Visualization system for performance analysis with multi-object tracking

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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。