駅伝やマラソンでの3D可視化システムおよび選手の移動軌跡取得システムの実現可能性について

Masaki Hayashi @payashim

駅伝やマラソンの可視化システムってもっといいもの作れると思うけど誰か作らないのかな。

Akisato Kimura @_akisato

選手をセンシングするのがめんどい。その１点に尽きるかなぁと RT @payashim: 駅伝やマラソンの可視化システムってもっといいもの作れると思うけど誰か作らないのかな。

Masaki Hayashi @payashim

@_akisato なるほど。マラソンは先頭集団だけでも移動奇跡がすべて取得できると統計解析的にも楽しいと思うんです。アクティブセンサ使わなくても、例えば放送車自体がRTK-GPSで高精度に自己位置をだせば、あとは選手をステレオカメラで座標トラッキングすると相対座標を出せますし。

Masaki Hayashi @payashim

@_akisato ただ、リアルタイム3D可視化をするのであれば、自動車からの並走する移動物体の三次元復元はまだ未解決問題なので、3D専門のひとがどなたかやったら面白いかなあという気がしています。さっきの発言はどちらかというとこちらの3D可視化の文脈でした。

Akisato Kimura @_akisato

@payashim 3D可視化の文脈でしたか。納得しました。移動物体の3次元復元という問題自体が難しいと思いますし、選手との距離を一定以上開けないといけない関係で望遠もかなりきついので、なかなか大変そうですが、面白いと思います。

Akisato Kimura @_akisato

@payashim ただ、元々走っていた人間の立場からすると、テレビにしょっちゅう映る先頭集団よりも、それ以外の選手がどこでどのように走っているか、という情報がよりニーズがあると思っています。しかも市場はとんでもなく大きい。

Masaki Hayashi @payashim

@_akisato ビジュアライゼーションの方はたしかに全選手でやらないとあまり意味ない気はしますね。ちなみに私のイメージは、コースを予めMobile Mapping Systemで３Dモデル化しておいて、そこにリアルタイムでキャプチャした選手の3Dモデルを重畳するかんじです。

Masaki Hayashi @payashim

@_akisato あと、選手の軌跡の取得・解析は、試合でリアルタイムどうこうもそうなのですが、効率的なコース取りの練習や研究に役立つと思います。走者自身に大きな高精度GPSセンサをつけるのは難しいので、車の高精度軌跡からステレオカメラで相対的に算出するイメージです。

Masaki Hayashi @payashim

これ、いないかなという以前に自分でも会社さえそういうのやらせてくれるところなら。やれる内容な気がしてきた。

Akisato Kimura @_akisato

@payashim 選手にRFIDタグ http://www.i-sam.co.jp/timing.htm をつけることが一般的になっているので、このくらいの大きさ・軽さで任意箇所での位置情報を取れる手段・デバイスがあれば有用だと思います。

Masaki Hayashi @payashim

@_akisato リアルタイムに座標を取得するとすると無線でデータ飛ばすのでGPSセンサ＋無線デバイスを選手につけることになるので、なかなか軽量なものが厳しいかもです。だとすると、やはり車からステレオカメラで非接触センシングというのが選手に影響ゼロなので有用な気がします。

Akisato Kimura @_akisato

@payashim コース取り、確かに明日やる山下りなどではかなりcriticalですね。蛇行するコースが難敵ではありますが

Masaki Hayashi @payashim

@_akisato ですね。選手の軌跡正確にデータ化できると、練習の時に修正するのはもちろん、実際の試合の時に各選手の本当の走行距離差が出せます。コース取りのうまさは今だかつて精度の高いデータをとれる手段がなかったので、完全に未知の領域と思います

Akisato Kimura @_akisato

@payashim 市民ランナ向け・上位選手向け・視聴者向けのどれを選択するかで戦略が変わってくる可能性はあります。市民ランナのコアな層ではGPS付き腕時計・iPod・ケータイなどを持って走ることもかなり浸透してきています。

Akisato Kimura @_akisato

@payashim などと言い始めると話が発散しそうなので、可視化の話に戻しますと、直接選手の位置を計測するのではなく、中継車を介して計測するので、ともすると二重に誤差が乗る可能性があります。ただ、撮影者のスキルが高いので、選手を静止物体と見なせる可能性はあります

Akisato Kimura @_akisato

@_akisato @payashim 逆にそうしないと、極端な望遠で撮影している影響で、遠近方向の情報がかなり縮退する可能性がある気もしています。横からの映像を見て「あれっ、こんなに差がついてたの？」というのはよくあるので

Masaki Hayashi @payashim

@_akisato 相対的な選手の微少移動は、オプティカルフローとかでモーション推定して補正すれば、同じく静止状態とみなせるかもですね

Masaki Hayashi @payashim

なるほど！これ気づきませんでした。　RT　@_akisato 逆にそうしないと、極端な望遠で撮影している影響で、遠近方向の情報がかなり縮退する可能性がある気もしています。横からの映像を見て「あれっ、こんなに差がついてたの？」というのはよくあるので

Masaki Hayashi @payashim

「駅伝やマラソンでの3D可視化システムおよび選手の移動軌跡取得システムの実現可能性について」をトゥギャりました。 http://togetter.com/li/85315

Masaki Hayashi @payashim

@_akisato Togetterにまとめました。いつも色々と議論して頂きありがとうございます。「駅伝やマラソンでの3D可視化システムおよび選手の移動軌跡取得システムの実現可能性について」 http://togetter.com/li/85315

Akisato Kimura @_akisato

@payashim こちらこそありがとうございます。自分の研究を何らかの形で競技者のサポートや市民ランナの楽しさにつなげていけないかなぁ、と入社以来ずっと考えていて忘れかけていたので、私にとっても非常に助かりました。

Masaki Hayashi @payashim

@_akisato 仕事でも役に立ちそうな内容だったのであれば何よりです！あと、楽しさにつなげたいとおっしゃられているからには、感情測定的なアプローチもいいかもですね。すなわち、いつの時間帯苦しくてとかどういう時はランナーズハイに入って楽になるとかを機械学習的に推測する的な。

Akisato Kimura @_akisato

@payashim 最近のランナはセンシングデバイスを自ら進んで持ってくれる上にデータもしっかりためてくれるので、機械学習が役に立ちやすいフィールドの1つだと思います。市場も日々大きくなっているので、やるならここ2年くらいが勝負かな、と思っています。

Akisato Kimura @_akisato

.@payashim 大会運営管理車、というのは新発想！ 箱根駅伝速報マップ http://ow.ly/3xciF

Masaki Hayashi @payashim

@_akisato これがマクロじゃなくて、ミクロで見れるようなセンシングがされるようになると最高ですね！