• 坐姿视力疲劳分析

    用AI预防近视的发生或度数的升高

    坐姿视力疲劳分析是在视频数据采集基础上,对视力疲劳后可能引发的不良反应发生频率有针对性的采集和归纳,从而得出视力疲劳程度的数据。数据结果转化为近视风险等级呈现,分三个级别,分别为高风险、中风险、低风险。近视风险等级越高,视力疲劳程度越大。

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为什么坐姿视力疲劳分析如此重要?

中国儿童青少年近视率高达67%

世界卫生组织发布的报告显示:中国城市地区青少年的近视率高达67%。儿童青少年近视防控形势严峻,教育部、卫健委等多部门印发相关文件,将儿童青少年近视防控工作、总体近视率和体质健康状况纳入政府绩效考核指标。

教师无法实时关注学生用眼情况

2018年全国小学一年级近视率为15.7%、六年级为59.1%,近视率在小学增加了43%。近视预防的重点在幼儿园和小学阶段。但是教师要完成教学任务,又要管理教学秩序,无法及时关注到每位学生的用眼情况。

AI能有效预防近视的发生或度数的升高

通过人工智能对学生课堂行为的检测和分析,可以及时发现课堂中学生睁眼、眯眼和眨眼的动作频率等,呈现近视风险,辅助老师和家长判断学生的视力状况。关爱学生知识学习的同时,更关爱学生的“心灵之窗”。

AI技术如何实现坐姿视力疲劳分析?

通过分析您能得到什么?

近视风险报告

近视风险等级越高,视力疲劳程度越大。视力风险为综合指标,细分基础指标包含眼贴书本过近行为发生的频率、眯眼发生的频率、眨眼次数异常发生的频率。眼贴书本频率分为偏高、正常两个级别;眯眼频率分为偏高、正常两个级别;眨眼频率分为偏高、正常、偏低三个级别。将基础数据综合建模后,分析得出近视风险等级。将近视风险以可视化报告的形式呈现给老师与家长,辅助老师和家长判断学生的视力状况,利用AI技术对近视进行有效预防。

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标准型教室AI智慧课堂解决方案

为标准型教室配备AI技术,记录与理解课堂教学过程,挖掘课堂教学数据。帮助学校利用大数据驱动管理决策、助推教师专业发展。

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