人体运动多数据源同步采集，（微信同），QQ：736597338 ,信箱slby800@163.com
美国MotionMonitor是套一站式交钥匙3D运动捕捉系与分析统，旨在集成各种硬件，包括但不限于运动跟踪器、EMG（肌电图）、测力台、仪器式跑步机、仪器式楼梯、手传感器、EEG脑电图、定量脑电图(quantitative EEG,qEEG)系统、数字视频、事件标记和其他模拟设备、虚拟现实和触觉设备，同时完全实时同步采集、分析多源数据。
·避免处理多个供应商的麻烦，MotionMmonitor支持团队一键式呼叫将解决硬件和软件相关问题。
·便捷、强大、的分析：
系统内置的下拉菜单，一键式按钮进行、系统化的高质量数据分析，也可以自定义界面，创建图标驱动接口，便于快速和简单的设置，集合和分析过程。图标确保以所有运算符以一致方式收集数据，从而减少了过程中的错误引入。
支持各种外围设备：实现人体动作捕捉分析所有方面
一站交钥匙式服务：避免处理多个供应商的麻烦，MotionMmonitor支持团队一键式呼叫将解决硬件和软件相关问题：
典型应用简介：
MotionMonitor在涉及人体运动研究的广泛应用中提供实时解决方案。旨在分析人体运动的所有方面，从可能影响人体运动的外部刺激开始；响应该模拟的大脑活动的测量和可视化；然后测量和分析影响运动所需的肌肉募集；报告标准运动 学和由此产生的联合力。刺激以各种格式进行监控，从一维目标到在WorldViz和Unity中创建的3D沉浸式虚拟。视觉刺激呈现在简单的平面屏幕、头戴式显示器、立体投影屏幕和的Bertec沉浸式穹顶上。大脑活动从 3 个不同的 EEG 系 统同步捕获，提供轻松识别事件和关联运动的能力。所有的 EMG 系统都对肌肉募集进行了物理测量。此外，可以使用具有用户定义的优化程序的集成肌肉模型对单个肌肉活动进行建模。反向动力学来自 10 个不同的动作捕捉系统和所有的测力台生产商收集的数据。 软件在用于捕获数据的技术的广度和它所包含的分析深度方面。
1、生物力学与生命科学
人体运动源于神经、肌肉和骨骼系统之间的协调互动。尽管了解运动神经肌肉和肌肉骨骼功能的潜在机制，但目前还没有对复合神经肌肉骨骼系统中神经机械相互作用的相关实验理解。这是理解人类运动的主要挑战。
为了解决这个问题，MotionMonitor开发了综合多尺度建模平台，包括肌肉、骨骼和神经模型等等。我们使用**的高密度肌电图 (HD-EMG) 与盲源分离相结合，将干扰 HD-EMG 信号识别到由同时控制许多肌肉纤维的脊髓运动神经元放电的尖峰列车集合中。我们开发了由体内运动神经元放电驱动的多尺度肌肉骨骼建模公式，用于计算所得肌肉骨骼力的高保真估计。这将使神经控制的肌肉组织如何与骨骼组织相互作用的分析能力qian所未有，因此将为了解神经肌肉/骨科ji病的病因、诊断和治liao开辟新的途径。
三、康复与人体工程学：
我们的方案装置可以协助师、运动训练师和人体工程学专家进行评估、筛查和再培训：
实时信息提供了评估绩效并向工作人员或患者提供即时反馈的能力。
同步的外围数据，例如 EMG 和测力台，允许对可能导致运动的其他因素进行运动学之外的研究。
用户定义的、图标驱动的界面为您独特的协议提供定制，以确保可靠和简单的数据收集和分析。
实时生物反馈和虚拟现实，使用多种方式显示数据，将评估扩展到训练和行为改变。
原始的、处理过的或用户定义的数据允许评估康复技术或工作场所环境的有效性。可以立即生成自定义报告以与临床医生、风险管理人员和其他人共享此数据。
在数据收集过程中，可以跟踪、动画和分析真实的物体，例如工具或茶杯，以监控工人或患者与周围环境的互动。
定制的交钥匙解决方案，包括便携式系统，使用各种动作捕捉技术，允许在任何环境下收集数据。
四、运动生物力学
我们的方案装置通过许多独特的功能提供监控运动员和提高表现的能力，包括：
