精准捕捉自然人体动作，为医学研究提供高质量数据支持
某医学实验室在运动医学及康复研究中需采集高精度人体动作数据，但传统标记式动捕系统会影响实验对象的自然动作。我们搭建了基于深度学习的无标记动捕系统，实现了自然动作的精准捕捉，显著提升实验数据采集效率与精度，为研究成果提供了坚实的数据支撑。
该医学实验室是国内知名的运动医学与康复研究机构，主要研究方向包括运动损伤机制、康复训练效果评估及人体动力学等。在研究过程中，精准的人体动作数据采集是基础工作，但传统的标记式动作捕捉系统需要在受试者身上贴附多个反光标记点，不仅准备工作繁琐，而且会影响受试者的自然动作，特别是在康复患者研究中尤为明显。实验室急需一套无标记、低干扰且高精度的动作捕捉系统，以获取更加自然、真实的人体动作数据。
项目实施分为四个主要阶段：
我们与客户的医学专家团队进行了深入交流，详细了解各类研究场景的具体需求和技术指标。同时针对无标记动作捕捉技术进行预研，评估了多种深度学习模型的性能和适用性。基于客户实验室环境和研究特点，确定了基于多视角计算机视觉和深度学习的技术路线，并建立了详细的系统设计方案。
团队重点开发了适用于医学场景的姿态估计算法。通过大量医学动作数据的训练和优化，提高了算法对人体关键点识别的准确性和稳定性。特别针对医学研究中常见的特殊动作和姿态，进行了专门的模型调优。同时，我们开发了三维重建和运动轨迹平滑算法，确保捕捉数据的空间精度和时间连续性。
在算法开发完成后，我们进行了完整系统的集成工作。包括多摄像头硬件配置、图像采集与处理系统、实时计算服务器以及数据可视化与分析平台。系统采用模块化设计，可根据不同研究需求进行灵活配置。在客户实验室完成部署后，我们进行了系统校准和初步测试，确保整体功能符合预期。
系统部署完成后，我们与客户共同进行了为期一个月的实际应用测试。收集各类场景下的系统表现数据，并与传统标记式动捕系统进行对比。基于测试结果，我们针对准确性、稳定性和易用性进行了多轮优化，最终使系统达到了医学研究所需的高精度标准。我们还开发了易于操作的用户界面和数据导出功能，提升实验人员的工作效率。
无标记动捕系统的应用为医学实验室带来了显著的研究价值：