スポーツ映像解析における転移学習を用いた異常姿勢自動検出の試み

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS23052

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2023/09/11

タイトル(英語): A Study on Automatic Detection of Abnormal Body Position in Rugby Match by Transfer Learning

著者名: 玉城 勘太(琉球大学),宇座 大智(琉球大学),工藤 鈴央(琉球大学),廣瀬 圭(久留米工業大学),野尻 宗子(順天堂大学),川崎 隆之(順天堂大学),中島 賢治(佐世保工業高等専門学校),長山 格(琉球大学)

著者名(英語): Kanta Tamaki(University of the Ryukyus),Tomohiro Uza(University of the Ryukyus),Reo Kudo(University of the Ryukyus),Kiyoshi Hirose(Kurume Institute of technology),Syuko Nojiri(Juntendo University),Takayuki Kawasaki(Juntendo University),Kenji Nakajima(National Institute of Technology, Sasebo College),Itaru Nagayama(University of the Ryukyus)

キーワード: 画像処理|スポーツ|運動解析|転倒|異常検知|深層学習|Image Processing|Sports|Motion Analysis|fall down|Anomaly detection|Deep Learning

要約(日本語): 本研究ではスポーツ映像における選手のj状態を自動検出する技術の確立を目指している．サッカーやラグビー，ボクシングのように試合中に衝突や打撃が生じるコンタクトスポーツでは，重大な死亡事故が生じることがあり、より安全なルールや制度，システムの構築が推進されている．そのため，本研究ではスポーツ映像における選手の正確な自動検出技術の確立を目指している．ところが，ラグビーのような多人数スポーツでは，人物像の重なり（オクルージョン）が多発するため選手の検出が容易ではないという課題がある．本稿では，ラグビーの試合における転倒者検知の自動化の試みについて現時点の経過を報告する．

要約(英語): In this study, we aim to develop condition detction system of players in sports match for the safety video surveillance. In particular, serious fatal accidents can occur in contact sports such as football, rugby and boxing. Therefore, many inventions are being promoted. In addition, in multiplayer sports such as rugby, it is not easy to detect players who got injury due to frequent overlapping of figures. To achieve the automated detection of abnormal condition of players, we show on going research and its experimental results by applying transfer learning technique._x000D_

本誌: 2023年9月14日次世代産業システム研究会

本誌掲載ページ: 9-12 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,182 Kバイト