- 氏名
- 林 勇樹（はやしゆうき）
- 助成実績
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スポーツチャレンジ研究助成(基本)：第16期生
機械学習を用いた競泳レース分析の高解像度化による新しいストローク分析パラメータの抽出
プールの中央または両端に設置したビデオカメラの映像から、レース全体に渡って選手の頭部位置を機械学習を用いて解析する。解析された位置情報の時系列データから、選手のストロークによる泳速度変動の情報を得る。機械学習には過去の大会において人力で分析された時間情報と、分析に利用した映像のデータセットを用いる。得られたデータを選手に早期にフィードバックすることを目指し、競技力向上に寄与する。
成果報告（2023年3月）
従来競泳のレース分析は手動で実施されてきた。本チャレンジで開発したシステムは、固定カメラで撮影したプール全景から選手の位置および頭部の詳細な座標を算出し、フレーム単位での通過時間・速度分析の全自動解析を可能にする。本システムは機械学習モデルによる2段階の推論を行うことで、競技会中のリアルタイム性の高い要望にも応えつつ、競技の振り返りとしての詳細な分析も行える特徴を持つ。機械学習モデルの訓練には、事前学習済みネットワークの再訓練を行った。1段階目にはYOLOv8というモデルを、2段階目にはViTというモデルをそれぞれ用いた。本チャレンジのテーマである「レース分析の高解像度化による新しいパラメータの抽出」のうち、機械学習を用いた高解像度化を実現できた一方で、新しい評価指標となるストローク分析パラメータの抽出までは成し遂げられなかった。今後現場適用を重ね、真に重要なパラメータ抽出に取り組みたい。