画像解析システム
北見工業大学× 株式会社アイエンター 共同研究
画像解析システム
北見工業大学× 株式会社アイエンター 共同研究
画像解析システム
選手の行動を制限しない非接触AI画像解析システム
選手の身体にセンサーを付けることなく、選手の姿勢をAI画像解析で推定する技術を国立大学法人北見工業大学との共同研究により開発しました。
カーリングのデリバリー（ストーンを投球する動作）はミリ単位、0.1秒単位で身体をコントロールする能力が求められます。このシステムは、カーリング選手の身体的技術向上を目的としており、デリバリーフォームの挙動を可視化します。また、モデル同士を組み合わせることでトップカーラーとの比較も可能です。
仮想空間を用いた骨格検出学習モデル開発
カーリング選手のデリバリー時の骨格を選手の体にセンサーを付けることなく、左右それぞれ1台の可視光カメラで撮影し、AI画像解析を行います。
取得したデータは専用ソフトウェアで解析し、各部位の骨格位置を検出、3Dモデルを生成することが可能です。このシステムには、アイエンターが特許を取得している「姿勢推定学習システム」が活用されており、仮想空間の3Dモデルで生成した学習データから、 現実映像の人物の姿勢（骨格）を推定することができます。
この技術により、骨格検出の学習モデル開発において、学習データの大量生成が可能となりました。
カーリング選手の身体的技術向上に貢献
画像解析システムでは、2台の可視光カメラで対象物を撮影し、AI画像解析をいます。
センサー等を選手に装着させる必要がないため、選手の行動を制限せず、自然な行動データを計測することが可能です。
また、3D映像で360度、どの角度からでも骨格の確認が可能となりました。従来の姿勢確認は目視で行い、経験則に頼ることがほとんどでしたが、今回開発したシステムを使用することで、可視化された自身の姿勢を分析し、他選手との比較データに基づいた考察が可能です。
現実映像データの入手が困難な対象物の骨格検出
画像解析システムはオリンピック出場経験のある国内トップカーラーも活用している技術となります。また、「アルゴグラフィックス北見カーリングホール」では誰でもその技術を体験することができます。
現在はカーリング選手の姿勢を推定することを目的として導入している技術ですが、仮想空間を用いることで2次元、3次元にも対応可能となり、人物の骨格検出だけではなく、さまざまな動物の姿勢学習データ作成や骨格検出が可能となります。
また、現実映像データの入手が困難な対象についても、骨格検出の対応範囲を広げることが期待できます。
