基于可穿戴和图像识别的幼儿园儿童发育评估系统的制作方法

本发明涉及儿童发展评估，尤其涉及基于可穿戴和图像识别的幼儿园儿童发育评估系统。

背景技术：

1、现有的幼儿园儿童监测系统主要依赖于可穿戴设备来收集儿童的生理数据，如心率、体温和活动量等，这些系统在提供一定程度的健康监测方面发挥作用，但在全面评估儿童的发展状态方面存在明显的局限性，尤其是在儿童的行为和情绪分析，以及其社交互动的评估方面，现有系统通常缺乏足够的数据支持和深度分析能力，此外，这些系统往往无法提供关于儿童在特定环境下的行为模式，如在游戏区或学习区的表现，因此难以为教育工作者和家长提供操作性强的指导建议。

2、现有技术的主要问题在于其无法综合和深入分析来自多个数据源的信息，尤其是将生理数据与行为观察相结合的能力不足，这种局限性减少了系统在实际教育和健康干预中的有效性，因为单一的生理参数往往无法全面反映儿童的总体发展状况。

3、因此，存在一种迫切需要开发一种新的幼儿园儿童发育评估系统，整合来自可穿戴设备的生理数据和通过摄像头系统捕获的行为数据，通过高级数据分析技术综合评估儿童的身体健康、认知发展以及社交能力。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了基于可穿戴和图像识别的幼儿园儿童发育评估系统。

2、基于可穿戴和图像识别的幼儿园儿童发育评估系统，包括数据采集模块、环境互动捕捉模块、数据分析模块、动态行为分析模块、评估报告生成模块以及结果传递模块；其中：

3、数据采集模块：通过儿童佩戴的可穿戴设备捕捉生理参数，包括心率、体温及运动活动，并收集儿童的位置和时间数据，为后续行为分析提供空间和时间上下文；

4、环境互动捕捉模块：利用预设的摄像头网络，在预定区域内捕捉儿童的行为动作，并通过图像和视频数据捕捉儿童与其他儿童或教师的互动情况，随后将捕获的视觉数据发送至数据分析模块；

5、数据分析模块：利用预设的图像识别算法处理由环境互动捕捉模块提供的视觉数据，并整合来自数据采集模块的生理参数和位置信息，以分析儿童的行为模式，生成初步的行为和健康分析报告；

6、动态行为分析模块：接收数据分析模块的报告，并应用预设的行为模式识别算法深入分析儿童的情绪波动及社交行为变化；

7、评估报告生成模块：整合所有模块的输出，利用预设的综合评估算法生成详尽的儿童发育评估报告，为教师、医疗专业人员和家长提供全面的数据支持；

8、结果传递模块：用于根据接收者的角色和需求定制评估报告的展示形式和内容详细程度，确保各方能够根据报告进行有效的教育和医疗干预。

9、进一步的，所述数据采集模块包括生理参数捕捉单元以及位置和时间数据捕捉单元；其中：

10、生理参数捕捉单元：配备有心率传感器、体温传感器和加速度计，均安装在儿童佩戴的可穿戴设备上，其中心率传感器采用光学传感技术，安装于设备的内侧接触面，直接与儿童的皮肤接触，用以持续监测血液流动变化以记录心率；体温传感器同样位于设备的内侧接触面，利用接触式热电偶技术，直接与皮肤接触以准确测量体温；加速度计则安装在设备的主体中，用于监测并计算儿童的运动量和活动类型，以评估其物理活动；

11、位置和时间数据捕捉单元：整合全球定位技术和实时时钟技术，安装在可穿戴设备的主体中，全球定位技术用于提供设备及佩戴者的精确位置信息，而实时时钟技术则用于在数据记录中添加时间标签，一确保时间序列数据的准确性和一致性。

12、进一步的，所述环境互动捕捉模块包括摄像头布置单元、视频数据捕捉单元、行为与互动分析单元以及数据传输单元；其中：

13、摄像头布置单元：包括多个预设摄像头，分别分布于幼儿园的各个区域，包括游戏区和学习区，每个摄像头均配置有高分辨率和宽视角功能，以全方位捕捉儿童的行为动作及其与环境的交互；

