动作捕捉技术服务收费标准参考

疲劳驾驶预警系统技术规范1范围本标准规定了疲劳驾驶预警系统技术规范的术语和定义、要求、试验方法、检验规则、标志、包装、运输和贮存。

本标准适用于疲劳驾驶预警系统。

2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。

其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T25000.51系统与软件工程系统与软件质量要求和评价（SQuaRE）第51部分：就绪可用软件产品（RUSP）的质量要求和测试细则GB/T14394计算机软件可靠性和可维护性管理3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。

3.1疲劳驾驶预警系统Driver Fatigue Monitor System基于驾驶员生理图像反应，由ECU和摄像头两大模块组成，利用驾驶员的面部特征、眼部信号、头部运动性等推断驾驶疲劳驾驶预警系统员的疲劳状态，并进行报警提示和采取相应措施的装置。

对驾乘者给予主动智能的安全保障。

4要求4.1硬件配置和软件环境要求软件硬件配置:CPU:Intel奔腾双核E58003200MHz,内存容量:4GB DDR3,显卡芯片:Intel GMA X4500HD,硬盘容量:1TB7200转SATA2。

软件运行环境:Windows2003及以上系统，Myeclipse-10.0，Mysql 5.0.67，IE8,tomcat6.0.4.2功能要求参见表1。

表1功能要求功能模块名称主要使用对象主要功能捕捉仪配置系统管理员/操作人员可对动作捕捉仪的基本配置参数进行详细设置，包含有多个信息数据和功能按钮疲劳驾驶监测管理系统管理员/操作人员可根据摄像头采集到的车辆驾驶中的人体动作数据进行识别处理车辆信息管理系统管理员/操作人员可对监控车辆的基本信息进行综合记录识别处理管理系统管理员/操作人员可根据人体的眼睛动作进行实时疲劳驾驶监测采集录像管理系统管理员/操作人员可对摄像头的采集录像参数数据进行设置和处理系统设置系统管理员/操作人员可对动作识别的系统参数数据进行详细设置预警设置系统管理员/操作人员可对系统报警参数数据进行详细设置4.2.1可用性软件产品说明对于该软件的潜在需方和用户都是可用的。

4、创意产业的发展：动作捕捉技术还可以应用于舞蹈创意产业的发展。例 如，通过对传统舞蹈进行数字化改编和再创作，可以形成全新的舞蹈作品，推动 舞蹈艺术的创新和发展。
五、面临的挑战与解决方案
在动作捕捉技术的应用过程中，也面临着一些挑战和问题。例如，动作捕捉 设备的成本较高，普及率较低；技术操作的复杂性限制了其广泛应用；舞蹈数据 的处理与分析需要专业人才等。为了解决这些问题，可以采取以下措施：
实践案例
1、故宫博物院非遗数字化保护项目：故宫博物院利用数字化技术，对院内 丰富的非遗资源进行了全面梳理和保护。通过建立数字化博物馆和非遗数据库， 实现了资源的整合、共享与传播，为公众提供了丰富的文化体验和学术研究资料。
2、数字敦煌：数字敦煌项目通过高清摄影、激光扫描等技术，对敦煌石窟 进行了全面的数字化采集和保护。公众可以通过官方网站欣赏到千年古刹的精美 细节，感受到传统艺术的魅力。
在非物质文化遗产数字化保护过程中，数字技术的运用贯穿始终。通过高速 扫描、高精度摄像、三维建模等手段，可以将传统文化元素进行高效的采集与处 理。同时，数字化存储具有存储量大、易保存、不易损坏等优势，为文化遗产的 长期保存提供了有力保障。然而，数字化保护也存在一定限制。
例如，数字化过程中的信息损失、篡改等问题，以及对原始文化遗产的破坏 等。因此，在实施数字化保护时，需要严格遵守相关规范和标准，以确保文化遗 产信息的真实性和完整性。
1、完善法律法规：加强相关法律法规的制定和完善，明确非遗档案数字化 过程中的知识产权、隐私权等问题，为数字化保护提供法律保障。
2、加强技术研发：鼓励科技创新，研发具有自主知识产权的数字化保护技 术，提高数字化档案的安全性和稳定性。
3、强化人才队伍建设：加大对数字化保护专业人才的培养和引进力度，提 高整个பைடு நூலகம்会对非遗档案数字化保护的重视程度。

