スポーツ映像解析のための多数決推論による高精度転倒自動検出システムの開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS24007

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): Development of a High-Accuracy Fall Detection System for Sports Video Analysis

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),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): Kanta Tamaki(University of the Ryukyus),Hirotomo Uza(University of the Ryukyus),Reo Kudo(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: 挙動解析|映像解析|ラグビー|転倒|深層学習|画像処理|Motion Analysis|Video Analysis|Rugby|Overturning|Deep Learning|Image Processing

要約(日本語): ラグビー等のコンタクトスポーツでは選手同士の激しい衝突により、しばしば重篤な負傷や死亡事故が発生する。本研究は試合中の危険状態を自動検知する競技安全システム（OASS）の開発の一環として多面的に進めているものである。本稿では多数決推論に基づく高精度転倒検出システムを構築し、試合中の激突・衝突等によって転倒状態となった選手を即時自動検出する。その結果、既存モデルよりも2倍以上検出率を高めることができた。

要約(英語): This paper focuses on the construction of a high-precision fall detection system based on majority voting inference for Open Athletic Safety System (OASS). The system is capable of immediately and automatically detecting players who have fallen due to collisions and impacts during the match. As a result, we achieved a detection rate more than twice as high as existing models.

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: 29-32 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 952 Kバイト