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基於雙向LSTM桌球揮擊姿勢分群之IoT量測系統

為了解決e moving充電方式的問題，作者朱冠融 這樣論述：

隨著感測器技術的進步，智慧感測的應用已普及生活上的各個角落，並且結合了物聯網(Internet of Things, IoT)與人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的AIoT，將資料有效的收集並予以分析，而目前這樣的技術已經在各領域上廣泛使用，其結果也應證了AIoT量測對比於傳統量測的各項優勢，比如系統大小、成本、準確度等差異。為了解決現今桌球「運動科技」所面臨的高成本設備、困難的裝置架設以及複雜的系統開發，本研究將基於雙向長短期記憶(Bi-directional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM)模型分類、嵌入式的量測設備與I

oT的無線傳輸等技術，應用於運科領域的研究，並且選擇桌球作為主要項目，目的以擊球的姿態分群為研究方向，協助桌球選手的分級，或是選材與等延伸應用，找出未來選手調整技術的關鍵因子。 本研究為了取得球員的揮擊姿態資料，在桌球拍的握柄上嵌入了一組九軸運動感測器，其中包含了基於微機電系統(Microelectromechanical Systems, MEMS)技術的3軸加速度計、3軸陀螺儀以及3軸磁力計。配合內部的數位運動處理器(Digital Motion Processor, DMP™)，取得球員揮擊桌球拍時的感測器資料，並經由微控制器與感測器之間的傳輸協議進行傳輸，之後將資料進行封裝，由RF無

線傳輸模組負責傳輸至連接於電腦的接收端，作為深度學習模型的輸入資料以進行訓練。當模型訓練完成後，將會作為分類重要依據，其分析結果最終會顯示於應用程式端，實現桌球選手揮擊球拍時的姿勢分群。 AI的模型類型採用Bi-LSTM。由於LSTM是基於遞迴神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)進行改良的一種神經網路模型，對於具有時序關係的加速度感測器數據，能進行良好的分類工作以及預測。在此研究中，我們招募12位的桌球運動員，進行揮拍姿勢的數據收集，為此，我們訂定了標準化的實驗流程以及數據前置處理，最後再進行模型的訓練以及驗證，最終選擇六種不同的揮拍姿勢進行實驗，其結果顯示

分類準確度高達90%以上。 最後，本研究以專業的桌球選手作為實驗對象，並與其討論桌球擊球方式的各項細節，以分類揮拍種類為基礎，探討該研究結果的延伸應用或是改良，找出本研究開發裝置的相關問題以及其研究價值所在，協助桌球選手找出比賽的勝負關鍵。