模型负责看见动作,标尺负责评价动作,平台负责交付资产。
终南云镜不是单一算法,而是从人体表示、评估口径到工程交付的完整体系。
人体结构表达、关键姿态识别、动作片段提取。把视频中的人变成可计算的数字表示。
关节角度、活动范围、对称性、时序曲线、评分规则。让不同动作可以放在同一套尺度下比较。
采集、分析、报告、沉淀、部署。从视频到可交付资产的完整工程链路。
围绕人体动作评估的核心场景,提供可量化、可比较、可沉淀的评估与报告能力。
训练纠错、动作评估、恢复记录、成长档案。把每一次动作变成可量化的进步曲线。
面向学校、训练机构和行业客户,形成动作标准、群体档案、过程管理和数据资产沉淀。
为课题提供标准动作采集、数据支撑和报告留痕,建立可复用的动作数据集。
坐立、步态、平衡等恢复过程记录,辅助趋势跟踪和长期动作档案建立。
终南云镜围绕动作场景构建采集、理解、分析、报告和沉淀的完整能力体系。
现场采集 / 公开素材 / 训练归档
关键姿态 / 结构表达 / 相位识别
方向提取 / 周期切割 / 标准化
评分生成 / 报告导出 / 动作库
终南云镜围绕动作场景构建采集、理解、分析、报告和沉淀的完整能力体系。
现场采集 / 公开素材 / 训练归档
关键姿态 / 结构表达 / 相位识别
方向提取 / 周期切割 / 标准化
评分生成 / 报告导出 / 动作库
覆盖动作数据采集、分析、评估和沉淀的全流程技术能力。
支持现场采集、公开视频素材处理、训练视频归档,形成可管理的数据入口。
将人体动作转化为结构化关键姿态与动作片段,建立可计算的身体模型。
面向不同动作提取主要运动方向和分析平面,让动作评估有正确的空间基准。
自动识别起始、峰值、回落和重复周期,让连续动作变成可分析的标准单元。
输出髋、膝、踝、躯干等关键指标和活动范围,量化身体各部位的运动表现。
比较左右肢体差异、稳定性和动作一致性,发现潜在的不平衡风险。
将不同速度、不同长度动作转成可比较曲线,支持跨次、跨人、跨场景对比。
面向训练、考核、恢复和示教生成场景化评分,让动作好坏有统一标尺。
保留原始视频、关键相位图、叠加效果图,形成可追溯的动作数据档案。
输出曲线、指标、CSV、HTML/PDF 报告,适配科研、管理和训练多种用途。
沉淀行业动作模板、评分规则和案例数据,支撑新场景的快速配置和冷启动。
按训练、教育、体育、康复辅助、机器人等场景配置口径,满足不同行业的评估标准。
统一评估口径,让不同场景下的动作结果可以横向比较、纵向追踪。
以关节角度为核心度量,建立髋、膝、踝、肩、肘、腕等关键部位的统一角度基准。
活动范围(Range of Motion)作为动作能力的基础指标,衡量关节在完整周期中的运动幅度。
以左右肢体差异为度量,量化动作一致性、稳定性和潜在不平衡风险。
以时间轴为基准的标准化曲线,让不同速度、不同长度的动作具备可比性。
面向不同场景配置评分规则与权重,让动作质量有统一、可解释的评价标准。
以动作周期内的关键相位为锚点,建立起始、峰值、回落等标准化分析节点。
从原始数据到分析报告,终南云镜为每个动作视频输出一套完整、可复用、可归档的数字资产。
结构化原始数据,支撑二次分析与系统集成。
逐帧输出髋、膝、踝、肩、肘、腕等关键关节的角度变化曲线,支持跨次对比。
量化关节在完整动作周期中的最大、最小与平均活动范围,形成能力基线。
输出左右肢体差异值、一致性系数和稳定性评分,量化不平衡程度。
自动标记起始、峰值、回落等关键相位节点,输出标准化相位时间戳与标签。
面向训练、考核与科研的深度分析结果。
提取动作的主要运动方向和分析平面,为评估提供正确的空间基准。
