目的:正确的胸外按压姿势（chest compression posture, CCP）是完成高质量心肺复苏（cardiopulmonary resuscitation, CPR）的重要基础，但目前关注CCP的研究十分有限。本研究设计新的CPR按压姿势自动分析程序，拟实现对CCP监测达到客观化、标准化和自动化的目的。方法:本研究共招募15人参与现场试验，其中专业组11人，非专业组4人。分别于正前方和45度侧面用ZED双摄像头同时记录按压视频数据，所有参与人员均在Smartman模拟人上进行连续的120次持续胸外按压操作。3位专家对CPR视频进行独立标注，智能算法提取人体骨骼点用于后续分析和模型开发。专业组和业余组两组率的比较采用卡方检验进行统计分析。结果:研究分析发现，腕部用力、手指未翘起、重心偏移、肘部弯曲是其中发生率最高的错误。通过专业组规范数据集共28 800组人体骨骼点坐标数据计算手臂角度合理范围为左臂169.24°~180.00°，右臂角度为168.49°~180°。相同的方法，得到重心角度合理范围为0.00°~18.46°。在此基础上，构建的基于双ZED的CPR按压姿势检测模型可以较准确的识别出CPR的按压姿势错误（准确率91.31%，敏感度80.16%，特异度93.53%）。结论:本研究创新性的提出对CPR按压姿势进行客观评价的方法，并且在此基础上构建了基于双ZED摄像头的CPR按压姿势检测模型，可以较准确的识别出CPR的按压姿势错误，以实现CPR培训质量控制可以更加的自动化和标准化。