幼儿健康评量，AI大有可为
人工智能赋能千行百业已经是时下最热的话题，在儿童教育和健康评量领域，近两年也一直围绕着“AI幼儿园”探讨其落地的方式，其中“人工智能+”的模式得到更多人们的认可。其本质是人机协作，从工业到服务业，通过环境感知、规划决策和执行控制给特定场景带来积极的变革。
相比其他场景，幼儿教育总体需求虽然简单，但无论是幼儿在园期间的生活及学习的监管与记录，还是幼儿健康成长评估体系，目前在国内，有关于这方面的智能应用仍然处于探索阶段。幼儿体质健康是全民健康的重要基石，健康教育作为幼儿园五大领域中最重要的一环，一直受到政府主管部门、幼儿园、家长的高度重视。但是长期以来，如何用科学的教育体系和干预方案促进幼儿的体质健康，是教育过程中最大的痛点。随着技术的进步，通过算法智能化发展，关于幼儿健康的监测与应用正不断地成熟与丰富起来。
2020年12月，清华大学电子系媒体大数据认知计算研究中心王生进教授带领团队携手咏威亚太体智能教育研究院研制了幼儿健康AI评量系统，推进清华大学AI技术落地实践。AI人工智能技术作为儿童体质健康管理的新技术，将深度赋能儿童体质健康评量与干预，不仅能够快速提升园所开展评量的效率，更为重要的是提高评量的准确性，通过人像和姿态识别技术，准确评估幼儿体质健康的各项参数，为后期提供科学严谨的体质健康评量报告和干预方案奠定基础，这是一件利国利民的好事。
幼儿健康AI评量现场
据悉这套测量系统，严格依照《国民体质测定标准手册（幼儿部分）》设定，并科学参考《3-6岁儿童学习与发展指南》健康领域的相关内容，可实现数据自动采集，实时生成报告，并进行智能分析。
幼儿健康AI评量现场
测量结果可视化
AI赋能幼儿健康评量
据悉清华大学联合研制的这套儿童体智评量系统，主要运用了人脸检测、行人检测、行为动作与姿态识别、物体检测等技术，原理虽然并不复杂，但在具体的场景中考验的是面向实际运用的硬实力。据王生进教授介绍，这四项技术在系统中扮演着落地关键的重要性：
（1）基于清华大学电子工程系先进的人脸检测技术，采取面向实际应用进行数据训练，在2017年FDDB人脸检测竞赛中曾获得排名第一的佳绩，2005年，由公安部出入境管理局主持集成清华大学电子工程系人脸技术，世界上首次在我国出入境旅客最多的深圳罗湖口岸开通“旅客自助查验通道” ，日均出入境人数在数十万以上。已推广到深圳、珠海两个地区的边检口岸共已开通了近400条自助通道，近300万旅客，验放旅客超过数亿人次，通过率98％，成为世界人脸识别技术大规模成功应用的范例。在儿童体智评量系统中，可针对不同人脸识别场景，设计了多种网络架构，以适应不同场景（速度、精度）的要求，可以满足不同应用要求，保持准确率；
（2）清华大学电子工程系团队拥有的行人再识别技术可以利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人，可以有效弥补固定的摄像头的视觉局限，并可与行人检测/行人跟踪技术相结合，为体质评量智能化创造可能。从网上资料了解，十年前清华大学媒体大数据认知计算中心的科研团队就开始了“行人再识别ReID”研究，2010年开始获得国家自然科学基金资助。多次获得国际国内优秀论文和相关知识产权认证；
（3）清华大学电子工程系研发的行为动作动作与姿态识别技术通过图像判断人的行为和动作，理解人的意图，获得高层次的语义信息，如确定图像中的人的姿态信息以及与物体的位置、检测人体关键点信息等，属于深度人像识别的概念，可对人的像态、形态、神态、意态进行识别。在这套系统中，通过自主掌握的3D 人脸关键点 / 人脸表情迁移、骨骼关键点识别、手势交互、姿态迁移、人像分割及焦点目标跟踪等 AI 算法，能在算法移植蒸馏、处理单元调优、引擎适配等方面提供算力优化能力，能驱动虚拟数字人，实现固定角色绑定驱动、实时高精度动作捕捉，与数字世界进行体感交互，并通过模型加速，可极大提升应用实时性，使用获得最佳交互体验。