使用佳的运动跟踪技术来跟踪、动画和分析运动员的运动和运动对象，如高尔夫、击球、投球、网球、保龄球、骑自行车等。
执行运动特定分析以进行评估、筛选和重返赛场。
以各种方法访问和可视化数据，包括报告摘要、条形图和时间序列图、自定义动画和跟踪。
使用音频反馈为培���和性能增强提供实时反馈。使用虚拟现实扩展实时反馈，为运动员创造身临其境的体验。
使用我们的运动监视器特殊用途应用程序对特定运动或与运动相关的运动进行简化的数据收集和分析，例如：
运动监视器跳跃版： PT、AT 和教练的理想工具，可使用反向运动、深蹲或俯冲快速评估生物力学和神经肌肉性能。
棒球运动监视器：研究质量的动作捕捉解决方案，具有用于跟踪和分析球员投球和击球动作的简化流程。
更多详细配置方案，请咨询产品顾问：李经理， 
我公司另外同一站式细胞组织材料生物力学和生物打印等生物医学工程科研服务-10年经验支持,
动作捕捉技术
1.2.1.1基于红外摄像头的光学步态捕捉
反光标记点既不会接收无线信号也不会向外发射任何无线信号，它的表面涂抹了一种特殊荧光材料，可以很好地让红外摄像头识别到并反射回高质量的图像信号。
计算机的上位机软件经过一系列的算法识别还原出人体的步态。
1.2.1.2基于3D深度摄像头的动作捕捉
随着3D深度相机技术的成熟，有许多研究者开始研究基于深度相机的动作捕捉系统[5][6]。3D深度摄像头与2D摄像头的区别在于，除了能够获取平面图像外还可以获得深度信息。3D深度技术目前广泛应用在人体步态识别、三维重建、SLAM等领域。目前主流的3D深度摄像头的技术路线有：（1）双目立体视觉；（2）飞行时间（Timeoffly，TOF）；（3）结构光技术等。
以上三种方案的3D深度摄像头方案大部分用在娱乐级别方面，比如脸部识别解锁、人机互动，且由于其探测距离较近，很难用在大空间上。目前基于3D深度摄像头的芯片在不断地研究改进中。其硬件芯片仍是目前的难点，再其次是算法的复杂度，大量的图像计算对硬件的主控芯片的计算能力有较高的要求，在功耗上很难做到低功耗的工作，受制于目前的电池技术，单个传感器的工作时间比较短。其优势在于不需要用户穿戴任何传感器和粘贴标记点。利用Kinect进行人体下肢骨架识别如图1-8所示。
利用2D摄像头实现3D运动轨迹的捕捉是目前的技术研究。2D摄像头即平面摄像头，没有深度信息。目前基于2D摄像头的动作捕捉主要采用卷积神经网路（CNN）将稀疏的2D人体姿态凸显检测的原理。但是此种捕捉方案需要长时间的运算，并不适合实时的运动分析，且输出精度低。基于2D摄像头的动作捕捉目前可以捕捉人体局部的运动姿态，且捕捉之间需要采集大量的数据样本作为训练数据集。2D摄像头在深度信息的预测上存在着偏差，任何一点错误的数据都会导致很大的偏差，稳定性*差。的挑战在于摄像头的遮挡以及快速的运动都是2D摄像头很难追踪到的。其优点在于不需要任何的穿戴，且所需要的2D摄像头触手可得，成本*低，这对大众化的应用是一个不错的选择。利用2D平面摄像头的姿态捕捉应用如图1-9所示。
1.2.1.4基于MEMS惯性传感器的惯性动作捕捉系统
机械式动作捕捉依靠穿戴在人身体的机械装置来测量关节角度以及位移。人体运动带动机械装置的运动，从机械装置上的角度传感器可以知道运动角度，根据角度和机械部位的长度从而计算出移动位移。这一技术早出现在20世纪，由于机械结构的笨重，在步态分析方面机械动作捕捉早已退出发展的主流。但利用机械外骨骼的搬运发展成了主流。其形状如图1-12所示。
其他的技术路线还有基于声学式的动作捕捉，基于电磁式的动作捕捉等。
- 温馨提示：为规避购买风险，建议您在购买前务必确认供应商资质与产品质量。
- 免责申明：以上内容为注册会员自行发布，若信息的真实性、合法性存在争议，平台将会监督协助处理，欢迎举报