| 研究課題/領域番号 |
20K11419
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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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| 審査区分 |
小区分59020:スポーツ科学関連
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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) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 水泳 / 情報化 / AI姿勢推定 / 体幹の自動追跡 / 指導実践知 / オントロジー / 高飛込 / 動画の前処理 / ダイバーの自動追跡 / ダイバーの姿勢推定 / 背景減算 / 画像回転 / 演技追跡 / 姿勢推定 / 安全な水泳指導 / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は「水泳における情報化の推進」を主目的とした。競技会における泳動作の映像分析に多大な時間を要すことと、安全な水泳指導についての様々な工夫が系統的に集約・整理・活用されているとは言えないことに鑑み、次の2つを具体的に研究する。
①人工知能(AI)を活用した泳動作の自動姿勢推定。AIによる自動姿勢推定を伏位や倒立位に適用できるようなAI学習モデルの機能改善を行う。
②安全な水泳指導のためのオントロジー的実践知の集約。水泳授業視察により、安全な指導に関する実践知を収集し、テキストマイニングにより要素に分解し、各要素のロールと関係をオントロジー解析にて整理・視覚化による集約を行う。
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| 研究成果の概要 |
水泳の情報化推進のために、AI姿勢推定による動作評価と指導実践知のオントロジー的の集約を目的とした。
高飛込を対象とした。演技動画の背景減算により体幹の自動追跡精度が向上し、手動追跡と非常に高い相関(r=0.967)を示した。さらに、各フレームの演技画像を1度ごとに360度回転させた動画を作成し、回転姿勢で頭部が上方にある状態を作り出し、Vision Pose（Next-System)で姿勢推定を可能にした。
水泳指導の実践知について、93の小学校の授業視察等から資料を得た。指導のヒト、モノ、コトについて半構造化点検を行った。水深や安全の管理、見学者配慮、感染予防、入水時間の確保に工夫が見られた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
水泳競技の一つである飛込競技の動作分析は動作の分析は手作業による映像分析に多大な時間を要する。また、安全な水泳指導について、様々な工夫がなされてきたが、系統的に集約・整理 ・活用されているとは言えない。そこで、「スポーツ実践と情報の連携」という学術的問いを立てた意義は大きい。
高飛込の演技軌跡の自動追跡や人工知能(AI)を活用した動作の自動姿勢推定やAIを活用した自動姿勢推定は、分析時間の短縮の可能性を示したことは、学術的にも実践的にも有意義である。
また、水泳授業視察等に基づき、指導に関する実践知を数多く収集し、整理・視覚化により集約したことは、実践における知識の共有に貢献するものである。
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