置考虑在内来更新下一采集区域。
[0094]旋转的对象上的特征图像一一使用上述方法，预测越过图像传感器的球的路径，并且使用减少数量的线以比使用整个帧更高的速率捕获对象来跟踪对象。该加速约为整个图像帧速率除以对象占用的线数量的比值。如果当我们跟踪球位置并且在两个连续帧中提取我们感兴趣的特征时，我们现在处理高速图像，或者我们提取具有已知3D关系的2个定向特征或者具有已知3D关系的3个特征，则我们可以估计对象的旋转速率。旋转速率和轴对于自由飞行中的对象而言是近似恒定的，从而使得我们现在可以预测更多特征将于何处以及何时位于图像传感器的视野中，以及如何定位窗口以捕获它们。我们捕获球的特征的高分辨率图像的选择并且给它们盖上时间戳。
[0095]可以通过把模型主体的特征投影到图像之间经过的时间间隔上来实现特征与特征的3D模型的匹配。使用第一图像中的特征实现模型的旋转，从而匹配如图像中所看到的其相对于对象中心的位置。现在从图像中取出第二和第三位置。针对每个可能的特征，旋转并投影该模型以匹配所找出的位置。尝试所有组合并且使用具有最小图像误差的一种组入口 ο
[0096]找出具有相对于对象质心的位置的、盖有时间戳的特征集。
[0097]取出第一特征并且旋转3D模型并投影以匹配其图像位置。
[0098]取出第二特征并且旋转3D模型并依次投影每个模型特征以匹配图像位置。这将创建η个旋转。
[0099]取出所有附加特征并且旋转3D模型并依次投影每个模型特征以匹配图像位置。这将为每个附加特征创建η个旋转。
[0100]把每个旋转除以时间戳以得到由每个特征选择所暗示的旋转速率。
[0101]选择用于3D模型标记的特征，其使与恒定旋转速率的偏差最小化。
[0102]特征的位置可以被选择成通过不规则的宽间距来提供最小的模糊度。
[0103]利用标记的特征集，创建盖有时间戳的相对于彼此的3D位置，找出最佳拟合的旋转轴。
[0104]我们还可以通过改变我们的采集参数来在沿其路径的各个点上采集整个对象的图像，从而使我们具有足够的分辨率下的对象质心的若干位置，从而把对象位置拟合至曲线，并且推断任何盖有时间戳的特征观测的对象中心位置。完成上述情况的附加方法是使用来自多个已校准照相机的对象中心观测来创建盖有时间戳的3D位置。然后这些可以与对象飞行模型一起用来创建飞行3D轨迹。现在可以通过使用这个3D轨迹给盖有时间戳的特征观测提供3D位置。
[0105]当前发球监视器系统一一照相机设置一一照相机被安装在球座之上、部分覆盖视场。注意，照相机可以被安装在任何位置且覆盖视场。照相机位置会影响每个维度的准确性并且还要易于安装并防止碰撞。我们的照相机被校准，因此我们希望尽可能少地碰撞它们。灯在头顶上、位于照相机之外并且在照相机之间。用平面校准目标来校准照相机。每个照相机的曝光定时对于每个处理重复而言是已知的。它不必固定。
[0106]存在两种方法:使用具有每帧一个球图像且具有每帧多次曝光的高速照相机。这可以用闪光系统或用照相机来完成，所述照相机允许每帧多次曝光。在下文中，图像搜索需要知道其是否在查找I个球或者多次曝光。除了图像搜索识别候选球以及用定时信息对它们进行配对并且当确定其有效性时被包含以创建候选观测之外，处理是相同的。注意，由于“假”触发有许多可能的原因，不控制对系统的输入。
[0107]图像搜索一一一旦系统准备查询高尔夫球图像，系统就查遍每个图像。如果找到，则进行第一处理步骤，以检验采集了有效的高尔夫球。必要时存储图像以便不丢失任何图像。如果球在图像中是静止的，则找出其位置并且其被系统忽略。这创建了系统的盲点。为了找出初始图像，创建图像的被忽略区域的掩模(mask)。另外，球一旦出现在FOV中就将被忽略，因为它移动到了照相机的视野之外。
