BatNXT — AIによるバッティング解析プラットフォーム

AI/ML
BatNXT — AIによるバッティング解析プラットフォーム

BatNXT — AIによるバッティング解析プラットフォーム

BatNXTは、映像からバットの向きを抽出して角度を計算し、角度レンジと分類ロジックに基づいてクリケットのショット種別を判定することを目指したAI/コンピュータビジョンプロジェクトのプロトタイプです。ブラウザベースの簡易デモ（HTML実装）を含み、スポーツ解析への機械学習適用を示す教育的なリポジトリです。実装は軽量で拡張や実運用化への足がかりとなります。

https://github.com/DineshKumar-46/BATNXT

概要

BatNXTは、クリケットのバッティング動作を映像から自動解析することを目標としたAI支援の解析プラットフォームのプロトタイプです。動画入力からバットの向きを抽出し、その角度を計算することで、事前定義した角度レンジと分類ルールに基づき「どのショットが打たれたか」を識別します。本リポジトリは簡潔にまとめられた実験的な実装（主にHTMLベースのデモ）を含み、コンピュータビジョンと機械学習をスポーツ解析に適用する際の基本的な考え方と拡張ポイントを提示します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 9
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 9
  • コミット数: 5
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: HTML

主な特徴

  • 映像（動画）からバットの向きを抽出し角度を算出する解析ワークフローを提示
  • 角度レンジに基づくショット分類ロジックを備えたプロトタイプ実装
  • ブラウザ上で動作する軽量なデモ（HTMLファイル）を同梱し、手早く試せる
  • スポーツ解析分野における機械学習・コンピュータビジョン適用の学習用リファレンス

技術的なポイント

BatNXTの中核は「映像→バット検出→角度計算→ショット分類」というパイプラインです。技術面で注目すべきポイントは次の通りです。

  • バット検出と向きの抽出：映像フレームからバット部分を特定して直線や主要軸を推定する必要があります。従来手法ではエッジ検出やHough変換、色・形状に基づく領域抽出が考えられ、近年はセマンティックセグメンテーションやキーポイント検出（Pose Estimation）による精度向上が可能です。
  • 角度計算とノイズ対策：フレームごとに得られる向きには揺らぎが生じるため、移動平均やカルマンフィルタなどで平滑化し、角度算出の安定化が重要です。またカメラの視点やパースの影響を補正するため、複数視点やキャリブレーションがあると精度が上がります。
  • ルールベース分類と閾値設計：READMEにあるように「事前定義した角度レンジと分類ロジック」によってショットを判定します。これはラベル付きデータが乏しい段階で有効ですが、閾値設計は経験的になりやすく、データ駆動で最適化するためには訓練データと評価指標が必要です。
  • 実装形態と拡張性：リポジトリは主にHTMLファイルを含む軽量構成で、ブラウザ内での処理（JavaScript + Web APIs、Canvas、WebRTCなど）を想定したプロトタイプと推測されます。将来的にはTensorFlow.jsやMediaPipeの導入、サーバーサイドでの重い推論処理、動画データベースと学習パイプラインの追加が考えられます。
  • 評価と実運用の課題：カメラ解像度、照明、プレーヤー固有のフォーム差、バットの視認性（被写体の重なり）など現場要因が精度に影響します。汎用化には多様なデータ収集、アノテーション、データ拡張、クロス検証による評価が不可欠です。

総じて、BatNXTは概念実証としてコンピュータビジョンを使ったスポーツ解析の基本設計を示しており、学習・実験用の基盤として有用です。既存のブラウザ技術や軽量なMLライブラリを取り込むことで、すばやく機能強化できる余地があります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file
  • batnxt.html: file

まとめ

映像からバット角度を算出してショットを分類するシンプルかつ教育的なプロトタイプです。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

BatNXT 🏏

BatNXT is an AI-powered cricket analytics platform that aims to automate the analysis of batting techniques. The system processes video input to extract bat orientation and calculates the bat angle using computer vision techniques. Based on predefined angle ranges and classification logic, the model identifies the type of cricket shot played. This project demonstrates the application of machine learning concepts in sports analytics while emphasizing clarity, scalability, and real-wor…