桌面上的台球的击球视频和/或击球图像，计算机设备102用于对所述击球图像进行人体特征识别，确定击球方对应的目标人体特征，将目标人体特征与预设的人体特征样本进行比对，确定目标击球方，所述目标击球方为甲方或乙方；输出设备103用于输出和展示所述确定的目标击球方。
其中，摄像装置101位于台球桌的上方，并且可以是正上方或者侧上方等典型位置，以用于全面的获取台球桌的台面上的信息；另外，摄像装置101还可以位于台球桌的侧面，以便于采集击球方的动作。在另一个实施例中，摄像装置101的数量可以是1个，也可以是多个，其设置于台球桌的上方或侧面，以从不同的角度采集包含台球桌和/或击球方在内的图像信息(其中图像信息包括采集的视频或图像)。例如，如图2所示，摄像装置101的数量为2个的情况下，1个摄像装置设置于台球桌的正上方，1个摄像装置设置于台球桌的侧面。
摄像装置101在台球比赛的过程中，采集相应的图像信息然后用于计分以及击球方的判断，以确定当前的击球方是哪一方，例如，在台球比赛为甲乙双方的情况下确定当前击球方为甲方还是乙方，该步骤的运行是基于计算机设备102，其中，计算机设备102与摄像装置101之间通信连接，摄像装置101将采集到的图像信息传输给计算机设备102。其中，计算机设备102可以是独立于摄像装置101的计算机设备，例如，个人电脑或服务器设备，也可以是与摄像装置101集成在一起的控制设备。
输出设备103与计算机设备102连接，用于接收计算机设备102确定的目标击球方、计分等台球比赛信息，并通过输出设备或者其他设备进行展示。
具体的，请参见图3，图3示出了一种台球比赛过程中确定击球方的方法的流程示意图，该方法包括了如图3所示的步骤s102-s108：
步骤s102：在台球比赛过程中，通过摄像装置采集包含击球方在内的击球视频或击球图像；
步骤s104：对所述击球视频或击球图像进行人体特征识别，确定击球方对应的目标人体特征；
步骤s106：将目标人体特征与预设的人体特征样本进行比对，确定目标击球方；
步骤108：输出所述确定的目标击球方。
在台球比赛的过程中，在需要进行击球方确认的情况下，获取摄像装置采集的视频或图像(击球视频或击球图像)，其中包含了击球方在内，也就是说，通过击球视频或击球图像的分析可以确定当前击球方是哪一方。在一个实施例中，采用的可以仅仅是击球视频中的一张或多个图像(击球图像)，而不一定是击球视频包含的所有的图像帧。
具体请参见图4，给出了击球视频中的一帧图像或击球图像的一个示意图。
然后针对击球视频或击球图像进行图像识别，以识别其中存在的人体特征，即为根据预设的人体特征识别算法，对击球视频或击球图像进行人体特征识别，以确定击球视频或击球图像中包含的击球方对应的人体特征，即为目标人体特征。
针对识别到的目标人体特征，与预先采集的多个人体特征样本进行比对，以确定与目标人体特征匹配的人体特征样本，根据匹配的人体特征样本确定当前击球方(即为目标击球方)。其中，预先采集的多个人体特征样本为多个人体特征样本与击球选手之间的对应关系，以对应关系或击球选手特征数据库存储前述的多个人体特征样本。
在台球比赛的过程中，在需要对击球方进行确认的事后执行上述步骤s102-s108，其中，需要对击球方进行确认的时候为击球方存在可选的情况，或者在每一个击球时均进行击球方的确认。
具体的，在台球比赛的过程中，不仅需要进行上述击球方的确认，还需要对台球比赛进行自动计分。具体的，通过摄像装置101采集包含击球方和台球桌面上的台球在内的击球视频或击球图像，然后对采集到的击球视频或击球图像进行进一步的分析，以实现对计分等台球比赛信息的识别。具体的，根据预先构建的台球计分模型对击球视频或击球图像进行分析，并且基于台球规则，获取当前台球比赛的台球比赛信息。其中，台球比赛信息包括击球双方比分(中式台球只有大比分，斯诺克台球还包括小比分)、根据台球比赛规则确定的规则击球方(甲方、乙方或其他比赛方)、目标球类型(中式台球包括纯色球、花色球，斯诺克台球包括红球、彩球)、台面球局(中式台球包括所有台上球的序号和位置，斯诺克台球包括所有台上球的颜色和位置，在一个实施例中还可以包括所有台下球的信息)、每一杆击球结果(中式台球包括进球、犯规、正常换人，斯诺克台球还包括得分、罚分)等等。需要说明的是，实时台球比赛信息包含的内容不限于所述列举出来的台球比赛信息，还可以包括任何的能表示台球比赛过程中的赛况信息的任意的信息，例如得分率、进球率等信息，在这里不对实时台球比赛信息所包含的信息进行限定。需要说明的是，在这里台球比赛信息应至少包括计分信息和规则击球方。
