【摘 要】
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人工智能养老机器人有助于解决当前日趋严峻的居家养老问题,但各品牌智能家居设备互不兼容,成熟的机器人产品又欠缺老人语音语义识别,缺乏自学习能力且控制响应速度慢、灵敏
【机 构】
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江苏信息职业技术学院物联网工程学院,江南大学人工智能与模式识别国际联合实验室,北京邮电大学国际学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672263),江苏省高职院校教师专业带头人高端研修(个人访学研修)基金(2019GRGDYX015),江苏省自然科学基金(BK20131097),江苏省高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师资助(苏教师[2017]15号)
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人工智能养老机器人有助于解决当前日趋严峻的居家养老问题,但各品牌智能家居设备互不兼容,成熟的机器人产品又欠缺老人语音语义识别,缺乏自学习能力且控制响应速度慢、灵敏度不高。针对上述问题,采用Tornado框架和Home Assistant框架有效整合市场主流智能家居设备,在主机和人形机器人上构建N-pod主机,使用深度卷积神经网络实现语音识别,使用粒子群优化智能算法对采集的老人身体指标、居家环境信息实施分簇处理,形成语音控制多品牌智能家居设备的控制解决方案,达到千人千面的养老定制需求。经过实验和实际应用,该
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