배드민턴 단식 선수 위치 추적 시스템 구현 및 검증

Abstract

본 연구에서는 딥러닝 모델을 이용해 배드민턴 단식 선수 위치 추적 시스템을 구현하고 적용 및 평가하는데 목적이 있다. 따라서 개발한 모델의 실제 적용을 위해 시스템 구현과정에서 학습에 사용되지 않은 총 6경기 영상을 대상으로 연구를 진행하였다. 그 결과 사용된 영상의 총 프레임 수는 334,654개이고, 인식에 성공한 프레임은 321,235개, 인식에 실패한 프레임은 13,419개로 실제 경기 영상을 적용했을 때 선수 인식 정확도는 95.86%로 나타났다. 인식 실패 요인에 대한 내용분석 결과 대부분 랠리 종료 상황에서 발생되는 것으로 나타났으며 랠리 진행 상황은 네트 부근에서 선수 겹침으로 인한 단일 요인에서만 발생되었다. 이러한 결과는 본 연구에서 제안하는 딥러닝 모델이 테스트 이미지가 아닌 실제 경기 영상에서도 선수 인식을 잘 수행하고 있는 것을 확인할 수 있었다.