バドミントンショット分析の新しいアプローチ

この記事は、バドミントンで選手がシャトルコックを打つ瞬間を検出する新しい方法に焦点を当ててるよ。一般的な技術を使うんじゃなくて、ビデオからの一連の画像を分析して打撃アクションを見てるんだ。打撃イベントを認識するために、SwingNetという特別な深層学習モデルを使ってる。このモデルは、バドミントンの試合での打撃に関連するパターンを見つけるように訓練されてるんだ。SwingNetをビデオクリップに使うことで、シャトルコックが打たれる瞬間を特有の特徴に基づいて特定できるようにすることを目指してるよ。さらに、特定のビデオ処理手法を使って、ビデオから重要な詳細を集めることで、モデルが学びやすくなり、精度が向上するんだ。

この作業では、バドミントンの試合ビデオから重要なデータを自動的に収集できるシステムを開発することを目指してる。これには、各ショットの正確なタイミング、コート上の選手の位置、彼らの姿勢、シャトルコックを打つときのスキルレベルなどの情報が含まれるんだ。ショットのタイミング、ボールが着地する場所、どの選手が打ったか、スイングポジション、立っている場所、使われるシャトルコックの種類、誰がポイントを取ったかなど、多くの側面をカバーしてるよ。これらの詳細なデータセットは、バドミントンの試合での戦略やスキルを分析するために使えるんだ。スコアリングは個々のラリーに基づいていて、選手はショットのカウントや異なる属性を予測する正確さに基づいてポイントを獲得する。最終的なポイントが大会での最終ランキングを決定するんだ。

#関連作業

バドミントンの競技では、CoachAIを使ってコーチたちが選手のデータやビデオを分析して、個別のアドバイスや有用な情報を提供するのが一般的だ。このシステムは、機械学習や深層学習を使ってデータから重要な詳細を集め、選手の分析や評価を向上させるんだ。

このシステムで使われてるモデルの一つがTrackNetV2で、ビデオ内のオブジェクトを効果的に追跡するように設計されてる。深層学習、特に畳み込みニューラルネットワークを使って、動きのパターンを学び、ビデオの将来のフレームにおけるオブジェクトの位置や経路を予測するんだ。シャトルコックの予測経路を取得した後、データを整理してビデオ内の特定のイベントを特定するために追加の処理を行うよ。

コートの検出はCoachAIの精度と有用性を向上させるのに重要だ。MoveNetは、ビデオ入力からリアルタイムで人間の動きを追跡する別の深層学習モデルだ。これも選手のアクションを分析するために使われる。OpenPoseは、複数の人の体関節の位置を一度に検出するプログラムで、選手の動きに関するより正確な詳細を提供するんだ。

私たちが使う方法には、ビデオ処理やSwingNet、ViT、YOLOv5、TrackNetV2のような深層学習モデルが含まれるよ。

#ビデオ処理

ビデオ処理は私たちのスコアリングシステムを改善する重要なステップだ。まず、フレーム間の動きを示す画像を計算して、ビデオの特徴を捉える。次に、背景情報を削除して、モデルが重要な部分に集中できるようにする、「背景のない光フロー動画」を作るよ。ビデオを処理した後、SwingNetに入力してシャトルコックが打たれる瞬間を見つけるんだ。

SwingNetはシャトルコックの打撃イベントを分析するのに不可欠だ。MobileNetV2と双方向LSTM構造を組み合わせて、打撃イベントを検出しながら、データファイルのための重要な特徴を集める。

#ビジョントランスフォーマー

ViT、つまりビジョントランスフォーマーは、コンピュータビジョンのタスクにトランスフォーマー技術を使ったモデルだ。他のモデルが異なる学習方法に依存するのとは違って、ViTは独自のアプローチで注意メカニズムを適用してる。ViT-B/16を使って、打者、ショットのタイプ、ビデオからの他の属性を集める。

YOLOv5は、ビデオデータ内のオブジェクトを迅速かつ正確に識別できるオブジェクト検出モデルの有名なファミリーだ。重要なゲーム関連の場所を特定するためにYOLOv5mを使ってる。YOLOv7のような新しいモデルもあるけど、YOLOv5mは効果的で信頼性が高いから選んだんだ。選手とシャトルコックを検出した後、この情報をViTから学んだことと組み合わせる。

#結果と考察

このセクションでは、評価基準、取得した結果、そして私たちの方法に関するさらなる洞察をカバーするよ。

#評価基準

スコアリングシステムは各ビデオクリップに基づいていて、各クリップごとに最大スコアが設定されてる。最初に、ビデオ内で何回ショットが打たれたかを確認する。予測が実際のカウントと一致しない場合、スコアが低くなる。ショットカウントが正しい場合、スコアが高くなり、他の詳細の評価に進む。

各ショットは個別に評価され、そのスコアは属性に依存する。各特徴に対して、予測が実際の事実にどれだけ近いかに基づいてポイントを与えるシステムがあるよ。

#実験結果

まず、SwingNetのパフォーマンスについて話す。これが私たちのスコアに大きく影響するからね。特定のキーフレームをキャプチャする際のエラーは、他の特徴の精度を低下させる。次に、ViT-B/16とYOLOv5mのモデルのパフォーマンスと、それらが最終スコアにどのように貢献するかを議論するよ。

#ハイパーパラメータとSwingNetのパフォーマンス

SwingNetのパフォーマンスは、トレーニング中に画像サイズやバッチサイズなどの設定を調整することで改善できる。多くの試行の後、予測を改善する最適な設定を特定した。異なる種類のビデオ入力を使う影響も探り、背景がない光フロービデオを使用することで最良の結果が得られることが分かったんだ。

実験では、さまざまなモデルアーキテクチャを試して、オリジナルよりも優れたものがないかを見るけど、最初のデザインが一番良い結果を出した。だから、検出タスクには背景がない光フローを使うことに集中したよ。

#最終的な考え

要するに、この記事では、深層学習を使って選手がシャトルコックを打つ瞬間を検出する新しい方法を紹介してる。ビデオ処理の方法が精度を向上させるし、私たちはアプローチを継続的に洗練させることを目指してる。私たちの方法や組み合わせたモデルは、バドミントンの試合でのより深い分析の機会を開くんだ。

モデルを効率的に動かすにはかなりのリソースが必要なことも認識してる。多くのGPUメモリが必要で、高解像度の画像を使う能力が制限される。シャトルコックを最初に打つ選手を予測することがラリーのプレイ順を決定するのに重要だとも感じてる。

分類タスクでは打撃選手に集中することで、分類の結果を改善できると思う。他にもまだ完全に活用していない情報、例えば選手の位置などを利用する可能性も見えてるよ。

この継続中の研究は、シャトルコックの打撃イベントを検出するためのより効果的な方法を作り出すこと、そしてバドミントンの試合での選手のパフォーマンスを分析することを目指しているんだ。