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J-GLOBAL ID：201802260952750545   整理番号：18A1776912

ディープラーニングを用いたバレーボールにおける各動作割合の分析

Analysis of Operating Ratios in Volleyball using Deep Learning

著者 (6件)： 中川樹 (鳥羽商船高専) ,  樋口好彦 (鳥羽商船高専) ,  大野拓摩 (鳥羽商船高専) ,  重永貴博 (鳥羽商船高専) ,  中井一文 (鳥羽商船高専) ,  江崎修央 (鳥羽商船高専)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2018  号： MBL-88  ページ： Vol.2018-MBL-88,No.10,1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2018年08月23日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
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,スポーツにおけるITの活用が注目されており,実際に試合分析や指導に用いられている。バレーボール競技においては,狭いコート上で選手が位置を移動しながらボールを追い,各ポジションの役割をこなす。各選手の動作の質や速さ,移動量などで今後の試合展開に大きな影響を与える。本研究では,試合動画からトスやレシーブ,スパイクなど選手の動作を検出し1試合あたりの動作割合を分析する。バレーボール競技の試合動画を,選手の動作を学習させたモデルにかけ,選手の動作を検出する実験を行った。動画からの選手位置・動作の検出にはディープラーニングの物体検出アルゴリズムのひとつであるYOLO[1]を用いた。結果として,選手の位置と動作を検出することができた。(著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  *バレーボール ,  *動作分析 ,  比率 ,  動画像 ,  教師つき学習 ,  画像処理 ,  学習モデル ,  動作 ,  *画像認識
準シソーラス用語： ディープラーニング ,  割合 ,  深層学習 ,  身体動作

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (3件)：

• Joseph Redmon,Santosh Divvala,Ross Girshick,Ali Farhadi.You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection.arXiv:1506.02640[cs.CV].
• 浅井憲一,大神訓章.バレーボールの左右移動にいける熟練の要因に関する運動的考察.山形大学紀要 教育科学. 2001,vol.12,p.47-58.
• 玉木徹,牛山幸彦,八坂剛史.スポーツ選手の技能向上のための動画像処理とその実用化.電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 .2005,vol.105,p.13-18

タイトルに関連する用語 (4件)： ディープラーニング ,  バレーボール ,  割合 ,  分析