老游戏与你共渡亲子时光

年轻爸爸妈妈,还记得伴随你们童年时光的老游戏吗?那些花费不用太大,乐趣却不会减少的老游戏就像一个时光倒流的机器,让你在和孩子快乐游戏的时候,心灵回到永远纯真的过去。[@more@] 玩水
·游戏说明:
玩水是孩子最喜欢的游戏之一。在水中投入任何可以放入水中的物品,通过玩水,孩子可以获得有关大小、多少、沉浮等科学经验,又能培养孩子的想象力、创造力。
以前,我们是在小河里,水塘里,几个孩子打水仗玩。现在的孩子则是在游泳池里和父母一起玩水。其实,在洗澡的时候,有时甚至只是随手接一盆水,孩子都可以玩得兴高采烈。

·几种玩法:
1、用手拍打水面,"啪啪"溅起的水花会让孩子得到一种快乐的体验。
2、两手交握,把水贮存在手中,"噗"地用力一挤,就成了一把手指头水枪啦。
3、把旧的洗澡海绵用油性笔画上脸的样子,用力挤压就可以变出各种各样奇怪的表情,保证会让孩子哈哈大笑。
4、在塑料袋上戳几个小洞,装满水后,往高处一挂就变成好玩的莲蓬了。
5、洗澡的时候,可以在浴缸里放些盛水的容器,让孩子自己发挥玩舀水或倒水的游戏。

·注意事项:
水温不能太低,提醒孩子不能喝水,不要把水搞到鼻子里,在保证安全的情况下,让孩子大胆、开心地玩。

猜动作
·游戏说明:
这个游戏属于角色游戏,孩子能在游戏中学会分配角色,扮演不同角色,并锻炼了口语表达的能力

·游戏过程:
1、爸爸妈妈和孩子玩"石头、剪子、布",定出一人当"盆".
2、当"盆"的人把手心向上伸出来,其它人把食指伸向"盆"的手心,由"盆"发出预备口令并念:"青豆、黄豆、嘎叭儿一溜,青沙黄沙,大把一抓!"说出"抓"字,谁的食指被抓住,谁就要表演动作。
3、表演动作的人做各种动作,其他人则猜他表演的动作,例如"老虎跑过去了,推车的人走过去了……"谁猜中了谁就当"盆",游戏继续玩下去。

·注意事项:
表演的动作可根据所学的儿歌故事,来扮演角色。

棒冰棍
·游戏说明:
小棍小棒在孩子手中是最好的玩具,我们把吃过的棒冰棍收集起来,所玩的游戏,既可锻炼手指肌肉,又可培养建构能力。

·几种玩法:
把吃过的棒冰棍洗干净后收集起来。
1、把小棍放在凳子上,露出一截,用力打击,小棍就飞出去,谁的小棍飞得远,谁就算赢了。
2、收集一把小棍,竖着拿,手松开后,小棍自由散落。每个人都可以从中取一个小棍去挑起其它小棍,要求不能碰动其它小棍,谁挑起的多谁就赢了。这个玩法有点像玩九彩棒。
3、把小棍涂上颜色,像拼七巧板似的,让孩子拼出各种美丽的图形。

·注意事项:
棒冰棍要洗干净,在玩的过程中,不要拿着小棍子跑来跑去,避免受伤。

降落伞
·游戏说明:
这个游戏可以锻炼孩子抛接物体的技能,并让孩子学习自己制作玩具。

·游戏过程:
1、让孩子自己动手,在一块手绢的四个角上拴上四根等长的线,然后把这四根等长的线绑在小石头上。
2、让孩子举起手中的"降落伞",把它往下放,降落伞在空中张开,慢慢落下来,孩子再用手接住。
3、让孩子调节四根线的长度,看看降落伞在降落的时候会有什么变化?

·注意事项:
制作降落伞的材料还可以用塑料袋,但要注意,玩的时候要注意安全,不要碰到头。

在我们这些大人的童年时代,我们玩粘知了、打弹弓、打水漂、打雪仗、扇洋画、抓石子等等有趣的游戏,而现在的孩子,电子游戏机、电脑、电动玩具……各种各样的玩具应有尽有。但是,现在的孩子也似乎缺少了从前的一份协作,缺少了人与人的真情交流。引导孩子们玩玩老游戏,玩出新花样,就看您和他的合作了!

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个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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