动作捕捉的应用状况及相关产品动捕系统一般来说，应用都比较广泛呀，只是可能不同品牌，技术略有差别，相对来说国外品牌占的市场份额更大一些，作为一门新兴的动作捕捉技术，惯性动捕的出现，打破了光学动捕占据市场绝对主导的行业格局，被视为动作捕捉界的新生力量。

基于惯性传感器系统的动作捕捉技术是一项融合了传感器技术、无线传输、人体动力学、计算机图形学等多种学科的综合性技术，技术门槛要求很高。

虽然惯性动作捕捉技术出现的时间并不长，但随着它在各行业中的使用，其卓越的性能很快就显示出来了。

惯性动作捕捉，是一种新型的人体动作捕捉技术，它用无线动作姿态传感器采集身体部位的姿态方位，利用人体运动学原理恢复人体运动模型，同时采用无线传输的方式将数据呈现在电脑软件里。

惯性动作捕捉系统出现之前，最常见的是光学动捕技术。

它是通过在演员身上贴marker点，然后用高速摄像机来捕捉marker点的准确位移，再将捕捉数据传输到电脑设备上，由此完成动作捕捉的全过程。

光学动捕的整套设备的成本极为昂贵，架设繁琐，易受遮挡或光干扰的影响，给后期处理工作带来很多麻烦。

对于一些遮挡严重的动作来说，光学动捕无法准确实时还原例如下蹲、拥抱、扭打等动作。

而基于惯性传感器系统的动作捕捉技术的出现，大大改善了这一现状。

和光学动捕技术相比，惯性动作捕捉技术有着对捕捉环境的高适应性，它的技术优势、成本优势和使用便捷的优势，使得它在各行业有着优异的表现。

在影视动画、体验式互动游戏、虚拟演播室、真人模拟演练、体育训练、医疗康复等领域，惯性动作捕捉系统都有着明显优于其他设备的特点。

惯性式动作捕捉系统原理动作捕捉系统的一般性结构主要分为三个部分：数据采集设备、数据传输设备、数据处理单元，惯性式动作捕捉系统即是将惯性传感器应用到数据采集端，数据处理单元通过惯性导航原理对采集到的数据进行处理，从而完成运动目标的姿态角度测量。

在运动物体的重要节点佩戴集成加速度计，陀螺仪和磁力计等惯性传感器设备，传感器设备捕捉目标物体的运动数据，包括身体部位的姿态、方位等信息，再将这些数据通过数据传输设备传输到数据处理设备中，经过数据修正、处理后，最终建立起三维模型，并使得三维模型随着运动物体真正、自然地运动起来。

利用无标记动作捕捉技术对立定跳远测量的研究目录1. 内容概述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 无标记动作捕捉技术的基本原理 (3)1.3 立定跳远测量的意义和作用 (5)2. 文献综述 (6)2.1 测量技术在体育中的应用 (7)2.1.1 传统测量技术局限 (8)2.1.2 其他地方性研究综述 (9)2.2 动作捕捉技术的进展 (9)2.2.1 标记动作捕捉的特点 (11)2.2.2 无标记动作捕捉的优势及其应用 (12)3. 实验设计与方法 (13)3.1 实验目的与设计 (14)3.2 研究对象 (15)3.3 研究材料和设备 (16)3.3.1 无标记动作捕捉系统 (17)3.3.2 立定跳远测量工具 (19)3.4 实验步骤 (20)3.4.1 参与者的筛选与配置 (21)3.4.2 实验环境及准备 (23)3.4.3 无标记动作捕捉数据的采集 (24)3.4.4 数据的后处理与分析 (25)4. 实验结果与数据讨论 (26)4.1 参与者基本信息 (28)4.2 数据采集与分析结果 (29)4.2.1 跳远动作的捕获与分析 (30)4.2.2 测量与分析结果的质量控制 (31)4.3 数据的统计分析 (32)4.3.1 描述性统计 (34)4.3.2 比较分析 (35)4.3.3 可信度与误差分析 (35)5. 结论与展望 (37)5.1 研究结论 (38)5.2 无标记动作捕捉技术对立定跳远测量的意义 (39)5.3 未来研究方向的建议 (40)1. 内容概述本研究旨在探讨无标记动作捕捉技术在精确测量立定跳远运动中的应用的可行性与准确性。

