姜 文渊

The authors have developed "xG-1", a sports sensing unit capable of visualizing the performance and flow of play while recognizing each player in field sports such as soccer, rugby, and American football. Utilization of this sensing unit in the field of sports makes it possible to provide scientific data-driven services with the aim of transforming subjective coaching methods based on experience into new coaching methods based on data. This system consists of sensor devices and software, utilizing real-time kinematic (RTK) positioning, which is a surveying technology. Therefore, the system not only provides highly accurate positional data in real time but also visualizes the overall performance of the entire team, including formation analysis. This allows one-stop management of the overall team and individual performance, as well as efficient information management of the player's exercise load. "xG-1" can support sports businesses by providing highly extensible API and SDK and linking data among end users and systems. In the future, we aim to develop a global open data platform.

Research on tracking and performance analysis of athletes using video images has been actively conducted with the aim of improving athletes' competitive performance. However, when filming plays in field sports, it is difficult to capture the entire field with a single camera without filming from a specific point, such as a spectator's seat on the corner side, because the field is long sideways. Even if the entire field is captured, the players at the back of the field appear small, making analysis difficult. Other issues include the fact that since many coaches and analysts film where the play is progressing, it is hard for them to track the ball seamlessly when the position of play changes significantly depending on the position of ball. To solve this problem, we develop in this study a technology to automatically generate panoramic video images that cover the entire field by using two video cameras. Using this technology, we aim to generate panoramic images of the entire field that makes it possible to surely measure and analyze all players and the ball.

近年，建設現場では労働災害を防ぐため，IoTによる効果的な安全管理の対策が求められている．これに対して，物体検出手法により作業員や建設機械の位置情報を取得して安全管理に生かす試みがなされている．しかし，作業員や建設機械が混在し，危険な領域が常時変化する建設現場では，動画像から物体検出手法を用いて検出対象物を検出することが困難である．そこで，深層学習の適用が考えられるが，正確に検出するには，建設現場に特化した検出モデルへの更新が必要である．しかし，そのための学習データを手動で作成するには多大な労力を要する．そこで，本研究では，建設現場において高精度に検出するための深層学習用学習データの自動生成手法を提案する．実験では，建設現場の映像を対象にシステムを適用した結果，その有用性を確認できた．

我が国では，i-Constructionを通じて建設現場の生産性の向上を目指す革新的な技術を求めている．この実現には，AIやIoTなどの技術により作業員や建設機器を追跡し，動線を取得する必要がある．こうした背景の下，多くの研究は，建設現場の作業員や建設機器を追跡可能な技術を開発している．しかし，これらの技術を建設現場に適用する場合，オクルージョンが長時間かつ多発する区間において，追跡が困難な課題が見られた．そこで，本研究では，オクルージョン箇所の前後において作業員や建機の画像上の特徴を用いた同定手法を提案し，それにより，オクルージョン区間においても，継続的に追跡可能な技術を開発する．実験では，提案手法を実際の建設現場の映像に適用することで，オクルージョン箇所の前後における作業員や建機を正しく同定して追跡を継続できることを確認した．

筆者らはこれまで，アメリカンフットボールにて，映像から選手を検出・追跡する技術を研究してきた．映像から選手を追跡する場合，選手の位置とサイズを正確に検出する必要があるが，検出に失敗することで追跡が途切れることがある．この課題を解決するために，深層学習を用いた人物の検出手法を検討してきたが，高品質かつ大量の深層学習用トレーニングデータを作成するには多大な労力が必要となる．そこで，本研究では，映像から切り出したフレーム画像とGNSSデータを組み合わせることにより，初期の学習に用いる高品質なデータを生成する．そして，そのデータを用いて学習した検出器から新たな検出結果を精査し，追加学習データとして活用することで，2回目以降の学習データを自動的に生成する．本提案手法を実装することにより，検出精度を担保しながら学習データを自動生成する仕組みが実現できるかを検証する．そこで，サッカーの映像に開発システムを適用し，繰り返し学習した場合の検出精度の変化を確認する．その結果，検出器による推定結果を基に自動的に学習データを生成し追加学習することで検出精度が向上したことからシステムの有用性を実証した．

スポーツにおけるICTの活用として，選手をトラッキングする画像処理の研究が行われている．しかし，アメリカンフットボールなどのフィールド上での選手のオクルージョンが頻発する競技では，選手位置が正確に取得できない．そのため，選手の移動軌跡が分断され，正確なトラッキングが難しいことが課題となっている．そこで，本研究では，複数地点から撮影した映像から得られた移動軌跡を用いて，それらを相互に補完することでオクルージョンに頑強な選手のトラッキング手法を提案する．これにより，GNSSセンサなどのデバイスを相手選手へ装着ができない課題を解決する．

