放送由来追跡データからのチームプレイ中の移動需要の推定【JST・京大機械翻訳】

Mortensen Jacob; Bornn Luke

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203108767181 整理番号：22P0103122

放送由来追跡データからのチームプレイ中の移動需要の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimating locomotor demands during team play from broadcast-derived tracking data

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発行年： 2020年01月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年01月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

スポーツにわたる光追跡データの導入は,10年前に,非致死性のレベルで運動能力を分析する能力をもたらした。高分解能座標データはスポーツ科学者が,加速負荷と高速走行距離のような外部負荷計量の第二推定を持つことを可能にして,伝統的に物理的料金のゲームをアタリートに理解するので,スポーツ科学者が持つのは,スポーツ科学であるとの1つの特定地域が,スポーツ科学であると主張する。”1つの特定領域”は,スポーツ科学者が,スポーツ科学者を,加速負荷と高速走行距離のような外部負荷計量の第二推定を持つことを可能にした。残念ながら,このデータの収集は,高価なハードウェアの設置を必要とし,データプロバイダに高価なライセンス料金を払い,そのアベイラビリティを制約する。従来のブロードキャストフィードをx-y座標データに変換できるアルゴリズムを開発し,トラッキングデータを容易に取得できるが,そのプレーヤーがカメラフレーム内にあるときのみ,座標はアタリーに利用可能である。明らかに,これはプレーヤー負荷推定の不正確性をもたらし,スポーツ科学者に対するこのデータの有用性を制限する。本研究では,オフスクリーン負荷メトリックを予測するモデルを開発し,サッカーにおける外部負荷を理解するためのブロードキャスト導出追跡データの実行可能性を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 図形・画像処理一般 , スポーツ医学

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