【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及儿童行为监测，尤其涉及用于检测幼儿运动表现的系统及其装置。
技术介绍
1、儿童行为监测
是一个跨学科的领域，涉及到儿童心理学、运动科学、计算机科学等多个学科。此领域的核心目的是评估和监测儿童的身体发展，包括运动技能、协调性和身体健康等方面，这对于确保儿童在关键成长阶段获得适当的身体发展至关重要，有助于早期识别发展迟缓或其他相关问题。
2、其中，用于检测幼儿运动表现的系统旨在通过技术手段监测和评估幼儿的运动技能和身体活动水平。这些系统的目的是提供一个客观、科学的评估工具，以帮助家长、教育工作者和健康专业人士了解幼儿的身体发展状况。这类系统通常采用各种传感器技术、运动追踪技术和数据分析算法，例如，可以通过穿戴式设备来监测幼儿的身体运动，或者使用视频分析技术来评估幼儿的运动技能。通过收集和分析这些数据，系统可以提供关于幼儿运动技能水平和身体活动量的详细报告，及时帮助发现幼儿在运动发展上可能遇到的困难，从而及早干预，促进其整体健康和福祉。
3、传统用于检测幼儿运动表现的系统缺乏个性化和综合性评估，大多依赖于简单的观察和基本的生理数据记录，缺少情感和心理层面的分析，这导致评估结果不全面，难以准确反映幼儿的真实运动能力和潜在需求。另外，传统系统在预测幼儿运动技能发展方面缺少科学依据，难以为早期干预提供有效的数据支持。运动计划的制定大多是一般性的，缺乏针对性和个性化，不足以满足不同幼儿的特定需求。此外，互动性和参与度不足是传统系统的另一个缺陷，缺乏有效的方式吸引幼儿参与运动，影响运动学习效果。>
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的用于检测幼儿运动表现的系统及其装置。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：用于检测幼儿运动表现的系统包括情绪分析模块、预测模型模块、多维度评估模块、运动计划生成模块、互动训练平台模块、数据管理和存储模块、家长互动反馈模块；
3、所述情绪分析模块基于幼儿的表情和声音数据，采用卷积神经网络和语音情感分析算法，进行情绪状态识别，生成情绪分析报告；
4、所述预测模型模块基于情绪分析报告，采用回归分析和人工神经网络算法，生成运动技能发展预测报告；
5、所述多维度评估模块基于运动技能发展预测报告，采用心率监测和肌电图技术，结合情绪识别算法，进行多维度运动技能评估，生成综合评估报告；
6、所述运动计划生成模块基于综合评估报告，采用决策树和k均值聚类分析算法，生成个性化运动计划；
7、所述互动训练平台模块基于个性化运动计划，采用游戏设计原则和运动捕捉方法，构建互动式运动技能训练平台，生成互动训练系统；
8、所述数据管理和存储模块基于互动训练系统，采用数据清理和存储优化算法，生成优化的数据存储结构；
9、所述家长互动反馈模块基于优化的数据存储结构，采用交互界面设计和实时通信工具，生成家长反馈平台。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述情绪分析报告包括情绪种类、情绪强度、情绪变化趋势，所述运动技能发展预测报告包括运动水平、运动提升区域、运动发展障碍，所述综合评估报告具体为幼儿生理、心理和行为数据的全面评估，所述个性化运动计划具体为兴趣定制的运动意见，所述互动训练系统包括互动游戏、模拟训练活动、实时运动反馈。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述情绪分析模块包括面部表情子模块、声音分析子模块、情绪识别子模块；
12、所述面部表情子模块基于幼儿的表情和声音数据，采用卷积神经网络算法，对多表情特征进行分析，生成面部表情分析结果；
13、所述声音分析子模块基于幼儿的表情和声音数据，采用语音情感分析算法，分析语调、语速及音调变化，生成声音分析结果；
14、所述情绪识别子模块基于面部表情分析结果和声音分析结果，采用多模态情感分析方法，进行情绪状态识别，生成情绪分析报告。
15、作为本专利技术的进一步方案，所述预测模型模块包括数据分析子模块、模型构建子模块、预测结果子模块；
16、所述数据分析子模块基于情绪分析报告，采用关联规则挖掘算法，分析幼儿情绪与运动表现间的关联性，生成数据关联分析报告；
17、所述模型构建子模块基于数据关联分析报告，采用回归分析算法，生成预测模型；
18、所述预测结果子模块基于预测模型，采用人工神经网络算法，生成运动技能发展预测报告。
19、作为本专利技术的进一步方案，所述多维度评估模块包括生理信号分析子模块、心理状态评估子模块、行为分析子模块；
20、所述生理信号分析子模块基于运动技能发展预测报告，采用心率监测和肌电图技术，分析幼儿运动中的心率波动和肌肉活动，生成生理反应综合分析报告；
21、所述心理状态评估子模块基于生理反应综合分析报告，采用面部表情识别和声音情绪分析算法，生成心理状态详细评估报告；
22、所述行为分析子模块基于心理状态详细评估报告，采用运动捕捉和行为追踪算法，监测幼儿运动技能和行为模式，生成综合评估报告。
