2024-03-28T23:48:16Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001909832023-04-27T10:00:04Z01164:06390:09362:09485
ディープラーニングを用いたバレーボールにおける各動作割合の分析Analysis of Operating Ratios in Volleyball using Deep LearningjpnDeep Learninghttp://id.nii.ac.jp/1001/00190895/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=190983&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan鳥羽商船高等専門学校鳥羽商船高等専門学校鳥羽商船高等専門学校鳥羽商船高等専門学校鳥羽商船高等専門学校鳥羽商船高等専門学校中川, 樹樋口, 好彦大野, 拓摩重永, 貴博中井, 一文江崎, 修央近年,スポーツにおける IT の活用が注目されており,実際に試合分析や指導に用いられている.バレーボール競技においては,狭いコート上で選手が位置を移動しながらボールを追い,各ポジションの役割をこなす.各選手の動作の質や速さ,移動量などで今後の試合展開に大きな影響を与える.本研究では,試合動画からトスやレシーブ,スパイクなど選手の動作を検出し 1 試合あたりの動作割合を分析する.バレーボール競技の試合動画を,選手の動作を学習させたモデルにかけ,選手の動作を検出する実験を行った.動画からの選手位置 ・ 動作の検出にはディープラーニングの物体検出アルゴリズムのひとつである YOLO [1] を用いた.結果として,選手の位置と動作を検出することができた.In recent years, utilization of information technology in sports has been drawing attention, and it is actually used for game analysis and guidance. In volleyball competition, the player follows the ball while moving the position on a narrow coat, and performs the role of each position. The quality and speed of each player's movement, the amount of movement and so on will have a major impact on future game development. This research detected actions of players such as Toss, Receive, Spikes from game videos and analyze the operation ratio per game, and conducted experiments to detect the actions of players by using a model that learned the actions of players against the volleyball game match videos. YOLO, which is one of deep learning object detection algorithms, was used to detect player position, movement from motion pictures. As a result, this experiments were able to detect the position and movement of the player.AA12628327研究報告コンシューマ・デバイス&システム(CDS)2018-CDS-2310162018-08-232188-86042018-08-22