Auto-FMS-Analyzer

基于无标记视觉技术的 FMS 自动化测评与纠正性训练处方系统

Auto FMS Analyzer 是一款开源、智能、高精度的功能性动作筛查（FMS）自动化系统。通过先进的计算机视觉技术实时捕捉人体姿态，自动完成 7 项标准 FMS 测试 的动作识别、关节角度动态计算与专业评分（0-3 分），并提供针对性的改进建议。

系统采用前后端分离架构，前端使用 React + TypeScript + Tailwind CSS 提供现代流畅的用户界面，后端基于 MediaPipe Pose 实现高精度姿态检测与角度计算，适合康复医师、运动教练、运动科学研究员以及健身爱好者使用。

✨ 核心特性

• 7 项 FMS 完整测试支持
  Deep Squat、Hurdle Step、In-line Lunge、Shoulder Mobility、Active Straight Leg Raise、Trunk Stability Push-up、Rotary Stability
• 实时视觉反馈
  摄像头实时骨骼追踪 + 侧边栏动态显示各关节角度变化曲线
• 智能评分引擎
  基于官方 FMS 标准（Gray Cook 体系）的多维度分析（角度阈值、对称性、深度、稳定性）
• 专业报告生成
  测试结束后自动输出得分、问题诊断与个性化改进建议
• 现代 Web 界面
  支持桌面与平板，响应式设计，一键开始/结束测试
• 高扩展性
  模块化设计，易于接入 Kalman Filter 平滑、Transformer 时序模型、视频录制与云端报告导出

🛠 技术架构

前端（frontend）

• React 19 + TypeScript
• Vite 构建工具
• Tailwind CSS + shadcn/ui 组件库
• 实时状态管理（Zustand / TanStack Query）

后端（backend）

• Python 3.11+
• MediaPipe Pose（高精度人体关键点检测）
• OpenCV（图像处理与摄像头流）
• 模块化评分引擎（每个 FMS 测试独立 Analyzer 类）

未来规划（Roadmap）

• Kalman Filter 姿态平滑与遮挡预测
• Transformer 时序动作理解模型
• 视频录制与离线分析
• 报告 PDF/Excel 导出
• 云端模型微调接口

🚀 快速开始

克隆仓库

git clone https://github.com/pengjk0-dotcom/Auto-FMS-Analyzer.git
cd Auto-FMS-Analyzer

### 后端启动（Python）
Bashcd backend
pip install -r requirements.txt
python main.py

### 前端启动（React）
cd frontend
npm install
npm run dev

访问 http://localhost:5173 即可使用