首个基于深度学习婴儿看护系统BabbyCam，Tesla计算卡显神威

NVIDIA的Tesla计算卡性能之强大，我们毋庸置疑的，因为其目标就是面向AI计算，GPU加速效能比单纯的CPU方案提高45倍。因此NVIDIA工程师、BabbyCam创始人Benjamin Lui看上了Tesla强大性能，试图应用在婴儿看护监视上。分析婴儿的活动情况和情绪，及时地将提示信息反馈给父母，尽早发现婴儿的异常，减轻都市父母照顾婴幼儿负担。

现在的宝宝都父母的心头肉，但又不能时时看护到位，而且一周岁以下的宝宝是婴儿猝死综合征多发期。虽然市面上很多检测追踪婴儿呼吸、脉搏的小玩意，但需要与婴儿有物理上的接触依然不太安全。

因此NVIDIA工程师Benjamin Lui第一时间想到性能强大的Tesla计算卡（未提及具体型号），配合上Caffe深度学习框架以及NVIDIA DIGITS深度学习训练系统，建造出首个基于深度学习分析婴儿状态的婴儿监视器BabbyCam。

BabbyCam思路是利用图像识别技术确认婴儿是否出现在婴儿床上，其后从网络上扒取成千上万张关于婴儿的照片，输入到深度训练系统中，训练BabbyCam系统区分出婴儿的状态，例如香甜睡着、醒过来、哭泣撒娇、趴着睡一系列标签，可以设定高危风险动作标签发送到父母邮件、短信中。父母也可以通过手机APP即时观察到婴儿的实时状态。

深度学习过后的BabbyCam婴儿监视器，对婴儿状态识别率几乎达到100%，安全而高效，节省婴儿父母很多不必要的看护时间。

除此之外，BabbyCam还提供婴儿活动时间流历史回顾，特定的算法可以删除重复无用的图像，只留下有意义的关键帧，父母忙里偷闲就可以看看自己可爱的宝宝日常都在干些什么，是不是很有趣呢？相信这个玩意开卖一定大受年轻父母欢迎。

关注微信号expkf01，第一时间获知精彩活动和原创科技资讯。