論文の概要: Video-Based Reconstruction of the Trajectories Performed by Skiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09647v1
• Date: Fri, 17 Dec 2021 17:40:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-20 16:01:15.583514
• Title: Video-Based Reconstruction of the Trajectories Performed by Skiers
• Title（参考訳）: スキー選手による軌道の映像的再構成
• Authors: Matteo Dunnhofer, Alberto Zurini, Maurizio Dunnhofer, Christian Micheloni
• Abstract要約: そこで本稿では,スポーツ選手が演奏中にトラバースした点列をビデオベースで再構成する手法を提案する。 我々のプロトタイプは、アスリートの動きを再現し、カメラの視点でそれを視覚化するためのディープラーニングベースのアルゴリズムのパイプラインで構成されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.572756832049285
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Trajectories are fundamental in different skiing disciplines. Tools enabling the analysis of such curves can enhance the training activity and enrich the broadcasting contents. However, the solutions currently available are based on geo-localized sensors and surface models. In this short paper, we propose a video-based approach to reconstruct the sequence of points traversed by an athlete during its performance. Our prototype is constituted by a pipeline of deep learning-based algorithms to reconstruct the athlete's motion and to visualize it according to the camera perspective. This is achieved for different skiing disciplines in the wild without any camera calibration. We tested our solution on broadcast and smartphone-captured videos of alpine skiing and ski jumping professional competitions. The qualitative results achieved show the potential of our solution.
• Abstract（参考訳）: 軌道は異なるスキー分野において基本的なものである。 このような曲線を解析可能なツールは、トレーニング活動を強化し、放送内容を強化することができる。 しかし、現在利用可能なソリューションは、ジオローカライズされたセンサーとサーフェスモデルに基づいている。 本稿では,競技選手が競技中に横断する点のシーケンスをビデオベースで再構成する手法を提案する。 我々のプロトタイプは、アスリートの動きを再現し、カメラの視点でそれを視覚化するためのディープラーニングベースのアルゴリズムのパイプラインで構成されています。 これは、カメラのキャリブレーションなしで野生の様々なスキー競技で達成される。 私たちは、アルペンスキーやスキージャンプのプロの競技会の放送やスマートフォンで撮影されたビデオでソリューションをテストしました。 定性的な結果が我々の解決策の可能性を示している。

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