立定跳远作为田径项目中的一项基础能力测试，不仅对运动员的爆发力和技术精确性提出了要求，同时也是对训练效果的直观评估指标之一。

在此研究中，我们采用了最新的无标记动作捕捉系统，该系统通过高精度传感器阵列捕捉运动员在进行立定跳远时的三维运动数据。

特别值得注意的是，本研究选取的测量地点无须任何特殊的标记，从而提高了实验的可操作性与实用性。

交互式动画生产技术要求DB22/T 3117—2020交互式动画生产技术要求1 范围本标准规定了交互式动画生产技术的三维数字动画技术要求、动作捕捉、自然人机交互、碰撞检测、事件触发、音频制作、动作和画面输出。

本标准适用于交互式动画电影生产。

2 规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。

凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。

凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

DB22/T 2224 三维数字动画生产技术要求3 术语和定义下列术语和定义适用于本文件。

3.1交互式动画 interactive animation支持事件响应的一种动画形式。

3.2自然交互 natural interaction通过声音、手势、表情、动作等形式，完成人与计算机之间的信息交换。

3.3通道 channel操作者表达操作意图和获取反馈信息的通信信道，常见通道与采用的自然交互形式相关。

3.4多通道交互 multimodal interaction也称多模式交互，能够以两种及以上的模式或交流通道与计算机系统进行信息通信，是一种“以人为中心”的人机交互技术。

3.5交互行为识别 interaction behavior recognition通过分析人体复杂行为，利用特定的算法，对人的行为进行识别、分析，并且可触发一系列反馈动作。

3.6多通道融合 multichannel fusion将来自不同通道的信息整合，强调对操作者行为的融合分析，对操作者交互意图进行解释。

1DB22/T 3117—20204 三维数字动画技术要求模型、材质、特效应符合 DB22/T 2224 的要求。

5 动作捕捉5.1 设备连接设备连接正确。

5.2 扫场5.2.1 方向应为 x、y、z 三轴全空间。

5.2.2 区域应为运动捕捉有效区域。

5.2.3 速度应为模特日常运动速度。

5.2.4 过程中应同步校准。

5.3 水平定位正式采集前应使用校准工具水平校准。

动作捕捉技术课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解动作捕捉技术的基本原理及其在动画制作中的应用。

2. 学生能够掌握动作捕捉设备的使用方法和操作流程。

3. 学生能够描述动作捕捉技术在电影、游戏和虚拟现实等领域的应用案例。

技能目标：1. 学生能够运用动作捕捉设备进行简单的动作捕捉和数据处理。

2. 学生能够结合所学的动画制作知识，将捕捉到的动作数据应用到角色动画中。

3. 学生能够分析并解决动作捕捉过程中遇到的技术问题。

情感态度价值观目标：1. 学生培养对动作捕捉技术的兴趣，激发学习动画制作的热情。

2. 学生在团队协作中，学会互相尊重、沟通和解决问题，培养良好的合作精神。

3. 学生通过了解动作捕捉技术在各领域的应用，认识到科技与艺术的紧密联系，提高对创新技术的敏感度。

课程性质：本课程为信息技术与动画制作的跨学科课程，结合实践操作和案例分析，旨在提高学生对动作捕捉技术的应用能力。

学生特点：八年级学生对动画制作有一定的基础知识，对新鲜事物充满好奇心，具备一定的动手操作能力和团队协作能力。

教学要求：课程注重理论与实践相结合，强调学生的动手实践和创新能力，教师需提供针对性的指导，确保学生能够达到预设的学习目标。

通过本课程的学习，使学生能够将动作捕捉技术应用于动画制作，提高动画作品的质量和表现力。

二、教学内容1. 动作捕捉技术原理介绍：包括动作捕捉的定义、分类及工作原理，引用教材相关章节，让学生对动作捕捉技术有全面的了解。

2. 动作捕捉设备使用：讲解动作捕捉设备的组成、功能及操作流程，指导学生掌握设备的使用方法。

3. 动作捕捉数据采集与处理：学习动作捕捉数据的采集、处理和优化技巧，结合教材实例进行分析。

4. 动作捕捉在动画制作中的应用：分析动作捕捉技术在电影、游戏等领域的应用案例，使学生了解其在实际项目中的作用。

5. 动作捕捉实践操作：安排学生分组进行动作捕捉实践，将捕捉到的动作数据应用到角色动画制作中，提高学生的实际操作能力。

惯性动作捕捉技术的应用领域研究分析作为一门新兴的动作捕捉技术，惯性动捕的出现，打破了光学动捕占据市场绝对主导的行业格局，被视为动作捕捉界的新生力量。

基于惯性传感器系统的动作捕捉技术是一项融合了传感器技术、无线传输、人体动力学、计算机图形学等多种学科的综合性技术，技术门槛要求很高。

虽然惯性动作捕捉技术出现的时间并不长，但随着它在各行业中的使用，其卓越的性能很快就显示出来了。

惯性动作捕捉，是一种新型的人体动作捕捉技术，它用无线动作姿态传感器采集身体部位的姿态方位，利用人体运动学原理恢复人体运动模型，同时采用无线传输的方式将数据呈现在电脑软件里。

