1摘要的描繪。2壹、緒論項(xiàng)具有重大意義與革新。練習(xí)時(shí)調(diào)整動作的參考。貳、相關(guān)文獻(xiàn)評述美國職棒大聯(lián)盟(MLB)在各球場安裝了多項(xiàng)新科技，包括追蹤投手球路的的不穩(wěn)定狀態(tài)。4供裁判判決與培訓(xùn)、投手訓(xùn)練及教練調(diào)整戰(zhàn)會使用。二、K-ZoneProgrammingNetwork)與Sport-vision公司在2001年合作所開發(fā)的棒球轉(zhuǎn)播比賽的觀眾能夠更清楚的了解投手的球路。Sport-vision使用Th軌跡，進(jìn)而得知正確的坐標(biāo)。國內(nèi)學(xué)者(傅元威，2009；王晨羽，2013)以此方法為其研究方向，擷取影像依打斷球種及球速等。三、KinectKinect是由Microsoft于2010年所開發(fā)的深度攝影機(jī)，由投影儀和接受器組成的系布的新一代的Kinect2則使用Timeofflight(ToF)USB3.0，傳輸延遲速度為66ms，逼近于一擷取動作者的肢段信息，找出揮拍動作辨識之特征值，并以特征值與動態(tài)時(shí)間校正揮拍動作優(yōu)略。參、方法以大專乙組棒球選手共13人為研究對象，平均年齡為20.45±1.36歲，身高為名為打擊者。二、研究工具60:SpineBase1:SpineMid2:Neck3:Head4:ShoulderLeft5:ElbowLeft6:WristLeft7:HandLeft8:ShoulderRight9:ElbowRight10:WristRight11:HandRight12:HipLeft13:KneeLeft14:AnkleLeft15:FootLeft16:HipRight17:KneeRight18:AnkleRight19:FootRight20:SpineShoulder21:HandTipLeft22:ThumbLeft23:HandTipRight24:ThumbRight三、系統(tǒng)架構(gòu)參考判決信息整合四、研究步驟與資料分析1.由具有量測經(jīng)驗(yàn)的研究人員依國際身體型態(tài)測量促進(jìn)協(xié)會(InternationalSociety2.以深度傳感器量測基本站姿及打擊準(zhǔn)備姿勢，由感測資料演算得到身體各肢段的同打擊準(zhǔn)備姿勢。8原點(diǎn)為深度圖的左上角坐標(biāo)位置，(x,y)為Pixel的坐標(biāo)，x為水平方向，y為垂直體，Th是閾值。動的速度，公式如下：出球體于好球帶上下緣時(shí)水平移動一個(gè)Pixel的距離，上緣為313cm/512pixel=9棒球軌跡所偵測到的棒球總數(shù)。肆、結(jié)果與討論一、肢段偵測系統(tǒng)的驗(yàn)證t臣與謝豐宇(2016)認(rèn)為骨架感測信息能有效偵測棒球打擊姿勢之各肢段參數(shù)，可據(jù)此骨架的位置，對于好球帶有決定性的影響。二、球體偵測之驗(yàn)證N/AN/AN/A820640640622523514這種好球被稱為backdoorstrike，好球帶應(yīng)以3D的思維來作探討。投手Bt行軌跡將造成影響，龔榮堂(2005)以高速攝影機(jī)針對球速與轉(zhuǎn)速所做的研究