KR102184379B1 - Sports relay streaming system using machine learning technology and automatic production of sports relay streaming using the same - Google Patents

Sports relay streaming system using machine learning technology and automatic production of sports relay streaming using the same Download PDF

Info

Publication number
KR102184379B1
KR102184379B1 KR1020190124350A KR20190124350A KR102184379B1 KR 102184379 B1 KR102184379 B1 KR 102184379B1 KR 1020190124350 A KR1020190124350 A KR 1020190124350A KR 20190124350 A KR20190124350 A KR 20190124350A KR 102184379 B1 KR102184379 B1 KR 102184379B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
baseball
unit
game
pitcher
coordinate values
Prior art date
Application number
KR1020190124350A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
장원철
Original Assignee
주식회사 스포카도
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 스포카도 filed Critical 주식회사 스포카도
Priority to KR1020190124350A priority Critical patent/KR102184379B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102184379B1 publication Critical patent/KR102184379B1/en

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/80Generation or processing of content or additional data by content creator independently of the distribution process; Content per se
    • H04N21/85Assembly of content; Generation of multimedia applications
    • H04N21/854Content authoring
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/20Analysis of motion
    • G06T7/246Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/466Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/4662Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies characterized by learning algorithms
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/47End-user applications
    • H04N21/488Data services, e.g. news ticker
    • H04N21/4884Data services, e.g. news ticker for displaying subtitles
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • H04N23/66Remote control of cameras or camera parts, e.g. by remote control devices
    • H04N23/661Transmitting camera control signals through networks, e.g. control via the Internet
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • H04N23/695Control of camera direction for changing a field of view, e.g. pan, tilt or based on tracking of objects
    • H04N5/23206
    • H04N5/23299
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00Television systems
    • H04N7/18Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/181Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)

Abstract

The present invention relates to a sports relay streaming system using a machine learning technology and an automatic sports relay streaming production method using the same, capable of directly responding to game conditions, which are rapidly changed, through machine learning. According to the present invention, the sports relay streaming system using the machine learning technology includes: at least two motion photographing units configured to continuously photograph a pitching motion of a pitcher in divided motions; a measurement unit configured to measure coordinate values for an arm, a leg, and a joint of the pitcher; at least two tracking units configured to measure coordinate values of a baseball; a storage unit; a prediction unit configured to predict a coordinate value to which the baseball is to travel; at least two game photographing units configured to determine a photographing direction according to the predicted coordinate value, and photograph a game video in the determined photographing direction; a video editing unit; and a transmission unit.

Description

머신러닝 기술을 이용한 스포츠 중계 스트리밍 시스템 및 이를 이용한 스포츠 중계 스트리밍 자동 제작 방법{Sports relay streaming system using machine learning technology and automatic production of sports relay streaming using the same}Sports relay streaming system using machine learning technology and automatic production of sports relay streaming using the same}

본 발명은 머신러닝 기술을 이용한 스포츠 중계 스트리밍 시스템 및 이를 이용한 스포츠 중계 스트리밍 자동 제작 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 머신러닝 기술을 기반으로 하여 야구 경기 중 투수의 투구동작에 맞춰 경기장 내부의 촬영부들이 작동하는 스포츠 중계 스트리밍 자동 제작 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a sports relay streaming system using machine learning technology and a method for automatically producing sports relay streaming using the same, and more particularly, based on machine learning technology, shooting units inside the stadium according to the pitcher's throwing motion during a baseball game It relates to a method and system for automatically producing sports relay streaming in action.

영상 및 통신 매체가 발전하면서 스포츠 중계방송 시스템도 날로 발전하고 있다. 특히, 스포츠가 가진 우연성에 의해 각 방송사 및 포털사이트 등 스포츠 중계 프로그램에 실시간으로 다양한 영상을 제공하고자 하는 노력이 지속된다.As video and communication media develop, the sports broadcast system is also developing day by day. In particular, efforts to provide various images in real time to sports broadcasting programs such as each broadcaster and portal site due to the coincidence of sports continues.

그러나 각 방송사 및 포털사이트 등에서 다양한 영상을 제공하려는 노력은 필연적으로 대규모의 투자로 연결되고 이로 인한 비용은 해마다 증가하고 있다. 아울러, 스포츠 중계의 원활한 촬영 및 편집을 위해 경험이 많은 스태프의 참여가 필수적인데, 현장에서의 필요 인력에 비해 경험이 많은 스태프의 수요는 절대 부족한 것이 현실이다.However, efforts to provide a variety of videos at each broadcaster and portal site inevitably lead to large-scale investments, and the resulting cost is increasing year by year. In addition, the participation of experienced staff is essential for smooth shooting and editing of sports broadcasts, and the reality is that the demand of experienced staff is absolutely insufficient compared to the required manpower in the field.

이러한 문제점을 해결하고자 스포츠 중계방송 시스템의 비용 및 인력 부족 현상을 해소하기 위한 다양한 방법들이 제시되어 있다.In order to solve this problem, various methods have been proposed to solve the cost and manpower shortage of a sports relay broadcasting system.

특허문헌 1은 정확한 투구 궤적이 확인될 수 있는 위치에서 획득한 영상으로부터 고품질 피칭 슬로우 모션 영상을 생성하여 실시간 중계방송에 적합하도록 제공함과 아울러, 투수의 피칭과 그에 따른 타자의 스윙 상태를 더욱 정확하게 확인할 수 있도록 한 중계방송을 위한 야구 피칭 영상 제공 시스템에 관한 것이다.Patent Document 1 generates a high-quality pitching slow motion image from an image acquired from a position where the exact pitching trajectory can be identified, and provides it to be suitable for real-time broadcast, and more accurately confirms the pitcher's pitching and the batter's swing state accordingly. It relates to a system for providing baseball pitching video for broadcast broadcasting.

이 경우, 중계방송 영상이 투수와 타자에만 집중되어 투수와 타자 이외의 경기장 상황을 파악하기 어렵고, 고품질 피칭 슬로우 모션 동작을 획득하기 위하여 고가의 장비가 도입되고, 경험이 많은 스태프도 필요하다는 단점이 있었다.In this case, the broadcast video is concentrated only on the pitcher and the batter, making it difficult to grasp the situation of the stadium other than the pitcher and the batter, and expensive equipment is introduced to obtain high-quality pitching slow motion motion, and experienced staff are also required. there was.

특허문헌 2는 방송객체를 3D 모델링하여 모션 데이터를 실시간으로 제공함으로써 시청자가 시점을 다양하게 선택하여 시청할 수 있도록 하는 방송 객체의 3D 모델링 데이터를 이용한 방송 시청 시점 다각화 시스템 및 그 방법의 제공을 목적으로 한다.Patent Document 2 aims to provide a broadcasting viewing viewpoint diversification system and method using 3D modeling data of broadcasting objects that allow viewers to select and view various viewpoints by providing motion data in real time by 3D modeling a broadcasting object. do.

이 경우, 경기장 내의 모든 정보를 3D 모델링 하도록 다수의 카메라가 투입되어야 하고, 이 카메라들에서 유입되는 정보량이 방대하여 이를 처리하기 위한 서버를 증설이 필요하다는 단점이 있었다.In this case, there is a disadvantage in that a number of cameras must be input to 3D model all information in the stadium, and the amount of information flowing from these cameras is enormous, so that it is necessary to expand a server to process it.

한국 등록특허 제10-1215058호 (2012. 06. 21)Korean Patent Registration No. 10-1215058 (2012. 06. 21) 한국 공개특허 제10-20310070035호 (2011. 12. 19)Korean Patent Application Publication No. 10-20310070035 (2011. 12. 19)

본 발명은 상기한 종래기술의 문제점을 해소하기 위해 창출된 것으로, 머신러닝 기술을 기반으로 하여 야구 경기 중 투수의 투구동작에 맞춰 경기장 내부의 촬영부들이 자동으로 구동하고, 구동된 촬영부들이 촬영한 영상을 바탕으로 스포츠 중계방송 영상을 제작하는 머신러닝 기술을 이용한 스포츠 중계 스트리밍 시스템 및 이를 이용한 스포츠 중계 스트리밍 자동 제작 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.The present invention was created to solve the problems of the prior art, based on machine learning technology, the shooting units inside the stadium are automatically driven according to the pitcher's throwing motion during a baseball game, and the driven shooting units are photographed. An object of the present invention is to provide a sports relay streaming system using machine learning technology that produces sports relay broadcast video based on one video, and a sports relay streaming automatic production method using the same.

상기와 같은 목적을 달성하고자 본 발명에 따른 머신러닝 기술을 이용한 스포츠 중계 스트리밍 시스템 및 이를 이용한 스포츠 중계 스트리밍 자동 제작 방법은, 야구 경기에서 투수의 투구동작을 구분동작으로 연속되게 촬영하도록 적어도 둘 이상 구비된 동작촬영부와, 상기 동작촬영부들에서 촬영된 각각의 구분동작 중 상기 투수의 팔, 다리 및 관절에 대한 좌표값들을 측정하는 측정부와, 상기 투수가 던진 야구공을 추적하여 경기장에 기 세팅된 다수의 지역에 상기 야구공이 도달시 상기 야구공의 좌표값들을 측정하는 적어도 둘 이상 구비된 추적부와, 상기 측정부 및 추적부들에서 측정된 좌표값들을 누적하여 저장하는 저장부와, 상기 저장부에 누적하여 저장된 상기 투수의 팔, 다리 및 관절에 대한 좌표값들을 비교하여 상기 투수의 팔, 다리 및 관절이 특정한 좌표값들을 갖는 지점을 통과하는 투구동작을 하면, 상기 저장부에 누적하여 저장된 상기 야구공의 좌표값들과 비교하여 상기 야구공이 진행할 좌표값을 예측하는 예측부와, 상기 예측부에서 예측된 상기 야구공이 진행될 좌표값에 따라 각각의 촬영 방향을 결정하고, 결정된 촬영방향으로 상기 야구 경기 영상을 촬영하도록 야구 경기장에 적어도 둘 이상 구비된 경기촬영부와, 상기 경기촬영부들에서 촬영된 경기 영상들을 수집하여 야구 중계방송에 맞도록 상기 경기 영상들을 편집하고, 필요에 따라 편집된 상기 경기 영상에 자막, 컴퓨터 그래픽, 자료 영상 및 광고를 삽입하여 야구 중계방송의 영상을 제작하는 영상편집부 및 상기 영상편집부에서 제작된 야구 중계방송의 영상을 외부로 송출하는 송출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, a sports relay streaming system using a machine learning technology according to the present invention and a method for automatically producing sports relay streaming using the same include at least two to continuously photograph a pitcher's throwing motion in a baseball game as a separate motion. A motion photographing unit, a measuring unit that measures coordinate values for the pitcher's arms, legs, and joints among the divided motions photographed by the motion photographing units, and the baseball ball thrown by the pitcher is tracked and set in the stadium At least two tracking units that measure coordinate values of the baseball when the baseball reaches a plurality of areas, a storage unit that accumulates and stores coordinate values measured by the measuring unit and the tracking units, and the storage When the pitcher's arm, leg, and joint pass through a point having specific coordinate values by comparing the coordinate values of the pitcher's arms, legs, and joints accumulated and stored in the unit, it is accumulated and stored in the storage unit. A prediction unit that compares the coordinate values of the baseball and predicts a coordinate value to which the baseball will travel, and determines each photographing direction according to the coordinate value to which the baseball will travel predicted by the prediction unit, A game photographing unit provided at least two or more in a baseball stadium to shoot a baseball game image, and the game images photographed by the game photographing units are collected to edit the game images to fit a baseball broadcast, and the edited as necessary It characterized in that it comprises a video editing unit for producing a baseball broadcast video by inserting subtitles, computer graphics, material images and advertisements in the game video, and a transmission unit for transmitting the video of the baseball broadcast produced by the video editing unit to the outside. .

