フィールドスポーツにおける選手のアノテーションシステムの研究開発

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2023-05-15
• タイトル: フィールドスポーツにおける選手のアノテーションシステムの研究開発
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Research and Development of Annotation System for Players in Field Sports
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集:情報システム論文] スポーツ情報学，フィールドスポーツ，ビデオカメラ，アノテーションシステム，自動アノテーション，深層学習
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/00225822
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 関西大学大学院総合情報学研究科
• 著者所属: 関西大学環境都市工学部
• 著者所属: 大阪産業大学工学部
• 著者所属: （元）関西大学先端科学技術推進機構
• 著者所属: 大阪経済大学情報社会学部
• 著者所属: 関西大学総合情報学部
• 著者所属: 関西大学先端科学技術推進機構
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Kansai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Environmental and Urban Engineering, Kansai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Osaka Sangyo University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Former Organization for Research and Development of Innovative Science and Technology, Kansai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Information Technology and Social Sciences, Osaka University of Economics
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Informatics, Kansai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Organization for Research and Development of Innovative Science and Technology, Kansai University
• 著者名: 松尾, 龍平; 山本, 雄平; 姜, 文渊; 田中, ちひろ; 中村, 健二; 田中, 成典; 鳴尾, 丈司
• 著者名(英): Ryohei, Matsuo; Yuhei, Yamamoto; Wenyuan, Jiang; Chihiro, Tanaka; Kenji, Nakamura; Shigenori, Tanaka; Takeshi, Naruo
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 我が国では，競技力向上を目的としたスポーツ情報科学に関する研究支援が求められている．中でも，フィールドスポーツでは，選手の位置情報を取得することで，選手のStats情報の獲得や戦術分析を補助する活動が実施されている．選手の位置情報の取得方法は，映像に対して深層学習を用いた物体検出手法を適用する方策が採用されている．しかし，物体検出手法では，対象物が未学習の場合や，学習時とかけ離れた特徴を有する場合，検出精度が低下する．これに対して，アノテーションシステムによる自動アノテーション機能を用いて学習データを作成することが考えられるが，精度良く検出することができず作業効率化が望めない課題が残存する．そこで，本研究では，フィールドスポーツにおいて，学習データを簡易に作成することができるアノテーションシステムの開発を目指す．システムの開発にあたり，データ分析にかかわる専門家へのヒアリングを通じ，選手を精度良くまた効率良く検出することが重要であると明らかになった．そして，そのニーズに対して，フィールドスポーツに特化した検出モデルを搭載することで，既存システムと比べ，作業時間を2分程度短縮することに成功した．
• 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 in Japan, improving athletic performance based on sports information science has become a topic of active research. In particular, several methods have been proposed to obtain positional information from athletes performing field sports to record their statistical information for tactical analysis, e.g., by applying deep learning-based object detection methods to video images. However, object detection methods exhibit poor detection accuracy on features not belonging to the given training dataset or those that differ greatly from training data samples. Although an automatic annotation function provided by an annotation system can be used to address this issue, this method does not exhibit high detection accuracy and does not improve operational efficiency. Therefore, in this study, we proposed an annotation system designed to generate data easily to train deep learning models for field sports. To this end, we interviewed experts in sports data analysis and ascertained the importance of accurate and efficient detection of athletes on the field. The proposed system reduces the required operational time by approximately 2 minutes compared to conventional systems by incorporating a detection model specialized for field sports into the automatic annotation function.
• 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: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 64, 号 5, p. 980-991, 発行日 2023-05-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764
• 公開者 / 言語: ja
• 公開者 / 出版者: 情報処理学会