Promotion of informatisation for swimming. - swimming motion estimation by artificial intelligence, and ontological aggregation of practical instruction knowledge -

推进游泳信息化。

基本信息

  • 批准号:
    20K11419
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.83万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2020-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

目的:高飛込画像の前処理工夫で、演技の追跡と姿勢推定の検出力を向上させることを目的とした。方法:FINA Diving World Series 2018の10m高飛込を対象とした。飛込台上から入水までの演技を撮影した。 ビデオカメラを縦置で撮影した (1080×1920 px、59.94 fps、SO: 原動画)。演技範囲をSOから切り出した (CL:切り出し動画、300×1200px)。入水終了時フレームを背景画像として CL から抽出した(BS:背景減算動画)。 プログラムはOpenCV4.5.3の機能であるDaSiamPRNトラッカーを利用してPythonで自作した。 ダイバーの胴体を最初の画面で境界ボックスとして指定し、胴体を追跡した。 BSフレームから検出した胴体の中心座標を基にCLの100×300pxの動画を抽出した。 各フレームを1度ごとに360度回転させた300×300ピクセルの動画(RO:回転動画)を作成した。 姿勢推定アプリケーション (Vision Pose、Next-System) を使用して、30 のキー ポイントで姿勢を推定した。結果:胴体の追跡データは、CL よりも BS の方が改善された。 プラットフォームからの離陸と水への進入の間、BS は手動追跡の股関節座標値と非常に高い相関 (r>0.967) を示した。 SO、CL、BS の姿勢推定では多くのデータ不足が観察された。 一方、ROでは65541ポーズが推定された。 回転前のフレームに逆変換したメディアン座標を代表値として使用することで、安定した推定値が得られた。考察:高飛込のパフォーマンス解析において、背景減算を用いた身体追跡で、ダイビング軌跡が捉えられた。 ただし、より細かい手足の動きを推定するには、動画回転にて姿勢推定できる角度を見つけることが適切であることが示唆された。
Objective: goofy 込 portrait の 処 before time で, acting の tracing と pose constructive の 検 output を upward さ せ る こ と を purpose と し た. Method: FINA Diving World Series 2018 <s:1> 10m high flight 込を vs. と た た. Fly to 込, stage ら, enter water まで, <s:1> act を, take a photo た. Youdaoplaceholder0, ビデ カメラを縦 set で to た た (1080×1920 px, 59.94 fps, SO: original animation). Acting fan 囲をSO ら ら cut out た (CL: cut out animation, 300×1200px). At the end of the water entry, フレ フレ ムを ムを background image と て CL た ら is drawn out た(BS: background subtraction animation). Function of プ ロ グ ラ ム は OpenCV4.5.3 の で あ る DaSiamPRN ト ラ ッ カ ー を using し て Python で made し た. ダ イ バ ー の carcass を initially の picture で realm ボ ッ ク ス と し て specified し, carcass を tracing し た. BSフレ ム ム ら検 ら検 extract the <s:1> た carcass <s:1> center coordinate を base にCL <s:1> 100×300px <e:1> animation を extract the た た. Each フ レ ー ム を 1 degree ご と に 360 degrees to planning さ せ た 300 x 300 ピ ク セ ル の animation (RO: back to the planning animation) を made し た. Pose constructive ア プ リ ケ ー シ ョ ン (Vision Pose, the Next - System) を use し て, 30 の キ ー ポ イ ン ト で posture を presumption し た. Result: carcass <s:1> trace デ デ タ タ タ タ and CL よ <s:1> BS <s:1> are used to が improve された. プ ラ ッ ト フ ォ ー ム か ら の from と lu water へ の enters の section, BS は manual tracing の masato coordinates numerical と に い very high phase masato を (r > 0.967) in し た. SO, CL, BS <s:1> postures are presumed to be で で many く デ デ タ タ insufficient が観 observation された. One party, ROで で 65541ポ ズが ズが presumes された. Back before planning の フ レ ー ム に inverse variations in し た メ デ ィ ア ン coordinates を representative numerical と し て use す る こ と で, stable し た presumption of numerical が must ら れ た. Inspection: goofy 込 の パ フ ォ ー マ ン ス parsing に お い て, background, calculate を damping い た body tracing で, ダ イ ビ ン グ trajectory が catch え ら れ た. た だ し, よ り fine か い brothers の dynamic き を presumption す る に は planning, animation back に て pose constructive で き る Angle を see つ け る こ と が appropriate で あ る こ と が in stopping さ れ た.

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
人工知能に基づく人間の姿勢推定による飛込競技の空中運動解析の創意工夫
基于人工智能的人体姿态估计巧妙地进行跳水比赛空中运动分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    野村照夫;来田宣幸
  • 通讯作者:
    来田宣幸
地域教育機関と大学の連携ー小学校危機管理ー
地方教育机构与大学的合作——小学危机管理
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    中田博保;藤元章;原田義之;平井豪;櫻木史郎;兼松泰男;山田省二,藤元章,赤堀誠志,Md.Tauhidul ISLAM;野村照夫
  • 通讯作者:
    野村照夫
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野村 照夫其他文献

高校、大学応援団とその世界観
高中和大学啦啦队及其世界观
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    川端 悠郁;野村 照夫;来田 宣幸;瀬戸邦弘
  • 通讯作者:
    瀬戸邦弘
パラ・アーティスティック・スイミングの演技評価に向けたパラメータの検討
残疾人艺术游泳成绩评估参数的考虑
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    川端 悠郁;野村 照夫;来田 宣幸
  • 通讯作者:
    来田 宣幸
パラ・アーティスティック・スイミングの演技の評価とその特徴
残疾人花样游泳成绩评价及其特点
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    川端 悠郁;野村 照夫;来田 宣幸
  • 通讯作者:
    来田 宣幸
高校応援団活動の現在 応援団連盟活動を一例として
高中啦啦队活动现状——以啦啦队联合会活动为例
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    川端 悠郁;野村 照夫;来田 宣幸;瀬戸邦弘
  • 通讯作者:
    瀬戸邦弘
機械学習を用いた高齢者の姿勢評価 -背面および側面のカラー画像と深度画像を用いて-
使用机器学习评估老年人的姿势 - 使用背部和侧面的彩色图像和深度图像 -
  • DOI:
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    2019
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  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    小谷 諒;来田 宣幸;野村 照夫;甲斐 義浩;森原 徹;幸田 仁志
  • 通讯作者:
    幸田 仁志

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  • 通讯作者:
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水泳動作における余剰推力と余剰抵抗の測定と評価に関する研究
游泳运动中剩余推力和剩余阻力的测量与评估研究
  • 批准号:
    04858027
  • 财政年份:
    1992
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
着衣泳が泳動作に及ぼす影響について
着衣游泳对游泳运动的影响
  • 批准号:
    03858031
  • 财政年份:
    1991
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
クロール泳動作の習熟過程における動作様式の評価
爬行动作学习过程中动作风格评价
  • 批准号:
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  • 财政年份:
    1990
  • 资助金额:
    $ 2.83万
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    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)

相似海外基金

Motion-Resistant Background Subtraction Angiography with Deep Learning: Real-Time, Edge Hardware Implementation and Product Development
具有深度学习的抗运动背景减影血管造影:实时、边缘硬件实施和产品开发
  • 批准号:
    10602275
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    2023
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    $ 2.83万
  • 项目类别:
Background subtraction with deep learning
通过深度学习进行背景扣除
  • 批准号:
    484880-2015
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Engage Grants Program
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作者:{{ showInfoDetail.author }}

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