卓球の試合における「レット」の検出

ボールがネットに当たった? 公式審判員のいない卓球の試合のために、機械学習を使用してボールが台またはネットに当たったことを検出できるスマート・センサを開発しました。 このアプリケーションは、NanoEdge AI Studioを使用して他のユース・ケースに容易に転用可能です。

アプローチ

– 加速度センサを使用してネットの振動挙動を収集
– 一連のクラスを定義(3クラスのデータ:レット、着台、正常セット)
– データを記録し、NanoEdge AI Studioツールにインポートし、対応するライブラリを生成
– STEVAL-PROTEUS1ボードでライブラリをテスト

センサ

加速度センサ:ISM330DHCX

データ

3クラスのデータ:レット、着台、正常プレー
長さデータ:64 * 3軸
データレート:416Hz、最大測定範囲:2g

結果

2クラス(レット & 正常プレー):
精度:100%、使用RAM:0.8KB、使用Flashメモリ:0.2KB
3クラス:
精度:95%、使用RAM:0.8KB、使用Flashメモリ:0.5KB

緑の点は、判定が目視検査に合格するかどうかを正しく予測できることを意味します。
赤い点は予測が誤りであったことを意味します。