Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tracking Players in a Badminton Court by Two Cameras

論文の概要: Tracking Players in a Badminton Court by Two Cameras

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04872v1
Date: Wed, 9 Aug 2023 11:10:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-10 14:01:17.716484
Title: Tracking Players in a Badminton Court by Two Cameras
Title（参考訳）: 2台のカメラによるバドミントンコートの選手追跡
Authors: Young-Ching Chou, Shen-Ru Zhang, Bo-Wei Chen, Hong-Qi Chen, Cheng-Kuan Lin and Yu-Chee Tseng
Abstract要約: 本研究では,バドミントン裁判所における選手の多目的追跡(MOT)を簡易に行う手法を提案する。 2台のオフ・ザ・シェルフカメラを利用しています。1台はコートの上部、もう1台はコートの側面にあります。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.394650183250974
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This study proposes a simple method for multi-object tracking (MOT) of players in a badminton court. We leverage two off-the-shelf cameras, one on the top of the court and the other on the side of the court. The one on the top is to track players' trajectories, while the one on the side is to analyze the pixel features of players. By computing the correlations between adjacent frames and engaging the information of the two cameras, MOT of badminton players is obtained. This two-camera approach addresses the challenge of player occlusion and overlapping in a badminton court, providing player trajectory tracking and multi-angle analysis. The presented system offers insights into the positions and movements of badminton players, thus serving as a coaching or self-training tool for badminton players to improve their gaming strategies.
Abstract（参考訳）: 本研究では,バドミントン裁判所における選手の多目的追跡(MOT)を簡易に行う手法を提案する。私たちは2台の市販のカメラを活用しています。1台はコートの上部、もう1台はコートの側面にあります。上部の1つはプレイヤーの軌跡を追跡することであり、側面の1つはプレイヤーのピクセルの特徴を分析することである。隣り合うフレーム間の相関を計算し、2つのカメラの情報を関連付けることで、バドミントン奏者のモットを得る。この2カメラアプローチは、バドミントンコートにおけるプレイヤーの排除と重複という課題に対処し、プレイヤーの軌跡追跡と多角解析を提供する。このシステムはバドミントン選手の位置や動きに関する洞察を提供し、バドミントン選手がゲーム戦略を改善するためのコーチングやセルフトレーニングツールとして機能する。

