Ziel

Im Service-Forschungsprojekt ZMVI4-072009/18 wurde ein erstes System entwickelt, welches mittels hochmoderner tiefer neuronale Netze (TNNs) wichtige Körperpunkte wie Gelenke und die Lage der Skier automatisch Bild für Bild in Videos von Skispringen von der Seite bestimmt. Daraus konnten Absprung- und Flugparameter automatisiert abgeleitet werden. Obgleich die Ergebnisse qualitativ sehr gut aussehen und statistisch gute Werte liefern, hat sich nach Projektende bei einer umfangreichen quantitativen Analyse gezeigt, dass die verwendeten Verfahren zur Schätzung der abgeleiteten Leistungsparameter nicht robust schätzen, wenn auch mit gelegentlichen Aussetzern bei den Ergebnissen zu rechnen ist. Sie sind somit für alle maschinellen Posenerkennungsverfahren ungeeignet.
Deshalb sollen in diesem Projekts 2-3 gegenüber Rauschen und einem kleinen Prozentsatz von Aussetzern robuste Schätzer entwickelt, umgesetzt und evaluiert werden, um deutlich bessere Schätzung der abgeleiteten Leistungsparameter pro Kameraeinstellung zu erhalten.
Außerdem sollen die 2 verschiedenen TNNs zur Erkennung des Skispringers und anschließend dessen Pose im bisherigen System durch einen moderneren Ansatz umgestellt werden. Dieser Ansatz sollte verbesserte Erkennungsergebnisse schneller berechnen, da hier nur ein einziges TNN zum Einsatz kommt, das beides (Erkennung der Skispringer und deren Gelenke) in einem Schritt durchführt.
Zusätzlich sollen (a) die Trainingsdaten erweitert (z.B. Aufnahmen von mehr Schanzen), (b) aktuell nicht eindeutig zuweisbare Annotationen ergänzt (d.h. anstelle von „Hand" z.B. „linke/rechte Hand") und (c) ungewöhnlich Annotationen (z.B. Mittelpunkt zwischen linker und rechter Hand) mit einem zusätzlichen Attribut neu beschriftet werden, um noch bessere Erkennungsleistung zu erzielen.
Ziel ist es, den aktuellen Prototyp basierend auf den Ergebnissen des Vorprojektes so zu verbessern, dass er in den alltäglichen Regelbetrieb am IAT überführt werden kann.

Planung

AP1: Aktualisierung des bisherigen Softwareprototyps zur Detektion der Skispringer und zur Erkennung deren Posen auf den aktuellen Stand der Technik
AP2: Entwicklung von 2-3 Verfahren zur robusten Schätzung der genauen Pose des Skispringers pro Kameraansicht gemäß aktueller Auswertung am IAT
AP3: Bereitstellung der Video- und Annotationsdaten, die für die Systembe-wertung des bisherigen Prototyps verwendet wurden
AP4: Erweiterung des Trainingsdatensatzes mit verbesserten Annotationen
AP5: Frühe Übergabe und Bewertung des aktuellen Systems an das IAT für Rückmeldung für Nachsteuerungen
AP6: Dokumentation, Präsentation und Schulung

Ergebnisse

* Übergabe der System ans IAT und Schulung der Mitarbeiter nach 6 Monaten
* Feedbackschleife mit Übergabe des überarbeiteten Systems ans IAT nach 9 Monaten
* Ziel: Regelbetrieb am IAT.