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J-GLOBAL ID：201902254834110170   整理番号：19A0113040

バスケットボールにおける選手・ボール位置情報の3次元可視化ツール

3D Visualization Tool for Player and Ball Tracking Data in Basketball

著者 (2件)： 大川順也 (明治大 総合数理) ,  中田洋平 (明治大 総合数理)
資料名： 画像電子学会誌(CD-ROM)  (Journal of the IIEEJ (CD-ROM))
巻： 47  号： 4  ページ： 372-381  発行年： 2018年10月30日 
JST資料番号： S0815B  ISSN： 2186-716X  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： 本論文では,バスケットボールにおいて戦術理解に用いることを目的とした,選手・ボール位置情報の3次元可視化ツールを提案する。提案ツールでは,選手・ボール位置情報を3次元で可視化することで試合を再現する。また,再現した試合を,俯瞰視点のみならず,各選手視点から観察することができる。そのため,ユーザは,実際に試合に携わる観点から効果的に戦術理解を進めることが可能となる。また,提案ツールでは,選手間の隣接情報から求めたボール保持者のパス可能選手の予測情報を表示することもできる。バスケットボールは,パスの重要性が高いスポーツであることから,このような予測情報は,戦術理解に大きく貢献し得る。提案ツールの検証のため,オープンデータであるAPIDIS basketball datasetに含まれる選手・ボール位置情報に適用する。また,その適用結果を基に,本ツールの有用性を評価する。(著者抄録)

シソーラス用語： *バスケットボール ,  位置情報 ,  三次元 ,  *可視化 ,  計画 ,  性質 ,  *動き推定 ,  隣接関係 ,  *三次元可視化 ,  *スポーツ
準シソーラス用語： *3D可視化 ,  戦術 ,  *動作予測

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (32件)：

• 1) Stats LLC., STATS SportVU Basketball Player Tracking, https://www.stats.com/sportvu-basketball/ (2018).
• 2) National Basketball Association, Advanced Stats, https://stats.nba.com/ (2018).
• 3) 権藤聡志,樽川香澄,井上智雄,岡田謙一:“トラッキングデータを可視化したサッカーの戦略分析支援システム”,情報処理学会論文誌デジタルコンテンツ,Vol. 2,No. 1,pp. 8-15 (2014).
• 4) 株式会社バスケプラス,Basket Plus, http://basket-plus.jp/ (2018) .
• 5) データスタジアム株式会社,データフープ,https://www.datastadium.co.jp/service/hoop.html (2018).

タイトルに関連する用語 (6件)： バスケットボール ,  選手 ,  ボール ,  位置情報 ,  3次元可視化 ,  ツール