我们如何同时检测快速运动和物体，让我举一个例子，...... 假设有一个足球比赛视频，我想要最准确地检测每个球员的位置。我正在考虑人类检测，但如果我们看到足球比赛视频，那么人类检测没有任何东西，因为我们可以将人类视为对象可能我们可以用blob检测做到这一点，但blob有很多问题，如： -
1）我想把每个玩家分开。因此，如果玩家将发生碰撞，那么blob检测将无济于事。所以单独识别玩家会有问题 2）第二个是体育场灯光问题。
所以有没有特定的算法或方法或库来做这个..？ 我已经看过一些研究论文但不满意......所以建议任何与此相关的内容，如任何文章，算法，图书馆，任何方法，任何研究论文等等。请大家在此表达您的观点。
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对于快速可靠的人体检测，Dalal and Triggs' Histogram of Gradients通常被认为非常好。你尝试过那玩吗？
由于您提到了快速运动变化，您是否担心快速摄像机运动或快速播放器/球运动？
您可以进行2D或3D视频稳定以修复相机运动（尝试优秀的Deshaker plugin for VirtualDub）。
对于快速的玩家动作，背景减法或其他斑点检测肯定会有所帮助。您可以使用它来获得粗略的运动学估计，并将其用作模糊内核的估计值。然后可以使用它来对包含播放器的图像芯片进行去模糊。
您可以根据OCRing球衣号码等进行额外处理以建立身份识别
你提到了对体育场灯光的关注。它会投下阴影的主要问题是什么？这可以通过HOG检测器来处理。获取模糊内核的Blob检测应该仍可以正常工作。
如果您可以控制相机，则可能需要缩短曝光时间以减少模糊。去噪技术可用于降低极低光线下发生的CCD噪声，密集光流接近对准帧并通过添加去噪帧将信号恢复到合理的状态。