惯性动作捕捉系统出现之前，最常见的是光学动捕技术。

它是通过在演员身上贴marker点，然后用高速摄像机来捕捉marker点的准确位移，再将捕捉数据传输到电脑设备上，由此完成动作捕捉的全过程。

光学动捕的整套设备的成本极为昂贵，架设繁琐，易受遮挡或光干扰的影响，给后期处理工作带来很多麻烦。

对于一些遮挡严重的动作来说，光学动捕无法准确实时还原例如下蹲、拥抱、扭打等动作。

而基于惯性传感器系统的动作捕捉技术的出现，大大改善了这一现状。

和光学动捕技术相比，惯性动作捕捉技术有着对捕捉环境的高适应性，它的技术优势、成本优势和使用便捷的优势，使得它在各行业有着优异的表现。

在影视动画、体验式互动游戏、虚拟演播室、真人模拟演练、体育训练、医疗康复等领域，惯性动作捕捉系统都有着明显优于其他设备的特点。

1.惯性式动作捕捉系统原理动作捕捉系统的一般性结构主要分为三个部分：数据采集设备、数据传输设备、数据处理单元，惯性式动作捕捉系统即是将惯性传感器应用到数据采集端，数据处理单元通过惯性导航原理对采集到的数据进行处理，从而完成运动目标的姿态角度测量。

在运动物体的重要节点佩戴集成加速度计，陀螺仪和磁力计等惯性传感器设备，传感器设备捕捉目标物体的运动数据，包括身体部位的姿态、方位等信息，再将这些数据通过数据传输设备传输到数据处理设备中，经过数据修正、处理后，最终建立起三维模型，并使得三维模型随着运动物体真正、自然地运动起来。

实时动作捕捉技术在游戏开发中的应用研究随着科技的不断发展，游戏行业也愈发繁荣，玩家们对游戏的要求也越来越高。

现在的游戏不仅要有华丽的画面和优秀的剧情，还要有更加逼真的操作体验。

实时动作捕捉技术就是一种可以实现更加逼真的游戏体验的技术，它可以通过对玩家的动作进行实时捕捉来模拟玩家在游戏里的动作，达到更加真实的操作效果。

一、实时动作捕捉技术的意义在游戏开发中，实时动作捕捉技术被广泛应用于制作各种类型的游戏，例如体育游戏、动作游戏、角色扮演游戏等等。

这种技术能够让玩家在游戏中真实地体验到各种不同的动作效果，如此一来，就能提高游戏的可玩性和趣味性，进而提高游戏的销售额。

另外，实时动作捕捉技术还能够提高游戏的可交互性，让玩家更容易地进入游戏的氛围。

二、实时动作捕捉技术的实现原理实时动作捕捉技术的实现原理一般是通过一些感应器等设备来捕捉玩家的动作，然后把这些动作转化成游戏里的角色动作。

感应器有很多不同的种类，例如Kinect、PlayStation Eye等等。

这些设备可以感知玩家身体的各种动作，例如玩家的手臂、腿部、头部等的动作，然后将这些动作实时转化成游戏中的角色动作。

通过这种方式，游戏里的角色可以模拟玩家的各种动作，使得玩家在游戏中享受到更加丰富的体验。

三、实时动作捕捉技术在游戏中的应用案例实时动作捕捉技术在现在的游戏开发中被广泛应用。

以下是一些具有代表性的游戏应用。

1. FIFA系列：FIFA系列是目前最为热门的足球游戏，其中就广泛应用了实时动作捕捉技术。

这种技术可以让玩家在游戏中模拟各种足球动作，例如射门、过人、防守、战术等等。

这些动作的逼真程度极高，为玩家提供了更加真实的运动体验。

2. 《绝地求生》：《绝地求生》是一款极为火爆的大逃杀游戏，其中就使用了实时动作捕捉技术。

这种技术可以让玩家在游戏中更加顺畅地操作自己的角色，从而在生死关头更加容易获得优势。

同时，实时动作捕捉技术也能够让玩家更加真实地模拟各种动作，例如行走、奔跑、爬墙等等。

基于动作捕捉技术的舞蹈类非遗数字化档案建设——以秧歌为例刘芳; 白国亮【期刊名称】《《电声技术》》【年(卷),期】2019(043)009【总页数】3页(P32-33,44)【关键词】动作捕捉; 非遗保护; 数字化档案; 秧歌【作者】刘芳; 白国亮【作者单位】黑龙江工程学院黑龙江哈尔滨150050【正文语种】中文【中图分类】J7051 舞蹈类非遗数字化保护研究背景及意义非物质文化遗产(以下称“非遗”)是各族人民世代相承、与群众生活密切相关的各种传统文化表现形式和文化空间。

