KR102626100B1 - 배드민턴 경기의 파울 판정 시스템 및 시스템의 동작 방법 - Google Patents

배드민턴 경기의 파울 판정 시스템 및 시스템의 동작 방법 Download PDF

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Abstract

배드민턴 경기의 파울 판정 시스템의 동작 방법에 있어서, 제1 배드민턴 경기의 시작이 감지됨에 따라, 상기 제1 배드민턴 경기에 참여한 플레이어들의 동작이 실시간으로 촬영된 제1 영상을 획득하는 단계; 소정 경기에 대한 실시간 영상을 이용하여, 폴트 및 렛 중 적어도 하나를 나타내는 파울 동작을 검출하는 학습 모델에 기초하여, 상기 제1 영상에서 제1 파울 동작을 검출하는 단계; 및 상기 제1 파울 동작에 따른 판정 결과의 정보를 출력하는 단계를 포함하는, 동작 방법이 제공된다.

Description

배드민턴 경기의 파울 판정 시스템 및 시스템의 동작 방법{Foul judgment system in badminton matches and method of operation of system}
배드민턴 경기의 파울 판정 시스템에 관한 것이다.
현재 국내의 전문체육 배드민턴 경기(전국체전, 종별리그 등)에서 사용되고 있는 전자 시스템은 인아웃 판정 영상 분석 기술을 사용하고 있다.
BWF(세계배드민턴연맹)에서도 장비와 인력이 필요하기 때문에 국제대회에서도 1개 코트에서만 가능하고 나머지는 심판의 판정에 따라야 하는 구조이다.
대한배드민턴협회에서는 2019년밀양 원천 요넥스 코리아주니어오픈 국제배드민턴 선수권대회에서 처음으로 모든 코트에서 비디오 판독을 실시할 수 있게 시행하고 있다.
올림픽 등 메이저급 대회에서도 인아웃 영상시스템(비디오판독)이 준비되어 있지만 라인저지(선심)를 각각 배치하여 경기를 진행하고 있는 실정이다.
따라서, 배드민턴 경기에서 실시간으로 파울을 판정하는 시스템이 요구된다.
배드민턴 경기에서 발생되는 파울 동작을 신속하고 정확하게 검출하여, 배드민턴 경기가 신속, 원활, 공정하게 진행될 수 있도록 하고자 한다.
일측에 따르면, 배드민턴 경기의 파울 판정 시스템의 동작 방법에 있어서, 제1 배드민턴 경기의 시작이 감지됨에 따라, 상기 제1 배드민턴 경기에 참여한 플레이어들의 동작이 실시간으로 촬영된 제1 영상을 획득하는 단계; 소정 경기에 대한 실시간 영상을 이용하여, 폴트 및 렛 중 적어도 하나를 나타내는 파울 동작을 검출하는 학습 모델에 기초하여, 상기 제1 영상에서 제1 파울 동작을 검출하는 단계; 및 상기 제1 파울 동작에 따른 판정 결과의 정보를 출력하는 단계를 포함하는, 동작 방법이 제공된다.
다른 일측에 따르면, 외부 장치와 통신을 수행하는 통신부; 출력부; 프로세서; 및 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 명령어들을 실행함으로써, 제1 배드민턴 경기의 시작이 감지됨에 따라, 상기 제1 배드민턴 경기에 참여한 플레이어들의 동작이 실시간으로 촬영된 제1 영상을 획득하고, 소정 경기에 대한 실시간 영상을 이용하여, 폴트 및 렛 중 적어도 하나를 나타내는 파울 동작을 검출하는 학습 모델에 기초하여, 상기 제1 영상에서 제1 파울 동작을 검출하고, 상기 제1 파울 동작에 따른 판정 결과의 정보를 출력하는, 배드민턴 경기의 파울 판정 시스템이 제공된다.
배드민턴 경기에서 발생되는 파울 동작을 신속하고 정확하게 검출함으로써, 배드민턴 경기는 신속, 원활, 공정하게 진행될 수 있다.
본 발명은, 다음의 자세한 설명과 그에 수반되는 도면들의 결합으로 쉽게 이해될 수 있으며, 참조 번호(reference numerals)들은 구조적 구성요소(structural elements)를 의미한다.
도 1은 일실시예에 따라, 배드민턴 경기의 영상으로부터 파울 동작을 검출하고, 파울 동작에 따른 판정 결과를 출력하는 배드민턴 경기의 파울 판정 시스템의 동작을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 일실시예에 따라, 배드민턴 경기의 파울 판정 시스템의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 일실시예에 따라, 배드민턴 경기의 파울 판정 시스템에서, 파울 동작을 검출하는 학습 모델을 학습하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 일실시예에 따라, 학습 모델에 소정 영상이 입력됨에 따라 출력되는 판정 결과의 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일실시예에 따라, 학습 모델을 이용하여 심판의 판정 결과에 대한 평가를 산출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 일실시예에 따라, 배드민턴 경기의 파울 판정 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 다양한 실시예들을 상세히 설명한다. 이하에서 설명되는 실시예들은 여러 가지 상이한 형태로 변형되어 실시될 수도 있다. 실시예들의 특징을 보다 명확히 설명하기 위하여 이하의 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 널리 알려져 있는 사항들에 관해서 자세한 설명은 생략한다.
한편, 본 명세서에서 어떤 구성이 다른 구성을 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 그 외 다른 구성을 제외하는 것이 아니라 다른 구성들 더 포함할 수도 있다는 것을 의미한다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 '제 1' 또는 '제 2' 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용할 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
도 1은 일실시예에 따라, 배드민턴 경기의 영상으로부터 파울 동작을 검출하고, 파울 동작에 따른 판정 결과를 출력하는 배드민턴 경기의 파울 판정 시스템의 동작을 설명하기 위한 개념도이다.
