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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(guān)注度日益提高。然而,在評估特殊兒童的恢復(fù)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(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、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(yùn)用機(jī)器視覺、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和實(shí)驗(yàn)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(fù)水平建立聯(lián)系,從而為特殊兒童的預(yù)后康復(fù)水平提供一種新的、客觀的評估技術(shù)。(剩余9724字)
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基于YOLOv5的特殊兒童預(yù)后康復(fù)水平評估技術(shù)研究
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