慶應義塾大学

慶應義塾大学青木義満研究室

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ラグビー映像解析システム

本研究では,特徴量設計方式によるボール検出/追跡と,ディープラーニング方式による選出検出/追跡を行うハイブリッド型映像解析により,一つのカメラ映像からボール/選手の移動軌跡を精度良く二次元フィールド上にマッピングする技術を開発した.また,ディープラーニングによる自動的なプレー分類を行い,これまで人手で行われていた主要プレーのタグ付け作業の自動化を検討した.本技術は,ラグビーに限らず様々なスポーツへの活用が可能であるだけでなく,産業分野などスポーツ以外の用途への応用が期待されている.

ラグビー映像解析システム
(選手・ボールの移動軌跡記録,プレー推定による自動タグ付け機能)

アメリカンフットボール映像解析システム

チームスポーツの中でも特に選手間遮蔽が大きく,プレー中の選手動作パターンが多いアメリカンフットボール映像において,選手位置やフィールド全体の動き情報といったGlobal Motion Featureを用いることで,プレー時間判定を行う.さらに,プレー開始 / 終了位置といった特徴的2地点の位置を算出し,アメリカンフットボールのプレーパターンであるPass, Run, Kickの分類を行った後,試合解析上重要な情報を持つボール軌跡を,ボール自体の検出を行わずに推定する手法を実現する.これにより,プレー時間 / プレー分類 / ボール軌跡情報を取得し,試合解析データベースを自動作成することが可能となる.

アメリカンフットボール映像解析システム

スイマートラッキングシステム

競泳映像を対象に,水しぶきなどのノイズに頑健で撮影環境に依存しない選手追跡・ストローク推定手法を提案する. 映像中から選手の検出・追跡を行い,検出された選手画像をCNNに入力することで,選手画像の特徴量を取得する.さらに,得られた特徴量からTemporal sequenceを作成し,MultiLSTMに入力することでストロークの推定を行う.最終的に得られた選手位置やストロークの情報をもとに選手の速さやストロークの可視化を行い,放送映像に重畳表示することで,Live感を増幅させることを狙っている.

Multi-LSTMを用いたストローク推定
(左:ストローク信号の推定,右:速度・ストロークの可視化結果)

Aoki Media Sensing Lab.

Keio University
Dept. of Electrical Engineering, Faculty of Science and Technology

3-14-1 Hiyoshi, Kohoku-ku, Yokohama, Kanagawa

223-8522, Japan

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