本申请公开了一种基于Transformer的康复动作评估方法，涉及动作质量评估技术领域，包括下列顺序的步骤：S1、设计基于Transformer的预测模型；S2、使用KIMORE数据集训练模型；本发明能够更为科学的评估动作质量，能够检测出同类测试动作之间比较细微的差异，利用深度学习算法对骨骼点坐标信息进行分析和建模，能够实时监测、识别和预测人体动作的质量，为用户提供精确的动作指导和质量提升，本发明通过智能评估系统对患者的运动进行评估，并以分数的形式形成反馈，这种互动技术可以激励患者的积极参与，提高训练效果，本发明对比通过图像对动作质量进行评估的方法，集采集和分析于一体大大减少了计算资源的消耗。