AI 体测 · 短跑生物力学分析系统 ARC

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关于本系统　上传一段跑步视频，系统自动完成运动员识别、动作捕捉与生物力学分析，输出整体表现 · 速度阶段 · 步态对称与效率 · 技术动作诊断 · 力量与刚度五大维度评估，并生成个性化训练建议。
全程无需穿戴设备、无需专业场地布置，可批量处理 5000–10000 人规模体测数据，并扩展至 50米跑、立定跳远、引体向上等多个体测项目。
参考文献　References
本系统的生物力学指标与评估方法基于以下公开学术研究；动态视频分析与个性化评估算法为 ARC 自研。
视频姿态与速度分析
[1]Romero-Franco et al. (2024). VideoRun2D: Markerless sprint kinematics from video. arXiv:2409.10175.
[2]Ota et al. (2021). Reliability of 2D markerless motion analysis. J Biomech, 130, 110821.
ARC 自研动态镜头运动补偿与单目视频测速算法 (ARC Collective, 2026) — 追拍视频地面速度/距离还原。
步态对称与效率
[3]Novacheck, T.F. (1998). The biomechanics of running. Gait & Posture, 7(1), 77–95.
[4]Robinson et al. (1987). Force platform variables to quantify gait asymmetry. Phys Ther, 67(11).
[5]Queen et al. (2020). Normative database of gait symmetry index. J Biomech, 109, 109953.
技术动作诊断
[6]Mann, R. (2018). The Mechanics of Sprinting and Hurdling.
[7]Bramah et al. (2024). Sprint Mechanics Assessment Score (S-MAS). Sports Med, 54, 2563–2581.
力量与刚度
[8]Morin, J.B. et al. (2005). A simple method for measuring stiffness during running. J Appl Biomech, 21(2), 167–180.
[9]Blickhan, R. (1989). The spring-mass model for running and hopping. J Biomech, 22(11–12), 1217–1227.
[10]McMahon, T.A. & Cheng, G.C. (1990). The mechanics of running. J Biomech, 23(S1), 65–78.
AI 个性化评估
ARC 自研组内统计注入的零幻觉个性化教练建议引擎 (ARC Collective, 2026)。