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融合EfficientDet检测算法与虚拟现实技术的儿童护理模拟教学研究

Research on child care simulation teaching integrating EfficientDet detection algorithm and virtual reality technology

摘要目的:探索融合EfficientDet检测算法与虚拟现实技术的儿童护理模拟教学研究效果.方法:基于虚拟现实技术构建虚拟人教学平台,提出EfficientDet检测算法,采用空间注意力机制以及拉普拉斯金字塔对算法加以改进,以实现多类别动作检测.在此基础上,采用三维卷积神经网络与双向长短期记忆神经网络相结合的算法,以学习视频帧中的时空特征,实现儿童护理动作识别.结果:改进EfficientDet检测算法的平均精度均值最高为98.42%,每秒处理的视频帧数最高达到了25.14帧.三维卷积神经网络与双向长短期记忆网络相结合的算法在护理动作识别任务中的准确率、召回率以及F1值平均为95.24%、91.36%、93.68%,明显优于其余算法.护士采用虚拟人教学平台的护理学习效果明显优于传统教学方法.结论:采用的护理动作检测与识别算法具有较高的精度,且基于这两种算法与虚拟现实技术的模拟教学模式能够提升护士的护理学习效果,为儿童护理领域提供了新的解决方案.

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作者 陈婷婷 [1] 刘雯 [2] 学术成果认领
作者单位 上海城建职业学院,上海 200000 [1] 上海健康医学院 [2]
栏目名称
DOI 10.12102/j.issn.1009-6493.2025.24.005
发布时间 2025-12-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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护理研究

护理研究

2025年39卷24期

4111-4120页

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