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西南研究所将于 8 月 8 日至 11 日在田纳西州诺克斯维尔举行的美国生物力学学会 (ABS) 年会上推出其新型自动生物力学评估引擎 (ENABLE™) 无标记生物力学系统。ABS 与会者可以参观 11 号展位观看演示。ENABLE 是一款用户友好的无标记动作捕捉系统，利用人工智能、计算机视觉算法和生物力学建模。ENABLE 的主要优点是它可以有效地捕捉运动，而不需要将物理身体标记附加到人体主体上。
“经过多年的内部研究和应用客户项目，SwRI 已将 ENABLE 商业化，用于运动、医学、研究和其他人类表现应用中的生物力学分析，”研究所工程师 Dan Nicolella 博士说。“我们对从体育到军事医学的所有潜在应用感到兴奋。” SwRI 研究工程师 Ty Templin 将发表一篇题为“利用最佳控制降低投球力学降低伤害风险”的论文，其中讨论了使用 ENABLE 和人体表现优化来分析棒球投手的表现和受伤风险。
Templin 表示：“对于导致投球损伤的根本机制和预防损伤的行动有如此多的悬而未决的问题，我们希望设计一个最佳控制框架来研究投球力学和损伤风险之间的因果关系。”ENABLE 结合了新颖的
人工智能使用 OpenSim 生物力学建模的算法，可从标准视频中分析人体运动或运动学的特性。运动学有时被称为运动几何学，它可以对步行、跑步和其他精确的物理运动进行数学量化。
从历史上看，体育科学家一直依赖于将物理标记附着在人体精确位置的繁琐过程，以使用特殊的红外摄像机捕获运动学数据。ENABLE 通过利用处理标准视频的新型计算机视觉算法来规避物理标记。SwRI 开发的神经网络可识别并跟踪人体上 80 多个虚拟点，包括手腕、肘部、膝盖、脚踝和其他关节位置。
“我们训练 ENABLE 来从多个摄像机的视图中查看这些位置。ENABLE 可以稳健地计算身体上每个虚拟点的 3D 位置，以准确绘制受试者的运动图，”SwRI 计算机视觉专业研究工程师 Omar Medjaouri 说道。“结合计算机视觉和生物力学，ENABLE 为每个受试者创建个性化的生物力学模型，并使用该模型将产生的运动约束到人体的物理现实，以输出高度准确的运动学。”
SwRI 最近发表了一篇题为“综合训练数据对基于深度学习的无标记生物力学系统性能的影响”的论文，详细介绍了 ENABLE 如何使用高度准确的人工智能训练数据提供与基于标记的系统相同水平的准确性。
关键词：
质检
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