基于视频层次化比对分析和等级行为范式的儿童孤独症早期评估装置及系统

技术领域

本发明涉及儿童孤独症早期评估技术领域，尤其涉及一种基于视频层次化比对分析和等级行为范式的儿童孤独症早期评估装置及系统。

背景技术

本发明背景技术中公开的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不必然被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已经成为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

孤独症谱系障碍(ASD，Autism Spectrum Disorder，简称孤独症)，是一种脑部发育障碍的疾病，其主要表现为行为能力、语言能力和社交能力发展过缓，这些能力明显低于正常儿童。在早期，很多家长常常误以为这是由于儿童个体差异造成的，长大后会自动正常起来，即使有部分家长想对儿童进行评估，但是其筛查评估主要通过经验丰富的专业医疗人员和专家进行人工诊断来实现。然而，目前我国这方面的专业人员相对缺乏，且主要集中在一线城市，在偏远地区和欠发达地区，专业医疗人员和专家极度匮乏。随着人工智能技术的发展，越来越多的科研团队开始研究基于人工智能技术的儿童孤独症谱系障碍评估方法、系统和装置，期望能够解决当前的困境。

迄今为止，已经存在一些基于人工智能技术的儿童孤独症谱系障碍评估方法、系统和装置，例如：申请号为201910606482.8的中国专利申请“基于联合注意能力测试和音视频行为分析的孤独症早期筛查系统”通过多个RGB-D摄像头和多个麦克风阵列获取对应的多视角和多模态数据，并提取对应的音频特征、面部情感特征、面部朝向、目光、手势、姿态特征，进一步地，通过机器学习技术对试验者进行谱系障碍疾病的评估。申请号为201910605989.1的中国专利“基于不当行为观测分析的孤独症谱系障碍评估装置及系统”同样通过4个深度图像采集装置和语音采集装置获取试验者的多视角和多模态数据，并提取音频特征、眼神方向特征、头部朝向特征、面部表情特征、手指姿势特征、语言情绪特征、位置坐标特征等，最后，通过机器学习算法依次训练多个弱分类器，并将它们级联为孤独症谱系障碍评估模型。

申请号为201811217575.3的中国专利申请“基于分离重聚范式和计算机视觉的孤独症初级筛查装置”、申请号为201910605990.4的中国专利“基于微笑范式和音视频行为分析的孤独症早期筛查系统”、申请号为201910606484.7的中国专利“结合调查问卷及多模态范式行为数据分析的孤独症评估系统”、申请号为201910053035.4的中国专利“一种基于视觉的自闭症辅助早筛方法及装置”以及申请号为201910605991.9的中国专利“基于鹦鹉学舌语言范式行为分析的孤独症评估装置及系统”，这些专利都是通过多个深度摄像头和麦克风阵列获取试验者的多视角和多模态数据，然而，对于大多数普通家庭来说，这些设备价格不仅比较昂贵，且需要在专业人员的指导下才能完成，这样，相关设备、系统就无法快速的普及到普通家庭。申请号为201910606484.7的中国专利“结合调查问卷及多模态范式行为数据分析的孤独症评估系统”通过调查问卷以及多模态数据进行儿童孤独症评估，虽然多源数据的使用能够提高儿童孤独症早期评估的准确度，但是其拍摄过程或提供的数据较为复杂，这也加大了其推广难度。

此外，本发明人还发现：现有技术在对疑似自闭症儿童进行评估时，同等对待每一个行为范式，但是对于很多疑似自闭症儿童来说，他们模拟每个行为范式的难易程度是不同的。因此，本发明认为如果能够简化视频拍摄的过程以及对拍摄装备的要求，且试验者不需要陌生人或专业人员的帮助，仅通过其家长就可以在熟悉的环境中进行评估，同时，充分考虑儿童行为范式的难易程度、自闭症儿童和家长做相同行为示范的差异性，这样，孤独症的早期评估系统不仅适宜快速推广，且能够对试验者进行更为高效和准确的评估，适合于早期的筛查和评估。

发明内容

针对上述的问题，本发明提供一种基于视频层次化比对分析和等级行为范式的儿童孤独症早期评估装置及系统，该系统不仅能够降低对拍摄器材的要求，同时，不需要专业人员和陌生人的参与，试验者在家人陪伴下和在熟悉的环境中就能进行谱系障碍的早期筛查和评估，从而能够更为真实的反应实际情况。此外，该系统还充分考虑到儿童模拟不同行为范式的难易程度，从全局和局部两个角度对试验者的行为范式进行评估，从而更为准确的评估其谱系障碍的病情情况。为实现上述目的，本发明的技术方案如下。

首先，本发明公开一种基于视频层次化比对分析和等级行为范式的儿童孤独症早期评估装置，包括：数据采集演示模块、数据采集模块、数据上传模块、数据合理性判断模块、特征提取模块、分类器训练模块、预测评估模块，其中：

数据采集演示模块：该模块通过标记性装置指导试验者及其家长如何站位，如何进行视频采集等，所述试验者仅为疑似孤独症儿童，所述家长仅为两位该疑似孤独症儿童的家长，不需要专业人员或专家的介入。

数据采集模块：该模块用于所述家长按照所述数据采集演示模块的要求采集视频数据。

数据上传模块：该模块用于上传家长通过所述数据采集模块拍摄的视频数据。

数据合理性判断模块：该模块用于判断所述数据上传模块上传的家长拍摄的视频数据是否按照实验要求进行拍摄，是否满足实验条件，否则需要重新拍摄并上传。

特征提取模块：用于提取疑似孤独症儿童及其家人的层次化深度时空特征，对他们的等级行为范式进行高效表征。

分类器训练模块：使用带标签数据进行差异性等级行为范式分类器的训练，并构建层次化智能比对分析的孤独症评估模型。

预测评估模块：根据所述数据上传模块上传的家人所拍摄的视频、已经训练好的差异性行为范式分类器模型、层次化智能比对分析和等级行为范式的孤独症评估模型，对评估者的孤独症情况进行智能评估预测。

进一步地，所述数据采集演示模块中，仅需要一台能上网的图像采集终端、两个硬质圆形粘贴装置和三个交叉型粘贴装置，其中：所述两个圆形粘贴分别粘贴于儿童和家长的肩部顶端，所述交叉型装置放置于地板或地面上，大幅度降低对拍摄设备的要求。所述交叉型粘贴装置包括三个粘贴装置，其中：第三个粘贴装置放置于第一个和第二个粘贴装置的连线的垂直平分线上，所述儿童和一个家长分别站在第一个和第二个粘贴装置所在处，另一个家长站在第三个粘贴装置所在处。

可选地，第一个和第二个粘贴装置之间的直线距离为1m，第三个粘贴装置距离该连线的垂直距离为1.5～2m。

进一步地，所述数据合理性判断模块中，首先从视频中检测识别出儿童和家长以及对应的位置，如果视频中儿童和家长的数量少于或者多于2人，则所拍摄视频不满足要求，需要重新拍摄上传，如果视频中仅仅包括1位家长和1位儿童，则进一步从视频中检测儿童和家长肩部圆形粘贴是否存在以及对应的区域大小，如果圆形粘贴都存在，则分别计算圆形粘贴中像素数量，并比较这两个圆形粘贴的像素数量的比值以及计算圆形粘贴的像素数与整张图像像素数目的比值，如果圆形粘贴的像素数与整张图像像素数目的比值小于某个最低阈值或者大于某个最高阈值，则所拍摄视频无效，需要根据该比值的大小，建议拍摄者应该靠近或者远离拍摄目标，并重新拍摄视频并上传，同时，根据两个圆形粘贴中像素数量的比值，估计儿童和家长是否基本在同一条直线上，如果该比值接近于1，则认为儿童和家长的站位比较合理，否则参与实验的家长需要根据圆形粘贴像素的多少调整站位，重新拍摄视频并上传，最后，如果其中某个圆形粘贴不存在或都不存在，那么需要按要求重新上传，直到获得满足要求的视频为止。

进一步地，所述特征提取模块包括儿童和家长检测识别单元、家长行为示范开始和结束检测单元、视频行为范式构建单元、时空特征提取单元，其中：

所述儿童和家长检测识别单元通过视频图像识别出儿童和家长的身份；

所述家长行为示范开始和结束检测单元用于检测家长何时开始示范动作，何时结束示范动作，便于后续特征的提取；

所述视频行为范式构建单元用于从视频中形成层次化待识别的行为范式视频单元，便于后续的深度时空特征提取，其中层次化行为范式视频单元的帧数分别为8帧和16帧两个层次，且在形成视频单元的过程中，相邻视频单元之间存在帧的重叠，它们分别重叠4帧和8帧；

所述时空特征提取单元用于通过三维时空卷积网络对层次化视频行为范式单元提取对应的时空特征。

进一步地，所述分类器训练模块通过标记数据训练对应的儿童和家长行为范式分类器，获得差异性行为范式分类器模型，同时，根据这些模型的结果进一步获得层次化智能比对和等级行为范式的孤独症评估模型；该模型从两个层次对儿童孤独症谱系障碍进行早期评估，首先，从视频中形成视频单元为8帧，相邻窗口重叠4帧的若干连续的视频单元，并提取对应的时空特征，进一步地，通过动态时间规整优化模型从全局上判断家长和儿童的行为范式的相似性，获得其全局的相似概率，并与其总谱系障碍分数40相乘；其次，从视频中形成视频单元为16帧，相邻窗口重叠8帧的若干连续的视频单元，并提取对应的时空特征，通过差异性行为范式分类器模型对每个视频单元进行行为范式识别，获得对应的识别概率值和行为范式类别，如果整个视频中包含多个相同类别的视频行为单元，仅保留相同行为单元中识别概率值最大的单元，将该单元的识别概率值以及对应行为范式的谱系障碍分数相乘，获得对应行为谱系障碍分数，以此类推，可以获得所有行为范式的谱系障碍分数，将所有行为范式的谱系障碍分数求和，可以获得局部行为范式分类器模型的谱系障碍分数，其总分为60分；最后，将全局行为范式分类器的谱系障碍分数与局部行为范式分类器的谱系障碍分数相加获得最终的评估者谱系障碍分数，从而对儿童试验者的谱系障碍进行早期评估，供专业人员参考。

进一步地，所述的等级行为范式根据自闭症儿童模仿难易程度不同的行为范式动作，设置不同的谱系障碍分数，具体包括5个等级行为范式类别以及2个辅助行为范式，优选为：挥手、鼓掌、飞吻、洗脸、梳头、静止不动和双手交叉，其中：所述挥手的分数为8分，飞吻和鼓掌的分数都为10分，洗脸的动作为12分，梳头的分数为15分，其他动作分数为5分，双手交叉和静止不动的分数为0。

其次，本发明公开一种基于视频层次化比对分析和等级行为范式的儿童孤独症早期评估系统，包括：所述基于视频层次化比对分析和等级行为范式的儿童孤独症早期评估装置、数据采集时安装在儿童试验者熟悉环境下的图像采集设备、标记性装置，其中：所述图像采集装置用于在儿童试验者熟悉环境和其家长的帮助下，进行视频数据采集。所述标记性装置用于指示试验者及拍摄人员的站位以及判断试验者和拍摄人员是否站位合理；

进一步地，所述图像采集装置为任意一台能上网的智能设备终端，所述标记性装置为两个圆形粘贴装置和三个交叉型粘贴装置。

进一步地，在进行图像采集时，按照所述数据采集演示模块中的要求放置所述圆形粘贴和交叉型粘贴装置。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

(1)本发明提出了一种基于视频层次化比对分析和等级行为范式的儿童孤独症早期评估装置，该装置仅仅需要一个智能终端设备以及几个标记性装置，由于没有特殊的设备要求，只要家庭拥有一台可上网的智能终端设备和几个标记性装置即可，设备成本低廉。同时，不需要专业人员和陌生人的参与，试验者能够在家长陪伴下，在熟悉的环境中进行谱系障碍的早期筛查和评估(试验者的家庭或熟悉的环境)，从而能够更为真实的反应实际情况。

(2)本发明的这种系统还充分考虑到儿童模拟不同行为范式的难易程度不同，从全局和局部两个角度对试验者的行为范式进行评估，从而更为准确的评估其谱系障碍系数情况。

(3)本发明的这种系统仅需要通过视频数据进行深入分析，不需要抓取对应的音频数据，这样，不仅可以避免儿童试验者常常无法正常发音或说话不清楚的情形，而且即使在偏远山区不会讲普通话的家庭都能够适用。因此，该系统更易于应用推广。

附图说明

构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1为本发明的基于视频层次化比对分析和等级行为范式的儿童孤独症早期评估装置的示意图。

图2为本发明的基于视频层次化比对分析和等级行为范式的儿童孤独症早期评估装置的流程图。

图3为本发明基于视频层次化比对分析和等级行为范式的儿童孤独症早期评估装置及系统进行试验的流程图。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本发明使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

如图1至3所示，示例一种基于视频层次化比对分析和等级行为范式的儿童孤独症早期评估装置，包括：数据采集演示模块10、数据采集模块20、数据上传模块30、数据合理性判断模块40、特征提取模块50、分类器训练模块60和预测评估模块70，其中：

所述数据采集演示模块10通过标记性装置指导儿童试验者及其家长如何站位，如何进行视频采集等；特别地，参与实验人员仅需要疑似孤独症儿童及其两位家长(父母或爷爷奶奶或姥姥姥爷或长期陪伴者)，不需要专业人员或专家的介入。具体的，为了更为准确地对待评估者进行评估，本实施例设定了一个非常容易布置的标准化实验环境，其中儿童试验者及1位家长试验者相聚在1米的平行位置处相对站立(家长下蹲)，手持智能终端的家长在儿童试验者及家长试验者连线的垂直平分线附近站立(也可以下蹲)，其距离儿童试验者及家长试验者的垂直距离在1.5～2m之间均可，具体实验环境配置如图1所示。由于儿童发音和说话可能不完整，这将导致语音信息不准确，因此，在整个过程本装置仅仅抓取视频信息，但是为了引起孩子的注意，参与试验家长在拍摄全程可以尝试通过各种不同的语音信息呼叫儿童试验者以及与其交流。在引起儿童试验者的注意后，为了获知家长试验者何时开始进行示范行为和何时结束示范行为，在拍摄过程中，要求家长试验者在开始进行行为示范和结束行为示范时都比划一个双手交叉动作，这样就可以完全消除对语音信息的依赖。

所述数据采集模块20(手持智能终端)用于待评估者家长按照数据采集演示模块10要求采集视频数据。所述数据上传模块30用于上传所述手持智能终端的家长所拍摄的视频数据。

所述数据合理性判断模块40用于判断家长拍摄的视频数据是否按照实验要求进行拍摄，是否满足实验条件，否则需要重新拍摄上传；具体地，首先从视频中检测识别出儿童和家长以及对应的位置，如果视频中儿童和家长的数量少于或者多于2人，则所拍摄视频不满足要求，需要重新拍摄上传，如果视频中仅仅包括1位家长和1位儿童，则进一步从视频中检测儿童和家长肩部圆形粘贴是否存在以及对应的区域大小，如果圆形粘贴都存在，则分别计算圆形粘贴中像素数量，并比较这两个圆形粘贴的像素数量的比值以及计算圆形粘贴的像素数与整张图像像素数目的比值，如果圆形粘贴的像素数与整张图像像素数目的比值小于某个最低阈值或者大于某个最高阈值，则所拍摄视频无效，需要根据该比值的大小，建议拍摄者应该靠近或者远离拍摄目标，并重新拍摄视频并上传，同时，根据两个圆形粘贴中像素数量的比值，估计儿童和家长是否基本在同一条直线上，如果该比值接近于1，则认为儿童和家长的站位比较合理，否则参与实验的家长需要根据圆形粘贴像素的多少调整站位，并重新拍摄视频并上传，最后，如果其中某个圆形粘贴不存在或都不存在，那么需要按要求重新上传，直到获得满足要求的视频为止。

具体地，针对儿童试验者、家长试验者以及圆形粘贴的目标检测识别，使用在目标检测领域广泛使用且效果良好的Yolov5网络，该网络初始化参数采用默认参数，然后通过收集的训练数据进一步构建儿童试验者、家长试验者以及圆形粘贴的目标检测器，从视频图像中检测出儿童试验者、家长试验者以及圆形粘贴的位置和类别。根据当前视频帧中儿童试验者和家长试验者的检测结果，判断当前视频是否满足仅有1名儿童和1名家长的要求，如果不满足，需要重新拍摄上传。如果视频满足要求，在圆形粘贴检测结果的基础上，进一步使用霍夫变换和霍夫梯度法进行圆形区域的精确查找，并计算儿童试验者和家长试验者身上对应圆形粘贴中像素数量，将它们分别标记为P

上述式(3)中：所述Thres1和Thres2分别表示当拍摄视频的家长站在远离试验者和试验者家长垂直距离1米和1.5米时，圆形粘贴的像素数与整张图像像素数目的最大比值和最小比值；Circle_rate表示Circle_rate

上述式(5)，所述Straight表示儿童试验者和家长试验者是否站位合理，如果Straight＝1，则认为儿童和家长的站位比较合理，否则参与实验的家长需要根据圆形粘贴像素的多少调整站位，如果P

所述特征提取模块50用于提取评估者及其家人的深度时空特征，包括儿童和家长检测识别单元、家长行为示范开始和结束检测单元、视频行为范式构建单元、时空特征提取单元，其中：

