スポーツ映像解析のための機械学習によるタックル自動検出モデルの構築

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS24006

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: 2024/03/05

タイトル(英語): A Study on Automated Tackle Detection for Sports Video Analysis

著者名: 宇座 大智(琉球大学),工藤 鈴央(琉球大学),玉城 勘太(琉球大学),川崎 隆之(順天堂大学),廣瀬 圭(久留米工業大学),野尻 宗子(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): Hirotomo Uza(University of the Ryukyus),Reo Kudo(University of the Ryukyus),Kanta Tamaki(University of the Ryukyus),Takayuki Kawasaki(Juntendo University),Kiyoshi Hirose(Kurume Institute of Technology),Shuko Nojiri(Juntendo University),Kenji Nakajima(Sase

キーワード: 映像解析|ラグビー|深層学習|タックル|挙動解析|Video Analysis|Rugby|Deep Learning|Tackle|Motion Analysis

要約(日本語): 本研究では試合中の危険状態および危険可能性を自動検知する競技安全システム(OASS: Open Athletic Safety System) の研究開発を進めている。特にラグビーにおけるタックルの検出に焦点を当てたタックル検出機能の構築を行った。すなわち、多数の映像から収集したタックルシーンを用いてFine Tuningを行うこと等により、既存の検出モデルでは不可能であったタックル検出に特化したTDM（Tackle Detection Model)を開発した。本稿ではその内容と精度評価を行った結果を報告する。

要約(英語): We aim to develop an Athletic Safety System, named OASS (Open Athletic Safety System), designed to automatically detect hazardous conditions and potential dangers during sports matches. Our focus has been on constructing a tackle detection feature with a specific emphasis on tackles in rugby. Through the fine-tuning process, utilizing tackle scenes collected from numerous videos, we developed a Tackle Detection Model (TDM) specialized for tackle detection.

本誌: 2024年3月8日次世代産業システム研究会

本誌掲載ページ: 23-28 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,033 Kバイト