基于摄像头视觉的AI健身动作检测系统-Flask+Vue

项目描述 基于摄像头视觉的AI健身动作检测系统
基于摄像头视觉的 AI 健身动作检测系统。用户上传健身视频或开启摄像头，系统自动识别动作类型、统计次数、评估动作质量并打分，结果存入数据库；教师端可管理学生和查看训练报表。

项目功能
– 学生端：上传本地 MP4 或摄像头实时识别（俯卧撑、引体向上、深蹲三类），实时显示动作类型、计数、分数、置信度和动作缺陷提示；查看历史成绩、训练报表、与教师留言互动、AI 健身问答
– 教师端：学生信息管理（增删改查）、查看全部学生视频识别记录（含原始视频与 AI 标注合成视频回放）、汇总训练报表、回复学生留言
– 识别过程在后端弹出 cv2 窗口实时标注骨架与数据，结束后生成带标注的合成视频供网页回放

运行环境
– Python 3.9（conda 虚拟环境）
– MySQL 5.7（数据库 ai_db）
– Node.js + Vue CLI（前端开发服务）
– Windows / 有摄像头设备

项目技术
– 后端：Flask + Flask-CORS（RESTful API、Token 鉴权）、PyMySQL
– AI 识别：MediaPipe Pose 提取 33 个人体关键点，OpenCV 处理视频流，scikit-learn 随机森林完成动作分类与质量二分类，规则引擎修正计数，imageio 合成 H.264 标注视频
– 前端：Vue 2 + Element UI + Axios + ECharts
– 数据存储：MySQL（学生、教师、视频记录、逐帧明细、留言五张表），视频文件本地磁盘存储

以上系统源码经过技术整理与调试，确保能正常运行