Motion動(dòng)作姿態(tài)數(shù)據(jù)測(cè)量與分析，可基于多類型動(dòng)捕設(shè)備進(jìn)行動(dòng)作姿態(tài)數(shù)據(jù)采集，支持動(dòng)作姿態(tài)數(shù)據(jù)基于整體、片段、事件、場(chǎng)景的方式進(jìn)行呈現(xiàn)，支持自定義調(diào)整關(guān)節(jié)角度的閾值范圍，進(jìn)行科學(xué)性數(shù)據(jù)處理與編碼數(shù)據(jù)的可視化預(yù)覽，系統(tǒng)可導(dǎo)出原始數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、報(bào)告數(shù)據(jù)，并具有API開發(fā)接口，可被其他程序?qū)崟r(shí)訪問進(jìn)行二次計(jì)算與二次開發(fā)。

產(chǎn)品特點(diǎn)：

l 關(guān)節(jié)角度數(shù)據(jù)一鍵處理

l 自動(dòng)化動(dòng)作姿態(tài)數(shù)據(jù)編碼

l 工效分析與姿勢(shì)傷害評(píng)估

l 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與可視化報(bào)告

l 多模態(tài)數(shù)據(jù)同步交叉統(tǒng)計(jì)

產(chǎn)品參數(shù)：

l 數(shù)據(jù)采集與自定義參數(shù)處理：支持實(shí)時(shí)動(dòng)作數(shù)據(jù)傳輸以及Motion Datalog便攜式數(shù)據(jù)采集儀采集，只是數(shù)據(jù)后期導(dǎo)入，并進(jìn)行數(shù)據(jù)降噪、合并*短行為、自定義行為長度等完整的參數(shù)處理。

l 動(dòng)作可視化編碼分析：通過多樣化動(dòng)作捕捉系統(tǒng)精確重塑個(gè)體的3D人體運(yùn)動(dòng)模型，實(shí)時(shí)或離線觀察個(gè)體的動(dòng)作姿態(tài)及不同關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)情況，同時(shí)可根據(jù)14個(gè)關(guān)節(jié)角度安全閾值范圍，自動(dòng)識(shí)別并編碼個(gè)體在動(dòng)態(tài)作業(yè)過程中的實(shí)時(shí)關(guān)節(jié)角度數(shù)據(jù)。

l 動(dòng)作序列性分析與姿態(tài)相似度計(jì)算：系統(tǒng)支持基礎(chǔ)動(dòng)作統(tǒng)計(jì)、動(dòng)作序列統(tǒng)計(jì)。實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別兩種或多種動(dòng)作發(fā)生的交互關(guān)系，并對(duì)其發(fā)生的次數(shù)、概率等數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。同時(shí)支持分析二維或三維空間下，不同動(dòng)作姿態(tài)發(fā)生的順序性問題，探究作業(yè)人員在人機(jī)交互過程中的不同動(dòng)作姿態(tài)與行為模式。系統(tǒng)自動(dòng)計(jì)算作業(yè)過程中不同關(guān)節(jié)動(dòng)作姿態(tài)相似度，進(jìn)而分析及優(yōu)化設(shè)計(jì)。

l 動(dòng)作姿勢(shì)傷害評(píng)估與實(shí)時(shí)預(yù)警：通過3D人體數(shù)據(jù)模型，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)14個(gè)關(guān)節(jié)位置分別對(duì)應(yīng)的Flexion/ension 彎曲/伸展；Abduction/Adduction外展/內(nèi)收；Rotation旋轉(zhuǎn)以及 Angular Velocity角速度與 Angular Acceleration角加速度等，依據(jù)職業(yè)工效學(xué)理論數(shù)據(jù)庫常模，將人體姿態(tài)各個(gè)關(guān)節(jié)角度閾值劃分為健康（綠色）、警戒（紅色）、中等（橘色）狀態(tài)，實(shí)時(shí)可視化關(guān)節(jié)角度閾值變化，可實(shí)現(xiàn)對(duì)被試動(dòng)作和姿勢(shì)的實(shí)時(shí)視覺反饋以及風(fēng)險(xiǎn)姿勢(shì)預(yù)警。

