高斯(3DGS)点云建模技术作为三维场景复刻的核心引擎 ，成熟地应用于建筑3D数字化建档 、

文物3D数字化建档 、3D动作捕捉 、工业制造逆向工程等领域的革新，还应用于特斯拉汽车的

自动驾驶的空间物体的位置信息探测。通过激光扫描仪/激光雷达或高清相机采集的海量高斯

点云数据，能够以小空间亚毫米到超大空间厘米级精度还原物理世界的 3D 细节特征。

利用高斯点云原理的动作捕捉技术，是先精准获得视觉图像内的人体轮廓上的所有高斯点云的XYZ空间位置， 

然后通过结构化人体（或其他动物等）数字模型约束，计算出人体或动物关节中心点位置， 稳定性和精准度

明显高于免费开源模型通过深度学习 、 辅助人工标记关节点训练 、 图像模糊识别匹配出来的人体动作的技术 。

基于高斯泼溅/点云法的高精度的动作捕捉系统 ，可以获取四肢轴向的转动信息 。并且可以在放大的模拟骨骼棍图

里边看到每个关节的的坐标信息，这一功能对于六自由度深度分析提供了精细的信息 。（四肢轴向的转动信息在

免费开源的无标记点动作捕捉系统里是无法实现的 ，只有贴红外反光标记点的动作捕捉系统才能实现，这一功能

对于医学康复和实验动物步态的精细分析提供了可能）

高斯泼溅/点云（3DGS）动作捕捉优势： 高斯泼溅/点云采集到海量颜色和空间位置信息（动画和数字人制作应用）、

 点云3D 空间信息（步态分析应用），具有相对高的精度、高鲁棒性、高稳定性。 更高的保真度: 上亿规模的高斯点云

组合在一起，可以创建出更加细致且真实的 3D 立体信息。

系统利用高斯点云原理的动作捕捉技术，精准采集人体轮廓上的所有点云，然后依据人体先验拓扑骨骼约束骨架数字

模型，计算出人体关节中心点位置，稳定性和精准度明显高

通过多角度视频和软件模块得到人体全身体表的点云空间位置，和拓扑先验骨骼约束人体骨架模型匹配，就可以计算

出各个关节点的空间坐标，同时建立三维模拟骨骼和体表信息数据。

基于上述技术原理。高斯点云动作捕捉技术是目前 精度最高，鲁棒性稳定性最好的实时性好的无标记点动作捕捉技术。

系统采用8个摄像机多交角度同步拍摄。