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スピードスケートに特化したデータソリューションが登場

東京都港区に本社を構えるVisual Bank株式会社が、AI学習用データソリューション『Qlean Dataset』の新たなラインナップとして、『スピードスケートの動画・画像データセット』を発表しました。これにより、研究者や開発者は、スポーツ分野における高度なデータ解析やAI開発をより一層推進できるようになります。

Qlean DatasetとAIデータレシピの特徴

Qlean Datasetは、商用利用が可能なオリジナルデータの集大成であり、“AIデータレシピ”という独自の形態での提供を行います。各種のニーズに応じたデータを組み合わせて利用でき、さらにはアノテーション付与の有無や個別の要件にも柔軟に対応しています。これは、スムーズかつ迅速なデータ調達がしやすく、データにかかる負担を大きく削減することが可能です。

今回のスピードスケートデータセットは、特にスピードやフォームの解析に特化しており、選手の身体動作を高精度で捉えています。提供されるデータは、屋内スケートリンクにおける20代の日本人男性選手を対象としており、さまざまなアングルから撮影された18本の動画と19,038枚の画像が含まれています。これにより、競技の特性を活かしたデータ収集が実現しました。

スピードスケートデータセット概要

• - 動画データセット

- データ容量：6.03GB
- データ件数：18
- データ形式：mp4
- 撮影時間：22分36秒
- 詳細URL：こちら

• - 画像データセット

- データ容量：116.06GB
- データ件数：19,038
- データ形式：jpeg
- 詳細URL：こちら

ユースケースの可能性

このデータセットは、様々なAIの開発や研究に活用できます。例えば、次のようなユースケースが考えられます：

スポーツ動作解析・フォーム最適化

高解像度で記録された滑走フォームが、コーチング支援ツールの開発や選手のパフォーマンス向上に貢献します。フォーム解析AIの学習素材としても最適です。

行動認識・動体追跡

高フレームレートで収録されたデータを用いることで、動体解析モデルや行動認識AIの研究に役立ちます。特に、高速動作の解析において有効です。

競技採点システムの開発

選手の身体軸や重心移動を高精度に把握することで、競技の採点やフォーム判定に役立つAIシステムの開発が期待できます。

VR/ARコンテンツ開発

多視点での映像は、VR/AR空間におけるリアルな滑走体験を再現することが可能で、教育や競技プロモーションに役立ちます。

ロボティクスへの応用

滑走時のデータは、ロボットの動作制御や自律移動の研究のための学習素材としても活用できます。

アカデミア支援プログラム

さらに、Visual Bankはアカデミア支援の一環として、大学や研究機関に対し無償でデータセットの提供を行っています。このプログラムにより、質の高い学習データを手に入れられないという課題を解決します。

最後に

現代のAI開発において、質の高いデータは不可欠です。この新しいスピードスケートデータセットは、まさにその期待に応える資源です。高精度のデータを駆使して、新たなAIの可能性を広げてみてはいかがでしょうか。

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