（4）物体检测技术是清华大学电子工程系图像领域的一个主要研究方向，根据不同的应用场景，具体的物体检测算法也多种多样。目前大多数物体检测是基于深度学习的物体检测算法按照以下三个步骤进行——候选区域生成、区域特征提取与分类、物体定位，在这套系统中，物体检测的任务是识别出图像中有什么样的测量器具，并报告出这个物体在图像表示的场景中的位置和方向。
AI体质健康管理仍有无限可能
综上所述，人工智能可以让机器替代人类做繁重繁琐的蛮力计算，为人们提供快速、准确的评量技术手段，以上的一些项目已经在不少幼儿园中实现了落地，随着算法及算力的发展，不仅可以实现对幼儿体质健康进行监测及测量，同时也可对幼儿思维、学习、心理发展等进行评估，通过人工智能及大数据描绘每个儿童成长画像，使得整个生长发育过程变得可视化。
王生进教授表示，将人工智能技术与儿童体质评量有机结合，运用于幼儿园、中小学等体质健康管理领域，无疑将提高体质评量的精准度和效率，为国民体质测定提供精准和有效的技术手段，满足提高国民健康体质的国家战略需求。
儿童体智健康关系祖国下一代的成长，关系国家的未来，儿童体智评量工作十分有意义，也十分重要。因此AI儿童体侧的一小步，便是国民健康的一大步。随着幼儿教育、幼儿健康的智能化发展，在市场需求不断增长的背景下，更多的AI技术及应用将会被开发，应用于儿童成长的方方面面。
科技向善，以人为本，AI+体质评量前景无限。
