| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-12-21 10:30 LSTMを用いたバドミントンラリー解析 ○吉永温司・木山真人・尼﨑太樹（熊本大）  IBISML2023-35 |
|
| 抄録 | （和） | 本研究では，AI(Artificial Intelligence) によるスポーツの戦術支援技術として，バドミントンのラリー解析を行う．バドミントンでは、特定の選手が頻繁に使用する戦術の傾向や、試合や対戦相手によって戦術が変化する傾向を捉えること等が求められる．このような傾向を捉えるためには，ラリー単位の戦術的な特徴を取り出し，ラリー同士を適切に比較することが必要になる．そこで，本研究では，選手の位置座標とショットの種類や相互作用を考慮したバドミントンラリーの特徴抽出を目的として研究を行った．本研究では，LSTM を用いたAutoEncoder を学習させ，ラリーの特徴抽出器として活用するというアプローチをとった．そして，本手法によって抽出された特徴ベクトルを用いて，トップ選手の試合データのクラスター解析を行った． |
| （英） | In this study, we analyze badminton rallies as a tactical support technology for sports using AI. In badminton, it is required to capture trends in tactics frequently used by specific players and trends in tactics that change depending on matches and opponents. In order to capture such trends, it is necessary to extract tactical characteristics of each rally and compare rallies appropriately. Therefore, this research was conducted to extract the features of badminton rallies, taking into account the positional coordinates of players, shot types and interactions. In this study, we took the approach of training an LSTM-based AutoEncoder and using it as a feature extractor for rallies. The feature vectors extracted by this approach were used to perform cluster analysis of top players’ game data. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / LSTM / データマイニング / スポーツデータ / クラスタリング / / / |
| （英） | Deep Learning / LSTM / Data Mining / Sports Data / Clustering / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 311, IBISML2023-35, pp. 31-36, 2023年12月. | |
| 資料番号 | IBISML2023-35 | |
| 発行日 | 2023-12-13 (IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2023-35 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2023-12-20 - 2023-12-21 |
| 開催地（和） | 国立情報学研究所 |
| 開催地（英） | National Institute of Informatics |
| テーマ（和） | 機械学習一般 |
| テーマ（英） | machine learning, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2023-12-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | LSTMを用いたバドミントンラリー解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Badminton Rally Analysis Using LSTM |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | LSTM / LSTM |
| キーワード(3)（和/英） | データマイニング / Data Mining |
| キーワード(4)（和/英） | スポーツデータ / Sports Data |
| キーワード(5)（和/英） | クラスタリング / Clustering |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉永 温司 / Atsushi Yoshinaga / ヨシナガ アツシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木山 真人 / Masato Kiyama / キヤマ マサト |
| 第2著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 尼﨑 太樹 / Motoki Amagasaki / アマガサキ モトキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-12-21 10:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2023-35 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.311 |
| ページ範囲 | pp.31-36 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-12-13 (IBISML) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]