2026-04-16T18:55:15Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00209713 2025-01-19T18:25:42Z 1164:2735:10526:10527

スポーツクライミングにおけるホールドの難易度推定モデルの設計 Design of a model for estimating the difficulty of holds in sport climbing 西野, 直登 桂, 大地 棟朝, 雅晴 Naoto, Nishino Daichi, Katsura Masaharu, Munetomo 本研究では，スポーツクライミングにおけるホールドの 3 次元オブジェクト情報を数値化し，PointNet と呼ばれる 3 次元形状データに対する深層ニューラルネットワークを用いてホールドの難易度推定を行う．用いるデータセットはクライミング経験者への調査実験と，実物のホールドを 3 次元スキャンしたデータにより作成され，モデルの学習とテストを行った．提案する一連のアーキテクチャより，3 次元オブジェクトの形状情報からホールドの難易度予測を実現する可能性が示唆された． In this study, we quantify the 3D object information of holds in sport climbing and estimate their difficulty using a deep neural network for 3D shape data called PointNet. The dataset used was generated by survey experiments with experienced climbers and 3D scans of real holds, which are used to train and test the model. The proposed architecture suggests the possibility of predicting the difficulty of holds from the shape information of 3D objects. technical report 情報処理学会 2021-02-22 application/pdf 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 13 2021-MPS-132 1 2 2188-8833 AN10505667 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/209713/files/IPSJ-MPS21132013.pdf jpn