新研究: AIでライブサッカー放送からカメラマンの干渉を排除し視聴体験を向上
Tokyoカウナス工科大学(KTU)の研究者たちは、ライブサッカー放送を向上させるための新しいAIシステムを開発しました。このシステムは、カメラマンが誤って互いのショットに映り込むという問題を解消することを目的としています。このプロジェクトは、KTUのリティス・マスケリューナス教授とセルヒイ・ポストゥパエフ教授によって指導されています。
AIはYOLOv8モデルを活用し、即座に物体を認識・分類します。さまざまな状況やゲームの進行段階で撮影されたカメラマンを特徴とするデータセットで訓練されました。この目的は、放送をよりスムーズにし、中断を防ぐことです。
イノベーションの主な特徴は以下の通りです:
- YOLOv8による物体検出機能
- 削除された部分を再構築する映像補完技術
- 遅延を最小限に抑えた高品質なライブ放送
ポストゥパイエフ氏によれば、この技術によって、中断の多いショットを取り除き、放送をより活気に満ち、興味を引くものにできるとのことです。「この技術は、単にアクションを記録するだけでなく、全体的な体験を提供することを目指しています」と彼は説明します。
このシステムはライブ中継をサポートするだけでなく、試合前後の分析やハイライト映像、過去のビデオの改善にも役立ちます。この技術を使えば、伝説的な試合の録画も向上させることができます。
この新しい技術はサッカーだけでなく、フットサルやバスケットボールといった他のスポーツでもより良い放送に利用できます。これは、最新のAIがいかに多用途で役立つかを示しています。
マスケリウナス教授は、技術が向上するにつれて、AIが録画された映像をよりスムーズにライブ配信できるようになると考えています。また、将来的にはAIがリアルタイムで広告を削除したり変更したりし、常に正確にコンテンツを更新できる可能性があるとも述べています。
AI技術の進化により、ライブスポーツの放送が向上しています。余分な要素を排除することで、ファンが試合に集中できる環境を作り、自宅でのスポーツ観戦をより楽しいものにします。
この研究はこちらに掲載されています:
http://dx.doi.org/10.3390/ai5020042およびその公式引用 - 著者およびジャーナルを含む - は
Serhii Postupaiev, Robertas Damaševičius, Rytis Maskeliūnas. Real-Time Camera Operator Segmentation with YOLOv8 in Football Video Broadcasts. AI, 2024; 5 (2): 842 DOI: 10.3390/ai5020042今日 · 9:35
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