l 動(dòng)作姿態(tài)與其他多模態(tài)數(shù)據(jù)同步采集分析：系統(tǒng)支持將采集的動(dòng)作捕捉數(shù)據(jù)與其他多模態(tài)數(shù)據(jù)做交叉驗(yàn)證分析，包括生理、行為、腦電、近紅外、人機(jī)交互數(shù)據(jù)、以及主觀測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)等。可分析操作人員在特定環(huán)境下，持續(xù)時(shí)間較長的工作時(shí)其生理變化、腦認(rèn)知狀態(tài)、疲勞水平、姿態(tài)舒適度以及作業(yè)效率等。

應(yīng)用方向：

l 工業(yè)工程與安全工程領(lǐng)域

l 工業(yè)設(shè)計(jì)與人機(jī)交互領(lǐng)域

l 士兵訓(xùn)練與裝備設(shè)計(jì)領(lǐng)域

l 交通駕駛與行為安全領(lǐng)域

ErgoLAB多模態(tài)同步方案：

整體概述

ErgoLAB人機(jī)環(huán)境同步平臺(tái)采用多模態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)鐘同步技術(shù)，平臺(tái)可完成完整的實(shí)驗(yàn)和測(cè)評(píng)流程，包括項(xiàng)目管理-試驗(yàn)設(shè)計(jì)-同步采集-信號(hào)處理-數(shù)據(jù)分析-人因智能評(píng)估-可視化報(bào)告，支持基于云架構(gòu)技術(shù)的團(tuán)體測(cè)試和大數(shù)據(jù)管理。

ErgoLAB人機(jī)環(huán)境同步平臺(tái)采用主客觀結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)同步采集與多維度驗(yàn)證的方法，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步種類包含大腦認(rèn)知數(shù)據(jù)（EEG/BCI腦電儀與腦機(jī)接口邊緣計(jì)算設(shè)備、fNIRS/BCI近紅外腦成像儀），視覺數(shù)據(jù)（Eyetracker眼動(dòng)儀與視線交互系統(tǒng)），生理數(shù)據(jù)（生理儀含：GSR/EDA、EMG、ECG、EOG、HRV、RESP、TEMP/SKT、PPG、SpO2），行為觀察、肢體動(dòng)作與面部表情（基本情緒、情緒效價(jià)、微表情等）數(shù)據(jù)、生物力學(xué)數(shù)據(jù)（拉力、握力、捏力、壓力…），人機(jī)交互數(shù)據(jù)（包含人機(jī)界面交互行為數(shù)據(jù)以及對(duì)應(yīng)的鍵盤操作，鼠標(biāo)點(diǎn)擊、懸浮、劃入劃出等；移動(dòng)終端人機(jī)交互行為數(shù)據(jù)以及對(duì)應(yīng)的手指軌跡操作行為如點(diǎn)擊、縮放、滑動(dòng)等；VR終端界面人機(jī)交互行為數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)的雙手操作拾取、丟棄、控制，VR空間行走軌跡）、以及多類型時(shí)空行為軌跡數(shù)據(jù)采集(包括室內(nèi)、戶外、以及VR環(huán)境不同時(shí)空的行走軌跡、行車軌跡、訪問狀態(tài)以及視線交互、情感反應(yīng)、交互操作行為等數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步采集)、以及作業(yè)空間及作業(yè)環(huán)境數(shù)據(jù)（溫度、濕度、噪音、光照、大氣壓、濕度、粉塵等）等客觀量化數(shù)據(jù)；為科學(xué)研究及應(yīng)用提供完整的數(shù)據(jù)指標(biāo)。

 

