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選手のトラッキングとは？課題と対策・製品を解説
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物体検出・追跡における選手のトラッキングとは？
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当社で行った、「高速リアルタイム画像処理装置」の開発事例を
ご紹介いたします。
画像処理により、リアルタイムに被験者が何に注目しているのかを
計測し、結果を表示。VGAサイズのカメラ2台に対し、240fpsで計測を
行うことができます。
また、FPGAの画像処理の内容を変更することにより、さまざまな用途に
使用することが可能です。
【事例概要】
■開発製品：高速リアルタイム画像処理装置
■開発内容
・リアルタイムに被験者が何に注目しているのかを計測し結果を表示
※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【開発事例】高速リアルタイム画像処理装置
BPU-30/20は、冷却CCDカメラシステム画像記録用のインターフェースです。
カメラサイクルでの高速な連続撮影に対応し、バッファのように内部メモリに記録しながらファイル出力も可能なので最大記録枚数より多くのデータ保存も可能になります。
メモリ内臓 画像記録インターフェース 『BPU-30/20』
【特徴】
・モジュール外径14mm×14mm
・最大12MPの高解像度撮影
【こんな方にオススメ】
・小型・軽量かつ高画質を求めるロボット・ドローン開発者
・狭い場所にカメラを必要とする生産ライン検査担当者
・バッテリー駆動のモバイル機器に組み込みたい方
超小型4K対応！小型・軽量・高画質なUSBカメラモジュール
当資料は、エ−スポイントシステムズ株式会社が取り扱う
『OptiTrack カメラ』のスペックシートです。
「Gige接続タイプ」と「USB接続タイプ」のそれぞれの解像度(pixel)や、
レンズ視野角(°)、カメラ間同期・電源供給などを掲載。
また、参考として14mmマーカーを認識する距離(m)などもご紹介しております。
【掲載内容】
■解像度(pixel)
■フレームレート(fps)
■レンズ視野角(°)
■【参考】1m先の視野(WidthxHeight m)
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【資料】OptiTrack カメラ スペックシート
『コスモス』は、ライブラリー社製の画像解析（動画・静止画）
パッケージソフトウエアです。
当製品は、ビデオカメラで撮影された画像データからオフラインで
2次元の動作や行動を計測する「Move-tr/2D」をはじめ、
魚や線虫、蛇、紐状物体などの体幹の曲がり具合や向き、進行方向を計測する
「Wriggle Tracker」などがパッケージされたWindows対応の製品です。
【パッケージ内容】
■2次元動画計測ソフトウェア「Move-tr/2D」
■2次元歪み計測ソフトウェア「Strain-mp」
■紐状物体計測ソフトウェア「Wriggle Tracker」
■3次元動画計測ソフトウェア「Move-tr/3D」
■流体計測ソフトウェア(PIV)「Flow-vec」
■統合型流体計測ソフトウェア(PIV/PTV)「Image-Flow」
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
画像解析パッケージソフトウエア『コスモス』
『HSV-3DT』は、高速ビジョンテクノロジーにより動く対象物の
3Dポジションをリアルタイムに提供します。
シンプルなハードウェア構成で、対象物の速度・軌跡のリアルタイム解析。
画像処理はカメラ内で行うためホストPCの負荷は小さく、同時に複数個
（最大6個）のトラッキングが可能です。
【特長】
■対象物の速度・軌跡のリアルタイム解析
■シンプルなハードウェア構成
■高速ビジョンテクノロジーにより動く対象物の
3Dポジションをリアルタイムに提供
■リアルタイム3D情報をVR、MRのアプリ、ゲーム
インタラクティブなアトラクションスポーツのデータ測定に
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
リアルタイム3Dトラッキングシステム『HSV-3DT』
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物体検出・追跡における選手のトラッキング
物体検出・追跡における選手のトラッキングとは？
物体検出・追跡の選手のトラッキングは、スポーツ映像や監視カメラ映像などから、個々の選手をリアルタイムで識別し、その動きを継続的に追跡する画像処理技術です。これにより、選手のパフォーマンス分析、戦術評価、不正行為の検知などが可能になります。
課題
密集時の選手識別困難
選手同士が密集する場面では、個々の選手を正確に識別し、追跡対象を維持することが難しくなります。
遮蔽物による追跡中断
他の選手や障害物によって選手が一時的に隠れると、追跡が中断され、連続性が失われることがあります。
類似ユニフォームの混同
両チームのユニフォームの色やデザインが似ている場合、システムが選手を誤って識別する可能性があります。
低解像度・低フレームレート映像への対応
画質が低い映像やフレームレートが低い映像では、選手の細かい動きや特徴を捉えきれず、トラッキング精度が低下します。
対策
高度な物体検出アルゴリズム
深層学習を用いた高精度な物体検出モデルを導入し、密集時や一部遮蔽された状況でも選手を識別する能力を高めます。
マルチオブジェクトトラッキング技術
複数の追跡対象を同時に管理し、遮蔽からの復帰や再識別を可能にするアルゴリズムを採用します。
特徴点マッチングと色情報活用
選手のユニフォームの色情報や、顔・体型などの特徴点を組み合わせることで、類似ユニフォームの混同を防ぎます。
映像補間・ノイズ除去
低品質な映像に対して、フレーム補間技術やノイズ除去処理を適用し、トラッキングに必要な情報を補強します。
対策に役立つ製品例
スポーツ分析システム
選手の動きを自動で検出し、トラッキングすることで、詳細なパフォーマンスデータを提供し、戦術分析を支援します。
リアルタイム監視システム
広範囲の映像から特定の人物を継続的に追跡し、異常行動の検知や迅速な対応を可能にします。
映像解析ソフトウェア
既存の映像データに対して、選手検出・追跡機能を適用し、過去の試合やイベントの分析を効率化します。
AI搭載カメラ
カメラ自体に物体検出・追跡機能を搭載し、映像伝送前に選手の情報を抽出することで、リアルタイム処理の負荷を軽減します。
