JP2008284166A - 投球球種識別装置、識別器生成装置、投球球種識別プログラム及び識別器生成プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】投球球種識別装置Bは、複数の投球についての、各々の投球の映像の各フレーム画像内における投球の位置の情報である軌跡データと、各々の投球に予め対応付けられた球種の情報とに基づいて機械学習された、軌跡データに基づいて球種を識別する識別器を予め記憶する学習結果記憶装置(識別器記憶手段)5と、識別対象となる投球の映像を入力し、この映像の各フレーム画像内における投球を抽出して軌跡データを生成する投球軌跡解析装置(投球軌跡解析手段)2bと、学習結果記憶装置5に記憶された識別器を用いて、投球軌跡解析装置2bで生成された軌跡データに基づいて識別対象の投球の球種を識別する球種識別装置(球種識別手段)6とを備えることを特徴とする。
【選択図】図1
Description
まず、図1を参照して、球種判定システムSの構成について説明する。図1は本発明の識別器生成装置及び投球球種識別装置を備える球種判定システムの構成を示したブロック図である。球種判定システムSは、複数の過去の投球の情報に基づいて、識別対象となる投球の球種を識別する識別器を生成し、当該球種を識別するものである。球種判定システムSは、映像蓄積装置1a、1bと、識別器生成装置Aと、投球球種識別装置Bとを備えて構成されている。更に、識別器生成装置Aは、投球軌跡解析装置2aと、軌跡データ蓄積装置3と、球種学習装置4とを備え、投球球種識別装置Bは、投球軌跡解析装置2bと、学習結果記憶装置5と、球種識別装置6とを備える。
続いて、図2を参照(適宜図1参照)して、投球軌跡解析装置2a(2b)の構成について説明する。図2は、本発明の識別器生成装置及び投球球種識別装置を備える球種判定システムの投球軌跡解析装置の構成を示したブロック図である。投球軌跡解析装置2a(2b)は、オブジェクト候補画像生成手段21と、ボール選定手段22と、抽出条件記憶手段23と、位置予測手段24と、探索領域設定手段25と、投球補間手段26とを備える。
e=4πS/L2 …(1)
続いて、図1を参照して、球種学習装置4の構成について説明する。球種学習装置4は、特徴量算出手段41と、学習手段42とを備える。
ここで、以下の式(2)に示すような軌跡データ(x,y)が特徴量算出手段41に入力されたとする。そうすると、特徴量算出手段41は、データ数nを抽出数とする。
(x,y)=(x1,y1),(x2,y2),…(xn,yn) …(2)
特徴量算出手段41は、軌跡に対して近似直線を生成して、この近似直線の傾きを一次微係数とする。例えば、図3に示すように、特徴量算出手段41は、軌跡データによって示される複数のボールM、M、…の軌跡に対して近似直線L1を生成する。図3は、投球の軌跡と、特徴量算出手段によって生成される近似直線及び近似曲線とを模式的に示した模式図である。
y=a1x+b1 …(3)
特徴量算出手段41は、軌跡に対して近似曲線を生成して、この近似曲線の曲率を二次微係数とする。例えば、図3に示すように、特徴量算出手段41は、軌跡データによって示される複数のボールM、M、…の軌跡に対して近似曲線L2を生成する。そして、この近似曲線L2を以下の式(5)のように置くと、近似曲線L2とボールの座標の残差平方和Sは、以下の式(6)によって算出することができる。
y=a2x2+b2x+c2 …(5)
捕球位置は、最後に抽出されたボールの画像座標からも推測できるが、カメラを固定して撮影していない場合には、ボールの画像座標だけで捕球位置を判断することが難しい。そのため、特徴量算出手段41は、最後にボールの抽出された画像内からホームベースを検出し、その重心座標とボールの画像座標との相対位置を捕球位置とすることとした。例えば、図4に示すように、ホームベースHの画像座標が(xh,yh)、最後に抽出されたボールMの画像座標が(xb,yb)である場合、特徴量算出手段41は、ホームベースHからボールMへ向かうベクトルBh(xh−xb,yh−yb)を捕球位置とする。図4は、最後にボールの抽出された画像と、特徴量算出手段よって生成される捕球位置とを模式的に示した模式図である。
