将现实世界中复杂的运动，精准降维成可被机器实时理解的 3D 骨骼拓扑。为体育训练、康复评估与数字人提供高精度的底层数据流。
首屏以下全部替换为真实输出素材。布局按“多人遮挡、多视角三维重建、高速模糊、手部关键点”四条证据链组织，让访客一眼看见姿态估计在复杂场景中的稳定度与精度边界。
以高对抗武打场景作为复杂样本，验证 133 点拓扑在多人交错、肢体互遮与快速切换中，仍能维持稳定的时序连续性与身份一致性。
两路同步视角与三维结果并置呈现，让访客直接看到系统如何从平面观测中恢复人体在空间中的姿态关系与运动轨迹。
当动作速度逼近视觉极限，系统仍能在强烈运动模糊中保持关键点对齐。这类样本更适合说明算法在真实高速运动场景下的稳定下限。
将视线收束到手部局部，完整展示指节级关键点的定位质量。相比宏观骨架效果，这类细节样本更能体现模型在精细结构上的可用精度。
这里不再用抽象口号，而是直接展示某一帧的三维姿态估计结果。访客既能看到坐标、置信度、轨迹 ID 等字段，也能理解这类输出是如何被训练分析、康复评估和数字人驱动系统直接消费的。
// Leapwise Motion / pose-estimation / fused frame output
const frame01842 = {
sequence: "WHGAJY6884-1",
timestamp_ms: 61367.2,
track_id: "athlete_01",
schema: "pose_world_v3",
fusion: {
views: ["cam_left", "cam_right"],
triangulation_error_mm: 7.4,
lift_confidence: 0.992,
root_joint: "pelvis"
},
joints_3d: {
pelvis: [0.000, 0.000, 2.184],
left_hip: [-0.128, -0.041, 2.179],
right_hip: [0.131, -0.037, 2.191],
spine: [0.006, 0.233, 2.143],
left_shoulder: [-0.221, 0.482, 2.091],
right_shoulder: [0.304, 0.517, 2.264],
left_elbow: [-0.436, 0.671, 1.992],
right_elbow: [0.522, 0.906, 2.406],
right_wrist: [0.761, 1.183, 2.612]
},
hands_3d: {
left_index_tip: [-0.611, 1.216, 1.978],
right_thumb_tip: [0.688, 1.241, 2.574]
},
flags: {
occlusion_aware: true,
motion_blur_compensated: true,
world_aligned: true
},
export: {
ready_for: [
"training_feedback",
"rehab_assessment",
"digital_human_drive"
]
}
};
// meters, pelvis-centered, confidence fused across binocular views从底层姿态数据，到上层行业应用，输出可以直接进入训练反馈、康复评估、数字人驱动与安全监测等业务流程，成为真正可落地的动作数据底座。
实时捕捉肢体姿态与动作节奏，为教练端提供可量化的训练反馈与技术修正依据。
将康复动作转化为客观指标，持续记录关节活动度、动作质量与代偿行为的变化轨迹。
将关键点流直接映射到角色骨骼系统，支撑实时动画生成、交互演绎与动作复现。
识别顾客停留姿态、试穿动作与动线节奏，辅助体验优化、空间运营与陈列分析。
对危险姿态、重复劳动与异常动作进行持续识别，帮助一线场景提前发现安全风险。
为运动科学与行为理解研究提供可复现的骨骼数据源，降低标注成本并提升实验效率。