美国Theia无标记3D动作捕捉系统提供了准确的功能评估/分析的工具,主要用于性能提升(例如跑步步态分析)、预防受伤(例如姿势分析)和辅具器械等分析。其结果将帮助运动科学家和教练设计训练方法和康复方案。通过采用基于深度卷积神经网络的人员识别技术,该多摄像头系统无需身体标记即可识别出捕捉区域内的所有人体形态。这使得运动科学家能够清楚地识别出运动表现中的特征。
机器视觉技术:即使在不理想的环境下,如低光照或拥挤的捕捉区域,Theia3D的机器视觉技术也能准确捕捉和分析运动数据。
优点 | 描述 |
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简单易用 | 无需繁琐的标记设置和冗长的校准协议,直接开始收集和处理数据 |
功能强大 | 智能关节检测和标记,多主题跟踪和识别,自动模型创建 |
灵活性 | 适用于现实世界环境,即使在低光照或拥挤区域也能准确捕捉 |
科学验证 | 首个被科学验证准确性与基于标记的系统相当的无需标记系统 |
研究支持 | 提供每年使用Theia3D发表的新研究文章链接,便于获取原始资料 |
生物力学专注 | 专为生物力学设计的无需标记跟踪解决方案 |