AI搭載スマートベビーモニター「prototipo-baba-eletronica-inteligente」

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AI搭載スマートベビーモニター「prototipo-baba-eletronica-inteligente」

AI搭載スマートベビーモニター「prototipo-baba-eletronica-inteligente」

本リポジトリはPythonとYOLOを活用した人工知能搭載のベビーモニターシステムを提供します。YOLOによる映像認識で赤ちゃんがベッド内外にいるかを検出し、危険を察知すると音声や視覚によるアラートを発信。OpenCVで映像処理し、TkinterとPygameでユーザーインターフェースと通知機能を実装しています。低コストかつリアルタイム監視可能なスマート育児支援ツールです。

https://github.com/Gabrieu-sf/prototipo-baba-eletronica-inteligente

概要

本プロジェクトは、赤ちゃんの安全を監視するためのAI搭載ベビーモニターシステムで、Pythonを用いて開発されています。YOLO（You Only Look Once）をベースとしたカスタムモデルにより、リアルタイムで赤ちゃんがベッドの中にいるかどうかを映像から検知。異常を感知した際には音と視覚のアラートを発生させ、親が迅速に対応できる環境を提供します。OpenCVによる映像処理、TkinterによるGUI警告、Pygameによる音声通知など複数のモジュールを統合し、低コストかつ効果的な育児支援ツールとして注目されています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 19
  • フォーク数: 8
  • ウォッチャー数: 19
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • YOLOを用いたリアルタイム映像認識による赤ちゃん位置検出
  • PythonベースでOpenCV、Tkinter、Pygameを組み合わせた多機能実装
  • 赤ちゃんがベッドから離れた時に音声と視覚アラートを同時に発生
  • シンプルな構成ファイルで手軽に試せるプロトタイプ

技術的なポイント

本プロジェクトのコア技術は、YOLO（You Only Look Once）を利用した物体認識機能です。YOLOは単一のニューラルネットワークで画像全体を処理し、物体検出を高速かつ高精度に行う手法で、リアルタイム性が求められる用途に適しています。ここではカスタム学習済みのYOLOモデル（.ptファイル）を用いて、赤ちゃんの体や周囲の環境を捉え、「ベッド内にいる」「ベッド外にいる」という状態を判別しています。

映像データはOpenCVでキャプチャおよび前処理され、YOLOモデルに入力されます。検出結果に基づき判定ロジックが動作し、赤ちゃんの位置がベッド外と判明した場合はTkinterで警告ウィンドウを表示し、Pygameで音声アラートを鳴らします。このように、複数のPythonライブラリを連携させることで、視覚・聴覚の両面からの通知を実現しています。

また、Threadingを用いて映像処理とUIの応答性を両立させており、リアルタイム監視のパフォーマンスを維持。Python基盤のため、ハードウェア要件が比較的緩く、手軽に導入できる点も特徴です。

これらの技術選定により、高価な専用機器に頼らずに安価なウェブカメラとPC環境でスマートなベビーモニターを構築可能。AIの物体認識能力を活かして自動化を図ることで、育児の安全性向上に貢献します。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • Baba eletronica de video.pdf: システムの設計や動作説明を記載したPDFドキュメント
  • README.md: プロジェクト概要や利用方法をまとめた説明ファイル
  • baba-eletronica-com-IA.mp4: システムの動作デモ動画
  • codigo python.txt: Pythonコードのソースファイル（スクリプト）

まとめ

PythonとYOLOによるシンプルかつ実用的なAIベビーモニターのプロトタイプ。

リポジトリ情報：