在一般情况下，规则击球方与实际击球方是对应的，但是，在击球方存在选择的情况下，根据规则就无法直接确定实际击球方，因此，需要采用上述步骤s102-s108来确定实际的击球方(即目标击球方)。
在本实施例中，上述步骤s102-s108中的确认击球方的方法可以仅在存在击球方可以选择的情况下进行，也就是说，仅在需要进行击球方的确认的情况下执行。具体执行中，对摄像装置采集到的击球视频或击球图像进行分析，确定台球比赛信息，并根据台球比赛信息判断是否需要进行击球方的确认，若是，则执行上述步骤s102-s108，若否，则不执行上述步骤。需要说明的是，在执行上述步骤s102-s108时，步骤s102中的击球图像提取自击球视频，即击球图像为击球视频中与当前击球方对应的一张或多张图像。在另一个实施例中，在摄像装置为多个的情况下，第一摄像装置用于采集击球视频或击球图像，并用于台球比赛计分等台球比赛信息的分析，第二摄像装置用于采集击球视频或击球图像，仅用于击球方的确认。例如，在根据第一摄像装置采集的击球视频或击球图像分析需要进行击球方的确认的情况下，通过计算机设备发送控制指令给第二摄像装置，然后由第二摄像装置采集击球视频或击球图像，以进行击球方的确认。
在另一个实施例中，在每一次击球过程中均需要进行击球方的确认，以辅助台球比赛过程中的判断。也就是说，在每一次击球过程中均执行上述步骤s102-s108的方法相应的步骤。
并且，在通过步骤s102-s108确定目标击球方之后，还需要与通过台球比赛信息的识别确定的规则击球方进行比对，以判断二者是否是匹配的，从而判断当前是否存在击球方的错误，若是，则生成相应的提示信息并输出，例如，通过输出设备展示该提示信息。
进一步的，在本实施例中，在上述进行计分等台球比赛信息的识别以及击球方的确认之后，还需要通过设备展示相应的信息。例如，在设置在台球比赛场地的输出设备展示上述台球比赛信息以及目标击球方相应的信息。再例如，在台球直播画面中，在展示界面上以预设的窗口展示计分等台球比赛信息以及目标击球方，以让观看人员能全面和准确的了解台球比赛的进展情况。
请参见图5，给出了比赛信息和击球方展示的一个示意图。其中，“乙方”为当前的击球方，也为识别到的目标击球方，可以通过放大、突出等各种方式进行展示。或者，还可以假设已经识别到甲方选手穿着灰色马甲，乙方选手穿着黑色马甲，则可以在相应的展示界面中绘制出相应颜色的马甲，来作为甲方和乙方两个击球选手的标志；若识别到当前击球方为乙方，则可以将相应的标志、姓名、得分等突出显示，从而使得观众可以随时获知比赛的实际状态，而不会因为不熟悉当前的击球选手而无法获得良好的观看体验。
进一步的，在本实施例中对上述进行击球方的目标人体特征的识别过程进行详述。
在本实施例中，对击球方的人体特征的识别，可以是人脸识别，也可以是姿态识别，还可以是其他的任意可以实现对击球方身份的识别的特征识别，或者是多种特征识别的组合。具体的，人体特征的识别可以是人脸特征、步态识别、发型识别、姿态识别、手掌识别、衣着识别、球杆识别中的一个或多个的组合，在这里不做强制的限定，只要能实现击球方身份的识别的任意算法均可以作为该过程的手段。
