人體運動多數據源同步采集，18618101725（微信同），QQ：736597338 ,信箱slby800@163.com
美國MotionMonitor是套一站式交鑰匙3D運動捕捉系與分析統，旨在集成各種硬件，包括但不限于運動跟蹤器、EMG（肌電圖）、測力臺、儀器式跑步機、儀器式樓梯、手傳感器、EEG腦電圖、定量腦電圖(quantitative EEG,qEEG)系統、數字視頻、事件標記和其他模擬設備、虛擬現實和觸覺設備，同時完全實時同步采集、分析多源數據。
·避免處理多個供應商的麻煩，MotionMmonitor支持團隊一鍵式呼叫將解決硬件和軟件相關問題。
·便捷、強大、的分析：
系統內置的下拉菜單，一鍵式按鈕進行、系統化的高質量數據分析，也可以自定義界面，創建圖標驅動接口，便于快速和簡單的設置，集合和分析過程。圖標確保以所有運算符以一致方式收集數據，從而減少了過程中的錯誤引入。
支持各種外圍設備：實現人體動作捕捉分析所有方面
一站交鑰匙式服務：避免處理多個供應商的麻煩，MotionMmonitor支持團隊一鍵式呼叫將解決硬件和軟件相關問題：
典型應用簡介：
MotionMonitor在涉及人體運動研究的廣泛應用中提供實時解決方案。旨在分析人體運動的所有方面，從可能影響人體運動的外部刺激開始；響應該模擬的大腦活動的測量和可視化；然后測量和分析影響運動所需的肌肉募集；報告標準運動 學和由此產生的聯合力。刺激以各種格式進行監控，從一維目標到在WorldViz和Unity中創建的3D沉浸式虛擬。視覺刺激呈現在簡單的平面屏幕、頭戴式顯示器、立體投影屏幕和的Bertec沉浸式穹頂上。大腦活動從 3 個不同的 EEG 系 統同步捕獲，提供輕松識別事件和關聯運動的能力。所有的 EMG 系統都對肌肉募集進行了物理測量。此外，可以使用具有用戶定義的優化程序的集成肌肉模型對單個肌肉活動進行建模。反向動力學來自 10 個不同的動作捕捉系統和所有的測力臺生產商收集的數據。 軟件在用于捕獲數據的技術的廣度和它所包含的分析深度方面。
1、生物力學與生命科學
人體運動源于神經、肌肉和骨骼系統之間的協調互動。盡管了解運動神經肌肉和肌肉骨骼功能的潛在機制，但目前還沒有對復合神經肌肉骨骼系統中神經機械相互作用的相關實驗理解。這是理解人類運動的主要挑戰。
為了解決這個問題，MotionMonitor開發了綜合多尺度建模平臺，包括肌肉、骨骼和神經模型等等。我們使用**的高密度肌電圖 (HD-EMG) 與盲源分離相結合，將干擾 HD-EMG 信號識別到由同時控制許多肌肉纖維的脊髓運動神經元放電的尖峰列車集合中。我們開發了由體內運動神經元放電驅動的多尺度肌肉骨骼建模公式，用于計算所得肌肉骨骼力的高保真估計。這將使神經控制的肌肉組織如何與骨骼組織相互作用的分析能力qian所未有，因此將為了解神經肌肉/骨科ji病的病因、診斷和治liao開辟新的途徑。
三、康復與人體工程學：
我們的方案裝置可以協助師、運動訓練師和人體工程學專家進行評估、篩查和再培訓：
實時信息提供了評估績效并向工作人員或患者提供即時反饋的能力。
同步的外圍數據，例如 EMG 和測力臺，允許對可能導致運動的其他因素進行運動學之外的研究。
用戶定義的、圖標驅動的界面為您獨特的協議提供定制，以確保可靠和簡單的數據收集和分析。
實時生物反饋和虛擬現實，使用多種方式顯示數據，將評估擴展到訓練和行為改變。
原始的、處理過的或用戶定義的數據允許評估康復技術或工作場所環境的有效性。可以立即生成自定義報告以與臨床醫生、風險管理人員和其他人共享此數據。
在數據收集過程中，可以跟蹤、動畫和分析真實的物體，例如工具或茶杯，以監控工人或患者與周圍環境的互動。
定制的交鑰匙解決方案，包括便攜式系統，使用各種動作捕捉技術，允許在任何環境下收集數據。
