Jul, 2024
基于可解释人工智能的自闭症谱系障碍在真实课堂环境中干扰和高风险行为量化的隐私保护视频分析
Explainable Artificial Intelligence for Quantifying Interfering and
High-Risk Behaviors in Autism Spectrum Disorder in a Real-World Classroom
Environment Using Privacy-Preserving Video Analysis
TL;DR本研究解决了在真实课堂环境中快速识别和准确记录自闭症谱系障碍（ASD）中干扰和高风险行为的问题。通过先进的视频基础群体活动识别技术，我们提出了一种能够在保护隐私的同时量化行为的可解释模型，其F1-score达77%。该研究为开发有效的数据收集工具奠定了基础，从而减轻了课堂工作人员的工作负担。