アイスホッケー動画を用いた戦略分析フレームワークの提案

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タイトル別名
  • Suggestion of Strategy Framework for Ice-Hockey Using Videos

抄録

<p>近年、世界最大のアイスホッケーリーグであるNHLでは、動画解析による戦略分析が盛んに行われている。しかし、高性能で高価なカメラやセンサーを用いたサービスがほとんどで、アマチュアチーム向けは少ないと考えられる。本稿では、アマチュアチーム向けに、動画撮影のみで自動的に戦略分析が可能なフレームワークを提案する。本稿では、(1)Mask-RCNNを用いたプレイヤーやゴールなどのオブジェクト検知、(2)ホモグラフィ変換を用いたオブジェクトの位置関係からプレイヤーのホッケーリンク上の座標の推定、(3)プレイヤーの座標とアクションから確率的分類器を用いた得点期待値の推定、の3点のトピックに焦点をあてる。2019-20年NHLの動画で、各トピックの精度検証を行った。結果は、物体の誤検知や得点期待値の精度などの課題があるものの、動画撮影のみで分析を行うことが十分可能であることを示した。</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390003825189689216
  • NII論文ID
    130007857391
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2020.0_4rin133
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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