基于MediaPipe的医疗康复姿态识别Web应用部署实践一、绪论1.1 项目背景随着人工智能与计算机视觉技术的快速发展，人体姿态估计（Human Pose Estimation）已成为智能健身、远程康复、动作捕捉和人机交互等领域的核心技术之一。在医疗康复领域，精准、客观的动作评估是制定个性化治疗方案的核心依据，传统依赖人工观察的评估方式存在主观性强、量化困难、难以持续追踪等问题。本项目基于Google推出的MediaPipe Pose框架，构建一套完整的本地化Web姿态识别应用，集成科室管理后台，支持50名患者通过手机摄像头实时进行姿态检测与评估。MediaPipe Pose凭借其轻量化设计与CPU级优化，在保证精度的同时极大降低了使用门槛，完全本地运行、零依赖外部API、模型内置、环境轻量且稳定，特别适用于对数据隐私敏感或网络受限的生产环境。1.2 系统设计目标本系统面向医疗康复场景，主要实现以下功能：实时姿态检测：通过手机摄像头实时捕捉患者动作，识别33个三维人体关键点动作评估分析：基于关节角度计算，量化评估患者动作完成度和规范程度科室管理后台：支持多科室、多患者的信息管理、训练记录归档和数据统计多用户并发支持：满足50名患者同时在线使用的基本需求