随着人工智能技术的发展,婴儿监护系统在生活中的应用日益普及,本文设计了一种基于人工智能的婴幼儿行为监护系统,利用计算机视觉技术和深度学习算法,结合Raspberry Pi 4B、Camera V2等硬件设备,实现对婴幼儿行为的实时监测与智能分析...随着人工智能技术的发展,婴儿监护系统在生活中的应用日益普及,本文设计了一种基于人工智能的婴幼儿行为监护系统,利用计算机视觉技术和深度学习算法,结合Raspberry Pi 4B、Camera V2等硬件设备,实现对婴幼儿行为的实时监测与智能分析。系统通过Google MediaPipe姿态识别算法提取婴幼儿关节特征并结合设置的安全范围,采用优化后的Moondream 2模型进行多模态数据推理,显著提升系统实时性和准确性。系统引入轻量化时间序列分析模块以增强行为变化的敏感度以及动态预警功能的集成,确保监护系统的高效、可靠。通过Home Assistant平台、MQTT协议及内网穿透技术,系统支持远程访问与实时通知功能。实验结果表明,系统在准确性及稳定性方面表现良好,可广泛应用于家庭监护和智能看护场景,为婴幼儿的安全管理提供了新型解决方案。展开更多
