中央大学花式滑冰国手 开发自动化系统评估跳跃动作

中央大学资工系谢瑄拥有资讯工程及花式滑冰双背景，透过开发出自动化动作分析系统，可协助滑冰选手更轻松地评估自己的跳跃动作表现。(谢瑄提供)

中央大学资工系四年级的谢瑄（中）和吴秉鸿（左），在资工系教授周立德（右）指导下，在2022 年全国大专校院智慧创新暨跨域整合创作竞赛中荣获智慧机器组第2名佳绩。(中央大学提供)

中央大学资工系四年级学生谢瑄，是国内少数拥有资讯工程及花式滑冰双背景的学生，基于自身的国手经验，她与同学吴秉鸿在中央大学资工系教授周立德的指导下，开发出「花式滑冰动作分析系统」，成为本土第一个可自动化分析花式滑冰跳跃的软体工具，并在2022年全国大专校院智慧创新暨跨域整合创作竞赛中脱颖而出，荣获智慧机器组第二名殊荣。透过这件自动化动作分析，可协助滑冰选手更轻松地评估跳跃动作表现。

谢瑄曾经在2014年代表台湾参加ISU亚洲公开花式滑冰锦标赛，并赢得铜牌。她与吴秉鸿前后花费长达1年时间，观看多部国际赛事影片，撷取400段珍贵的跳跃影片，再进行自动化动作分析，共同打造「花式滑冰动作分析系统」，即借由输入花式滑冰的跳跃动作影片生成肢体骨架，并采用长短期记忆模型（Long Short-Term Memory LSTM）针对跳跃种类、空中转体周数、是否失误、起跳脚及起跳刀刃等动作细节进行分析，可再依据分析结果，自动产生跳跃细节的语音讲解。

「花式滑冰动作分析系统」可以分析花式滑冰中所有的跳跃动作种类，包含阿克塞尔跳（Axel）、后外跳（Loop）、后内点冰跳（Flip）、后内跳（Salchow）、后外点冰跳（Toeloop）、勾手跳（Lutz）等6种。不仅能够提供花式滑冰选手更精确的分析资讯，也帮助他们更全面地检讨自己的跳跃动作，从而改进技术动作的表现，亦能为观众提供更丰富的观赏体验。

谢瑄表示，她擅长文字表达和美感设计，吴秉鸿则重逻辑分析，两人合作无间，作品得以顺利完成。他们非常感谢指导教授周立德的悉心指导，在机器学习模型上给予指导方向，并在实作阶段，帮助他们顺利找到理想的解决方式。

周立德提到，这项创新作品，不仅展现了两人团队合作能力，也突显科技跨域整合能力的重要性。尤其谢瑄同学大二才转学至中央大学资工系就读，除了运动天份之外，也展现过人的毅力，课业表现优异，相信未来将为台湾的运动科技发展再添一笔光彩。