随着计算机视觉技术发展，其在教育领域应用价值凸显。传统幼儿行为观察方法主观性强、实时性差，无法满足现代教育精准评估需求。 本研究探索该技术在幼儿行为观察与评估中的应用潜力，利用深度学习与计算机视觉结合构建分析系统。实验表明，系统行为识别准确率达 94.3%， 效率较人工观察提升 32.7%，可实时识别异常行为。该技术增强了幼儿行为观察的客观性、连续性与全面性，为个性化教育干预和早期发展障碍筛 查提供技术支持。同时，研究提出数据安全与隐私保护方案，为大规模应用奠定基础。