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J-GLOBAL ID：201802290751854255   整理番号：18A0462524

密集領域での動作を理解するためのハイブリッド型映像解析

Image Analysis Integrating Characteristic - Distinguishing and Learning Technologies to Understand Movement in Closed-Packed Areas

著者 (4件)： 大内一成 (東芝) ,  小林大祐 (東芝) ,  中洲俊信 (東芝) ,  青木義満 (慶応大 理工)
資料名： 東芝レビュー(Web)  (Toshiba Review (Web))
巻： 72  号： 4  ページ： 30-34 (WEB ONLY)  発行年： 2017年09月 
JST資料番号： U1316A  ISSN： 2432-1168  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  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(情報通信技術)を活用したトレーニングや戦術分析の導入が進んでおり,画像認識を用いた戦略分析の試みも行われている。しかし,1チームが15人のラグビーのように,試合に出場する選手の数が多く,接触・密集プレーが頻繁に発生するようなスポーツでは,画像による分析は技術的なハードルが高く,これまで積極的に取り組まれてこなかった。そこで,東芝は,強化スポーツの一つであるラグビーをターゲットとして,一つのカメラ映像から,特徴量設計方式によるボールの検出・追跡と,ディープラーニング(深層学習)方式による選手の検出・追跡を行うハイブリッド型映像解析システムを開発した。これにより,密集領域での選手の検出性能が大幅に向上し,ボールや選手の移動軌跡を精度良く仮想2次元フィールド上にマッピングできる。また,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を省力化するために,ディープラーニング技術を用いた自動的なプレー分類も可能である。この技術は,ラグビーに限らず様々なスポーツへ活用できるだけでなく,監視カメラを用いた作業分析など産業分野への応用も可能である。(著者抄録)

シソーラス用語： *画像分析 ,  *動作分析 ,  物体認識 ,  *特徴抽出 ,  *機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  トラッキング装置 ,  *軌跡 ,  *軌道 ,  *動き検出 ,  *深層学習 ,  *運動軌道
準シソーラス用語： 映像解析 ,  *ディープラーニング ,  *移動軌跡

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (7件)：

• 中洲俊信,ほか.手書きスケッチによる直感的な資料検索システム.ヒューマンインタフェース学会論文誌.2016,18,3,p.141-152.
• Li, W. et al. An efficient measure of compactness for two-dimensional shapes and its application in regionalization problems. International Journal of Geographical Information Science. 2013, 27, 6, p.1227-1250.
• Ren, S. et al. ′′Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks′′. Advances in Neural Information Processing Systems 28 (NIPS 2015). Cortes, C. et al., eds. Neural Information Processing Systems Foundation, 2015, p.91-99.
• PASCAL Visual Object Classes Challenge. ′′Visual Object Classes Challenge 2012 (VOC2012)′′. The PASCAL Visual Object Classes. <http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html>, (accessed 2017-06-20).
• Pham, Q. V. et al. ′′DIET: Dynamic Integration of Extended Tracklets for Tracking Multiple Persons′′. Proceedings of 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR2014). Stockholm, Sweden, 2014-08, International Association of Pattern Recognition. IEEE, 2014, p.1206-1211.

タイトルに関連する用語 (3件)： 理解 ,  ハイブリッド型 ,  映像解析