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。

在体育运动中利用数据是一个重要问题。 GPS设备可用于同时检测和跟踪多个玩家，但价格昂贵，因为每个玩家都必须佩戴一个设备。另一方面，使用视频的多目标跟踪（MOT）技术可用于以低成本跟踪玩家。该技术也可用于无法使用 GPS 的室内。因此，在这项研究中，我们将研究使用 MOT 技术来检测和跟踪多个玩家的技术，并考虑将其与使用 GPS 等其他技术获得的数据进行比较。在 2022 年，我们将开发 MOT 技术，我们选择了 GPS 跟踪。设备获取训练数据并为演示实验准备环境。与此同时，我们利用足球和篮球视频，利用YOLO和MoveNet等机器学习技术进行了物体跟踪技术的调查和基础实验，以提高识别精度，并利用通过图像识别获得的坐标数据，积极展示了应用研究成果。他的共同研究人员。到目前为止，还无法利用GPS等收集新的数据，因此我们利用现有的视频数据来开发MOT技术，但是，提高MOT技术的准确性需要GPS数据和从各个角度拍摄的视频数据。。因此，未来我们将积极收集足球和篮球方面的数据，旨在丰富我们的实验数据。此外，我们的目标是解决遮挡问题，这是提高 MOT 精度的一个问题。