基于YOLOv5的特殊兒童預后康復水平評估技術研究

打開文本圖片集

摘 要：特殊兒童群體在某些方面與普通兒童存在差異，在臨床治療中往往難以完全治愈。隨著醫(yī)療水平的不斷發(fā)展，社會對特殊兒童問題的關注度日益提高。然而，在評估特殊兒童的恢復水平時，存在耗時長且客觀性不高的問題。針對這一問題，從深度學習、機器學習、YOLOv5算法等方法入手，對特殊兒童面部表情和行為姿態(tài)的檢測展開介紹；提出運用機器視覺、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和實驗等方法，檢測特殊兒童面部表情、行為姿態(tài)等特征，并將其與恢復水平建立聯(lián)系，從而為特殊兒童的預后康復水平提供一種新的、客觀的評估技術。（剩余9724字）