非遗既是珍贵的、具有重要价值的文化资源，又是历史发展的见证。

它以声、形、表、技等为表现手段，在环境、自然、历史的互动中身口相传不断创造而得以延续，影响其存在与发展的干扰因素众多[1]。

因此，保护非遗保护工作十分重要。

由于舞蹈类非遗不是以物质形态存在特定的环境中，对其的记录和保存也加大了难度。

为此，将动作捕捉技术应用到舞蹈类非遗保护工作中，采集获取动作的空间三维姿态数据，再通过数字化处理创建动作技术数据库，完整地记录和保存舞蹈的精髓，为舞蹈类非遗数字化保护提供有效的参考，为未来的创作和舞蹈修复提供精确的数字平台，对于促进舞蹈艺术的继承和发展具有重要的意义。

2 非遗数字化保护研究的内容数字化保护就是应用数字技术对非遗进行采集、储存、处理、展示和传播，以数字形态将非遗复原、再现和保存，并加以共享利用。

数字化技术手段的应用，几乎颠覆了传统的工作方式。

它是利用三维扫描、AR/VR、全景、全息摄影、动作捕捉等技术手段，通过虚拟现实和数字图像处理等技术，将资源制作成数字化虚拟产品，实现非遗的再现，构建展示平台，进行交流和创新[2]。

得到更好的开发和利用，提升非遗保护的整体水平。

3 项目建设的技术方案及创新之处本项目我们采用基于惯性九轴传感器的动作捕捉技术来实现制作。

以往制作影视动画作品主要采用的是光学式，是由若干个已知坐标的摄像机和marker点组成。

机器人技术人形机器人的动作控制算法机器人技术：人形机器人的动作控制算法随着科技的飞速发展，人形机器人正逐渐走进我们的生活。

机器人的动作控制算法是实现其精确、流畅动作的关键技术。

本文将探讨人形机器人的动作控制算法及其在不同领域的应用。

一、机器人动作控制算法概述人形机器人的动作控制算法是指通过控制机器人的关节和身体各部分的运动，使其具备逼真的人体动作特点。

这种算法的核心是将所需动作转化为关节角度或坐标位置的运动指令，以便机器人能够完成对应的动作。

二、动作捕捉与再现算法动作捕捉与再现算法是目前最常用的人形机器人动作控制算法之一。

该算法通过使用传感器来收集人体动作数据，并将其转化为机器人可识别的格式，从而实现机器人动作的准确再现。

这种算法广泛应用于娱乐、家庭服务等领域。

三、基于控制系统的动作生成算法基于控制系统的动作生成算法通过预定义的运动模型和控制规则，计算机生成机器人的动作。

该算法具有较高的灵活性，可以根据任务需求进行动作的实时调整和优化。

这种算法广泛应用于工业制造、医疗护理等领域。

四、机器学习算法在动作控制中的应用随着机器学习技术的不断进步，越来越多的人形机器人开始采用机器学习算法进行动作控制。

这种算法通过对大量数据进行学习和分析，从中提取规律，并根据规律进行动作控制。

机器学习算法在人形机器人领域的应用前景广阔。

五、人形机器人动作控制算法的应用领域人形机器人的动作控制算法在多个领域具有广泛的应用价值。

例如：1. 娱乐领域：人形机器人可以通过准确、流畅的动作呈现舞蹈、音乐演奏等娱乐表演，为观众带来视听盛宴。

2. 家庭服务领域：人形机器人可以通过精准的动作完成家庭清洁、照料老人、陪伴儿童等任务，提升家庭生活质量。

3. 工业制造领域：人形机器人的精准动作控制能力可应用于工厂装配线上的产品组装、焊接等工序，提高生产效率和质量。

4. 医疗护理领域：人形机器人可以通过准确的动作完成手术辅助、康复训练等任务，提升医疗服务水平。