論文の概要: Table tennis ball spin estimation with an event camera
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09870v1
- Date: Mon, 15 Apr 2024 15:36:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 21:47:37.213429
- Title: Table tennis ball spin estimation with an event camera
- Title（参考訳）: イベントカメラによる卓球スピン推定
- Authors: Thomas Gossard, Julian Krismer, Andreas Ziegler, Jonas Tebbe, Andreas Zell,
- Abstract要約: 卓球では、高速とスピンの組み合わせは従来の低フレームレートカメラが不十分である。
本稿では,イベントカメラを用いたテーブルテニススピン推定法を提案する。
我々は、スピン等級平均誤差が10.7 pm 17.3$ rps、スピン軸平均誤差が32.9 pm 38.2deg$をリアルタイムで空飛ぶボールに対して達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.735290341808064
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Spin plays a pivotal role in ball-based sports. Estimating spin becomes a key skill due to its impact on the ball's trajectory and bouncing behavior. Spin cannot be observed directly, making it inherently challenging to estimate. In table tennis, the combination of high velocity and spin renders traditional low frame rate cameras inadequate for quickly and accurately observing the ball's logo to estimate the spin due to the motion blur. Event cameras do not suffer as much from motion blur, thanks to their high temporal resolution. Moreover, the sparse nature of the event stream solves communication bandwidth limitations many frame cameras face. To the best of our knowledge, we present the first method for table tennis spin estimation using an event camera. We use ordinal time surfaces to track the ball and then isolate the events generated by the logo on the ball. Optical flow is then estimated from the extracted events to infer the ball's spin. We achieved a spin magnitude mean error of $10.7 \pm 17.3$ rps and a spin axis mean error of $32.9 \pm 38.2\deg$ in real time for a flying ball.
- Abstract（参考訳）: スピンはボールベーススポーツにおいて重要な役割を担っている。
スピンの推定は、ボールの軌跡やバウンス動作に影響を及ぼすため、重要なスキルとなる。
スピンを直接観察することはできず、本質的に見積もるのは困難である。
卓球では、高速とスピンの組み合わせは、ボールのロゴを素早く正確に観察するために従来の低フレームレートカメラを不十分にし、動きのぼけによってスピンを推定する。
イベントカメラは、時間分解能が高いため、動きのぼやけにあまり悩まされない。
さらに、イベントストリームのスパース性は、多くのフレームカメラが直面する通信帯域制限を解決する。
我々の知る限り、我々は、イベントカメラを用いた卓球スピン推定のための最初の方法を提案する。
私たちは、ボールを追跡するために順序時間面を使用し、ボールのロゴによって生成されたイベントを分離します。
その後、抽出されたイベントから光の流れを推定し、ボールのスピンを推測する。
スピン等級平均誤差は10.7 \pm 17.3$ rps、スピン軸平均誤差は32.9 \pm 38.2\deg$をフライングボールのリアルタイムに達成した。
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