AI動画分析／ジャンプ力

垂直跳びの踏み切りを骨格と関節角度で見る

沈み込みから離地までは0.3秒ほどしかなく、目では追えません。横から撮っておけば、その一瞬を1コマずつ止めて膝と腿の角度を数値で確認できます。跳躍種目としてAIの講評も受けられます。

講評の土台にあるのは陸上の跳躍種目の知見です。バスケットボールやバレーボールの踏み切りにも同じ原理は効きますが、競技特有の助走やステップまでは踏み込みません。跳んだ高さをcmで測る機能はありません。測るのは関節の角度です。

返ってくるのは、こういう文章です

一番沈んだフレームで止めれば、そこでの左膝と右膝の角度が出ます。左右で20度も違えば片脚に乗っているということです。離地の1コマまで送れば、膝が伸び切る前に足が離れていないかも見えます。先月の跳躍を下に並べて同期再生すれば、同じ選手の変化として比べられます。

角度の値は動画ごとに変わります。20度は説明のための例です。

踏み切り全体の特徴を文章でまとめます。跳躍種目の視点で書かれます。

続けたい動きが並びます。崩したくない箇所が分かります。

沈み込みの深さや腕の振り上げなど、直す箇所を指定します。

改善点に対応した練習が出ます。プライオメトリクス系の動きも含みます。

骨格を重ねた画面なら、膝と股関節と足首の角度が同じ1フレームの中で並びます。

跳んだ高さは測れますか？

測れません。traqqerが出すのは関節の角度とフォームについての講評です。高さの計測が目的なら測定器を使ってください。

ボックスジャンプや立ち幅跳びでも使えますか？

使えます。どちらも横から撮れば骨格が乗ります。講評は跳躍種目として返ります。

バスケットボールのジャンプでも読めますか？

骨格と関節角度はそのまま出ます。講評は陸上の跳躍種目の知見が土台なので、ステップやボールを持った状態の動きまでは踏み込みません。

スローモーションで撮ったほうがいいですか？

通常の撮影で足ります。アプリ側でフレーム単位に分解するので、再生速度を落とさなくても1コマずつ見られます。

骨格の推定はどのページも同じ仕組みです。読み方だけが動きごとに変わります。

踏み切りの一瞬は、あとから止めて見るしかありません。