联合文本和视频信息的学生身体素质自动测评模型构建

作     者：周炫余 肖天星 王紫璇 郑勤华 吴莲华 张思敏 

作者机构：北京师范大学远程教育研究中心 湖南师范大学教育科学学院 

出 版 物：《武汉大学学报(理学版)》 (Journal of Wuhan University(Natural Science Edition))

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家重点研发计划2021年度揭榜挂帅项目(2021YFC3340800) 国家自然科学基金(62007007) 中国博士后基金(2022M710419) 湖南省自然科学基金面上项目(2023JJ30415,2022JJ30395) 

主　　题：中小学生综合素质 身体素质自动测评 双向特征增强 深度学习 多模态信息 

摘      要：身体素质作为综合素养的重要组成部分，对其精准测评有助于推动教育评价改革。传统的身体素质测评方法大多依赖于人工经验，存在测评结果滞后、难以大规模应用等问题。针对上述问题，提出一种联合文本和视频信息的学生身体素质自动测评模型。首先该模型通过文献分析法、专家打分法确立身体素质内涵与指标维度；其次为解决开放域环境下测评环境复杂和主体混淆等问题，提出一种双向特征增强的运动主体检测方法，通过文本特征消除视频信息特征歧义，精准推理测评主体区域序列；最后基于动作识别网络过滤测评主体区域无效帧序列获得有效帧序列，分析其骨骼点变化情况计算身体素质可计算行为，获得身体素质测评分数。在自构建的身体素质自动测评数据集上测试表明，联合文本和视频信息的学生身体素质自动测评模型处理1 min视频为1.4 s，平均准确率为91.22%；将该测评模型应用于280万学生的身体素质测评表现较好的准确性和鲁棒性。