该技术可用于快速建立物体的三维模型，为咨询师提供准确的参考和基础，用于软件应用、数据分析等

人体扫描和测量，帮助医学、健身和人体工程学等领域进行姿势分析、运动评估和定制化产品设计。

捕捉和记录人体行走时的步态信息，包括步幅、步速、步态周期、着地角度等参数。通过分析这些参数，医生、康复师和运动科学家可以评估步态的正常性、异常性和对称性，诊断和监测步态障碍

康复治疗和运动改善的监测和评估。通过对患者进行步态扫描，医疗专业人员可以跟踪康复进展、评估治疗效果，并为制定解决方案提供准确的数据支持。

帮助制定定制化的鞋垫和矫形器设计。通过足部扫描，可以制定符合个体需求的鞋垫或矫形器，提供更好的支撑和调整，改善步行姿态和减轻足部相关问题。

柔性织物传感器以柔软的织物材料为基础，能够与人体或物体表面紧密贴合，提供舒适的压力感应。

柔性织物传感器具有高精度的压力测量能力，可以实时获取细微的压力变化，提供准确的测量结果。

柔性织物传感器具有较高的可变形性和适应性，能够适应不同形状和曲面的应用场景。

柔性织物传感器可以根据具体需求进行设计和制造，可以灵活地集成到不同类型的产品和系统中。

人工智能视觉识别技术无需使用任何接触式传感器，可以实现对步态的非接触式测量，提供更舒适和便捷的监测体验。

人工智能视觉识别技术可以实时地对步态进行分析和识别，提供即时准确的步态参数和特征。

通过人工智能技术，对大量的步态数据进行分析和模式识别，可以提高步态监测的准确性和可靠性，帮助发现隐藏的不太问题。

人工智能视觉识别技术可以实现高度自动化的步态监测，减少了对人工操作和干预的需求。 通过使用深度学习和计算机视觉算法，系统可以自动地对步态图像或视频进行处理和分析，提取关键的步态特征和参数。

通过即时的步态分析和识别，人工智能视觉识别技术可以提供实时的反馈和个性化的指导。 这对于康复训练、运动辅助和运动技能改进非常有益，帮助用户及时调整姿势和步态，提高运动效果和减少潜在风险。