09方−09−ポ−02（32） ディープラーニングを用いた陸上競技トレーニング運動の自動判別

抄録

　ここ数年、多くのアクティビティートラッカーが発売され、スポーツでの活動量記録が手軽に行えるようになった。しかしながら、市販のアクティビティートラッカーは、競技スポーツのトレーニング記録には機能が不十分である。競技パフォーマンス向上にはトレーニング過程の最適化が必要であり、そのためにはトレーニング手段及びトレーニング負荷の客観的な記録と評価が重要である。本研究は、トレーニング記録の簡便化を実現するために、加速度センサーデータを用いたコンピュータによるトレーニング内容の自動判別の手法について検討する。

　大学陸上競技跳躍女子選手３名を対象に、３日間４セッションのトレーニング時に手首の３軸加速度を100Hzで計測した。同時に撮影した映像からトレーニング内容を読み取り、ランニング、スプリント走、跳躍運動、ドリル運動、補強運動、ストレッチング、歩行の７種のカテゴリー情報をセンサーデータに付加し、15時間分の教師データを作成した。これらのデータを用いて７層で構成される再帰型ディープニューラルネットワークの学習を行った。その結果、センサーデータから75％の精度で運動内容を判別することが可能であった。