在康复训练中记录患者关节运动的数据意义重大。基于视觉捕获康复运动关节点数据的方法是一种新兴的数据采集手段,经济实用,具有广阔的发展空间。本文基于Kinect 2.0设备采集的运动关节点数据,从修正数据中的误差,实现数据实时可视化的角度进行分析与研究,设计出一种在线康复训练状态识别系统,可以实时反映患者康复训练的影像信息和下肢关节点的运动轨迹。该系统有助于改进现有的康复数据记录模式,提高康复数据记录的效率和准确度。论文分析总结了国内外研究现状和存在的问题,阐明了记录患者康复训练数据的必要性及意义和需要解决的关键问题。分析了康复运动中采集的下肢踝和膝关节的轨迹数据的误差及成因,针对关节数据的误差的成因和特点设计了一种快速、简便、实时的神经网络轨迹修正算法,作为在线康复训练状态识别系统的核心算法。在此基础上进行系统模块规划和程序编写,完成了在线康复训练状态识别软件系统的整体设计。对在线康复训练状态识别系统进行了全面的测试。