【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及婴儿床领域，具体为一种婴儿哭闹的检测方法。
技术介绍
1、孩子长时间的哭泣，会给孩子的身心都造成危害。在身体上方面，如果长时间的哭闹没有得到安抚，孩子可能会出现喉咙的发炎，导致孩子出现声音沙哑或者是咽部的充血、水肿，在哭泣的过程中可能会有过度的气体咽到胃中出现呕吐、吐奶的情况，导致呼吸不畅，甚至导致疝气等比较危险的情况出现。在孩子心理上，长时间的哭泣表达了身体的不适或者心里的不安，如果没有人安抚，会出现一种严重的危机感、不安全感，对小孩的心理常会造成不良影响。
2、近几年来，深度神经网络在人脸识别、图像分类等方面取得了革命性进展。深度神经网络通过提取浅层特征形成更加抽象的高层特征，避免人工提取特征的繁复冗杂。各种基于图像处理的深度学习网络快速发展，在目标检测领域，以卷积神经网络为代表的深度学习算法提高了检测精度和检测速度。现有的目标检测算法主要分为两类：一种为双阶段检测算法，这类算法是先在候选区域生成可能包含检测物体的预选框，再通过卷积神经网络进行物体检测，常见的有rcnn系列，这类算法检测精度高，但是模型较大，难以在嵌入式系统上部署。另一种为单阶段检测算法，这类算法将候选区域划分和物体检测两个阶段合二为一，常见的有yolo系列算法，这类算法的特点是网络结构简单、检测速度快，能够满足实时检测任务的需求，但对小目标检测的鲁棒性及检测准确性还有待提升，为此提供了一种婴儿哭闹的检测方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种婴儿哭闹的
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种婴儿哭闹的检测方法，具体步骤如下：
3、s1：数据准备：
4、s11：收集若干个婴儿哭闹和不哭闹的图像数据；
5、s12：使用合适的图像标注工具对这些图像进行标注，标注出婴儿头部的位置，并进行分类标签，用于指示图像是哭闹或不哭闹；
6、s2：模型训练：
7、s21：将数据集划分为训练集和验证集，采用70％的数据作为训练集，30％的数据作为验证集；
8、s22：使用改进的yolov5作为模型框架，结合训练集数据进行模型训练；使用深度学习框架来实现训练过程；
9、s23：在训练过程中，采用训练技巧，来提高模型的准确性和鲁棒性；
10、s24：通过验证集评估模型性能，并根据评估结果进行模型调优；
11、s3：模型评估和测试：
12、s31：使用测试集验证训练好的模型性能，通过计算评估指标来评估模型的性能；
13、s32：如果模型表现不佳，通过增加训练数据、调整模型结构或重新训练来改进模型性能；
14、s33：对模型进行实际场景的测试，通过采集新的婴儿哭闹和不哭闹图像，并使用训练好的模型进行预测和识别，观察模型在实际场景中的表现情况；
15、s4：算法优化和部署：
16、s41：根据实际需求，对已训练的模型进行优化，以提高模型的推理速度和性能；
17、s42：将优化后的模型进行部署，选择将模型部署到移动设备、嵌入式系统或服务器平台，以实现实时的婴儿哭闹识别，识别出哭闹的时候系统进行自动报警。
18、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述s11中收集的图像能够代表哭闹和不哭闹两种情况，以及在实际场景中可能出现的各种光照、角度和背景情况。
19、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述s22中的深度学习框架为pytorch或tensorflow。
20、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述s23中的训练技巧为数据增强、学习率衰减和模型权重的初始化，所述数据增强为随机裁剪、旋转和翻转。
21、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述s24对已训练的模型进行优化的方式为模型压缩、量化和加速。
22、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述s31的评估指标为准确率、召回率、精确率和f1分数。
23、本专利技术的有益效果是：本专利技术通过数据准备、模型训练、模型评估和测试，以及算法优化和部署，可以实现对婴儿哭闹与不哭闹进行准确识别，利用摄像头结合本专利技术的方法实时检测婴儿是否哭闹，及时预警，速度快，准确率高，误报率极低。
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1.一种婴儿哭闹的检测方法，其特征在于：具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种婴儿哭闹的检测方法，其特征在于：所述S11中收集的图像能够代表哭闹和不哭闹两种情况，以及在实际场景中可能出现的各种光照、角度和背景情况。
3.根据权利要求1所述的一种婴儿哭闹的检测方法，其特征在于：所述S22中的深度学习框架为PyTorch或TensorFlow。
4.根据权利要求1所述的一种婴儿哭闹的检测方法，其特征在于：所述S23中的训练技巧为数据增强、学习率衰减和模型权重的初始化，所述数据增强为随机裁剪、旋转和翻转。
5.根据权利要求1所述的一种婴儿哭闹的检测方法，其特征在于：所述S24对已训练的模型进行优化的方式为模型压缩、量化和加速。
6.根据权利要求1所述的一种婴儿哭闹的检测方法，其特征在于：所述S31的评估指标为准确率、召回率、精确率和F1分数。
【技术特征摘要】
1.一种婴儿哭闹的检测方法，其特征在于：具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种婴儿哭闹的检测方法，其特征在于：所述s11中收集的图像能够代表哭闹和不哭闹两种情况，以及在实际场景中可能出现的各种光照、角度和背景情况。
3.根据权利要求1所述的一种婴儿哭闹的检测方法，其特征在于：所述s22中的深度学习框架为pytorch或tensorflow。
4.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：李媛媛，吕秀志，
申请(专利权)人：上海放放智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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