スポーツ庁では，我が国の国際競技力の向上に関する重点政策において，日本代表選手の活躍を科学な側面から支援することを目指している．そこで，筆者らは，GNSSセンサによるフィールドスポーツの可視化システムを開発してきた．特に，アメリカンフットボールに着目し，QB，WR，DBのマッチアップを対象にした軌跡画像を用いて，深層学習によるパス成否の判定を目指してきた．ただし，プレーが完結したトラッキング情報のみを用いているため，プレー中の成功率の予測や，その予測値に基づくタイムリーな動作の選択と修正をサイドラインから指示できるようなプレー中の気づき情報の獲得には至っていなかった．そこで，本研究では，軌跡の経時変化を加味したトラッキング情報を用いることで，プレー中の成功率を予測することを試みる．実験では，クイックパス，ショートパスやロングパスなどの軌跡を対象に分析を行い，その有用性を実証した．

我が国では，東京オリンピックに向けて，スポーツに関わる政策が積極的に推し進められている．その施策の一つである「スポーツ×ICT」では，スポーツ分野における計測機器の開発やデータ計測と可視化，そして新たなサービスの提案など，ICTの効果的な利活用方法が検討されている．筆者らは，これまでアメリカンフットボールに着目し，高性能なGNSSセンサと加速度センサを内蔵した計測端末を用いて，複数選手を可視化するシステムを開発してきた．このシステムを用いることで，指導者のみならず選手に対しても個々のプレーの振り返りの機会において有益な情報を提供できることを確認した．しかし，状況に応じたプレーの選択や，その成功率の提示といった戦術の分析までには至っていなかった．そこで，本研究では，パスプレーに関するオフェンスとディフェンスのマッチアップ分析に深層学習を適用し，プレーの成功または失敗の推定の可能性を検討する．

我が国では，2020年の東京オリンピックに向け，日本代表選手の活躍や競技水準の向上を目的としたスポーツ情報科学に関する研究支援が求められている．そのため，昨今では，スポーツ分野に特化した計測機器が新たに商品化され，それらを用いた計測データの可視化システムの開発や，戦術分析のための応用研究が試行されている．しかし現状では，選手個人のリテラシーを指標化することにとどまり，チーム全体のパフォーマンスを多様な観点から分析できるような現場指向型システムにはほど遠い．そこで，本研究では，サッカーを対象とし，選手個人だけでなく，チームのフォーメーション，選手間の間合い，連携度合，試合の局面・流れなどを確認できる現場指向型スポーツ可視化システムを考案する．この実現に向けて，まず，既存研究の調査と専門家へのヒアリングを通して，必要な可視化項目を整理する．次に，可視化項目に基づき，利用場面を考慮したシステムの各機能を構築する．そして，提案システムを用いて，実試合における選手個人やチーム全体のパフォーマンスを分析し，指導者に新たな気づきを提供できるかの視点から実用の可能性を検証する．最後に，提案システムの新たな展開の可能性について論述する． In Japan, to prepare for the 2020 Olympic Games, additional research in sports information sciences is necessary to improve the performance and competitive level of athletes. For this reason, new specialized measuring instruments that are uniquely applicable to the field of sports are available for purchase. The development of data visualization systems and the application of tactical analytic research using these instruments, are also being attempted. However, current instruments and methods are only capable of indexing athletes' individual performance levels. They are inadequate as field or team-oriented systems that can analyze the overall performance of a team from various perspectives. Therefore, in this research, we propose a coach-oriented sports visualization system for soccer that can confirm not only the individual capabilities of the players, but also the optimized team lineup, distance between individual athletes, competitive fitness, and also analyze various phases of a game. To develop this system, first we organized the items that needed to be visualized by studying existing research and interviewing soccer specialists. Second, we considered various applications for applying this system, and then created every function based on the visualization items. Third, we analyzed the performance of individual athletes as well as the entire team in actual competition to provide new ideas and supporting data for instructors based on verifiable, practical possibilities. Finally, we summarized the areas of potential improvement for this proposed system.

