Motion-Lab @ HE-Arc
Capture
analyse
et génération
de mouvement 3D
Santé, ergonomie,
sport et applications 3D
Visite étudiants ISC1, Saint-Imier, Mai 2026
Workflow
Realtime
Post-processing
1. Acquisition
2. Transfert
3. Reconstruction 3D
4. Export
5. Inspection
6. Cleaning
7. Export (again)
IGR3D (2026 - 2030)
Réhabilitation personnalisée
1. MoCap temps-réelle
2. Modèle de marche pour chaque patient
3. Stratégies de modifications spécifiques
4. Affichage temps-réel du mouvement à imiter
GIM3D (2025)
Génération Intuitive de Mouvements 3D
1. Acquisition de données
2. Machine Learning
3. Génération temps-réelle de nouveaux mouvements
GAPKO (2023)
Markerless Tracking
Multiple Kinect
Suivi des chaussures
Extraction des paramètres de la marche
RGB-D CAMERAS
Activity Monitoring
Pose Detection
Feasibility Study
Noise Estimation
Le Motion-Lab et vous
Compétences recherchées
Python, C++, Machine Learning, Smart Data, Computer Vision, 3D
Exemples de sujets (P2, P3, TB)
Base de données de mouvements 3D
Tracking de tête en temps réel
Génération de mouvements 3D avec Machine Learning
Visualisation et interaction avec des mouvements 3D
Etc.
Pour en savoir plus
Projets et démos
Ivan Serra Moncadas
Antoine Lestrade
Dimitri Kohler
Dr. Nicolas Wenk
Prof. Benoit Le Callennec
