基于多模态人工智能的青少年体态监测预警系统的理论框架研究

摘要

研究目的：构建起基于人工智能大模型的青少年体态监测预警系统。该系统借助AI摄像头、卷积神经网络也就是CNN以及DeepSeek-R1模型来针对异常体态展开实时的识别操作，同时进行风险评估，还能自动生成个性化的纠正训练计划，进而达成早发现、早预警以及早干预的目标。研究方法：AI摄像头会采集全身33个关节点的数据，经过统一预处理管道之后，能够并行输出数值矩阵以及结构化文本，前者是供CNN进行训练与预测所用的，后者则是供DeepSeek-R1进行推理的。CNN和OpenPose相结合，可以完成关键点检测以及异常分类方面的相关工作，而DeepSeek-R1则负责解析像“颈椎疼痛”这类的文本反馈，并且会根据情况动态地调整纠正动作，LSTM针对体态时序能够进行1～3个月的外推操作，在达到“平台期”的时候，还会自动刷新计划。典型案例库当中提炼出了多条高阶规则，将其嵌入到Prompt当中，以此来保障纠正计划具备可解释性以及可迁移性。研究结果：系统链路方面，在单帧推理速度较快的情况下，其能够同步输出可解释的异常标签以及纠正计划，当文本关键词触发“降负荷／换动作”时，系统能够即时作出响应，且不需要经过人工审核，在LSTM发出预警之后，系统会自动提示“动作库升级+随访加密”，进而形成一个无需人为干预的闭环。研究结论：现有校园监控或者AI摄像头能够便捷地完成部署工作，只需教师进行复核便能下发相关指令。CNN-DeepSeek-LSTM这三层协同运作，一方面能够留存数据驱动所具备的灵活性，另一方面又能将临床安全规则融入其中，进而为青少年体态健康管理给予一个低成本的、可以复制并且能够广泛推广的AI理论框架。