ステレオ画像計測と深層学習技術を併用した卓球戦術要素の自動測定・分析システム

Research Project

Project/Area Number	24K14542
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 59020:Sports sciences-related
Research Institution	Niigata Institute of Technology
Principal Investigator	伊藤建一新潟工科大学, 工学部, 教授 (10288251)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2027: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000) Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2025: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000) Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Keywords	卓球 / ステレオ計測 / 深層学習 / 数値流体解析
Outline of Research at the Start	卓球競技は，戦術的要素を即時的に分析し，試合の中で定量的に把握することが試合を勝利するために重要となる．しかしながら，他の球技に比べてラリーが非常にスピーディーであり戦術分析の時間が短いため，情報の有用性は示されているものの競技現場で活用できる情報収集・戦術分析システムは開発されておらず，競技現場では未だに主観的分析・評価が行われている．本申請では，ステレオ画像計測と深層学習技術を用いて，ラケットショット・卓球台バウンドを自動検出することによって各打球軌跡を3次元的に切り出し，申請者がこれまで開発してきた技術を利用して戦術的要素を即時的に自動測定できる方法論の構築を目的とする．