반려동물이 움직이는 짧은 영상을 보내면 스켈레톤 오버레이, 프레임 단위 키포인트, 13개 지표 패밀리에 걸친 90개 이상의 생체역학 필드를 받습니다. 동물에 맞게 조정되고 프로덕션에 바로 쓸 수 있는, 어려운 컴퓨터 비전 계층을 제공하니 제품에만 집중하세요.
한 번의 호출, 다섯 가지 출력
원본 클립 위에 추적된 스켈레톤을 그린 영상. UI나 리포트에 바로 넣을 수 있습니다.
추적된 모든 관절의 프레임 단위 키포인트 좌표와 신뢰도. 자체 지표를 만들고 싶을 때의 원시 신호입니다.
13개 패밀리에 걸친 90개 이상의 파생 필드: 입각기, 보폭, 관절 각도, 머리 끄덕임, 엉덩이 들림, 속도, 체중 부하 등.
주기별 시작/종료, 지속 시간, 보폭 길이를 제공하고, 너무 짧거나 긴 주기를 자동으로 표시합니다.
정규화된 쉬운 표현의 요약. 앱, 대시보드, 임상 리포트, 파트너 시스템에 그대로 표시할 수 있습니다.
구조화된 출력
지표는 family.field 형태의 평면 네임스페이스로 반환됩니다. 공간 값은 체장으로 정규화되어 품종과 체격이 달라도 깔끔하게 비교됩니다. 아래는 실제 응답의 일부입니다.
깨끗한 클립에서는 엔진이 90개를 훌쩍 넘는 원시 생체역학 필드를 낼 수 있습니다. 어떤 필드가 채워지는지는 촬영 각도, 선명도, 가림, 보행 속도, 키포인트 신뢰도에 따라 달라집니다.
{
"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,
"head_nod_side": "right_front_painful"
},
"weight_bearing": {
"front_left_weight_index": 0.54,
"front_right_weight_index": 0.46,
"front_weight_index_asymmetry": 0.08
}
}13 families · 90+ fields
이 생체역학 계층은 원래라면 몇 분기에 걸쳐 만들어야 하는 부분입니다. 그것이 우리 것이며, 모든 호출에 함께 제공됩니다.
13
지표 패밀리
90+
생체역학 필드
4
추적하는 사지
scaleBody-length pixel scale, motion-axis angle and stability, shoulder height.
qualityKeypoint confidence, low-confidence ratio, completeness, usable-frame ratio.
stancePer-limb stance / swing fraction and time, plus left/right asymmetry.
stridePer-limb stride time, length and consistency, cadence, stride asymmetry.
stride_timelineEvery detected stride cycle with timing, length and flagged anomalies.
joint_anglesPer-limb knee angle mean / min / max, range of motion and asymmetry.
head_nodHead-nod asymmetry and the inferred painful front-limb side.
hip_hikeHip-hike asymmetry and the inferred painful hind-limb side.
velocityMean / max velocity, variability and steady-state fraction.
back_swayLateral sway and vertical oscillation of the back line.
stepFront and back step separation and step width.
symmetryFront and back paw-lift range asymmetry.
weight_bearingPer-limb weight-bearing proxy index and front / back asymmetry.
보행을 넘어서
동일한 포즈·생체역학 기본 요소가 전혀 다른 제품을 구동합니다.
눈에 띄기 전에 파행, 비대칭, 관절 가동 범위 감소를 드러냅니다.
고양이와 개의 자세·움직임·활동량을 추적해 연구나 보행 외 제품 기능에 활용합니다.
같은 동물을 세션 간에 비교해 회복과 치료 반응을 정량화합니다.
평범한 휴대폰 영상에서 구조화·정규화된 운동학 데이터를 대규모로 생성합니다.
청구와 웰니스 프로그램에 객관적이고 재현 가능한 이동성 근거를 첨부합니다.
일관되고 설명 가능한 지표로 병원의 의사결정 지원 도구를 구동합니다.
왜 Peqaboo 위에서 만드나
사람 포즈에서 개조한 것이 아니라 고양이·개·소동물을 위해 설계되었습니다. 네 발 움직임, 꼬리, 다양한 체형을 다룹니다.
신뢰도 점수화, 사용 가능 프레임 감지, 사용 불가 영상 자동 거부. 쓸모없는 프레임에서 계산된 지표를 내보낼 일이 없습니다.
13개 지표 패밀리가 진짜 가치입니다: 키포인트를 입각기, 보폭, 가동 범위, 머리 끄덕임, 엉덩이 들림, 체중 부하로 바꿉니다. 이걸 다시 만들 필요 없습니다.
공간 지표가 체장으로 정규화되어 치와와와 그레이트 데인을 직접 비교할 수 있습니다.
단순한 수치를 넘어, 추정된 통증 부위와 좌우 비대칭 지수를 제공해 바로 조치할 수 있습니다.
선택적으로 Peqaboo의 수의·행동 지식 베이스에 리포트를 근거 지어 더 풍부하고 안전한 출력을 얻을 수 있습니다.
관리형 H100 GPU에서 실행됩니다. URL이나 파일을 보내면 결과가 돌아옵니다. 모델을 호스팅할 필요도, GPU를 돌볼 필요도 없습니다.
오버레이 영상, JSON, 리포트 요약이 기본 제공되어 분기가 아니라 며칠 만에 제품을 출시할 수 있습니다.
가격
사용량은 크레딧으로 측정됩니다. 1크레딧은 분석 영상 5초에 해당하므로 10초 클립은 2크레딧입니다. 결과가 전달될 때만 과금됩니다.