一、项目背景
马拉松和长跑运动中，动作是否标准直接影响运动表现与受伤风险。在进入线下康复中心前，跑者往往缺乏便捷、科学的自我检测方式，难以及早发现姿态偏差或潜在损伤隐患。
为此，客户希望研发一款 基于AI人体姿态识别的评测App，让用户通过手机摄像头完成基础动作检测，自动判断姿态是否标准，并生成数据报告，为后续康复筛查提供量化依据。
二、客户需求与目标
项目目标是构建一套“赛前预筛查 + 科学评估”的AI检测系统，帮助运动员和康复人群在日常使用中完成动作规范性检测。
客户主要需求包括：
- AI姿态检测 —— 识别动作是否达标，判断关节角度与体态偏差；
- 测试流程引导 —— 系统化指导用户完成三项标准测试动作；
- 自动生成评估报告 —— 提供可视化分数、评语与改进建议；
- 结果追踪与多端管理 —— 用户、医护与后台端数据互通。
三、亮点功能
- AI姿态识别：实时捕捉人体关键点，自动识别动作偏差与角度误差；
- 标准动作对比：系统将检测结果与基准动作进行比对，生成可视化报告；
- 数据追踪：支持历史检测结果对比，展示改善趋势；
- 多角色协作：用户检测数据可共享给医护端与管理平台，形成完整的检测—评估—康复闭环。
四、成果与反馈
App 推出后被多家运动康复机构与训练中心采用，用于跑者训练前的动作筛查与康复数据采集。用户反馈操作简便、报告直观，能够在训练前及时发现动作问题，提前预防运动损伤，为康复中心提供了更精准的基础数据来源。
