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

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-08-23
• タイトル: 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
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Analysis of Operating Ratios in Volleyball using Deep Learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: Deep Learning
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 鳥羽商船高等専門学校
• 著者所属: 鳥羽商船高等専門学校
• 著者所属: 鳥羽商船高等専門学校
• 著者所属: 鳥羽商船高等専門学校
• 著者所属: 鳥羽商船高等専門学校
• 著者所属: 鳥羽商船高等専門学校
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Toba College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Toba College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Toba College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Toba College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Toba College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Toba College
• 著者名: 中川, 樹; 樋口, 好彦; 大野, 拓摩; 重永, 貴博; 中井, 一文; 江崎, 修央
• 著者名(英): Itsuki, Nakagawa; Yoshihiko, Higuchi; Takuma, Ono; Takahiro, Shigenaga; Kazufumi, Nakai; Nobuo, Ezaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 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．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: 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.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11851388
• 書誌情報: 研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム（MBL）; 巻 2018-MBL-88, 号 10, p. 1-6, 発行日 2018-08-23
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8817
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会