API d’intelligence du mouvement des animaux

Données de mouvement vérifiables à partir de vidéos d’animaux compatibles

Envoyez une vidéo compatible montrant le mouvement d’un animal pour recevoir des superpositions de pose, des points clés par image, des valeurs de confiance et des mesures de mouvement structurées. Les sorties disponibles dépendent de la vidéo, de la vue, de la visibilité et de la confiance du suivi.

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Champs de pose, de points clés et de qualitéSchéma documenté et vérifiable

Sorties structurées

Des sorties vérifiables, de la pose aux mesures

Vidéo avec superposition de pose

Une copie vérifiable de la vidéo envoyée, avec les points de pose et les lignes du squelette là où le suivi est disponible.

JSON par image

Coordonnées et valeurs de confiance des points clés disponibles dans chaque image traitée.

Mesures de mouvement

Champs structurés de phase d’appui, de foulée, d’angle articulaire, de vitesse, de symétrie et dérivés de la posture, lorsqu’ils sont disponibles.

Chronologie des foulées

Durée et longueur de cycles de foulée candidats, avec des indicateurs configurables pour examen.

Résumé structuré

Un résumé sans conclusion diagnostique pour une application ou un flux d’examen professionnel.

Explorer le schéma

Examinez les noms de champs, les unités, les notes de disponibilité et les limites des indicateurs indirects avant l’intégration.

Ouvrir la référence des champs

Exemple de réponse

Des champs vérifiables, pas un verdict unique

Les mesures utilisent l’espace de noms documenté family.field. Les valeurs normalisées par la longueur du corps peuvent aider à examiner le même animal dans des conditions de capture similaires ; elles ne rendent pas les races ou les configurations d’enregistrement directement comparables.

Les valeurs d’exemple illustrent uniquement la forme de la réponse. Les champs réels dépendent de la vidéo envoyée et de la confiance du suivi.

metrics_v1.json

{
  "scale": {
    "body_length_px": 412.0,
    "motion_axis_stability": 0.94,
    "shoulder_height_bl": 0.61
  },
  "quality": {
    "mean_keypoint_confidence": 0.88,
    "usable_frame_ratio": 0.91
  },
  "stance": {
    "front_left_stance_fraction": 0.62,
    "front_right_stance_fraction": 0.55,
    "front_stance_fraction_asymmetry": 0.12
  },
  "stride": {
    "cadence_steps_per_min": 108.4,
    "mean_stride_length_bl": 1.18,
    "front_stride_length_asymmetry": 0.09
  },
  "head_nod": {
    "head_nod_asymmetry_bl": 0.041
  },
  "weight_bearing": {
    "front_left_weight_index": 0.54,
    "front_right_weight_index": 0.46,
    "front_weight_index_asymmetry": 0.08
  }
}

13 familles · plus de 90 champs

Familles de mesures du schéma

Le schéma regroupe par famille des observations de mouvement vérifiables. La disponibilité des champs varie selon la vidéo, la visibilité et la confiance du suivi.

familles de mesures

90+

champs de mouvement

positions des membres représentées

scale

Échelle en pixels de la longueur du corps, angle de l’axe du mouvement, stabilité de la capture et dimensions normalisées.

quality

Confiance des points clés, proportion de faible confiance, complétude et proportion d’images exploitables.

stance

Proportions et durées d’appui et d’oscillation par membre, ainsi que l’asymétrie gauche/droite.

stride

Durée, longueur et régularité de foulée par membre, cadence et asymétrie de foulée.

stride_timeline

Cycles de foulée candidats avec durée, longueur et indicateurs d’examen configurables.

joint_angles

Moyenne, minimum, maximum, amplitude de mouvement et asymétrie de l’angle articulaire par membre.

head_nod

Mesures de l’asymétrie du mouvement de la tête pour examen professionnel, et non pour localiser une douleur.

hip_hike

Mesures de l’asymétrie du mouvement de la hanche pour examen professionnel, et non pour localiser une douleur.

velocity

Vitesse moyenne et maximale, variabilité et proportion d’état stable.

back_sway

Balancement latéral et oscillation verticale de la ligne du dos.

step

Écart entre les pas avant et arrière et largeur du pas.

symmetry

Asymétrie de l’amplitude de levée des pattes avant et arrière.

weight_bearing

Indice indirect de mise en charge par membre et asymétrie avant/arrière ; il ne s’agit pas d’une mesure directe de force.

Flux d’examen

Construire autour d’observations, pas de diagnostics

Les mêmes éléments de pose et de mesure peuvent soutenir des produits vérifiables sans transformer des signaux issus de la vidéo en conclusions cliniques.

Examen professionnel du mouvement

Présentez les superpositions et les mesures afin qu’un professionnel qualifié les interprète avec l’historique, l’examen et les autres éléments pertinents.

Examen des tendances du même animal

Comparez des vidéos répétées du même animal uniquement lorsque les conditions de capture restent aussi constantes que possible.

Flux de recherche

Organisez les observations de pose et de mouvement issues de vidéos compatibles pour des jeux de données de recherche, avec un contrôle qualité propre à l’étude.

Intégrations produit

Reliez les données par image et les mesures documentées aux tableaux de bord, files et expériences d’examen gérés par le développeur.

Transparence technique

Ce que l’intégration expose

Sortie de pose vérifiable

La vidéo superposée et les données par image permettent d’examiner le suivi au lieu de le réduire à un score unique.

Qualité aux côtés des mesures

Les champs de confiance, de complétude et d’images exploitables aident à indiquer quand un examen humain peut être nécessaire.

Couche de mesure documentée

La référence expose les noms des mesures, les unités et les limites des indicateurs indirects sans les présenter comme des conclusions médicales.

Surface d’intégration structurée

Les sorties JSON et les chronologies de foulées peuvent être reliées aux interfaces et flux d’examen gérés par le développeur.

Limites de la vidéo et de l’interprétation

La sortie dépend de la visibilité du corps entier, de l’angle de la caméra, de l’éclairage, de la stabilité de la capture, de la vitesse du mouvement, des occultations et de la confiance des points clés. Certains champs peuvent être vides ou peu fiables si la vidéo n’est pas compatible ou si sa qualité est limitée.

Ces observations issues de la vidéo ne constituent ni une localisation de la douleur, ni un diagnostic de boiterie, ni une preuve de réponse au traitement, ni une conclusion clinique indépendante. Des professionnels qualifiés doivent les interpréter avec l’historique, l’examen et les autres éléments pertinents.

Planifier une intégration responsable

Demandez l’accès pour discuter des vidéos compatibles, des détails du schéma, d’un dispositif d’évaluation et des garanties d’examen nécessaires à votre intégration.