도 1을 참고하면, 파울 판정 시스템(10)은, 배드민턴 경기가 시작됨에 따라 실시간으로 촬영된 영상(101)을 획득할 수 있다. 파울 판정 시스템(10)은, 동작 S110에 따라, 학습 모델에 기초하여, 영상(101)에서 배드민턴 경기의 규정을 위반하는 파울 동작을 검출할 수 있다.
파울 판정 시스템(10)은, 동작 S120에 따라, 파울 동작에 따른 판정 결과의 정보를 생성할 수 있다. 파울 판정 시스템(10)은, 동작 S130에 따라, 판정 결과의 정보를 출력할 수 있다. 예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은, 파울 동작에 대응하는 규정 알림을 표시할 수 있다. 구체적으로, 파울 판정 시스템(10)은, 파울 동작에 대응하는 규정 및 규정에 대응하는 수신호 이미지(102) 중 적어도 하나를 표시할 수 있다. 또한, 파울 판정 시스템(10)은, 파울 동작에 대응하는 경고음을 출력할 수 있다.
도 2는 일실시예에 따라, 배드민턴 경기의 파울 판정 시스템(10)의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2를 참고하면, 도 2의 단계 S210에서, 파울 판정 시스템(10)은, 제1 배드민턴 경기의 시작이 감지됨에 따라, 제1 배드민턴 경기에 참여한 플레이어들의 동작이 실시간으로 촬영된 제1 영상을 획득할 수 있다.
예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은, 플레이어들 중 서버의 동작이 촬영된 영상을 획득할 수 있다. 또한, 파울 판정 시스템(10)은, 플레이어들 중 리시버의 동작이 촬영된 영상을 획득할 수 있다. 또한, 파울 판정 시스템(10)은, 셔틀콕의 움직임이 촬영된 영상을 획득할 수 있다.
예를 들면, 플레이어들의 동작을 촬영하기 위해, 배드민턴 코트의 주변에는 촬영 장치가 설치될 수 있다. 예를 들면, 촬영 장치는, 카메라일 수 있다. 제1 배드민턴 경기가 시작됨에 따라, 촬영 장치는, 배드민턴 코트 내에서 플레이하는 플레이어들의 동작을 촬영할 수 있다. 또한, 촬영 장치는, 배드민턴 코트를 기준으로 일정 범위 내에 있는 영역을 촬영할 수 있다. 예를 들면, 일정 범위는, 배드민턴 코트의 외곽 라인 밖의 일정 부분일 수 있다. 또한, 일정 범위는 지면으로부터 일정 높이일 수 있다. 따라서, 촬영 장치는, 배드민턴 코트보다 넓은 영역을 3차원으로 실시간으로 촬영할 수 있다. 촬영 장치는 복수 개의 카메라일 수 있고, 복수의 카메라는, 지정된 영역을 촬영할 수 있다. 촬영 장치에서 촬영된 영상은, 파울 판정 시스템(10)으로 전달될 수 있다.
예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은, 촬영 장치로부터 수신된 적어도 하나의 영상을 획득할 수 있다. 또한, 파울 판정 시스템(10)은, 복수의 카메라로부터 촬영된 영상 각각을 합성할 수도 있다. 또한, 파울 판정 시스템(10)은, 소정의 카메라로부터 촬영된 영상 내에서 소정 구간 내에 대응하는 영상을 추출할 수도 있다.
단계 S220에서, 파울 판정 시스템(10)은, 소정 경기에 대한 실시간 영상을 이용하여, 폴트 및 렛 중 적어도 하나를 나타내는 파울 동작을 검출하는 학습 모델에 기초하여, 제1 영상에서 제1 파울 동작을 검출할 수 있다.
예를 들면, 폴트는, 서비스 폴트 및 경기 중 폴트로 분류될 수 있다. 폴트는 반칙을 의미할 수 있다. 폴트가 발생되면, 실점 처리가 될 수 있다. 서비스 폴트는, 서버가 서버를 하는 과정에서 발생되는 폴트일 수 있다.
예를 들면, 서비스 폴트는, 서비스를 실패하여 셔틀콕이 떨어지는 경우, 서버가 서비스 라인을 밝고 서비스 하는 경우, 서비스 동작이 한번에 이루어지지 않고 이중 동작을 하는 경우, 1.15m 이상의 높이에서 서비스 하는 경우, 셔틀콕이 안 보이게 손으로 전체를 감싸 쥐고 서비스 하는 경우, 서버가 서비스 할 때 두발을 모두 바닥에 고정하지 않는 경우, 서비스 직후 서버의 라켓이나 몸이 네트에 닿는 경우, 상대 리시버가 셔틀콕이 네트를 넘어오기 전에 미리 치거나 발이 상대 코트를 넘어가는 경우, 셔틀이 네트 위에 걸려서 그대로 멈춰있는 경우, 셔틀이 네트 위로 넘어가서 네트에 걸리는 경우, 리시버의 파트너가 셔틀을 친 경우 중 적어도 하나일 수 있다.
