| 研究課題/領域番号 |
22K12293
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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62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
谷岡 広樹 徳島大学, 情報センター, 講師 (90785106)
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| 研究分担者 |
松浦 健二 徳島大学, 情報センター, 教授 (10363136)
カルンガル スティフィンギディンシ 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 講師 (70380110)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2023年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2022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 / サッカー / バスケットボール / 画像認識 / オブジェクトトラッキング / GPS |
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| 研究開始時の研究の概要 |
スポーツにおけるデータの活用は重要な課題である。GPSデバイスを用いれば複数のプレイヤーを同時に検出し追跡できるが、各プレイヤーがデバイスを装着する必要があるため高コストである。一方で、動画を用いたマルチオブジェクトトラッキング(MOT)技術を用いれば、動画から低コストにプレイヤーを追跡できる。また本技術はGPSを用いることができない室内の場合にも利用可能である。本研究では、MOT技術の利用によって複数プレイヤーを検出し、追跡する技術を検証するとともに、GPS等の他技術で取得したデータとの比較を行う。さらに、入手したデータから戦術分析や個人のパフォーマンス分析のための可視化システムを構築する。
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| 研究実績の概要 |
スポーツにおけるデータの活用は重要な課題である。GPSデバイスを用いれば複数のプレイヤーを同時に検出し追跡できるが、各プレイヤーがデバイスを装着する必要があるため高コストである。一方で、動画を用いたマルチオブジェクトトラッキング(MOT)技術を用いれば、動画から低コストにプレイヤーを追跡できる。また本技術はGPSを用いることができない室内の場合にも利用可能である。
そこで本研究では、MOT技術の利用によって複数プレイヤーを検出し、追跡する技術を検証するとともに、GPS等の他技術で取得したデータとの比較を行うことを考え、2022年度は、MOT技術を開発するための教師データを入手するためのGPSトラッキングデバイスの選定と実証実験のための環境準備を行った。並行して、サッカーやバスケットボールの動画を対象にして、YOLOやMoveNetといった機械学習を用いたオブジェクトトラッキング技術のサーベイと基礎実験を行い、認識精度の向上と画像認識により得られた座標データを用いた応用研究の成果について、研究分担者らと共に積極的に発表した。
これまでは、GPS等を用いた新たなデータの収集が実施できなかったことから、既存の動画データを活用してMOT技術の開発を進めたが、やはりMOT技術の精度向上にはGPSデータや様々な角度から撮影した動画データが欠かせない。そこで今後は、サッカーやバスケットボールのデータ収集を積極的に行い、実験データの充実を目指す。さらに、MOTの精度向上のための課題となっているオクルージョンの問題について解決を図る。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2022年度は、サッカーやバスケットボールにおけるデータをGPS等を用いた位置データと、様々な角度から撮影した動画データとを合わせて収集する計画であったが、新型コロナウイルス感染症の影響により、データ収集のためのイベントを開催することが困難であったため、やや遅れているとした。一方で、既存の動画データを用いて位置情報の認識やオブジェクトトラッキングを行うためのYOLO等のアルゴリズムのサーベイや精度向上のための研究を進めること、位置情報を用いた応用研究については順調に進んでいる。
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| 今後の研究の推進方策 |
2023年度以降は、新型コロナウイルス感染症等による制限も緩和されることが見込まれるため、サッカーやバスケットボールのGPSデータや様々な角度からの動画データの収集を行うことが可能となる。それらのデータを用いることで、オクルージョンなど既存の課題を解決し、マルチオブジェクトトラッキングの精度向上につながる研究成果が得られることが期待される。マルチオブジェクトトラッキングの精度向上に伴い、サッカーやバスケットボールのチーム戦術の分析や、トレーニングのメニュー開発につながる提案なども期待できる。
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