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スポーツ映像アナリティクスの最前線 ディープラーニング×画像認識技術の可能性


スポーツ映像アナリティクスの最前線 ディープラーニング×画像認識技術の可能性

この記事の要点は…
新たなスポーツソリューションの始動

東芝ラグビーチームで実証実験を開始

今後、他のスポーツや産業への応用も

東芝ブレイブルーパス(東芝ラグビー部)が、高度なICT技術を活用した新たなプロジェクトに取り組んでいる。これは音声・映像認識技術をディープラーニングと組み合わせることで、戦略立案、選手強化に活用するというものである

背景にあるのは、東芝が誇る音声・映像を活用したクラウドコンピューティングの技術だ。東芝が、自社のラグビー部で実証を進めている映像アナリティクスの最前線に迫ろう。(前編はこちら)

映像からボールの行方を探る

音声認識、映像解析の技術をクラウドコンピューティングと組み合わせて、スマート化することを第一に考える必要があります。それによって選手個人の成長、さらにはチームとしての成長を遂げようというのが私たちの取り組みです」

ラグビー×ICTプロジェクト

※クリックで画像拡大(別タブで開きます)

そう語るのは、研究開発センター・インタラクティブメディアラボラトリーの大内一成氏だ。

東芝の画像認識技術については以前も紹介しているが(被疑者の顔と逃走経路を瞬時に特定 ビッグデータを高速照合する技術)、こうしたノウハウが、3歳からラグビーに魅了されてきたという大内氏の知見と結びつき、今回のプロジェクトに結実している。

東芝 研究開発センター・インタラクティブメディアラボラトリー 大内一成氏

東芝 研究開発センター・インタラクティブメディアラボラトリー 大内一成氏

「映像アナリティクスの観点から見た場合、ラグビーという競技の難しさは、大人数が複雑に動き回ることに加え、選手同士が激しくぶつかり合うコンタクトプレーが多い点にあります。特に、選手が密集した状態では、どうしてもボールが人の陰に隠れてしまいます。そのため、映像からボールの行方を探ることは、従来の技術では困難でした」

そこで大内氏が着想したのは、選手やボールにセンサーを取り付けることなく、AIによってそれらの動きをマッピングする仕組みだ

ラグビー映像解析 デモ画面

※クリックで画像拡大(別タブで開きます)
ラグビー映像解析 デモ画面

実際の試合映像とともに確認できる機能性に、思わず目を見張る。映像からAIが機械学習し、選手とボールの動きを高精度でマッピングするだけでなく、「タックル」や「パス」、「スクラム」といったシーンのタグ付けまで自動で行うのだ。

また、音声認識技術を活用してホイッスル音を検知。さらに、プレーの展開に応じて映像を自動で分割する。試合後、プレー単位で映像を振り返ることができるのは大きなメリットだろう。

ホイッスル音を検知して映像を自動分割

ホイッスル音を検知して映像を自動分割

> 次ページオンタイムで映像をチェックできるメリット

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