特徴量算出手段41は、軌跡データにおいて隣り合うボールの画像座標の横軸方向の変化量及び縦軸方向の変化量を求める。例えば、図5に示すように、軌跡データによって示される、隣り合うボールMA、MBの画像座標がそれぞれ(xA,yA)、(xB,yB)である場合に、特徴量算出手段41は、ボールMA、MB間の動きベクトルBM(xB−xA,yB−yA)を算出する。図5は、投球の軌跡と、特徴量算出手段によって算出される動きベクトルとを模式的に示した模式図である。
更に、図1を参照して、球種識別装置6の構成について説明する。球種識別装置6は、特徴量算出手段61と、識別手段62とを備える。
次に、図9〜図13を参照(適宜図1参照)して、本発明における識別器生成装置A及び投球球種識別装置Bを備える球種判定システムSの動作について説明する。図9は、本発明における識別器生成装置の識別器生成動作を示したフローチャートである。図10は、投球軌跡解析装置の軌跡データ生成動作を示したフローチャートである。図11は、差分画像の条件式を説明するための説明図であり、(a)は3枚の連続したフィールド画像であり、(b)は2枚の差分画像である。図12は、位置予測処理を説明するための説明図である。図13は、本発明における投球球種識別装置の投球球種識別動作を示したフローチャートである。
まず、図9を参照して、球種判定システムSが、球種を識別するための識別器を生成する識別器生成動作について説明する。球種判定システムSは、投球軌跡解析装置2aによって、映像蓄積装置1aに蓄積されたひとつの投球の映像を入力して、後記する軌跡データ生成動作によって軌跡データを生成する(ステップS11)。そして、球種判定システムSは、ステップS11において生成された軌跡データに、外部から入力される球種データを対応付けて軌跡データ蓄積装置3に記憶する(ステップS12)。
次に、図10〜図12を参照(適宜図1及び図2参照)して、球種判定システムSの投球軌跡解析装置2a(2b)が、映像から投球の映像オブジェクトを抽出して軌跡データを生成する軌跡データ生成動作(図9のステップS11)について説明する。
Image1(x,y)>T …(9)
Image2(x,y)<−T …(10)
Image1(x,y)<−T …(11)
Image2(x,y)>T …(12)
更に、図13を参照して、球種判定システムSが、図11に示す識別器生成動作によって生成された識別器を用いて投球の球種を識別する投球球種識別動作について説明する。球種判定システムSは、投球軌跡解析装置2bによって、映像蓄積装置1bに蓄積されたひとつの投球の映像を入力して、図10に示す軌跡データ生成動作によって軌跡データを生成する(ステップS41)。そして、球種判定システムSは、球種識別装置6の特徴量算出手段61によって、ステップS41において生成された軌跡データについて特徴量を算出する(ステップS42)。
A 球種学習装置
B 投球球種識別装置
2a 投球軌跡解析装置(投球軌跡解析手段)
2b 投球軌跡解析装置(投球軌跡解析手段)
4 球種学習装置(球種学習手段)
41 特徴量算出手段
42 学習手段
5 学習結果記憶装置(識別器記憶手段、識別器記憶装置)
6 球種識別装置(球種識別手段)
61 特徴量算出手段
62 識別手段
Claims (6)
- 投球の映像から、当該投球の球種を識別する投球球種識別装置であって、
前記投球の映像を構成する時系列の画像内における前記投球の映像オブジェクトの位置の時系列の情報である軌跡データと、各々の前記投球に予め対応付けられた当該投球の球種の情報とに基づいて複数の投球について機械学習された、前記軌跡データから前記球種を識別するための識別器を予め記憶する識別器記憶手段と、
球種の識別対象となる投球の映像を入力し、この映像を構成する時系列の画像内における前記投球の映像オブジェクトを抽出して、当該投球の軌跡データを生成する投球軌跡解析手段と、
前記識別器記憶手段に記憶された識別器を用いて、前記投球軌跡解析手段によって生成された軌跡データから前記識別対象の投球の球種を識別する球種識別手段と、
