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摘要
足球视频事件检测对视频检索具有重要意义。然而，足球视频中事件较少，且主要发生在远镜头中，难以捕捉关键球员和关键动作，导致足球事件检测困难。近年来，基于深度学习的方法在足球视频事件检测上取得了一定的进展，但对事件的高层语义学习仍不够充分，检测结果有待进一步提高。如何解决上述问题，提升足球视频事件检测的准确性是亟待解决的问题。以任意球射门事件为研究对象，提出了足球规则与深度学习相结合的事件检测模型。为了深入了解任意球射门事件的内在特性，人工总结了事件规则并在公共足球数据集上验证，同时提出了规则的应用场景。针对足球视频中事件过少的问题，设计了基于规则的初始定位算法对视频进行预处理。通过多规则组合和应用，从原始视频中初步定位可能发生任意球射门事件的位置，并将其作为深度学习模型的输入进行进一步预测。在公共足球数据集上将提出的模型与其他模型进行对比实验。结果表明，该模型取得了最好的效果，其精确率达到78%，召回率达到81.25%。相比于其他模型，精确率的提升尤为明显。可见，足球规则与深度学习相结合的任意球事件检测模型，有效提高了任意球射门事件的检测性能，为足球视频中其他事件的检测提供了参考依据。
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