我が国では，2020年の東京オリンピックに向けて，スポーツに関わる政策が積極的に推し進められている．その施策の1つである「スポーツ × ICT」では，スポーツ分野における計測機器の開発やデータ計測と可視化手法の高度化，そして新サービスの提案など，最新ICTの効果的な利活用が進められている．しかし，スポーツ分野にICTを適用する試みは始まったばかりの黎明期であり，教育現場や地域クラブの指導者のみならず，高度な専門知識を保有したスタッフにおいても，自在に操ることは難しい．そこで，本研究では，「スポーツ × ICT」に関わる既存研究を調査し，現状把握と効果的な活用方法を模索するとともに，アメリカンフットボールのプレーデータの可視化システムを開発する．そして，選手にセンシング機器を適用し，統計的手法と組み合わせてプレー分析を行い，カレッジフットボールの監督・コーチなどの指導者に新たな気づきを提供できるかの観点に基づき，実用の可能性を検証する．

高度経済成長期に建設された多くの道路橋は，一斉に老朽化を迎え，適切な維持管理を必要としている．しかし，それらの道路橋は，設計図や完成図が破棄された場合や，現況と一致しない場合があり，維持管理が困難となり，現況図の再生が求められている．この問題に対して，著者らは，MMSにより高架道路橋を計測し，線形図面の自動生成を試みてきた．しかし，既研究の手法は，1種類のMMS点群データで生成した図面の精度のみを検証し，レーザスキャナや設置方向などの特性が大きく異なるMMS点群データに適用した場合の汎用性まで言及していない．そこで，本研究では，特性が大きく異なる2種類のMMS点群データを利用し，高架道路橋の特徴点の抽出結果と道路線形の生成精度を比較することで，提案手法の汎用性を検証する．

高度経済成長期に建設された多くの高架道路橋は老朽化を迎えているため維持管理が必要である．しかし，これらの高架道路橋は，設計時や竣工時の図面が紙媒体であり，廃棄されているケースが多く維持管理業務に支障をきたしている．そこで，MMSの点群データから高架道路橋の維持管理用のSXF図面を自動生成する研究がなされている．既研究では，高架道路橋の継ぎ手の位置で点列を分割しスパンごとに道路橋の線形を生成している．しかし，継ぎ手を抽出できない場合や設計図に記載された線形の起終点が継ぎ手の位置から離れている場合，生成したクロソイド曲線と直線や円弧との連続性が失われる問題がある．そこで，本研究では，平面の直線，クロソイド曲線，円弧と縦断面の直線と２次曲線の起終点を算出し，各線形を連続に接続する解析手法を提案する．それにより，継ぎ手の情報なしで，高架道路橋上部工のSXF図面を高精度に生成することを実現する．

高度経済成長期に建設された高架道路橋は，設計図や竣工図を基に維持管理されている．しかし，それらの高架道路橋は，設計時や竣工時の図面が紙媒体であることから廃棄されているケースが多々あり，維持管理が困難である．この場合，現況の詳細図の再生が必要であるが，その場合に膨大なコストがかかる．この問題に対して，MMSの点群座標データから道路橋の維持管理用の3次元モデルを自動生成する研究が多数行われている．しかし，これらの研究は，道路本来の幾何情報を考慮していないことから図面としての利用が難しい．そこで，本研究では，高架道路橋上部工のSXF図面の再生を目的とし，MMSの点群座標データから，上部工の線形の幾何情報の抽出手法を提案する．実験では現況図と比較することで，手法およびシステムの有用性を確認する．

高度経済成長期に集中整備されてきた高架道路橋は，一斉に老朽化の時期を迎えている．そのため，計画的に道路機能を保全する維持管理技術が求められている．計画的な維持管理計画の立案には，現在の路面の状態を把握することが肝要である．しかし，路線測量は路線の一時通行止めなどの処置を行う必要があるため容易ではない．そこで，本研究では，高架道路橋の上部工の維持管理をするために，モービルマッピングシステム（MMS）による路線測量を行い，道路中心線などの情報を保持した3次元現況図の生成手法を提案する．そして，実証実験では，工事完成図などの既存資料と比較して，3次元現況図の維持管理計画を立案する際の有効性を検証する．

近年，建設分野では，国土交通省の推進によって様々な成果品の電子納品が実施されている．その中の一つである工事写真は，工事名や工種などの写真管理項目の記入が義務付けられている．しかし，写真管理項目の記入には，工事写真中の黒板の文字を目視で確認する必要があるため手間がかかる問題がある．そこで，本研究では，工事写真に対して前処理を行い黒板の文字を取得し，さらに，それらに対してOCRによる認識と自然言語処理による誤り訂正を行い，そして，工事写真から写真管理項目の記入内容を自動的に取得するシステムを開発する．最後に，本システムを構成する機能ごとの実験と本システムの実証実験を行い，その有用性を確認する．