Object Detection and Hazard Alert System for Child Safety on Robot using YOLO
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This project outlines about Object Detection and Hazard Alert System for Child Safety on Robots Using YOLO. This invention integrated the YOLO (You Only Look Once) which helps in real time object detection ensuring child safety. By detecting the hazards and sending notification alerts, the system significantly reduced the hazardous situations providing safety to the children. The system is integrated with advanced machine learning and deep learning techniques for object detection that increases the accuracy and flexibility in automated systems and dynamic environments. This innovation ensures child safety, by enabling secured communication between the system and parents. Object Detection and Hazard Alert System for Child Safety Using YOLO is an application designed to ensure the child safety at home by continuously monitoring and detecting hazardous objects present near the child in real-time. The system is integrated with a camera placed at home to monitor the toddler movements and when child is present near a hazardous object the camera immediately detect the hazard and sends an instant alert to the parent’s mobile devices enabling immediate action and ensuring child safety. This application focus on leverages YOLO (You Only Look Once) for detecting the objects in single loop and OpenCV for real-time video processing. YOLO (You Only Look Once) incorporates robust and fast object detection ensuring identification of hazardous objects like knives, scissors, electrical wires, stair cases in a single loop. The project is executed in python with OpenCV integration that incorporates real-time video processing and hazard identification. This system demonstrates a significant improvement in detection accuracy and accurate response time compared to existing approaches. The project lays the foundation for the future advancements in child safety technologies by providing a robust, real-time solutions for hazard detection and prevention ensuring child is safe from hazard objects at home.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle