打开文本图片集

摘要：将人工智能融入心理健康护理正在重塑心理健康护理的格局；它代表着心理健康领域的一次进化和革命。本文旨在探讨基于AI智能面部表情、情绪与行为等多模态计算的小中高学生心理健康检测实时预警系统的研究与开发。通过整合多模态数据，该系统能够实时捕捉学生的情感变化和行为模式，从而实现对心理健康问题的早期预警和干预。所作研究深入剖析了AI在小中高学生心理健康检测领域的应用潜力，并详细描述了系统的设计与实现过程。

关键词：小中高学生心理健康检测实时预警系统；AI智能；原理；设计；实现

近年来小中高学生群体的心理健康问题为了新闻热点。该群体数量庞大，且为心理问题具有较强的隐蔽性，仅靠精力有限的教师难以及时照顾到每一位学生。针对上述问题，本次研究旨在研发一款面向小中高学生的心理健康检测实时预警系统，以期实现对小中高学生心理健康的智能化监测，弥补教师人力观察的不足，将小中高学生的心理健康关怀工作落实到每个个体身上。

1.开发小中高学生心理健康检测实时预警系统的必要

当前，小中高学生心理健康问题频发，不仅影响了学生的学业成绩，更可能对其未来的成长产生深远的负面影响。在这方面，人工智能 （AI） 与小中高学生心理健康领域的融合，标志着一个新的时代的开启，是心理健康范式的的重大转型。AI拥有非凡的能力，例如高效处理大量数据集和促进对复杂模式和关系的检查。在心理保健领域，AI智能面部表情、情绪与行为等多模态计算技术，为小中高学生心理健康问题的早期发现和干预提供了强大的技术支持，通过提供以前超出传统方法范围的见解和解决方案，有可能彻底改变小中高学生的心理健康干预，有可能扩大心理保健的可及性，减少耻辱感，并改善治疗效果[1]。可以说，小中高学生心理健康检测实时预警系统的研究与开发，不仅是对现有心理健康监测手段的一次重要升级，更是对学生全面发展，特别是心理健康教育的有力促进。十分有必要。

五育并举，即德育、智育、体育、美育和劳育的全面发展，是现代教育的重要理念。而在这五育中，心理健康教育尤为重要，它关系到学生的情绪状态、学习动力、人际交往等多个方面。因此，开发一款能够实时检测并预警小中高学生心理健康问题的系统，对于促进学生全面发展具有重要意义。同时，基于AI智能面部表情、情绪与行为等多模态计算的小中高学生心理健康检测实时预警系统，还是规范心理健康监测，坚持预防为主、关口前移，定期开展学生心理健康测评的重要工具。通过对学生面部表情、情绪状态以及行为模式的实时捕捉和分析，系统能够及时发现学生的心理健康问题，为教师提供有针对性的干预建议，从而及早发现学生严重心理健康问题，畅通预防转介干预就医通道，及时转介、诊断和治疗，十分必要。

2.小中高学生心理健康检测实时预警系统的技术原理

基于AI智能面部表情，情绪与行为等多模态计算的小中高学生心理健康检测实时预警系统，主要采用了振动影像学技术和前庭反映情绪原理。其中，振动影像学技术主要是通过高振摄像机和高速超脑计算机对人像进行振动图像的物理测定，并捕捉面部肌肉的微动信号，从而实现对表情的精细分析。而前庭反映情绪原理则是基于人体前庭系统在情绪变化时会产生相应的生理反应，通过捕捉这些反应来评估情绪状态。系统结合这两种技术，实现了对学生面部表情、情绪与行为等多模态数据的实时采集和分析。

在数据采集方面，系统利用高振摄像机和传感器设备，实时捕捉学生的面部表情、肢体动作以及声音等信息。这些数据经过预处理后，被送入到高速超脑计算机中进行深度分析和模式识别。计算机通过对比大量已知的心理健康数据模型，识别出学生当前的情绪状态和行为模式，进而判断其是否存在心理健康风险。在预警机制方面，系统根据分析结果设定了多级预警阈值。当学生的情绪状态或行为模式达到或超过某一阈值时，系统将自动触发相应的预警机制。教师或心理辅导员将收到预警信息，并可以根据系统提供的详细数据和建议，对学生进行及时的干预和辅导。

3.小中高学生心理健康检测实时预警系统设计与实现

小中高学生心理健康检测实时预警系统，充分考虑了系统的易用性、稳定性和准确性。系统采用模块化设计，各模块之间相对独立，便于后续的维护和升级。同时，还注重数据的隐私保护，确保学生的个人信息和心理健康数据不会被泄露或滥用。具体来说，系统首先通过专用高振摄像机采集检测对象的头颈部高帧率视频影像，捕捉其头颈部的三维运动轨迹。其次基于头颈部肌肉微动高帧视频流的实时分析，捕捉其头颈部的三维运动轨迹，检测过程中，完全以非接触、无感知摄像机采集的视频方式完成整个检测过程。最后通过分析脸部表情，行为分析，情绪分析等多模态计算出压力和紧张等心理参数，分析学生的心理动态（情绪/精神状态），用颜色码筛选、预警、统计出学生的心理健康状况。具体的用例图如图1所示：

系统采用无接触式，支持一键人脸识别，不用填表，不用被测学生在身上佩戴任何装备，学生只需要在教室摄像机面前，摄像机会自动抓拍微表情，上传到超脑计算。同时，由于应用了多模态计算与深度学习技术，不仅能捕捉学生面部细微的表情变化，更能结合学生的语音、动作等多重信息进行综合分析。这不仅极大地提升了分析准确性，更让系统的使用体验达到了前所未有的便捷：30秒即可快速检测8种面部表情、4种生理指标、5种行为统计、12种情绪指标和7种心状态分析，自动生成不少于11项心理危机研判报告，自动上传管理平台并建立心理健康档案报告，准确进行心理预警，形成一套完善的心理健康监测与干预体系。

4.结论

综上所述，基于AI智能面部表情、情绪与行为等多模态计算的小中高学生心理健康检测实时预警系统，为现代教育带来了革命性的变化。该系统通过实时捕捉和分析学生的面部表情、情绪状态以及行为模式，实现了对学生心理健康问题的早期发现和干预，对于促进学生全面发展具有重要意义。同时，系统还具备易用性、稳定性和准确性等特点，使得心理健康监测和干预工作更加高效和便捷。未来，随着AI技术的不断发展和完善，小中高学生心理健康检测实时预警系统将在教育领域中发挥更加重要的作用。

参考文献

[1]张鹏.AI技术在高校学生心理评估中的应用[J].中国教育信息化，2020，26（10）：90-93.