二维信息缺失
视角和遮挡造成关键点丢失,无法还原深度方向运动。
基于六机位同步视觉与深度学习技术,无需物理标记,重建双手 44 个关键点的三维运动轨迹。

研究挑战
手部运动连接行为表现与神经机制,但传统方法难以完整捕捉快速、微小且彼此遮挡的指节运动。
视角和遮挡造成关键点丢失,无法还原深度方向运动。
耗时、主观且一致性有限,难以支持精细化和高通量研究。
标记可能改变自然行为,易脱落,也不适合长期实验。
解决方案
围绕同步采集、AI 检测、三维重建、精度评估和结果导出,构建一体化分析链路。
44 点模型
每只手 22 个标准化关键点,覆盖手肘、手腕与五指各级指节,完整解析左右手在三维空间中的运动。
三维重建 / 双手关键点
三维重建演示
参考链 / 运动基准
精细关节 / 逐级解析
核心能力
从硬件采集到算法分析,每一环都围绕精细手部运动研究设计。
减少对实验对象的干扰,保留更自然的手部行为。
高帧率、多角度覆盖双手主要活动区域。
针对非人灵长类手部结构与精细动作优化。
从视频导入到三维坐标与可视化结果自动生成。
适配物种、个体、光照、笼具与实验任务差异。
支持亚厘米级精度评估及可开关的卡尔曼滤波。
系统性能
支持服务器部署和本地部署,根据数据安全、计算资源与实验协作需求配置。
数据产出
结果文件保留从二维检测到三维重建的完整链路,方便复核、可视化和下游统计分析。
二维关键点序列保留各相机视角检测结果
2D CSV二维追踪效果视频快速检查关键点追踪质量
VIDEO三维坐标序列双手 44 点标准化运动数据
3D CSV三维重建可视化直观呈现完整运动过程
VIDEO精度评估结果量化亚厘米级重建精度
REPORT科研应用
研究手指、手腕和前臂运动链及其调控机制。
量化不同物体和任务难度下的手部运动策略。
与电生理、脑成像或神经调控数据进行时间对齐。
分析帕金森病、脊髓损伤等模型的运动异常。
比较给药、刺激、训练前后的精细运动差异。
研究双手协同和复杂目标导向行为。
定制方案
从场地、物种、模型到接口和部署方式,方案可按实验目标完整配置。
实验场地勘测与六机位位点设计
物种、个体与特殊环境模型适配
客户数据标注与专属模型训练
特殊关键点与骨架拓扑定制
实验设备时间同步与数据接口
服务器部署与本地部署配置
统一的关键点定义和三维坐标序列,为跨实验比较、结果复查与未来数据库建设提供标准化基础。