少年创客营学员鲍辰，16岁，就读于上海市向明中学。他经调研发现，儿童居家意外伤害多是由于掉落地板上的物品，如别针、药瓶、刀具等，而此类物品往往难以被及时察觉。为了解决这一问题，他研发基于机器学习的居家意外伤害预防系统，希望能够减少儿童对危险物品的误食、器具伤等伤害隐患，守护儿童安全。
有怎样的初心，就会有怎样的产品，我们来一起看看他的故事。
我们经常能在新闻中看到，
家中的孩子因为一些父母疏忽掉的地方，
比如说掉在地上的锐器、
细小的物品，
而受到意外伤害的案例。
为了解决这个问题，
鲍辰进行了深入研究。
在调研中发现，
居家生活中，
扫地机器人是一个能够长时间监管地面的成员。
他研发了赋予扫地机器人“智能视觉”的
危险物品识别系统和跨平台预警系统，
当机器人巡游时检测到危险物品，
会发出警报。
从而有效地避免了儿童对危险物品的误食、
器具伤等伤害因素。
如何赋予机器人“智能视觉”呢？
他深入学习了人工智能和机器学习等内容。
2016年AlphaGo击败李世石，
标志着人工智能进入新的时代。
卷积神经网络在图片识别上有很好的表现，
十分适合这个项目。
利用家庭中扫地机器人不断巡逻的特点，
在扫地机器人上
开发一个基于深度学习的危险物品识别功能，
形成一个高效的危险物品识别系统。
鲍辰为深度学习的危险物品识别功能
设计了专用的卷积神经网络模型，
包括 1 个输入层、
5 个交替出现的卷积层和池化层、
2个全连接层和1 个输出层，
共计 14 层。
通过逐层的特征提取和抽象，
它可以学习数据的本质特征，
以便更好的检测出是否存在危险物品。
为了增加系统的泛化能力，
鲍辰采用了将多个分类器进行组合，
形成一个分类能力更加强大的级联分类器，
有效地提高了对于家庭中未知物品的识别率。
目前还没有公开的
用于识别家中危险物品的数据集，
为了验证本课题所提出的卷积神经网络模型，
他利用爬虫技术，
在百度图片上爬取含有关键词的图片，
然后进行人工筛选。
通过对自行拍摄的样本图像，
对专用的卷积神经网络模型进行测试，
物品识别正确率达到81%以上。
为了达到实时报警的效果，
利用HTML设计了跨平台的预警系统，
家长可以实时查看和接收预警信息，
从而达到发现危险物品后，
家长可以立即处理，
最终降低儿童在家中发生意外事故的可能性!
鲍辰提出了的这个课题，通过设计专有的卷积神经网络图像识别和级联分类器的结构来解决家庭场景中的危险物品分类问题，检测可能的异常区域，在一定程度上降低了儿童家庭意外伤害的威胁因素。
● 全国第33届青少年科技创新大赛 三等奖
● 上海市第33届青少年科技创新大赛 一等奖、英特尔公司“杰出计算机科学奖”
● 第十六届上海市“明日科技之星”评选活动 明日科技之星称号
● 第十八届“明天小小科学家”奖励活动 一等奖
有怎样的初心，就会有怎样的产品！
用科技帮助人们生活的更加美好，这也是鲍辰同学不断前行的动力！
少年创客营帮助青少年脚踏实地，实现梦想，
为中国孩子用科技改变世界的梦想护航。