예를 들면, 경기 중 폴트는, 셔틀콕이 코트 라인 밖에 떨어지는 경우, 셔틀콕이 네트 아래로 지나가거나 네트를 통과하는 경우, 셔틀콕이 천장 또는 벽에 닿은 경우, 셔틀콕이 플레이어의 신체나 옷에 닿은 경우, 셔틀콕이 코트 밖 물건이나 사람에 닿은 경우, 셔틀콕이 라켓에 멈춰 있는 상태로 스트록을 하는 경우, 상대 코트로 넘기지 않고 연속해서 셔틀을 두 번 치는 경우, 셔틀콕이 라켓에 맞고 상대 코트로 넘어가지 않고 떨어진 경우, 네트나 네트를 보조해 주는 용구에 라켓, 플레이어 또는 옷이 닿은 경우, 플레이어의 신체 또는 라켓이 네트를 넘어 상대 코트로 넘어간 경우, 네트 아래로 라켓이나 사람이 넘어가서 상대 플레이어를 방해하거나 집중할 수 없게 하는 경우, 셔틀콕이 네트를 넘어가는 지점에서 상대 플레이어의 정당한 스트록을 방해하는 경우, 플레이어가 의도적으로 고함을 지르거나 불필요한 몸짓으로 상대 플레이어를 집중할 수 없도록 방해하는 경우 중 적어도 하나일 수 있다.
예를 들면, 렛은 경기 중단 및 무효를 의미할 수 있다. 렛이 발생되면, 실점 없이 서버가 다시 서비스를 하게 된다.
예를 들면, 렛은, 리시버가 준비되기 전에 서버가 서비스하는 경우, 서비스 중 리시버와 서버 둘다 폴트를 한 경우, 서비스가 리턴된 후, 셔틀콕이 네트 위에 걸려서 멈추거나 네트 위로 넘어가서 네트에 걸리는 경우, 랠리 중에 셔틀의 베이스와 깃털이 완전히 분리된 경우, 코치로 인해 경기에 지장이 있거나, 상대 플레이어가 방해를 받은 경우, 예측할 수 없는 우발적인 상황이 발생된 경우 중 적어도 하나일 수 있다.
예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은, 파울 동작을 검출하는 학습 모델에 기초하여, 제1 영상에서 제1 파울 동작을 검출할 수 있다. 예를 들면, 학습 모델은, 배드민턴 경기의 규정과 배드민턴 경기의 규정에 대응하는 참조 영상에 기초하여 학습된 모델일 수 있다. 파울 판정 시스템(10)은, 학습 모델에 기초하여, 제1 영상 내에서, 배드민턴 경기의 규정에 위반되는 동작이 있는지를 확인함으로써, 배드민턴 경기의 규정에 위반되는 제1 파울 동작을 실시간으로 검출할 수 있다.
예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은, 제1 영상을 학습 모델의 입력 값으로 획득할 수 있다. 파울 판정 시스템(10)은, 학습 모델을 이용하여, 플레이어들 중 서버의 서비스 폴트에 대응하는 파울 동작, 플레이어들의 경기 중 폴트에 대응하는 파울 동작, 및 플레이어들의 렛에 대응하는 파울 동작 중 적어도 하나의 파울 동작을 검출할 수 있다. 파울 판정 시스템(10)은, 적어도 하나의 파울 동작을 학습 모델의 출력 값으로 획득할 수 있다.
단계 S230에서, 파울 판정 시스템(10)은, 제1 파울 동작에 따른 판정 결과의 정보를 출력할 수 있다. 예를 들면, 제1 파울 동작이 검출되면, 파울 판정 시스템(10)은, 제1 파울 동작에 대응하는 규정 알림을 표시하거나, 제1 파울 동작에 대응하는 경고음을 출력할 수 있다.
예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은, 제1 파울 동작에 대응하는 규정 및 규정에 대응하는 수신호 이미지 중 적어도 하나를 표시할 수 있다.
예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은, 제1 파울 동작에 대응하는 규정 및 규정에 대응하는 수신호 이미지 중 적어도 하나를 전광판으로 전송할 수 있다. 전광판은, 제1 파울 동작에 대응하는 규정 및 규정에 대응하는 수신호 이미지 중 적어도 하나를 표시할 수 있다.
또한, 파울 판정 시스템(10)은, 심판이 판정 결과를 요청하는 경우에 판정 결과의 정보를 출력할 수 있다. 예를 들면, 심판은, 전자 장치를 이용하여, 파울 판정 시스템(10)으로 판정 결과를 요청할 수 있다. 파울 판정 시스템(10)은, 심판의 전자 장치로, 판정 결과의 정보를 전송할 수 있다. 심판의 전자 장치는, 판정 결과의 정보를 표시할 수 있다.
도 3은 일실시예에 따라, 배드민턴 경기의 파울 판정 시스템(10)에서, 파울 동작을 검출하는 학습 모델을 학습하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
파울 판정 시스템(10)은, 배드민턴 경기의 규정과 배드민턴 경기의 규정에 대응하는 참조 영상에 기초하여, 파울 동작을 검출하는 학습 모델을 학습할 수 있다.
구체적으로, 도 3을 참고하면, 단계 S310에서, 파울 판정 시스템(10)은, 배드민턴 경기의 규정의 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은, 배드민턴 경기의 규정에 대응하는 텍스트 정보를 획득하고 저장할 수 있다.
단계 S320에서, 파울 판정 시스템(10)은, 배드민턴 경기의 규정의 정보 및 배드민턴 경기의 규정에 대응하는 영상에 기초하여, 배드민턴 경기의 규정에 대응하는 파울 동작이 발생된 시점을 기준으로, 미리 설정된 시점 구간에 대응하는 참조 영상을 획득할 수 있다.
예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은, 배드민턴 경기의 규정에 대응하는 영상을 획득할 수 있다. 파울 판정 시스템(10)은, 배드민턴 경기의 규정과 규정에 대응하는 영상을 매칭하여 분류할 수 있다. 파울 판정 시스템(10)은, 영상 내에서 규정에 대응하는 파울 동작을 포함하는 추출함으로써, 참조 영상을 획득할 수 있다. 참조 영상은, 파울 동작이 발생된 시점의 전후 구간에 대응하는 영상일 수 있다. 예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은, 파울 동작이 발생되기 전의 시점부터 파울 동작이 발생된 후의 시점까지의 영상을 참조 영상으로 획득할 수 있다.
