• ●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
• ●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
• ●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
• ●全套、完整的多多尺度的生物力学研究和康复软件
• ●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
• ●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）
• ●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。
• ●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。
• ●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。
• ●通过原始或处理数据的图形显示提供即时回放。
• ●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。
• ●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。
• ●广泛的功能和能力的多样性，支持各种应用程序。
• ●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

神经科学和运动控制的研究受益于内置于我们方案的各种硬件和分析。

使用任何 Tobii 头戴式眼动追踪系统来捕捉与其他数据同步的实时 3D 眼动数据。分析视线交叉点。

使用 Biosemi 或 AntNeuro 硬件捕获 EEG 数据。适用于坐姿、站立和活跃的任务。根据其他运动学数据在 EEG 数据中创建用户定义的兴趣点。

实时呈现视觉、听觉和触觉提示。可以使用简单的几何形状、条形图或时间序列图或特定于应用程序的视觉效果（如红绿灯）以多种方式呈现用户定义的视觉提示。

使用 监视器r 与 Unity 和 World Viz 的双向通信将视觉反馈扩展到虚拟现实。 3D 可视化可以以多种方式呈现。一些例子包括：

手部实验室：专为上肢研究设计的立体屏幕和桁架系统。为主体提供与屏幕上或屏幕前呈现的 3D 虚拟对象进行交互的能力。

沉浸式显示器：一个完整的硬件和软件解决方案，当手臂的可视化被隐藏或扰动时，使用同位半镜屏幕进行研究。

综合研究环境系统 (IRES)：与 Bertec 合作创建的研究质量环境。配备带 3D 动作捕捉系统和仪表跑步机的沉浸式 VR 圆顶。

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。

动作捕捉是一个非常宽松的术语。但是，它通常是指在三个维度上对人体运动数据进行记录。

现在，IMU传感器已经进入市场，带陀螺仪的加速度计看起来就像是真正的动作捕捉，但是用几个传感器测量运动与捕捉实际运动中的身体之间是有区别的。

动作捕捉如果采用IMU惯性传感器技术可以从计算中创建动作捕获数据，但又增加了测量身体运动数据的难度挑战。如果是无标记相机（例如Microsoft Kinect设备）一般采用红外激光和相机来创建三个维度的深度，但是这些系统在体育领域的应用均存在一些局限性。

动作捕捉如何工作？

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��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度和性价比两个维度看来是更好的选择。

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。

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。

出于多种原因，我们不应该将传统视频（即使使用多台摄像机）作为运动捕捉的产品。运动捕捉的明显的价值在于，技术可以自动分析数据，而无需软件用户手动进行分析。

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。

直接标记的数据则更为稳定，也有更可靠历史记录，但是由于直接标记操作太复杂不太切合实际应用。

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。

大多数用户选择动作捕捉的软件功能都有两个目的：将运动数据转换为动画，以用于科学重放或娱乐用途。几乎所有公司都提供重播选项，并且某些软件使观看者可以选择透视图和动画样式，例如线条（简笔画），骨架或人物。**的软件可以单独测量非常的运动，也可以根据分析方法的应用创建报告。

动作捕捉在体育运动中的应用

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。

我们观察到的一般模式是，当身体基线数据下降时，会出现性能下降和受伤风险增加，教练和医疗人员有时会使用动作捕捉技术来分析重要或复杂的运动伤害，降低受伤风险，提升身体能力和运动水平。

以往的动作捕捉系统设备庞大，不适合团体使用，新一代的IMU动作捕捉技术已经可以提供即时反馈解决方案，而且占地更小，在成本降低的基础上拥有更高的精准度，适合大规模铺设。

像视频分析一样，让运动员有机会以不同的速度和视角在屏幕上看到自己是非常宝贵的。大多数从事奥林匹克运动的精英运动员用到某种形式的动作捕捉，这已日渐成为体育分析和训练的基础工作。

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