スマートフォンの技術の進歩により、パノラマ動画や写真を撮影して、目の前に広がるパノラマビューを撮影することがはるかに簡単になりました。 iPhoneの場合は、カメラアプリを開き、パンを表す「PANO」をタッチし、スタートアイコンを押してから、iPhoneを左右に水平に動かします。
そして現在、安価なビデオ カメラを使用すると、パノラマ ビデオを簡単に撮影できます。 撮影と画像処理の新しい方法により、サッカー場全体を高解像度でカバーするフィルムを作成できます。
関西大学の成尾毅博士らが開発したシステムは、フィールドスポーツの戦術立案に役立つはずだ。
システムを説明する学術文献、「二視点画像を用いたパノラマ生成・可視化技術の開発」に掲載されています デジタル生活日記日本を拠点とする学際的で査読済みのオープンアクセスのオンライン ジャーナルです。
未来のテクノロジーが今ここに
高度なテクノロジーにより、スポーツ イベントの視聴スタイルはさまざまに変化しています。 2021 年の東京オリンピックおよびパラリンピックに先立ち、仮想現実 (VR)、拡張現実 (AR)、および 5G 無線ネットワークが使用され、多くのイベントを視聴するために導入されました。 ヘッドマウントディスプレイを使用して、複数の視点からアスリートの見事なパフォーマンスを視聴者が見ることが現実のものとなっています。
これらのテクノロジーは、このスポーツを刺激的で興味深いものにしています。 2008 年北京オリンピックのフェンシング銀メダリストである太田祐希氏は、フェンシング選手の素早い動きは、試合を表示する画面で武器の軌跡を引火点として表示することで認識できると指摘しています。
計画ツールとしての最先端
スポーツ チームのコーチにとって、これらのテクノロジは、勝利のためにゲームを分析するのに役立ちます。 ただし、これを達成するのは思ったより難しいかもしれません。
例えば、携帯型検出装置を用いたプレーヤーの動きの検出を実行することができる。 しかし、相手チームにデバイスを装着するよう説得するのは難しいかもしれません。
したがって、ビデオ分析は戦術を計画するための主要な手段です。 難しいのは、ハイエンドのカメラが必要なことと、アマチュア チームや地元の小規模なプロ チームにとっては高すぎることです。
研究者は手頃な価格の代替品を作成します
安価な民生用ビデオ カメラを使用してフットボール フィールド全体を撮影するには、ピッチから 30 メートル離れた場所に設置する必要があります。 その結果、選手の画像が小さくなり、選手の動きを分析することが難しくなります。 360 度カメラを使用しても、一部のゲーマーの映像は必然的に小さくなります。
これらの問題を解決するために、研究チームは新しいシステムを開発しました。 複数のビデオカメラを使用してフィールドのさまざまな部分をキャプチャし、ビデオ画像を 1 つに結合します。 この方法により、解像度を失うことなく、拡張されたシーンをカバーするビデオを作成できます。
システムテスト
研究チームは、高槻市にある関西大学高槻キャンパスのサッカー場で実験的な射撃を行いました。 小売店ではそれぞれ約 100,000 円 (690 ドル) の 2 台の SONY FDR-AX40 ビデオ カメラが、脇道に沿った 2 つの足場に設置されました。
テストマッチでは全員がピッチの半分を撮影。 両方のビデオのカメラ アングルは、正中線をキャプチャするように調整されています。
撮影後、2 つのビデオのフレームが 1 つのパノラマ画像に統合されました。 両方の画像の中心線などの同じフィーチャを一致させることで、フィールド全体がカバーされます。 平面統合の「継ぎ目」は、各画像の共通部分の中心によって決定されました。 これは、非互換性を解消し、処理時間を短縮するための最良の方法であると判断されました。
その後、パノラマ画像がタイムラインに沿って接続され、1 つのパノラマ動画に変換されました。
結果を分析する
生成されたビデオでは、プレーヤーの傾きや歪みはありません。 さらに、ハーフウェイ ラインをオーバーラップまたは交差するプレーヤーの動きは、「通常はシームレスに」キャプチャされます。 調査によると、いくつかの画像にはわずかな差異しかありません。
研究者は、開発された技術は実用化に十分であると結論付けました。
この研究では、生成されたサッカー場のビデオにはわずかに湾曲したサイドラインがあることが説明されています。 これは、センター ラインとエンド ラインの間に設置された 2 台のビデオ カメラの位置によるものです。
ただし、2 台のカメラをハーフウェイ ラインに近づけることで、サイドラインを直接捉えることができます。 大阪市の長居スタジアムでのサッカーの試合の別の実験的な撮影から生成されたパノラマ ビデオは、サイドラインが直線で、ピッチ全体のイメージがより長方形に近くなっています。
「パノラマ動画から生成される画像の品質は、撮影位置や視野角などの撮影方法に依存します」と研究者は記事で指摘しています。 また、ピッチ全体をキャプチャするビジュアル テクノロジーを使用して、プレーヤーのパフォーマンスとチームの戦術を分析できることも期待しています。
このシステムをディープラーニングを使用した画像処理と組み合わせることで、プレーヤーの自動検出と追跡を実現できると、彼らは付け加えました。
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著者:野間健利(野間健利)
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