AI七步洗手法实时识别与考核系统，面向医学院校、医院培训科和院感管理场景，用普通摄像头配合本地AI识别，帮助完成手卫生动作引导、过程考核、自动评分和结果留痕。它不是替代老师和感控人员的“最终裁判”，而是把日常培训中最难持续观察、最难统一记录的环节，变成可视化、可复盘的训练过程。
简要来说，这套系统适合手卫生培训、技能考核、实训室教学和院内规范化培训。它可以实时提示当前步骤、检查双手是否入镜、记录每步时长与搓擦次数，并把考核结果保存到本地，方便教师和管理人员查看。
为什么手卫生培训需要实时识别与过程考核
七步洗手法看似简单，真正落实到培训现场却并不容易。老师需要同时关注多人动作，医护或学生也容易出现顺序不清、时长不足、漏做拇指或腕部等问题。传统方式多依赖人工观察和纸面记录，结果容易受到观察角度、人员经验和现场工作量影响。
AI七步洗手法实时识别与考核系统的价值，在于把“做没做、做多久、是否连续、是否按顺序完成”这些过程信息记录下来。系统通过摄像头实时预览，在画面上叠加手部关键点，并按“内、外、夹、弓、大、立、腕”七个步骤显示进度。学员不需要等待考后反馈，训练中就能看到当前应做动作和实时提示。
系统如何辅助七步洗手法训练
系统采用浏览器本地推理方案，不依赖云端API，也不上传原始视频。摄像头画面在本机浏览器中处理，系统使用 MH识别双手21个关键点，再结合规则引擎进行初步动作判断。后台只保存姓名、学号或工号、部门、得分、通过状态、步骤明细和错误明细等结构化数据。
在实时考核页，教师或学生可以看到摄像头预览、关键点编号、当前动作标签、步骤进度条和提示信息。例如双手偏离画面时，系统会提醒保持双手在画面中央；当前步骤时长不足时，系统会提示继续揉搓；如果疑似跳步或重复，系统也会记录为错误明细。这样的设计更适合培训辅助，而不是简单地给出一个分数。
本地部署更适合医院内网和实训室
医院和学校对数据环境通常有明确要求。系统采用 FastAPI 后端、SQLite 本地数据库和 React 前端，适合部署在Windows一体机、工控机或院内局域网设备上。原始视频不上传外网，日常考核也不需要保存视频文件。
自动评分让考核结果更容易复盘
系统总分按100分设计，覆盖步骤完整性、顺序正确性、每步时长、双手入镜与动作连续性、错误次数等维度。每次考核结束后，系统生成通过或不通过、总分、每一步得分、错误明细、开始时间、结束时间和耗时。教师可以在考核记录页查看列表、筛选结果，并打开详情复盘每一步表现。
常见问题
这套系统会保存洗手视频吗？
默认不保存原始视频。系统只在浏览器本地实时处理摄像头画面，后端保存结构化考核结果。
普通摄像头能用吗？
可以。面向普通摄像头固定俯拍场景，建议保证双手位于画面中央，并保持稳定光照。
适合哪些场景？
适合医学院校实训室、医院岗前培训、院感培训、护理技能训练、手卫生规范化考核等场景。
从“会洗”到“可考核”的下一步
手卫生培训的重点不只是知道七步是什么，而是能否在真实流程中持续、规范、完整地执行。AI七步洗手法实时识别与考核系统把摄像头、关键点识别、实时提示、自动评分和本地记录整合在一起，为学校和医院提供了一种更直观的训练方式。
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