对击球方进行人体特征的识别，首先需要识别击球视频或击球图像中的存在的人体区域，并且确定与击球方对应的人体区域，然后针对该人体区域进行具体的人体特征识别。具体的特征识别算法可以是高斯混合算法、支持向量机算法、k均值算法、深度学习算法、神经网络算法等任意的特征识别算法中的一种或多种，在这里不做限定，只要能实现击球方的人体特征识别的算法均可以作为对人体区域的人体特征识别的算法。在另一个实施例中，还可以不进行人体区域的识别，直接对击球视频或击球图像进行识别以确定目标人体特征。例如，以击球视频或击球图像作为输入，目标击球方为输出，通过深度学习算法或神经网络算法来实现目标人体特征的识别。
在另一个实施例中，对击球方的识别还可以基于对人体某个部位的特征的识别。
具体的，对击球视频或击球图像进行人体区域的分割，以获取击球方对应的人体图像区域，该人体图像区域即为进行击球方识别的基础。其中，人体区域的分割的实现可使用任意的人体区域识别的算法，包括但不限于光流法、帧差法、背景减除法、图像抠图法等方法。
进一步的，对于分割得到的人体图像区域，还需要进行进一步的人体部位的分割，也就是说，将击球方对应的人体图像区域分割成头部、躯干、左大臂、左小臂、左手、右大臂、右小臂、右手、腿部、球杆等10个人体部位，具体可以参见图6，其中给出了人体的各个部位的示意图。需要说明的是，因为击球选手的动作以及摄像装置的设置位置不同，可能存在击球方的某个部位被遮挡无法从人体图像区域中分割出来的情况。具体实施中，按照预设的人体部位的分割算法，从人体图像区域中分割出击球方对应的一个或多个人体部位。
具体实施中，预设的人体部位的分割算法不是唯一的，实际使用的过程中，可以将不同的人体部位的分割进行合并、增加、删除，例如，可以将左大臂、左小臂合并为左臂，可以将左大臂、左小臂、右大臂、右小臂合并为臂部，可以在左小臂、左手之间增加左腕(用于检测佩戴手表)，可以删除球杆，等等。
另外，在进行人体部位的分割中，可以击球方对应的所有人体部位都分割出来，也可以只要求分割出能够检测到的部位，例如图4可以分割出：头部、躯干、左大臂、左小臂、左手、右大臂、球杆等7个部位，无法分割出：右小臂、右手、腿部等3个部位；还可以仅分割出若干指定的部位，例如在图4所示的场景中，因为击球选手双方的发色不一样，可以仅分割出头部对应的部位即可完成后续的击球方的识别。
上述预设的人体部位的分割算法的实现可以使用可变模板、图模型、超像素、图分割、水平集等方法，在这里不做限定，只要能实现人体各个部位的分割的方法均可以作为该步骤的实现。
在另一个实施例中，还可以直接从击球视频或击球图像中识别击球方的一个或多个人体部位，也就是说，不用先进行人体图像区域的识别再对人体图像区域进行各个人体部位的分割，而是直接一个步骤从击球视频或击球图像直接获取击球方的一个或多个人体部位。其中，在这里，直接从击球视频或击球图像进行人体各个部位的分割可以是使用任意的可以实现该点的算法来实现的，例如，开源工具bodypix，在这里不做限定。
在分割得到击球方的各个人体部位之后，即可进行进一步的特征提取，以获取每一个人体部位的人体部位特征。
在经过上述人体部位分割之后，每一个人体部位的特征较为简单，例如颜色近乎纯色、或尺寸、形状就可以简单的表征其对应的特征。具体的，人体部分特征包括颜色特征、尺寸特征、形状特征中的一个或多个。
以颜色特征作为某个人体部位的特征为例。例如头部可能是黑色(黑头发)、黄色(黄头发)、肤色(光头)、白色(佩戴白帽子)等，左手颜色可能是白种人肤色(裸手)、黄种人肤色(裸手)、黑色(佩戴黑手套)等，左小臂颜色可能是白种人肤色(穿着短袖)、黄种人肤色(穿着短袖)、白色(穿着白色长袖)等。颜色特征可以是无限多类的数值描述，如rgb(0,0,0)、rgb(255,255,255)…；也可以量化为有限多类的类别描述，如黑色、白色…；还可以是提取的灰度图、平均灰度值、颜色直方图等多种颜色特征，在这里不做限定。
在另一个实施例中，由于人的高矮胖瘦各不相同，也可以以形状、尺寸等作为各个部位的特征。
进一步的，在本实施例中，还可以根据比赛双方来确定选择哪些人体部位特征作为识别基准。也就是说，在当前过程中进行特征比对的可以是全部的人体部位对应的人体部位特征，也可以仅所有可以识别到的人体部位对应的人体部位特征，还可以是指定的一个或多个人体部位对应的人体部位特征。
