基于头部运动学的头部冲击位置、速度和力量识别
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了头部冲击信息不足的问题，提出了一种基于深度学习的模型，能够准确预测头部冲击的地点、速度、方向和力量。研究发现，该模型在识别冲击位置方面的准确率达到79.7%，显著优于传统方法，显示出其在运动保护装备设计和安全性提升方面的潜力。
该研究提出了一个创新的计算机视觉框架，用于分析工业环境中的人体运动和生物力学分析。该框架利用先进的图像处理和建模技术，准确地检测关键身体节点，重建3D标记点，并生成详细的3D人体网格。评估结果显示该框架在各种动作下具有可比较的结果，并在关节角度估计和体重、身高估计方面具有精确性。该框架的集成进一步增强了鲁棒性和可靠性。该框架显示出在工业环境中进行细致的生物力学分析的潜力，并扩展到其他研究领域。
