无标记智能动捕系统

PIXMOTION

三维重建人体骨骼模型,实现360°任意角度重现动作细节,模型包含足部,不少于26个关键点;
同步显示骨骼图、棍图、数据曲线、视频图像等进行评价;
支持30X30米超大场景自动捕捉分析; 可处理团身、旋转等复杂动作;
2D位姿、3D位姿双重修正,及专利的融合算法 保障模型精准稳定;
使用双球标定杆,在测试空间范围内挥动,5分钟内完成标定,支持超大场景,无操作门槛;
精选专属的运动训练模型数据集,包含项目广、动作全、场景多、数据量大;
BASIC
BASIC动捕具有多项目适配的特性,研究人体运动时身体关节数据的倾向性,在时间、空间双重重现的基础上,针对运动训练时的技术动作习惯,各关节角、速度反应劳损、疲惫程度等。
SPORTS
针对专项运动,上千专项数据集,根据项目特点,定制关键参数,随视频及3D骨骼实时展示,现场即刻反馈。可生成分析报告,也可将三维数据导出至Visual3D等软件后续分析。
RESEARCH
多精度相机捕捉,重建人体精度极高,兼容生物力学软件。高配置相机和工作站,满足超量数据同时迸发需要,同步连接测力台、肌电等设备,数据与三维关节数据可同步进行分析,提供肌电图表、力的图表以及力的三维显示
Pixmotion 2D
更加便携,优秀模型对比,从运动视频中提取多种运动参数数据,生成关键点轨迹和运动序列;提供多种分析工具,帮助用户进行更深入的运动分析和研究。
适用于各项运动、行为分析、人机工程
支持算法定制
多目标(运动员/球)追踪及快速解析,根据运动员身体能力、运动状态和负荷水平,评估训练状态周期;
根据项目特点,量化动作标准,现场模拟实时打分,同步显示数据曲线及扣分情况;
定制基于人工智能的运动生物力学评价算法,基于负荷评价给出训练建议。
移动端姿态识别引擎
基于计算机视觉和深度学习方法,以15 FPS的顿率进行快速准确的姿态估计,精确检测人体的17个关节点,包括头部、手臂、腿部等关键部位。为移动设备提供了先进的二维人体姿态估计功能。
  • 支持跨平台开发测试

  • 支持多种调用方式

  • 移动端采集分析

基于 PyTorch 实现的轻量级的姿态估计框架。具有各种数据增强选项的数据采集器。模型在速度、大小和精度方面均可满足移动设备的基本需求。
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