前言
   在儿童自闭症的早期诊断工作中，客观且精准的诊断方法具有重要意义。传统诊断手段依赖主观观察和量表评估，存在主观性强、周期长等局限。本研究聚焦于运用卷积神经网络 开展人体动作跟踪，以助力自闭症儿童的诊断。借助 Pycharm 平台，采用 Python 语言编程，结合 YOLOv10 算法，对普通儿童和自闭症谱系障碍儿童的动作视频进行深入研究。通过对视频实施图像预处理 、输入输出处理以及结果可视化等操作，实现对视频中儿童动作的精准跟踪。研究旨在依据动作跟踪结果，构建有效的判断模型，从而判断视频中的儿童是否患有自闭症。实验结果显示，该方法在相关儿童动作视频数据集上展现出良好的诊断效能，为儿童自闭症的早期诊断提供了一种客观、高效的新途径。

一、项目介绍
开发语言：Python
python框架：Django 
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
django + vue + echarts+协同过滤算法

二、功能介绍
研究将计算机视觉技术与医学诊断深度融合，形成“数据预处理—动作跟踪—特征分析—分类判断”的完整技术链条，通过PyCharm实现自动化程序开发与结果可视化，为临床提供了可复现的标准化方案。相较于传统主观诊断，该方案在效率、客观性及可重复性上优势显著，初步搭建了适用于早期筛查的技术框架。然而，受限于数据集规模、场景单一性及特征维度，模型在极端条件下的泛化能力与轻度病例判别力仍有提升空间。未来可通过扩大多中心数据、融合多模态信息及优化轻量化部署，推动技术向实际诊疗场景转化，为儿童自闭症的精准识别与干预提供更有力的科技支撑。

三、核心代码
部分代码：

四、效果图

五、文章目录

五、文章目录
目 录

第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 研究目的与方法 1
1.4 研究内容与结构安排 1
第2章 相关理论基础 3
2.1 卷积神经网络概述 3
2.3 YOLOv10 算法原理与特点 3
第3章 数据收集与预处理 5
3.1 儿童动作视频数据集的使用 5
3.2 图像预处理方法 5
3.3 数据划分与增强 5
第4章 基于 YOLOv10 的人体动作跟踪模型设计 7
4.1 模型架构设计 7
4.1.1 整体架构概述 7
4.1.2 骨干网络 7
4.1.3 颈部网络 7
4.1.4 检测头 7
4.2 输入输出处理机制 7
4.2.1 输入处理 7
4.2.2 输出处理 8
4.3 模型训练与优化 8
4.3.1 训练数据准备 8
4.3.2 损失函数设计 8
4.3.3 优化算法选择 9
4.3.4 模型优化策略 9
第5章 儿童自闭症判断模型构建 10
5.1 动作特征提取与分析 10
5.1.1 动作特征提取方法 10
5.1.2 特征分析与筛选 10
5.2 判断模型的建立与训练 10
5.2.1 模型选择 10
5.2.2 模型训练 11
5.2.3 模型融合 11
5.3 模型评估指标与方法 11
5.3.1 评估指标 11
5.3.2 评估方法 12
第6章 实验结果与分析 13
6.1 实验环境与参数设置 13
6.2 动作跟踪结果分析 14
6.3 自闭症诊断效能评估 14
6.4 结果可视化展示 15
第7章 儿童自闭症判断模型构建 16
7.1 研究成果总结 16
7.2 研究不足与改进方向 16
7.3 未来研究展望 17
结论 18
参考文献 19
附录 21
致谢 22

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