[发明专利]一种基于深度学习的幼儿防踢被子识别装置及方法

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的幼儿防踢被子识别装置及方法，涉及智能控制技术领域，装置包括为装置各组成部分提供电能的电源设备，采集幼儿的睡觉状态信息的视频采集设备，内置有GPU服务器且用于根据视频采集设备采集到的信息判别幼儿是否存在踢被子情况的核心处理器，在核心处理器识别出幼儿有踢被子的情况时呼叫其监护人的声音播放设备，以及实时显示幼儿的睡觉情况的视频显示设备。本方法通过深度学习算法识别出采集到的待识别图像中的幼儿脸部、幼儿骨架、床、被子等信息，根据幼儿脸部位置、幼儿骨架信息编号、幼儿位置、床的位置计算出幼儿是否踢开被子。在发现有踢被子行为后，通过声音播放设备提醒监护人，从而及时地进行报警。

技术领域

本发明涉及智能控制技术领域，具体涉及一种基于深度学习的幼儿防踢被子识别装置及方法。

背景技术

当前的人工智能产业的发展浪潮，主要是源于深度学习算法的提出，其在数据量和计算能力的基础上实现大规模计算，属于技术性突破。人工智能已广泛应用于各个领域，例如互联网和移动互联网应用、自动驾驶、共享出行、智能金融、服务机器人、智能制造业、人工智能辅助教育、智慧农业、智能客服。在家政服务领域，人工智能应用同样广泛，但人工智能还没有应用来解决幼儿踢被子这一问题。现阶段，市面上的幼儿防踢被装置可大致分为以下几种：

1、利用物理模型装置来预防幼儿踢被，例如：用底板和压块固定被子，通过压块上的凸筋与底板上的凹槽配合后将被子压紧在凸筋与凹槽之间，同时通过锁扣结构将压块扣合在底板上，即可将被子固定在防踢被结构上，从而达到防止婴幼儿踢被时掀开被子的作用。这种装置具有结构简单、成本较低的优点，但此方式较为麻烦，不智能，也只能起到一定的预防作用，并没有后续作用。

2、利用热成像和红外传感器方式来监测幼儿踢被，但此方法容易受到遮挡物、光源等的影响而发生误判，准确性较低且价格昂贵。

3、利用穿戴式的温度监测器来监测幼儿体温。该方式需要在儿童睡衣或身上安装多个温度传感器，无法避免降低睡眠的舒适性，甚至会直接影响睡眠。另外，体表或睡衣降温速度过慢，且变化幅度较小，以致该方式不能及时的报警，仍有受凉的风险。同时，该方式对温度传感器的灵敏度要求很高，成本也随之上升。

4、通过在被角上装上限位接触器。当儿童踢开被子时，限位接触器受到拉力导通报警电路而报警。但该方式无法避免当儿童翻身时可能也会拉动限位接触器，导致错误报警。

发明内容

本发明的目的在于：为解决现有的针对大多数儿童在睡眠过程中会有踢被子的行为但又不会主动盖被子，导致儿童容易着凉感冒的解决方式存在报警不及时、错误报警的问题，提供了一种基于深度学习的幼儿防踢被子识别装置及方法，本发明可完成对幼儿踢被子行为的预防与监护。

本发明采用的技术方案如下：

一种基于深度学习的幼儿防踢被子识别装置，包括为装置各组成部分提供电能的电源设备，还包括：

视频采集设备，用于采集幼儿的睡觉状态信息，并将采集到的信息发送至核心处理器；

核心处理器，内置有GPU服务器，用于根据视频采集设备采集到的信息判别幼儿是否存在踢被子情况；

声音播放设备，用于在核心处理器识别出幼儿有踢被子的情况时，呼叫其监护人。

进一步地，还包括视频显示设备，用于显示幼儿的睡觉情况。

进一步地，还包括安装盒，用于封装装置各组成部分并将整套装置进行固定。

进一步地，所述电源设备采用外接12V电源；所述视频采集设备采用具有调光技术的摄像头，所述摄像头在白天和黑夜均可正常成像；所述视频显示设备采用五寸显示屏。

采用上述的幼儿防踢被子识别装置的识别方法，步骤如下：