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如何利用无标记点动作捕捉系统进行步态分析?发表时间:2024-12-20 18:25 随着动作捕捉技术的不断发展,传统的标记式动作捕捉步态分析方法已经逐渐显露出其局限性。其一,这种方法往往需要在人体表面粘贴反光标记点,容易分散被测试人的注意力,从而不利于被测试者进行自然运动,其二,对于实验环境要求比较高且设备相对复杂,昂贵不具备性价比。因此,近年来,无标记点动作捕捉技术成为了业内讨论的热点,且已经逐渐落地运用于生物力学领域的运动分析,三维步态分析与康复训练当中,通过可视化的数据与实时驱动模型,赋能相关领域进行高效研究。 ![]() 广州虚拟动力|《无标记点动作捕捉方案》 广州虚拟动力基于人工智能图像识别技术推出了无标记点动作捕捉设备与动作捕捉系统,无需粘贴标记点或者穿戴惯性传感器设备即可获取人体三维运动数据,在最佳的采集环境下,三维运动人体关节自动实时捕捉成功率可达98%以上且
可应用于体育科学运动分析,儿童学步姿态分析,医疗康复动作分析等领域,以实时可视的3D模型与姿态数据助力相关领域构建新的问题解决方案。 在体育科学领域,无标记动作捕捉系统可以帮助运动员更好的理解动作要领,通过视频录制与回放功能可以帮助运动员快速找出问题所在提高训练效率,同时教练员也可以通过三维姿态数据,对运动员动作的准确性,协调性与力度做出评估,为运动员制定专属的训练计划,提升训练效果。 在医疗康复领域,康复师或医生可以通过实时驱动的数字模型对患者的运动姿态进行分析,通过对患者步态模式与关键动作的捕捉与数据分析可以帮助医师评估恢复进程,制定更为精准、个性化的训练恢复方案。 ![]() 除此之外,无标记动作捕捉系统还可以帮助学步儿童进行姿态分析,调整动作姿态,还可以用在老年人步态分析,通过对步态不稳,步幅过小等异常动作的检测,预防中风,帕金森等相关的老年疾病。 广州虚拟动力无标记点动作捕捉方案将为步态分析提供更为精准、全面的数据技术支持,赋能体育运动,医疗康复等邻域制定更有效的训练方案。 |