(57)【要約】【課題】スポーツ用具に装着したセンサによるセンサデータの特徴から競技者の動作を検出することが可能な動作検出装置を提供する。【解決手段】  本願発明の動作検出装置では、スポーツ用具に装着されたセンサ端末によりスポーツ用具の姿勢変動に応じたセンサデータを検出し、このセンサデータを用いてスポーツ用具の斜傾データ、センサデータの時間差分データを算出して、これらの斜傾データ、時間差分データを用いて、スポーツ用具を使用する競技者の動作をイベントとして検出し、このイベントの発生に基づいて競技者の所定の動作の発生を検出する。【選択図】図１
2019058305.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
スポーツ用具に装着され、前記スポーツ用具の姿勢変動に応じたセンサデータを検出するセンサ端末と、
前記センサデータを用いて前記スポーツ用具の斜傾データを算出する斜傾算出部と、
前記センサデータを用いて前記センサデータの時間差分データを算出する差分算出部と、
前記スポーツ用具を使用する競技者の動作をイベントとして検出するイベント検出部であって、前記斜傾データを用いて第１のイベントを検出し、前記時間差分データを用いて第２のイベントを検出するイベント検出部と、
前記第１および第２のイベントの発生に基づいて、前記競技者の所定の動作の発生を検出する動作検出部と、
を備える動作検出装置。
【請求項２】
前記イベント検出部は、前記斜傾データの時間変化に基づいて第３のイベントを検出し、前記動作検出部は、前記第１乃至前記第３のイベントの発生に基づいて、前記競技者の所定の動作の発生を検出すること
を特徴とする請求項１記載の動作検出装置。
【請求項３】
前記イベント検出部は、所定の期間において抽出した前記時間差分データの最大値を用いて第４のイベントを検出し、前記動作検出部は、前記第１乃至前記第４のイベントの発生に基づいて、前記競技者の所定の動作の発生を検出すること
を特徴とする請求項２記載の動作検出装置。
【請求項４】
前記スポーツ用具はアーチェリー競技用の弓であり、前記第１のイベントは、アンカリング動作の検出であり、前記第２のイベントは、リリース動作の検出であり、前記第３のイベントは、フォロースルー動作の検出であり、前記競技者の前記所定の動作は行射動作であること
を特徴とする請求項３に記載の動作検出装置。
【請求項５】
スポーツ用具に装着されたセンサ端末を備えた動作検出装置における動作検出方法であって、
前記センサ端末が、前記スポーツ用具の姿勢変動に応じたセンサデータを検出するステップと、
前記センサデータを用いて前記スポーツ用具の斜傾データを算出するステップと、
前記センサデータを用いて前記センサデータの時間差分データを算出するステップと、
前記スポーツ用具を使用する競技者の動作をイベントとして検出するステップであって、前記斜傾データを用いて第１のイベントを検出し、前記時間差分データを用いて第２のイベントを検出するステップと、
前記第１および第２のイベントの発生に基づいて、前記競技者の所定の動作の発生を検出するステップと、
を備える動作検出方法。
【請求項６】
前記斜傾データの時間変化に基づいて第３のイベントを検出するステップをさらに備え、前記第１乃至前記第３のイベントの発生に基づいて、前記競技者の所定の動作の発生を検出すること
を特徴とする請求項５記載の動作検出方法。
【請求項７】
所定の期間において抽出した前記時間差分データの最大値を用いて第４のイベントを検出するステップをさらに備え、前記第１乃至前記第４のイベントの発生に基づいて、前記競技者の所定の動作の発生を検出すること
を特徴とする請求項６記載の動作検出方法。
【請求項８】
前記スポーツ用具はアーチェリー競技用の弓であり、前記第１のイベントは、アンカリング動作の検出であり、前記第２のイベントは、リリース動作の検出であり、前記第３のイベントは、フォロースルー動作の検出であり、前記競技者の前記所定の動作は行射動作であること
を特徴とする請求項７に記載の動作検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサを用いてスポーツ用具の運動を計測し、スポーツ用具を利用する競技者の動作を検出する動作検出装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
様々なスポーツ競技において、撮影した映像を用いたトレーニングが行われている。例えば、アーチェリー競技の場合には、図１４のように、アーチェリー競技の競技者の近傍にビデオカメラを設置して競技者の動作を撮影し、撮影した映像データを分析することが行われている。（例えば、非特許文献１参照。）
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】公益財団法人  東京都スポーツ文化事業、「競技力向上  テクニカルサポート事業  No.94  アーチェリー/トレーニングサポート」、２０１４年度記事  （https://www.tef.or.jp/sports-science/support_detail.jsp?id=125907）
【非特許文献２】アナログデバイセズ株式会社、「AN-1057 アプリケーション・ノート」、2010
【非特許文献３】山本博、「山本博のゼロから始めるアーチェリー」、実業之日本社、2010
【非特許文献４】MathWorks社、「バイナリ分類のサポート ベクター マシン」（https://jp.mathworks.com/help/stats/support-vector-machines-for-binary-classification.html#bsr5o09）
【非特許文献５】前田英作、「痛快！サポートベクトルマシン -古くて新しいパターン認識手法-」、情報処理 42(7), 676-683, 2001-07-15
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、ビデオカメラで競技者を撮影し、撮影した映像データを分析する場合には、撮影用のビデオカメラの設置場所の確保が必要となり、逆光等の影響から必ずしも良好な撮影環境を確保できない場合がある。
【０００５】
また、アーチェリー競技の場合において、射撃時の映像のみを撮影しようとした場合には、競技者は弓と矢を保持した状態で、所定の立ち位置に立つ必要があるため、競技者が一人で撮影するには困難な場合が多く、競技者とは別にビデオカメラを操作する撮影者が必要となる。
【０００６】
ここで、射撃時の映像のみを撮影するのではなく、ビデオカメラを録画状態のまま放置することもできるが、撮影した映像には射撃をしていない時間の映像も含まれるため、日々の練習を撮影した場合の映像のデータ量は膨大となり、膨大な映像データの中から所望の射撃時の映像データのみを検索する作業や、複数の映像データを照らし合わせて比較するための編集作業には、多くのコストと作業時間が必要になるという問題がある。
【０００７】
本発明は、以上のような問題を解消するためになされたものであり、スポーツ用具に装着したセンサによるセンサデータの特徴から競技者の動作を検出することが可能な動作検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本願発明の動作検出装置では、スポーツ用具に装着され、前記スポーツ用具の姿勢変動に応じたセンサデータを検出するセンサ端末と、前記センサデータを用いて前記スポーツ用具の斜傾データを算出する斜傾算出部と、前記センサデータを用いて前記センサデータの時間差分データを算出する差分算出部と、前記スポーツ用具を使用する競技者の動作をイベントとして検出するイベント検出部であって、前記斜傾データを用いて第１のイベントを検出し、前記時間差分データを用いて第２のイベントを検出するイベント検出部と、前記第１および第２のイベントの発生に基づいて、前記競技者の所定の動作の発生を検出する動作検出部と、を備える。
【０００９】
また、前記イベント検出部は、前記斜傾データの時間変化に基づいて第３のイベントを検出し、前記動作検出部は、前記第１乃至前記第３のイベントの発生に基づいて、前記競技者の所定の動作の発生を検出。
【００１０】
また、前記イベント検出部は、所定の期間において抽出した前記時間差分データの最大値を用いて第４のイベントを検出し、前記動作検出部は、前記第１乃至前記第４のイベントの発生に基づいて、前記競技者の所定の動作の発生を検出してもよい。
【００１１】
また、上記動作検出装置において、前記スポーツ用具はアーチェリー競技用の弓であり、前記第１のイベントは、アンカリング動作の検出であり、前記第２のイベントは、リリース動作の検出であり、前記第３のイベントは、フォロースルー動作の検出であり、前記競技者の前記所定の動作は行射動作であってもよい。
【００１２】
上記課題を解決するために、本願発明の動作検出方法では、スポーツ用具に装着されたセンサ端末が、前記スポーツ用具の姿勢変動に応じたセンサデータを検出するステップと、前記センサデータを用いて前記スポーツ用具の斜傾データを算出するステップと、前記センサデータを用いて前記センサデータの時間差分データを算出するステップと、前記スポーツ用具を使用する競技者の動作をイベントとして検出するステップであって、前記斜傾データを用いて第１のイベントを検出し、前記時間差分データを用いて第２のイベントを検出するステップと、前記第１および第２のイベントの発生に基づいて、前記競技者の所定の動作の発生を検出するステップと、を備える。
【００１３】
また、前記斜傾データの時間変化に基づいて第３のイベントを検出するステップをさらに備え、前記第１乃至前記第３のイベントの発生に基づいて、前記競技者の所定の動作の発生を検出してもよい。
【００１４】
また、所定の期間において抽出した前記時間差分データの最大値を用いて第４のイベントを検出するステップをさらに備え、前記第１乃至前記第４のイベントの発生に基づいて、前記競技者の所定の動作の発生を検出してもよい。
【００１５】
また、上記動作検出方法において、前記スポーツ用具はアーチェリー競技用の弓であり、前記第１のイベントは、アンカリング動作の検出であり、前記第２のイベントは、リリース動作の検出であり、前記第３のイベントは、フォロースルー動作の検出であり、前記競技者の前記所定の動作は行射動作であってもよい。
【発明の効果】
【００１６】
本願発明によれば、スポーツ用具に装着されたセンサによるセンサデータの特徴から競技者の動作を検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、本願発明の実施の形態における動作検出装置の構成例である。
【図２】図２は、本願発明の実施の形態における動作検出装置の機能ブロック図の一例である。
【図３】図３は、アーチェリー競技の行射動作における一連の動作を表す図である。
【図４】図４は、本願発明の第１の実施の形態における動作検出処理フローである。
【図５】図５は、アーチェリー競技の行射動作における斜傾データθ、Φの算出例である。
【図６】図６は、３回の行射における斜傾データθの算出値を描画したものである。
【図７】図７は、本願発明の第２の実施の形態における動作検出処理フローである
【図８】図８は、本願発明の第３の実施の形態における動作検出処理フローである。
【図９】図９は、加速度データの時間差分データの最大値をプロットしたものである。
【図１０】図１０は、図９において、識別関数の代用である２次関数Ｈを加えたものである。
【図１１】図１１は、第３の実施の形態における動作検出部における処理フローである。
【図１２】図１２は、第３の実施の形態における第４のイベントの検出条件の実装に必要なパラメータの値である。
【図１３】図１３は、本願発明の各実施の形態における検出見逃し率、誤検出率を計算したものである。
【図１４】図１４は、ビデオカメラを設置してアーチェリー競技の競技者の動作を撮影する場合の構成例である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本願発明の実施の形態について図面を用いて説明する。但し、本願発明は、多くの異なる形態で実施することが可能であり、以下に説明する実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。
【００１９】
＜第１の実施の形態＞
本願発明の実施の形態における動作検出装置の構成例を図１に示す。図１では、センサ端末を装着するスポーツ用具として、アーチェリー競技用の弓を用いている。
【００２０】
動作検出装置１は、アーチェリー競技用の弓１０に装着されたセンサ端末２０と、センサ端末２０と通信を行う子端末３０から構成される。子端末３０としては、スマートフォンやタブレット、ノートパソコン等を用いることができる。センサ端末２０と子端末３０間の通信は、無線通信、有線通信のいずれを用いてもよい。
【００２１】
センサ端末２０は、装着したスポーツ用具の姿勢変動に応じたセンサデータを検出することができるものであり、例えば、３軸の加速度センサを備える。この場合、加速度センサの３軸は、例えば、図１に示すＸＹＺ軸の向きにそれぞれ配置され、各軸における加速度データを出力する。θは重力加速度の方向に対する加速度センサのＹ軸の傾き、Φは鉛直方向に対する加速度センサのＸ軸の傾きである。尚、以下の説明では、センサ端末２０に３軸加速度センサを備えた場合を説明するが、姿勢変動に応じたセンサデータを検出することができる角速度センサ等の他のセンサを備えてもよい。
【００２２】
図２は、本願発明の実施の形態における動作検出装置１の機能ブロック図の一例である。センサ端末２０は、センサが検出したセンサデータを測定するセンサデータ測定部２１、測定したセンサデータを格納するセンサデータ格納部２２、センサデータを子端末に送信するセンサデータ送信部２３を備える。
【００２３】
センサ端末２０においては、３軸加速度データ等のセンサデータを一定のサンプリングレート、例えば、２５Ｈｚで計測し、ＨＤＤやメモリ等からなるセンサデータ格納部２２へ格納したのち、センサデータ送信部２３において、「BlueTooth（登録商標）」や「WiFi（登録商標）」、「LTE（登録商標）」などの無線通信規格より、子端末３０へ送信する。尚、前述したように、センサ端末２０と子端末３０間の通信は、有線通信を用いてもよい。
【００２４】
子端末３０は、センサ端末２０から受信したセンサデータを用いて競技者の動作を検出する。子端末３０は、センサ端末２０からセンサデータを受信するセンサデータ受信部３５と、センサ端末を装着したスポーツ用具の斜傾データを算出する斜傾算出部３１、センサデータの時間差分データを算出する差分算出部３２、斜傾データ、時間差分データを用いて競技者の動作をイベントとして検出するイベント検出部３３、イベントの発生に基づいて、競技者の所定の動作の発生を検出する動作検出部３４を備え、受信したセンサデータを格納するセンサデータ格納部３６、検出された競技者の動作を描画する描画部３７を備える。
【００２５】
アーチェリー競技の場合、図３に示すように、アーチェリー競技における行射動作は、Ａ．ドローイング、Ｂ．アンカリング、Ｃ．リリース、Ｄ．フォロースルー動作という一連の流れで構成される（例えば、非特許文献３参照。）。アーチェリー競技用の弓にセンサ端末を装着し、センサ端末で測定されたセンサデータを用いてアーチェリーの弓の斜傾データ等を算出し、図３における各動作を検出する。
【００２６】
アーチェリーの弓の斜傾は、次の式により求めることができる。これらの式は、非特許文献２に記載の式を改変したものである。
【００２７】
【数１】
2019058305.tif 000003
【００２８】
【数２】
2019058305.tif 000004
【００２９】
ここで、θは重力加速度の方向に対する弓に取り付けられた加速度センサのＹ軸の傾き、Φは鉛直方向に対する加速度センサのＸ軸の傾きであり、単位は度[degree]である。Ax,out、Ay,out、Az,outは加速度センサの出力値である加速度データであり、単位は重力加速度Ｇ（１．０Ｇ≒９．８ｍ／ｓ2）である。式（１）と式（２−１）、式（２−２）では、加速度センサの出力値の合成ベクトルの大きさ（ノルム）に対する単軸の計測値の比を求め、さらに余弦（コサイン）の逆関数を求めることにより角度の次元を持つ値を算出している。
【００３０】
図４、図５を用いて、本願発明の動作検出装置におけるイベント検出による動作検出動作を説明する。図４は、本願発明の第１の実施の形態における動作検出処理フローである。  図５は、図３のＡ．ドローイング、Ｂ．アンカリング、Ｃ．リリース、Ｄ．フォロースルー動作におけるθ、Φの算出データの１例である。
【００３１】
動作検出装置の子端末では、受信した加速度データを格納した（Ｓ１−１、Ｓ１−２）後、加速度データを用いて斜傾データ、時間差分データを算出し（Ｓ１−４、Ｓ１−６）、第１のイベント検出によりアンカリング動作を検出し（Ｓ１−５）、第２のイベント検出によりリリース動作を検出する（Ｓ１−７）。
【００３２】
図５を用いて、第１のイベント検出で行われるアンカリング動作の検出について説明する。図５において、斜傾データθの値に着目すると、ドローイング動作中（Ａ）では、θの値が＋４度から−１度の範囲で変動しているが、アンカリング動作中（Ｂ）では、変動幅が＋２度から０度の範囲内に低減しており、競技者が弓を動かさないようにしながら狙いを定めている状況がθの算出データに反映されていることがわかる。このように、弓の斜傾データを算出し、算出した斜傾データを定量化・可視化することにより競技者の試技中のアンカリング動作を把握することが可能となる。
【００３３】
競技者が大地に正立している場合には、加速度センサの出力であるAx,out、Ay,outともに０Ｇとなるので、θ、Φは共に０度である。アンカリング動作では、弓および弓に装着された加速度センサが大地に対してほぼ正立したままの状態となるため、センサデータによる正立の判定によりアンカリング動作の検出が可能となる。例えば、θとΦがそれぞれ（−１０≦θ≦１０）、（−１０≦Φ≦３０）の値をとり、この範囲から１度も逸脱することなく１．５秒間経過する場合にはアンカリング動作が発生したと判定することができる。このように、算出した射傾データを用いてアンカリング動作を検出することで、競技中の所定の動作を選手が意識することなくアンカリング動作を検出することが可能となる。
【００３４】
次に、第２のイベント検出で行われるリリース動作（Ｃ）の検出について説明する。リリース動作時（Ｃ）には、引かれた弦から手が離れることにより瞬時的な反動による鋭敏な加速度運動が発生するため、第２のイベント検出の前段で加速度データの時間差分データを算出する。時間差分データは、Ax,outを例にとると、計測開始からｉ番目のAx,outからｉ−１番目のAx,outの値を差し引くことで求めることができる（ｉは２以上の整数）。Ay,out、Az,outの時間差分データについても同様に求めることができる。
【００３５】
本実施の形態および以下の実施の形態では、得られた時間差分データをそれぞれΔAx、ΔAy、ΔAzと表記する。これらの時間差分データは正負どちらの値もとるため、簡単のためにそれらの絶対値である、|ΔAx|、 |ΔAy|、 |ΔAz|を用いる。これらの|ΔAx|、|ΔAy|、 |ΔAz|は、時系列データであり、センサのサンプリング毎に更新される。
【００３６】
第２のイベント検出では、時間差分データ|ΔAx|、 |ΔAy|、 |ΔAz|を時系列に監視し、|ΔAx|≧α、または|ΔAy|≧α、または|ΔAz|≧αを満たすか否かを逐次判定し、この条件が満たされた場合にリリース動作が発生したと判定する。ここで、αの値は、適宜設定可能で任意の値をとり得る。例えば、競技者１３名による計９５０射の実測した加速度データを用い、前記９５０射を漏れなく検出できる下限値は０．６６であるので、マージンを考慮して０．４とすることができる。センサのサンプリングレートや帯域幅等のセンサの仕様が差分データに影響するため、αの値は必ずしも０．４に囚われず、用いるセンサの仕様に合わせ、上述のように実測データを参照のうえ、適宜設定されることが望ましい。また、時間差分データのノルム、すなわち、（|ΔAx|2＋|ΔAy|2＋|ΔAz|2）1/2  がαよりも大きいことを逐次判定することで、リリース動作が発生したと判定してもよい。
【００３７】
また、弦が一定期間振動を継続した場合には、第２のイベント検出の条件を満たす場合が瞬時的に複数回発生する場合がある。このため、第２のイベント検出では、イベント検出条件の発生判定がなされた際に、例えば、直近の２秒間において同様の判定が無いかを探索し、無い場合にリリース動作が発生したと判定する。直近の２秒間において同様の判定があった場合には、リリース動作の発生があったと判定しない。
【００３８】
動作検出では、第１のイベントの検出条件および第２のイベントの検出条件が満たされた時刻に基づいて、行射の動作が発生したことを検出する（Ｓ１−８）。例えば、第２のイベントの検出条件が満たされた時刻より前の所定の時間において、第１のイベントの検出の条件が満たされていれば、行射動作が行われたと判定する。例えば、第２のイベントの検出の条件が満たされた時刻、すなわちリリース発生時刻をＴ［ｓ］とすると、Ｔ−２．０［ｓ］からＴ−０．５［ｓ］の１．５秒間に第１のイベントの検出条件が満たされた時刻、すなわちアンカリング動作が生じたと思われる時刻が含まれていれば、行射動作が行われたと判定する。
【００３９】
図６は、本実施の形態の動作検出により、３回の行射によるθの算出値を、第２のイベントの検出条件が満たされた時刻を０秒として揃えて描画したものである。ビデオカメラで撮影した映像データでは、自動的に行射を検出することや、複数回の行射時の動作を重ねて描画することは困難であるが、本実施の形態によれば、各回の行射における斜傾データや、アンカリング期間の長さを容易に比較することができるため、競技者の動作を確認して改善を促すことが容易に実現可能となる。また、図６のように定量化されたデータを提示することにより、目標と現状の差を数値として把握することも容易である。
【００４０】
図１３は、本願発明の実施の形態における検出見逃し率、誤検出率を計算したものであり、本実施の形態において、競技者１３名の計９５０射を含む練習時の加速度の実測データを解析したものである。発明の効果を判断するための指標として、以下の検出見逃し率、誤検出率を用いた。総行射回数は、本発明の効果を判断するためにビデオカメラで練習中の競技者を撮影し、練習後に回収した映像データをもとに算出した値である。行射が行われたのに検出されなかった回数は、映像データにおいて行射が確認されたのに、本発明で行射として検出されなかった見逃しの回数である。行射をしていない期間に行射と判定された回数は、映像データにおいて行射が確認されていないのに、本発明により行射として判定されてしまった誤検出の回数である。
検出見逃し率（％）＝１００×（行射が行われたのに検出されなかった回数）／（総行射回数）
誤検出率（％）＝１００×（行射をしていない期間に行射と判定された回数）／（総検出回数）
【００４１】
図１３によれば、第１の実施の形態における検出見逃し率は０％である。これは、上述したように、全行射が計測された後に、全行射を検出できるようαを設定し、これと同じデータ群を用いて検出見逃し率を算出したためである。しかし、αの設定にあたっては、競技者１３名の計９５０射の実測データを用いており、汎用性を得るにふさわしい規模のデータ群を用いているので、未知のデータに対する検出精度もほぼ同等であると推察される。さらに、第１の実施の形態における誤検出率は５％であり、９５％は行射と判定することができているので、このデータによれば、本実施の形態の動作検出により、行射動作を高精度に、かつ簡便に自動検出できることが確認できる。
【００４２】
＜第２の実施の形態＞
図７は、本願発明の第２の実施の形態における動作検出処理フローである。第２の実施の形態では、第１の実施の形態における第１のイベント検出（Ｓ２−４）、第２のイベント検出（Ｓ２−６）に加えて、算出された斜傾データを用いて第３のイベントであるフォロースルー動作の検出を行う（Ｓ２−７）。
【００４３】
第３のイベントであるフォロースルー動作の検出には、算出された斜傾データΦの時間変化を用いる。図５によれば、フォロースルー動作（Ｄ）では、弓のＸ軸方向への回転により、Φの値が０度程度から−９０度程度にまで変化することが確認できる。この特徴を利用することにより、Φの値の時間変化を用いてフォロースルー動作（Ｄ）を検出することができる。例えば、−１０度より大きな値をとっていたΦの値が−１０度以下に減少し、この変化が発生したのち１秒以内に−６０度以下となることをもってフォロースルー動作（Ｄ）があったと判定することができる。
【００４４】
動作検出では、第２のイベントを検出した時刻から２秒以内に、上記第３のイベントの検出条件が満たされた場合に行射があったと判定する（Ｓ２−８）。第１の実施の形態における、第１のイベントおよび第２のイベントの検出に加えて、第３のイベントであるフォロースルー動作の検出を併用して行射の発生を判断することにより、行射の誤検出を減らし、検出精度を高めることが可能となる。
【００４５】
本実施の形態の効果を、図１３を用いて説明する。第３のイベントの検出により、フォロースルー動作を検出するため、第１の実施の形態と比較して誤検出率が０％と劇的に改善した。これは、誤検出が生じる主要因が、弓の弾き戻し動作、すなわちアンカリング動作に入ったがリリース動作を取りやめ、弓から手を離さずに引いた弦をいったん戻す動作に起因するためである。弦を戻す場合にはフォロースルー動作は行われないので、第３のイベントの検出を行うことにより行射の誤検出率の低減が可能となる。
【００４６】
一方で、第１の実施の形態と比較して、検出見逃し率が増加した。これは、行射が行われた場合でもリリースした際の手ごたえが悪かった場合には、フォロースルー動作が行われないことが多いので、その場合には、行射がされなかったと判定されるためである。しかし、本実施の形態における検出見逃し率は１割程度であるため、依然として高精度であるといえる。トレーニング中におけるすべての行射の検出を必要としない場合には、行射の誤検出に煩わされなくて済む本実施の形態の効果は極めて大きいと言える。
【００４７】
＜第３の実施の形態＞
図８は、本願発明の第３の実施の形態における動作検出処理フローである。第３の実施の形態では、第２の実施の形態における第１のイベント検出（Ｓ３−５）、第２のイベント検出（Ｓ３−７）および第３のイベント検出（Ｓ３−８）に加えて、時間差分データに基づく第４のイベント検出（Ｓ３−９）を行う。
【００４８】
第３の実施の形態では、第１のイベントの検出条件および第２のイベントの検出条件が満たされ、かつ第３のイベントの検出条件が満たされなかった場合に、第４のイベントの検出により捕捉の判定を行う。行射動作が行われた場合には、アンカリング動作とリリース動作は必ず発生するのに対して、フォロースルー動作は必ずしも発生しない事があるため、捕捉判定によって、フォロースルー動作のない行射動作を検出することにより検出見逃し率を改善することができる。
【００４９】
第４のイベントの検出においては、第２の実施の形態で用いた|ΔAx|、 |ΔAy|、|ΔAz|を用いる。第２のイベントの検出条件が満たされた時刻の近傍において|ΔAx|、 |ΔAy|、 |ΔAz|の最大値を抽出し、これら３つの値、もしくはいずれか２つの値を選び３次元もしくは２次元座標上にプロットすることにより、第４のイベントの検出の判定を行う。
【００５０】
一例として第２のイベントの検出条件（リリース動作）が満たされた時刻の前後０．２秒間における|ΔAx|と|ΔAz|の最大値をプロットしたものを図９に示す。図９は、第１のイベントの検出条件および第２のイベント検出条件を満たす１０００個の実測データから作成したものである。○が行射時のプロットであり、＋が行射以外、すなわちノイズである。第３の実施の形態ではこれらの行射とノイズを識別するために識別関数を用いる。この識別関数は、行射とノイズとを識別する任意の関数でよいが、図９のように行射とノイズの分布は部分的に重なっているため、最適な識別方法を検討したうえで識別関数が設計されることが望ましい。
【００５１】
識別関数の一例として、非特許文献４における「ＳＶＭ分類器の学習と交差検定」の章に示される手法によって識別関数を作成することができる。非特許文献４では分布の重なる２群のデータ計２００個を用いて、これら２群のデータを識別する最適な識別関数を作成するため、ｚパラメータと呼ばれる変数に着目し、２０回の試行計算を経て最適なｚパラメータ値を探索することで最適な識別関数を作成している。
【００５２】
これを応用して、図９に示す|ΔAx|と|ΔAz|の最大値の実測データからなる計１０００組の実測データを用いて、非特許文献４に示される２０回の学習を行うことで、1.6566というＲＢＦカーネルの分散パラメータと共に、0.2389というコストパラメータを得ることができた。また、ＳＶＭ（サポートベクトルマシン）による閾値関数は、学習後に得られたパラメータさえあれば、学習後の識別関数の実装および利用が可能である。ＳＶＭの識別関数ｆは、非特許文献５の式（３７）に示されるように、下記のシグナム関数で定義され、１か−１のどちらかの値を算出する。
【００５３】
【数３】
2019058305.tif 000005
【００５４】
上記式におけるコストパラメータと分散パラメータは、非特許文献４における２つのZパラメータと同じものであり、たとえばそれぞれ0.2389と1.6566とする。サポートベクトルは、非特許文献５における式（７）から（１２）に記載されるように、式（３−１）のシグナム関数の引数をラグランジュの未定計数法によって解くことで求められる。結果、上述する計１０００組の|ΔAx|と|ΔAz|の最大値の実測データを用いた場合、これら|ΔAx|と|ΔAz|の最大値の一部がサポートベクトルとして選択される。定数項は、非特許文献５における非線形計画法における相補性条件、すなわち式（１４）により求まり、たとえば0.686106とする。被識別ベクトルは、学習で得られた識別関数によって判定を行う対象である未判定の入力データであり、本実施の形態では、|ΔAx|と|ΔAz|の最大値を成分に持つ２成分のベクトルである。
【００５５】
本実施の形態では、|ΔAx|と|ΔAz|の最大値を入力とし、識別関数ｆが１となった時に行射として判定し、−１となった時は行射ではないと判定する。この判定条件を第４のイベントの検出条件とする。第４のイベントの検出条件を用いることにより、フォロースルーの有無とは異なった尺度により行射の有無が判定可能となる。
【００５６】
第４のイベントの検出条件の実装に必要なパラメータの値を図１２に示す。図１２に記載の値を導出するためには、用いられた計１０００組の|ΔAx|と|ΔAz|の最大値の実測データ値を用いてラグランジュの未定計数法と非線形計画法における相補性条件の計算が必要となるが、図１２に示すパラメータ値はその計算結果であり、第４のイベントの検出条件の実装には、この値を用いさえすればよい。図１２に記載の値を用いることで一般的な計算ソフトウェア（「MATLAB」（登録商標）、 「Mathematica」（登録商標）等）はもちろん表計算ソフトウェア（「Excel」（登録商標）等）により、識別関数を実装して、容易に第４のイベントの検出条件の判定を行うことができる。もし図１２に記載の計算結果ではなく、新たなデータを用いたい場合は、|ΔAx|と|ΔAz|の最大値の代わりに任意の値を用いて非特許文献４における最適なｚパラメータ値の探索と、非特許文献５におけるラグランジュの未定計数法と非線形計画法における相補性条件の計算を行い、式（３−１）に示す識別関数を新たに決定すればよい。
【００５７】
上述した識別関数の計算には、自然対数や数列の和を用いたり、図１２の内容を子端末に格納する等の処理が必要となるが、子端末への第４のイベントの検出の実装を容易にするために、識別関数を初等関数で代用しても良い。例えば、図９の識別関数の代用として、次に示す２次関数を用いてもよい。
H = -0.2323×(|ΔAz|の最大値)^2 - 0.0748×(|ΔAz|の最大値) + 1.0369  
・・・（４)
【００５８】
この２次関数においては、ある計測値|ΔAx'|,|ΔAz'|が検出された際に、|ΔAz'|の検出時刻近傍における最大値を上記２次関数における(|ΔAz|の最大値)に代入し、（|ΔAx'|の最大値)≧Ｈであれば行射と判定し、（|ΔAx'|の最大値)＜Ｈであれば行射ではないと判定する。
【００５９】
図１０は、図９の一部を拡大し、識別関数の代用である２次関数Ｈを加えたものである。２次関数Ｈは、ｘ軸、ｚ軸に近づくにつれて識別関数とのかい離が大きくなるが、他の領域においては良好に重なっているため最適な識別関数として機能することが分かる。このような２次関数Ｈを用いる方法であれば、簡単な四則計算と大小比較のみで識別関数の代用となる２次関数を生成できるので、子端末への第４のイベントの検出の実装が容易となる。
【００６０】
このように、識別関数もしくはそれと同等の性能を有する関数を用いることにより、フォロースルー動作がなされなかった行射動作を検出することが可能となり、より高精度な検出が可能となる。
【００６１】
第３の実施の形態における動作検出部における処理フローを図１１に示す。
【００６２】
動作検出部では、第１から第３のイベント検出により、アンカリング動作およびリリース動作有りと判定し（Ｓ４−３、Ｓ４−４）、フォロースルー動作が無かったと判定した場合（Ｓ４−５）に、加速度データの時間差分データの最大値と識別関数を用いて第４のイベントを検出することにより行射動作の有無を判定する（Ｓ４−６）。これにより、フォロースルー動作のない行射動作を検出して検出見逃し率を改善することができる。
【００６３】
本実施の形態の効果を、図１３を用いて説明する。第２の実施の形態では、フォロースルー動作がなされなかった行射動作は見逃されてしまうのに対し、本実施の形態では、識別関数によって捕捉の判定がなされるので、検出見逃し率が改善される。一方、第２の実施の形態と比較して、誤検出率はわずかに増加している。これは、フォロースルー動作がなされず行射も無かった場合の一部において、捕捉の判定がなされることにより、行射があったと誤って判定される可能性があるためである。
【００６４】
このように、第３の実施の形態においては、検出見逃し率と誤検出率がともに１％程度となった。アーチェリー競技のリカーブ部門、５０ｍラウンドの場合を例にとると、試合時の行射回数は３６回であり、検出見逃し率と誤検出率がともに１％程度というのは、この３６回の行射の間に検出見逃しと誤検出のどちらも一度も生じない可能性が十分にあると言えるので、非常に高い検出精度であると言うことができる。
【符号の説明】
【００６５】
１…動作検出装置、１０…弓、２０…センサ端末、２１…センサデータ測定部、２２…センサデータ格納部、２３…センサデータ送信部、３０…子端末、３１…斜傾算出部、３２…差分算出部、３３…イベント検出部、３４…動作検出部、３５…センサデータ受信部、３６…センサデータ格納部、３７…描画部、１００…競技者、２００…ビデオカメラ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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