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J-GLOBAL ID：201802225906594045   整理番号：18A0504591

ラグビー映像解析システムの開発

著者 (4件)： 大内一成 (東芝 研究開発セ) ,  小林大祐 (東芝 研究開発セ) ,  中洲俊信 (東芝 デザインセ) ,  青木義満 (慶応大 理工)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 B(Web)
巻： J100-B  号： 12  ページ： 941-951 (WEB ONLY)  発行年： 2017年12月01日 
JST資料番号： U0471A  ISSN： 1881-0209  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,スポーツ界ではICTを活用したトレーニング,戦術分析の導入が進んでおり,画像認識技術を用いた試みも行われているが,ラグビーでは試合に出場する選手の数が1チーム15人と多く,接触/密集プレーが頻繁に発生するため,画像による分析は技術的にハードルが高く,これまで積極的に取り組まれていない。筆者らは,特徴量設計方式によるボール検出/追跡と,ディープラーニング方式による選手検出/追跡を行うハイブリッド型映像解析により,一つのカメラ映像からボール/選手の移動軌跡を精度良く二次元フィールド上にマッピングする技術を開発した。また,ディープラーニングによる自動的なプレー分類を行い,これまで人手で行われていた主要プレーのタグ付け作業の自動化を検討した。本技術は,ラグビーに限らず様々なスポーツへの活用が可能である。(著者抄録)

シソーラス用語： 情報技術 ,  通信技術 ,  *画像分析 ,  ラグビー ,  機械学習 ,  人間 ,  軌跡 ,  軌道 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： CNN ,  ICT ,  ディープラーニング ,  ラグビー選手 ,  移動軌跡 ,  映像解析

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (28件)：

• A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G.E. Hinton, “ImageNet classification with deep convolutional neural networks,” Proc. NIPS’12, pp.1097-1105, Dec. 2012.
• Garmin 社,http://www.garmin.co.jp/
• Polar 社,https://www.polar.com/ja/products/
• EPSON WristableGPS, http://www.epson.jp/products/wgps/
• 後藤田中,松浦健二,大塚真二,田中俊夫,矢野米雄,“ランニングの自己ペース調整を支援するWeb訓練システム,” 教育システム情報学会誌,vol.29, no.3, pp.152-164, 2012.

タイトルに関連する用語 (3件)： ラグビー ,  映像解析 ,  開発