Innovative Tech
深層学習で卓球サーブの球筋を予測 打つ姿勢から着地点が分かる「FuturePong」、東工大が開発
Innovative Tech：
このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。
東京工業大学の研究チームが開発した「FuturePong」は、卓球のプレイヤーがサーブする姿勢から、ボールがどこに着地するかを事前に予測する、深層学習を用いたリアルタイム卓球予測システムだ。
FuturePongは、サーブする人の姿勢からボールの着地点を予測するシステム
卓球台の前面上部に設置した1台のRGBカメラでサーブするプレイヤーの動きを撮影し、そのキャプチャ画像から姿勢を推定。この姿勢からボールの着地点を予測する。ボールが打たれる前に、上部に設置したプロジェクターで卓球台に予想着地点を投影する。
システム構造の概要図
深層学習ネットワークは、姿勢推定とボール予測の2つで構成。CNN（Convolutional Neural Network）で上半身の関節位置を推定し、それを基にLSTM（Long Short-Term Memory）でボールの着地点を予測する。
姿勢推定は人物の姿勢画像データセットで、LSTMは卓球サーブのビデオクリップ300本を用いて事前に学習した。独自に作成したテストデータで精度評価を行なった結果、最大誤差8.9cmとなった。
FuturePongのネットワークアーキテクチャ
実験では、卓球経験のほとんどない6名に、10年の卓球経験を持つプレイヤーのサーブを返してもらった。その結果、全員の反応速度が約0.2秒向上し、ボールを打つ成功率が2.5%上昇した。予測したボール位置を事前に可視化することが、サーブを返す練習に役立つ可能性を示したといえる。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
こんなメディアも見られています
ITmedia NEWSに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
SpecialPR
本日の新着記事
アクセスランキング
-
1
なぜ酒蔵の許諾なしに？ 「VTuberコラボ日本酒」騒動、主催者が経緯説明 仲介者による調整で「準備進んでいると認識」
-
2
かっぱ寿司「配布前のコラボグッズ、フリマで買わないで」 プリキュアコラボ発表日に注意喚起
-
3
「食事量は1日1200kcal以下、でも肥満」な人を14日間追跡調査 痩せない理由は……米コロンビア大などの研究
-
4
本物そっくり“AI生成レシート“が経費精算の脅威に マネフォ「自力で見破るのは難しい」 企業はどう備える？
-
5
「菜の花がおかしい」――イラストレーター制作うたうマラソン大会ポスターに指摘相次ぐ 事務局がAI使用明かす【訂正あり】
-
6
「ペンギンを返して」→「3匹全部採用して」 批判殺到のSuica新キャラ、ファンアートが空気を変えた？ SNSの声
-
7
藤井風のリサイタル、公式サイトがインターネット老人会すぎると話題 公民館のチラシみたいだけど東京ドーム開催
-
8
幻の「ちいかわ」コラボ第3弾皿、捨てちゃうの？ くら寿司に聞いてみた
-
9
早すぎる 「めっちゃカメレオン」Switch 2版、即日10万本突破
-
10
デジタル庁に不正アクセス、個人情報24.6万件漏えいか 各府省庁の職員情報など
ITmedia NEWS SNS
@itmedia_newsをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
ITmediaNEWSをフォロー
あなたにおすすめの記事PR