一般組（乙組）桌球代表隊

研究所期間，加強了程式語言的理論，修讀了資工系的物聯網及系上的Python演算法相關課程。在修習物聯網的課堂中，使用了不同的2種不同的平台： 1. 初期的IOT課程，使用了Arduino自走車，實作紅外線循跡的程式編寫。 2. 中期結合了Nvidia Jetson Nano開放套件，內部寫入YOLOv4，訓練並進行圖像辨識 3. 期末小專題，結合了上述所使用的軟體及ducky小鴨自走車，與同學協作部分ROS系統，並使用webcam為影像來源，實作自動追蹤行李箱(人物追蹤自走車)。 由於熱愛桌球，因此論文題目選擇了桌球相關的影像辨識題材： 4. 使用Python語言為主體，透過手機錄影作為影像來源，並先將影片剪輯預處理，並進行影像拆幀，運用google的Mediapipe開源程式庫及OpenCV程式庫，結合CNN模型訓練，最終使用者能將自身訓練的影片，輸入程式中進行辨識，以確認自身揮拍動作是否正確。 研究過程中，由於桌球揮拍速度太快，影片拆幀後的關鍵幀，畫面中的揮拍動作結束位置，會明顯影響辨識準確率，因此花費了許多時間在影片的剪輯上，且複雜背景也會影響辨識時的準確率，最終在國內外的論壇上，參考了物件語意分割及人體骨架去背的前輩經驗，才達到明確辨識出不同的動作項目的目標。

學生會 一般組（乙組）桌球代表隊