AI・映像解析

バスケットボール試合映像の自動スタッツ生成

試合映像から選手・ボール・リングを検出し、得点者付きの得点ログを自動生成。
放送スコアボードのOCRと突き合わせて得点を確定する。

Duration

PoC開発

Team

1名

Engineered With PythonYOLOv8ByteTrackSigLIPOpenCV

01 // OVERVIEW

プロジェクト概要

バスケットボールの試合映像を入力すると、選手のトラッキング、チーム分類、シュート判定、得点者の特定までを自動で行い、得点イベント付きのスタッツを生成するシステム。
映像だけでは判別しきれない得点を、放送画面のスコアボードOCRと統合して確定させる二段構えが特徴。

02 // KEY FEATURES

sports_basketball

YOLOv8とByteTrackで選手にIDを付与して追跡。自前学習した検出器でボールとリングを捉え、リング相対のボール軌道からシュートを判定する。

groups

ユニフォームの見た目をSigLIP埋め込み＋UMAP＋KMeansでクラスタリングし、2チームを自動分離。無彩色ユニフォームの自動判別にも対応。

fact_check

映像イベント（いつ・誰が）と放送スコアボード（入ったか・何点か）を突き合わせ、誤検出を棄却し、映像が見逃した得点を補完する。

03 // TECHNICAL DEEP-DIVE

ネット出口のボール降下は外れシュートの落下と区別がつかない。スコアボードOCRを確定器として組み合わせることで、検証したクリップでは得点の取りこぼし・過剰計上をゼロにした。

ボール保持履歴と姿勢ベースのシュート動作分類を組み合わせ、ベンチの祝賀動作やカメラマンの構えを誤認しないよう資格制を導入。誤った名前を出さない設計とした。

04 // IMPACT & RESULTS

得点者付き

得点ログを自動生成

OCR統合

見逃し得点も補完

PoC検証済

複数の試合映像で確認

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