ErgoAI人因智能：

將人工智能技術(shù)引入人因工程研究工具，人因工程行業(yè)更加深度，使得實(shí)驗(yàn)環(huán)境不會(huì)受限于某一種設(shè)備或數(shù)據(jù)指標(biāo)，采集分析不同典型行業(yè)或?qū)W科專業(yè)的人-機(jī)-環(huán)境系統(tǒng)交互過程中自然狀態(tài)下的人類行為數(shù)據(jù)，獲取更接近真實(shí)人員狀態(tài)的數(shù)據(jù)。平臺(tái)還提供覆蓋科研實(shí)驗(yàn)全流程的功能模塊，包括項(xiàng)目管理、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、同步采集、數(shù)據(jù)分析、綜合統(tǒng)計(jì)和可視化報(bào)告，結(jié)合ErgoAI人因智能邊緣計(jì)算平臺(tái)為多模態(tài)人機(jī)環(huán)境研究提供一站式人因工程+人工智能解決方案。以ErgoLAB人機(jī)環(huán)境同步平臺(tái)和ErgoAI人因智能邊緣計(jì)算平臺(tái)為核心的多模態(tài)同步人因智能解決方案大大提高了實(shí)驗(yàn)結(jié)果的信效度，同時(shí)節(jié)省了研究的人力、物力、時(shí)間，提高了研究與測(cè)評(píng)的整體效率。

  

基于ErgoAI人因智能多元時(shí)序算法底座與人因工程人機(jī)環(huán)境數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建人員特定狀態(tài)的預(yù)訓(xùn)練模型，配合高靈活度的訓(xùn)練方案管理功能，用戶能夠在統(tǒng)一環(huán)境中高效構(gòu)建和優(yōu)化模型。 從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人員狀態(tài)的實(shí)時(shí)評(píng)估與預(yù)警，如負(fù)荷狀態(tài)、應(yīng)激狀態(tài)、疲勞狀態(tài)、情景意識(shí)和注意能力等。

Kingfar公司介紹：

北京津發(fā)科技股份有限公司是專精特新重點(diǎn)小巨人，知識(shí)產(chǎn)權(quán)優(yōu)勢(shì)企業(yè)、技術(shù)企業(yè)、科技型中小企業(yè)；旗下包含北京人因智能工程技術(shù)研究院和北京人因工程設(shè)計(jì)院等科技研發(fā)機(jī)構(gòu)，并聯(lián)合共建了北京市企業(yè)技術(shù)中心、北京本科高校產(chǎn)學(xué)研深度協(xié)同育人平臺(tái)、蘇州市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、湖南省工程實(shí)驗(yàn)室、山東省工程研究中心等多個(gè)科技創(chuàng)新平臺(tái)。

津發(fā)科技承擔(dān)和參與了多項(xiàng)重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、工信部高質(zhì)量發(fā)展專項(xiàng)、自然科學(xué)基金等課題基金。擔(dān)任全國信標(biāo)委XR擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)標(biāo)準(zhǔn)化組副組長單位，工信部元宇宙標(biāo)準(zhǔn)化工作組關(guān)鍵技術(shù)組聯(lián)合組長單位；津發(fā)科技創(chuàng)新研發(fā)了國產(chǎn)化自主可控的人因工程與人因智能邊緣計(jì)算系列信創(chuàng)產(chǎn)品與技術(shù)，榮獲多項(xiàng)省部級(jí)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)勵(lì)；津發(fā)科技主持和參編/、行業(yè)/團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)20余項(xiàng)、榮獲30余項(xiàng)省部級(jí)新技術(shù)新產(chǎn)品認(rèn)證，全球申請(qǐng)超過500項(xiàng)、100余項(xiàng)和注冊(cè)商標(biāo)、130余項(xiàng)軟件著作權(quán)；已服務(wù)全國高等院校和裝備科技工業(yè)科研院所應(yīng)用示范，并已支撐國內(nèi)科研學(xué)者和科技工作者發(fā)表中英文學(xué)術(shù)論文超過1000篇。

關(guān)鍵詞：動(dòng)作捕捉  多模態(tài)  人因智能  

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