无标记动作捕捉系统是一种利用计算机视觉、深度学习等技术，无需在人体上粘贴标记物，就能捕捉和分析人体运动的系统。

　　计算机视觉：捕捉动作的“眼睛”

　　无标记动作捕捉系统的基础构建于计算机视觉技术。分布在诊疗空间的多个摄像头，如同全方位值守的眼睛，以每秒数十帧的速度，从不同角度采集人体运动视频。这些视频进入系统后，计算机视觉算法开始进行“解构”工作。算法利用边缘检测、轮廓识别等技术，从复杂背景中分离出人体轮廓，进而确定肢体位置。通过深度学习算法对海量人体姿态数据的学习，系统能够精准定位关节点，即便是帕金森患者手部毫米级的震颤位移，也能被精确捕捉，为疾病的早期诊断与病情监测提供量化依据。

　　深度学习：解读动作的“智慧大脑”

　　深度学习为无标记动作捕捉系统赋予“思考”能力。系统在部署前，会收集涵盖不同年龄、性别、体态人群的海量运动数据，构建深度学习模型。模型通过反复“学习”，掌握人体在正常运动与病理状态下的动作特征。当康复患者进行训练时，模型会实时分析其动作视频，不仅能识别出动作类型，还能判断动作的规范性。例如，在膝关节康复训练中，模型可对比标准动作轨迹，及时发现患者膝关节屈伸角度不足等问题，帮助康复师调整训练计划，使康复训练更具针对性和科学性。

　　关键点检测：锁定动作的关键

　　人体运动由数百个关节协同完成，而关键点检测技术能精准定位关键节点。无标记动作捕捉系统系统基于人体解剖学结构，选取肩、肘、腕、髋、膝、踝等二十余个关键关节点作为追踪目标。通过建立三维空间坐标系，系统持续记录这些关键点的空间坐标，以数学模型重建人体运动姿态。在脊柱侧弯的诊断中，医生可通过分析脊柱关节点的偏移数据，直观判断侧弯程度与发展趋势，为制定个性化治疗方案提供精确数据支持。

　　多摄像头融合：全方位捕捉动作

　　单摄像头视角存在局限性，多摄像头融合技术有效弥补了这一缺陷。多个摄像头以特定角度分布，对人体运动进行全方位拍摄，收集到的图像数据包含不同视角的细节信息。无标记动作捕捉系统利用图像配准技术，将各摄像头采集的图像统一到同一坐标系下，消除视角差异造成的误差。在多人康复训练场景中，该技术能够同时追踪多名患者的动作，准确区分个体动作数据，避免数据混淆，为康复效果评估提供全面、准确的信息。

　　无标记动作捕捉系统通过计算机视觉、深度学习、关键点检测及多摄像头融合等技术的协同运作，突破传统医疗检测的局限。它为疾病诊断带来量化依据，为康复治疗提供精准指导。