| Project/Area Number |
22K12293
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62030:Learning support system-related
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
谷岡 広樹 徳島大学, 情報センター, 講師 (90785106)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松浦 健二 徳島大学, 情報センター, 教授 (10363136)
カルンガル スティフィンギディンシ 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 講師 (70380110)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2023: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | スポーツ / サッカー / バスケットボール / 画像認識 / オブジェクトトラッキング / オクルージョン / 情報セキュリティ / GPS |
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| Outline of Research at the Start |
スポーツにおけるデータの活用は重要な課題である。GPSデバイスを用いれば複数のプレイヤーを同時に検出し追跡できるが、各プレイヤーがデバイスを装着する必要があるため高コストである。一方で、動画を用いたマルチオブジェクトトラッキング(MOT)技術を用いれば、動画から低コストにプレイヤーを追跡できる。また本技術はGPSを用いることができない室内の場合にも利用可能である。本研究では、MOT技術の利用によって複数プレイヤーを検出し、追跡する技術を検証するとともに、GPS等の他技術で取得したデータとの比較を行う。さらに、入手したデータから戦術分析や個人のパフォーマンス分析のための可視化システムを構築する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
スポーツにおけるデータの活用は重要な課題である。GPSデバイスを用いれば複数のプレイヤーを同時に検出し追跡できるが、各プレイヤーがデバイスを装着する必要があるため高コストである。一方で、動画を用いたマルチオブジェクトトラッキング(MOT)技術を用いれば、動画から低コストにプレイヤーを追跡できる。また本技術はGPSを用いることができない室内の場合にも利用可能である。
そこで本研究では、MOT技術の利用によって複数プレイヤーを検出し、追跡する技術を検証するとともに、GPS等の他技術で取得したデータとの比較を行うことを考え、2022年度は、MOT技術を開発するための教師データを入手するためのGPSトラッキングデバイスの選定と実証実験のための環境準備を行った。並行して、サッカーやバスケットボールの動画を対象にして、YOLOやMoveNetといった機械学習を用いたオブジェクトトラッキング技術のサーベイと基礎実験を行った。
2023年度は、引き続き認識精度の向上と画像認識により得られた座標データを用いた応用研究の成果について、研究分担者らと共に積極的に発表した。また、研究室所属の学生らと共に、これらのプライベートなデータ転送を行う際のセキュリティ課題に着目し、その暗号化方式について研究し、耐量子暗号の一つである格子暗号の安全性について調査した結果についても発表を行なった。
すでにいくつかの成果を発表済みではあるが、今後はさらに、GPS等を用いた新たなデータの収集と合わせて、動画データを活用したMOT技術の精度向上を図る。また、MOT技術には、トラッキングデータのみならず、人の骨格情報や画像情報を用いることで精度が向上する可能性があるため、実験データを拡充しつつ分析アルゴリズムの改善を行い、オクルージョンの問題について解決を図る。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2023年度は、サッカーにおけるGPSを用いたデータ分析によるサッカースクールのトレーニング内容の分析を行うことや、バスケットボールにおける動画からの人物のトラッキングの精度向上などに取り組み、既存の動画データを用いて位置情報の認識やオブジェクトトラッキングを行うためのYOLO等のアルゴリズムのサーベイや精度向上のための研究を進めること、位置情報を用いた応用研究については順調に進んだ。しかしながら、最大の課題であるオクルージョンの問題に対しての解決策がまだ提案できていない。
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| Strategy for Future Research Activity |
2024年度以降は、サッカーやバスケットボールのGPSデータや様々な角度からの動画データをさらに収集し、それらのデータを多角的に用いることで、オクルージョンなど既存の課題を解決し、マルチオブジェクトトラッキングの精度向上につながる研究成果が得られることを目指す。マルチオブジェクトトラッキングの精度向上に伴い、サッカーやバスケットボールのチーム戦術の分析や、トレーニングのメニュー開発につながる提案なども期待できる。
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