| 研究課題/領域番号 |
20K19493
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
山本 耕太 名古屋大学, 情報学研究科, 研究員 (30867586)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | ゴルフスイング / 画像処理 / 姿勢推定 / 物体検出 / 運動学習 |
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| 研究実績の概要 |
当該年度の実績の概要として、第一ゴルフスイング課題の動きの多様性を検討すべく、データ取得システムを構築した。本研究では、より多くのスイングデータを取得するために、ビデオカメラを用いた簡易的な実験データ取得システムの構築を目指した。データ取得システムの構築は最終局面を進め、機械学習を用いた画像処理による関節点抽出を行い、第二局面として得られた関節データから、データ解析のシステム構築テストを主に行った。
概要の詳細として、第一局面およびとして、データ取得システムの構築のため、デジタルカメラで取得したゴルフスイング動作データについて機械学習手法による画像処理により姿勢推定を行うことで、関節点の抽出を行った。またゴルフクラブのヘッドの挙動のデータに関しては、機械学習手法による物体検出を行い、位置座標データを取得した。
画像処理過程において最適なモデルを特定することで、ビデオカメラを用いた簡易的なデータ取得システムを構築した。実験として、ジャグリング初心者から熟練者までのゴルフ経験者をリクルートし、データを取得している。今後は、さらに幅広いスキルレベルの被験者数を増やして実験を行う予定である。
第二局面として、得られたデータについて、初級者、中級者、上級者のスイング動作の特徴を区別可能な特徴抽出を行っている。現時点では、ゴルフの運動制御研究の動作解析手法、およびバイオメカニクス研究に基づく解析を行い、結果をまとめ学会発表および論文投稿の準備を進めている。
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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
データ取得のためのシステムの構築については、姿勢推定、物体検出が可能となり、ゴルフスイングデータが簡易的に抽出可能となった。一方で、特に熟達レベルが高いゴルファーのデータが不足しており、最終的な成果の発表には至っていないため、やや遅れているとの判断に至った。
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| 今後の研究の推進方策 |
データ取得について、さらなるリクルートと実験を行い、データが揃い次第、解析を進め、成果をまとめ発表する予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
実験に伴う被験者リクルート、および実験の実施、学会参加や有識者との研究打ち合わせ等が新型コロナウイルス感染症の感染予防対策のため、予定通り進まなかったため。
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