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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-18 10:55 陸上競技種目を対象とした自己学習型フォーム解析センシングシステムの開発と評価 ○清水奈実・宮地秀至・山本 寛（立命館大）  IA2024-10 ICSS2024-10 |
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| 抄録 | （和） | 近年、様々なスポーツ種目において、センサやカメラから取得したデータを解析し、審判による違反の判定や採点に活用する研究が数多く行われている。既存研究では選手にマーカーを装着し、撮影した動画からカメラにより撮影した映像におけるマーカーの重心を検出し解析を行うことで、反則の有無を判定している。また、スマートフォンで撮影した動画をAI で解析して反則を検出する手法も提案されている。これらの手法は、フィールド全体を観測することができず、装着するものが選手の動作の妨げになるという問題点がある。そこで本研究では、選手自身が動作の妨げにならない小型のセンサを装着し、センサのデータをもとに競歩の動作かどうかを判定するセンシングシステムの研究開発を行う。本提案システムは、取得したセンサデータからフォームの状態を推定する機械学習モデ ルを備えている。さらに、画像解析に基づく骨格推定などの技術を活用して正確に選手の姿勢を推定できた結果と、センサにより計測したデータを紐づけ、機械学習モデルを構築するための訓練データを自動的に生成する機能を備えることを特徴とする。 |
| （英） | In recent years, many studies have been conducted in various sporting events to analyze data acquired from sensors and cameras, and to utilize the data for judging and scoring violations by referees. However, in track and field ”race walking,” form is judged visually by referees. Therefore, it is difficult for those who are not familiar with race walking or athletes who have just started race walking to know whether there is an infraction or not, and it is difficult for them to tackle the sport without an instructor. The number of people who can instruct the race walking is limited because there are only several thousand people who play race walking. It is necessary to develop a system to judge whether their walking form is a race walking or not even in the absence of an instructor. In this study, a small sensor that does not interfere with the athlete’s movement is attached, and a sensing system that judges whether the athlete’s form is a race walking or not based on the sensor data is developed. In the proposed system, a machine learning model is constructed to estimate the state of form from the acquired sensor data. The system will also automatically generate the training data for building the machine learning model by linking the results of accurate estimation of the athlete’s posture using techniques such as skeletal estimation and the data measured by the sensors. | |
| キーワード | （和） | IoT / 競歩 / 機械学習 / 姿勢推定 / / / / |
| （英） | IoT / race walking / machine learning / pose estimation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 82, IA2024-10, pp. 55-60, 2024年6月. | |
| 資料番号 | IA2024-10 | |
| 発行日 | 2024-06-10 (IA, ICSS) | |
| 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 | IA2024-10 ICSS2024-10 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA ICSS |
| 開催期間 | 2024-06-17 - 2024-06-18 |
| 開催地（和） | 岡山大学 創立五十周年記念館 |
| 開催地（英） | Okayama University |
| テーマ（和） | インターネットセキュリティ、一般 |
| テーマ（英） | Internet Security, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IA |
| 会議コード | 2024-06-IA-ICSS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 陸上競技種目を対象とした自己学習型フォーム解析センシングシステムの開発と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development and evaluation of form analysis sensing system with self-learning function for track and field events |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | IoT / IoT |
| キーワード(2)（和/英） | 競歩 / race walking |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | 姿勢推定 / pose estimation |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 清水 奈実 / Nami Shimizu / シミズ ナミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮地 秀至 / Hideaki Miyaji / ミヤジ ヒデアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 寛 / Hiroshi Yamamoto / ヤマモ トヒロシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-18 10:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IA |
| 資料番号 | IA2024-10, ICSS2024-10 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.82(IA), no.83(ICSS) |
| ページ範囲 | pp.55-60 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-06-10 (IA, ICSS) |
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