具体的，以人体部位使用颜色类别描述为例，如果当前台球比赛的双方均为黄种人或均为白种人，则不可将手部颜色作为人体部位特征。在本实施例中，需要在确定当前比赛的2个击球选手时进行确认选用哪些人体部位特征作为当前击球方识别的特征。例如，如果识别到2个击球方的同一部位属于不同颜色类别，则可以其作为可区分特征之一。如果比赛双方的左手颜色都是黄种人肤色，则不能以左手作为区分特征；如果双方的躯干颜色分别为白色和黑色，则可以以躯干作为区分特征。在击球方确认的过程中，如果检测到躯干且识别为某个颜色类别，则可以根据识别到的颜色确认击球方。以上要求为至少识别到一个可区分特征，还可以要求至少识别到二个可区分特征，或者更多，或者全部可以区分的特征等等。具体可以在比赛之前进行确认。然后在上述步骤s102-s108中，通过识别击球方对应的特征来作为目标人体特征从而确定击球方是哪一方。
在其他实施例中，对击球方的识别还可以是基于击球方的动作实现的。
具体的，根据击球视频或击球图像，识别击球方的动作特征，例如，根据击球方当前的持杆手是左手还是右手来判断击球方，再例如，根据击球方的运动频率、速度、次数等来判断击球方。
具体实施中，预先获取击球选手双方对应的运动特征以作为击球选手的人体特征样本，此处，击球选手的运动特征包括持杆手、持杆动作特征、运杆速度、击球之前的运杆频率和次数等特征中的一个或多个。并且，在当前台球比赛中，还可以根据比赛双方的2个击球选手的运动特征来选择其中的一个或多个来作为击球选手的人体特征样本。例如，在比赛双方的2个击球选手的持杆手不同的情况下(例如一个为左利手，一个为右利手)，可以仅将持杆手作为识别的特征，当然，为了提高击球方识别的准确性，还可以增加一个或多个其他的运动特征来最为识别的特征。
在台球比赛过程中，获取击球视频或击球图像，并且按照预设的运动特征识别算法对击球视频或击球图像进行识别，以获取击球视频或击球图像中与击球方对应的目标运动特征。其中，预设的运动特征识别算法可以是任意的可以识别击球方在持杆、击球等相关动作的执行过程中的特征，例如，持杆的是哪只手，再例如，击球方击球的速度、力度、运杆频率、次数(击打母球之前的试探性的抽送球杆的动作对应的频率以及次数)等相关特征。在另一个实施例中，还可以是对击球视频或击球图像中的击球方进行人体识别，例如，识别人体的多个特征点(例如头部、关节点)，以获取击球方的在持杆以及运杆、走动过程的姿态信息，以该姿态信息作为目标运动特征，并作为后续击球方识别的特征。
为了实现准确的击球方的识别，需要首先采集当前台球比赛的击球方的相关信息，例如，确定其对应的人体特征样本，以用于前述人体特征采集之后的具体击球方的确认。具体的，预先采集当前台球比赛的两个击球选手的人体特征样本，在击球方的确认过程中，将击球方对应的目标人体特征与该两个击球选手的人体特征样本进行比对，以确定与目标人体特征匹配的人体特征样本，从而确定当前击球方为哪一个击球选手，从而确定目标击球方为哪一个击球选手。需要说明的是，在本实施例中，在进行击球选手的人体特征样本的采集过程中，还可以确定该击球选手的哪些特征可能在后续的比赛过程中作为击球方确认的特征。
在一个可选的实施例中，在台球比赛开始之前，通过上述摄像装置101或者其他摄像装置采集参加台球比赛的两个击球选手的图像和/或视频，以采集两个击球选手的人体特征样本用于后续的击球方的识别。具体实施中，在开始台球比赛之前要求两个击球选手站在规定的位置，并通过摄像装置采集击球选手的图像和视频，从而获取到击球选手的人体特征样本，并在系统中构建击球选手与人体特征样本之间的对应关系。在该种方案的实施中，还需要确认两个击球选手的哪些特征存在区别，可以作为目标人体特征的识别基准以实现击球方的识别。如前所述，在使用一个或多个人体部位特征作为识别基准的情况下，需要确定当前比赛的2个击球选手时进行确认选用哪些人体部位特征作为当前击球方识别的特征。例如，如果识别到2个击球方的同一部位属于不同颜色类别，则可以其作为可区分特征之一。如果比赛双方的左手颜色都是黄种人肤色，则不能以左手作为区分特征；如果双方的躯干颜色分别为白色和黑色，则可以以躯干作为区分特征。在击球方确认的过程中，如果检测到躯干且识别为某个颜色类别，则可以根据识别到的颜色确认击球方。在这里，需要确定一个或多个一个可区分特征来作为后续目标人体特征识别击球方的识别基准。
