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freecap 以多视角视频重建人体三维姿态。全身追踪无需粘贴反光标记点或穿戴动作传感器,将行走、跑跳、转体与武术套路保留为连续动作序列。
从 freecap 无标记采集、Swift20AW 高速光学追踪,到 motionlab 动作分析,将人体姿态、器械轨迹与运动指标连接起来,服务训练、研究和数字创作。
探索产品能力 ↓CapturyLive 旗下 freecap、Swift20AW 与 motionlab,分别覆盖无标记动作捕捉、高速光学采集与武术动作分析。从现场记录到结果输出,围绕同一次运动协同工作。
多台同步视频相机从不同角度观察人体,经姿态识别、三维重建与骨架拟合输出连续动作。全身、手指、面部和人物与道具混合追踪,按应用目标组合。

freecap 以多视角视频重建人体三维姿态。全身追踪无需粘贴反光标记点或穿戴动作传感器,将行走、跑跳、转体与武术套路保留为连续动作序列。
根据不同受试者的肢体环节长度建立人体模型,将三维骨骼位置、关节朝向与连续姿态用于实时预览、记录回放和运动分析。
无标记采集相机内置高性能 AI 计算单元,单相机计算单元算力 58 TOPS,为多视角人体识别和实时采集提供相机端计算能力。
软件支持自定义锁定目标受试者并持续跟踪该目标。即使其他人员出现在受试者旁,也不会被纳入捕捉,便于教练近身指导和单人专项动作观察。
T 型 / L 型主动发光 LED + 棋盘格标定套件系统配套提供 T 型和 L 型主动发光 LED 标定套件,以及棋盘格标定套件,用于三维坐标标定校准,建立多机位之间的空间关系。
从场地校准到动作记录完成镜头与空间校准后,设置有效采集区域,再进入人体模型建立、实时预览和动作记录流程。
Swift20AW 高速摄像机配合标记点与运动捕捉软件组成多视角光学采集系统。将器械的位置、朝向与运动轨迹纳入观察,为武术技术动作研究和教学演示提供数据。

95° × 56° 视场覆盖,结合 850 nm 近红外灯与以太网连接,围绕真实场地规划机位、视线和重叠区域。
采用全局快门与 LED 频闪技术,通过二次光学放大、分散红外和近红外技术组织光学采集。
围绕安装距离与采集空间调整镜头焦距,让武术步法、器械挥动和转体动作获得合适的观察范围。
镜头侧面的 LED 灯以三种不同颜色对应不同工作状态,便于布设、调试和采集时直接查看设备状态。
motionlab 武术动作分析平台关联二维视频、三维骨架、关节轨迹与运动曲线。从步法、踢腿到转体,围绕关键技术环节组织动作回放、指标分析与教学反馈。
标定、采集与视频记录
二维视频与三维骨架
运动轨迹与指标曲线
动作数据与教学素材
将真实动作与三维骨架、关节轨迹关联展示,从空间姿态与时序理解动作变化。
观察关节位置、旋转及速度变化,按分析任务添加、修改或删除图表。
围绕关键动作阶段组织对比,结合原始视频、动作节奏与运动曲线开展课堂讲解和训练回看。
保留动作与视频记录,通过 CSV、C3D、BVH、FBX 输出衔接分析工具、数字角色与后续制作。
人物无标记采集与器械红外追踪,通过数字时间同步与坐标标定在同一场景中呈现。进一步连接实验室数据,把动作表现与运动学观察组织在一起。
通过多视角视频重建人体姿态,无需在身体粘贴反光标记点,保留步法、重心转换与身体配合。
在器械或道具上布置红外反光标记点,跟踪其位置与朝向,用于联合回放和人与道具的动作分析。
motionlab 将动作与测力、肌电数据关联,观察同一动作阶段的身体姿态、受力变化和肌肉活动。
了解数字同步方案 →motionlab 软件配套 DataStream SDK,支持通过 C++、.NET 等编程语言进行二次开发,扩展系统性能,连接自研分析程序与应用流程。
三平台支持 · C++ / .NET 开发
freecap 动作输出衔接数字人教学、虚拟表演与交互内容。
freecap 通过实时流与 API 组织自定义处理流程,连接研究程序与接收端应用。
将动作序列用于动画制作、运动数据分析和可复用的教学素材。
面向 Win32、Win64 和 Linux 提供开发接入,将实时动作数据融入研究算法、可视化工具及自研系统。