| Project/Area Number |
22K17709
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 59020:Sports sciences-related
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| Research Institution | Yamagata University |
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Principal Investigator |
Inoue Koichiro 山形大学, 地域教育文化学部, 准教授 (10723710)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
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| Keywords | キック技術 / ボール速度 / ボール回転 / 足部姿勢 / コーチング / 画像処理 / 三次元動作解析 / サッカー / ボール / フィードバック / 三次元動作分析 / スポーツ / スポーツバイオメカニクス / 画像解析 |
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| Outline of Research at the Start |
ビデオカメラによってサッカーのキック動作を撮影することで，ボールの質（速度，回転など）や足部の動き（姿勢，軌道など）のデータを即時的にフィードバックするシステムを開発するための研究である．これまでにもビデオ映像を用いた動作分析によるキック技術向上の支援が行われてきた．しかしながら，分析作業に多くの手間と時間が必要になることが課題であった．したがって，本研究ではコンピュータを用いて分析を自動化する仕組みを構築し，実際のフィールドでの練習おいて，キック毎にデータを参照しながら動作の改善に取り組めるようにする．
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| Outline of Final Research Achievements |
The aim of this study was to design and develop a data feedback system that evaluates kicking performance in practical field using computer vision technology. A custom script, incorporating object detection AI and basic image processing techniques, was developed to automatically analyze the interaction between the foot and the ball during kicking. When a measurement session is properly organized, the system can provide feedback on key performance data: ball velocity, spin, and video images in a short amount of time, directly on the field.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
練習によって良いキック動作を習得していくプロセスにおいて，動作分析データを即時的に提示することが可能な本研究で構築したシステムが活用できる．個々の選手が自身のデータを確認しながら練習に取り組むことは，キック技術の効率的な上達を促すことに繋がる．また，実験室でなく，実際のフィールドにおいても客観的な評価を参照できるようになったことは，指導の質の担保や，根拠に基づいた指導の実現にも寄与すると考えられる．
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