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公開番号2025007819
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-17
出願番号2023109467
出願日2023-07-03
発明の名称解析方法、解析装置、解析システム、および解析プログラム
出願人美津濃株式会社,学校法人立命館
代理人弁理士法人深見特許事務所
主分類A63B 69/00 20060101AFI20250109BHJP(スポーツ;ゲーム;娯楽)
要約【課題】ボールに固定されたセンサから取得されるデータの解析を効率化する。
【解決手段】解析システム1000は、少なくとも1つのセンサ20と、解析装置10とを備える。少なくとも1つのセンサ20は、ボール2に固定され、ボール2を使用する被験者5の特定動作に伴うボール2の並進運動および回転運転の少なくとも1つを特徴付ける少なくとも1つの物理量を含む動作データを計測する。解析装置10は、少なくとも1つのラベルがそれぞれ付された少なくとも1つの識別データに用いる分類計算によって、動作データが少なくとも1つのラベルのいずれに該当するかを決定する。少なくとも1つのラベルの各々は、当該ラベルが付された識別データに対応する特定動作を行った人物の識別子を含む。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ボールに固定された少なくとも１つのセンサから、前記ボールを使用する被験者の特定動作に伴う前記ボールの並進運動および回転運転の少なくとも１つを特徴付ける少なくとも１つの物理量を含む動作データを取得するステップと、
少なくとも１つのラベルがそれぞれ付された少なくとも１つの識別データに用いる分類計算によって、前記動作データが前記少なくとも１つのラベルのいずれに該当するかを決定するステップとを含み、
前記少なくとも１つのラベルの各々は、当該ラベルが付された識別データに対応する前記特定動作を行った人物を識別可能な情報を含む、解析方法。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記分類計算は、前記少なくとも１つの識別データのうち、前記動作データから抽出された動作特徴データとの間の類似度が最大となる正解候補データを特定する、請求項１に記載の解析方法。
【請求項３】
前記動作データが前記少なくとも１つのラベルのいずれに該当するかを決定するステップは、前記正解候補データと前記動作特徴データとの間の類似度が識別閾値より大きい場合に、前記動作データが前記正解候補データに付されたラベルに該当すると決定する、請求項２に記載の解析方法。
【請求項４】
前記類似度は、ＤＴＷ（Dynamic Time Warping）によって算出される、請求項２に記載の解析方法。
【請求項５】
前記分類計算は、前記少なくとも１つの識別データを学習データとする機械学習によって学習済みとされた分類モデルを用いて、前記動作データを前記少なくとも１つのラベルにそれぞれ対応する少なくとも１つのクラスのいずれかに分類する、請求項１に記載の解析方法。
【請求項６】
前記動作特徴データは、前記被験者が前記ボールをリリースした特定時刻から、前記特定時刻から基準時間間隔だけ遡った時刻までの前記動作データから生成される、請求項２に記載の解析方法。
【請求項７】
前記少なくとも１つのセンサは、加速度センサ、ジャイロセンサ、および地磁気センサの少なくとも１つを含む、請求項１～６のいずれか１項に記載の解析方法。
【請求項８】
ボールに固定された少なくとも１つのセンサから、前記ボールを使用する被験者の特定動作に伴う前記ボールの並進運動および回転運転の少なくとも１つを特徴付ける少なくとも１つの物理量を含む動作データを取得する処理部と、
前記動作データが保存される記憶部とを備え、
前記処理部は、少なくとも１つのラベルがそれぞれ付された少なくとも１つの識別データに用いる分類計算によって、前記動作データが前記少なくとも１つのラベルのいずれに該当するかを決定し、
前記少なくとも１つのラベルの各々は、当該ラベルが付された識別データに対応する前記特定動作を行った人物を識別可能な情報を含む、解析装置。
【請求項９】
ボールを使用する被験者の特定動作に伴う前記ボールの並進運動および回転運転の少なくとも１つを特徴付ける少なくとも１つの物理量を含む動作データを計測する少なくとも１つのセンサと、
少なくとも１つのラベルがそれぞれ付された少なくとも１つの識別データに用いる分類計算によって、前記動作データが前記少なくとも１つのラベルのいずれに該当するかを決定する処理部とを備え、
前記少なくとも１つのラベルの各々は、当該ラベルが付された識別データに対応する前記特定動作を行った人物を識別可能な情報を含む、解析装置。
【請求項１０】
ボールに固定され、前記ボールを使用する被験者の特定動作に伴う前記ボールの並進運動および回転運転の少なくとも１つを特徴付ける少なくとも１つの物理量を含む動作データを計測する少なくとも１つのセンサと、
少なくとも１つのラベルがそれぞれ付された少なくとも１つの識別データに用いる分類計算によって、前記動作データが前記少なくとも１つのラベルのいずれに該当するかを決定する解析装置とを備え、
前記少なくとも１つのラベルの各々は、当該ラベルが付された識別データに対応する前記特定動作を行った人物を識別可能な情報を含む、解析システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、ボールに固定されたセンサから取得されるデータを解析するための技術に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、ボールに固定されたセンサから取得されるデータを解析するための構成が知られている。たとえば、国際公開第２０１７／１３１１３３号（特許文献１）には、加速度センサとジャイロセンサと磁気センサとを内蔵するボールから取得される、投球開始から投球終了までのセンサデータに基づいて、ボールの球速、回転数、および球種を求めるシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
国際公開第２０１７／１３１１３３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ボールに固定されたセンサから取得される投球データの解析結果に基づいて、コーチが投手に指導をする場合、コーチは投球データがどの投手のデータであるのかを特定する必要がある。この点、実際の野球のトレーニングにおいて、１人の投手が複数のボールを使用する場合、あるいは複数の投手が１つのボールを使用する場合がある。このような場合にボールから取得された投球データがどの投手のデータであるのかを特定するためには、投球毎に投手が識別されたデータを全投球データに統合する必要がある。このようなデータ統合は、投球データの解析の効率を低下させ得る。しかし、特許文献１に開示されたシステムにおいては、実際のトレーニングにおいて生じ得るこのような問題について考慮されていない。
【０００５】
本開示は、上述のような課題を解決するためになされたものであり、その目的は、ボールに固定されたセンサから取得されるデータの解析を効率化することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一局面に係る方法は、ボールに固定された少なくとも１つのセンサから、ボールを使用する被験者の特定動作に伴うボールの並進運動および回転運転の少なくとも１つを特徴付ける少なくとも１つの物理量を含む動作データを取得するステップと、少なくとも１つのラベルがそれぞれ付された少なくとも１つの識別データに用いる分類計算によって、動作データが少なくとも１つのラベルのいずれに該当するかを決定するステップとを含む。少なくとも１つのラベルの各々は、当該ラベルが付された識別データに対応する特定動作を行った人物を識別可能な情報を含む。
【０００７】
好ましくは、分類計算は、少なくとも１つの識別データのうち、動作データから抽出された動作特徴データとの間の類似度が最大となる正解候補データを特定してもよい。
【０００８】
好ましくは、動作データが少なくとも１つのラベルのいずれに該当するかを決定するステップは、正解候補データと動作特徴データとの間の類似度が識別閾値より大きい場合に、動作データが正解候補データに付されたラベルに該当すると決定してもよい。
【０００９】
好ましくは、類似度は、ＤＴＷ（Dynamic Time Warping）によって算出されてもよい。
【００１０】
好ましくは、分類計算は、少なくとも１つの識別データを学習データとする機械学習によって学習済みとされた分類モデルを用いて、動作データを少なくとも１つのラベルにそれぞれ対応する少なくとも１つのクラスのいずれかに分類してもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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