Visualization system for performance analysis with multi-object tracking

用于多目标跟踪性能分析的可视化系统

基本信息

批准号：
22K12293
负责人：
谷岡広樹
金额：
$ 2.41万
依托单位：
The University of Tokushima
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2027-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

スポーツにおけるデータの活用は重要な課題である。GPSデバイスを用いれば複数のプレイヤーを同時に検出し追跡できるが、各プレイヤーがデバイスを装着する必要があるため高コストである。一方で、動画を用いたマルチオブジェクトトラッキング(MOT)技術を用いれば、動画から低コストにプレイヤーを追跡できる。また本技術はGPSを用いることができない室内の場合にも利用可能である。そこで本研究では、MOT技術の利用によって複数プレイヤーを検出し、追跡する技術を検証するとともに、GPS等の他技術で取得したデータとの比較を行うことを考え、2022年度は、MOT技術を開発するための教師データを入手するためのGPSトラッキングデバイスの選定と実証実験のための環境準備を行った。並行して、サッカーやバスケットボールの動画を対象にして、YOLOやMoveNetといった機械学習を用いたオブジェクトトラッキング技術のサーベイと基礎実験を行い、認識精度の向上と画像認識により得られた座標データを用いた応用研究の成果について、研究分担者らと共に積極的に発表した。これまでは、GPS等を用いた新たなデータの収集が実施できなかったことから、既存の動画データを活用してMOT技術の開発を進めたが、やはりMOT技術の精度向上にはGPSデータや様々な角度から撮影した動画データが欠かせない。そこで今後は、サッカーやバスケットボールのデータ収集を積極的に行い、実験データの充実を目指す。さらに、MOTの精度向上のための課題となっているオクルージョンの問題について解決を図る。

在运动中使用数据是一个重要问题。使用GPS设备，可以同时检测和跟踪多个玩家，但是这是高成本，因为每个玩家都需要附加设备。另一方面，使用视频使用多个目标跟踪（MOT）技术可以以低成本的视频跟踪玩家。该技术也可以用于无法使用GPS的室内房间。因此，在这项研究中，考虑到使用MOT技术检测多个玩家并跟踪它们，并考虑将获得的数据与其他技术（例如GPS）进行比较，MOT技术是在FY2022中开发的。教师的数据要完成并为演示实验的环境做准备。同时，对于足球和篮球的视频，我们使用机器学习（例如Yolo和Movenet）进行了调查和对象跟踪技术的基本实验，并使用通过提高识别精度和图像识别来获得的坐标数据。与研究人员进行研究。到目前为止，无法收集使用GPS等的新数据，因此我们使用现有视频数据开发了MOT技术，但是毕竟，GPS数据得到了改善以提高MOT技术的准确性。将来，我们将积极收集有关足球和篮球的数据，并旨在增强实验数据。此外，我们解决了阻塞的问题，这是提高MOT准确性的问题。