を備えることを特徴とする投球球種識別装置。 - 前記識別器記憶手段が、前記複数の投球の軌跡データから所定の基準により正規化して算出された前記投球の軌道の形状、前記投球の相対的な位置及び球速の少なくともひとつの特徴を示す特徴量と、各々の投球に予め対応付けられた当該投球の球種の情報とに基づいて機械学習された、前記特徴量から前記球種を識別するための識別器を予め記憶し、
前記球種識別手段が、
前記投球軌跡解析手段によって生成された軌跡データから、前記所定の基準により正規化された前記特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記識別器記憶手段に記憶された識別器を用いて、前記特徴量算出手段によって算出された特徴量から前記識別対象の投球の球種を識別する識別手段と、
を有することを特徴とする請求項1に記載の投球球種識別装置。 - 請求項1に記載の投球球種識別装置において用いられる、投球の球種を識別するための識別器を生成する識別器生成装置であって、
複数の投球の映像を入力して、各々の映像を構成する時系列の画像内における前記投球の映像オブジェクトを抽出して、当該画像内における前記投球の映像オブジェクトの位置の時系列の情報である軌跡データを生成する投球軌跡解析手段と、
この投球軌跡解析手段によって生成された軌跡データと、各々の投球に予め対応付けられた当該投球の球種の情報とに基づいて、前記軌跡データから前記球種を識別するための識別器を機械学習によって生成する球種学習手段と、
を備えることを特徴とする識別器生成装置。 - 請求項2に記載の投球球種識別装置において用いられる、投球の軌道の形状、当該投球の相対的な位置及び球速の少なくともひとつの特徴を示す特徴量から球種を識別するための識別器を生成する識別器生成装置であって、
複数の投球の映像を入力して、各々の映像を構成する時系列の画像内における前記投球の映像オブジェクトを抽出して、当該画像内における前記投球の映像オブジェクトの位置の時系列の情報である軌跡データを生成する投球軌跡解析手段と、
この投球軌跡解析手段によって生成された軌跡データと、各々の投球に予め対応付けられた当該投球の球種の情報とに基づいて、前記軌跡データから前記球種を識別するための識別器を機械学習によって生成する球種学習手段と、
を備え、
前記球種学習手段が、
前記投球軌跡解析手段によって生成された軌跡データから、各々の前記投球について、所定の基準により正規化された前記特徴量を算出する特徴量算出手段と、
この特徴量算出手段によって算出された複数の投球の特徴量と、対応する前記球種の情報とに基づいて、前記特徴量から前記球種を識別するための識別器を機械学習によって生成する学習手段と、
を有することを特徴とする識別器生成装置。 - 前記投球の映像を構成する時系列の画像内における前記投球の映像オブジェクトの位置の時系列の情報である軌跡データと、各々の前記投球に予め対応付けられた当該投球の球種の情報とに基づいて複数の投球について機械学習されて識別器記憶装置に予め記憶された、前記軌跡データから前記球種を識別するための識別器を用いて、投球の映像から当該投球の球種を識別するためにコンピュータを、
球種の識別対象となる投球の映像を入力し、この映像を構成する時系列の画像内における前記投球の映像オブジェクトを抽出して、当該投球の軌跡データを生成する投球軌跡解析手段、
前記識別器記憶装置に記憶された識別器を用いて、前記投球軌跡解析手段によって生成された軌跡データから前記識別対象の投球の球種を識別する球種識別手段、
として機能させることを特徴とする投球球種識別プログラム。 - 請求項1に記載の投球球種識別装置において用いられる、投球の球種を識別するための識別器を生成するためにコンピュータを、
複数の投球の映像を入力して、各々の映像を構成する時系列の画像内における前記投球の映像オブジェクトを抽出して、当該画像内における前記投球の映像オブジェクトの位置の時系列の情報である軌跡データを生成する投球軌跡解析手段、
この投球軌跡解析手段によって生成された軌跡データと、各々の投球に予め対応付けられた当該投球の球種の情報とに基づいて、前記軌跡データから前記球種を識別するための識別器を機械学習によって生成する球種学習手段、
として機能させることを特徴とする識別器生成プログラム。
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