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熟達したトレーニング指導員の判断基準を獲得したディープラーニングモデルの構築

研究課題

研究課題/領域番号 19K20062
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分59020:スポーツ科学関連
研究機関日本大学

研究代表者

大前 佑斗  日本大学, 生産工学部, 講師 (00781874)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2025-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
キーワード深層学習 / 機械学習 / アルゴリズム / ディープラーニング / 人工知能 / スポーツ科学 / スポーツ工学
研究開始時の研究の概要

我が国の国際競技力を向上させるためには,スポーツ指導に長けた優秀なトレーニング指導員がアスリートの数だけ必要となる.一方,実際のトレーニング現場では,指導員の不足が指摘されている.トレーニング指導は,アスリートの身体動作を正確に把握し,適切な指示を行う必要がある.このことから,熟達したトレーニング指導員を短期間で増加させることは困難である.この問題を解決するひとつの手段として,人工知能の適用が考えられる.本研究では,慣性センサによりアスリートの身体動作データを取得し,そのデータから優秀なトレーニング指導員の判断基準を獲得する人工知能を構築することで,前述した課題への対応を目指す.

研究実績の概要

本研究では、アスリートの身体に装着された加速度・角速度センサで測定された信号から、ディープラーニングによるクオリティ判定を行うことを目的としている。このためには、身体中に装着された加速度・角速度信号の中から、どの信号が重要なのかを明らかにし、不要な信号を取り除き、省コストな環境にすることが望ましい。一方で、これをシステマティックに行う技術は著者の知る限り存在しない。そのため本研究では、ディープラーニングの入力層から不要な信号を除去するアルゴリズム Features Gradient-based Signals Selection Algorithm (FG-SSA) を提案した。これは、Grad-CAM の計算過程で得られる特徴勾配の情報を利用して、線形オーダーの計算量でクラス分類に必要な最低限の信号を抽出するアルゴリズムである。この有効性を、OPPORTUNITY Activity Recognition Dataset を用いて調査した。これは、3軸加速度センサ5つ・15信号からなるデータであり、日常行動がラベリングされている。実験の結果、15個の加速度信号から、汎化性能を下げることなく平均6.65個の信号を除去できることが確認された。このことから、提案するアルゴリズムは身体動作のクラス分類問題において不要となる信号を削除することができる機能を有すると解釈できる。本手法は、フルペーパーの査読付き英文誌 AIMS Mathematics に採択・公表された。そのほか、ディープラーニングのパラメータ最適化に利用されるガウス過程ベイズ最適化のパフォーマンスに対するいくつかの実験的考察を行った。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

慣性センサによるアスリートのコーチング支援環境として、不要な信号・センサを明らかにするアルゴリズムを開発できたため。

今後の研究の推進方策

来年度は、少数のコーチ・多数のアスリートという従来型の指導環境下において、本研究で開発したディープラーニングによるクオリティ判定モデルをどのように活用すれば良いのか、そのフィードバックのあり方について検討する。具体的には、情報を統合するサーバPC、コーチが持つタブレット端末、アスリートが装着した慣性センサ付きのスマートウォッチ、およびそれらを接続する通信システムのネットワークトポロジの構成について提案を行う予定である。

報告書

(5件)
  • 2023 実施状況報告書
  • 2022 実施状況報告書
  • 2021 実施状況報告書
  • 2020 実施状況報告書
  • 2019 実施状況報告書
  • 研究成果

    (11件)

すべて 2024 2022 2021 2020 2019

すべて 雑誌論文 (4件) (うち国際共著 1件、 査読あり 4件、 オープンアクセス 4件) 学会発表 (7件) (うち国際学会 3件)

  • [雑誌論文] Features gradient-based signals selection algorithm of linear complexity for convolutional neural networks2024

    • 著者名/発表者名
      Omae Yuto、Sakai Yusuke、Takahashi Hirotaka
    • 雑誌名

      AIMS Mathematics

      巻: 9 号: 1 ページ: 792-817

    • DOI

      10.3934/math.2024041

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Gaussian Process-based Bayesian Optimization and Shape Transformation of Benchmark Functions2024

    • 著者名/発表者名
      Omae Yuto
    • 雑誌名

      Journal of Physics: Conference Series

      巻: 2701 号: 1 ページ: 012022-012022

    • DOI

      10.1088/1742-6596/2701/1/012022

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Classification of Human Gait Acceleration Data Using Convolutional Neural Networks2020

    • 著者名/発表者名
      Daniel Kreuter, Hirotaka Takahashi, Yuto Omae, Takuma Akiduki, Zhang, Zhong
    • 雑誌名

      革新的コンピューティング・情報・制御に関する国際誌

      巻: 16 号: 02 ページ: 609

    • DOI

      10.24507/ijicic.16.02.609

    • ISSN
      1349-4198
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] Detection of Swimming Stroke Start Timing by Deep Learning from an Inertial Sensor2020

    • 著者名/発表者名
      Yuto Omae, Masahiro Kobayashi, Kazuki Sakai, Takuma Akiduki, Akira Shionoya, Hirotaka Takahashi
    • 雑誌名

      革新的コンピューティング・情報・制御に関する速報 - B:応用

      巻: 11 号: 03 ページ: 245

    • DOI

      10.24507/icicelb.11.03.245

    • NAID

      40022249321

    • ISSN
      2185-2766
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Basic Investigation of a Method of Assessing Tennis Forehand Stroke Quality Using Convoluted Neural Networks and Inertia Sensors2022

    • 著者名/発表者名
      Yuto Omae
    • 学会等名
      International Conference on Mathematical Modeling in Physical Sciences
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 深層学習と慣性センサによるバドミントンにおけるサーブフォームのクオリティ判定2022

    • 著者名/発表者名
      大前佑斗
    • 学会等名
      電子情報通信学会 総合大会2022
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
  • [学会発表] 畳込みニューラルネットワークと慣性信号によるシュートフォームのクオリティ判定2021

    • 著者名/発表者名
      大前佑斗, 秋月拓磨, 高橋弘毅
    • 学会等名
      電子情報通信学会 総合大会2021
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
  • [学会発表] ニューラルネットワークを活用した個人投資家のリスク選好と意思決定の分析2020

    • 著者名/発表者名
      家富紗妃, 野澤裕基, 大前佑斗
    • 学会等名
      電子情報通信学会ソフトウェアインタプライズ研究会
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] Detection of Swimming Stroke Start Timing by Deep Learning from an Inertial Sensor2019

    • 著者名/発表者名
      Yuto Omae, Masahiro Kobayashi, Kazuki Sakai, Takuma Akiduki, Akira Shionoya, Hirotaka Takahashi
    • 学会等名
      Proceedings of the 14th International Conference on Innovative Computing, Information and Control
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Classification of Human Gait Acceleration Data Using Convolutional Neural Networks2019

    • 著者名/発表者名
      Daniel Kreuter, Hirotaka Takahashi, Yuto Omae, Takuma Akiduki, Zhang Zhong
    • 学会等名
      Proceedings of the 14th International Conference on Innovative Computing, Information and Control
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] ディープラーニングと単一慣性センサを用いた競泳指導サポートシステム: プロトタイプ構築2019

    • 著者名/発表者名
      大前 佑斗, 小林 幹京, 酒井 一樹, 秋月 拓磨, 塩野谷 明, 高橋 弘毅
    • 学会等名
      第35回ファジィシステムシンポジウム
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書

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公開日: 2019-04-18   更新日: 2024-12-25  

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