摘要
1. 肌力狀況評估技術：透過設計之動作，量測施作者身體肢段長度、角度、距離變化、平穩度、運動歷程等進行智能化數據綜合分析。
2. 功能性檢測視覺辨識技術：系統結合運科知識，以功能性動作檢測（FMS）為基礎建立骨架與肌肉群的數據加值應用，判別使用者肌力情況，給予整體分數，並根據個部位狀況給予個人化運動處方建議訓練改善。
3. ToF感測模組：通訊模組整合機台進行IoT升級，結合運動履歷模組與數據加值應用，使智能健身房創新服務更為完善。
4. IMU自由重訓辨識動作技術：即時動作辨識及疲勞分析演算法+運動產品+APP服務體驗=使健身設備器材軟硬整合進行產品升級。
5. 個人最大肌力預估演算法：可用於商業應用，採兩階段進行評估，以身體組成作為初階推估，搭配ToF感測模組量測，執行指定動作後，演算法即可給予個人較為精準的最大肌力預估值，後續將可根據訓練目的產出運動處方。