在神经康复、运动损伤修复、老年护理等领域，精准的人体动作数据采集是制定个性化治疗方案的关键。无穿戴动捕系统"偃动坊"凭借视觉AI技术与医疗场景的深度适配，正成为康复医学领域的新一代工具。无穿戴动作捕捉系统可有效避免患者在动作监测的过程中因穿戴传感器或标记点，导致的动作受限、数据失真然等问题
技术适配医疗场景：从实验室到临床的无缝衔接
多视角抗干扰：7摄像头阵列（可扩展至6-8个）构建三维感知空间，可在3*3*3m³的治疗室内，精准捕捉28个身体关键点与40个手指动作，避免患者因穿戴设备产生的动作变形。
高精度低延迟：基于深度神经网络的实时动作解析，低延迟捕捉康复训练中细微的关节活动度变化，可为医生提供量化评估依据。
医疗场景核心应用：从评估到干预的全流程覆盖
1.康复评估量化
关节活动度测量：通过三维动作重现技术，精准计算肩、肘、髋等关节的活动范围；
异常步态分析：结合算法对比健康人群步态数据库，自动识别足下垂、划圈步态等病理特征；
2.个性化训练方案制定
动作镜像反馈：患者可通过屏幕实时观察自身动作的三维模型，结合系统生成的矫正建议，主动调整训练姿势；
游戏化康复训练：将康复动作融入虚拟场景（如抓取虚拟物体），通过手指关键点捕捉实现精细动作训练，提升患者依从性。
对于康复科、神经科、骨科医生而言，无穿戴动捕"偃动坊"不仅是一款动捕设备，更是一套基于动作数据的临床决策支持系统。它以无穿戴的极简设计，将精准医疗从概念推向实践，为患者康复之路提供更科学、更人性化的解决方案。