将连续动作切割为标准周期单元,并统一时长与速度,支持横向比较。
将多次动作、多人动作或标准模板叠放在同一时间轴上,直观呈现差异。
基于场景化评分规则输出综合质量分、维度分和改进建议标签。
可直接交付、可打印、可归档的成果文件。
包含指标摘要、曲线图、关键相位图和改进建议的完整评估报告,可直接交付。
自动提取关键帧并叠加骨骼或角度标注,形成可视化的动作证据图。
结构化表格数据,包含逐帧角度、相位标签和指标汇总,便于二次统计。
保留原始视频、标注视频和剪辑片段,形成完整、可追溯的动作数据档案。
以关节角度、ROM、对称性和时序曲线为核心指标,为不同人群和用途提供评估与报告。
深蹲、坐立、摸地、步态等标准动作采集,为课题提供数据支撑、动作标准和报告留痕。
匍匐、负重深蹲、战术起立、障碍动作的标准化考核和训练风险提示,支持离线保密部署。
覆盖篮球、足球、羽毛球等基础与专项动作,记录起跳、变向、挥拍、急停等动作质量和左右差异。
记录手腕活动、抓握、伸展、触达和精细控制过程,为上肢动作训练提供可追踪的过程数据。
深蹲、跳跃、坐位体前屈、跑姿等大规模体测动作质量评估和学生成长档案。
站姿、肩颈、脊柱侧弯风险观察,辅助成长发育筛查和家校沟通。
坐立、步态、平衡、抬腿等恢复过程记录和辅助评估,追踪改善趋势。
起立行走、单脚站立、转身等动作的过程记录,辅助跌倒风险提示和长期趋势跟踪。
深蹲、硬拉、弓步、俯卧撑等动作的实时纠错和损伤风险提示,提供训练反馈。
基于同一套动作数据基础设施,向具身智能与数字资产领域延伸。
将人体示范动作转化为机器可学习的时序曲线、运动约束和评估指标,支撑仿人机器人与机械臂训练。
把真实动作沉淀为数字角色动作资产,支持虚拟训练、数字教练和交互式动作指导。
低成本动作采集、动作库构建和运动曲线输出,降低内容制作的动作数据门槛。
根据数据安全要求、网络环境和计算需求,选择最适合的部署形态与分析位置。
从本地预览到完全离线的全谱系部署方案。
浏览器端可承担视频预览、交互确认、轻量采样和结果查看等低风险环节;核心分析链路可部署在服务端或私有化节点,网页前端不承载可复用的核心算法。适合对隐私敏感的场景做交互确认与参数调整。
面向批量任务、科研队列和机构级报告,可按项目配置独立 GPU 推理节点,用于视频解码、姿态估计、角度计算、任务队列和报告生成。
在客户自有服务器或 VPC 内建立独立推理节点,数据不离开私有网络。适合对数据主权和系统扩展性有明确要求的机构。
完全断网环境下的本地采集、本地推理与本地报告输出。视频全程不出域,适合涉密和特殊安全要求的场景。
明确系统能力边界,保障客户对数据与计算的知情权。
当前公众 Web 门户采用轻量化静态部署,主要承担产品展示、登录入口、任务提交和报告查看等交互功能;视频帧提取、大规模姿态估计和深度学习推理等重计算任务,可按需分配至独立 GPU 节点、私有化服务器或离线一体机执行。
多种合作方式适配不同深度与节奏,支持从快速验证到深度定制的全周期合作。
我们欢迎多种形式的深度合作,共同推进动作智能的行业落地。
联合申报科研课题,提供动作数据采集、分析和报告能力支撑。
在真实业务场景中验证动作评估价值,形成可复制的场景案例。
联合采集行业动作数据,共建高质量动作数据集和评估标准。
基于行业经验共建动作模板、评分规则和案例库,形成可复用的行业资产。
根据安全和合规要求,提供私有化系统或离线一体机的完整交付服务。
与硬件厂商、训练平台、教育系统和行业集成商建立渠道合作。
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