眼球追踪和3D凝视捕捉分析系统,(微信同),QQ:736597338 ,信箱slby800@163.com
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●一套交钥匙3D动作与运动捕捉、分析系统,平台旨在分析各种动作与运动的所有方面
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●集各家之长为我所用:支持并提供广泛市面上几乎所有动作、运动硬件
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●能够将您的研究转化为您自己的临床、教学、人体工程学或运动应用
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●全套、完整的多多尺度的生物力学研究和康复软件
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●根据需求一站式灵活选配,满足各种运动与动作捕捉、监测、分析
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●提供更加化、系统化的运动动作捕获分析数据(包括骨骼、肌肉、血管、神经以及外部刺激等)
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●完整的一站式交钥匙3D动作捕捉分析系统:集成所有市面主流动作、运动硬件之长,系统化的数据深挖、分析、整合。
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●支持从广泛的硬件(所有市面主流动作、运动硬件)进行实时采集。
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●使用测力台、手传感器、EMG、眼动追踪、视频、EEG、虚拟现实、触觉和模拟数据同步采集运动数据,简化采集和分析。
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●通过原始或处理数据的图形显示提供即时回放。
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●无需编程工作——从设置到数据收集再到分析,操作可以通过单选按钮和下拉菜单完成。
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●提供跨各种硬件系统的通用软件平台,可取各家之长、更高性价比。
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●广泛的功能和能力的多样性,支持各种应用程序。
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●市场上的数据采集、分析和可视化系统可测量人体运动、动作的所有方面。
基础硬件:motionmonitor可集成各种捕捉硬件的系统装置及完全同步采集分析多源数据的软件
支持各种捕捉技术:确保技术性价比
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:
1、生物力学与生命科学
二、神经科学与运动控制
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:
近年来,动作捕捉在消费、医疗、工业等不同级别的产品数量都在不断增加,体育人士必须紧跟的产品和的应用实践。
在本文中,我们着眼于国内外动作捕捉系统中的一些产品,并展示了这一特定技术的优势和局限性,以及的产品选择。
小型传感器确实具有收集方向数据的能力,但是除非将其收集到整个身体,否则这些系统仅仅能够视为动作传感器,而非真正的“动作捕捉”。真正的3D运动捕捉系统的标准如下:
动作捕捉系统存在两个明确的硬件选项:标记器或光学系统以及无标记器解决方案。可以使用视频进行动作捕捉,但是大多数研究级系统更喜欢使用红外摄像头和反射标记。一些不那么的系统正变得越来越流行,因为它们价格低廉并且可以解决一些简单的问题,例如在跑台上利用摄像头进行跑步分析。这些新的,精度较差的系统现在仅占运动捕捉市场的一小部分。目前我们需要更为精准、性价比更高的解决方案来将体育市场进一步商业化,IMU惯性解决方案在精准���和性价比两个维度看来是更好的选择。
在不过度简化过程的情况下,动作捕捉开始于记录来自摄像机和贴有标签的身体部位的运动,或者通过使用更多有限的摄像机和IMU传感器来估算运动变化。
捕获数据后,将执行其他过滤和计算以清理数据并确保运动伪像不会产生虚假报告。反射标记会按照特定的指导原则放置在人体上,以确保数据的准确性和性,由于肌肉和皮肤可以高速移动,这给数据质量带来了挑战。选择解剖学界标是因为其可靠性和它们在连接关节运动中的价值。
无标记系统需要根据实际场景进行适当的摄像机设置,因为大多数系统着眼于定位静止的运动,例如就位行走,上下蹲以及执行其他基本功能。
一步是获取数据并将其转换为报表,或者将其转换为动画或仿真模拟。除了动作捕捉所收集的数据外,一些公司还创建了使用户能够组合多个数据集(例如测力板和EMG读数)的解决方案。
过去几年中,大多数研发都集中在光学系统的软件领域以及无标记和IMU解决方案的硬件领域。所有类型的解决方案都需要大量的数据平滑和清理工作,但是与光学选件相比,IMU通常需要做更多的工作。
动作捕捉硬件的不同应用方向
例如,Motus为投掷运动员(例如投球(棒球),保龄球(板球)和传球(美式足球)的运动员)提供了单个传感器产品。尽管该系统捕获肘部附近的运动,但主要是一种计算,因为在其他数据集(例如躯干和腿)不可用时做出了许多假设。
某些视频系统会自动执行运动捕捉等视频,对一系列摄像机进行数字化处理以计算运动变化,但是这种技术的问题在于照明限制和其他视觉数据因素会限制高精度要求。
标记通常是像小球一样的附件,大小类似于弹珠或运动员佩戴的反光圈。一些系统使用类似包裹物的附件,例如运动带和绑带,而某些系统为参加训练的用户提供特定紧身衣。无标记摄像机仅使用硬件来捕获视频,但它们提供的数据信息少得多,并且要求硬件与用户的距离非常近,例如几英尺远。这些系统目前无法评估运动速度很快或要求高排量的运动。
用于体育运动的动作捕捉软件的目标是显示运动而无视觉碎片。 像视频一样,动作捕捉有助于连接其他视觉效果较差的数据集,例如EMG和力分析。研究人员可以看到运动和肌肉募集之间的关系,以及必要时地面反作用力。
有时,带有动作捕捉的运动实际上并没有进行测量,因为用户只希望定性视图与量化的测量(例如来自传感器的动力学数据)同步。有时使用动作捕捉软件执行手动分析,尤其是在周期性运动的研究中。耐力运动-通常是周期性的运动,例如跑步-通常进行平均或统计地评估重复运动,以深入了解生物力学故障或可能的技术错误。
软件平台的范围包括从非常昂贵的套件到简化的3D播放器。某些软件平台只是文件管理器,因为硬件提供商的期望是平台市场将允许对模拟数据进行分析。因此,他们减少了软件开发,只专注于硬件。单硬件和单软件的产品很少,但是存在一些只提供其中的小公司。
从业人员经常使用动作捕捉解决方案从各个角度观察身体的功能并提取关节角度。在体育行业的那些人,例如生物力学家,想要数据来研究运动员的运动方式,而医学专家则想看看为什么有些运动员首先受到伤害。运动医学领域对受伤之前,期间和之后的功能障碍恢复感兴趣,并且体能监测需要了解使运动员在运动方面取得成功的重要影响因素。
较小的应用程序(例如单个IMU传感器解决方案)可以有效利用智能设备进行生物反馈。但是,由于图片不完整,它不是真正的运动捕捉,因此您不应将其与完整的分析相混淆。
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