| 作品介紹 |
本系統是一套整合性的生物力學分析與個人安全監測解決方案，其核心目標是透過藍芽低功耗 (Bluetooth Low Energy, BLE) 技術連接外部感測器中樞 (Raspberry Pi)，即時採集使用者的下肢生物力學數據（足壓、IMU、EMG）。數據經由在 Native 端 (Android/Kotlin) 運行的 TensorFlow Lite 機器學習模型 進行處理後，以熱力圖、壓力中心 (COP) 和即時圖表等多種形式進行視覺化呈現。
據本團隊發現，傳統的生物力學量測與個人安全警報系統有以下幾點瓶頸：
1. 設備成本高昂：專業的足壓板和肌電圖 (EMG) 設備價格不菲，限制了其在學術研究和小型機構中的普及。
2. 數據整合不易：不同感測器的數據通常需要透過複雜的後處理軟體進行同步與分析，操作門檻高。
3. 缺乏即時性與便攜性：量測通常需要在實驗室環境中進行，無法輕鬆應用於日常訓練或戶外場域。
4. 緊急聯絡功能分散：個人健康監測與緊急警報功能常分散在不同 App 中，無法有效連動。
本系統的目的與範圍如下：
1. 整合性數據採集：提供統一介面，同步記錄足壓、慣性測量單元 (IMU) 和肌電 (EMG) 數據，並將原始數據匯出為 CSV 檔案。
2. 即時分析與監測：利用原生 TFLite 模型進行即時壓力重建與視覺化，並整合一套基於力量分析的自動跌倒偵測演算法。
3. 緊急警報系統：當偵測到跌倒事件時，透過 Google Cloud Function 自動向預設的緊急聯絡人發送 FCM 推播通知。
4. 離線深度分析：使用者可匯入先前錄製的 CSV 檔案，系統會在本機使用 TFLite 模型進行深度步態分析，產出包含步頻、對稱性、COP 軌跡圖等指標的綜合分析報告。
5. 數據回放與管理：提供對已錄製數據的視覺化回放、管理及分享功能。
6. 個人化設定：允許使用者建立個人健康檔案，並管理緊急聯絡人、通知等設定。 |