四、運動生物力學
我們的方案裝置通過許多獨特的功能提供監控運動員和提高表現的能力，包括：
使用佳的運動跟蹤技術來跟蹤、動畫和分析運動員的運動和運動對象，如高爾夫、擊球、投球、網球、保齡球、騎自行車等。
執行運動特定分析以進行評估、篩選和重返賽場。
以各種方法訪問和可視化數據，包括報告摘要、條形圖和時間序列圖、自定義動畫和跟蹤。
使用音頻反饋為培訓和性能增強提供實時反饋。使用虛擬現實擴展實時反饋，為運動員創造身臨其境的體驗。
使用我們的運動監視器特殊用途應用程序對特定運動或與運動相關的運動進行簡化的數據收集和分析，例如：
運動監視器跳躍版： PT、AT 和教練的理想工具，可使用反向運動、深蹲或俯沖快速評估生物力學和神經肌肉性能。
棒球運動監視器：研究質量的動作捕捉解決方案，具有用于跟蹤和分析球員投球和擊球動作的簡化流程。
更多詳細配置方案，請咨詢產品顧問：李經理，18618101725 
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動作捕捉技術
1.2.1.1基于紅外攝像頭的光學步態捕捉
反光標記點既不會接收無線信號也不會向外發射任何無線信號，它的表面涂抹了一種特殊熒光材料，可以很好地讓紅外攝像頭識別到并反射回高質量的圖像信號。
計算機的上位機軟件經過一系列的算法識別還原出人體的步態。
1.2.1.2基于3D深度攝像頭的動作捕捉
隨著3D深度相機技術的成熟，有許多研究者開始研究基于深度相機的動作捕捉系統[5][6]。3D深度攝像頭與2D攝像頭的區別在于，除了能夠獲取平面圖像外還可以獲得深度信息。3D深度技術目前廣泛應用在人體步態識別、三維重建、SLAM等領域。目前主流的3D深度攝像頭的技術路線有：（1）雙目立體視覺；（2）飛行時間（Timeoffly，TOF）；（3）結構光技術等。
以上三種方案的3D深度攝像頭方案大部分用在娛樂級別方面，比如臉部識別解鎖、人機互動，且由于其探測距離較近，很難用在大空間上。目前基于3D深度攝像頭的芯片在不斷地研究改進中。其硬件芯片仍是目前的難點，再其次是算法的復雜度，大量的圖像計算對硬件的主控芯片的計算能力有較高的要求，在功耗上很難做到低功耗的工作，受制于目前的電池技術，單個傳感器的工作時間比較短。其優勢在于不需要用戶穿戴任何傳感器和粘貼標記點。利用Kinect進行人體下肢骨架識別如圖1-8所示。
利用2D攝像頭實現3D運動軌跡的捕捉是目前的技術研究。2D攝像頭即平面攝像頭，沒有深度信息。目前基于2D攝像頭的動作捕捉主要采用卷積神經網路（CNN）將稀疏的2D人體姿態凸顯檢測的原理。但是此種捕捉方案需要長時間的運算，并不適合實時的運動分析，且輸出精度低。基于2D攝像頭的動作捕捉目前可以捕捉人體局部的運動姿態，且捕捉之間需要采集大量的數據樣本作為訓練數據集。2D攝像頭在深度信息的預測上存在著偏差，任何一點錯誤的數據都會導致很大的偏差，穩定性*差。的挑戰在于攝像頭的遮擋以及快速的運動都是2D攝像頭很難追蹤到的。其優點在于不需要任何的穿戴，且所需要的2D攝像頭觸手可得，成本*低，這對大眾化的應用是一個不錯的選擇。利用2D平面攝像頭的姿態捕捉應用如圖1-9所示。
1.2.1.4基于MEMS慣性傳感器的慣性動作捕捉系統
機械式動作捕捉依靠穿戴在人身體的機械裝置來測量關節角度以及位移。人體運動帶動機械裝置的運動，從機械裝置上的角度傳感器可以知道運動角度，根據角度和機械部位的長度從而計算出移動位移。這一技術早出現在20世紀，由于機械結構的笨重，在步態分析方面機械動作捕捉早已退出發展的主流。但利用機械外骨骼的搬運發展成了主流。其形狀如圖1-12所示。
其他的技術路線還有基于聲學式的動作捕捉，基于電磁式的動作捕捉等。