「台大臺體棒球投打3D軌跡及AI姿勢校正建議系統」，是一套由四個子計畫組成的完整棒球科技研究成果，把選手從「動作」、「球質」、「身體力學」到「醫學風險」，一次串聯了起來。

子計畫一 軌跡與動作補捉，透過多角度攝影機捕捉投球與打擊動作，即時重建出3D立體軌跡，並由AI自動分析姿勢、給出淺顯易懂的調整建議，就像隨身帶著一位懂生物力學的教練。

子計畫二，開發了轉速轉軸計算演算法，不只能用在高速攝影機上，甚至只要用iPhone拍攝投球畫面，就能直接測出球速、轉速，以及轉軸方向—這些原本只有職業球隊用昂貴儀器才測得到的數據，現在人人都能取得。

子計畫三，利用高速攝影機影像計算投打動作中每個關節的角度變化，也就是所謂的歐拉角，同時分析肌肉的活化程度，讓我們能看懂動作背後、關節與肌肉是怎麼出力的，進一步給予快受傷的選手黃燈紅燈警告。

子計畫四，則是從醫學影像切入：針對黃紅燈選手，透過AI協助，用手持超音波掃描投手手肘的尺側副韌帶，也就是俗稱的「Tommy John韌帶」，比較投球側與非投球側手肘的關節間隙差異，計算出客觀的受傷機率評估，讓選手在真正受傷之前，就能提前介入。

這四個子計畫串聯起來，就是一套從「動作分析」到「球質數據」，再到「生物力學」與「醫學風險評估」的完整棒球訓練與傷害預防系統。它的價值在於，過去這些技術分散在不同專業領域、甚至只有職業球隊才用得起，現在透過我們的整合，校園與基層棒球隊也能用得到、看得懂、用得上。

棒球場上，決定一名選手能走多遠的，往往不只是天分，而是「動作對不對」與「身體撐不撐得住」。本計畫由台大與臺體大團隊合作完成，透過四項子計畫的整合，將投打動作、球質表現、關節肌肉負荷與手肘韌帶健康，串接成一條完整的資料鏈——從看見動作，到看懂身體，再到預測風險。

軌跡與動作捕捉 以多角度攝影機同步捕捉投球與打擊動作，即時重建3D立體軌跡，將肉眼難以判斷的細節轉化為可視化數據。系統並以AI分析選手姿勢，自動生成淺白易懂的調整建議，讓訓練回饋不再只依賴教練的經驗直覺，而能有明確依據。因場地限制，以影片展示。

轉速與轉軸演算法 自主開發的球體旋轉計算演算法，不僅適用於高速攝影機，更可直接以iPhone拍攝的投球影像推算球速、轉速與轉軸方向。這些過去需仰賴昂貴專業儀器才能取得的球質數據，如今在球場邊用一支手機即可完成量測，大幅降低了運動科學的使用門檻。將在本成果展示會以iPhone提供現場測試。

關節角度與肌肉活化分析 運用高速攝影機影像，計算投打動作中各關節的角度變化（歐拉角），並同步分析肌肉活化程度，藉此理解動作背後關節與肌肉的實際出力方式。系統進一步依據負荷狀況，對接近受傷風險的選手發出黃燈、紅燈分級警示，及早提醒調整訓練強度。以影片展示。

AI輔助超音波UCL評估 針對被標示為黃燈、紅燈的高風險選手，以AI輔助手持式超音波掃描手肘尺側副韌帶（UCL，即俗稱的「Tommy John韌帶」），比較投球側與非投球側的關節間隙差異，計算客觀的受傷機率。手持式超音波搭配AI判讀，讓原本需在醫療院所由專科醫師執行的檢查，得以在訓練現場完成初步篩檢。由台大醫師現場示範展示。

主要成果

本計畫最具代表性之處，在於四項技術並非各自獨立的研究，而是形成一套彼此銜接的運作流程：動作捕捉提供姿勢校正依據，球質數據驗證動作調整的成效，生物力學分析篩選出高風險選手，醫學影像再針對這些選手進行精準評估。整條流程從「練得更好」自然延伸到「不要受傷」，構成訓練成效與健康管理並重的完整解決方案。

一、建立投打動作3D軌跡即時重建與AI姿勢校正建議技術
二、開發可跨裝置使用的轉速、轉軸計算演算法，手機即可量測球質數據
三、完成關節歐拉角與肌肉活化分析方法，並建立黃燈／紅燈風險分級警示機制
四、建立AI輔助手持超音波UCL關節間隙評估模型，量化投手受傷機率

上述四項技術整合為一完整系統，落地職業與與基層棒球隊，協助選手開發潛力的同時，減少受傷機率。