# 平衡体态检测系统 - 软件开发技术方案（Electron + Python，Windows单机版）

## 一、项目目标

构建一套适用于康复医学、运动健康等场景的 **单机本地运行型体态检测系统**，具备图形界面、设备数据采集、实时可视化、视频记录、数据管理与导出等能力。用户可在 Windows 系统中一键安装、双击运行，无需联网与额外配置。

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## 二、系统架构与技术栈

### 2.1 总体架构图

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+---------------------------+
|   Electron 桌面客户端     |
| +----------------------+ |
| | Vue3/React 前端界面  | |
| +----------------------+ |
|         ⇅ API调用         |
| +----------------------+ |
| | Python 后端服务（Flask）|
| +----------------------+ |
+---------------------------+
         ⇅ 硬件通信
+---------------------------+
| 深度相机 / IMU / 足底压力板 |
+---------------------------+
```

### 2.2 技术选型

| 层级 | 技术选型 | 说明 |
|------|----------|------|
| 前端界面 | Electron + Vue3 / React | 构建跨平台 GUI 桌面应用 |
| 后端服务 | Python Flask / FastAPI | 提供设备控制、数据处理、本地API |
| 本地数据库 | SQLite | 嵌入式数据库，无需独立部署 |
| 视频处理 | FFmpeg | 实现屏幕与摄像视频录制 |
| 打包工具 | electron-builder | 生成 Windows `.exe` 安装包 |
| Python打包 | PyInstaller | 将 Python 服务打包为 `.exe` 可执行程序 |

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## 三、模块功能与实现

### 3.1 Electron 主程序

- 负责显示用户界面（患者档案、检测流程、视频回放）
- 在启动时自动调用后端 Python `.exe` 服务
- 与本地后端通信（HTTP API）
- 控制设备数据展示与交互逻辑

### 3.2 Python 后端服务

- 使用 Flask/FastAPI 提供本地接口（127.0.0.1:5000）
- 管理设备连接、数据采集、滤波处理、存储与导出
- 可扩展实现深度图处理、压力图分析、IMU姿态分析等功能

### 3.3 视频录制模块

- 利用 FFmpeg 实现屏幕+外部摄像头录制
- 支持时间戳叠加、截图保存、同步回放
- 可打包进 Electron 安装目录中统一调用

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## 四、部署方式与启动流程

### 4.1 打包流程

1. 将 Python 服务使用 PyInstaller 打包：
    ```bash
    pyinstaller -F -n app backend/app.py
    ```

2. Electron 主进程中启动 Python 服务：
    ```js
    const { spawn } = require("child_process");
    const scriptPath = path.join(__dirname, "backend", "app.exe");
    const pythonProcess = spawn(scriptPath, { detached: true, stdio: 'ignore' });
    pythonProcess.unref();
    ```

3. 使用 electron-builder 打包为安装包：
    ```bash
    npm run build
    electron-builder --win --x64
    ```

### 4.2 安装后运行流程（用户视角）

- 用户双击安装包 `.exe` 安装程序；
- 桌面自动生成快捷方式；
- 双击运行程序：
    - 启动 Electron 界面；
    - 自动后台启动 Python 服务；
    - 自动检测设备连接；
    - 进入检测界面，开始数据采集。

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## 五、目录结构（部署后）

```
体态检测系统/
├─ main.exe                   # 主程序（Electron 打包）
├─ backend/
│  ├─ app.exe                # Python 后端打包文件
│  └─ model/                 # AI模型文件（可选）
├─ ffmpeg/                   # 视频录制工具
├─ resources/                # 前端界面构建产物
├─ logs/                     # 日志输出目录
└─ uninstall.exe             # 卸载程序
```

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## 六、安全性与稳定性设计

| 项目 | 说明 |
|------|------|
| 端口限制 | 后端服务仅监听 127.0.0.1，防止外部访问 |
| 自动重启 | Electron 检测后端未启动可尝试自动重启 |
| 日志记录 | 所有错误输出写入 logs 目录，便于故障排查 |
| 安全存储 | 用户/患者数据保存至 SQLite，本地隔离存储 |
| 进程管理 | Python 服务进程随 Electron 一起退出或独立运行 |

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## 七、后续拓展建议

| 版本 | 升级方向 |
|------|----------|
| V2.0 | 加入关键点识别、自动评估报告导出、双次记录对比 |
| V3.0 | 云端同步、在线远程管理、多终端协同 |
| V4.0 | 移动版（Android/iOS）测量与数据同步 |

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## 八、推荐工具与资源

- Electron 官网：[https://www.electronjs.org/](https://www.electronjs.org/)
- electron-builder：[https://www.electron.build/](https://www.electron.build/)
- Flask：[https://flask.palletsprojects.com/](https://flask.palletsprojects.com/)
- PyInstaller：[https://pyinstaller.org/](https://pyinstaller.org/)
- FFmpeg：[https://ffmpeg.org/](https://ffmpeg.org/)

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> 本技术方案支持通过 AI 代码生成平台辅助开发，可作为 ChatGPT Copilot、CodeWhisperer 等平台的 Prompt 基础文件。