또한, 머신러닝 기술을 이용한 스포츠 중계 스트리밍 시스템에서 야구 경기의 중계방송을 제작하는 과정은, 상기 투수가 투구동작을 시작할 때부터 끝날 때까지 상기 동작촬영부들이 상기 투수의 투구동작을 구분동작으로 연속되게 촬영하는 단계와, 상기 측정부가 상기 동작촬영부들이 촬영한 상기 투수의 구분동작 중 상기 투수의 팔, 다리 및 관절에 대한 좌표값들을 측정하는 단계와, 상기 추적부가 상기 투수가 던진 야구공을 추적하여 경기장에 기 세팅된 다수의 지역 중 한 지점에 상기 야구공이 도달시 상기 야구공의 좌표값을 측정하는 단계와, 상기 저장부가 상기 측정부 및 추적부에서 측정된 좌표값들을 누적하여 저장하는 단계와, 상기 예측부가 상기 저장부에 누적하여 저장된 상기 투수의 팔, 다리 및 관절에 대한 좌표값들을 비교하여 상기 투수의 팔, 다리 및 관절이 특정한 좌표값들을 갖는 지점을 통과하는 투구동작을 하면, 상기 저장부에 누적하여 저장된 상기 야구공의 좌표값들과 비교하여 상기 야구공이 진행할 좌표값을 예측하는 단계와, 상기 예측부에서 예측된 상기 야구공의 진행 좌표값이 실제 야구 경기 중의 상기 야구공의 진행 좌표값과 일치하는지 검증하는 단계와, 상기 실제 야구 경기 중의 상기 야구공의 진행 좌표값과 상기 예측부에서 예측된 상기 야구공의 진행 좌표값을 비교하여, 실제 야구 중계에 적합한 수준의 예측 정확도를 보이는지 검토하는 단계와, 상기 검토 단계에서 상기 예측부가 예측한 상기 야구공의 진행 좌표값이 실제 야구 중계에 적합한 수준에 도달하면 상기 예측부에서 예측된 상기 야구공의 진행 좌표값을 이용하여 상기 경기촬영부들의 촬영방향을 결정하고, 상기 예측부가 예측한 상기 야구공의 진행 좌표값이 실제 야구 중계에 적합한 수준에 도달하지 못하면 상기 측정부 및 추적부에서 측정된 좌표값들이 더욱 누적되도록, 상기 측정부가 상기 동작촬영부들이 촬영한 상기 투수의 구분동작 중 상기 투수의 팔, 다리 및 관절에 대한 좌표값들을 누적하여 측정하는 동시에 상기 추적부가 상기 투수가 던진 야구공을 추적하여 경기장에 기 세팅된 다수의 지역에 상기 야구공이 도달시 상기 야구공의 좌표값들을 누적하여 측정하고, 누적된 각각의 좌표값들을 상기 저장부에 저장하는 단계와, 상기 촬영방향이 결정된 경기촬영부들이 상기 야구 경기 영상을 촬영하여 촬영된 상기 경기 영상을 상기 영상편집부로 전송하는 단계와, 상기 영상편집부는 상기 경기촬영부들에서 촬영된 상기 야구 경기 영상들을 야구 중계방송에 맞도록 상기 경기 영상들을 편집하고, 필요에 따라 편집된 상기 경기 영상에 자막, 컴퓨터 그래픽, 자료 영상 및 광고를 삽입하여 야구 중계방송의 영상을 제작하는 단계 및 상기 영상편집부에서 제작된 야구 중계방송의 영상을 상기 송출부를 통해 외부로 송출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, in the process of producing a broadcast broadcast of a baseball game in a sports relay streaming system using machine learning technology, the motion photographing units continuously divide the pitching motion of the pitcher as a separate motion from the start of the pitching motion to the end. And the measurement unit measuring coordinate values for the pitcher's arms, legs, and joints during the division motion of the pitcher photographed by the motion photographing units; and the tracking unit measures the baseball ball thrown by the pitcher. Tracking and measuring the coordinate values of the baseball when the baseball reaches one of the plurality of areas preset in the stadium, and the storage unit accumulating and storing the coordinate values measured by the measuring unit and the tracking unit Step and, when the prediction unit compares the coordinate values of the pitcher's arms, legs, and joints accumulated and stored in the storage unit, and performs a throwing motion in which the pitcher's arms, legs, and joints pass through points having specific coordinate values , Comparing the coordinate values of the baseball that are accumulated and stored in the storage to predict the coordinate value of the baseball, and the progress coordinate value of the baseball predicted by the prediction unit is the baseball during an actual baseball game. The step of verifying whether the ball's progression coordinate value is identical, and by comparing the progression coordinate value of the baseball during the actual baseball game and the progression coordinate value of the baseball predicted by the prediction unit, a level suitable for actual baseball broadcast. Examining whether the prediction accuracy is visible, and when the progression coordinate value of the baseball predicted by the prediction unit reaches a level suitable for actual baseball broadcast in the review step, the progression coordinate value of the baseball predicted by the prediction unit is used. Thus, the shooting direction of the game photographing units is determined, and when the progress coordinate value of the baseball predicted by the prediction unit does not reach a level suitable for actual baseball broadcast, the coordinate values measured by the measurement unit and the tracking unit are further accumulated. , The measurement unit accumulates and measures coordinate values for the pitcher's arms, legs, and joints during the division motion of the pitcher photographed by the motion photographing units, and the tracking unit Tracking a true baseball ball, accumulating and measuring coordinate values of the baseball when the baseball reaches a plurality of areas previously set in the stadium, and storing the accumulated coordinate values in the storage unit, and the photographing The game photographing units whose direction is determined shoots the baseball game image and transmits the captured game image to the image editing unit, and the image editing unit matches the baseball game images photographed by the game shooting units to a baseball broadcast. Editing the game images so that the game video is edited and inserting subtitles, computer graphics, material images, and advertisements into the edited game video as necessary to produce a baseball broadcast video, and a baseball broadcast video produced by the video editing unit. It characterized in that it comprises the step of transmitting to the outside through the transmitting unit.

본 발명에 따르면, 머신러닝 학습을 통해 급변하는 경기 상황에 바로 대응할 수 있고, 각 포지션별 스포츠 중계에 최적화된 영상을 얻을 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, it is possible to directly respond to rapidly changing game conditions through machine learning learning, and to obtain an image optimized for sports relaying for each position.

또한, 여러 대의 중계 카메라 중 가장 적합한 화면을 스스로 선택하도록 각 촬영부들을 자동으로 구동할 수 있어, 대규모의 인력 충원 및 장비의 충원 없이 경제적으로 스포츠 중계 영상을 얻을 수 있는 효과가 있다.In addition, since each photographing unit can be automatically driven to select the most suitable screen among a plurality of relay cameras, there is an effect of economically obtaining a sports broadcast image without large-scale staffing and equipment.

