論文の概要: Neural Network-Based Tracking and 3D Reconstruction of Baseball Pitch Trajectories from Single-View 2D Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16296v1
• Date: Sat, 25 May 2024 16:17:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 21:57:23.886573
• Title: Neural Network-Based Tracking and 3D Reconstruction of Baseball Pitch Trajectories from Single-View 2D Video
• Title（参考訳）: シングルビュー2Dビデオによるニューラルネットワークによる野球ピッチ軌跡の追跡と3次元再構成
• Authors: Jhen Hsieh,
• Abstract要約: 本稿では,2次元映像から3次元座標まで,野球球の軌跡の追跡と再構成のためのニューラルネットワークによるアプローチを提案する。 実験結果から,本手法は2次元入力から3次元軌跡を復元する際の精度が高いことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a neural network-based approach for tracking and reconstructing the trajectories of baseball pitches from 2D video footage to 3D coordinates. We utilize OpenCV's CSRT algorithm to accurately track the baseball and fixed reference points in 2D video frames. These tracked pixel coordinates are then used as input features for our neural network model, which comprises multiple fully connected layers to map the 2D coordinates to 3D space. The model is trained on a dataset of labeled trajectories using a mean squared error loss function and the Adam optimizer, optimizing the network to minimize prediction errors. Our experimental results demonstrate that this approach achieves high accuracy in reconstructing 3D trajectories from 2D inputs. This method shows great potential for applications in sports analysis, coaching, and enhancing the accuracy of trajectory predictions in various sports.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2次元映像から3次元座標まで,野球球の軌跡の追跡と再構成のためのニューラルネットワークによるアプローチを提案する。 我々は,OpenCVのCSRTアルゴリズムを用いて,2次元ビデオフレーム内の野球および固定基準点を正確に追跡する。 これらの追跡されたピクセル座標は、ニューラルネットワークモデルの入力機能として使用され、2次元座標を3次元空間にマッピングするために、複数の完全に接続された層から構成される。 このモデルは平均二乗誤差損失関数とAdamオプティマイザを用いてラベル付き軌道のデータセットに基づいてトレーニングされ、予測エラーを最小限に抑えるためにネットワークを最適化する。 実験結果から,本手法は2次元入力から3次元軌跡を復元する際の精度が高いことが示された。 本手法は, スポーツ分析, コーチング, および各種スポーツにおける軌道予測の精度向上に有効であることを示す。

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