———————————————————————————————————
De Meicet BCA200 is een uitgebreid meetapparaat op basis van de principes van bio -elektrische impedantie -analyse en 3D -beeldvormingstechnologie. Het maakt een volledige lichaamsbeoordeling mogelijk van intern naar extern, statisch tot dynamisch, door lichaamssamenstelling, lichaamsmorfologie en fysieke functiegegevens te analyseren. Het biedt een holistische evaluatie van de gezondheidstoestand en atletische prestaties. Door gegevenskwantificatie, analyse en vergelijking vergemakkelijkt het gedigitaliseerd gezondheidsbeheer.
3D-sensorcamera-vastleggingstechnologie, gebaseerd op zelf ontwikkeld visueel algoritme en menselijk lichaamsmodel, voert 3D-meting uit met millimeternauwkeurigheid, controleert de lichaamshouding volledig, voorspelt het risico van een slechte houding, realiseert de digitalisering van metingen en stelt de standaardisatie van lichaamsafstandsbeoordeling tot stand.
Weergave van houdingsbeoordeling
—————————————————————–
Het is duidelijk om negen slechte houdingen in één oogopslag te zien. Multidimensionale symptoomanalyse en voorspelling voor gezondheidsrisico's voor vroege interventie.
Door de presentatie van de vergelijkingen van lichaamsvorm, zullen we u helpen een dieper inzicht te krijgen in lichaamsverhoudingen zoals kop-tot-lichaamsverhouding, been-tot-lichaamsverhouding, taille-heupverhouding en schouder-tot-taille verhouding. Hiermee kunt u meer intuïtieve en precieze resultaten behalen in schoonheidstraining.
Pioniering van de beoordelingsmethode 'lichaamssamenstelling + lichaamshouding' voor kinderen, gericht op gemeenschappelijke houdingskwesties tijdens hun groeiproces. Het digitaliseren van het volgen en beheer van de groeitrends van kinderen, het helpt ouders en coaches in een eerder stadium in te grijpen met gerichte training.
Om elke beweging van tester door Al te controleren, en het aannemen van een zelf ontwikkeld dynamisch evaluatiesysteem, combineren met de meest geavanceerde kunstmatige intelligentie-technologieën zoals computer vision en diep leren neuraal netwerkmodel. Het actiegedrag van de lichaamstester. Het bewegingsvermogen van de lichaamstester en het risico van beweging wordt voorkomen. Tegelijkertijd kan uitstekende interactie tussen mens en computer een betere meetervaring voor testers opleveren.
Het ondermijnen van de traditionele inlogmethode, locatie op belangrijke punten op gezichts- en gezichtstrackingtechnologie, met behulp van de "client + cloud" -manieren, hoge precisie -matching, zodat gebruikers efficiënter kunnen meten。
Het verbinden van HDMI, het beeld en het geluid kunnen worden gesynchroniseerd met het scherm om aan de specifieke behoeften te voldoen.
De beoordelingsgegevens kunnen worden gesynchroniseerd met verschillende DEVICESE.G: pc, pad, cel, cloud om efficiënter te beheren. Geen verbruiksartikelen, papierloos, milieuvriendelijker.
Ondersteuning met behulp van mini-programma's om trainingsresultaten te bekijken en te vergelijken. Genereer een gedeelde pagina met de QR-code van de handelaar om ledenverwijzingen te vergemakkelijken en mond-tot-mond-marketing te genereren.
Help klanten, SaaS en andere organisaties om een intelligente scènetoepassing te bereiken.
———————————————————————————————————————————
———————————————————————————————————————————
———————————————————————————————————————————
———————————————————————————————————————————
———————————————————————————————————————————
———————————————————————————————————————————
———————————————————————————————————————————
———————————————————————————————————————————
———————————————————————————————————————————
———————————————————————————————————————————
———————————————————————————————————————————