在另一个可选的实施例中，还可以在台球比赛的过程中进行人体特征样本的采集。具体的，在台球比赛的过程中，通过前述计分、规则击球方的计算，以确定当前的击球方是哪一个击球选手，然后通过摄像装置采集的图像或视频来获取该击球选手的人体特征样本，然后构建该击球选手与该人体特征样本之间的对应关系，以用于在后续需要进行击球方的确认时进行人体特征的比对。也就是说，在不需要进行击球方的确认过程中进行击球选手的人体特征的学习，在需要进行击球方的确认时通过学习到的人体特征进行击球方的确认。
在其他实施例中，可以如前所述，仅获取当前台球比赛的两位击球选手的人体特征样本用于当前台球比赛的击球方的确认，还可以是获取不限于当前台球比赛的多个击球选手的人体特征样本以用于多场台球比赛的击球方的确认，例如，在多场台球比赛之前或过程中，采集每多个击球选手的人体特征样本，以构建击球选手特征数据库，并基于该击球选手特征数据库来进行各个台球比赛的击球方的确认。其中，击球选手特征数据库包括了至少一个击球选手和与之对应的人体特征样本、以及二者之间的对应关系。
可选的，在每一场台球比赛过程中，采集每一个击球选手对应的图像和/或视频，并提取对应的人体特征样本，构建击球选手与人体特征样本之间的对应关系，并将其添加到击球选手特征数据库，以构建尽量全面的击球选手特征数据库。需要说明的是，还可以在台球比赛的过程中，采集每一个击球选手对应的图像和/或视频，并提取对应的人体特征样本，并对击球选手特征数据库中的击球选手与人体特征样本之间的对应关系进行更新。
采用了上述台球比赛过程中确定击球方的方法和系统之后，在台球比赛的过程中，通过摄像装置采集视频图像，并基于该图像进行人体特征识别，以根据识别到的目标人体特征与预设的人体特征样本之间的对比关系来确定当前击球方为哪一方。也就是说，在台球比赛过程中，不仅可以通过视频采集和分析进行计分等比赛信息的判断，还可以在无法根据规则确定击球方的情况下自动进行击球方的识别，以提高击球方确定的便利性和效率，并提高台球比赛计分的准确性，提升用户观看台球比赛的用户体验。
图7示出了一个实施例中实现上述台球比赛过程中确定击球方的方法的计算机设备的内部结构图。该计算机设备具体可以是终端，也可以是服务器。如图7所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现上述方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行上述方法。本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。请输入具体实施内容部分。
1.一种台球比赛过程中确定击球方的方法，其特征在于，所述方法包括：
在台球比赛过程中，通过摄像装置采集包含击球方在内的击球视频或击球图像；
对所述击球视频或击球图像进行人体特征识别，确定击球方对应的目标人体特征；
将目标人体特征与预设的人体特征样本进行比对，确定目标击球方；
输出所述确定的目标击球方。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过摄像装置采集包含击球方在内的击球视频或击球图像的步骤还包括：
通过摄像装置采集包含击球方和台球桌面上的台球在内的击球视频或击球图像；
根据预先构建的台球计分模型对所述击球视频或击球图像进行分析，基于台球规则，获取当前台球比赛的台球比赛信息，所述台球比赛信息包括计分信息和规则击球方。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述规则击球方判断是否需要进行击球方的识别；
