3D 动作捕捉解决方案

简介: 本文研究全球及中国市场3D 动作捕捉解决方案现状及未来发展趋势,侧重分析全球及中国市场的主要企业,同时对比北美、欧洲、中国、日本、东南亚和印度等地区的现状及未来发展趋势

本文研究全球及中国市场3D 动作捕捉解决方案现状及未来发展趋势,侧重分析全球及中国市场的主要企业,同时对比北美、欧洲、中国、日本、东南亚和印度等地区的现状及未来发展趋势。
根据QYR(恒州博智)的统计及预测,2021年全球3D 动作捕捉解决方案市场销售额达到了 亿美元,预计2028年将达到 亿美元,年复合增长率(CAGR)为 %(2022-2028)。地区层面来看,中国市场在过去几年变化较快,2021年市场规模为 百万美元,约占全球的 %,预计2028年将达到 百万美元,届时全球占比将达到 %。
地区层面来说,目前 地区是全球最大的市场,2021年占有 %的市场份额,之后是 和 ,分别占有 %和 %。预计未来几年, 地区增长最快,2022-2028期间CAGR大约为 %。
从产品产品类型方面来看,硬件占有重要地位,预计2028年份额将达到 %。同时就应用来看,影音娱乐在2021年份额大约是 %,未来几年CAGR大约为 %。
从企业来看,全球范围内,3D 动作捕捉解决方案核心厂商主要包括VICON、Motion Analysis Corporation、OptiTrack、Xsens Technologies BV和Northern Digital等。2021年,全球第一梯队厂商主要有VICON、Motion Analysis Corporation、OptiTrack和Xsens Technologies BV,第一梯队占有大约 %的市场份额;第二梯队厂商有Northern Digital、Qualisys AB、Phasespace和Phoenix Technologies等,共占有 %份额。
本文重点分析在全球及中国有重要角色的企业,分析这些企业3D 动作捕捉解决方案产品的市场规模、市场份额、市场定位、产品类型以及发展规划等。
主要企业包括:

VICON
Motion Analysis Corporation
OptiTrack
Xsens Technologies BV
Northern Digital
Qualisys AB
Phasespace
Phoenix Technologies
Codamotion Solutions
AI 代码解读

按照不同产品类型,包括如下几个类别:

服务
硬件
软件
AI 代码解读

按照不同应用,主要包括如下几个方面:

影音娱乐
生命科学
其他
AI 代码解读

重点关注如下几个地区:

北美
欧洲
中国
日本
南美
AI 代码解读

本文正文共8章,各章节主要内容如下:
第1章:报告统计范围、产品细分及全球总体规模及增长率等数据,2017-2028年;
第2章:全球不同应用3D 动作捕捉解决方案市场规模及份额等;
第3章:全球3D 动作捕捉解决方案主要地区市场规模及份额等;
第4章:全球范围内3D 动作捕捉解决方案主要企业竞争分析,主要包括3D 动作捕捉解决方案收入、市场份额及行业集中度分析;
第5章:中国市场3D 动作捕捉解决方案主要企业竞争分析,主要包括3D 动作捕捉解决方案收入、市场份额及行业集中度分析;
第6章:全球3D 动作捕捉解决方案主要企业基本情况介绍,包括公司简介、3D 动作捕捉解决方案产品、3D 动作捕捉解决方案收入及最新动态等;
第7章:行业发展机遇和风险分析;
第8章:报告结论。

目录
打赏
0
0
0
0
14
分享
相关文章
《LSTM:开启图像动态场景理解与时间变化信息捕捉的新旅程》
在计算机视觉中,理解图像动态场景并捕捉时间变化信息极具挑战。LSTM作为一种深度学习模型,通过将图像帧序列化并结合CNN提取的空间特征,有效捕捉帧间的时间依赖关系。LSTM的门控机制(遗忘门、输入门和输出门)能智能处理图像序列中的信息,过滤无关数据,保留关键变化。该方法广泛应用于自动驾驶、视频监控及虚拟现实等领域,提升了动态场景的理解与预测能力。
60 13
从数据增强的隐藏作用出发,揭示视觉强化学习可塑性损失的独特机制
【10月更文挑战第22天】视觉强化学习(VRL)通过智能体与环境的交互学习最优策略,但可塑性损失是其关键挑战。近期一篇论文《Revisiting Plasticity in Visual Reinforcement Learning: Data, Modules and Training Stages》通过实证研究,揭示了数据增强、评论家可塑性损失及早期干预在维持智能体可塑性方面的作用,并提出了一种动态调整重放率的方法,为解决高重放率困境提供了新思路。
75 2
|
7月前
Sora视频重建与创新路线问题之模型视频的短期时间上下文以预测未来帧,如何处理
Sora视频重建与创新路线问题之模型视频的短期时间上下文以预测未来帧,如何处理
软件复用问题之捕捉领域变化,如何解决
软件复用问题之捕捉领域变化,如何解决
模拟点击问题之设备标签在基础风险能力中起什么作用
模拟点击问题之设备标签在基础风险能力中起什么作用
Sora信息问题之模拟对象状态变化存在的局限如何解决
Sora信息问题之模拟对象状态变化存在的局限如何解决
61 0
让智能体像孩子一样观察别人学习动作,跨视角技能学习数据集EgoExoLearn来了
【4月更文挑战第11天】EgoExoLearn是一个大规模数据集,用于模拟人类通过观察视频学习任务的能力,包含120小时的日常生活和实验室场景视频,重点是第一人称视角和注视数据。该数据集提供多模态注释,设有跨视角动作理解等基准测试,旨在推动AI模仿人类行为的研究。尽管有挑战,如视角转换和多样性问题,但EgoExoLearn为AI学习和融入人类环境开辟了新途径。
86 1
让智能体像孩子一样观察别人学习动作,跨视角技能学习数据集EgoExoLearn来了
|
10月前
|
捕捉不到异常
捕捉不到异常
59 0
ICCV2023 | 基于动作敏感性学习的时序动作定位
ICCV2023 | 基于动作敏感性学习的时序动作定位
390 0

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等