Den senaste tidens forskning har visat att allestädes närvarande användning av kameror och röstövervakningsutrustning i en hemmiljö kan ge upphov till oro för privatlivet och påverka människors psykiska hälsa. Detta kan vara ett stort hinder för införandet av smarta hemsystem för äldre eller funktionshindrade. Denna studie använder en social robot för att upptäcka pinsamma situationer. För det första utformade vi en förbättrad neural nätverksstruktur baserad på modellen You Only Look En gång (YOLO) för att få information om funktioner. Genom att fokusera på att minska område redundans och beräkningstid, föreslog vi en begränsande-box sammanslagning algoritm baserad på regionala förslag nätverk (B-RPN), för att slå samman de områden som har liknande funktioner och bestämma gränserna för den gränsande rutan. Därefter designade vi en funktionsextraheringsalgoritm baserad på vår förbättrade YOLO och B-RPN, kallad F-YOLO, för våra träningsdatauppsättningar, och föreslog sedan en realtids-objektdetekteringsalgoritm baserad på F-YOLO (RODA-FY). Vi implementerade RODA-FY och jämförde modeller på vår MAT sociala robot. För det andra övervägde vi sex typer av situationer i smarta hem och utvecklade utbildnings- och valideringsdata som innehöll 2580 respektive 360 bilder. Samtidigt har vi designat tre typer av experiment med fyra typer av testdatauppsättningar som består av 960 provbilder. För det tredje analyserade vi hur ett annat antal iterationer påverkar vår förutsägelseuppskattning, och sedan utforskade vi sambandet mellan igenkänningsnoggrannhet och inlärningsfrekvens. Våra resultat visar att vårt föreslagna integritetsdetekteringssystem kan känna igen designade situationer i det smarta hemmet med en godtagbar igenkänningsnoggrannhet på 94,48 %. Slutligen jämförde vi resultaten bland RODA-FY, Inception V3 och YOLO, vilket tyder på att våra föreslagna RODA-FY överträffar de andra jämförelsemodellerna i igenkänningsnoggrannhet.
Yang m.fl. REF föreslog ett förbättrat neuralt nätverk baserat på YOLO-modellen för att upptäcka pinsamma situationer i en hemmiljö och vända kameran på den sociala roboten för att skydda människors integritet.
Convolutional Neural Network-Based Embarrassing Situation Detection under Camera for Social Robot in Smart Homes
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}