真实采集样例 — 从 Ego 视觉原始录制到结构化标注数据集的交付效果。以下数据来自实际采集场景,展示最终交付物的内容与质量。
Ego Vision
全局快门双目鱼眼同步采集,消除运动模糊。左右目精确时间对齐,帧间差异 <0.04ms。
1600x1200 全局快门鱼眼,H165 x V130 超广角视场
与左目硬件级同步,120mm 基线构成立体视觉
左右目拼接展示同步效果,手部区域可见完整立体视差
可选外部相机补充全局视野,自动与 Ego 时间线对齐
Annotation
从原始视频自动提取空间位姿、手部骨架、手物交互状态、语义描述等结构化标注,无需人工逐帧标记。
21 关键点 3D 手部骨架实时覆盖于原始 Ego 视频上,自动检测双手位置、姿态与指尖状态。每帧输出 63 维骨架坐标,覆盖率 >90%。
从双目视觉与惯性数据恢复相机 6DoF 运动轨迹,输出每帧的位置 (x,y,z) 与朝向 (四元数)。
自动识别手与物体的接触状态、抓取类型 (力抓/精捏),标注每帧的交互关系。
自动生成操作阶段划分、关键帧标记、物体识别与动作描述,输出结构化 JSON。
双手腕部在世界坐标系下的 3D 运动轨迹,逐帧对齐相机位姿,用于策略学习。
可选腕带采集 6 通道肌电与惯性数据,每帧聚合后填充力触觉通道,丰富操作意图信息。
多维度自动校验:时间对齐精度、轨迹完整性、标注一致性、特征值域检查,确保交付数据可靠。
Delivery
输出可直接用于模仿学习训练的标准化数据集,兼容主流训练框架。
多视角同步视频流,帧级时间对齐。
每帧结构化数值特征,覆盖空间、手部、交互三个维度。
用于策略学习的逐帧动作标签。
完整的数据血缘与质量报告。
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