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.docxVIP

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证

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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。