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内田 郁真

筑波大学大学院 / University of Tsukuba / 理工生命情報学術院システム情報工学研究群エンパワーメント情報学プログラム(博士後期課程)つくば市

内田 郁真

筑波大学大学院 / University of Tsukuba / 理工生命情報学術院システム情報工学研究群エンパワーメント情報学プログラム(博士後期課程)

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未来

スポーツ分野とAI分野の融合。AIによる知識獲得

筑波大学大学院 / University of Tsukuba9年間

理工生命情報学術院システム情報工学研究群エンパワーメント情報学プログラム(博士後期課程)

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理工情報生命学術院 システム情報工学研究群知能機能システム学位プログラム

機械学習と画像認識を活用した研究に従事 物体検出と姿勢推定を活用した、サッカーのイベント検出(シュート、パス、反則など)に関する取り組み

  • IPA未踏事業2022 スーパークリエーター

     トラッキング技術を用いたサッカー試合映像の検索・分析システム  サッカーにおいて勝利を追求する為の手段の一つに試合映像の振り返りがある。この分析活動はプロチームから育成カテゴリまで数多くのチームが実施しており、分析を支援する製品も存在する。一方試合の分析プロセスでは、既存の分析ツールが解決出来ていない課題が2つある。  1つ目は『映像編集の負担』である。振り返りの為の映像選定・編集には大幅な時間を要する。これはチームの練習も毎日指導するコーチにとって大きな負担となる。また選手はそれぞれプレーに課題を抱えているが、映像選定の負担から選手個人の分析も難しい。2つ目は、『データの活用方法』である。昨今スタッツ分析等の試合分析手法が興隆しているが、選手やコーチは数理統計を専門に学んでおらず、映像と紐付いていないデータの活用方法がわからないなどの課題もある。  本プロジェクトではこれらの課題を解決する為に、ビデオトラッキングベースの自動分析ツールを開発する。本ツールではトラッキング技術を用いて以下の機能を実現する。  1つ目は『類似シーンの検索機能』である。映像から取得したトラッキングデータをもとに、シーケンス間の選手の移動軌跡を出力し、軌跡の類似度を算出することでプレー映像の検索を行う。軌跡の類似度を算出しているため、自由度の高い検索が可能となる。そのため選手とスタッフは見たい映像を容易に取得可能となる。2つ目は『自動分析レポート作成機能』である。走行距離やスプリント回数、疲労度などの指標は試合の分析に多く用いられる。本ツールはこれら指標をトラッキングデータから算出し、レポート化することでフィードバックの充実を図る。また取得したデータと映像はツール内で時系列的に結び付くので、試合の文脈を考慮したデータ分析も可能となる。

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理工学群応用理工学類

産業技術総合研究所 / National Institute of Advanced Industrial Science and Technology2年間

人工知能センター社会知能チーム(リサーチアシスタント)現在

- 現在

IPA1年間

未踏IT人材発掘・育成事業

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