| 研究課題/領域番号 |
17K13179
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
スポーツ科学
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| 研究機関 | 東京工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
大前 佑斗 東京工業高等専門学校, 電気工学科, 助教 (00781874)
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| 研究協力者 |
高橋 弘毅
小林 幹京
酒井 一樹
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | スポーツ工学 / 機械学習 / 深層学習 / 競泳 / スポーツ / ディープラーニング / 人工知能 / 慣性センサ / アルゴリズム |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、競技者の腰部に装着された単一の慣性センサとディープラーニングにより、競泳のパフォーマンスを定量化する手法の考案およびそれを組み込んだシステムを開発した。本システムは、競泳の慣性センサデータを入力すると、泳法を自動判別し、一回一回のストロークとターンが開始・終了されたタイミングを自動検出するアルゴリズムが組み込まれている。これは、ランダムフォレスト法とディープラーニングにより実現されている。結果として競技者は、1回1回のストロークやターンに要した時間を、高精度で認識することが可能となる。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまでの一般的なトレーニング現場では、1回1回のストローク（1回目は1.2sec, 2回目は1.3secなど）のパフォーマンスを競技終了後即座に知ることは困難であった。しかし、本研究で開発されたシステムにより、競技者はこれを競技終了後即座に知ることが可能となる。これにより、自らの動作のどこが悪かったのか、知る機会を得ることができるため、パフォーマンス向上に寄与すると考えられる。
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