本研究では、バスケット運動の映像に対して、選手の位置推定と所属するチームの識別を自動化する手法を提案する。
具体的には、人物検出にはYOLO、追跡にはBotSORTを用い、各選手の足元位置をコート平面へ射影する。
射影誤差を低減するため、コートラインを用いた動的ホモグラフィ補正を導入し、フレームごとの視点変動に対応した。
チーム識別には、ユニフォームのLAB色特徴を用いたクラスタリングを適用し、最大人数制約により審判を自動的に分離する。
これらを統合したパイプラインにより，ラベル付けを必要とせず選手10名をリアルタイムに分類・可視化できることを実現した。
本手法はスポーツ分析における低コストな自動チーム識別に寄与する。