基于MediaPipe的姿态识别科室管理系统——完整部署方案
基于MediaPipe的姿态识别科室管理系统——完整部署方案
一、系统概述与需求分析
1.1 项目背景
随着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、动作捕捉、远程康复训练等场景中的核心技术之一。Google推出的MediaPipe Pose模型凭借其高精度、低延迟和良好的跨平台支持能力,尤其适合在资源受限的边缘设备上运行,无需GPU即可实现毫秒级推理。
本方案构建一个基于MediaPipe的姿态识别Web应用,集成科室管理后台,支持50名患者同时通过手机摄像头使用。系统完全本地运行,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 需求规格
| 需求类别 | 具体要求 |
|---|---|
| 姿态识别 | 实时检测33个3D人体关键点,包括面部、躯干和四肢关节,构建完整骨骼模型 |
| 患者规模 | 支持最多50名患者同时在线使用手机摄像头 |
| 科室管理 | 科室信息CRUD、医生管理、排班配置、就诊记录管理 |
| 前端交互 | 支持手机浏览器 |