23、作为本专利技术的进一步方案，所述运动计划生成模块包括偏好分析子模块、发展数据分析子模块、计划推荐子模块；
24、所述偏好分析子模块基于综合评估报告，采用决策树分析算法，生成详尽的偏好分析结果；
25、所述发展数据分析子模块基于详尽的偏好分析结果，采用k均值聚类算法，分析幼儿身体发育和历史运动数据，生成发展数据详细报告；
26、所述计划推荐子模块基于发展数据详细报告，采用个性化推荐算法，生成个性化运动计划。
27、作为本专利技术的进一步方案，所述互动训练平台模块包括游戏化设计子模块、运动捕捉技术子模块、训练内容调整子模块；
28、所述游戏化设计子模块基于个性化运动计划，采用交互式游戏设计方法，生成互动游戏设计方案；
29、所述运动捕捉技术子模块基于互动游戏设计方案，采用光学追踪和惯性测量单元，生成详细运动数据记录；
30、所述训练内容调整子模块基于详细运动数据记录，采用自适应学习算法，生成互动训练系统。
31、作为本专利技术的进一步方案，所述数据管理和存储模块包括数据归档子模块、数据安全子模块、云存储子模块；
32、所述数据归档子模块基于互动训练系统，采用数据分类和整理算法，生成系统化数据归档；
33、所述数据安全子模块基于系统化数据归档，采用数据加密和访问控制策略，生成数据安全保障方案；
34、所述云存储子模块基于数据安全保障方案，采用云存储和数据优化技术，生成优化的数据存储结构。
35、作为本专利技术的进一步方案，所述家长互动反馈模块包括界面设计子模块、通信技术子模块、反馈机制子模块；
36、所述界面设计子模块基于优化的数据存储结构，采用用户界面设计和交互式视觉设计方法，生成直观的用户界面；
37、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.用于检测幼儿运动表现的系统，其特征在于：所述系统包括情绪分析模块、预测模型模块、多维度评估模块、运动计划生成模块、互动训练平台模块、数据管理和存储模块、家长互动反馈模块；
2.根据权利要求1所述的用于检测幼儿运动表现的系统，其特征在于：所述情绪分析报告包括情绪种类、情绪强度、情绪变化趋势，所述运动技能发展预测报告包括运动水平、运动提升区域、运动发展障碍，所述综合评估报告具体为幼儿生理、心理和行为数据的全面评估，所述个性化运动计划具体为兴趣定制的运动意见，所述互动训练系统包括互动游戏、模拟训练活动、实时运动反馈。
3.根据权利要求1所述的用于检测幼儿运动表现的系统，其特征在于：所述情绪分析模块包括面部表情子模块、声音分析子模块、情绪识别子模块；
4.根据权利要求1所述的用于检测幼儿运动表现的系统，其特征在于：所述预测模型模块包括数据分析子模块、模型构建子模块、预测结果子模块；
5.根据权利要求1所述的用于检测幼儿运动表现的系统，其特征在于：所述多维度评估模块包括生理信号分析子模块、心理状态评估子模块、行为分析子模块；
7.根据权利要求1所述的用于检测幼儿运动表现的系统，其特征在于：所述互动训练平台模块包括游戏化设计子模块、运动捕捉技术子模块、训练内容调整子模块；
8.根据权利要求1所述的用于检测幼儿运动表现的系统，其特征在于：所述数据管理和存储模块包括数据归档子模块、数据安全子模块、云存储子模块；
9.根据权利要求1所述的用于检测幼儿运动表现的系统，其特征在于：所述家长互动反馈模块包括界面设计子模块、通信技术子模块、反馈机制子模块；
10.用于检测幼儿运动表现的装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至9任一项所述的用于检测幼儿运动表现的系统的步骤。
...【技术特征摘要】
1.用于检测幼儿运动表现的系统，其特征在于：所述系统包括情绪分析模块、预测模型模块、多维度评估模块、运动计划生成模块、互动训练平台模块、数据管理和存储模块、家长互动反馈模块；
2.根据权利要求1所述的用于检测幼儿运动表现的系统，其特征在于：所述情绪分析报告包括情绪种类、情绪强度、情绪变化趋势，所述运动技能发展预测报告包括运动水平、运动提升区域、运动发展障碍，所述综合评估报告具体为幼儿生理、心理和行为数据的全面评估，所述个性化运动计划具体为兴趣定制的运动意见，所述互动训练系统包括互动游戏、模拟训练活动、实时运动反馈。
3.根据权利要求1所述的用于检测幼儿运动表现的系统，其特征在于：所述情绪分析模块包括面部表情子模块、声音分析子模块、情绪识别子模块；
4.根据权利要求1所述的用于检测幼儿运动表现的系统，其特征在于：所述预测模型模块包括数据分析子模块、模型构建子模块、预测结果子模块；
5.根据权利要求1所述的用于检测幼儿运动表现的系统，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：周雪玲，许冠辉，蔡涵，伍禹，
申请(专利权)人：广州惊奇电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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