@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00231957,
 author = {田中, 直樹 and 宍戸, 英彦 and 吹田, 真士 and 西島, 壮 and 亀田, 能成 and 北原, 格},
 issue = {35},
 month = {Jan},
 note = {ショット情報はバドミントン競技のパフォーマンス分析にとって重要な基礎データであるが，手動でのショット情報の収集に多大な時間と労力を要するという問題が存在する．シャトルトラッキングによってショット情報の自動推定を試みた事例があるが，高速に移動するシャトルの追跡の難しさや，シャトルが画角外に見切れるなどの課題がある．本研究では，試合映像から選手の移動軌跡と骨格情報を推定し，推定した情報を元に深層学習を用いてヒットタイミングを推定する．また，ヒットタイミング周辺の選手の移動軌跡に基づき，戦術分析に有用な打点の地上投影位置を推定する．実証実験を通じて，f-measure が 95.9% の精度でヒットタイミングを推定し，RMSE が 0.54[m] の精度で打点の地上投影位置を推定できることを確認した．},
 title = {バドミントン選手の移動軌跡と骨格情報に基づくショット情報推定},
 year = {2024}
}