14、视频数据捕捉单元：用于通过预设的数据编码技术，实时收集和存储摄像头捕获的图像和视频数据，以确保视频数据的高质量与低存储需求，并能够实时处理图像与视频流；

15、行为与互动分析单元：利用预设的图像识别技术，自动识别并分析视频中儿童与其他儿童或教师之间的互动行为，通过分析儿童的表情、动作和互动频率，提取行为模式数据；

16、数据传输单元：用于将经过初步处理和编码的视频数据及行为分析结果无线传送至数据分析模块，过程中使用数据传输协议，确保信息在传输过程中的保密性和完整性。

17、进一步的，所述行为与互动分析单元包括：

18、视频帧预处理：采用高动态范围图像处理技术，增强视频帧中的视觉细节，尤其是在光照不均的环境中，具体通过动态对比度增强算法，提升图像中儿童的可识别性，公式为：iout＝α·(iin·hdr(iin，λ))，其中，iin是输入图像，hdr是hdr处理函数，λ是对比度调整参数，α是亮度调节系数；

19、特征提取：利用预设的卷积神经网络模型，从处理后的视频帧中提取儿童的面部表情和身体动作的特征，具体公式为：f＝cnnextract(iout)，其中，f表示提取的特征向量，cnnextract是预训练的卷积神经网络模型；

20、行为模式识别：应用长短期记忆网络对提取的特征序列进行时间序列分析，以识别儿童的行为模式和互动频率，具体公式为：b＝lstm(f，θ)，其中，b表示行为模式输出，θ是lstm网络的学习参数；

21、互动行为分类：最后使用支持向量机对行为模式进行分类，以区分不同类型的互动行为，包括合作、竞争或单独活动，具体公式为：其中，c表示互动行为的分类结果，是svm分类器的决策边界参数。

22、进一步的，所述数据分析模块包括视觉数据处理单元、生理数据整合单元、位置信息处理单元、综合分析单元以及分析报告生成单元；其中：

23、视觉数据处理单元：接收来自环境互动捕捉模块的图像和视频数据，并使用预设的图像识别算法，对接收的数据进行特征提取，包括面部表情、身体动作和环境交互；

24、生理数据整合单元：接收来自数据采集模块的生理参数，包括心率、体温及运动数据，通过时间戳将生理数据与视觉数据处理单元中的视觉特征进行同步；

25、位置信息处理单元：接收来自数据采集模块的gps定位信息，将位置数据与行为分析中的数据进行关联，以提供儿童行为在预定环境下的上下文信息；

26、综合分析单元：用于将视觉数据处理单元的输出与生理数据整合单元和位置信息处理单元的数据进行综合分析，具体应用支持向量机算法分析儿童的行为模式，以识别健康和发展的潜在问题；

27、分析报告生成单元：基于综合分析单元的分析结果，生成初步的行为和健康分析报告，该分析报告中描述儿童的行为趋势、健康状况和发展需求。

28、进一步的，所述生理数据整合单元包括：

29、数据接收与初步处理：首先接收来自数据采集模块的生理参数数据，包括心率、体温和运动量，生理参数数据在被传输前已附带一个由实时时钟生成的时间戳，确保每个数据点的时间记录精确无误；

30、时间戳同步：生理数据整合单元使用时间戳匹配算法来同步生理数据与来自视觉数据处理单元的视觉特征数据，用于确保两种数据类型的时间对齐，使得分析过程中能够准确地关联到相同时间点的生理和视觉行为；时间戳匹配算法公式为：同步指数＝min(|t生理-t视觉|)，其中，t生理是生理数据的时间戳，t视觉是视觉数据的时间戳；

31、数据融合：当数据通过时间戳成功匹配时，立即将生理参数数据与视觉特征数据融合，为后续的行为模式分析创建数据集，融合过程包括数据合并以及数据转换和标准化；

32、数据传输：经过同步和融合处理的数据集将被发送到综合分析单元进行深入的行为和健康分析。

33、进一步的，所述综合分析单元包括：

34、特征预处理：接收生理数据整合单元和视觉数据处理单元的融合数据，并对数据进行预处理，包括归一化和缺失值处理，以确保数据集为支持向量机算法的输入做好准备；

35、特征选择：使用主成分分析的特征选择技术，从预处理后的数据中选择最有信息量的特征，以简化模型并提高计算效率，主成分分析的具体公式为：y＝xw，其中，x是标准化后的数据矩阵，w是从数据协方差矩阵中提取的主成分权重矩阵；

36、支持向量机模型训练：使用选择的特征训练支持向量机模型，以分类儿童的行为模式，区分不同类型的行为模式，支持向量机分类的公式为：f(x)＝sgn(wtx+b)，其中，w是超平面的法向量，b是偏置项，x是输入特征，sgn是符号函数；

