随着我国经济社会的不断发展和人民对美好生活的不断向往,人们对自身的健康状况也越来越重视。针对人体行为分析、姿态检测的设备及软件平台已经从研究阶段逐步走向了应用市场。关节活动度是临床康复医学中常见的检测项目,可作为术后恢复、伤残鉴定等领域的重要评价指标。目前临床上普遍使用人工测量工具即量角器来测量人体关节活动度,这种方法虽然简单,但效率低,浪费大量人力资源,且测量结果存在一定的主观性。为了解决传统人工测量方式的弊端,本文提出了一种全新的测量方法,通过微软最新一代的Azure Kinect深度摄像头来测量人体关节活动度,并设计了一套测量评估系统。本系统旨在代替传统医学上所采用的关节活动度测量方式,辅助康复医师对患者进行康复评估及治疗。本文所做工作如下:根据Azure Kinect骨骼跟踪技术所得到的32个人体骨骼关节点设计了一种计算关节活动度的方法;从Azure Kinect开源的骨骼跟踪SDK中得到的关节点位置坐标数据易出现数据抖动,本文提出用霍尔特指数平滑法来对关节点数据进行滤波降噪处理,通过实验验证了该方法对骨骼关节点数据抖动有较好的平滑效果;通过对康复评估方法的研究和临床调研,得出了关节活动度康复评估指标,该指标可协助康复医师进行康复评定。通过利用Azure Kinect技术开发平台以及本文提出的关节活动度计算方法和数据抖动平滑算法,本文设计了一套测量人体关节活动度的软件系统。该系统平台搭建采用Electron框架,并采用多种可视化插件呈现数据。通过Echarts插件可在前端界面以折线图形式显示视频中每帧图像的关节角度值,其最大值即为关节活动度。设计实验检验该系统的测试精度,以及Azure Kinect深度摄像头所放置的水平高度和摄像头与测试目标对象之间的距离对精度的影响设计实验,从而找到最佳测量位置。通过大量试验数据分析得出测试距离在2.2米,水平高度在1.15米左右时,测量精度最高。通过精度测试以及软件测试结果表明该应用系统可代替传统的关节活动度检测方式。