课题申报书：基于AI视觉分析技术的智能CPR培训系统及其应用研究

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证求知探理明教育，创新铸魂兴未来。基于AI视觉分析技术的智能CPR培训系统及其应用研究课题设计论证（一）研究现状AI视觉分析技术在智能CPR培训系统中的应用逐渐兴起。目前，已有部分研究将人工智能技术引入心肺复苏培训考核系统，实现对培训人员身体形态、动作幅度和操作指标等全流程监控和考核。例如，《人工智能技术应用于心肺复苏培训考核系统的初步探讨》一文提到，现有的心肺复苏培训考核系统多为对操作指标进行判断，如按压深度、按压频率、通气量等，对操作人员的现场操作方法、操作步骤及操作流程等却只能凭人工监测，主观判断较强，且无法对大量考生同时监考。将人工智能技术引入到心肺复苏培训考核系统中，可实现对心肺复苏培训人员的身体形态、动作幅度和操作指标等全流程监控和考核，为心肺复苏培训考核提供科学、客观的评估方法。此外，华为云与久心医疗联合开发的AED心肺复苏动作AI辅助测评系统，即将通过最后测试。该系统改变了以往心肺复苏传统培训模式，通过华为云算法的机器视觉进行权威判定，实现了培训向轻量化、低成本化的优化演进。（二）选题意义提高心肺复苏培训的质量和效果，为急救培训提供科学、客观的评估方法。在心脏骤停事件频发的当下，提高公众的心肺复苏技能至关重要。心肺复苏是挽救生命的关键措施，通过胸外按压和人工呼吸，可以暂时替代心脏和肺的功能，为等待专业救援争取宝贵时间。然而，传统的心肺复苏培训模式存在一些问题，如人工监测主观判断较强、难以对大量考生同时监考等。引入AI视觉分析技术，可以实现对培训人员的全流程监控和考核，提高培训的质量和效果。（三）研究价值利用AI视觉分析技术，为心肺复苏培训提供更精准、高效的方法。可以减少人工监测的主观性，提高考核的准确性，同时为学员提供个性化的学习体验。AI视觉分析技术可以实时监测学员的操作，及时反馈按压指标，并实现智能纠错，自动出具训练报告。还能实现自主考核，自动统计胸外按压考核成绩。通过互动动画，提供完整的AED急救流程操作教学。此外，AI技术还可以根据学员的实际操作情况进行针对性的指导与改进，提高学习效率，记录学员的进步，通过数据分析提供长期的训练建议。二、研究目标、研究内容、重要观点研究目标本研究的目标是构建基于AI视觉分析技术的智能CPR培训系统，提高培训的效率和质量。具体而言，有以下几个方面的目标：实现对学员操作的准确评估：通过智能培训系统，对学员在心肺复苏操作中的各项指标进行精准评估，包括按压深度、按压频率、动作规范性等，为学员提供客观、准确的反馈。提供个性化培训方案：根据学员的操作数据和评估结果，为学员制定个性化的培训方案，针对其薄弱环节进行有针对性的训练，提高学习效果。研究内容智能培训系统的设计与开发：包括人机交互设备、主机、摄像设备和仿真人的设计与整合。学员可以通过人机交互设备选择自主练习或自主考核，获取相应的培训内容或考核内容，并在仿真人上进行急救操作。仿真人采集学员的急救操作数据，摄像设备拍摄学员的操作视频图像，主机对操作数据和视频图像进行分析，实现动作识别和正确性评判，并给出相应的反馈和打分。AI视觉分析技术的应用：采用OpenPose方法在视频图像中提取学员的人体骨骼关键点，连接构成人体骨架模型，利用时空图卷积神经网络进行动作识别。时空图卷积神经网络包括9层依次连接的STGCN模块，不同层次输出不同维度的特征，且每一层都设置resnet机制。通过对历史视频图像中随机抽取的片段进行训练，不断优化网络性能，提高动作识别的准确性。