[0108]找出球3D照相机特征一一针对具有潜在高尔夫球图像的位置搜索每个图像。如果找到候选者，则每个照相机用通过位置调节而校正的最小封闭圆算法来提取球斑点(blob)。计算每个圆的拟合质量的度量。将最佳质量圆用于来自该图像的球。找出图像空间中的每个照相机线，这个线被带到完全坐标中的3D平面。跟踪球跨越图像的行程，并且当球跨越图像时，不处理另外的图像。如果在过程开始时没有出现球的另外的图像，则这被认为是假起点，并且图像被清除并继续搜索起点。
[0109]找出3D轨迹线一一如果存在两条线，则使这两条线相交以找出3D轨迹线。找出来自线的误差，并且如果可能的话消除异常值。如果仅一个点来自一个照相机而一条线来自另一个照相机，则使用分离算法来找出3D轨迹线。计算球图像与线的拟合的度量。
[0110]提取带信息一一使用球位置和直径来提取球的图像。归一化该图像并且提取黑带。
[0111]连接一一通过将任一对邻近点之间的平方距离与基于这些点离斑点中心的距离而预先计算的值进行比较，而把带信息连接为带。
[0112]变薄一一以下列方式使所连接的带变薄:
[0113]假设它们位于球体的表面上。
[0114]仅一个半球是可见的。
[0115]关于球体的中心对它们进行排序，Θ从一端变化(run)到另一端。
[0116]对于δ度数，找出加权质心并且产生单点。
[0117]标记并找出旋转一一变薄的带被标记并且与模型进行匹配，以针对所有捕获的球图像找出该球与标称位置的六轴3D偏移量。
[0118]使用环的排序来进行初始估计。
[0119]对于每个可能的组合，创建候选标记。
[0120]用边界约束对环进行平面拟合。
[0121]找出每个候选标记的误差。
[0122]使用最佳拟合的标记。
[0123]使用来自照相机的3D射线、直径和球心的估计来投影到3D。
[0124]基于拟合的质量来给环分配权重。
[0125]通过使用所找出的环的两个最大法线来找出3D旋转矩阵。
[0126]重组未使用的点并且如果必要的话重复拟合。
[0127]使用平面的移动距离来估计中心误差。
[0128]如果必要的话使用修正的中心误差来重新计算。
[0129]所找出的3D位置被用于偏移位置。计算3D旋转并将3D旋转添加到4X4偏移矩阵。
[0130]轨迹旋转系统一一系统描述一一未标记的球一一偏转方法一一飞行模型:对于未标记的高尔夫球，利用有效的球飞行模型；对于给定的初始速度、初始发球角、球雷诺数(Reynolds number)函数(温度、湿度、风速)、球质量，该模型可以计算给定球旋转时的球轨迹。
[0131]找出初始曲线一一传感器获得球轨迹的初始段。通常，采用一系列测量，该测量允许确定最佳拟合轨迹二次函数。(例如，在球飞行的最初的Im中进行10次位置测量)。确定初始速度和发球向量。
[0132]投影飞行一一所找出的最佳拟合球轨迹的速度和发球向量用于球飞行模型中，以投影球通过球飞行的第二段的飞行。(例如从2m到3m的Im距离)。
[0133]计算旋转表一一使用这个飞行模型以找出具有各种旋转速率和旋转轴的一系列轨迹。
[0134]找出第二曲线一一第二传感器捕获确定第二弧段中的轨迹的一系列位置。(例如从2m-3m的3D位置的10次测量)。这些位置被拟合成包括初始段位置的最佳曲线。
[0135]拟合曲线一一拟合初始曲线且代表各种旋转值的球飞行模型曲线与第二曲线进行比较。找出使两条曲线之间的区域最小化的“旋转曲线”。可选地，可以找出在给定时刻第二曲线与O旋转球飞行模型的最大偏差，这表示旋转速率并且是马格努斯(magnus)力的效应。
