三次元センシング・技認識による体操の採点支援システムの開発と実用化
体操競技は技の難度や完成度のスコアを競い合う採点競技である．近年，選手の演技技術向上に伴い，これまでの審判の目視による判定では採点の公平性・正確性の担保が課題となりつつある．そこで，三次元センシングと技認識を組み合わせた体操採点支援システムを開発することで，その課題解決を目指した．三次元センシングは，LiDARセンサにより選手を三次元データ化する三次元レーザセンサ技術と，深層学習手法と人型モデルを用いたフィッティング手法による骨格認識の複合技術である．技認識は，選手の骨格の時系列情報からルールベースと深層学習を用いて技の認識を行う技術である．それらの結果は審判に提示され採点に活用される．本シス...
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| Published in | 映像情報メディア学会誌 Vol. 76; no. 2; pp. 290 - 296 |
|---|---|
| Main Authors | , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
一般社団法人 映像情報メディア学会
2022
|
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1342-6907 1881-6908 |
| DOI | 10.3169/itej.76.290 |
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| Abstract | 体操競技は技の難度や完成度のスコアを競い合う採点競技である．近年，選手の演技技術向上に伴い，これまでの審判の目視による判定では採点の公平性・正確性の担保が課題となりつつある．そこで，三次元センシングと技認識を組み合わせた体操採点支援システムを開発することで，その課題解決を目指した．三次元センシングは，LiDARセンサにより選手を三次元データ化する三次元レーザセンサ技術と，深層学習手法と人型モデルを用いたフィッティング手法による骨格認識の複合技術である．技認識は，選手の骨格の時系列情報からルールベースと深層学習を用いて技の認識を行う技術である．それらの結果は審判に提示され採点に活用される．本システムは国際体操連盟と連携して研究開発を行うことにより国際大会でのデータ取得・実証実験を可能とし，2019年8月にはその有効性を認められ国際体操連盟での正式採用が決定された． |
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| AbstractList | 体操競技は技の難度や完成度のスコアを競い合う採点競技である．近年，選手の演技技術向上に伴い，これまでの審判の目視による判定では採点の公平性・正確性の担保が課題となりつつある．そこで，三次元センシングと技認識を組み合わせた体操採点支援システムを開発することで，その課題解決を目指した．三次元センシングは，LiDARセンサにより選手を三次元データ化する三次元レーザセンサ技術と，深層学習手法と人型モデルを用いたフィッティング手法による骨格認識の複合技術である．技認識は，選手の骨格の時系列情報からルールベースと深層学習を用いて技の認識を行う技術である．それらの結果は審判に提示され採点に活用される．本システムは国際体操連盟と連携して研究開発を行うことにより国際大会でのデータ取得・実証実験を可能とし，2019年8月にはその有効性を認められ国際体操連盟での正式採用が決定された． |
| Author | 相原, 慎吾 鈴木, 達也 佐藤, 卓也 |
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| ContentType | Journal Article |
| Copyright | 2022 一般社団法人 映像情報メディア学会 |
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| DOI | 10.3169/itej.76.290 |
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| EISSN | 1881-6908 |
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| ISSN | 1342-6907 |
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| Issue | 2 |
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| PublicationTitle | 映像情報メディア学会誌 |
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| PublicationYear | 2022 |
| Publisher | 一般社団法人 映像情報メディア学会 |
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| References | 13) S. Yan, Y. Xiong and D. Lin: "Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition", in Proceedings of the Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence (2018 16) https://pr.fujitsu.com/jp/news/2016/05/17-1.html（2021年12月22日確認） 12) M. Ye, X. Wang, R. Yang, L. Ren and M. Pollefeys: "Accurate 3D pose estimation from a single depth image", in Proceedings of the 2011 International Conference on Computer Vision, pp.731-738 (2011 4) G.S. Faber, C.C. Chang, I. Kingma, J.T. Dennerlein and J.H. van Dieën: "Estimating 3D L5/S1 moments and ground reaction forces during trunk bending using a full-body ambulatory inertial motion capture system", Journal of Biomechanics, 49, 6, pp.904-912 (2016 5) W.R. Johnson, A. Mian, C.J. Donnelly, D. Lloyd and J. Alderson: "Predicting athlete ground reaction forces and moments from motion capture", Medical & Biological Engineering & Computing, 56, pp.1781-1792 (2018 15) K. Iida, T. Morikawa, T. Hano, S. Shimizu and K. Tezuka: "Development of 3D Range Sensor with Super-wide Angle Detection to Observe Vehicle Surrounding", 19th ITS World Congress, pp.AP-00079 (2012 8) OptiTrack: OptiTrack, https://optitrack.com/（2021年12月22日確認） 7) 日本体操協会：“採点規則体操男子”（2017） 9) VICON: VICON, https://www.vicon.com/visualization/（2021年12月22日確認） 2) Second Spectrum: NBA 公式トラッキングシステム，https://www.secondspectrum.com/（2021年12月22日確認） 10) A. Krizhevsky, I. Sutskever and G.E. Hinton: "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks", Advances in Neural Information Processing Systems 25, pp.1097-1105 (2012 11) K. He, X. Zhang, S. Ren and J. Sun: "Deep Residual Learning for Image Recognition", in Proceedings of the 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.770-778 (2016 17) https://pr.fujitsu.com/jp/news/2017/10/8.html（2021年12月22日確認） 6) Fédération Internationale de Gymnastique: "2022 - 2024 CODE of POINTS -Men's Artistic Gymnastic-" (2021 18) https://pr.fujitsu.com/jp/news/2018/11/20.html（2021年12月22日確認） 14) H. Duan, Y. Zhao, K. Chen, D. Shao, D. Lin and B. Dai: "Revisiting Skeleton-based Action Recognition", arXiv preprint arXiv:2104.13586 (2021 3) E. van der Kruk and M.M. Reijne: "Accuracy of human motion capture systems for sport applications; state-of-the-art review", European Journal of Sport Science, 18, 6, pp.806-819 (2018 1) Hawk-Eye Innovations: Hawk-Eye, https://www.hawkeyeinnovations.com/（2021年12月22日確認） |
| References_xml | – reference: 2) Second Spectrum: NBA 公式トラッキングシステム，https://www.secondspectrum.com/（2021年12月22日確認） – reference: 4) G.S. Faber, C.C. Chang, I. Kingma, J.T. Dennerlein and J.H. van Dieën: "Estimating 3D L5/S1 moments and ground reaction forces during trunk bending using a full-body ambulatory inertial motion capture system", Journal of Biomechanics, 49, 6, pp.904-912 (2016) – reference: 1) Hawk-Eye Innovations: Hawk-Eye, https://www.hawkeyeinnovations.com/（2021年12月22日確認） – reference: 16) https://pr.fujitsu.com/jp/news/2016/05/17-1.html（2021年12月22日確認） – reference: 5) W.R. Johnson, A. Mian, C.J. Donnelly, D. Lloyd and J. Alderson: "Predicting athlete ground reaction forces and moments from motion capture", Medical & Biological Engineering & Computing, 56, pp.1781-1792 (2018) – reference: 3) E. van der Kruk and M.M. Reijne: "Accuracy of human motion capture systems for sport applications; state-of-the-art review", European Journal of Sport Science, 18, 6, pp.806-819 (2018) – reference: 12) M. Ye, X. Wang, R. Yang, L. Ren and M. Pollefeys: "Accurate 3D pose estimation from a single depth image", in Proceedings of the 2011 International Conference on Computer Vision, pp.731-738 (2011) – reference: 7) 日本体操協会：“採点規則体操男子”（2017） – reference: 8) OptiTrack: OptiTrack, https://optitrack.com/（2021年12月22日確認） – reference: 11) K. He, X. Zhang, S. Ren and J. Sun: "Deep Residual Learning for Image Recognition", in Proceedings of the 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.770-778 (2016) – reference: 13) S. Yan, Y. Xiong and D. Lin: "Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition", in Proceedings of the Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence (2018) – reference: 15) K. Iida, T. Morikawa, T. Hano, S. Shimizu and K. Tezuka: "Development of 3D Range Sensor with Super-wide Angle Detection to Observe Vehicle Surrounding", 19th ITS World Congress, pp.AP-00079 (2012) – reference: 10) A. Krizhevsky, I. Sutskever and G.E. Hinton: "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks", Advances in Neural Information Processing Systems 25, pp.1097-1105 (2012) – reference: 17) https://pr.fujitsu.com/jp/news/2017/10/8.html（2021年12月22日確認） – reference: 6) Fédération Internationale de Gymnastique: "2022 - 2024 CODE of POINTS -Men's Artistic Gymnastic-" (2021) – reference: 14) H. Duan, Y. Zhao, K. Chen, D. Shao, D. Lin and B. Dai: "Revisiting Skeleton-based Action Recognition", arXiv preprint arXiv:2104.13586 (2021) – reference: 18) https://pr.fujitsu.com/jp/news/2018/11/20.html（2021年12月22日確認） – reference: 9) VICON: VICON, https://www.vicon.com/visualization/（2021年12月22日確認） |
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| SourceID | jstage |
| SourceType | Publisher |
| StartPage | 290 |
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| Title | 三次元センシング・技認識による体操の採点支援システムの開発と実用化 |
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| Volume | 76 |
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| ispartofPNX | 映像情報メディア学会誌, 2022, Vol.76(2), pp.290-296 |
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