단계 S330에서, 파울 판정 시스템(10)은, 배드민턴 경기의 규정의 정보와 참조 영상을 학습할 수 있다.
예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은, 배드민턴 경기의 규정이 의미하는 내용을 학습하고, 배드민턴 경기의 규정에 대응하는 참조 영상 간의 상관 관계를 학습할 수 있다. 파울 판정 시스템(10)은, 참조 영상 내에서 규정을 위반하는 플레이어의 동작을 학습할 수 있다.
예를 들면, 학습 모델은, 복수의 영상을 판독함으로써, 파울 동작을 검출하는 데이터 인식 모델일 수 있다. 데이터 인식 모델은, 인공 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 모델일 수 있다. 예를 들면, 학습 모델은 DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), 및 BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network)과 같은 모델이 데이터 인식 모델로서 사용될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
예를 들면, 파울 판정 시스템(10)에서 배드민턴 경기의 제1 규정을 학습할 때, 파울 판정 시스템(10)은, 배드민턴 경기의 제1 규정을 위반하는 플레이어의 동작을 포함하는 영상과 배드민턴 경기의 제1 규정을 위반하지 않는 플레이어의 동작을 포함하는 영상을 함께 학습할 수 있다. 여기서, 배드민턴 경기의 제1 규정을 위반하지 않는 플레이어의 동작을 포함하는 영상은, 플레이어가 제1 규정을 위반하지 않았지만, 제1 규정을 위반하는 플레이어의 동작과 유사한 동작을 포함할 수 있다. 제1 규정을 위반하지 않는 플레이어의 동작을 포함하는 영상은, 사용자에 의해 미리 설정될 수 있고, 제1 규정을 학습할 때 이용될 수 있다.
파울 판정 시스템(10)은, 배드민턴 경기의 규정을 위반하는 플레이어의 동작을 포함하는 영상과 규정을 위반하지 않는 플레이어의 동작을 포함하는 영상을 함께 학습함으로써, 소정의 입력된 영상에 대해 정확하게 파울 동작을 검출할 수 있다.
도 4는 일실시예에 따라, 학습 모델(400)에 소정 영상이 입력됨에 따라 출력되는 판정 결과의 정보를 설명하기 위한 도면이다.
파울 판정 시스템(10)은, 소정 경기에 대한 실시간 영상에서 파울 동작을 검출하는 학습 모델(400)을 학습하고, 학습된 결과를 저장할 수 있다. 또한, 파울 판정 시스템(10)은, 배드민턴 경기의 규정과 대응하는 복수의 영상들을 주기적으로 학습하고, 학습 결과에 기초하여 학습 모델(400)을 업데이트할 수 있다. 또한, 파울 판정 시스템(10)은, 배드민턴 경기의 규정이 신설되거나, 변경된 경우에, 신설된 규정 또는 변경된 규정에 대응하는 복수의 영상들을 학습하고, 학습 결과에 기초하여 학습 모델(400)을 업데이트 할 수 있다.
도 4를 참고하면, 파울 판정 시스템(10)은, 규정 및 규정을 위반하는 영상을 학습할 수 있다. 예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은 제1 규정(411)과 제1 규정(411)을 위반하는 플레이어의 동작을 포함하는 영상(421)을 학습할 수 있다. 예를 들면, 제1 규정(411)은, 이중 동작에 대한 규정일 수 있다. 이중 규정에 대한 규정은, 서버가 서브를 할 때 리시버를 혼란 시키는 페인팅 동작을 하거나 중간에 멈칫해 방향을 바꾸는 행위에 대해 폴트임을 나타내는 규정이다. 예를 들면, 라켓을 급선회하여 방향을 바꾸거나, 두 팔을 동시에 움직이거나, 뒤로 뺀 라켓을 정지하는 행위 등은 이중 동작일 수 있다.
예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은, 제2 규정(412)과 제2 규정(412)을 위반하는 플레이어의 동작을 포함하는 영상(422)을 학습할 수 있다. 예를 들면, 제2 규정(412)은, 오버핸드에 대한 규정일 수 있다. 오버핸드에 대한 규정은, 서버가 서비스를 넣는 순간 라켓의 헤드가 손목과 비슷하거나 높을 경우에 폴트임을 나타내는 규정이다.
예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은, 제3 규정(413)과 제3 규정(413)을 위반하는 플레이어의 동작을 포함하는 영상(423)을 학습할 수 있다. 예를 들면, 제3 규정(423)은, 베이스 오버에 대한 규정일 수 있다. 베이스 오버에 대한 규정은, 서버가 서버를 넣는 순간 타구할 때 셔틀콕의 하단부가 맞지 않는 경우에 폴트임을 나타내는 규정이다.
예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은, 제4 규정(414)과 제4 규정(414)을 위반하는 플레이어의 동작을 포함하는 영상(424)을 학습할 수 있다. 제4 규정(414)은 오버 웨이스트에 대한 규정일 수 있다. 오버 웨이스트에 대한 규정은, 서브하는 순간 타점이 서버의 배꼽보다 위에서 맞을 경우에 폴트임을 나타내는 규정이다.
예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은, 제5 규정(415)과 제5 규정(415)을 위반하는 플레이어의 동작을 포함하는 영상(424)을 학습할 수 있다. 제5 규정(415)은, 풋 폴트에 대한 규정일 수 있다. 풋 폴트에 대한 규정은, 서버가 두 발 중 하나의 발이 라인을 밝거나 다른 발을 들거나 끌게 되면 폴트임을 나타내는 규정이다.