[0136]确定旋转——最大偏差的方向表示旋转轴移动远离指向右边。这表示马格努斯力已经作用的方向。这种方法需要在足够大的区域上的数据，以便能够以测量系统的精确度来测量马格努斯力的效应。图像可以是轨迹的单个照相机视图或者轨迹的多个段上的两个或更多照相机视图。具有不同旋转值的一些击球可能具有类似的曲线。在这种情况下，使用关于击球的其它信息来选择最佳值。将存在球杆数据、标志旋转数据以及可能的击球类型，所有的这些都可以用来选择最可能的解决方案。给定测量系统，球飞行模型必须能够足够精确地确定轨迹。通常将通过多个代表性击球来实验性地确定模型参数，所述多个代表性击球被内插以允许覆盖所有击球类型。可能需要针对所用的将具有略微不同的参数的每个球类型来采集该数据。
[0137]采集方法一一除了通过使用上述标准技术来照射白球以找出不同的球图像之外，可以使用其它方法。在寻找轨迹曲线的过程中，可以处理重叠图像以找出它们描述的轨迹。
[0138]拖尾(smear)方法一一用恒定照明点亮照相机的视场，该恒定照明连续地曝光图像。然后所得到的拖尾代表球的飞行，并且球上的标记的移动代表旋转轴和速率。需要以恒定速率激发闪光以在图像中产生明亮的定时标记从而允许精确的定时信息。可选地，可以使用正常为开的闪光灯，其中短间隔的关断允许计算定时。球上的标记现在具有这样的要求:当它们由于球的旋转而变得模糊时，它们产生特别的图案。用于根据拖尾图案确定旋转的算法具有若干类型:
[0139]根据已知旋转的伪影图像来建立表格并且使用匹配的图案和内插。
[0140]查找具有各种搜索线的周期性图案。
[0141]类似地，可以以正面形式将球杆移动捕获为拖尾或将其捕获为球杆的侧影。根据杆面和照相机之间的3D关系，侧影中的若干照相机中的边缘可以描述杆面的3D移动。将需要对所用的球杆的范围起作用的设置，并且该设置允许照相机无妨碍地查看球杆。这种方法是理想的，因为它直接产生要拟合的曲线。可以通过blob分析、边缘跟踪或者其它标准技术从图像中提取拖尾。
[0142]侧影方法一一如果屏幕被拉伸越过球座区的前面、侧面或后面并且以可见光或红外(IR)进行照射，则可以通过处理球的侧影来测量球或球杆的行程(passage)。该侧影可以来自这样的曝光:其足够短以冻结对象的运动，或者如果更长的话则产生拖尾。可以通过blob分析、边缘跟踪或者其它标准技术从图像中提取侧影。
[0143]阴影方法一一如果照相机和照明源具有正确的关系，则对象还能在背景上产生阴影。如果找出灯位置、方向和属性，则阴影可以用来找出对象的3D位置。该阴影可以来自这样的曝光:其足够短以冻结对象的运动，或者如果更长的话则产生拖尾。可以通过blob分析、边缘跟踪或者其它标准技术从图像中提取阴影。
[0144]凹坑(dimple)旋转系统——在Kiraly的US 2004/0032970A1中描述了一种方法，该方法是一种使用球的图像来找出未标记球上的旋转的机构和处理方法。我们不相信该方法会对除了“标记的”未标记球之外的任何球起作用。该专利申请没有提出该方法的限制，但是我们认为该方法的限制是显著的并且不会产生这样的产品，该产品具有足够的精度和可靠性，以使其成为可行的发球监视器产品。Kiraly基本方法是:
[0145]在工厂交货时校准单个照相机。
[0146]对照相机所指的方向进行补偿。
[0147]使用图像球直径和已知直径找出球的3D位置。
[0148]将图像映射到3D以消除闪烁(glint)。
[0149]旋转球并重新创建图像。
[0150]找出凹坑的中心。
[0151]然后对照先前图像找出该图像的凹坑中心的2D相关性。
[0152]迭代以找出最小误差。
[0153]假设图像将会看起来类似，仅由于球旋转而变形。凹坑的外观取决于球的3D位置。这在旋转是足够小的情况下可能成立。闪烁处于球的中心处。消除闪烁就是从球的中心消除重要信息。这可能对测量的准确度具有极大影响。
[0154]相比而言，申请人的方法是
[0155]在3D中校准成对的照相机。
[0156]找出球的3D发球数据。
[0157]针对I个或多个照相机，拾取多幅(凹坑)图像。
[0158