スポーツ動画からの深層学習を用いた膝関節角度の抽出方式

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC2-1-2

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): A method for extracting knee joint angles from sports videos using deep learning

著者名: 小西 一輝（東海大学）,王 雲傑（東京大学）,坂口 慧（東海大学）,今村 誠（東海大学）

著者名(英語): Kazuki Konishi (Tokai University),Yunjie Wang (The University of Tokyo),Akira Sakaguchi (Tokai University),Makoto Imamura (Tokai University)

キーワード: スポーツ|深層学習|関節角度関節角度|Sport|Deep Learning|Articulation Angle

要約(日本語): 近年，選手の技術修得や育成の支援を目的として，IoTやAIを用いたスポーツ動作解析スポーツ動作解析の研究が盛んになっている．本論文では，怪我につながる動作の監視を目的として，最新の深層学習技術を用いて動画から膝の関節角度を抽出する方式を提案するとともに，最適な撮影角度や必要最小限のフレームレートを求める評価実験を実施した．実験の結果，フリースロー動作やレイアップシュート動作のように一人しか映っていない場合は,関節角度/フレームレートによらず関節角度を抽出できることがわかった．一方，One On One動作のように複数人が交錯する場合は，適切な画角(斜め前が最適)と120fps以上のフレームレートが必要な場合があることがわかった．