甚麼是「動網樂」?

下載「動網樂」簡介

AI motion detection (智能運動偵測) 的簡介

AI 姿態估計技術 /智能運動偵測，是指利用人工智慧 (AI) 來分析圖像或影片中的人體姿態，並精確定位人體關節位置的技術。簡單來說，就是讓電腦學會“看懂”人類的肢體動作。

技術核心

• 電腦視覺 (Computer Vision)： AI 姿態估計技術建立在電腦視覺的基礎之上，需要電腦先“看見”圖像或影片中的人體。
• 深度學習 (Deep Learning)： 主要仰賴深度學習模型，特別是卷積神經網路 (CNN)，來分析圖像、識別特徵，並學習人體關節的關聯性。
• 關鍵點檢測 (Keypoint Detection)： 將人體關節視為關鍵點，透過模型預測每個關節在圖像中的像素坐標位置。常見的關鍵點包括頭部、肩膀、 手肘、手腕、臀部、膝蓋和腳踝等。

工作原理

• 輸入影像： 將包含人體的圖像或影片輸入 AI 系統。
• 特徵提取： CNN 模型會自動從影像中提取多層次的特徵，例如邊緣、紋理、形狀等，並學習不同特徵與人體關節的關聯性。
• 關鍵點預測： 模型根據提取到的特徵，預測圖像中每個關節的像素坐標位置，並輸出每個關節的置信度（confidence score），表示預測的可靠程度。
• 姿態構建： 根據預測的關節位置和置信度，連接相鄰關節，構建完整的人體姿態骨架。

我們的應用

我們利用這項技術來評估用户的運動姿勢，例如深蹲、開合跳等，並計算運動次數和持續時間。 這能幫助用戶更準確地記錄運動數據，提升運動效率。
我們非常重視用戶隱私，不會捕捉或上傳任何影片到雲端系統。 所有計算過程都在用户的設備上完成，確保數據安全。

私隱安全

透過 AI技術 分析參加者在攝像機 (手機camera/ Webcam） 的動作，由電腦或手機前端鏡頭進行即時分析， 影像不會傳送到我們的伺服器，完全沒有私隱問題。系統提應商為Run2gather

優點

創新方式

• 以 平板電腦 紀錄運動成績 ;
• 提供平台上載成績、評核、獎勵 ;
• 提供聊天室、供所有參與成員分享、發表。

學校層面

• 體育老師更容易觀察及協助（可隨時登入觀看每週情況）
• 將運動變成功課或「平時分」，有助家長一同推動
• 簡易監察每位學生的運動紀錄
• 可導出 EXCEL 報表，每一個學期一個報告，列出全斑每位同學的每種動作之運動量 及 每週達成率。

學生層面

• 更容易 - 隨時可以做運動（配合BYOD資源）
• 更有成功感 - 有紀錄（個人化及 遊戲介面）
• 有運動氛圍 - 龍虎榜，同等級同競爭

學校有甚麼準備？

學校只需3個簡單準備:

1. 決定運動選項：
   A. 選定指定的運動項目或運動組合、B. 運動數量、C. 運動期限、D. 參與班級
2. 以EXCEL提供學生資料，包括：
   A. 姓名、B. 性別、C. 班別、D. 電郵或代號、E. 登入密碼
3. 設定系統設定：
   A. 用MDM下載Run2gather 應用程式至iPad、
   B. 准許Run2gather 網絡於校內使用、C. 提供電子完成證書設計

學生如何參與？

學生做運動只需 4 個簡單步驟:
(1) 準備 iPad或手機; (2) 登入; (3) 做運動; (4) 按上載

龍虎榜:

學校報告介面

17個動作選項

1 高抬腿, 2 開合跳, 3 跪姿伏地挺身, 4 跨步, 5 臥姿抬腿, 6 臀橋, 7 收膝捲腹, 8 掌上壓, 9 側伸展, 10 交替碰腳, 11 登山者, 12 平板支撐, 13 站立側捲腹, 14 站立交替捲腹, 15 深蹲, 16 空中飛人, 17 仰臥起坐, 18 反應燈（反應遊戲）

使用說明video

與 「中國香港體適能總會」攜手合作

「中國香港體適能總會」與「動網樂」攜手合作，致力協助香港中、小學生達到世界衞生組織所倡議的MVPA60體能活動量指標，以促進兒童、青少年的健康體適能發展。

外置廣角鏡

「外置廣角鏡」可以令同學於約1公尺的距離使用動網樂。

我們非常重視學生的運動體驗。為協助家居條件有限制的同學於家中做運動，我們提供「外置廣角鏡」 讓學校選購。