在需要进行击球方的识别的情况下，执行所述对所述击球视频或击球图像进行人体特征识别，确定击球方对应的目标人体特征的步骤。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预先构建的台球计分模型对所述击球视频或击球图像进行分析，基于台球规则，获取当前台球比赛的台球比赛信息，所述台球比赛信息包括计分信息和规则击球方的步骤，还包括：
将目标击球方与规则击球方进行比对，判断是否存在击球方错误；
在存在击球方错误的情况下，输出提示信息。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在输出设备上，显示所述计分信息和所述目标击球方。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在台球比赛之前，预先获取与至少一个击球选手的人体特征样本，根据击球选手与人体特征样本之间的对应关系，构建击球选手特征数据库；
所述将目标人体特征与预设的人体特征样本进行比对，确定目标击球方的步骤，还包括：
将所述目标人体特征与所述击球选手特征数据库中包含的人体特征样本进行比对，将匹配的人体特征样本对应的击球选手作为所述目标击球方。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在台球比赛过程中，通过所述击球视频或击球图像获取当前击球方的人体特征作为当前击球方的人体特征样本；
根据当前击球方的人体特征样本和所述规则击球方建立规则击球方对应的击球选手与人体特征样本之间的对应关系，并添加到所述击球选手特征数据库。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述击球视频或击球图像进行人体特征识别，确定击球方对应的目标人体特征的步骤，还包括：
根据预设的特征识别算法，对所述击球视频或击球图像进行人体特征识别，获取击球方对应的人脸特征、步态识别、发型识别、姿态识别、手掌识别、衣着识别、球杆识别中的一个或多个作为目标人体特征。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述击球视频或击球图像进行人体特征识别，确定击球方对应的目标人体特征的步骤，还包括：
对所述击球视频或击球图像进行人体特征识别，获取击球方对应的至少一个人体部位对应的人体部位特征；
将获取的至少一个人体部位特征作为所述击球方对应的目标人体特征。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述对所述击球视频或击球图像进行人体特征识别，获取击球方对应的至少一个人体部位对应的人体部位特征的步骤，还包括：
对所述击球视频或击球图像进行人体识别，获取击球方对应的人体图像区域；
对获取的人体图像区域进行人体区域分割，分别使用预设的部位特征提取算法对每一个分割的人体图像区域分别进行特征提取，以获取击球方对应的至少一个人体部位对应的人体部位特征。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述人体部分特征包括颜色特征、尺寸特征、形状特征中的一个或多个。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述击球视频或击球图像进行人体特征识别，确定击球方对应的目标人体特征的步骤，还包括：
按照预设的运动特征识别算法，获取所述击球视频或击球图像中与击球方对应的目标运动特征，所述目标运动特征包括击球动作特征；
将所述目标运动特征作为所述击球方对应的目标人体特征。
13.一种台球比赛过程中确定击球方的系统，其特征在于，包括：
摄像装置，用于在台球比赛过程中，采集包含击球方和/或台球桌面上的台球的击球视频或击球图像；
计算机设备，用于对所述击球视频或击球图像进行人体特征识别，确定击球方对应的目标人体特征，将目标人体特征与预设的人体特征样本进行比对，确定目标击球方；
输出设备，用于输出和展示所述确定的目标击球方。
技术总结