从一段普通视频重建全身 17 个关键点，解算关节角度与活动度，量化触地腾空时序、左右对称性与躯干姿态，估计地面反作用力与刚度。
从一段普通视频逐帧还原全身 17 个关键点，无需标记点、穿戴设备或多机位。
手持跟拍时逐帧估计相机自身运动并剔除，得到人体真实位移。
滞回状态机识别动作起止，判定线附近抖动不重复计数；可叠加任意合规判定。
利用画面中已知几何（跑道分道线、球场线、地砖）反解真实尺度，无需卷尺与标定物。
基于验证的生物力学模型，计算关节活动度、左右对称性、腿部刚度、地面反作用力。
客观测量全量留存，判定标准由配置驱动；换评分口径无需重跑视频。
50 米跑、引体向上、立定跳远、1 分钟仰卧起坐。素材全部拍自真实测试现场——省级体育协会、一所高校、以及合作机构的体测录像。涵盖速度距离、关节力学、动作计数与合规判定等分析维度。
手持跟拍时画面整体位移，需剔除相机自身运动才能得到真实地面位移与速度。基于此，可输出步频、触地与腾空时间、关节角度、左右对称性及腿部刚度。
用到的组件：单目姿态重建 · 相机运动补偿 · 关节角与力学建模
不止于计数；每次动作判定下巴过杠、底部手臂伸直、有无借力摆动。同时给出宽松与严格两套计数，二者差值即为动作完成但不符合标准的部分。
用到的组件：单目姿态重建 · 动作事件检测 · 测量与评判解耦
无需卷尺与标定物，直接利用场地分道线完成几何标定，测出起跳至落地的真实距离，并分别解析蹬伸、腾空、落地三个阶段的关节力学。
用到的组件：单目姿态重建 · 场景几何自标定 · 关节角与力学建模
测试规程要求同伴压住双脚，画面里始终有两个人。系统按动作幅度而非画面占比锁定受试者；垫上没有可见基准物，便以受试者自身的髋—踝连线作为垫面，判定躺回时肩胛是否触垫。
用到的组件：单目姿态重建 · 动作事件检测 · 测量与评判解耦
系统输出三层结构：原始测量数据、生物力学指标、综合评分。换场景只需调整指标口径与判定标准，框架不变。（下图以 50 米跑为例）
您的团队只需做一件事——录制并上传视频。ARC Motion AI 自动处理整个流程，在几分钟内返回专业级报告。无需专家，无需手动分析。
用手机拍摄运动员——即使是手持跟随拍摄——然后上传视频。这就是您需要做的全部。
逐帧重建全身姿态，抵消摄像机移动的影响。
速度、步频、关节角度、对称性和刚度——测量和建模。
个性化、通俗易懂的报告，包含五维评分和训练建议。
多数工具需要固定三脚架、校准场景与专业硬件。本系统可直接使用现场既有视频素材——教练手机拍摄的、训练馆固定机位录制的——无需额外设置。
即使摄像机跟随运动员平移，背景滚动，我们也能恢复真实的地面速度和距离——而普通方法几乎测不出。
步频、接触/飞行时间、关节角度和对称性是直接测量的。速度和距离是估计值，并明确标注——可以通过一个已知结果校准到 ±3%。
从原始视频到完整的个性化报告，完全自动化——原本需要专家一下午才能评估一个人，现在可以扩展到整个团队。
手持拍摄即可揭示技术、步频和对称性——几分钟内生成完整报告。
固定摄像机并提供真实参考——速度和距离校准到 ±3%。
专用设置解锁完整的竞赛级生物力学分析。
这不是黑箱。每一个数字都有物理依据——背后是 40+ 篇公开发表的科研论文，再由我们自研的算法逐一打磨。
每一帧追踪17个身体关键点，抵消摄像机移动的影响，确保无漂移。
基于验证过的跑步模型计算地面对力、腿部刚度和步幅力学——物理，而非经验法则。
根据生物力学标准进行基准测试——始终区分直接测量值和估计值。
手持手机跟拍运动员，系统剔除相机抖动，还原真实位移与速度曲线。速度测量需一次已知成绩校准，校准后精度 ±3%。
系统自动检测每次动作起止，并依据下巴过杠、手臂伸直、无借力三条规则严格判定。借力或半程动作自动标记，不重复计数。
利用跑道分道线作为已知几何参照，通过交比原理反解跳远距离。无需卷尺、标定板或任何额外设置。
规程要求同伴压脚，两人始终互相遮挡。系统按髋角摆幅而非画面占比区分受试者与协助者；场上没有可用的基准物，就以受试者自身的髋—踝连线定义垫面。
ARC Motion AI 就像一套专家混合（MoE）系统，融合数十种经过验证的专业方法——每一种都只在某一件事上做到极致——再在其之上叠加我们自研的算法。
引擎的测量能力天然适用于体育、康复、训练与智能硬件等领域。客观数据由引擎提供，评判标准由各行业定义。我们欢迎合作伙伴共同开发新的应用场景。
计数与合规判定
表现指标量化
动作质量与代偿
统一口径批量测评
恢复过程量化
无穿戴远程评估
跑动与起跳负荷
重复性作业分析
引擎提供客观测量，评判标准由行业定义。进入新领域，我们找的是懂该行业的合作方。
体育、健身、康复看似彼此独立，底层需求是同一件事：把人体动作转化为可信数据。这几个市场规模从数百亿到数千亿元不等，且仍以两位数增速扩张——而它们共用的那层引擎至今没人做通。
市场数据来源：Grand View Research, Fortune Business Insights, Allied Market Research (2024–2025)。
增长，正发生在居家训练。虚拟与互联健身正从 2025 年的 2400亿 一路冲向 2034 年的 2.2万亿——每一台居家训练或康复设备，摄像头背后都需要一个动作分析引擎。而这，正是 ARC Motion AI 提供的那一层。
居家动作康复领域已有上市公司、数十亿美元私募估值，以及 2026 年一笔 20 亿的品类收购，说明「以摄像头读取动作」这条路径已获市场验证。但市场为之付费的是各自的闭环产品，支撑所有场景的通用引擎层仍然空缺。
将ARC Motion AI作为品牌评估产品运行，适用于学校系统、联合会、俱乐部网络或健身房连锁——基于网页，移动就绪，并且价格适合大规模推广。
授权平板、自助终端或应用程序背后的生物力学引擎——为家庭训练和康复硬件提供分析层，无需组建计算机视觉团队。
已在省级体育协会和一所领先国家重点大学部署，覆盖其中三个项目——以下每段视频都是真实的分析输出。 查看完整样本报告 →