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检索条件"主题词=IoT components, Emotion Detection, Deep Learning Models, Image Classification"

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Baby Monitoring Using iot and deep learning 15

Baby Monitoring Using IOT and Deep Learning

引用

15th International Conference on Computing Communication and Networking Technologies, ICCCNT 2024

作者： Parvathavarthini, S. Bhuvaneswaran, U. Arun, U.M. Sengottayan, S. Kongu Engineering College Erode Tamil Nadu Perundurai638052 India Kongu Engineering College Department of Computer Technology Erode Tamil Nadu Perundurai638052 India

ISBN: (纸本)9798350370249

The way parents watch over and take care of their infants has changed dramatically as a result of the Internet of Things (iot) integration with baby monitoring devices. This technical innovation provides real-time information into the baby's surroundings and behaviors by utilizing a network of interconnected sensors, devices, and cloud-based platforms. The core functionality of iot baby monitoring systems includes real-time environmental monitoring, sleep pattern analysis, audio and xv surveillance. Customizable alerts and notifications empower parents to set personalized thresholds, receiving timely updates on changes in temperature, unusual movements, or the baby waking *** research focuses on baby monitoring using three methods: Whether the child is weeping or not, urine should be monitored, and the child's emotions should be identified. When a baby cries, the cradle automatically moves to stop the baby's cry;if the infant stops crying, the movement will cease for the cry. This allows caregivers to keep an eye on the child regardless of whether they are crying or *** child's voice will be recorded using a monitoring microphone, and its output will be compared to the weeping sound that the Arduino code will already provide. In order to monitor urine, a soil moisture measuring sensor is placed under the cloth used in the cradle. If the cradle is wet, the soil moisture sensor detects the cloth is wet, and an alert is sent. The deep learning (DL) algorithm is used to detect the child's emotions. The DL algorithm receives an image as input and matches the child's face emotions with the ESP 32 camera module. The DL algorithm then predicts the child's emotion and sends the emotion to the parent mobile. © 2024 IEEE.

关键词： iot components, emotion detection, deep learning models, image classification

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