예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은, 제1 배드민턴 경기가 시작됨에 따라, 실시간으로, 제1 배드민턴 경기가 촬영된 제1 영상(430)을 획득할 수 있다. 파울 판정 시스템(10)은, 제1 영상(430)을 학습 모델(400)의 입력 값으로 입력 받을 수 있다. 파울 판정 시스템(10)은, 학습 모델(400)에 기초하여, 제1 영상(430) 내에서 배드민턴 경기의 규정을 위반한 플레이어의 동작이 있는지를 판독할 수 있다.
예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은, 학습 모델(400)에 기초하여, 제1 영상(430) 내에서 서비스 폴트에 대응하는 파울 동작을 검출할 수 있다. 파울 판정 시스템(10)은, 파울 동작에 매칭되는 규정(441) 및 규정(441)에 대응하는 수신호 이미지(442)를 포함하는 판정 결과의 정보(440)를 획득할 수 있다. 파울 판정 시스템(10)은, 파울 동작에 매칭되는 규정(441) 및 규정(441)에 대응하는 수신호 이미지(442) 중 적어도 하나를 출력할 수 있다.
도 5는 일실시예에 따라, 학습 모델을 이용하여 심판의 판정 결과에 대한 평가를 산출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5를 참고하면, 단계 S510에서, 파울 판정 시스템(10)은, 제1 배드민턴 경기가 진행되는 동안, 제1 배드민턴 경기의 심판이 판정한 결과를 나타내는 심판 판정 결과 정보를 획득할 수 있다.
단계 S520에서, 파울 판정 시스템(10)은, 학습 모델로부터 검출된 적어도 하나의 파울 동작에 대한 판정 결과를 나타내는 판정 결과 정보를 획득할 수 있다.
단계 S530에서, 파울 판정 시스템(10)은, 심판 판정 결과 정보 및 판정 결과 정보를 비교한 결과에 기초하여, 심판의 판정에 대한 평가를 산출할 수 있다. 예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은, 심판 판정 결과 정보와 판정 결과 정보가 불일치하는 비율을 산출할 수 있다. 파울 판정 시스템(10)은, 불일치 비율에 따른 심판의 판정에 대한 평가 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 불일치 비율의 구간에 따라 심판의 판정 레벨이 설정될 수 있다. 심판의 판정에 대한 평가를 수행함으로서, 심판의 정확한 판정을 유도할 수 있다.
도 6은 일실시예에 따라, 배드민턴 경기의 파울 판정 시스템(10)의 구성을 도시한 블록도이다.
도 6을 참고하면, 파울 판정 시스템(10)은, 통신부(610), 출력부(620), 메모리(630) 및 프로세서(640)를 포함할 수 있다. 파울 판정 시스템(10)은, 도 6에 도시된 구성 요소 이외에 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있다. 또한, 파울 판정 시스템(10)은, 도 6에 도시된 구성 요소보다 더 적은 구성 요소를 포함할 수 있다. 파울 판정 시스템(10)의 구성 요소는 도 6에 도시된 구성 요소에 의해 제한되지 않는다.
통신부(610)는, 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 예를 들면, 외부 장치는 배드민턴 경기를 촬영하는 촬영 장치, 파울 판정 시스템(10)으로 소정 정보를 전송하고, 파울 판정 시스템(10)으로부터 판정 결과의 정보를 수신하는 전자 장치일 수 있다. 통신부(610)는 와이파이 칩, 블루투스 칩, NFC 칩, 및 무선통신 칩 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(640)는 통신부(610)를 이용하여 각종 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다.
출력부(620)는, 파울 판정 시스템(10)에서 획득된 판정 결과의 정보 등을 표시할 수 있다. 예를 들면, 출력부(620)는, 디스플레이 패널 또는 스피커 등을 포함할 수 있다.
메모리(630)는, 배드민턴 경기에서 파울 동작을 검출하는 소프트웨어 또는 프로그램을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(630)는, 학습 모델을 이용하여 배드민턴 경기에서 파울 동작을 검출하는 파울 판정 시스템(10)의 동작 방법에 대한 명령어들을 저장할 수 있다.
메모리(630)는, 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
프로세서(640)는 파울 판정 시스템(10)의 전체적인 동작을 제어하며, CPU 등과 같은 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서(640)는 각 기능에 특화된 프로세서를 적어도 하나 포함하거나, 하나로 통합된 형태의 프로세서일 수 있다.
프로세서(640)는 메모리(630)에 저장된 프로그램을 실행하거나, 메모리(630)에 저장된 데이터 또는 파일을 읽어오거나, 새로운 데이터 또는 파일을 메모리(630)에 저장할 수 있다. 프로세서(640)는, 메모리(630)에 저장된 명령어들을 실행함으로써, 학습 모델을 이용하여 배드민턴 경기에서 파울 동작을 검출할 수 있다.
프로세서(640)는, 제1 배드민턴 경기의 시작이 감지됨에 따라, 제1 배드민턴 경기에 참여한 플레이어들의 동작이 실시간으로 촬영된 제1 영상을 획득할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(640)는, 플레이어들 중 서버의 동작이 촬영된 영상을 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(640)는, 플레이어들 중 리시버의 동작이 촬영된 영상을 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(640)는, 셔틀콕의 움직임이 촬영된 영상을 획득할 수 있다.