培训效果的评估：在学员进行自主练习时，主机根据急救操作数据评判操作的准确度，根据视频信号进行动作识别后评判动作的正确性，并在评判急救操作出现失误时，在人机交互设备上显示错误操作提示。在学员进行自主考核时，主机根据急救操作数据和视频信号进行动作打分，最终获得考核分数。同时，统计学员信息、年龄段通过率、班次通过率、学员通过率和单个动作错误率等数据，对培训效果进行全面评估。重要观点AI视觉分析技术能够为心肺复苏培训带来重大变革，提高培训的科学性和有效性。具体体现在以下几个方面：提高考核准确性：AI视觉分析技术可以减少人工监测的主观性，对学员的操作进行精准评估，提高考核的准确性。提供个性化学习体验：根据学员的实际操作情况进行针对性的指导与改进，为学员提供个性化的学习体验，提高学习效率。记录学员进步：通过数据分析记录学员的进步，为学员提供长期的训练建议，帮助学员不断提高心肺复苏技能。三、研究思路、研究方法、创新之处1.研究思路本研究的思路清晰明确，旨在构建基于AI视觉分析技术的智能CPR培训系统，提高培训的效率和质量。首先，对现有CPR培训系统进行深入分析，明确其优势与不足，确定AI视觉分析技术的应用需求。通过查阅相关文献，如《人工智能技术应用于心肺复苏培训考核系统的初步探讨》等，了解当前心肺复苏培训领域的研究现状和技术发展趋势，为智能培训系统的设计提供理论支持。接着，进行智能培训系统的设计开发。将人机交互设备、主机、摄像设备和仿真人进行整合设计。学员可以通过人机交互设备选择自主练习或自主考核，获取相应的培训内容或考核内容，并在仿真人上进行急救操作。仿真人采集学员的急救操作数据，摄像设备拍摄学员的操作视频图像，主机对操作数据和视频图像进行分析。其中，处理单元采用OpenPose方法在视频图像中提取学员的人体骨骼关键点，连接构成人体骨架模型，利用时空图卷积神经网络进行动作识别。时空图卷积神经网络包括9层依次连接的STGCN模块，不同层次输出不同维度的特征，且每一层都设置resnet机制。通过对历史视频图像中随机抽取的片段进行训练，不断优化网络性能，提高动作识别的准确性。最后，进行实验验证和效果评估。在学员进行自主练习时，主机根据急救操作数据评判操作的准确度，根据视频信号进行动作识别后评判动作的正确性，并在人机交互设备上显示错误操作提示。在学员进行自主考核时，主机根据急救操作数据和视频信号进行动作打分，最终获得考核分数。同时，统计学员信息、年龄段通过率、班次通过率、学员通过率和单个动作错误率等数据，对培训效果进行全面评估。2.研究方法本研究采用多种研究方法，确保研究的科学性和有效性。文献研究法：通过查阅相关文献，了解心肺复苏培训领域的研究现状和技术发展趋势，为智能培训系统的设计提供理论支持。例如，参考《人工智能技术应用于心肺复苏培训考核系统的初步探讨》等文献，了解现有心肺复苏培训考核系统的不足以及人工智能技术在该领域的应用前景。实验法：通过实验验证智能培训系统的效果。将学员分为实验组和对照组，实验组使用智能培训系统进行培训，对照组使用传统培训系统进行培训。比较两组学员的考核成绩和操作熟练度，评估智能培训系统的有效性。数据分析法：通过数据分析评估培训质量。统计学员信息、年龄段通过率、班次通过率、学员通过率和单个动作错误率等数据，分析智能培训系统的优势和不足，为系统的改进提供依据。3.创新之处本研究的创新之处主要体现在以下两个方面：技术创新：将AI视觉分析技术应用于CPR培训系统，实现全流程监控和个性化培训。利用时空图卷积神经网络进行动作识别，提高了识别的准确性。相比传统的心肺复苏培训模式，智能培训系统能够实时监测学员的操作，及时反馈按压指标，并实现智能纠错，自动出具训练报告。还能实现自主考核，自动统计胸外按压考核成绩。