所述儿童和家长检测识别单元通过视频图像识别出儿童和家长的身份，具体方案与数据合理性判断模块30中目标检测识别一样；这样做的目的是将儿童试验者和家长试验者的行为范式分开，这样可以避免家长试验者的行为范式对儿童行为范式的干扰，更能准确地识别其行为范式；

所述家长行为范式开始和结束检测单元用于检测家长何时开始示范动作，何时结束示范动作，便于后续特征的提取，这样，仅从视频信息获知家长试验者的何时开始和结束示范动作，可以消除对语音信息的依赖，减少系统在偏远山区，尤其是普通话没有得到普及地区的推广难度；

所述视频行为范式构建单元用于从视频中形成层次化待识别的行为范式视频单元，用于后续的深度时空特征提取，其中层次化行为范式视频单元的帧数分别为8帧和16帧两个层次，且在形成视频单元的过程中，相邻视频单元之间存在帧的重叠，它们分别重叠4帧和8帧，且根据儿童试验者和家长试验者的目标检测结果以及坐标信息，将视频从他们的中间位置进行分割开，并使用双线性插值方法对视频图像进行归一化处理，图像大小都归一化为160x160，这样就可以分别形成儿童试验者视频以及家长试验者视频。这样做的原因是：因为儿童试验者和家长试验者的行为范式还是存在一定的差异，单独为儿童试验者构建等级行为范式分类器模型能够更加准确地识别出儿童试验者的行为范式；特别地，在对视频进行儿童自闭症智能诊断开始前，仅对视频长度为16帧的家长视频单元进行判断，如果家长行为范式分类器检测到双手交叉动作，那么表示家长试验者马上开始做示范行为，系统需要对8帧和16帧的家长试验者和儿童试验者的层次化视频单元进行同步分析；如果家长行为范式分类器再次检测到双手交叉动作，则表示家长试验者和儿童试验者整个行为范式过程已经结束，手持智能终端设备的家长可以停止录制视频，即使继续录制，系统后续也不会对其进行分析；

所述时空特征提取单元用于通过三维时空卷积网络对层次化视频行为范式单元提取对应的时空特征，对所有8帧家长试验者视频行为范式单元和8帧儿童试验者视频行为范式单元都使用相同参数的P3D网络进行时空特征提取，并通过P3D网络最后的全链接层输出时空特征，其特征维度为512，而对16帧家长试验者的视频行为范式单元和16帧儿童试验者的视频行为范式单元同样使用P3D网络进行时空特征提取，但是它们需要根据各自的训练数据优化对应的网络；这样，不仅考虑到行为范式的共性，同时，又考虑到儿童试验者和家长试验者在做相同行为范式的差异性；具体P3D网络的技术细节见参考文献：Qiu Z,YaoT,Mei T.Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-3D ResidualNetworks[C]//2017IEEE International Conference on Computer Vision(ICCV).IEEE,2017.

分类器训练模块60通过标记数据训练对应的儿童和家长行为范式分类器，获得差异性行为范式分类器模型，同时，根据这些模型的结果进一步获得层次化智能比对和等级行为范式的孤独症早期评估模型；进一步地，该儿童孤独症早期评估模型从两个层次对儿童孤独症谱系障碍进行评估，首先，根据所述的视频行为范式构建单元从视频中形成视频单元为8帧，相邻窗口重叠4帧的儿童试验者视频单元以及家长试验者的视频单元，并对每个单元提取对应的深度时空特征，这样儿童试验者视频和家长试验者视频就可以分别被一系列时空特征所表示。考虑到儿童试验者在看见家长试验者的行为范式后反应可能有一定的延时，且家长试验者和儿童试验者都可能重复某个行为范式，此外，传统方法常常从局部角度或某个视频单元去判断儿童试验者和家长试验者的行为范式的异同或相似性，没有考虑整个视频的全局或整体特征的关联特性，因此，本发明通过动态时间规整优化模型(Dynamic Time Warping，DTW)从全局上判断家长试验者和儿童试验者行为范式的相似性。具体地，假设儿童试验者的视频序列特征就可以由V

从而获得儿童试验者的行为范式视频序列V

所述式(7)中，Prob(V,F)表示V

同时，为了进一步对儿童试验的行为范式进行评估，本发明同时从局部角度判断儿童试验者和家长试验者的行为范式的相似性，根据所述的视频行为范式构建单元从视频中形成视频单元为16帧，相邻窗口重叠8帧的若干连续的视频单元，并通过P3D深度学习网络提取对应的时空特征，由于考虑到儿童试验者和家长试验者在做相同行为范式存在很多的不同，因此，本发明针对儿童试验者和家长试验者分别构建差异性行为范式分类器模型，并通过对应的分类器模型对每个视频单元进行行为范式识别。这两个差异性行为范式分类器模型的网络结构一样，都是采用P3D的网络结构，其网络结构层数均为199层，其基础网络为ResNet152，其行为范式分类器模型为Softmax函数，具体的差异性行为范式分类器定义为：

所述式(8)和(9)中，p

为了进一步对儿童孤独症进行早期评估，在差异性行为范式分类器结果的基础上，设计了一种层次化智能比对和等级行为范式的儿童孤独症早期评估模型；该模型首先通过动态时间规整优化模型(Dynamic Time Warping，DTW)从全局上判断家长试验者和儿童试验者行为范式的相似性，获取对应的相似性概率，并与其全局谱系障碍分数相乘，同时，也从局部角度判断儿童试验者和家长试验者的行为范式类型以及概率，特别地，如果整个视频中包含多个相同类别行为范式的视频行为范式单元，仅保留相同行为范式单元中识别概率值最大的单元，将该单元的识别概率值以及对应行为的谱系障碍分数相乘，获得对应局部行为谱系障碍分数，以此类推，可以获得所有行为范式的谱系障碍分数，将所有行为范式的谱系障碍分数求和，可以获得局部行为范式分类器模型的谱系障碍分数。层次化智能比对和等级行为范式的儿童孤独症早期评估模型的具体定义为：

其中，所述T

本发明中试验者可以在其熟悉的环境和熟悉的家人的帮助下进行，不需要任何陌生的任或专业人员的介入和参与，这样试验者没有任何的压力和紧张的情况，更能反应其真实的状态，同时，本发明还充分考虑到儿童模拟不同行为范式的难易程度不同，从全局和局部两个角度对试验者的行为范式进行评估，从而更为准确的评估其谱系障碍疾病情况，最后，该系统仅需要通过视频数据进行深入分析，不需要抓取对应的音频数据，这样，不仅可以避免儿童试验者常常无法正常发音或说话不清楚的情形，而且即使在偏远山区不会讲普通话的家庭都能够适用，因此，该系统更易于应用推广。

参阅图2，本发明实施方式还公开了一种基于视频层次化比对分析和等级行为范式的儿童孤独症早期评估系统，包括所述基于视频层次化比对分析和等级行为范式的儿童孤独症早期评估装置、数据采集时安装在儿童试验者熟悉环境下的图像采集设备、标记性装置，其中：

所述图像采集装置用于在儿童试验者熟悉环境和其家长的帮助下，进行视频数据采集。

所述标记性装置用于指示试验者及拍摄人员的站位以及判断试验者和拍摄人员是否站位合理。

所述图像采集装置为任意一台能上网的智能设备终端，所述标记性装置为三个交叉型粘贴装置和两个圆形粘贴装置。在进行图像采集时，按照图1中所述数据采集演示模块中的要求放置所述圆形粘贴和交叉型粘贴装置。

本实施发明中标记性装置可以是但不限于三个交叉型粘贴装置，也可以是三个用于吸引儿童的小脚丫粘贴，它们均放置于地板或地面上，其中两个交叉型装置平行放置，距离为1米，另一个交叉型装置放置于另外两个交叉装置的垂直平分线上，且其距离另外两个交叉装置的垂直距离在1米到1.5米。同时，试验者不需要穿戴任何的专业设备，只需要在其无意识的状态下，将圆形粘贴放置于其肩膀处。在录制过程中，仅仅采集视频信息，家长试验者可以使用儿童试验者所熟悉的任何语言或地方方言，家长试验者在引起儿童试验者注意的情况下，马上做出一个交叉动作，提醒另一位家长开始录制视频，同时，开始慢慢的进行行为范式示范，并提醒宝宝开始模仿家长的行为范式，例如,“宝宝，跟妈妈做”或“宝宝，跟爸爸做一样的动作”或“宝宝，fellow me”等。在行为范式示范时，可以做规定的任何行为范式，且在儿童示范者成功模仿某个行为范式时，家长可以进行语言性的鼓励，例如，“宝宝，你真棒”或“宝宝做的太对了”或者“宝宝做的完全正确”等。如果在进行行为范式示范时，儿童试验者在一分半钟内无法做出任何反应时，建议下次找时间再进行行为示范。

最后，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。