도 1은 야구 경기장 내부에 설치된 각 촬영부들을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 2는 야구 경기 중 투수가 투구동작을 할 때 촬영된 구분동작을 토대로 좌표값을 측정하는 방법을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 3은 야구 경기 중 투수가 던진 야구공이 도달한 곳의 좌표값을 측정하는 방법을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 머신러닝 기술을 이용한 스포츠 중계 스트리밍 시스템을 개념적으로 도시한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 머신러닝 기술을 이용한 스포츠 중계 스트리밍 자동 제작 방법의 경기촬영부가 촬영방향을 결정하는 순서를 도시한 순서도이다.
1 is a diagram conceptually showing photographing units installed inside a baseball stadium.
FIG. 2 is a conceptual diagram illustrating a method of measuring coordinate values based on a photographed division motion when a pitcher makes a pitching motion during a baseball game.
3 is a diagram conceptually illustrating a method of measuring coordinate values of a location where a baseball thrown by a pitcher reaches a baseball game during a baseball game.
4 is a block diagram conceptually showing a sports relay streaming system using the machine learning technology of the present invention.
5 is a flow chart showing a sequence in which the game shooter determines a photographing direction in the method for automatically producing sports relay streaming using the machine learning technology of the present invention.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기술을 이용한 스포츠 중계 스트리밍 시스템 및 이를 이용한 스포츠 중계 스트리밍 자동 제작 방법에 대해 상세히 설명한다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. 첨부된 도면에 대하여, 구조물들의 치수는 본 발명의 명확성을 기하기 위하여 실제보다 확대하여 도시한 것이다.Hereinafter, a sports relay streaming system using machine learning technology according to an embodiment of the present invention and an automatic sports relay streaming production method using the same will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Since the present invention can apply various changes and have various forms, specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the text. However, this is not intended to limit the present invention to a specific form of disclosure, it is to be understood as including all changes, equivalents, or substitutes included in the spirit and scope of the present invention. In describing each drawing, similar reference numerals have been used for similar elements. With respect to the accompanying drawings, the dimensions of the structures are shown to be enlarged than the actual size for clarity of the present invention.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.Terms such as first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. These terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another component. For example, without departing from the scope of the present invention, a first element may be referred to as a second element, and similarly, a second element may be referred to as a first element.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the present application are used only to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In the present application, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate the presence of features, numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but one or more other features. It is to be understood that the presence or addition of elements or numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof, does not preclude in advance the possibility of the presence or addition.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미가 있다는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms including technical or scientific terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. Terms such as those defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning of the related technology, and should not be interpreted as an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in this application. Does not.

도 1 내지 도 4는 본 발명의 머신러닝 기술을 이용한 스포츠 중계 스트리밍 시스템(10)을 개념적으로 도시한 도면이다.1 to 4 are diagrams conceptually showing a sports relay streaming system 10 using the machine learning technology of the present invention.

도 1 내지 도 4를 살펴보면, 본 발명의 머신러닝 기술을 이용한 스포츠 중계 스트리밍 시스템(10)은 동작촬영부(100), 측정부(150), 추적부(200), 저장부(300), 예측부(400), 경기촬영부(500), 영상편집부(600) 및 송출부(700)를 포함한다.1 to 4, a sports relay streaming system 10 using the machine learning technology of the present invention includes a motion photographing unit 100, a measurement unit 150, a tracking unit 200, a storage unit 300, and prediction. It includes a unit 400, a game shooting unit 500, an image editing unit 600, and a transmission unit 700.

상기 동작촬영부(100)는 야구 경기에서 투수의 투구동작을 구분동작으로 연속되게 촬영하고 적어도 둘 이상 구비된다.The motion photographing unit 100 continuously photographs the pitcher's throwing motion in a baseball game as a separate motion and is provided with at least two.

상기 측정부(150)는 상기 동작촬영부(100)들에서 촬영된 각각의 구분동작 중 상기 투수의 팔, 다리 및 관절에 대한 좌표값(P)들을 측정한다.The measurement unit 150 measures coordinate values (P) for the arm, leg, and joint of the pitcher among each divisional motion photographed by the motion photographing units 100.

상기 추적부(200)는 상기 투수가 던진 야구공(B)을 추적하여 경기장(G)에 기 세팅된 다수의 지역에 상기 야구공(B)이 도달시 상기 야구공(B)의 좌표값들을 측정하고 적어도 둘 이상 구비된다.The tracking unit 200 tracks the baseball ball (B) thrown by the pitcher, and when the baseball ball (B) reaches a plurality of areas previously set in the stadium (G), coordinate values of the baseball ball (B) are Measure and have at least two or more.

상기 저장부(300)는 상기 측정부(150) 및 추적부(200)들에서 측정된 좌표값들을 누적하여 저장한다.The storage unit 300 accumulates and stores coordinate values measured by the measurement unit 150 and the tracking unit 200.

상기 예측부(400)는 상기 저장부(300)에 누적하여 저장된 상기 투수의 팔, 다리 및 관절에 대한 좌표값(P)들과 상기 저장부(300)에 누적하여 저장된 상기 야구공(B)의 좌표값들을 비교하여, 상기 투수의 팔, 다리 및 관절이 특정한 좌표값들을 갖는 지점을 통과하는 투구동작을 하면 상기 저장부(300)에 누적하여 저장된 상기 야구공(B)의 좌표값들과 비교하여 상기 야구공(B)이 진행할 좌표값을 예측한다.The prediction unit 400 includes coordinate values (P) for the pitcher's arms, legs, and joints accumulated and stored in the storage unit 300 and the baseball ball (B) accumulated and stored in the storage unit 300 When the pitcher's arm, leg, and joint pass through a point having specific coordinate values by comparing the coordinate values of the pitcher, the coordinate values of the baseball ball B accumulated and stored in the storage unit 300 By comparison, the coordinate value of the baseball (B) to proceed is predicted.

상기 경기촬영부(500)는 상기 예측부(400)에서 예측된 상기 야구공(B)이 진행될 좌표값에 따라 각각의 촬영 방향을 결정하고, 결정된 촬영방향으로 상기 야구 경기 영상을 촬영하고 야구 경기장(G)에 적어도 둘 이상 구비된다.The game photographing unit 500 determines each photographing direction according to the coordinate value in which the baseball ball B predicted by the predicting unit 400 will proceed, photographs the baseball game image in the determined photographing direction, and At least two or more are provided in (G).

상기 영상편집부(600)는 상기 경기촬영부(500)들에서 촬영된 경기 영상들을 수집하여 야구 중계방송에 맞도록 상기 경기 영상들을 편집하고, 필요에 따라 편집된 상기 경기 영상에 자막, 컴퓨터 그래픽, 자료 영상 및 광고를 삽입하여 야구 중계방송의 영상을 제작한다.The image editing unit 600 collects game images photographed by the game photographing units 500 and edits the game images to fit the baseball broadcast, and includes subtitles, computer graphics, and video on the edited game images as necessary. Produce a baseball broadcast video by inserting material images and advertisements.

상기 송출부(700)는 상기 영상편집부(600)에서 제작된 야구 중계방송의 영상을 외부로 송출한다.The transmission unit 700 transmits the image of the baseball broadcast produced by the image editing unit 600 to the outside.

상술된 바와 같이 구성된 본 발명의 일실시예에 따른 머신러닝 기술을 이용한 스포츠 중계 스트리밍 시스템(10)에서 야구 경기의 중계방송을 제작하는 과정을 상세히 설명하면 다음과 같다.The process of producing a baseball game broadcast in the sports relay streaming system 10 using machine learning technology according to an embodiment of the present invention configured as described above will be described in detail as follows.

