动作捕捉

IMU用于上肢功能评估

来自日本团队牵头研究揭示了利用九轴运动传感器评估上肢Fugl Meyer FMA 的潜力该探索侧重于将惯性测量单元 IMU 集成到 FMA 的方法中并探究是否可以出现标准化和更客观的测量从而解决动态运动评估中的一个紧迫问题九轴 IM

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随着微机电系统 MEMS 技术的快速发展基于MEMS的惯性导航系统 INS 在任意环境的基站定位方面发挥着至关重要的作用惯性导航具有自主性强定位频率高功耗低实时性强等特点因此更适合单兵作战反恐行动应急救援消防救援等环境未知

深度学习 IMU 动作捕捉

动作姿态是人类个体活动和互动的基本信息来源采集人们的动作信息能实现了解分析日常生活等功能尽管在宽松服装上可以使用IMU实现动作捕捉但由于需要将大量IMU并将其节点牢固精确地固定在特定的身体位置因此并不适合许多现实生活中的应用这

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转载自 http www cocoachina com game 20150716 12625 html 演示视频文章最后如果你已经熟悉编程的概念理解并在C 语言方面有一定的经验并且对面向对象编程思想和设计概念有所熟悉如果你了解3D

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背景介绍去年博后师兄从新西兰购买了一款电容传感器能够对大变形进行测量可以用来人体动作捕捉在智能穿戴医疗复健等领域具有广阔的应用前景本推文对相关内容进行介绍具体如下图所示电容传感器主要包含两部分内容 1 传感器部分师兄对电

力学所期间的工作内容 动作捕捉 AR 传感器 可穿戴设备

惯性传感和计算机视觉的进步为在临床和自然环境中获得精准数据带来了新可能然而在临床应用时需要仔细地将传感器与身体对齐这减慢了数据收集过程随着无标记运动捕捉的发展研究者们提出了一个新的深度学习模型利用来自视觉惯性传感器及其噪声数据来

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