| 研究課題/領域番号 |
19K20062
|
|---|
| 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, 助教 (00781874)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| キーワード | ディープラーニング / 機械学習 / 深層学習 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究では、アスリートに装着した慣性センサにより得られる加速度・角速度データ（3軸、サンプリング周波数100Hz）から、身体動作のクオリティを自動判定するモデルを構築することで、トレーニング指導員がいるかのような環境の成立を目指している。これに関して昨年度までは、サッカーのシュートフォームのクオリティを自動判定するディープラーニングモデル（5層の畳み込みレイヤーを有するニューラルネットワーク）を構築した。本年度はその発展として、バドミントンのサーブモーションのクオリティを自動判定するモデルを構築した。テストデータにより精度を確認した結果、一定の性能を有していることがわかった。本結果は、電子情報通信学会総合大会２０２２（ソフトウェアインタプライズモデリング）で発表されている。
|
| 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
令和3年度より前には実施できていなかった項目（ディープラーニングによりバドミントンのサーブフォームを解析する研究）を、令和3年度に実施することができたため。
|
| 今後の研究の推進方策 |
本研究の最終的な目的は、深層学習により様々なモーションのクオリティを評価するモデルを構築することである。現時点ではサッカー・バドミントンのモーションしか扱えないため、今後はテニスなどにも対応できるようにする予定である。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍につき、国際会議などの研究に関わる出張が難しくなったため。令和4年度は最終年度であることから、国内学会発表、国際会議など、成果公表を進める予定である。
|