도 5는 본 발명의 머신러닝 기술을 이용한 스포츠 중계 스트리밍 자동 제작 방법의 경기촬영부(500)가 촬영방향을 결정하는 순서를 도시한 순서도이다.5 is a flow chart showing a sequence in which the game photographing unit 500 determines a photographing direction in the method for automatically producing sports relay streaming using the machine learning technology of the present invention.

도 5를 살펴보면, 투수가 투구동작을 시작할 때부터 끝날 때까지 상기 동작촬영부(100)들이 상기 투수의 투구동작을 구분동작으로 연속되게 촬영한다.Referring to FIG. 5, the motion photographing units 100 continuously photograph the pitcher's throwing motion as a separate motion from the time the pitcher starts to the end of the pitching motion.

이후, 상기 측정부(150)가 상기 동작촬영부(100)들이 촬영한 상기 투수의 구분동작 중 상기 투수의 팔, 다리 및 관절에 대한 좌표값(P)들을 측정한다.Thereafter, the measurement unit 150 measures the coordinate values P of the pitcher's arm, leg, and joint during the division motion of the pitcher photographed by the motion photographing units 100.

이후, 상기 추적부(200)가 상기 투수가 던진 야구공(B)을 추적하여 경기장(G)에 기 세팅된 다수의 지역 중 한 지점에 상기 야구공(B)이 도달시 상기 야구공(B)의 좌표값을 측정한다.Thereafter, the tracking unit 200 tracks the baseball ball (B) thrown by the pitcher, and when the baseball ball (B) reaches one of a plurality of areas previously set in the stadium (G), the baseball ball (B) Measure the coordinate value of ).

이때, 상기 저장부(300)는 상기 측정부(150) 및 추적부(200)에서 측정된 좌표값들을 누적하여 저장한다.In this case, the storage unit 300 accumulates and stores coordinate values measured by the measurement unit 150 and the tracking unit 200.

이후, 상기 예측부(400)가 상기 저장부(300)에 누적하여 저장된 상기 투수의 팔, 다리 및 관절에 대한 좌표값(P)들과 상기 저장부(300)에 누적하여 저장된 상기 야구공(B)의 좌표값들을 비교하여, 상기 투수의 팔, 다리 및 관절이 특정한 좌표값들을 갖는 지점을 통과하는 투구동작을 하면, 상기 저장부(300)에 누적하여 저장된 상기 야구공(B)의 좌표값들과 대응되게 상기 야구공(B)이 진행할 좌표값을 예측한다.Thereafter, the prediction unit 400 accumulates and stores coordinate values P for the pitcher's arms, legs, and joints stored in the storage unit 300, and the baseball ball accumulated and stored in the storage unit 300 ( Comparing the coordinate values of B), when the pitcher's arm, leg, and joint pass through a point having specific coordinate values, the coordinates of the baseball ball (B) accumulated and stored in the storage unit 300 Corresponding to the values, the coordinate value of the baseball B is predicted.

이후, 상기 예측부(400)에서 예측된 상기 야구공(B)의 진행 좌표값이 실제 야구 경기 중의 상기 야구공(B)의 진행 좌표값과 일치하는지 검증하고, 실제 야구 경기 중의 상기 야구공(B)의 진행 좌표값과 상기 예측부(400)에서 예측된 상기 야구공(B)의 진행 좌표값을 비교하여, 실제 야구 중계에 적합한 수준의 예측 정확도를 보이는지 검토한다.Thereafter, it is verified whether the progress coordinate value of the baseball ball B predicted by the prediction unit 400 coincides with the progress coordinate value of the baseball ball B during an actual baseball game, and the baseball ball ( By comparing the progressing coordinate value of B) and the progressing coordinate value of the baseball B predicted by the prediction unit 400, it is examined whether or not the prediction accuracy is at a level suitable for actual baseball broadcasting.

이때, 상기 검토 단계에서 상기 예측부(400)가 예측한 상기 야구공(B)의 진행 좌표값이 실제 야구 중계에 적합한 수준에 도달하면 상기 예측부(400)에서 예측된 상기 야구공(B)의 진행 좌표값을 이용하여 상기 경기촬영부(500)들의 촬영방향을 결정하지만, 상기 예측부(400)가 예측한 상기 야구공(B)의 진행 좌표값이 실제 야구 중계에 적합한 수준에 도달하지 못하면 상기 측정부(150) 및 추적부(200)에서 측정된 좌표값들이 더욱 누적되도록, 상기 측정부(150)가 상기 동작촬영부(100)들이 촬영한 상기 투수의 구분동작 중 상기 투수의 팔, 다리 및 관절에 대한 좌표값(P)들을 누적하여 측정하는 동시에 상기 추적부(200)가 상기 투수가 던진 야구공(B)을 추적하여 경기장(G)에 기 세팅된 다수의 지역에 상기 야구공(B)이 도달시 상기 야구공(B)의 좌표값들을 누적하여 측정하고, 누적된 각각의 좌표값들을 상기 저장부(300)에 저장하는 단계를 반복적으로 실행한다.At this time, when the progress coordinate value of the baseball (B) predicted by the prediction unit 400 in the review step reaches a level suitable for actual baseball broadcast, the baseball ball (B) predicted by the prediction unit 400 Although the shooting direction of the game shooting unit 500 is determined using the progress coordinate value of, the progress coordinate value of the baseball ball B predicted by the prediction unit 400 does not reach a level suitable for actual baseball broadcasting. If not, so that the coordinate values measured by the measurement unit 150 and the tracking unit 200 are further accumulated, the measurement unit 150 is the arm of the pitcher during the division operation of the pitcher photographed by the motion photographing unit 100. , While measuring by accumulating coordinate values (P) for the legs and joints, the tracking unit 200 tracks the baseball ball (B) thrown by the pitcher, and the baseball in a number of areas previously set in the stadium (G) When the ball (B) arrives, the step of accumulating and measuring the coordinate values of the baseball (B), and storing the accumulated coordinate values in the storage unit 300 is repeatedly performed.

이후, 실제 야구 중계에 적합한 수준에 도달한 상기 예측부(400)의 예측값을 토대로, 상기 촬영방향이 결정된 경기촬영부(500)들이 상기 야구 경기 영상을 촬영하여 촬영된 상기 경기 영상을 상기 영상편집부(600)로 전송한다.Thereafter, based on the predicted value of the prediction unit 400 that has reached a level suitable for actual baseball broadcast, the game photographing units 500 whose photographing direction has been determined take the image of the baseball game and record the captured game image to the image editing unit. Send to 600.

