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系統輔助 體能訓練更到位

提要

感測模組、雲端平台等應用日漸普及,優化使用者體驗

本文共1274字

經濟日報 工業技術與資訊

面對疫情期間社交距離的限制,居家及戶外運動成為主流,各式科技輔助運動在疫情期間大受歡迎,例如訂閱制教練服務、線上課程、虛擬運動社群等。為協助業者搶攻疫後運動商機,創造全新市場,工研院整合院內研發成果,切入運動科技領域,從場域應用及市場需求出發,打造多項軟硬整合的運動科技,讓健身更智慧。

健身風氣盛行,室內健身房導入的智慧科技林林總總,唯獨重量訓練區宛如科技沙漠,難以取得使用者數據。有鑑於此,工研院在既有重訓器材上加裝關鍵性感測功能模組,開發出一系列的健身房軟硬體,包括飛時測距(ToF)智能重訓機台、智慧啞鈴、雲端運動平台,能夠感測、擷取完整的重訓資料,讓健身房為會員提供更細緻的服務。

推薦

透過智慧健身房軟硬體系列技術,即使教練不在場,也能提醒訓練強度及次數,健身房軟硬體系統中的ToF智能重訓機台,整合紅外線測距模組,將現有重訓機台變身物聯網裝置,智慧啞鈴則在啞鈴上加裝慣性感測器,兩者皆能完整記錄運動歷程,包括訓練重量、離心與向心動作時間、功率、疲勞偵測等,並自動記錄訓練次數、組數及時間。健身房軟硬體系統也涵蓋雲端運動平台,由於「最大肌力計量量測(1RM)」與「重訓代謝當量」是重訓兩項重要數據,透過雲端運動平台分析使用者操作時的速度、加速度、重量等資訊進行數據加值。

一般人從事運動時,常有某些特定動作無法確實做到,這是因為筋膜和肌肉牽引骨架時,施力肌群異常所致。為解決問題,工研院運用視覺辨識技術,開發出「PoseFit肌能檢測鏡」,使用者在執行動作時,可同步進行骨架分析,依照動作完成度的不同判定肌群與筋膜的問題,並提供適當處方,例如必須強化哪些肌肉或須針對哪些過於緊繃的肌群來進行放鬆。

PoseFit肌能檢測鏡已開發出不同場域的應用版本,如健身版、銀髮高齡版等,使用者只要站在肌能檢測鏡前開始運動,透過視覺辨識及智慧分析,就能了解肌群使用狀況,提供改善處方。

熱愛自行車運動者常因姿勢不正確,影響騎乘速度、騎乘距離,甚至造成運動傷害,要騎得快、騎得遠、騎得健康,就需要科技來幫忙。工研院研發團隊在拜訪台中大甲自行車訓練中心時發現,騎乘動作是否正確,對於騎乘效率有極大的影響。尤其車架的選擇或調整,一旦不夠精準,可能導致騎士受傷。為提供簡便的騎乘動作量測系統、節省調整車架的時間和繁瑣流程,同時記錄調校過程的變化,工研院開發出專供自行車使用的「視覺騎乘肢體動作分析系統」,串聯多鏡頭的視覺資訊,於騎乘時進行骨架分析,藉此產出精準的動態與靜態人因資訊,並結合AI來提高辨識精準度及速度。

經過實測,該系統可縮短挑選或調整車架的時間及人力,並提供數位化解決方案;例如在量測過程中,可記錄使用者最偏好的幾個尺寸,做為未來使用的參考。

另外,工研院團隊開發的「智慧高爾夫動態分析與穩定系統」,透過行動裝置與AI演算法即可達到數十萬等級的高爾夫模擬器功能。AI模型訓練資料包含現役PGA選手及國家隊教練高達6,000多段揮桿影片,可自動分析揮桿六大階段正確性,並提供創新的揮桿軌跡速度分析功能,使用者隨時隨地架起手機,就可體驗國手級的個人化虛擬高爾夫教練。

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