2024-03-29T07:13:00Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:002072422023-04-27T10:00:04Z01164:08228:10133:10353
フットサル動画分析のためのデータ収集システムjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00207140/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=207242&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan慶應義塾大学環境情報学部慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科慶應義塾大学環境情報学部大村, 昇平谷村, 朋樹大越, 匡中澤, 仁データを収集する機器の進化に伴い,スポーツの世界でも多様な分析を行うことが可能になっている.しかし,分析に必要なデバイスは高価であるため,データ収集・分析の恩恵を受けることができるのは一部の人に限られている.この問題を解決するために,多くの人に普及しているスマートフォンで撮影された動画から,データを収集・分析できるシステムを提案する.提案するシステムでは,物体検出の手法を用いて選手とボールを検出し,その検出結果のコート上での位置を使用することでフットサルの試合を分析する.本研究では,システムの個別の技術精度と分析の精度という 2 軸で評価した.システム個別の評価項目は,選手とボールの検出精度,選手の分類の精度,分析の精度の評価項目は支配率の精度とし,実験を行った.選手とボールの検出精度は選手が mAPスコア0.81,ボールは mAP スコア 0.437 となり,選手分類の精度は高い精度を出すことができたが,1 クラス 30 %と低い精度になった.また,支配率に関しては,目視で判断した場合と大きな差はなかった.精度が低くなったものに関して考察した結果,小さな物体を検出するために更なる研究が求められるとわかった.AA1271737X研究報告高齢社会デザイン(ASD)2020-ASD-1929162020-09-222189-44502020-10-01