이후, 상기 영상편집부(600)는 상기 경기촬영부(500)들에서 촬영된 상기 야구 경기 영상들을 야구 중계방송에 맞도록 상기 경기 영상들을 편집하고, 필요에 따라 편집된 상기 경기 영상에 자막, 컴퓨터 그래픽, 자료 영상 및 광고를 삽입하여 야구 중계방송의 영상을 제작하며, 상기 영상편집부(600)에서 제작된 야구 중계방송의 영상은 상기 송출부(700)를 통해 외부로 송출된다.Thereafter, the image editing unit 600 edits the game images so that the baseball game images photographed by the game shooting units 500 fit into a baseball broadcast, and the edited game image is edited as necessary with a caption and a computer. A video of a baseball broadcast is produced by inserting graphics, material images, and advertisements, and the video of the baseball broadcast produced by the video editing unit 600 is transmitted to the outside through the transmission unit 700.

본 발명에 따르면, 머신러닝 학습을 통해 급변하는 경기 상황에 바로 대응할 수 있고, 각 포지션별 스포츠 중계에 최적화된 영상을 얻을 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, it is possible to directly respond to rapidly changing game conditions through machine learning learning, and to obtain an image optimized for sports relaying for each position.

또한, 여러 대의 중계 카메라 중 가장 적합한 화면을 스스로 선택하도록 각 촬영부들을 자동으로 구동할 수 있어, 대규모의 인력 충원 및 장비의 충원 없이 경제적으로 스포츠 중계 영상을 얻을 수 있는 효과가 있다.In addition, since each photographing unit can be automatically driven to select the most suitable screen among a plurality of relay cameras, there is an effect of economically obtaining a sports broadcast image without large-scale staffing and equipment.

제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 발명의 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.Description of the presented embodiments is provided to enable any person skilled in the art to use or practice the present invention. Various modifications to these embodiments will be apparent to those of ordinary skill in the art, and the general principles defined herein can be applied to other embodiments without departing from the scope of the present invention. Thus, the present invention is not to be limited to the embodiments presented herein, but is to be construed in the widest scope consistent with the principles and novel features presented herein.

10 : 머신러닝 기술을 이용한 스포츠 중계 스트리밍 시스템
100 : 동작촬영부 150 : 측정부
200 : 추적부 300 : 저장부
400 : 예측부 500: 경기촬영부
600 : 영상편집부 700 : 송출부
B : 야구공 G : 경기장
P : 투수의 팔, 다리 및 관절의 좌표값
10: Sports relay streaming system using machine learning technology
100: motion photographing unit 150: measuring unit
200: tracking unit 300: storage unit
400: prediction unit 500: game shooting unit
600: image editing unit 700: transmission unit
B: Baseball G: Stadium
P: The coordinates of the pitcher's arm, leg, and joint

Claims (2)