예를 들면, 플레이어들의 동작을 촬영하기 위해, 배드민턴 코트의 주변에는 촬영 장치가 설치될 수 있다. 예를 들면, 촬영 장치는, 카메라일 수 있다. 제1 배드민턴 경기가 시작됨에 따라, 촬영 장치는, 배드민턴 코트 내에서 플레이하는 플레이어들의 동작을 촬영할 수 있다. 또한, 촬영 장치는, 배드민턴 코트를 기준으로 일정 범위 내에 있는 영역을 촬영할 수 있다. 통신부(610)는, 촬영 장치로부터 촬영된 영상을 수신하고, 프로세서(640)로 촬영된 영상을 전달할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(640)는, 촬영 장치로부터 수신된 적어도 하나의 영상을 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(640)는, 복수의 카메라로부터 촬영된 영상 각각을 합성할 수도 있다. 또한, 프로세서(640)는, 소정의 카메라로부터 촬영된 영상 내에서 소정 구간 내에 대응하는 영상을 추출할 수도 있다.
프로세서(640)는, 소정 경기에 대한 실시간 영상을 이용하여, 폴트 및 렛 중 적어도 하나를 나타내는 파울 동작을 검출하는 학습 모델에 기초하여, 제1 영상에서 제1 파울 동작을 검출할 수 있다.
예를 들면, 폴트는, 서비스 폴트 및 경기 중 폴트로 분류될 수 있다. 폴트는 반칙을 의미할 수 있다. 폴트가 발생되면, 실점 처리가 될 수 있다. 서비스 폴트는, 서버가 서버를 하는 과정에서 발생되는 폴트일 수 있다.
예를 들면, 프로세서(640)는, 파울 동작을 검출하는 학습 모델에 기초하여, 제1 영상에서 제1 파울 동작을 검출할 수 있다. 예를 들면, 학습 모델은, 배드민턴 경기의 규정과 배드민턴 경기의 규정에 대응하는 참조 영상에 기초하여 학습된 모델일 수 있다. 프로세서(640)는, 학습 모델에 기초하여, 제1 영상 내에서, 배드민턴 경기의 규정에 위반되는 동작이 있는지를 확인함으로써, 배드민턴 경기의 규정에 위반되는 제1 파울 동작을 실시간으로 검출할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(640)는, 제1 영상을 학습 모델의 입력 값으로 획득할 수 있다. 프로세서(640)는, 학습 모델을 이용하여, 플레이어들 중 서버의 서비스 폴트에 대응하는 파울 동작, 플레이어들의 경기 중 폴트에 대응하는 파울 동작, 및 플레이어들의 렛에 대응하는 파울 동작 중 적어도 하나의 파울 동작을 검출할 수 있다. 프로세서(640)는, 적어도 하나의 파울 동작을 학습 모델의 출력 값으로 획득할 수 있다.
프로세서(640)는, 출력부(620)를 통해, 제1 파울 동작에 따른 판정 결과의 정보를 출력할 수 있다. 예를 들면, 제1 파울 동작이 검출되면, 출력부(620)는, 제1 파울 동작에 대응하는 규정 알림을 표시하거나, 제1 파울 동작에 대응하는 경고음을 출력할 수 있다.
예를 들면, 출력부(620)는, 제1 파울 동작에 대응하는 규정 및 규정에 대응하는 수신호 이미지 중 적어도 하나를 표시할 수 있다.
예를 들면, 통신부(610)는, 제1 파울 동작에 대응하는 규정 및 규정에 대응하는 수신호 이미지 중 적어도 하나를 전광판으로 전송할 수 있다. 전광판은, 제1 파울 동작에 대응하는 규정 및 규정에 대응하는 수신호 이미지 중 적어도 하나를 표시할 수 있다.
또한, 출력부(620)는, 심판이 판정 결과를 요청하는 경우에 판정 결과의 정보를 출력할 수 있다. 예를 들면, 심판은, 전자 장치를 이용하여, 파울 판정 시스템(10)으로 판정 결과를 요청할 수 있다. 통신부(610)는, 심판의 전자 장치로, 판정 결과의 정보를 전송할 수 있다. 심판의 전자 장치는, 판정 결과의 정보를 표시할 수 있다.
한편, 프로세서(640)는, 배드민턴 경기의 규정과 배드민턴 경기의 규정에 대응하는 참조 영상에 기초하여, 파울 동작을 검출하는 학습 모델을 학습할 수 있다.
프로세서(640)는, 배드민턴 경기의 규정의 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(640)는, 배드민턴 경기의 규정에 대응하는 텍스트 정보를 획득하고, 텍스트 정보를 메모리(630)에 저장할 수 있다.
프로세서(640)는, 배드민턴 경기의 규정의 정보 및 배드민턴 경기의 규정에 대응하는 영상에 기초하여, 배드민턴 경기의 규정에 대응하는 파울 동작이 발생된 시점을 기준으로, 미리 설정된 시점 구간에 대응하는 참조 영상을 획득할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(640)는, 배드민턴 경기의 규정에 대응하는 영상을 획득할 수 있다. 프로세서(640)는, 배드민턴 경기의 규정과 규정에 대응하는 영상을 매칭하여 분류할 수 있다. 프로세서(640)는, 영상 내에서 규정에 대응하는 파울 동작을 포함하는 추출함으로써, 참조 영상을 획득할 수 있다. 참조 영상은, 파울 동작이 발생된 시점의 전후 구간에 대응하는 영상일 수 있다. 예를 들면, 프로세서(640)는, 파울 동작이 발생되기 전의 시점부터 파울 동작이 발생된 후의 시점까지의 영상을 참조 영상으로 획득할 수 있다.
프로세서(640)는, 배드민턴 경기의 규정의 정보와 참조 영상을 학습할 수 있다.
예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은, 배드민턴 경기의 규정이 의미하는 내용을 학습하고, 배드민턴 경기의 규정에 대응하는 참조 영상 간의 상관 관계를 학습할 수 있다. 파울 판정 시스템(10)은, 참조 영상 내에서 규정을 위반하는 플레이어의 동작을 학습할 수 있다.
예를 들면, 파울 판정 시스템(10)에서 배드민턴 경기의 제1 규정을 학습할 때, 프로세서(640)는, 배드민턴 경기의 제1 규정을 위반하는 플레이어의 동작을 포함하는 영상과 배드민턴 경기의 제1 규정을 위반하지 않는 플레이어의 동작을 포함하는 영상을 함께 학습할 수 있다. 여기서, 배드민턴 경기의 제1 규정을 위반하지 않는 플레이어의 동작을 포함하는 영상은, 플레이어가 제1 규정을 위반하지 않았지만, 제1 규정을 위반하는 플레이어의 동작과 유사한 동작을 포함할 수 있다. 제1 규정을 위반하지 않는 플레이어의 동작을 포함하는 영상은, 사용자에 의해 미리 설정될 수 있고, 제1 규정을 학습할 때 이용될 수 있다.
프로세서(640)는, 배드민턴 경기의 규정을 위반하는 플레이어의 동작을 포함하는 영상과 규정을 위반하지 않는 플레이어의 동작을 포함하는 영상을 함께 학습함으로써, 소정의 입력된 영상에 대해 정확하게 파울 동작을 검출할 수 있다.
예를 들면, 서비스 폴트는, 서비스를 실패하여 셔틀콕이 떨어지는 경우, 서버가 서비스 라인을 밝고 서비스 하는 경우, 서비스 동작이 한번에 이루어지지 않고 이중 동작을 하는 경우, 1.15m 이상의 높이에서 서비스 하는 경우, 셔틀콕이 안 보이게 손으로 전체를 감싸 쥐고 서비스 하는 경우, 서버가 서비스 할 때 두발을 모두 바닥에 고정하지 않는 경우, 서비스 직후 서버의 라켓이나 몸이 네트에 닿는 경우, 상대 리시버가 셔틀콕이 네트를 넘어오기 전에 미리 치거나 발이 상대 코트를 넘어가는 경우, 셔틀이 네트 위에 걸려서 그대로 멈춰있는 경우, 셔틀이 네트 위로 넘어가서 네트에 걸리는 경우, 리시버의 파트너가 셔틀을 친 경우 중 적어도 하나일 수 있다. 프로세서(640)는, 서비스 폴트와 관련된 규정과 서비스 폴트와 관련된 규정 각각에 대응하는 참조 영상을 학습함으로써, 서비스 폴트를 판정하는 학습 모델을 획득할 수 있다.
예를 들면, 경기 중 폴트는, 셔틀콕이 코트 라인 밖에 떨어지는 경우, 셔틀콕이 네트 아래로 지나가거나 네트를 통과하는 경우, 셔틀콕이 천장 또는 벽에 닿은 경우, 셔틀콕이 플레이어의 신체나 옷에 닿은 경우, 셔틀콕이 코트 밖 물건이나 사람에 닿은 경우, 셔틀콕이 라켓에 멈춰 있는 상태로 스트록을 하는 경우, 상대 코트로 넘기지 않고 연속해서 셔틀을 두 번 치는 경우, 셔틀콕이 라켓에 맞고 상대 코트로 넘어가지 않고 떨어진 경우, 네트나 네트를 보조해 주는 용구에 라켓, 플레이어 또는 옷이 닿은 경우, 플레이어의 신체 또는 라켓이 네트를 넘어 상대 코트로 넘어간 경우, 네트 아래로 라켓이나 사람이 넘어가서 상대 플레이어를 방해하거나 집중할 수 없게 하는 경우, 셔틀콕이 네트를 넘어가는 지점에서 상대 플레이어의 정당한 스트록을 방해하는 경우, 플레이어가 의도적으로 고함을 지르거나 불필요한 몸짓으로 상대 플레이어를 집중할 수 없도록 방해하는 경우 중 적어도 하나일 수 있다. 프로세서(640)는, 경기 중 폴트와 관련된 규정과 경기 중 폴트와 관련된 규정 각각에 대응하는 참조 영상을 학습함으로써, 경기 중 폴트를 판정하는 학습 모델을 획득할 수 있다.
예를 들면, 렛은, 리시버가 준비되기 전에 서버가 서비스하는 경우, 서비스 중 리시버와 서버 둘다 폴트를 한 경우, 서비스가 리턴된 후, 셔틀콕이 네트 위에 걸려서 멈추거나 네트 위로 넘어가서 네트에 걸리는 경우, 랠리 중에 셔틀의 베이스와 깃털이 완전히 분리된 경우, 코치로 인해 경기에 지장이 있거나, 상대 플레이어가 방해를 받은 경우, 예측할 수 없는 우발적인 상황이 발생된 경우 중 적어도 하나일 수 있다. 프로세서(640)는, 렛과 관련된 규정과 렛과 관련된 규정 각각에 대응하는 참조 영상을 학습함으로써, 렛을 판정하는 학습 모델을 획득할 수 있다.
한편, 프로세서(640)는, 제1 배드민턴 경기가 진행되는 동안, 제1 배드민턴 경기의 심판이 판정한 결과를 나타내는 심판 판정 결과 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(640)는, 학습 모델로부터 검출된 적어도 하나의 파울 동작에 대한 판정 결과를 나타내는 판정 결과 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(640)는, 심판 판정 결과 정보 및 판정 결과 정보를 비교한 결과에 기초하여, 심판의 판정에 대한 평가를 산출할 수 있다. 예를 들면, 파울 판정 시스템(10)은, 심판 판정 결과 정보와 판정 결과 정보가 불일치하는 비율을 산출할 수 있다. 파울 판정 시스템(10)은, 불일치 비율에 따른 심판의 판정에 대한 평가 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 불일치 비율의 구간에 따라 심판의 판정 레벨이 설정될 수 있다.
본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 도 6에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함할 수 있음을 알 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (10)

  1. 배드민턴 경기의 파울 판정 시스템의 동작 방법에 있어서,
    제1 배드민턴 경기의 시작이 감지됨에 따라, 상기 제1 배드민턴 경기에 참여한 플레이어들의 동작이 실시간으로 촬영된 제1 영상을 획득하는 단계;
    소정 경기에 대한 실시간 영상을 이용하여, 폴트 및 렛 중 적어도 하나를 나타내는 파울 동작을 검출하는 학습 모델에 기초하여, 상기 제1 영상에서 제1 파울 동작을 검출하는 단계; 및
    상기 제1 파울 동작에 따른 판정 결과의 정보를 출력하는 단계를 포함하고,
    상기 동작 방법은,
    상기 제1 배드민턴 경기가 진행되는 동안, 상기 제1 배드민턴 경기의 심판이 판정한 결과를 나타내는 심판 판정 결과 정보를 획득하는 단계;
    상기 학습 모델로부터 검출된 적어도 하나의 파울 동작에 대한 판정 결과를 나타내는 판정 결과 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 심판 판정 결과 정보 및 상기 판정 결과 정보를 비교한 결과에 기초하여, 상기 심판의 판정에 대한 평가를 산출하는 단계를 더 포함하는, 동작 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 영상을 획득하는 단계는,
    상기 플레이어들 중 서버의 동작이 촬영된 영상을 획득하는 단계;
    상기 플레이어들 중 리시버의 동작이 촬영된 영상을 획득하는 단계; 및
    셔틀콕의 움직임이 촬영된 영상을 획득하는 단계를 포함하는, 동작 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 배드민턴 경기의 규정과 상기 배드민턴 경기의 규정에 대응하는 참조 영상에 기초하여, 상기 학습 모델을 학습하는 단계를 더 포함하는, 동작 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 배드민턴 경기의 규정에 대응하는 영상은,
    서비스 폴트에 대한 규정에 대응하는 파울 동작, 경기 중 폴트에 대한 규정에 대응하는 파울 동작, 및 렛에 대한 규정에 대응하는 파울 동작 중 적어도 하나의 파울 동작을 나타내는 영상을 포함하는, 동작 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 학습 모델을 학습하는 단계는,
    상기 배드민턴 경기의 규정의 정보를 획득하는 단계;
    상기 배드민턴 경기의 규정의 정보 및 상기 배드민턴 경기의 규정에 대응하는 영상에 기초하여, 상기 배드민턴 경기의 규정에 대응하는 파울 동작이 발생된 시점을 기준으로, 미리 설정된 시점 구간에 대응하는 참조 영상을 획득하는 단계; 및
    상기 배드민턴 경기의 규정의 정보와 상기 참조 영상을 학습하는 단계를 포함하는, 동작 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 학습 모델에 기초하여, 상기 제1 영상에서 제1 파울 동작을 검출하는 단계는,
    상기 제1 영상을 상기 학습 모델의 입력 값으로 획득하는 단계;
    상기 학습 모델을 이용하여, 상기 플레이어들 중 서버의 서비스 폴트에 대응하는 파울 동작, 상기 플레이어들의 경기 중 폴트에 대응하는 파울 동작, 및 상기 플레이어들의 렛에 대응하는 파울 동작 중 적어도 하나의 파울 동작을 검출하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 파울 동작을 상기 학습 모델의 출력 값으로 획득하는 단계를 포함하는, 동작 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제1 파울 동작에 따른 판정 결과의 정보를 출력하는 단계는,
    상기 제1 파울 동작이 검출되면, 상기 제1 파울 동작에 대응하는 규정 알림을 표시하는 단계; 및
    상기 제1 파울 동작이 검출되면, 상기 제1 파울 동작에 대응하는 경고음을 출력하는 단계 중 적어도 하나의 단계를 포함하는, 동작 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 제1 파울 동작에 대응하는 규정 알림을 표시하는 단계는,
    상기 제1 파울 동작에 대응하는 규정 및 규정에 대응하는 수신호 이미지 중 적어도 하나를 표시하는 단계를 포함하는, 동작 방법.
  9. 삭제
  10. 외부 장치와 통신을 수행하는 통신부;
    출력부;
    프로세서; 및
    상기 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하고,
    상기 프로세서는, 상기 명령어들을 실행함으로써,
    제1 배드민턴 경기의 시작이 감지됨에 따라, 상기 제1 배드민턴 경기에 참여한 플레이어들의 동작이 실시간으로 촬영된 제1 영상을 획득하고,
    소정 경기에 대한 실시간 영상을 이용하여, 폴트 및 렛 중 적어도 하나를 나타내는 파울 동작을 검출하는 학습 모델에 기초하여, 상기 제1 영상에서 제1 파울 동작을 검출하고,
    상기 제1 파울 동작에 따른 판정 결과의 정보를 출력하고,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 배드민턴 경기가 진행되는 동안, 상기 제1 배드민턴 경기의 심판이 판정한 결과를 나타내는 심판 판정 결과 정보를 획득하고,
    상기 학습 모델로부터 검출된 적어도 하나의 파울 동작에 대한 판정 결과를 나타내는 판정 결과 정보를 획득하고,
    상기 심판 판정 결과 정보 및 상기 판정 결과 정보를 비교한 결과에 기초하여, 상기 심판의 판정에 대한 평가를 산출하는, 배드민턴 경기의 파울 판정 시스템.
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