要約
スポーツアナリティクスは、プロスポーツ団体や学術機関の間で、新進気鋭の研究分野として注目されています。アスリートデータの収集が盛んになるにつれ、その分析の主な目的は、測定可能かつ定量的な方法でアスリートのパフォーマンスを向上させることです。この研究は、適切な水泳データを収集する際に遭遇する課題のいくつかを軽減することを目的としています。このテーマに関する過去の研究により、水泳選手の検出と追跡は実現可能であるが、課題がないわけではないことが示されています。これらの課題の中には、プールの位置特定と、プールに対する水泳者の相対的な位置の決定が含まれる。本研究では、これらの課題の解決に向け、2つの貢献を行う。まず、水泳分析に関連する不変のキーポイントを持つプールモデルを提示する。第二に、競泳の映像によく見られる、プールを部分的に写した画像におけるキーポイントの検出可能性について研究している。
要約(オリジナル)
Sports analytics has been an up-and-coming field of research among professional sporting organizations and academic institutions alike. With the insurgence and collection of athlete data, the primary goal of such analysis is to improve athletes’ performance in a measurable and quantifiable manner. This work is aimed at alleviating some of the challenges encountered in the collection of adequate swimming data. Past works on this subject have shown that the detection and tracking of swimmers is feasible, but not without challenges. Among these challenges are pool localization and determining the relative positions of the swimmers relative to the pool. This work presents two contributions towards solving these challenges. First, we present a pool model with invariant key-points relevant for swimming analytics. Second, we study the detectability of such key-points in images with partial pool view, which are challenging but also quite common in swimming race videos.
arxiv情報
| 著者 | T. J. Woinoski,I. V. Bajic |
| 発行日 | 2022-08-11 05:06:00+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |