四国地区

教育システム情報学会 2022年度学生研究発表会

バスケットボールの実映像からのプレイヤトラッキングによる基本戦術理解支援
Multiplayer-tracking from actual video to support understanding of basic
tactics for a basketball match条辺 康太*1, 竹内 寛典*1, 松浦健二*1
Kota JOBE*1, Hironori TAKEUCHI*1, Kenji MATSUURA*1
*1
徳島大学
*1
Tokushima University
Email: c6119010622@tokushima-u.ac.jp
あらまし： バスケットボールに代表される集団対戦型フィールドスポーツにおいて，チーム内で戦術を共通認識化することや試合の中で的確な戦術的判断をすることが求められる．本研究では，実映像から抽出したプレイヤの位置座標データを用いた，バスケットボールの初学者への戦術学習支援のための映像作成システムを設計する．
キーワード：バスケットボール，戦術理解支援，実映像，PoseNet，トラッキング

1.

任意録画された実映像からボールの位置座標を自動抽出することができないため，実映像から二次元座標変換を行い，その変換データに基づき，カットスルー，スペース，及びそれらの組み合わせの計 3 種類を対象とする．なお，現時点では，オクルージョ
ンとボール抽出の精度の問題から，ボールホルダへのスクリーンプレイ戦術は適用外としている．

はじめに2021 年に東京オリンピック・パラリンピックが開催され，2022 年には FIFA ワールドカップで日本チームが大躍進したりと, 近年の日本におけるスポーツへの関心はこれまでになく高まっている. 大きなスポーツの大会が開催されるたびに話題になる種目に，バスケットボールやサッカーのような集団対戦型フィールドスポーツがある．これらのスポーツ
ではチームとしての戦術を共有し，敵の状況も考慮しながらどのように動くかを判断する必要がある．
試合中のプレイヤの位置情報を取得する方法として，プロスポーツの世界では GPS を用いたものや複数の高性能カメラを用いた映像解析の技術が採用されることもある．しかし，これらの環境を整えるには高いコストと手間がかかる．
本研究では，スマートフォンやビデオカメラで撮影したバスケットボールの実映像からプレイヤのデータを取得し，基本戦術が使用されているシーンを自動抽出する．そしてどのプレイヤがどの基本戦術を使用しているかを強調表示した，初学者への基本戦術理解支援のための映像を自動作成する．

2.

3.

戦術理解支援バスケットボールは，攻守の入れ替わりが多く，試合展開やスピードが速い．また，24 秒ルールなど，時間に関するルールもあり，比較的多数の得点を競「限られた時間の中でシュートう．富樫(1)によると，を数多く決めるためには，ボールを持っていないプレイヤの動きが重要になる」とある．また，その動きとして，中抜け (以下，カットスルー)，スペース，ハンドオフの 3 つが挙げられており，箭野(2)はこれ
ら 3 つをベース戦術として，ベース戦術 3 種類とその組み合わせの 4 種類の計 7 種類のベース戦術をまとめて基本戦術とし，予め取得されたオープンデータを用いて戦術理解支援を行った．一般の試合では

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位置座標抽出

3.1 人物姿勢推定
実映像から変換座標データを作成するには，映像内のプレイヤを認識する必要がある．人物を推定する方法として姿勢推定が挙げられる．Dan ら(3)が開発した PoseNet は人物姿勢推定のオープンソースで，人物の 17 のキーポイントの座標を検出し，複数人の認識も出来るため，本研究で応用する．
3.2 プレイヤのトラッキング
PoseNet で人物推定されたものは motpy(4)を用いてトラッキングを行う．motpy は Wiktor Muroń らのMultiple Object Tracking の公開リポジトリで，映像の各フレームで，同じ対象物の短形に対し同じ ID を割り振ることでトラッキングを可能にするものである．PoseNet で得た 17 のキーポイントの x，y 座標それぞれの最大値・最小値から短形を生成し，それに対して motpy でトラッキングをすることで，プレイヤ毎の位置座標を抽出する．
3.3 射影変換使用する映像のカメラは，片方のゴール後ろで三脚などを用いて固定し，コートに対して斜め上から見下ろす位置とする．コートが台形のように映るため，映像内におけるコートの座標を，実際のコートの座標になるように射影変換を行い，極力正確な位置座標を得る．なお，本研究ではカメラ画角と観客席の位置の関係から，コート全体が映った映像を撮四国地区

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影することができなかったため，ハーフコートが完全に映った映像を用いる．

4.

こうして作成されたプレイヤの座標データから戦術が使用されているシーン抽出を行う．抽出には，箭野(2)で用いられたものからボールの座標による条件文を排除したものを用いる．どのプレイヤがどのフレーム間でどの基本戦術を使用したのかがわかる
データに加え，補完したプレイヤの位置座標データを書き出す．
4.3 映像作成システム
書き出されたデータを基に，実映像上での表示と2D アニメーションの作成を行う．実映像上では，戦術が使用されているシーンでそのプレイヤの足元に点を描き，その色でどの戦術であるかがわかるようにする．2D アニメーションでは，常に全プレイヤの位置座標を点で表示し，戦術が使用されているシーンで，実映像上のものと同じく，色を変更して表示する．こうして得られた映像を書き出し，学習者に見せることで戦術理解の支援を行う(図 2)．

システム設計及び開発

本システムはバスケットボールの基本戦術理解のための映像作成システムである．実映像からプレイヤの座標を抽出し，そのデータから戦術が使用されているシーンを抽出する．そしてそのシーンを実映像上と 2D アニメーションで強調表示させた動画を作成する．どのプレイヤがどの基本戦術を使用しているかを，より現実に近い実映像上と，コートを真上から見たような，プレイヤの立ち位置が見やすい
2D アニメーションを見比べながら理解することができる．本システムは主に(1)データ抽出システムと(2)データ作成及び戦術抽出システムと(3)映像作成システムにより構成される．本章ではそれぞれのシステムの概要と流れについて述べる．
4.1 データ抽出システム
プログラムを実行すると，読み込んだ映像の 1 フレーム目が表示され，クリックイベントが始まる．
ここで，映像上のハーフコートの 4 隅を左上，右上，右下，左下の順に左クリックで選択する．4 点を選択し，図 1 の画面で ESC キーを入力すると座標が保存され，処理が開始される．

図 2 映像のスクリーンショット

5.

まとめ本研究では，バスケットボールの実映像からプレイヤの位置座標データを作成し，基本戦術が使用されているシーンの抽出を行い，それを基に基本戦術理解のための映像作成システムの開発を行った．今後，作成された映像の有効性を検証する．

図 1 クリックイベント終了前
motpy を用いたトラッキングでは，映像の最後まで同じ人物としての追跡がほとんど無い．そのため，プレイヤ毎にプレイヤ番号を定め，新しい ID に対してはプレイヤ番号を手動で与えることとした．具
体的には，新しい ID が割り当てられるとキー入力イベントを発生させ，対象のプレイヤの座標に点を表示させる．それを見てどのプレイヤが対象であるかを確認し，プレイヤ番号を入力する．これを新し
い ID が割り振られるたびに繰り返す．
4.2 データ作成及び戦術抽出システム
データ抽出システムのデータでは，追跡が外れ，新しく認識して ID が割り振られるまでのフレーム間のデータが存在せず，時系列データとしては欠損が生じる．そのため，欠損部分には，データが存在しないフレーム間の移動量の平均を前のフレームの座標にフレーム毎に加えて補間する．

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謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP22K12314 の助成を受けたものです．
参考文献(1) 富樫英樹:“バスケットボールチーム戦術の基本と実践”, 成美堂出版, 東京（2015）(2) 箭野柊, 松浦健二, 谷岡広樹, ステファンカルンガル,寺田尚也, 後藤田中, 和田智仁:“集団対戦型フィールドスポーツの戦術適応判断の支援環境―バスケットボールのオフェンス基本戦術―”,情報処理学会論文誌, 第 61 巻, 第 3 号, pp.657-666 (2020)(3) Dan, O. and Irene, A.:“Real-Time Human Pose Estimation
intheBrowser
withTensorFlow.js”,
https://medium.com/tensorflow/real-time-human-pose-esti
mation-in-the-browser-with-tensorflow-js-7dd0bc881cd5(参照 2023.02.04)(4) https://github.com/wmuron/motpy （参照 2023.02.04）