37、行为模式识别：应用训练好的支持向量机模型对新的数据集进行分类，以识别儿童的行为模式，并预测健康和发展的潜在问题；

38、识别和预测：模型将每个数据点分类到预设的行为类别，包括正常发展、注意力不足、过动。

39、进一步的，所述动态行为分析模块包括数据接收单元、情绪波动分析单元、社交行为变化分析单元以及深度行为模式识别单元；其中：

40、数据接收单元：接收来自数据分析模块的综合行为和健康分析报告，报告包含儿童的初步行为模式、生理数据和位置信息；

41、情绪波动分析单元：应用时间序列分析技术，来分析儿童情绪波动的长期趋势和周期性变化；

42、社交行为变化分析单元：利用基于隐马尔可夫模型的机器学习算法，来识别和预测儿童在不同社交环境下的行为模式和变化；隐马尔可夫模型算法公式为：其中，o是观测到的行为序列，λ是模型参数，包括状态转移概率aij、观测概率bj和初始状态分布πi，n是状态数量；

43、深度行为模式识别单元：结合情绪波动分析单元和社交行为变化分析单元的输出，使用卷积神经网络结合长短期记忆网络的方法，综合分析儿童的深层次行为和情绪模式，cnn-lstm网络公式为：

44、ht＝lstm(cnn(xt-1)，ht-1)，其中，xt-1是输入的特征向量，ht-1是前一时间步的隐藏状态，ht是当前时间步的输出。

45、进一步的，所述评估报告生成模块包括数据整合单元、报告算法设计单元以及报告生成单元；其中：

46、数据整合单元：接收来自动态行为分析模块、生理数据整合单元、位置信息处理单元的综合数据，数据包括行为模式识别结果、生理健康参数、情绪波动数据和社交行为分析结果；

47、报告算法设计单元：利用预设的综合评估算法处理整合的数据，该综合评估算法基于多元回归分析，将各种输入数据与儿童发展的标准指标相对比，评估儿童的生长发展状态；

48、报告生成单元：根据算法结果，生成详尽的儿童发育评估报告，报告包括生长曲线，用于显示儿童身高和体重的变化趋势；身体发育状态，用于生理健康指标的评估；以及认知发展指标，用于反映儿童的学习能力和社交技能。

49、进一步的，所述结果传递模块包括用户角色识别单元、报告定制单元、报告展示格式化单元以及报告分发单元；其中：

50、用户角色识别单元：用于接收关于接收者的角色信息，包括教师、医疗专业人员和家长，基于角色的不同，自动调整数据访问权限和报告的详细程度；

51、报告定制单元：根据用户角色识别单元的输出，用于调整报告的内容和展示形式，对于教师提供更多关于儿童行为和社交互动的分析，对于医疗专业人员提供详细的生理健康数据，而对于则接收关于儿童整体发展状态的综合报告；

52、报告展示格式化单元：用于将定制后的报告格式化为适合不同终端设备的视图格式，包括图表、图像和文本描述；通过预设的格式化函数根据终端设备的显示特性，调整报告的视觉呈现方式，优化用户体验；

53、报告分发单元：用于将格式化后的报告通过电子邮件、应用程序推送或网站访问的方式发送给指定的接收者。

54、本发明的有益效果：

55、本发明，通过整合来自可穿戴设备的生理数据和摄像头捕获的行为数据，提供了一种全面的儿童监测方案，不同于传统系统仅依赖生理参数，本系统通过高级图像识别和数据分析技术，能够综合评估儿童的身体健康、认知发展以及社交行为，这种综合性的数据分析为儿童发展状态提供了更为全面的视角，使教育工作者和家长能够获得更深入的洞察，从而更有效地支持儿童的全面成长。

56、本发明，通过动态行为分析模块利用先进的行为模式识别算法，能够识别和分析儿童的情绪波动及社交行为的变化，这不仅帮助教师和家长理解儿童在不同环境下的行为模式，还可以预测和识别潜在的发展问题，如注意力缺陷或社交互动困难，通过早期识别这些问题，本系统提供了可能的干预措施，以优化儿童的教育和发展路径。

57、本发明，通过结果传递模块定制化的报告生成和分发功能，根据教师、医疗专业人员和家长的具体需求，提供个性化的评估报告，这些报告不仅格式化以适应不同的阅读设备，还针对不同角色的需求突出显示相关信息，从而确保每个接收者都能获得必要且易于理解的信息，以支持儿童的教育和健康干预，这种信息的精确传递极大提高了干预措施的时效性和有效性，为儿童的健康成长创造了有利条件。