関連論文リスト

Investigating Event-Based Cameras for Video Frame Interpolation in Sports [59.755469098797406]
本稿では,スポーツスローモーションビデオを生成するためのイベントベースビデオフレーム補間(VFI)モデルについて検討する。特に,スポーツ映像を撮影するためのRGBとイベントベースカメラを含むバイカメラ記録装置の設計と実装を行い,両カメラの時間的整列と空間的登録を行う。実験により,市販のイベントベースVFIモデルであるTimeLensが,スポーツビデオのスローモーション映像を効果的に生成できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-02T15:39:08Z)
SoccerNet Game State Reconstruction: End-to-End Athlete Tracking and Identification on a Minimap [102.5232204867158]
我々は、ゲーム状態再構成のタスクを形式化し、フットボールビデオに焦点を当てた新しいゲーム状態再構成データセットである、サッカーネット-GSRを紹介する。 SoccerNet-GSRは、ピッチローカライゼーションとカメラキャリブレーションのための937万行のアノテートにより、30秒間の200の動画シーケンスで構成されている。我々の実験は、GSRは挑戦的な新しい課題であり、将来の研究の場を開くことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-17T12:53:45Z)
Towards Real-Time Analysis of Broadcast Badminton Videos [29.633481528698844]
生放送のマッチビデオにおけるバドミントンマッチに対するプレイヤーの動き分析のためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。マルチモーダルセンサデータを使用する他のアプローチとは異なり、我々のアプローチは視覚的手がかりのみを使用する。われわれのフレームワークは、2019年のプレミアバドミントンリーグのライブ放送の試合をリアルタイムで分析するためにうまく利用された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-23T15:38:26Z)
A Badminton Recognition and Tracking System Based on Context Multi-feature Fusion [6.068573093901329]
2つのトラジェクトリクリップトラッカーは、ボールの正しいトラジェクトリをキャプチャするための異なるルールに基づいて設計されている。粗粒から細粒への2ラウンドの検出は、バドミントン検出で直面する課題を解決するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-26T08:07:56Z)
SportsMOT: A Large Multi-Object Tracking Dataset in Multiple Sports Scenes [44.46768991505495]
本稿では,emphSportsMOTと呼ばれる多種多様なスポーツシーンにおける大規模多目的追跡データセットを提案する。 240のビデオシーケンス、150Kフレーム以上、およびバスケットボール、バレーボール、サッカーを含む3つのスポーツカテゴリーから収集された1.6M以上のバウンディングボックスで構成されている。本稿では,emphMixSortと呼ばれる新しい多対象追跡フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-11T12:07:31Z)
Tracking by Associating Clips [110.08925274049409]
本稿では,オブジェクト関連をクリップワイドマッチングとして扱う方法を検討する。我々の新しい視点では、1つの長いビデオシーケンスを複数のショートクリップとみなし、そのトラックはクリップ内とクリップ間の両方で実行される。この新しい手法の利点は2つある。まず、ビデオチャンキングによって中断フレームをバイパスできるため、エラーの蓄積や伝播の追跡に頑健である。次に、クリップワイドマッチング中に複数のフレーム情報を集約し、現在のフレームワイドマッチングよりも高精度な長距離トラックアソシエーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-20T10:33:17Z)
SportsTrack: An Innovative Method for Tracking Athletes in Sports Scenes [14.901600628787351]
SportsMOTコンペティションは、バスケットボールやサッカーなど、さまざまなスポーツシーンのアスリートの複数の物体追跡を解決することを目的としている。これまでのMOT法は、選手の高品質な足跡と十分に一致しない。我々はSportsTrackという革新的なトラッカーを導入し、検出によるトラッキングを検知パラダイムとして活用する。我々はECCV 2022 DeepAction SportsMOTコンペティションで上位1位(76.264 HOTA)に達した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-14T08:09:38Z)
P2ANet: A Dataset and Benchmark for Dense Action Detection from Table Tennis Match Broadcasting Videos [64.57435509822416]
この作品は、ワールド・テーブルテニス選手権とオリンピアードのプロの卓球試合の放送ビデオから収集された2,721本のビデオクリップで構成されている。強調局所化と強調認識という2つのアクション検出問題を定式化する。その結果、TheNameは依然として困難なタスクであり、ビデオからの高密度なアクション検出のための特別なベンチマークとして使用できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-26T08:34:17Z)
A Survey on Video Action Recognition in Sports: Datasets, Methods and Applications [60.3327085463545]
本稿では,スポーツ分析のための映像行動認識に関する調査を行う。サッカー、バスケットボール、バレーボール、ホッケー、フィギュアスケート、体操、卓球、ダイビング、バドミントンなど10種以上のスポーツを紹介します。本研究では,サッカー,バスケットボール,卓球,フィギュアスケート動作認識をサポートするPaddlePaddleを用いたツールボックスを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-02T13:19:36Z)
MonoTrack: Shuttle trajectory reconstruction from monocular badminton video [6.218613353519723]
モノクロバドミントンビデオから3次元シャトル軌道の抽出と分割を行うための,最初のエンドツーエンドシステムを提案する。本システムは, コート次元, ショット配置, 動きの物理法則などのバドミントン領域の知識と, プレイヤーのポーズやシャトル追跡などの視覚的特徴を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-04T23:57:57Z)
Exploring the Long Short-Term Dependencies to Infer Shot Influence in Badminton Matches [9.553207911311926]
ショットのプロセスを完全に記述するためのバドミントン言語を導入します。本稿では,新しい短期抽出器と長期符号化器からなるディープラーニングモデルを提案する。本モデルでは,収集結果に対するアクションシーケンスの透明性を実現するためのアテンション機構を組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-14T04:44:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。