야구 경기에서 투수의 투구동작을 구분동작으로 연속되게 촬영하도록 적어도 둘 이상 구비된 동작촬영부;
상기 동작촬영부들에서 촬영된 각각의 구분동작 중 상기 투수의 팔, 다리 및 관절에 대한 좌표값들을 측정하는 측정부;
상기 투수가 던진 야구공을 추적하여 경기장에 기 세팅된 다수의 지역에 상기 야구공이 도달시 상기 야구공의 좌표값들을 측정하는 적어도 둘 이상 구비된 추적부;
상기 측정부 및 추적부들에서 측정된 좌표값들을 누적하여 저장하는 저장부;
상기 저장부에 누적하여 저장된 상기 투수의 팔, 다리 및 관절에 대한 좌표값들과 상기 저장부에 누적하여 저장된 상기 야구공의 좌표값들을 비교하여, 상기 투수의 팔, 다리 및 관절이 특정한 좌표값들을 갖는 지점을 통과하는 투구동작을 하면 상기 저장부에 누적하여 저장된 상기 야구공의 좌표값들과 대응되게 상기 야구공이 진행할 좌표값을 예측하는 예측부;
상기 예측부에서 예측된 상기 야구공이 진행될 좌표값에 따라 각각의 촬영 방향을 결정하고, 결정된 촬영방향으로 상기 야구 경기 영상을 촬영하도록 야구 경기장에 적어도 둘 이상 구비된 경기촬영부;
상기 경기촬영부들에서 촬영된 경기 영상들을 수집하여 야구 중계방송에 맞도록 상기 경기 영상들을 편집하고, 필요에 따라 편집된 상기 경기 영상에 자막, 컴퓨터 그래픽, 자료 영상 및 광고를 삽입하여 야구 중계방송의 영상을 제작하는 영상편집부; 및
상기 영상편집부에서 제작된 야구 중계방송의 영상을 외부로 송출하는 송출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는
머신러닝 기술을 이용한 스포츠 중계 스트리밍 시스템.
A motion photographing unit provided with at least two to continuously photograph the pitcher's throwing motion in a baseball game as a separate motion;
A measuring unit for measuring coordinate values of the pitcher's arm, leg, and joint among each divisional motion photographed by the motion photographing units;
A tracking unit provided with at least two or more tracking the baseball ball thrown by the pitcher and measuring coordinate values of the baseball when the baseball reaches a plurality of areas preset in the stadium;
A storage unit for accumulating and storing coordinate values measured by the measurement unit and the tracking units;
By comparing the coordinate values of the pitcher's arm, leg, and joint accumulated and stored in the storage unit and the coordinate values of the baseball ball accumulated and stored in the storage unit, the pitcher’s arm, leg, and joint is a specific coordinate value A prediction unit for predicting a coordinate value to which the baseball will travel in correspondence with the coordinate values of the baseball that are accumulated and stored in the storage unit when a throwing operation passing through the point having the ball
A game photographing unit provided at least two in a baseball stadium to determine each photographing direction according to a coordinate value in which the baseball will travel predicted by the prediction unit, and to photograph the baseball game image in the determined photographing direction;
The game images photographed by the game cameras are collected and the game images are edited to fit the baseball broadcast, and subtitles, computer graphics, data images, and advertisements are inserted into the edited game images as needed. An image editing unit for producing an image; And
And a transmission unit for transmitting the image of the baseball relay broadcast produced by the video editing unit to the outside.
Sports relay streaming system using machine learning technology.
야구 경기에서 투수의 투구동작을 구분동작으로 연속되게 촬영하도록 적어도 둘 이상 구비된 동작촬영부와, 상기 동작촬영부들에서 촬영된 각각의 구분동작 중 상기 투수의 팔, 다리 및 관절에 대한 좌표값들을 측정하는 측정부와, 상기 투수가 던진 야구공을 추적하여 경기장에 기 세팅된 다수의 지역에 상기 야구공이 도달시 상기 야구공의 좌표값들을 측정하는 추적부와, 상기 측정부 및 추적부에서 측정된 좌표값들을 누적하여 저장하는 저장부와, 상기 저장부에 누적하여 저장된 상기 투수의 팔, 다리 및 관절에 대한 좌표값들을 비교하여 상기 투수의 팔, 다리 및 관절이 특정한 좌표값들을 갖는 지점을 통과하는 투구동작을 하면, 상기 저장부에 누적하여 저장된 상기 야구공의 좌표값들과 비교하여 상기 야구공이 진행할 좌표값을 예측하는 예측부와, 상기 예측부에서 예측된 상기 야구공이 진행될 좌표값에 따라 각각의 촬영 방향을 결정하고, 결정된 촬영방향으로 상기 야구 경기 영상을 촬영하도록 야구 경기장에 적어도 둘 이상 구비된 경기촬영부와, 상기 경기촬영부들에서 촬영된 경기 영상들을 수집하여 야구 중계방송에 맞도록 상기 경기 영상들을 편집하고, 필요에 따라 편집된 상기 경기 영상에 자막, 컴퓨터 그래픽, 자료 영상 및 광고를 삽입하여 야구 중계방송의 영상을 제작하는 영상편집부 및 상기 영상편집부에서 제작된 경기 영상을 외부로 송출하는 송출부를 포함한 머신러닝 기술을 이용한 스포츠 중계 스트리밍 시스템에서 야구 경기의 중계방송을 제작하는 과정은,
상기 투수가 투구동작을 시작할 때부터 끝날 때까지 상기 동작촬영부들이 상기 투수의 투구동작을 구분동작으로 연속되게 촬영하는 단계;
상기 측정부가 상기 동작촬영부들이 촬영한 상기 투수의 구분동작 중 상기 투수의 팔, 다리 및 관절에 대한 좌표값들을 측정하는 단계;
상기 추적부가 상기 투수가 던진 야구공을 추적하여 경기장에 기 세팅된 다수의 지역 중 한 지점에 상기 야구공이 도달시 상기 야구공의 좌표값을 측정하는 단계;
상기 저장부가 상기 측정부 및 추적부에서 측정된 좌표값들을 누적하여 저장하는 단계;
상기 예측부가 상기 저장부에 누적하여 저장된 상기 투수의 팔, 다리 및 관절에 대한 좌표값들과 상기 저장부에 누적하여 저장된 상기 야구공의 좌표값들을 비교하여, 상기 투수의 팔, 다리 및 관절이 특정한 좌표값들을 갖는 지점을 통과하는 투구동작을 하면, 상기 저장부에 누적하여 저장된 상기 야구공의 좌표값들과 대응되게 상기 야구공이 진행할 좌표값을 예측하는 단계;
상기 예측부에서 예측된 상기 야구공의 진행 좌표값이 실제 야구 경기 중의 상기 야구공의 진행 좌표값과 일치하는지 검증하는 단계;
상기 실제 야구 경기 중의 상기 야구공의 진행 좌표값과 상기 예측부에서 예측된 상기 야구공의 진행 좌표값을 비교하여, 실제 야구 중계에 적합한 수준의 예측 정확도를 보이는지 검토하는 단계;
상기 검토 단계에서 상기 예측부가 예측한 상기 야구공의 진행 좌표값이 실제 야구 중계에 적합한 수준에 도달하면 상기 예측부에서 예측된 상기 야구공의 진행 좌표값을 이용하여 상기 경기촬영부들의 촬영방향을 결정하고,
상기 예측부가 예측한 상기 야구공의 진행 좌표값이 실제 야구 중계에 적합한 수준에 도달하지 못하면 상기 측정부 및 추적부에서 측정된 좌표값들이 더욱 누적되도록, 상기 측정부가 상기 동작촬영부들이 촬영한 상기 투수의 구분동작 중 상기 투수의 팔, 다리 및 관절에 대한 좌표값들을 누적하여 측정하는 동시에 상기 추적부가 상기 투수가 던진 야구공을 추적하여 경기장에 기 세팅된 다수의 지역에 상기 야구공이 도달시 상기 야구공의 좌표값들을 누적하여 측정하고, 누적된 각각의 좌표값들을 상기 저장부에 저장하는 단계;
상기 촬영방향이 결정된 경기촬영부들이 상기 야구 경기 영상을 촬영하여 촬영된 상기 경기 영상을 상기 영상편집부로 전송하는 단계;
상기 영상편집부는 상기 경기촬영부들에서 촬영된 상기 야구 경기 영상들을 야구 중계방송에 맞도록 상기 경기 영상들을 편집하고, 필요에 따라 편집된 상기 경기 영상에 자막, 컴퓨터 그래픽, 자료 영상 및 광고를 삽입하여 야구 중계방송의 영상을 제작하는 단계; 및
상기 영상편집부에서 제작된 야구 중계방송의 영상을 상기 송출부를 통해 외부로 송출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는
머신러닝 기술을 이용한 스포츠 중계 스트리밍 자동 제작 방법.
A motion photographing unit provided with at least two to continuously photograph the pitcher's throwing motion as a segmentation motion in a baseball game, and coordinate values for the pitcher's arms, legs, and joints among the segmentation motions photographed by the motion photographing units. A measuring unit that measures the baseball ball thrown by the pitcher, and a tracking unit that measures coordinate values of the baseball when the baseball reaches a plurality of pre-set areas in the stadium, and the measurement unit and the tracking unit measure it A storage unit that accumulates and stores the coordinate values, and a point at which the pitcher's arms, legs, and joints have specific coordinate values by comparing the coordinate values of the pitcher's arms, legs, and joints accumulated and stored in the storage unit. When a passing throwing motion is performed, a prediction unit for predicting a coordinate value at which the baseball will travel by comparing the coordinate values of the baseball stored accumulated in the storage unit, and a coordinate value at which the baseball will travel predicted by the prediction unit Each shooting direction is determined according to the shooting direction, and at least two game shooting units provided in the baseball stadium to shoot the baseball game images in the determined shooting direction, and game images captured by the game shooting units are collected to match the baseball broadcast. Editing the game images so that the game video is edited, and inserting subtitles, computer graphics, material images, and advertisements into the edited game video as needed to create a baseball broadcast video, and the game video produced by the video editing unit to an external device. The process of producing a broadcast broadcast for a baseball game in a sports broadcast streaming system using machine learning technology including a transmitter that is sent to
Continuously photographing the pitcher's throwing motion as a separate motion by the motion photographing units from the start of the pitcher to the end of the pitching motion;
Measuring coordinate values of the pitcher's arm, leg, and joint during the division operation of the pitcher photographed by the motion photographing units by the measuring unit;
Measuring a coordinate value of the baseball when the tracking unit tracks the baseball thrown by the pitcher and the baseball reaches one of a plurality of pre-set areas on the stadium;
Accumulating and storing coordinate values measured by the measuring unit and the tracking unit by the storage unit;
The prediction unit compares the coordinate values of the pitcher's arms, legs, and joints accumulated and stored in the storage unit and the coordinate values of the baseball ball accumulated and stored in the storage unit, so that the arms, legs, and joints of the pitcher are Predicting a coordinate value to which the baseball will travel in correspondence with the coordinate values of the baseball accumulated and stored in the storage unit when a throwing operation passes through a point having specific coordinate values;
Verifying whether the progress coordinate value of the baseball predicted by the prediction unit coincides with the progress coordinate value of the baseball during an actual baseball game;
Comparing the progressing coordinate value of the baseball during the actual baseball game with the progressing coordinate value of the baseball predicted by the prediction unit, and examining whether a prediction accuracy suitable for actual baseball relaying is shown;
In the review step, when the progression coordinate value of the baseball predicted by the prediction unit reaches a level suitable for actual baseball broadcast, the shooting direction of the game photographing units is determined using the progression coordinate value of the baseball predicted by the prediction unit. Decide,
When the progression coordinate value of the baseball predicted by the prediction unit does not reach a level suitable for actual baseball broadcast, the measurement unit is photographed by the motion photographing units so that the coordinate values measured by the measurement unit and the tracking unit are further accumulated. During the division operation of the pitcher, coordinate values of the pitcher's arms, legs, and joints are accumulated and measured, and the tracking unit tracks the baseball thrown by the pitcher, and when the baseball reaches a number of pre-set areas in the stadium, the Accumulating and measuring coordinate values of a baseball, and storing the accumulated coordinate values in the storage unit;
Transmitting the game image captured by shooting the baseball game image to the image editing unit by the game cameras whose shooting direction is determined;
The image editing unit edits the game images so that the baseball game images captured by the game filming units fit into a baseball broadcast, and inserts captions, computer graphics, data images, and advertisements into the edited game images as necessary. Producing a video of a baseball broadcast; And
And transmitting the video of the baseball relay broadcast produced by the video editing unit to the outside through the transmission unit.
A method of automatically producing sports broadcast streaming using machine learning technology
KR1020190124350A 2019-10-08 2019-10-08 Sports relay streaming system using machine learning technology and automatic production of sports relay streaming using the same KR102184379B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190124350A KR102184379B1 (en) 2019-10-08 2019-10-08 Sports relay streaming system using machine learning technology and automatic production of sports relay streaming using the same

