[9K]運動とスポーツ

16:50 〜 17:15

[9K-03] 深層学習を用いたキンボールにおけるボール軌道の反則判定の精度比較

*山下 翔五¹、服部 峻²、砂山 渡² (1. 滋賀県立大学工学研究科電子システム工学専攻知能情報工学分野、2. 滋賀県立大学　先端工学研究院)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

深層学習、ニューラルネットワーク、スポーツ科学、キンボール、マイナースポーツ

近年，スポーツの映像分析は，試合の進行や選手のパフォーマンスを分析する重要な手段となっている．従来，メジャースポーツは市場規模が大きく，技術への莫大な投資が可能であるため，多くの研究が進められてきた．一方で，マイナースポーツは市場規模が小さく，技術への投資が行われず，十分な研究が行われていないのが現状である．
　本稿では，マイナースポーツの一つである「キンボール」に着目し，1台のカメラで撮影したキンボールの映像を用いて，ダウンワードと呼ばれるボール軌道の反則判定支援システムを低コストで開発することを目的とする．具体的には，キンボールの映像を収集・編集し，動画をフレームごとに分割した後，CNNやViTなどの画像特徴抽出モデルを用いて画像特徴を抽出する．その後，時系列データを扱うRNNやLSTMなどの深層学習モデルを適用し，動画がダウンワードの反則であるか判定する．さらに，モデルの精度を比較・評価し，システムの有効性を検証する．