基于计算机视觉的儿童精细动作评估研究

目的 提出一种基于计算机视觉的方法来评估儿童精细动作,以促进对儿童发育性协调障碍的准确诊断和进一步研究。方法 利用计算机视觉技术从视频中提取人体关键点,并对其进行时间序列特征提取,然后使用深度学习神经网络对儿童精细动作进行分类和预测。结果 实验结果显示,本研究方法的准确率达到81%,相较于传统的基于手工特征的评价方法,在准确率上有所提高。结论 基于计算机视觉的儿童精细动作自动评估方法,为儿童发育性协调障碍疾病的辅助诊断提供了一个有效的判别工具,为促进幼儿早期综合发展提供了有力的技术支持。