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190124350A KR102184379B1 (en) 2019-10-08 2019-10-08 Sports relay streaming system using machine learning technology and automatic production of sports relay streaming using the same

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102184379B1 true KR102184379B1 (en) 2020-11-30

Family

ID=73641995

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190124350A KR102184379B1 (en) 2019-10-08 2019-10-08 Sports relay streaming system using machine learning technology and automatic production of sports relay streaming using the same

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102184379B1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102541570B1 (en) 2023-02-28 2023-06-13 주식회사 유소년서포터즈 Sports streaming method, apparatus and system with automatic notification function applied

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101105120B1 (en) * 2011-05-09 2012-01-16 백건수 Real time sports game system and the method
KR101215058B1 (en) 2012-06-21 2012-12-24 (주)엠비씨플러스미디어 Baseball pitching image providing system for broadcasting
KR20130070035A (en) 2011-12-19 2013-06-27 주식회사 엔씨소프트 Apparatus and method of view point diversification using three dimensional graphic data of broadcasting objects
KR101291765B1 (en) * 2013-05-15 2013-08-01 (주)엠비씨플러스미디어 Ball trace providing system for realtime broadcasting
KR101684833B1 (en) * 2016-07-29 2016-12-08 주식회사 에이치아이티 Method of providing playing image of baseball game

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101105120B1 (en) * 2011-05-09 2012-01-16 백건수 Real time sports game system and the method
KR20130070035A (en) 2011-12-19 2013-06-27 주식회사 엔씨소프트 Apparatus and method of view point diversification using three dimensional graphic data of broadcasting objects
KR101215058B1 (en) 2012-06-21 2012-12-24 (주)엠비씨플러스미디어 Baseball pitching image providing system for broadcasting
KR101291765B1 (en) * 2013-05-15 2013-08-01 (주)엠비씨플러스미디어 Ball trace providing system for realtime broadcasting
KR101684833B1 (en) * 2016-07-29 2016-12-08 주식회사 에이치아이티 Method of providing playing image of baseball game

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102541570B1 (en) 2023-02-28 2023-06-13 주식회사 유소년서포터즈 Sports streaming method, apparatus and system with automatic notification function applied

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6719465B2 (en) System and method for displaying wind characteristics and effects in broadcast
US8599317B2 (en) Scene recognition methods for virtual insertions
RU2666137C2 (en) Video product production method and system
CN106165393A (en) Method and system for automatic television production
CN107871120A (en) Competitive sports based on machine learning understand system and method
US9087380B2 (en) Method and system for creating event data and making same available to be served
CN107257494B (en) Sports event shooting method and shooting system thereof
US20170366867A1 (en) Systems and methods for displaying thermographic characteristics within a broadcast
JP2009505553A (en) System and method for managing the insertion of visual effects into a video stream
US9154710B2 (en) Automatic camera identification from a multi-camera video stream
CN111787243B (en) Broadcasting guide method, device and computer readable storage medium
KR101291765B1 (en) Ball trace providing system for realtime broadcasting
US11758238B2 (en) Systems and methods for displaying wind characteristics and effects within a broadcast
KR102184379B1 (en) Sports relay streaming system using machine learning technology and automatic production of sports relay streaming using the same
KR102184383B1 (en) Low cost unmanned sports relay system and manufacturing method of unmanned sports relay using the same
KR101215058B1 (en) Baseball pitching image providing system for broadcasting
Carrillo et al. Automatic football video production system with edge processing
JP4293736B2 (en) Automatic person identification device
JP2009519539A (en) Method and system for creating event data and making it serviceable
KR102149005B1 (en) Method and apparatus for calculating and displaying a velocity of an object
CN105204284A (en) Three-dimensional stereo playback system based on panoramic circular shooting technology
Naruo et al. Development of Technology for Generating Panorama and Visualization Using Two-viewpoint Images
TWI846255B (en) Automatic real-time basketball box score recording and analysis system with videos captured from arbitrary angles and method thereof
KR20220055694A (en) Sports broadcasting system utilizing media commerce
Thomas et al. Introduction to the Use of Computer Vision in Sports

Legal Events

Date Code Title Description
GRNT Written decision to grant