[发明专利]基于迁移学习神经网络的婴儿监控移动机器小车

说明书

本发明涉及一种基于迁移学习神经网络的婴儿监控移动机器小车，属于视觉识别领域。包括移动机器人、防撞棉块、齿轮条、传动电机、限位铁块和摄像头；限位铁块镶嵌在齿轮条的末端并放在小车内，防止传动电机将齿轮条全部传出去，同时也防止在伸出齿轮条时因为伸出量过多导致婴儿受伤。对小孩进行目标检测并且实时跟踪然后在小孩走出某个带有检测标识安全报警二维码的安全区域时触发报警传感器提醒父母，并且在报警后会有应急保护措施防止出现意外。在跟踪过程中始终和小孩保持一定的安全距离可以防止小车碰撞到小孩造成伤害。

技术领域

本发明属于视觉识别领域，涉及基于迁移学习神经网络的婴儿监控移动机器小车。

背景技术

研究表明，夫妇在带新生儿时，很担心孩子的安全，但是碍于工作的原因没有过多的时间去带孩子，因此本发明提出一种基于迁移神经网络模型的智能婴儿监控小车。

迁移学习的方法是目前大为推广发展的一种机器学习方式，简而言之就是让计算机了解规则从而达到举一反三，触类旁通的目的，例如学会骑自行车之后就可以很容易的学会骑电动车。在实际的生活中由于许多前沿项目的发展需要大量的样本数据，但由于得到相应的样本数据代价巨大，在得不到足够多的样本数据的情况下迁移学习应运而生，通过少量的数据以及适当的模糊度让计算机对于目标检测的特征进行训练学习达到最终应用检测的目的，这种算法应用在实际场景可以极大的节约成本，减少对于目标样本数据的需求，在模糊度的配合下利用少量的样本即可达到同样的目的。本次发明采用迁移学习神经网络的目的在于可以利用少量样本训练出达到目标检测的精确模型达到节俭目标成本的目的实现减少对目标数据集需求的目的。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于迁移学习神经网络的婴儿监控移动机器小车。为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

基于迁移学习神经网络的婴儿监控移动机器小车，包括移动机器人、防撞棉块、齿轮条、传动电机、限位铁块和摄像头；

所述移动机器人上设有摄像头，进行人像识别；

所述移动机器人上还设有蜂鸣报警装置和通讯模块；

所述移动机器人采用i7处理器的CPU来处理图像信息，对摄像头采集的图像和实际位置进行矫正，采用最高时速5m/s的轮毂电机对小车进行位置控制，用36V可充电型锂电池进行供电；

通过ros平台控制移动机器人，跟踪婴儿，并保持相对的距离；

转动电机连接在小车内部，转动电机带动齿轮条进行伸缩，并且在齿轮条的末端绑定棉制条状阻挡物；通过转动电机带动齿轮条伸缩进而带动棉制条状物为婴儿形成一道棉制的保护圈，并且转动电机通过绑定转速测量器形成闭环控制将伸缩速度控制在3秒完成，在完成棉条保护圈之后将完成信息传递给主机让主机给轮毂电机发送0.09rad/s的自转指令带动自身机身以及婴儿一同转体，直到摄像头不再扫到安全报警二维码位置为止便收起保护装置继续跟随目标婴儿；

传动电机带动齿轮条循着向内的圆环状方向伸缩，将目标婴儿框在保护区内的功能；

防撞棉块用于缓震，防撞棉块上装有力传感器完成柔顺控制，防止传动电机伸出齿轮条过快对婴儿造成伤害；齿轮条外设有一层特制软绵套，防止过硬的齿轮条在实现应急保护措施时候伤害到婴儿，齿轮条由电机实现传动外镶特质棉保护套这层棉套；

齿轮条一端放有特质面块防止撞击，另一端放有防止齿轮条全部传出的限位铁块；

限位铁块镶嵌在齿轮条的末端并放在小车内，防止传动电机将齿轮条全部传出去，同时也防止在伸出齿轮条时因为伸出量过多导致婴儿受伤。

可选的，所述人像识别为：将婴儿照片进行模型的训练，识别婴儿相关特征，将摄像头采集到的画面进行人像识别处理后反馈到计算机，当婴儿移动到提前设置好的安全区域以外时触发蜂鸣报警装置进行告警，通过通讯模块向手机发出警报。