通过互动动画，提供完整的AED急救流程操作教学。此外，AI技术还可以根据学员的实际操作情况进行针对性的指导与改进，提高学习效率，记录学员的进步，通过数据分析提供长期的训练建议。方法创新：采用多种研究方法，如文献研究法、实验法、数据分析法等，对智能CPR培训系统进行全面研究。通过实验验证和数据分析，评估智能培训系统的效果和质量，为系统的改进和优化提供依据。同时，结合智能模拟训练、虚拟病人交互等AI技术在医学培训中的优势，为心肺复苏培训带来新的机遇与挑战。四、研究基础、条件保障、研究步骤1.研究基础团队成员具备医学、计算机科学等多学科背景，为基于AI视觉分析技术的智能CPR培训系统及其应用研究提供了有力支持。已有相关研究成果如《人工智能技术应用于心肺复苏培训考核系统的初步探讨》等文献，为本次研究提供了理论参考和实践经验。此外，天津大学温州安全（应急）研究院的相关专利如“一种智能心肺复苏培训系统”等，也为本次研究奠定了技术基础。2.条件保障实验设备：具备先进的摄像设备，如双目摄像头，能够清晰拍摄学员进行急救操作的视频图像。同时，还有仿真人，包括单片机和多个传感器，如电阻式压敏传感器、压力传感器、气体流量传感器和光电门传感器等，能够准确采集学员的急救操作数据。数据资源：拥有丰富的心肺复苏培训数据资源，包括摄像设备拍摄的历史视频图像等，可用于时空图卷积神经网络的训练。研究经费：有足够的研究经费支持，确保研究过程中设备的采购、维护以及人员的费用支出。3.研究步骤准备阶段：进行文献调研，查阅相关文献如《人工智能技术应用于心肺复苏培训考核系统的初步探讨》《一种智能心肺复苏培训系统》等，了解当前心肺复苏培训领域的研究现状和技术发展趋势。同时，进行需求分析，明确智能CPR培训系统的功能需求和性能要求。设计开发阶段：构建智能培训系统，包括人机交互设备、主机、摄像设备和仿真人的设计与整合。学员可以通过人机交互设备选择自主练习或自主考核，获取相应的培训内容或考核内容，并在仿真人上进行急救操作。仿真人采集学员的急救操作数据，摄像设备拍摄学员的操作视频图像，主机对操作数据和视频图像进行分析，实现动作识别和正确性评判，并给出相应的反馈和打分。实验验证阶段：进行系统测试和效果评估。在学员进行自主练习时，主机根据急救操作数据评判操作的准确度，根据视频信号进行动作识别后评判动作的正确性，并在评判急救操作出现失误时，在人机交互设备上显示错误操作提示。在学员进行自主考核时，主机根据急救操作数据和视频信号进行动作打分，最终获得考核分数。同时，统计学员信息、年龄段通过率、班次通过率、学员通过率和单个动作错误率等数据，对培训效果进行全面评估。总结评估阶段：撰写研究报告和论文，总结研究成果和经验教训，为后续研究提供参考和借鉴。（全文共4310字）课题评审意见：本课题针对教育领域的重要问题进行了深入探索，展现出了较高的研究价值和实际意义。研究目标明确且具体，研究方法科学严谨，数据采集和分析过程规范，确保了研究成果的可靠性和有效性。通过本课题的研究，不仅丰富了相关领域的理论知识，还为教育实践提供了有益的参考和指导。课题组成员在研究中展现出了扎实的专业素养和严谨的研究态度，对问题的剖析深入透彻，提出的解决方案和创新点具有较强的可操作性和实用性。此外，本课题在研究方法、数据分析等方面也具有一定的创新性，为相关领域的研究提供了新的思路和视角。总之，这是一项具有较高水平和质量的教科研课题，对于推动教育事业的发展和进步具有重要意义。课题评审标准：1、研究价值与创新性评审关注课题是否针对教育领域的重要或前沿问题进行研究，是否具有理论或实践上的创新点，能否为相关领域带来新的见解或解决方案。2、研究设计与科学性课题的研究设计是否合理，研究方法是否科学严谨，数据收集