基于YOLOv5的特殊儿童预后康复水平评估技术研究
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摘 要：特殊儿童群体在某些方面与普通儿童存在差异，在临床治疗中往往难以完全治愈。随着医疗水平的不断发展，社会对特殊儿童问题的关注度日益提高。然而，在评估特殊儿童的恢复水平时，存在耗时长且客观性不高的问题。针对这一问题，从深度学习、机器学习、YOLOv5算法等方法入手，对特殊儿童面部表情和行为姿态的检测展开介绍；提出运用机器视觉、卷积神经网络和实验等方法，检测特殊儿童面部表情、行为姿态等特征，并将其与恢复水平建立联系，从而为特殊儿童的预后康复水平提供一种新的、客观的评估技术。（剩余9724字）