| 研究課題/領域番号 |
17K01719
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
スポーツ科学
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| 研究機関 | 京都工芸繊維大学 |
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研究代表者 |
野村 照夫 京都工芸繊維大学, 基盤科学系, 教授 (60189438)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 水泳 / 拡張現実 / 飛込 / アーティスティック・スイミング / 水球 / キネマティクス / アーティスティックスイミング / スポーツ科学 / ビデオ時空情報 / 飛込競技 / 拡張二次元DLT / ARビデオ / 空中動作分析 / コーチング |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，ARビデオを用いた飛込，AS，水球競技の科学サポート・システムの構築を目的とした。飛込競技では，1台のカメラ映像を対象に離台地点に矢状面座標を動かすTwo points perspective 2D-DLT法を新規開発した。離台から入水までの移動軌跡を放物成分と回転成分に分離し，定量化および可視化した。AS競技について，水面上の移動軌跡と時間を定量化および可視化した。水球競技について，水面上のプレーヤーを自動認識し可視化する方法を検討した。物体検出はKeras-YOLO3による精度が高かった。今後，様々な水泳関連動作のAI学習モデルを作成することが次への課題とする。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
1台のカメラ映像を対象に任意の位置に矢状面座標を動かすTow points perspective 2D-DLT法を新規開発したことにより，少ない機材，限られた映像での動画分析の道を開いた学術的意義は大きい。
競泳で系統的に推進してきた拡張現実(AR)ビデオ・システムを水媒介競技として共通する飛込，AS，水球に適用した科学サポート・システムは，選手や指導者等の多様な活躍の支援やジュニア期からトップレベルに至る戦略的支援強化のために役立ち，社会的に有意義である。
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